模型类有关论文范文数据库,与心理科学领域内的客观测量相关专科毕业论文开题报告

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摘 要 　Raseh模型是在国外学术界受到广泛关注和深入研究的一个潜在特质模型.该模型为解决心理科学领域内测量的客观性问题提供了一个可行性很高的解决方案.而国内关于Rasch模型的理论探讨和应用研究却并不多见.不同于一般项目反应理论,Rasch模型要求所收集的数据必须符合模型的先验要求,而不是使用不同的参数去适应数据的特点.Raseh模型的主要特点(包括个体与题目共用标尺、线性数据、参数分离)确保了客观测量的实现.未来关于Rasch模型的研究方向包括多维度Rasch模型、测验的等值与链接、计算机自适应性考试,大型应用测量系统(比如Lexile系统)等等.

关 键 词 　Raseh模型；潜在特质模型；客观测量

分类号　B841

Rasch模型(Rasch,1960)是由丹麦数学家和统计学家Ge Rasch(1901～1980)提出的一个潜在特质模型.这一模型以自然科学领域内的客观测量为标杆,为社会科学领域内的测量建立起一套客观标准,以确保测量所提供的信息更为客观和可靠(Bond&Fox,2007).经过半个世纪的发展,Rasch模型已在心理科学领域得到了广泛应用(例如,Merrell&Tymms 2005；Mok,Cheong,Moore,&Kennedy,2006；Waugh,2002,2003；Weave,2005).在国内,虽然早在上世纪80年代就已经有了关于Rasch模型的介绍和研究,但很长一段时间内,这一领域并未赢得学术界足够的重视.笔者作过一个简单的统计,在“中国知网”(1915至2008年)和“中国期刊全文数据库”(1915至2009年)中以“Rasch”为主题进行搜索,总共只找到93篇非重复中文文献(搜索日期为2009年11月10日).文献数量按年份分布如表1.

在2000年之后,尤其是最近5年,Rasch模型得到了越来越多的重视,研究也日益增多,研究所涵盖的领域包括心理、教育、考试研究、统计、医学、康复等学科.但在已发表的文献中,系统性介绍Rasch模型特点以及其发展趋势的仍然很少.少数几篇综述文章多发表于上世纪90年代初(例如,Keats,陈富国,1990；罗冠中,1992),并未反映出Rasch模型在近20年的发展.基于此,本文将从基本理论、数学表述、以及主要特点几个方面对Raseh模型的进行了讨论,探讨其如何帮助心理科学研究者实现客观测量,并介绍其最新的发展趋势.

1　Rasch模型的基本理论

作为一种潜在特质模型,Raseh模型通过个体在题目上的表现(通常表示为原始分数)来测量不可直接观察的、潜在的变量.根据Rasch模型原理,特定的个体对特定的题目作出特定反应的概率可以用个体能力与该题目难度的一个简单函数来表示.个体回答某一题目正确与否完全取决于个体能力和题目难度之间的比较.

IRT模型或其他统计方法倾向于使用不同的参数来以适应数据的特点,而Rasch模型则要求所收集的数据必须符合模型的先验要求(Andrich,2004).这正是Rasch模型所强调的“客观测量”的一个关键点.我们可以举一个例子来看一看用参数来适应数据这种方法的不足.有不少研究对体能测验结果进行了因子分析,试图确定体能这一潜在变量的结构(例如,Fleishman,1964；Marsh,1993；Ponthieux&Barker,1963).而无论是探索性因子分析,还是验证性因子分析,在试图建立客观测量时均有明显缺陷.Marsh(1993)指出,探索性因子分析使研究人员无法控制最终所得出的因子结构.研究人员无法测试任何先验因子结构,数据所产生的结果便是最终结果.至于验性因子分析,尽管它可以让研究人员测试其先验因子结构,并提供指标来判断先验因子结构与实证因子结构之间匹配的程度,但也未能达到客观标准.因为数据作为一个“现实”,而因子模型只是用来“解释”这些数据.当模型无法正确地解释数据时,就必须对模型进行修改,对参数进行修订,直到修订后的模型和参数可以很好地解释数据.因此,在上述以数据为本的研究中,要想取得一个稳定的体能因子结构几乎是不可能的,因为各研究中体能测试的样本不同,所使用的体能指标也不同.从这个意义上讲,如果没有建立起一个独立于数据的、客观的尺度,在不同情境所得到的测量结果就不可能进行有意义的比较.有鉴于此,Rasch模型设定了客观测量中数据必须满足的先验要求.如果数据不适合Rasch模型,首先应该做的是审视数据本身可能存在的问题,而不是改变模型自身参数设置来适应不同的(可能存在问题的)数据.在Rasch模型下,不同的研究结果(因子结构、测验量尺等等)可以适用到其他情境下,因此,在不同情境下进行的测量可以在一个稳定和一致的框架内进行解读和沟通.有研究者(Al-Owidha,2007)比较了Rasch模型和三参数IRT模型在同一套学业测验数据上的表现.结果发现,虽然三参数IRT模型对数据的拟合度高于Rasch模型(这不难理解,因为三参数模型的方法是使用更多参数去使“模型适应数据”,而Rasch模型却要求“数据符合模型”),但Rasch模型却能提供更稳定、更精确的题目难度参数,以及更好的题目和测验信度.

4　Raseh模型的主要特点

4.1个体和题目共用同一把尺

Rasch模型通过对数转换,将个体和题目在同一单维度尺上进行标定(Wright&Masters.1982).基于各自在此单维度连续体上的位置,个体与个体之间、题目与题目之间、个体与题目之间可以方便地进行直接比较.这是Rasch模型区别于传统测量方法的一个显著特征,也是实际应用当中最有意义的一个方面.例如：在传统测量方法下,如果A题目没有对某学生施测,那么即使该学生回答过类似的另一题目B,也很难预测其在A题目上的表现.然而,Rasch模型可以解决这一问题.依据各自的能力或难度水平,个体和题目被标定在同一量尺的不同位置上.根据这种相对位置所提供的信息,即使没有真正施测,也可以预测学生在该题目上的表现.

4.2数据的线性特质

任何观测值都来源于原始数据,但原始数据所提供的却往往并非有效的“量度”,因为从原始数据人们很难作出有价值的推论(Wright,1997；Wright&Mok,2000).Bond和Fox(2007)指出,原始数据很多时候表示的仅仅是个体或题目的次序,而并非是关于“多少”的问题,也就是说,无法得知不同分数之间的距离,更无法提供分数在比例上的意义,而这恰恰是有效测量的关键所在.心理测验经常使用李科特量表(例如：非常不同意,不同意,同意,非常同意).学生在此类量表上的原始分数看起来是等距的,但这并不意味 着原始分数所代表的心理特质水平也具有等距的意义.因为等距的量度意味着分数每增加一个单位,所代表的特质水平也相应地有一个同等大小的增量.然而事实并非如此.“非常不同意”与“不同意”之间的距离,未必等于“不同意”与“同意”之间的距离.

数据的线性是任何统计方法――比如因子分析――的一个基本假设(Wright&Masters,1982).然而,很多数据,就象学业考试的原始分数,实质上并不符合线性数据的要求.因此,严格来讲,大部分统计方法并不适用于这种非线性(或非等距)数据.只有将这种数据转换为线性的、等距的数据,才可应用统计方法(Wright,1997).Rasch模型可以将非线性数据转换成为具有等距意义(对于所测量特质而言)的“logit scale”数据,从而使客观的测量成为可能(Linacre,2006).有些学者(例如,Fischer,1995)甚至认为Rasch模型是唯一可行的将次序数据转换为线性数据的方法.

4.3参数分离

由于个体所得到的原始分数依赖于所施测的题目,而对分数的解读又依赖于特定施测样本,因此传统测量方法很难用来比较或预测个体在不同测验之间的表现.这是传统测量理论的一个重大缺陷.假设有两份测量同一心理特质的心理测验问卷A和B,一名学生在A卷中得到80分,那么他在B卷中可以得到多少分很难预测.即使是同一学生,题目测量的是同一特质,只要题目不同,分数也可能有不同.再举一例：学生甲在A卷中得到80分,学生乙在B卷中也得到80分.哪一位学生所对应的心理特质水平更高很难直接作出判断,因为虽然他们分数相同,但却是在不同测验中得到的,其分数所代表的含义也不同.

为了避免直接对原始分数进行解读所造成的困难,有时会用标准化分数(如z分数和t分数)代替原始分数来比较在不同测试上的得分.然而,标准分数的计算依赖于所选取的样本.由于不同样本的平均数和标准偏差都不同,意味着基于标准分数的比较只适用于来自同一样本的个体.百分数也有类似的问题.相同的成绩,在不同的常模中所对应的百分数也会不同.

Wright和Stone(1979)指出了客观测量两个相辅相成的要求.一个是题目难度的标定必须独立于被试样本的分布,另一个要求是对个体能力的测量必须独立于题目的难度分布.此一特点称为“参数分离”或“参数恒定”(Embretson&Reise,2000；Wright&Masters,1982；Wright&Mok,2000).在前文述及之方程(1)中,正确反应的概率只由个体的能力(θm)和题目的难度(δi)所决定.这意味着Rasch模型所提供的个体能力和题目难度参数,是完全独立样本分布或题目难度分布的.因此,Rasch模型符合客观测量对于参数分离的要求.

然而,需要特别指出的是,在实际应用当中,运用Rasch模型对个体能力和题目难度进行标定时,其数值往往会随着题目难度和个体能力的不同组合而改变.这岂不是和“参数分离”的要求不一致吗其实不然,“参数分离”并非要求每次标定的绝对估值都一样,而是要求个体与题目之间的差异(在潜在特质量尺上的相对位置)保持不变,也就是保持一种相对的恒定.从这个意义上来说,Rasch测量提供的是关于个体能力和题目难度的等距分数,而不是等比分数.

5　Rasch模型拟合度

如前所述,Rasch模型是一个理想的数学模型,在现实的测量中不大可能得到完美的实现.因为再简单的测试,都可能受到无关因素的干扰.例如数学考试,学生的表现除了受数学能力影响之外,还有可能受学生的阅读理解能力(能否读懂题目)的影响.心理测验的成绩主要由所测特质决定,但也可能受施测当时学生的身体状况和意愿,以及其他不可预测的因素影响.虽然测量的复杂性和不完善性是客观存在的,但测量工具开发者和使用者应该知道所收集的数据在何种程度符合测量模型要求.Rasch分析提供的拟合度指标可以检验实证数据与Rasch模型的拟合程度.题目的拟合度指标不好,说明可能存在目标特质之外的其他变量,或者对所测量特质的定义不恰当.

很多运行Rasch分析的计算机程序(例如,WINSTEPS,ConQuest)提供两种形式的卡方拟合指标：Outfit Mean Square(Outfit MNSQ)和InfitMean Square(Infit MNSQ).这些拟合指标都是由残差计算而来.Outfit MNSQ是残差的均方.InfitMNSQ则是加权(以方差为加权系数)后的残差均方.Outfit MNSQ对极端值(异常数据)比较敏感,因为极端值会产生的较大的残差.而Infit MNSQ对题目难度与个体能力水平相当的数据较为敏感,因为此类数据方差(加权系数)较大(smith,2002).Outfit MNSQ和Infit MNSQ的取值范围介于0到正无穷大.理想值为1,意味着实际数据完全与Rasch模型相拟合.大于1(underfit)表示实证数据的变异数多于Rasch模型的预期；小于1(overfit)表示实证数据的变异数少于Rasch模型的预期.从测量的角度来看,underfit(大于1)的数据对测量客观性的负面影响要大过overfit(低于1)的数据.Underfit是由杂乱无章的答案所造成,会直接损害测量的质量.而overfit虽然可能会降低测量的效率,但对测量质量的影响反而不大(Bond&Fox,2007).Infit MNSQ和Outfit MNSQ可接受的取值范围在很大程度上取决于研究目的.Linacre(2006)建议取0.5至1.5的范围,但很多研究选取了更为严格的标准,例如,0.7至1.3(Mok et al.,2006；Zhu&Cole,1996)或0.8至1.4(Wolfe&Chiu,1999).Infit和Outfit指标也有标准化的形式,分别表达为Infit ZSTD和Outfit ZSTD.Infit ZSTD和Outfit ZSTD服从t分布,理想值为0,标准差为1.

心理科学领域内的客观测量参考属性评定

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不过,在Rasch分析中对于拟合指标的使用必须谨慎.Wright和Panchapakesan(1969)指出,在测验发展过程中,简单地删除拟合指标不好的题目并非值得提倡的做法.测验设计者应该仔细审查这些拟合指标不好的题目,找出可能对其产生影响的其他因素,如区分度和猜测效应的影响.Bond和Fox(2007)也建议利用拟合度指标来查找表现异常的题目和个体,而不是将它们作为决定是否删除某个题目的简单标准.smith(2002)指出,应该把实证数据对测量模型的拟合程度看作是一个连续体,而不是一个简单是或否的问 题.换句话说,“拟合”与“不拟合”之间并没有森然的壁垒,应该根据不同情况选择合适的标准.

6　Rasch模型的发展趋势

如何真正实现测量的客观性一直是困扰心理科学,乃至所有社会科学研究者和实践者的问题.Rasch模型在解决这个问题上实现了很大的突破,其坚实的理论基础,简单的数学表述也确保了它广泛的应用前景.Rasch模型在诸多方面与IRT模型相类似,但却从根本上避免了多参数IRT模型在应用上所固有的缺陷.除了心理科学领域,关于Rasch模型的研究和应用还大量出现于教育领域(例如,Ito,Sykes,&Yao,2008；Liu&Wilson,2009；Tong

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