分类： 心理学 >> 社会心理学 提交时间： 2023-03-28 合作期刊: 《心理科学进展》
摘要： 计算机化分类测验(Computerized Classification Testing, CCT)能够高效地对被试进行分类, 已广泛应用于合格性测验及临床心理学中。作为CCT的重要组成部分, 终止规则决定测验何时停止以及将被试最终划分到何种类别, 因此直接影响测验效率及分类准确率。已有的三大类终止规则(似然比规则、贝叶斯决策理论规则及置信区间规则)的核心思想分别为构造假设检验、设计损失函数和比较置信区间相对位置。同时, 在不同测验情境下, CCT的终止规则发展出不同的具体形式。未来研究可以继续开发贝叶斯规则、考虑多维多类别情境以及结合作答时间和机器学习算法。针对测验实际需求, 三类终止规则在合格性测验上均有应用潜力, 而临床问卷则倾向应用贝叶斯规则。
分类： 心理学 >> 社会心理学 提交时间： 2023-03-27 合作期刊: 《心理学报》
摘要： 计算机化分类测验(Computerized Classification Testing, CCT)由于具备分类的功能, 目前在职业资格考试、健康与护理问卷等以分类为目的的测验中得到广泛应用。作为CCT的重要组成部分, 终止规则不仅决定测验停止的条件而且直接影响分类准确率及测验效率。然而, 目前少有研究对多维CCT (Mulitidimensional CCT, MCCT)的终止规则进行探索。针对已有MCCT终止规则的不足, 提出两种新的MCCT终止规则(即基于马氏距离的多维序贯似然比规则Mahalanobis-SPRT和随机缩减的多维广义似然比规则M-SCGLR), 并开展模拟研究在不同实验条件下(比如, 不同的题库结构、能力维度间相关及分界函数)考查它们的表现。结果表明：(1)在使用补偿性分界函数的条件下, Mahalanobis-SPRT规则具有较高的分类精度和与同类方法相近的测验长度; (2)在几乎所有实验条件下, M-SCGLR规则不仅在测验精度上大幅优于已有的多维随机缩减规则, 而且具有较短的测验长度。
分类： 心理学 >> 心理测量 提交时间： 2021-11-16
摘要： 计算机化分类测验（Computerized Classification Testing, CCT）能够高效地对被试进行分类，已广泛应用于合格性测验及临床心理学中。作为CCT的重要组成部分，终止规则决定测验何时停止以及将被试最终划分到何种类别，因此直接影响测验效率及分类准确率。已有的三大类终止规则（似然比规则、贝叶斯决策理论规则及置信区间规则）的核心思想分别为构造假设检验、设计损失函数和比较置信区间相对位置。同时，在不同测验情境下，CCT的终止规则发展出不同的具体形式。未来研究可以继续开发贝叶斯规则、考虑多维多类别情境以及结合作答时间和机器学习算法。针对测验实际需求，三类终止规则在合格性测验上均有应用潜力，而临床问卷则倾向应用贝叶斯规则。
分类： 心理学 >> 心理测量 提交时间： 2021-04-14
摘要： 计算机化分类测验（Computerized Classification Testing, CCT）由于具备分类的功能，目前在职业资格考试、健康与护理问卷等以分类为目的的测验中得到广泛应用。作为 CCT 的重要组成部分，终止规则不仅决定测验停止的条件而且直接影响分类准确率及测验效率。 然而，目前少有研究对多维 CCT（Mulitidimensional CCT, MCCT）的终止规则进行探索。针对已有 MCCT 终止规则的不足，提出两种新的 MCCT 终止规则（即基于马氏距离的多维序贯似然比规则 Mahalanobis-SPRT 和随机缩减的多维广义似然比规则 M-SCGLR），并开展模拟研究在不同实验条件下（比如，不同的题库结构、能力维度间相关及分界函数）考查它们的表现。结果表明：（1）在使用补偿性分界函数的条件下，Mahalanobis-SPRT 规则具有较高的分类精度和与同类方法相近的测验长度；（2）在几乎所有实验条件下，M-SCGLR 规则不仅在测验精度上大幅优于已有的多维随机缩减规则，而且具有较短的测验长度。
点击量
点击量
下载量
评论
待评议
