一、探索性因素分析

    因素分析是通过研究众多变量之间的内部依赖关系，探求观测数据中的基本结构，并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构的方法。

    （一）探索性因素分析的基本原理

    探索性因素分析的主要目的是寻找观察变量的潜在结构或维度，事先并没有任何预定的假设。探索性因素分析一个非常重要的假设是，所有的特殊因素之间以及特殊因素与公共因素间是彼此独立、不相关的。

    （二）探索性因素分析的基本过程

    1.收集数据计算相关矩阵

    2.因素抽取的方法

    3.确定因素数目

    4.因素旋转

    （三）正确运用探索性因素分析需要注意的事项

    在使用探索性因素分析的过程中应注意如下事项。

    （1）在问卷设计阶段，对于理论中假设的每一个因素都应确保有足够的项目来充分描述它。

    （2）在问卷测试阶段，应对项目慎加取舍，保证最终的问卷有较高的信度。

    （3）在确定抽取因素个数时，应根据多渠道信息作合理的决定，而不是依赖某一机械的貌似客观的方法。

    二、概化理论

    概化理论为检验测量分数提供了灵活的、可行的理论框架。概化理论在测量多个误差来源上对经典测量理论进行了扩展。

    （一）概化理论的产生背景

    由于误差本身无法直接测量，经典测量理论在实际运用中是依据信度操作定义和相关的方法来求解信度系数的，这种方法求解的信度系数往往随测量设计的不同而不同，误差难于控制。在实际测验情境中，严格平行测验的假设是无法满足的。

    （二）概化理论的基本框架

    针对经典测量理论的上述两个缺点，Cronbach等人提出了概化理论的基本框架，运用ANOVA或MANOVA等统计分析技术对方差或协方差分量进行分解。

    三、项目反应理论

    （一）项目反应理论的基本假设

    1.潜在特质的单维性

    所谓单维性是指测验测量的是单一的潜在特质，而不是多元特质。

    2.局部独立性假设

    所谓局部独立性假设是指被试对测验中任何一个项目的反应都只受其潜在特质的影响而独立于对其他项目的反应。

    3.项目特征曲线的形式

    项目反应理论假定，正确反应概率Ρi与θ之间存在着规律性的变化关系，这种变化关系可以用一个数学函数的形式表示出来，这一函数被称为项目反应函数。

    4.非速度性假设

    所谓非速度性是指速度不是影响被试测验分数的因素。

    （二）项目反应理论的优点

    第一，项目参数以及被试特质的估计不受特定样本的影响。第二，在项目反应理论中，采用信息函数来说明这一问题。项目信息函数是将反映项目特征的难度、区分度和猜测参数合而为一，它反映各个项目对不同能力水平被试所能提供信息的多少，信息量大，则测量标准误差小。

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