Multivariate and Mixture Distribution Rasch Models pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Davier, Matthias Von (EDT)/ Carstensen, Claus H. (EDT)

出品人:

页数:416

译者:

出版时间:2006-12

价格:$ 123.17

装帧:HRD

isbn号码:9780387329161

丛书系列:

图书标签:

• Rasch模型
• 多变量分析
• 混合分布
• 统计建模
• 心理测量
• 教育测量
• 项目反应理论
• 潜在变量
• 概率模型
• 数据分析

心理测量学前沿：参数估计与模型检验的新范式 本书聚焦于现代心理测量学与教育统计学领域的核心议题，深入探讨了超越经典测试理论（CTT）和标准项目反应理论（IRT）范式下的先进统计模型及其应用。全书旨在为研究者提供一套系统化、操作性强的工具集，以应对复杂数据结构和高维变量下的测量挑战。 本书的撰写根植于对现代统计推断、计算方法以及大规模数据处理能力的深刻理解。内容不涉及多元混合分布的Rasch模型，而是将重点放在贝叶斯推断、结构方程模型（SEM）的扩展应用、潜变量建模的比较分析以及先进的测试公平性评估方法上。 第一部分：现代潜变量建模基础与推断范式转变 本部分首先回顾了潜变量分析的经典框架，但迅速将读者引入高阶因素模型（Higher-Order Factor Models）和非线性潜变量模型（Nonlinear Latent Variable Models）的前沿。 第1章：从经典因子分析到现代潜变量结构 本章详细阐述了验证性因子分析（CFA）与探索性因子分析（EFA）在处理多维度构念时的差异与融合。重点讨论了指标模型的设定——特别是连续潜变量与二元/有序反应变量结合时的混合效应建模技术。我们探讨了如何使用Mplus和lavaan包进行复杂的结构方程模型构建，强调了信息矩阵的优化计算在参数估计稳定性中的作用。 第2章：贝叶斯推断在心理测量中的应用：从MCMC到Hamiltonian Monte Carlo (HMC) 本书的显著特点是对贝叶斯方法论的深入剖析。本章不仅介绍了马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）算法（如Gibbs Sampling和Metropolis-Hastings）在潜变量模型参数估计中的基础应用，更侧重于Hamiltonian Monte Carlo (HMC)及其变体（如No-U-Turn Sampler, NUTS）在处理高维、复杂后验分布时的优越性。通过具体的案例，展示了如何利用Stan平台实现对复杂IRT模型（如三参数逻辑斯谛模型，3PLM）的完全贝叶斯估计，并强调了先验信息选择对结果稳健性的影响。我们详细讨论了后验预测检验（Posterior Predictive Checks, PPC）在模型拟合度评估中的作用。 第二部分：高级测量模型的实施与检验 本部分将焦点从参数估计的范式转移到特定高级模型的构建与评估，特别是那些用于处理复杂数据结构和测量不变性问题的模型。 第3章：结构方程模型中的测量不变性检验 本章聚焦于跨群体（如文化、性别、干预组）进行潜变量测量的关键挑战——测量不变性（Measurement Invariance）。我们详细区分了配置水平、度量水平、标度水平和残差不变性的检验流程。重点讨论了基于似然比检验（Likelihood Ratio Test）的传统方法，以及更稳健的、基于Bayesian估计的等效性检验方法。书中提供了针对多群组结构方程模型（Multi-Group SEM）中参数约束和模型比较的具体实施步骤和注意事项。 第4章：项目反应理论（IRT）模型的扩展：等级反应模型与联合分析 本章避开了传统的二分IRT模型，转而深入研究等级反应模型（Graded Response Models, GRM）和部分信息模型（Partial Credit Model, PCM）。我们详细解释了这些模型中信息函数（Information Function）的特性及其在项目设计中的指导意义。此外，本章还涵盖了联合分析（Joint Analysis）的必要性，即在同一模型框架下同时估计项目参数和受试者能力参数，并讨论了如何处理缺失数据下的联合估计问题。 第5章：测试公平性与偏误的统计评估 本章集中探讨了测试项目在不同群体间是否存在微分项目功能（Differential Item Functioning, DIF）。我们系统地比较了基于频率学派（如Mantel-Haenszel, SIBTEST）和基于参数估计（如基于Rasch模型的参数估计和基于IRT模型的似然比检验）的DIF检测方法。特别地，本书提供了如何将结构方程模型扩展用于系统性地检验潜在结构差异（即潜变量差异，Latent Variable Differences）与项目参数差异之间的关系，从而提供对偏误来源更深层次的理解。 第三部分：计算统计与数据模拟 本部分关注现代统计实践所必需的计算资源管理和模型验证技术。 第6章：计算效率与模型拟合度评估的高级技术 本章讨论了在处理大规模数据集时，如何优化潜变量模型的计算性能。内容包括期望最大化（EM）算法的加速技术、稳健的最大似然估计（Robust ML Estimation），特别是处理非正态数据时的稳健的自由度调整（F-correction）。此外，我们详尽地介绍了稳健的拟合指数（Fit Indices），如稳健的RMSEA和TLI，以及如何利用Bootstrap方法进行置信区间估计和模型比较，确保推断的可靠性。 第7章：模拟研究（Simulation Studies）的设计与报告 为了验证新型统计方法在特定条件下的表现，模拟研究至关重要。本章提供了一套严格的指南，用于设计、执行和报告心理测量学中的模拟研究。重点讲解了如何设置不同的“真值”（True Population Parameters），如何控制样本量、数据生成过程（DGP）的复杂性（如非正态性、残差相关性），以及如何准确地评估估计量的偏差（Bias）、均方误差（MSE）和统计功效（Power）。 结论：整合方法论的未来方向 本书的结论部分展望了心理计量模型发展的趋势，强调了多层级模型（Multilevel Modeling）与潜变量分析的交叉融合，以及机器学习方法在数据降维和特征选择上对测量模型构建的潜在影响，为读者指明了未来研究的深入方向。 --- 读者对象： 本书适合具有中级及以上统计学背景的心理学、教育学、社会学、市场研究和生物统计学领域的研究生、博士后以及专业研究人员。要求读者熟悉回归分析和基础因子分析的概念。 核心价值： 提供了一套坚实的方法论基础，用于处理当今测量数据中普遍存在的复杂性、非正态性和高维度挑战。

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