一、現(xiàn)代測量理論

1經典測量理論（Classical Test Theory，CTT）

該理論假設觀測分數(shù) X 是由真分數(shù) T 及隨機測量誤差 E 所組成，即 X= T+ E；誤差 E 的平均數(shù)等于 0；誤差 E 與真分數(shù) T 間的相關為 0。

CTT的局限性在于分數(shù)解釋依賴于原測驗；不同測驗的分數(shù)無法對比，例如去年高考與今年高考的分數(shù)無法比較。

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2項目反應理論（item response theory，IRT）

（1）潛在特質：項目反應理論的基礎是“潛在特質理論”，假設被試有一種“潛在特質”，這種潛在特質可以在量表上找到確切的位置，并可以根據(jù)被試的潛在特質水平預測被試的行為。

（2）項目特征曲線（Item Characteristic Curve，ICC）：反映的是“成功解答某一特定考試項目的可能性”和“被測者能力”的關系。

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3項目反應模型（R軟件制作）

（1）單參數(shù)模型

隨著能力（q）上升，解題正確率p（q）上升，二者關系非線性。

單參數(shù)模型只有難度b，即題目正確概率為0.5時（區(qū)分度最大的點）對應的能力值。在圖中，試題2難度最大，試題3難度最小。

（2）雙參數(shù)邏輯斯蒂模型

A為區(qū)分度，兩個具有能力差的人，在題目中回答正確率差距越大，區(qū)分能力越好。通俗理解，曲線越陡峭，區(qū)分能力越好。

當A為0時，為單參數(shù)模型（單參數(shù)模型默認a=1）。

（3）三參數(shù)模型

C為猜測度，因而在題項中有c1下限。同樣，當c為0時，為兩參數(shù)模型。雖然三參數(shù)模型理論上更貼合現(xiàn)實（總有人會因為猜測得分），但是由于模型復雜而更難擬合。在現(xiàn)實中，更多的使用二參模型。

二、其他

1熱點：EFA平行分析。

“依據(jù)與初始矩陣相同大小的隨機數(shù)據(jù)矩陣來判斷要提取的特征值。若基于真實數(shù)據(jù)的某個特征值大于一組隨機數(shù)據(jù)矩陣相應的平均特征值，那么該主成分可以保留。這種方法稱作平行分析?！?/span>

（來源：如何用R語言進行探索性因子分析(EFA) - Anakin Skywalker的文章 - 知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/37440281）

2信息量：對不肯定性的消除，樣本容量增大，抽樣分布標準誤會縮小。

3項目功能差異：來自不同族群能力相同的被試，在試題上答對的概率不同，即項目功能差異（dif）。

4多維度量表中，如果分量表的相關性較低，可單獨采用某分量表進行施測（如大五人格）。多量表用于同一個研究需要進行共同方法偏差檢驗。

5計算研究所需的樣本量可以用軟件“GPOWER”。

筆記來源：西南大學心理學部心理學研究方法（郭磊）