摘要：GIRM（Generalizability in Item Response Modeling）是一种将概化理论GT和项目反应理论IRT相结合后计算概...GIRM（Generalizability in Item Response Modeling）是一种将概化理论GT和项目反应理论IRT相结合后计算概化理论中方差分量的一种方法。当GIRM方法下θp和βi的抽样分布与GIRM方法中的MCMC先验分布一致时,GIRM方法对方差分量估计具有较高的准确性。为了进一步检验GIRM方法对IRT参数分布形态的敏感性,研究在将MCMC先验分布固定的情况下,探讨不同IRT参数分布形态下GIRM方法的适用性,并将所得结果与传统GT方法相比较。结果表明：（1）在各种参数分布形态下,采用GIRM方法估计IRT模型的参数是可行的;（2）GIRM方法在被试能力参数为标准正态分布时对σ2（p）估计的准确性高于传统GT方法,但在均匀分布和偏态分布下略差于传统GT方法;（3）GIRM方法在题目难度参数为偏态分布情况下对σ2（i）的估计准确性显著差于传统GT方法;（4）两种方法对于σ2（pie）估计的准确性在任何参数分布形态下都大致相当,优劣并无统一规律。显示全部
