Measurement Theory in Action

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出版者:Sage Publications, Inc
作者:Shultz, Kenneth S./ Whitney, David J.
出品人:
页数:456
译者:
出版时间:2004-07-08
价格:USD 69.95
装帧:Paperback
isbn号码:9780761927303
丛书系列:
图书标签:
  • 测量理论
  • 测量
  • 统计学
  • 数学
  • 科学研究
  • 数据分析
  • 心理测量
  • 评估
  • 方法论
  • 可靠性与效度
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具体描述

'This book provides all the information one would need to perform classical test theory analyses for reliability, item analysis, etc., and relieves professors of the need to come up with such information on their own. This allows them to concentrate on presenting the mathematical and statistical bases for the procedures that students will be using' - Keith F. Widaman, University of California, Davis 'There is a real need for something like this, and the authors have done a good job covering the domain' - Kevin Murphy, Pennsylvania State University The major emphasis of most psychometrics textbooks is on explaining test theory. Although students certainly need this foundation, professors wishing to supplement theory with applied examples and exercises have traditionally had very few sources. Measurement Theory in Action: Case Studies and Exercises is the perfect solution. In this volume, authors Kenneth Shultz and David Whitney provide professors and students the opportunity to implement the theoretical material students are exposed to elsewhere in their courses. The text comprises twenty modules, each corresponding to entire chapters in typical measurement theory texts.The modules begin with introductory concepts and a review of statistics; progress through conceptions of content, criterion-related, and construct validation, validity generalization and test bias; and they conclude with more advanced topics such as multiple regression and item response theory (IRT). Each module is composed of an overview, case studies, exercises, Internet references, and suggested further readings. Also included are step-by-step examples that allow students to practice their skills in the area of applied psychological measurement. An extensive glossary of key terms is also provided for quick reference.Key Features - Concise overviews clarify major topics in classical and modern test theory - Case studies depict typical dilemmas and difficulties faced when applying measurement theory - Exercises include brief in-class assignments, take-home or lab tasks that require the use of statistical analysis software, and course-long test development projects - Suggested readings and Internet references provide timely and relevant measurement-related information Measurement Theory in Action is ideal as a supplemental text for any measurement course across the social sciences and especially in departments of psychology and education. Professional researchers and academics in need of a quick refresher on the application of measurement theory will also find this an invaluable reference.

深入探索认知评估的复杂领域:心理测量学与量化方法新论 书籍名称: 认知评估的复杂领域:心理测量学与量化方法新论 内容简介: 本书是一部面向心理学、教育学、社会科学以及相关量化研究领域专业人士和研究生的深度学术专著。它聚焦于现代认知评估理论的基石、核心技术以及前沿发展,旨在为读者提供一个既扎实又富有洞察力的理论框架与实践指导。本书的宗旨是超越基础的测量概念介绍,深入挖掘当代心理测量学在处理复杂、多维度、动态的人类特质(如智力、人格、动机、学习效果等)时所面临的理论挑战与解决方案。 第一部分:理论基础的革新与重构 本书伊始,我们首先对经典测量理论(CTT)进行了批判性的回顾,重点剖析了其在处理误差源、项目异质性以及假设条件严格性方面存在的局限。在此基础上,我们全面引入并详细阐述了项目反应理论(IRT)的四大主流模型——特别是两参数(2PL)、三参数(3PL)以及等级反应模型(GRM)——的数学基础、参数估计方法(如最大似然法、贝叶斯方法),以及在项目参数不变性检验(DIF)中的应用。我们不仅关注模型拟合,更深入探讨了模型选择的标准——如何通过信息准则(如AIC/BIC)和模型检验(如似然比检验)来审慎地确定最适合数据集的模型结构。 在IRT的基础上,本书将大量篇幅用于探讨概化信度理论(G理论)。我们认为,传统的克隆巴赫 $alpha$ 系数已不足以应对多重影响因素下观测分数的变异性。G理论被系统地介绍为一种更精细的工具,用于区分“决策系数”(D-Study)和“概化系数”(G-Study)的差异。读者将学习如何设计实验(如人、项目、情境的交叉嵌套设计),计算特定“概化域”下的可靠性,并据此优化评估设计以最小化不必要的误差变异。 第二部分:测验建构与项目工程的精细化 本书的第二部分是关于测验建构的实践指南,但其核心是建立在高级理论基础之上的。我们详细阐述了测验内容效度(Content Validity)的规范化流程,强调了基于领域专家判断的系统性内容抽样方法,并介绍了量化内容效度比率(CVR)和内容效度指数(CVI)的精确计算与解释。 在项目生成与筛选阶段,本书详尽介绍了项目反应理论导向的测验开发(IRT-based Test Development)。这包括如何利用计算机化自适应测验(CAT)的设计原理来优化项目池的构建,确保项目参数估计的精确性和覆盖范围的完整性。我们提供了关于项目特征曲线(ICC)形状的深入分析,指导研究人员如何识别并修正那些具有不良区分度或负向潜能的无效项目。 此外,我们开辟专门章节讨论测验等值(Test Equating)的复杂性。无论是使用经典等值方法(如平均原序法、线性等值法)还是基于IRT的等值方法(如平均/均值法、虚拟项目法),本书都提供了详细的步骤和案例分析,确保不同版本测验在相同的潜变量尺度上进行准确比较,这对于纵向研究和大规模标准化考试至关重要的。 第三部分:效度和结构方程建模的深度融合 效度理论是本书的另一核心支柱。我们摒弃了传统“效度类型”的简单罗列,转而采用效度结构模型的视角。结构方程模型(SEM)被提升到核心地位,作为检验效度假设的通用框架。读者将学习如何利用验证性因子分析(CFA)来操作性地定义和检验收敛效度和区分效度。我们详细解析了多群组结构方程模型(MG-SEM)在检验不同群体间测量不变性(Measurement Invariance)中的关键作用,这对于跨文化或跨群体比较的有效性至关重要。 本书特别关注潜变量建模在处理复杂结构时的应用。我们深入探讨了多层结构方程模型(MLSEM),用以分析嵌套数据(如学生嵌套在班级内,班级嵌套在学校内)中的效度问题,以及潜在增长曲线模型(LGCM)在追踪个体发展轨迹和评估干预效果方面的强大能力。读者将看到如何利用这些高级模型来精确分离组内和组间变异,从而得出更稳健的研究结论。 第四部分:前沿视角与未来趋势 最后,本书展望了心理测量学的前沿领域。我们详细探讨了认知诊断理论(CDT)的最新进展,特别是属性映射(Attribute Mapping)和概率型CDT模型(如HMM-Bayesian框架),这些模型对于诊断学习者掌握特定技能的精确程度具有革命性意义。 此外,鉴于大数据时代的到来,本书也探讨了机器学习与测量学的交叉。这包括如何利用模型驱动的(Model-based)预测与分类技术来增强传统的测量预测能力,以及在数据量巨大但测验结构复杂的场景下,如何应用贝叶斯估计方法(如马尔可夫链蒙特卡洛 MCMC)来处理高维度的潜变量模型,这为研究者提供了处理复杂、非正态数据分布的有力工具。 本书的特点在于其理论的严谨性、数学推导的清晰性以及与实际研究应用的高度结合。每一个关键概念都配有详尽的案例和使用主流统计软件(如Mplus, R的特定包)的操作指南,确保读者能够将抽象的理论知识转化为严谨、可信的研究实践。本书不仅仅是一本参考书,更是一份推动量化研究方法论进步的路线图。

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