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认知诊断测评中缺失数据的处理是理论和实际应用者非常关注的研究主题.借鉴随机森林插补法(RFI)不依赖于缺失机制假设的特点,对已有的RFI方法进行改进,提出采用个人拟合指标(RCI)确定插补阈值的新方法:随机森林阈值插补方法(RFTI).模拟研究表明,RFTI在插补正确率上明显高于RFI方法;与RFI和EM方法相比,RFTI在被试属性模式判准率和边际判准率上表现出明显优势,尤其是非随机缺失和混合缺失机制,以及缺失比例较高的条件下,其优势更加明显.但对项目参数的估计,RFTI方法与EM方法相比不具有优势.

作者:游晓锋;杨建芹;秦春影;刘红云

来源:心理学报 2023 年 55卷 7期

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游晓锋;杨建芹;秦春影;刘红云
来源:
心理学报 2023 年 55卷 7期
标签:
缺失数据 认知诊断测评 随机森林阈值插补 随机森林插补 EM算法
认知诊断测评中缺失数据的处理是理论和实际应用者非常关注的研究主题.借鉴随机森林插补法(RFI)不依赖于缺失机制假设的特点,对已有的RFI方法进行改进,提出采用个人拟合指标(RCI)确定插补阈值的新方法:随机森林阈值插补方法(RFTI).模拟研究表明,RFTI在插补正确率上明显高于RFI方法;与RFI和EM方法相比,RFTI在被试属性模式判准率和边际判准率上表现出明显优势,尤其是非随机缺失和混合缺失机制,以及缺失比例较高的条件下,其优势更加明显.但对项目参数的估计,RFTI方法与EM方法相比不具有优势.