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J-GLOBAL ID：201702234593219787   整理番号：17A1747993

非確率的な欠測データの能力パラメータ推定の精度に及ぼすデータ比率と処理方法の影響を検討した。【JST・京大機械翻訳】

The Effects of Missing not at Random Data to the Accuracy of Ability Parameter Estimation in IRT

著者 (4件)： Kang Chunhua (浙江師范大学教師教育学院,浙江 金華,321004) ,  Sun Jinling (浙江師范大学教師教育学院,浙江 金華,321004) ,  Sun Xiaojian (浙江師范大学教師教育学院,浙江 金華,321004) ,  Ceng Pingfei (浙江師范大学教師教育学院,浙江 金華,321004)
資料名： Jiangxi Shifan Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban)  (Jiangxi Shifan Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban))
巻： 41  号： 3  ページ： 302-307  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3228A  ISSN： 1000-5862  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： IRTバックグラウンドにおける非ランダム欠損データの適切な処理方法を検討した。IRTLABシミュレーションを用いて、50ロットの500個の被験者が20個の0-1スコア項目における反応データを発生させ、異なる比率のMNARを発生させた。次に,MNARを,IN,NP,FR,CM,MIおよびEMの6つの方法によってそれぞれ処理し,そして,BIAS,BIASabs,R(θ,(∧)θ)およびRMSEを,BILGO-MGソフトウェアを用いて計算した。研究により;損失比率の増加によって,パラメータ誤差は,より大きくなった。FRはIRTのパラメータ推定に大きな誤差をもたらし,不安定性にもかかわらず,MIとEMアルゴリズムは相対的に安定している。BIASとRMAEといういくつかの指標を統合すると、NPはMNARを処理する際に生じる誤差が小さく、より安定している。そのため、IRT背景の下で被験能力パラメータを推定する際、NP、MIまたはEM方法を選択し、欠損データを処理するべきである。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  ロット ,  不安定性 ,  ソフトウェア ,  *パラメータ推定
準シソーラス用語： EMアルゴリズム ,  損失率 ,  スコア ,  被験者 ,  *欠測値 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： the proportion of missing data ,  methods to deal with missing data ,  parameter estimation in IRT

分類 (4件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  統計学  (AB08000H) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 確率 ,  欠測データ ,  能力 ,  パラメータ推定 ,  比率 ,  処理方法