書名: 試題反應理論(IRT)及其應用(附光碟)
作者: 余民寧
ISBN: 9789861912936
出版社: 心理
出版日期: 2008/12
書籍開數、尺寸: 16x23x1.96
頁數: 392
內文印刷顏色: 單色
#心理學
#測驗與評量
定價: 450
售價: 383
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試題反應理論(IRT)及其應用(附光碟) 作者:余民寧著 開數:18 頁數:392 ISBN:9789861912936 重量:660 出版日期:2009/09/10 書籍介紹 試題反應理論是當代心理計量學主流理論,係從試題作答反應(item response)觀點,來探索與分析測驗等化、題庫建置、測驗編製、電腦化適性測驗、差異試題功能、其他測驗應用等議題,有別於以整份測驗作答反應(test response)角度立論的古典測驗理論內涵。本書從IRT的基本概念與假設談起,逐步介紹各種常見模型,再談模型下的參數估計與適配度檢定問題,及IRT的特色——訊息函數概念,並簡介四種通用的電腦程式,可作為主修心理計量學者之基礎教科書。

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【中文書】 書名:Stata在結構方程模型及試題反應理論的應用 作者:張紹勳 出版社:五南 出版日期:2017/04/01 ISBN:9789571190594 內容簡介   結構方程模型(structural equation modeling, SEM)是一種結合路徑分析(path analysis)與因素分析(factor analysis)的多元統計技術。在社會科學的研究中,除實驗取向的研究之外,其他涉及量化數據的研究,都離不開此一典範的思維模式,因此,我們更可以把他定位成當代量化研究的主要統計方法學典範。   Stata延伸了線性SEM之優點,並且開展出gsem指令來分析廣義SEM,包括:多層次SEM、probit迴歸、重複量數、類別變數、分群組SEM等;可分析的變數類型則包括:類別變數、二分變數、次序變數、計數(count)變數、連續變數等。換言之,Stata 可說是「廣義結構方程模型」最成功的推手。在最新的Stata 14版本中,更增加了IRT四種資料型態:二元、比序、類別及混合模型之建模、報表及IRT曲線特徵圖,大大提昇研究者使用的方便性。   本書提供完整的Stata分析實作範例,從統計方法原理,到軟體操作的流程都予以詳細解說,希望能幫助研究者在自己的專業領域做出有效的整合應用。 本書特色   ●一本學通!當代量化研究的主要統計方法學典範:結構方程模型(SEM)。   ●扎實的統計方法說明,並提供不同情境的實證分析範例。   ●圖片詳解操作流程,無痛學習地表最強統計軟體──Stata。   ●本書範例檔案建議使用Stata 13或更新版本執行。   ◎隨書附贈資料檔光碟 目錄 自序 Chapter 01 結構方程模型簡介 1-1 結構方程模型之介紹 1-1-1 Generalized SEM 特殊案例的統計分析 1-1-2 SEM 基本概念 1-1-3 SEM 的參數 1-1-4 模型認定:t-rule 1-1-5 Path diagrams 代表的指令意義 1-1-6 SEM 整體適配度的類型 1-1-7 sem/gsem 之事後(Postestimation) 指令 1-1-8 Stata 輸入資料格式(ssd 格式檔) 1-2 Stata gsem 之功能 1-2-1 線性sem 功能 1-2-2 廣義SEM 的課外補充( 相關網站查詢) Chapter 02 結構方程模型之數學式 2-1 結構方程模型 2-2 因素分析 2-3 探索性因素vs. 驗證性因素分析 2-4 SEM 資料分析流程 2-4-1 SEM 分析流程及信效度公式 2-4-2 SEM 參數標註的寫法 2-4-3 共變數推導的定理 2-4-4 測量模型的檢定 2-5 結構模型分析(SEM) Chapter 03 Full SEM 分析實例:員工教育訓練 績效評估模型 109 3-0 結構方程模型之重點整理 3-1 員工教育訓練績效之建模 3-1-1 研究背景與動機 3-1-2 研究目的 3-1-3 研究方法與步驟 3-2 研究 3-2-1 研究架構 3-2-2 研究假設 3-2-3 問卷發展與施測 3-2-4 預試(pilot study) 3-2-5 抽樣設計 3-2-6 統計分析法 3-3 樣本特徵分析 3-4 Full SEM 分析結果與討論 3-4-1 結構方程模型實證分析 3-4-2 整體架構直接與間接效果分析 3-4-3 研究假設分析 3-4-4 檢定力(power) 分析 3-4-5 多樣本之交叉效度(Cross-Validation) 分析:測量不變性 Chapter 04 sem 實例分析、Builder 介面操作 4-1 SEM 之適配度、遺漏值 4-1-1 SEM 分析步驟 4-1-2 SEM 之適配度 4-1-3 linear SEM /廣義gsem 事後檢定之指令 4-1-4 線性SEM 估計法:含遺漏值 4-2 線性SEM 之特殊迴歸 4-2-1 相關分析 4-2-2 多變量迴歸(Multivariate regression):非線性迴歸 4-2-3 納入測驗信度之迴歸式 4-2-4 驗證因素分析(CFA):Measurement models 4-2-4a 單因子測量模型(Single-factor measurement model) 4-2-4b Two-factor 測量模型:Equation-level goodness-of-fit 4-2-4c Two-factor 測量模型:Group-level GOF( 交叉效度) 4-2-4d 多樣本Two-factor CFA:Testing parameter equality across groups ( 測量不變性) 4-2-4e 整體goodness-of-fit statistics for linear SEM 4-2-4f 高階驗證因素分析(Higher-order CFA 模型) 4-2-5 階層(Hierarchical) 驗證性因素:Higher-order CFA 4-2-6a 完整(full) 結構模型:panel data 模型的信度及穩定度 4-2-6b panel data 模型:Modification indices 4-2-7a 單層(One-level) 之中介效果 4-2-7b Two-level 之中介(Mediation) 效果 4-2-8 MIMIC 模型及Residual analysis for linear SEM 4-2-9 潛在成長曲線模型(Latent growth curve models) 4-2-10 Correlated uniqueness 模型:Multitrait-Multimethod (MTMM) 4-2-11 似不相關迴歸模型(Seemingly Unrelated Regression) 4-2-12 非遞迴模型的穩定性:直接/間接效果 Chapter 05 Generalized SEM 之分析 5-1 認識Generalized SEM 5-1-1 Generalized SEM 的介紹 5-1-2 廣義gsem 與線性sem 指令,二者的差異比較 5-1-3 Generalized SEM 的分配(Family) 5-1-4 Generalized SEM 的特性 5-1-5 gsem 指令之事後檢定 5-2 測量模型(generalized response) 5-2-1 單因子measurement model (generalized response) 5-2-2 雙因子measurement model:Likert 量表vs. 測驗卷的迴歸分析 5-3 Multilevel 模型 5-3-1 雙層次測量模型( 廣義反應變數) 5-3-2 Multilevel mediation models 5-3-3 三層次模型(generalized response) 5-4 Logistic 迴歸 ( 廣義反應變數) 5-5 generalized responses 的組合模型:log

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