使用高斯求积法和拉普拉斯法的项目反应参数估计性能
统计方法学
2025-03-18 v2 应用统计
摘要
在药理学项目反应理论(IRT)模型中，项目参数估计主要使用NONMEM中实现的拉普拉斯估计算法。在心理测量学中，也有多种不同的软件工具可用，包括用于实现IRT的开源软件R的几个包。每种方法都有其自身的优点和局限性，迄今为止，尚未对主要估计算法进行系统比较。本研究使用拉普拉斯法和高斯-埃尔米特求积法(GHQ-EM)进行了一项模拟研究，评估了基线时不同假设样本量和项目场景。在项目数至少为20且受试者数超过100的场景中，项目参数估计精度良好，且两种估计算法之间的估计结果相似，这通过多种偏差和精度指标得以证明。对于某些参数或样本量场景观察到的微小差异，在转换为总分尺度时有所减小。mirt中使用的GHQ-EM方法易于使用、估计速度快且相对准确，使其成为NONMEM在潜在药理学IRT应用中的合适替代或辅助分析方法。
引用
@article{arxiv.2405.20164,
title = {Item response parameter estimation performance using Gaussian quadrature and Laplace},
author = {Leticia Arrington and Sebastian Ueckert},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.20164},
year = {2025}
}