用于检测双参数IRT模型潜变量分布非正态性的广义Hausman检验
统计方法学
2024-02-14 v1
摘要
本文介绍了广义Hausman检验作为一种新方法，用于检测二元数据单维项目反应理论（IRT）模型中潜变量分布的非正态性。该检验利用了在经典双参数IRT模型（假设潜变量服从正态分布）参数下获得的成对最大似然估计量，以及在半非参数框架下获得的拟最大似然估计量，后者允许潜变量具有更灵活的分布。通过模拟研究评估了广义Hausman检验的性能，并将其与似然比检验和M2检验统计量进行了比较。此外，还计算了各种信息准则。模拟结果表明，在大多数条件下，广义Hausman检验优于其他检验。然而，在某些条件下，从信息准则获得的结果有些矛盾，表明需要进一步研究和解释。
引用
@article{arxiv.2402.08376,
title = {The generalized Hausman test for detecting non-normality in the latent variable distribution of the two-parameter IRT model},
author = {Lucia Guastadisegni and Silvia Cagnone and Irini Moustaki and Vassilis Vasdekis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.08376},
year = {2024}
}