《表3 六种属性收敛设置下测量不同属性个数题目的使用情况（K=4,DINA)》

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《认知诊断计算机自适应测验中平衡属性收敛的新方法》

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注：k-As(k=1，2，3，4）表示测量了k个属性的题目。

表2呈现了DINA模型和六个属性个数情况下ACCR和PCCR结果。KL和PWKL策略下，ABI、IABI和RABI的PCCRs均好于MABI和RTA，特别是在较短测验条件。而MI策略下，IABI表现出与四个属性下相同PCCRs模式：在两种测验长度下均具有最低PCCRs（加粗部分）。与此同时，MABI和RTA的PCCRs在两种测验长度下均稍差于ABI、RABI和Non策略。最后，对于MPWKL策略，在较短测验情境下，Non条件下的PCCR表现最好，而ABI则表现最差，二者间的差异为.063；MABI和RTA的PCCRs与IABI、RABI以及Non条件下的PCCRs差异较小，而与ABI差异较大；当测验较长时，六种属性收敛方法间几乎没有差异。