《表1 等值分数标准误平均值》

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《考生能力分布与被试量对IRT等值的影响》

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综合表1、图1及图2可知，Stocking-Lord法与Haebara法下等值分数标准误的趋势基本一致，Stocking-Lord法等值结果更稳定。当考生能力服从P分布时，等值分数标准误较Q分布低。即考生能力分布越接近，等值分数的标准误越低。两种分布下，等值分数标准误均随样本量的增加呈现出降低趋势。P分布中的等值分数标准误在不同批次及不同样本量中的变化均较为平稳；Q分布中的等值分数标准误则波动较大，当样本量增至5000时，变化趋于稳定，但是其值仍高于P分布中样本量为500时的等值分数标准误。本研究结果与罗照盛（2007）的研究结果不谋而合。在实际等值中，不能仅依靠增加样本量来降低等值误差，还需关注两组考生的能力分布。当两组被试分布差异较大时，仅靠增加样本量并不能有效降低等值误差。