《表4 使用CSE算法估计Q矩阵与原始Q矩阵的比较》

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《基于项目拟合统计量RMSEA的Q矩阵估计方法》

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为比较估计的Q矩阵与原始Q矩阵的合理性，这里分别计算根据不同Q矩阵其模型拟合指标（即负2倍的对数似然、AIC和BIC指标）。结果见表4。从表4可以看出，重新估计的Q矩阵在拟合指标上优于原始Q矩阵，且随着基础题个数的增加，呈现逐渐优化的趋势。在基础题为10个时，各拟合指标相比于9个时略变差，这可能是因为基础题为10个时，基础题包含鉴别指数前10的项目，第10个项目鉴别指标较小，作为基础题有一定偏差。总体而言，估计Q矩阵在基础题9个时达到最优，且优于原始Q矩阵拟合水平。