johansen-euler算法

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johansen-euler算法

马约翰森-欧拉算法(Johansen-Euler Algorithm)又称为能力层次算法,是目前

通常应用于心理测量中的分等处理算法。它最终旨在通过计算给定模式下受试者每

个单选题的“正确性”以及每个受试者对任务中每个单选题的能力水平来综合评估受

试者的总体可能水平。

1.精确定义:马约翰森-欧拉算法(Johansen-Euler Algorithm)是一种估计心理

测量者能力水平的分等处理算法,它采用给定模式,根据受试者每个单选题的“全

对”值以及每个受试者对任务中每个单选题的能力水平,对受试者的总体可能水平

进行综合评估。

2.动机:该算法主要用于分析受试者所作题目的正确程度,最终所得出的能力

水平结果可以用于任务能力评估。

【基本原理】

1.最大熵原理:该算法基于最大熵原理,即在所有可能的模式中,选择熵最大

的模式,以获得最佳的结果;

2.条件概率;

步骤:

1.计算响应正确性:根据受试者回答正误及选择情况,计算出响应的“正确性”;

2.估计受试者的水平:根据响应的正确性,估计出受试者的能力水平;

3.实施能力层次算法:实施能力层次算法,估计每个受试者的总体可能水平;

4.分析数据:利用马约翰森-欧拉算法对收集到的数据进行分析,计算出受试者

对任务中各题的能力水平。

【优缺点】 优点:

1.快速:马约翰森-欧拉算法比其他心理测量中所采用的算法更快,因此可以更

快地进行能力评估,从而更快地得出结论;

2.精确:马约翰森-欧拉算法可以比其它算法更精确地预测出受试者的能力水平;

3.有效:马约翰森-欧拉算法比其他算法有更高的效率,可以有效地减少计算的

量;

4.容易操作:马约翰森-欧拉算法操作简单而易于理解,能够有效地进行心理测

量评估。

缺点:

1.假设模型:马约翰森-欧拉算法必须假设模型,可能会引起测量偏差;

2.受试者能力水平:受试者能力水平的评估可能不够准确;

3.缺乏针对性:马约翰森-欧拉算法在计算受试者能力水平时,缺乏个性化调节

算法;

4.成本昂贵:马约翰森-欧拉算法所消耗的计算成本较高。