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在项目响应理论(IRT)中,缩放比例常数D = 1.7用于将通过逻辑模型估算的判别系数a缩放为标准度量。 提供了经验证明,Savalei [1]提出了基于Kullback-Leibler散度的D = 1.749的缩放常数,似乎提供了最佳的经验近似值。 但是,由于两个原因,将这个问题理解为近似的准确性之一是不正确的。 首先,缩放不会影响逻辑模型对数据的拟合。 其次,对正常度量的最佳缩放常数随项目难度而变化,并且常数D = 1.749最好被认为是项目之间缩放转换的平均值。 使用D = 1.7的传统缩放比例的原因仅仅是因为它保留了项目区分参数度量的历史解释。
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weixin_38721398
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