概化理论偏态分布数据方差分量置信区间估计

心理与教育测量的应用领域发生了较大变化,被测群体的知识和能力等特质在一定程度上不再服从偏度为0的分布.利用GH分布性质,模拟生成一定偏度的偏态分布数据,探讨数据的不同偏度对概化理论方差分量置信区间估计的影响.结果表明:(1)偏态分布数据的偏度对Traditional方法、Jackknife方法和MCMC方法估计方差分量置信区间有显著的影响;(2)校正的Bootstrap的PC和BCa方法估计偏态分布数据方差分量置信区间,要优于未校正的Bootstrap的PC和BCa方法;(3)使用“分而治之”策略,Bootstrap的PC和BCa方法能够找到一种(或几种)策略较好地估计偏态分布数据的方差分量置信区间.