认知诊断评估中缺失数据的处理：随机森林阈值插补法

作者： 游晓锋 ¹ 杨建芹 ¹ 秦春影 ¹ 刘红云 ^2,3
作者单位：

1. 南昌师范学院数学与信息科学学院, 南昌 330032

2. 应用实验心理北京市重点实验室

3. 北京师范大学心理学部, 北京 100875
提交时间：2023-03-27 15:35:27

摘要: 认知诊断评估中缺失数据的处理是理论和实际应用者非常关注的研究主题。借鉴随机森林插补法（RFI）不依赖于缺失机制假设的特点，对已有的RFI方法进行改进，提出采用个人拟合指标（RCI）确定插补阈值的新方法：随机森林阈值插补方法（RFTI）。模拟研究表明，RFTI在插补正确率上明显高于RFI方法；与RFI和EM方法相比，RFTI在被试属性模式判准率和边际判准率上表现出明显优势，尤其是非随机缺失和混合缺失机制，以及缺失比例较高的条件下，其优势更加明显。但对项目参数的估计，RFTI方法不具有优势。

缺失数据认知诊断评估随机森林阈值插补随机森林插补 EM算法

期刊： 心理学报
分类： 心理学 >> 社会心理学
引用： ChinaXiv:202303.08363 (或此版本 ChinaXiv:202303.08363V1)
DOI:10.12074/202303.08363V1
CSTR:32003.36.ChinaXiv.202303.08363.V1
推荐引用方式： 游晓锋,杨建芹,秦春影,刘红云.(2023).认知诊断评估中缺失数据的处理：随机森林阈值插补法.心理学报.[ChinaXiv:202303.08363] (点此复制)

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[V1]

2023-03-27 15:35:27

ChinaXiv:202303.08363V1

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