换一批摘要各种心理调查、心理实验中，数据的缺失随处可见。由于数据缺失，给概化理论分析非平衡数据的方差分量带来一系列问题。基于概化理论框架下，运用Matlab 7.0软件，自编程序模拟产生随机双面交叉设计p×i×r缺失数据，比较和探讨公式法、REML法、拆分法和MCMC法在估计各个方差分量上的性能优劣。结果表明：(1) MCMC方法估计随机双面交叉设计p×i×r缺失数据方差分量，较其它3种方法表现出更强的优势；(2)题目和评分者是缺失数据方差分量估计重要的影响因素。
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关键词
概化理论缺失数据方差分量估计p×i×r设计MCMC方法Generalizability Theorymissing dataestimating variance componentsp×i×r designMarkov Chain Monte Carlo (MCMC)
分类号
B841
DOI
10.3724/SP.J.1041.2014.01897
发布时间
2015-01-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
全国教育科学规划项目（GFA111009）
国家自然科学基金（31470050）
国家社会科学基金（BHA130053）
教育部人文社会科学研究项目（12YJC190016）
广东省教育科学十二五规划研究项目（2011TJK161）
广东省高等院校学科建设专项（2012WYM＿0108）
广州市教育科学规划课题面上一般项目(十二五)（12A019）
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