周文杰 郭磊

摘 要 在多级计分协变量认知诊断框架下，提出了一种可同时纳入连续协变量信息和多类别协变量信息的多级计分认知诊断模型GPDM-C，实现了其DINA形态的GPDINA-C的MCMC参数估计。模拟研究的结果显示，GPDINA-C拥有较好的属性/模式判准精度和参数估计能力，相较于未纳入协变量信息的GPDINA，GPDINA-C有更好的模型表现，在参数估计精度上有较大优势。实证研究的结果同样表明，GPDINA-C相比于未纳入协变量信息的多级计分认知诊断模型，能更好拟合实证数据，估计得到的协变量影响参数能客观反映真实情况。

关键词 认知诊断;协变量信息;多级计分认知诊断模型;MCMC

分类号 B841

DOI： 10.16842/j.cnki.issn2095-5588.2021.08.005

1 引言

在心理和教育学研究中，除了感兴趣的变量外，研究人员同时还会收集许多协变量信息，通常包括性别、年龄、地域、家庭社会经济地位等。Li，Hong和Macready（2015）认为协变量信息与我们所关注的建模变量具有重要关系。这些协变量信息常作为调节因子调节自变量对因变量的影响，或是作为控制变量加以控制，许多心理学研究均涉及协变量信息。例如，张莉、薛香娟和赵景欣（2019）以家庭社会经济地位作为协变量控制，构建纵向中介模型，发现农村留守儿童先前的学业成绩能预测随后的歧视知觉，但先前的歧视知觉不能预测随后的学业成绩，并且农村留守儿童的抑郁在学业成绩和歧视知觉之间起纵向中介作用。王玲晓、张丽娅和常淑敏（2019）在控制性别、年级和家庭社会经济地位后，发现母亲拒绝对儿童的同伴拒绝有显著正向预测作用，家庭环境纷杂度调节了母亲拒绝与同伴拒绝之间的关系，儿童外化问题行为在家庭环境纷杂度对母亲拒绝和同伴拒绝关系的调节效应中起完全中介作用。……