摘要
随着互联网的发展，各种形式的在线调查、问卷和教育测验变得越来越常见。在这类测验或调查中，由于时间限制、动机不足或其他因素，被试往往会出现粗心或注意力不集中的异常作答行为。这种行为可能会严重危及测验的有效性，并使被试的参数估计产生偏差，因此，检测此类反应行为显得至关重要。其中最为常见的一种注意力不集中行为是后程随机作答(BRR)，而在认知诊断评估(CDA)框架下，现有的BRR检测方法的统计检验力(power)不太理想。变点分析(CPA)是一种发展成熟的统计方法，可用于检测作答数据中是否存在异常反应行为。现有的CPA方法大多应用于项目反应理论(IRT)框架，并在异常反应检测方面显示出不俗的表现，但目前尚不清楚它们是否能应用于认知诊断评估框架，以及在该框架下它们的表现如何。为解决这些问题，本研究基于贝叶斯框架改进了传统的CPA统计方法，并将其应用于认知诊断评估。本文通过模拟研究评估和比较了各CPA统计量的性能，结果表明，在合理控制的一类错误率下，本研究所提出的CPA方法在检测BRR时具有更高的统计检验力。最后，本研究还通过两个实证研究，探讨了本研究开发的新方法在实践中的应用及优势，同时还验证了各CPA统计量在实际测验中的效用。
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