作者：黎光明概化理论偏态分布数据方差分量置信区间估计
摘要：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。
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