K-means、潜在类别模型与混合Rasch模型的比较研究

摘要

本研究通过模拟研究比较在教育与心理学领域较为常用的三种聚类方法，即K-means方法、潜在类别模型和混合Rasch的聚类效果。结果表明:(1)潜在类别数量、变量数量、样本量、样本平衡和变量间相关对K-means方法、潜在类别模型和混合Rasch模型的分类准确性均有影响且因素间的交互作用存在。(2)除了在2个潜在类别的样本不平衡条件下K-means方法表现较差外，在其他条件下与潜在类别模型和混合Rasch模型的表现相当。(3)混合Rasch模型的分类一致性在2个潜在类别的情境下要好于潜在类别模型，但是在4个潜在类别的情境下要差于潜在类别模型。