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pypsy

自编心理测量库，包含结构方程模型，验证性因子分析，单维项目反应理论，多维项目反应理论，认知诊断，因子分析和自适应测验等等，还在整理中，仅供学习

单维项目反应理论

支持模型

• 二级计分IRT（双参数，三参数）
• 多级计分IRT（GRM模型）

参数估计算法

• EM算法（双参数，GRM）
• MCMC算法（三参数）

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多维项目反应理论（全息项目因子分析）

参数估计算法

初值

计算近似polychoric correlation, 对这个相关矩阵进行因子分析，获得斜率初值

EM算法

• E步用GH积分
• M步用牛顿算法（把稀疏矩阵拆成不稀疏的矩阵计算）

因子旋转

基于梯度投影算法

缺点

GH积分只能计算低维度的参数估计

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认知诊断

支持两种模型

• dina
• ho-dina

支持三种参数估计算法

• EM算法
• MCMC算法
• 极大似然估计（仅限估计被试技能掌握参数）

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结构方程模型

• 包含ULS, ML, GLS三种参数估计方法
• 基于梯度下降

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验证性因子分析

• 支持连续数据、二分数据和有序数据
• 基于梯度下降
• 二分数据和有序数据基于Polychoric相关矩阵

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因子分析

暂时只为计算全息项目因子分析而存在，很简单的实现

算法

主成分分析

旋转算法

梯度投影

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自适应测验

支持模型

瑟斯顿IRT模型（用于人格测验的多维项目反应理论模型）

抽题算法

多维项目反应理论的最大信息法

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require

• numpy
• progressbar2

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使用方法

install

pip install psy

详见demo

TODO LIST

• CCFA的theta参数化
• 多样化数据的结构方程模型参数估计
• 贝叶斯知识追踪(Bayesin knowledge tracing)
• 多维项目反应理论（全息项目因子分析）
  • 高维度计算算法（自适应积分等）
  • 各类项目反应模型
• 认知诊断
  • G-DINA模型
  • Q矩阵相关算法
• 因子分析
  • 极大似然估计
  • 各类因子旋转算法
• 自适应
  • 自适应认知诊断
  • 其他自适应
• 标准误、P值
• 代码注释、测试和文档

参考文献

• DINA Model and Parameter Estimation: A Didactic
• Higher-order latent trait models for cognitive diagnosis
• Full-Information Item Factor Analysis.
• Multidimensional adaptive testing
• Derivative free gradient projection algorithms for rotation