【トピックID】 T048
【大カテゴリ】 心理測定学・統計学のレイヤー
【データ種別】 査読論文
■ 背景・概要
Cognitive Abilities Test(CogAT)の大規模標準化データに対し、表面的な顕在得点ではなくbifactorモデルを適用し、最上位の流動性知能(Gf)と残差的狭義能力を分離して平均差および潜在分散差を再推定した。
—————————————-
【トピックID】 T048
【大カテゴリ】 心理測定学・統計学のレイヤー
【データ種別】 査読論文
■ 背景・概要
Cognitive Abilities Test(CogAT)の大規模標準化データに対し、表面的な顕在得点ではなくbifactorモデルを適用し、最上位の流動性知能(Gf)と残差的狭義能力を分離して平均差および潜在分散差を再推定した。
—————————————-
コメントを残す