johansen-euler算法

johansen-euler算法
马约翰森-欧拉算法（Johansen-Euler Algorithm）又称为能力层次算法，是目前
通常应用于心理测量中的分等处理算法。

它最终旨在通过计算给定模式下受试者每个单选题的“正确性”以及每个受试者对任务中每个单选题的能力水平来综合评估受试者的总体可能水平。

1.精确定义：马约翰森-欧拉算法（Johansen-Euler Algorithm）是一种估计心理
测量者能力水平的分等处理算法，它采用给定模式，根据受试者每个单选题的“全对”值以及每个受试者对任务中每个单选题的能力水平，对受试者的总体可能水平
进行综合评估。

2.动机：该算法主要用于分析受试者所作题目的正确程度，最终所得出的能力
水平结果可以用于任务能力评估。

【基本原理】
1.最大熵原理：该算法基于最大熵原理，即在所有可能的模式中，选择熵最大
的模式，以获得最佳的结果；
2.条件概率；
步骤：
1.计算响应正确性：根据受试者回答正误及选择情况，计算出响应的“正确性”；
2.估计受试者的水平：根据响应的正确性，估计出受试者的能力水平；
3.实施能力层次算法：实施能力层次算法，估计每个受试者的总体可能水平；
4.分析数据：利用马约翰森-欧拉算法对收集到的数据进行分析，计算出受试者对任务中各题的能力水平。

【优缺点】
优点：
1.快速：马约翰森-欧拉算法比其他心理测量中所采用的算法更快，因此可以更快地进行能力评估，从而更快地得出结论；
2.精确：马约翰森-欧拉算法可以比其它算法更精确地预测出受试者的能力水平；
3.有效：马约翰森-欧拉算法比其他算法有更高的效率，可以有效地减少计算的量；
4.容易操作：马约翰森-欧拉算法操作简单而易于理解，能够有效地进行心理测量评估。

缺点：
1.假设模型：马约翰森-欧拉算法必须假设模型，可能会引起测量偏差；
2.受试者能力水平：受试者能力水平的评估可能不够准确；
3.缺乏针对性：马约翰森-欧拉算法在计算受试者能力水平时，缺乏个性化调节算法；
4.成本昂贵：马约翰森-欧拉算法所消耗的计算成本较高。