最近小弟摆弄了一下TESTFACT发现一个问题，TESTFACT软件本身是不可以自己估计C参数的，但是可以人为设定。有的文献提出用BILOG-MG先估计出C参数来，然后输入TESTFACT进行估计（俞宗火, 2005, 江西师大硕士文论）。我试了一下发现a、b参数的变化并不大，但被试特质估计结果差异巨大。我的模型是双特质模型，加了C参数后，两个特质的分数发生了对调，即原特质1的分数与加C后特质2的分数呈0.9以上的相关，另一个特质也是对调，不知是什么原因。而用BILOG-MG进行双参数估计和三参数估计的特质分差异是非常小的，相关0.95以上。所以我怀疑可能是两个软件对C参数的定义或度量是不一样，具体数理我也不懂，请高手指点。另外，加了C参数后虽然解释率明显提高了，但信度降低的也比较厉害，而且卡方变大了。我做的是人格类问卷，理论上分析一定是有社会赞许性的，加C参数拟合应该更好才是。另外不加C参数的话解释率还没有传统的因素分析高，信度只高了一点点，没有传说中会大幅提高解释率和信度的那么过瘾。看来这个方法这么多年了都没流行起来不是没有原因的，也可能是我不懂数理没设定好，我就是按常规方法设定的，请高手指点！上几篇文献，祝大家新年快乐！