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Thurstone和他的学生Coombs（1959, 1964）最早对累积模型（Cumulative Model）和展开模型（Unfolding Model）进行了区分。前一种模型假设，被试的特质水平越高在项目上的得分也越高，或做出肯定反应的概率越大，体现了一种累积反应机制。而后一种模型则认为，被试对项目做出肯定反应的概率并不一直随着被试特质水平的增加而增加，而是存在一个理想点（Ideal Point），超过这一理想点后，随着被试特质水平的增加，肯定反应的概率反而降低，项目曲线表现为单峰特征。
大多数测量模型都属于累积模型，包括经典测量理论的真分数模型和因素分析模型、项目反应理论的Logistic模型和摩根模型等。这些模型用于分析认知测验没有问题，但对于有些等非认知类测就不一定适用了。有研究者认为，非认知测验更符合展开模型的假设（Stark & Chernyshenko, 2006）。 例如，一个外向的人对于“我喜欢与朋友在咖啡厅聊天”这个项目可能会认同，而内向或极端外向的被试可能就不会认同。因为内向的人不会喜欢在公众场合说话，而极端外向的人会认为在咖啡厅聊天是很无聊的而不喜欢。再比如一个关于死刑态度的项目“死刑很可怕，但对那些令人发指的犯罪分子却是必需的”，对这一项目做肯定回答的往往是对死刑持中等赞成态度的人，而不是持极赞成和极反对态度的人。对于这类测验应用展开模型分析更恰当。 |
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