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Items in context: Assessing the dimensionality of raven's advanced progressive matrices

机译：上下文中的项目：评估乌鸦的高级渐进矩阵的维数

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The problem of dimensionality with respect to Raven's Advanced Progressive Matrices (APM) specifically and, more generally, g or fluid intelligence, has been a long-standing issue. The present article reports two studies examining the dimensionality of both the original Set II of the APM (n = 506) and a short form (n = 644), using principal component analysis and Rasch analysis. Although the results from the principal component analysis were equivocal, results from the Rasch analyses more strongly suggested that both forms of the test are best described as being multidimensional. Furthermore, comparison of items common to both forms indicated a context effect, thus making adaptive testing versions of this test difficult.
机译：特别是相对于Raven的高级渐进矩阵（APM）的尺寸问题，更普遍地讲，是g或流体智能，这是一个长期存在的问题。本文报告了两项使用主成分分析和Rasch分析检查APM原始Set II（n = 506）和简短形式（n = 644）的维数的研究。尽管主成分分析的结果是模棱两可的，但Rasch分析的结果却更有力地表明，这两种测试形式都可以最好地描述为多维的。此外，对两种形式共有的项目进行比较表明存在上下文效应，因此使该测试的自适应测试版本变得困难。

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