本文在DINO模型的基础上，开发出一种补偿型的多级评分认知诊断模型（P-DINO模型），并采用MCMC算法实现了模型的参数估计及模型的性能研究。为证实P-DINO模型的有效性，研究二将P-DINO模型和DINO模型应用于抑郁症评估中。结果表明：（1）P-DINO模型参数估计精度较好，参数估计的稳健性较强。（2）采用MCMC算法可以实现该模型的参数估计，估计结果较理想。（3）测验长度的增加能有效提高模型的判准率，被试人数的增加对判准率的提高相对较小，属性个数的增加会降低判准率。（4）在抑郁症评估中，P-DINO模型的表现要优于DINO模型。与传统的方法相比，基于认知诊断的抑郁症评估能提供更详尽的剖面信息。