摘要: 使用模拟研究方法比较了以往研究中提出的基于观察信息矩阵、三明治矩阵的Wald(分别表示为W_Obs、W_Sw)、似然比(Likelihood Ratio)统计量以及新提出的基于经验交叉相乘信息矩阵的Wald统计量(W_XPD)在模型——数据失拟条件下进行项目水平上模型比较时的表现。结果显示:(1)W_Sw的一类错误控制率有很强的健壮性。(2)W_XPD在Q矩阵错误设定的大多数条件下的表现优于W_Sw。结论:模型—数据拟合良好时可以使用W_Sw进行项目水平上的模型比较,当模型与数据失拟时W_XPD可能是更好的选择。