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（1）评估算法。
CAT题库中最终包含62个题目，CAT开始时选择的第一个题目是根据特质分数θ为0时（中间值），信息量最大的题目。
在研究中，这个题目是：“DuriweekIfeltdepressed（过去的一周，我感到抑郁）”
。
程序运用期望后验算法EAP根据被试在此题上的作答估计其潜在特质分数。
接下来，程序根据当前的能力值基于最大信息量的原则挑选下一题。
如果两道题的信息量相同（出现这种情况的概率很小），程序将在其中随机选择一题。
θ在每次对新的题目作答反应后，都被估计一次，直到其精度达到标准。
在CTT中，信度值R≥0.9被认为是极好的，根据公式ρ=1-SE2，这里我们采用这个标准，当标准差SE≤0.32时测验停止。
（2）测验特性。
为了评估D-CAT的特性，研究者做了两个模拟研究。
模拟研究A：模拟100种不同特质水平被试的θ值。
在-3.5～3.5，以0.25为间隔，每个点上模拟100个被试，共模拟了2900个被试，被试的反应作答模式的生成采用Wang（1999）的方法。
这可以使我们评估题库对于不同水平被试的区分能力。
当标准误达到小于0.32的标准时，自适应测验的程序停止。
模拟研究B：使用在构建题库时已经收集到的真实患者的作答数据，在这个“真实数据的模拟研究”
中，只有自适应测验的过程是模拟的。
对于每个被试，模拟开始于同一个问题：“DuriweekIfeltdepressed”
，使用被试对于这道题目的真实的作答反应，程序使用自适应算法为被试挑选下一个题目，接下来的每一步都用这种同样的方式。
同样，终止规则都为标准误小于或等于0.32。
三、研究结果
（一）单维性
根据删题标准：CFA中因子载荷低于0.4，样本1删除了5道题目，样本2删除了24个题目；残差相关大于或等于0.25，样本1删除了25个题目，样本2删除了25个题目。
这样，样本1包含58个题目，样本2包含37个题目。
其中有15道题目是重复的。
误差相关在两个样本中的变化范围为0.00～0.24。
对余下的题目再做一次CFA，样本1的RMSEA为0.07，样本2的RMSEA为0.08。
RMSEA值在0.05及以下通常被认为指示模型是非常拟合的，其值在0.05～0.08被认为是可以接受的（MacCallum，Browne＆Sugawara，1996；Browne，Cudeck，1993；Hu，Bentler，1999）。
（二）项目特征曲线和测验精度
大多数题目的项目特征曲线表现不错，不同类别得分轨迹曲线间的差异明显（参见图10-3-1（a）-（d））。
稍微差一点的题目，如图10-3-1（e）所示。
选项2和选项3的作答曲线并没有很好地区分出来，为了获得一个比较明显的最大值，将这两个选项合并为一个，在这个例子中，结果非常成功，得到了图10-3-1（f）中的结果。
因此研究者将这种策略用在了29道题目上。
除此之外，有8道题目因为其他的原因删去了，其中的7道题目是因为不能使每个作答选项获得一个清晰的最大值曲线。
图10-3-1θ值标准分数的项目特征曲线
（三）DIF
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