基于Rasch模型的机场到港旅客换乘行为分析.pdf

为提升机场的换乘效率和到港旅客换乘满意度，分析到港旅客换乘方式选择偏好的异质性，基于 Rasch 模型基本理论，构建包含心理潜变量的潜在类别条件 logit模型进行实证研究。结果表明：加入心理潜变量的潜在类别条件 logit模型相较于其他模型有着更高的拟合度和精度。受访换乘者可分为机场巴士偏好者、有轨电车偏好者及机场出租偏好者，分别占总样本的 37.2%、53.5%、9.3%。对服务质量的要求等心理潜变量对换乘者潜在类别分类影响显著。关键词院 换乘方式选择曰Rasch 模型曰心理潜变量曰潜在类别条件 logit 模型中图分类号院 V351文献标识码院 A文章编号院 2095 原 0926（圆园23）02 原 园园60 原 园6Analysis of airport arrival passenger transfer behavior based on Rasch modelCHENG Yuting袁 MU Yiqiang袁 XU Qinsi渊 College of Civil Aviation袁 Shenyang Aerospace University袁 Shenyang 11000袁 China 冤Abstract院The heterogeneity of arriving passengers忆 transfer preferences is analyzed in order to improve the transfer effi鄄ciency and satisfaction of arriving passengers.The logit model of potential categorical conditions including psychologicallatent variables constructed is empirically studied based on the basic theory of Rasch model.The results show that thelatent category conditional logit model with psychological latent variables has a higher fitting degree and accuracy thanother models.The interviewed transfer respondents can be divided into an airport bus preference,tram preference,andairport taxi preference袁 accounting for 37.2%袁 53.5%袁 and 9.3%of the total sample respectively.Psychological latentvariables such as service quality have a significant impact on the classification of potential categories of transferees.Key words院 transferoptions曰 Rasch model曰 psychological latent variables曰 latent categoricalconditional logit model基于 Rasch 模型的机场到港旅客换乘行为分析程雨婷，牟义强，徐勤思（沈阳航空航天大学民用航空学院，沈阳11000）收稿日期院 2023-04-23作者简介院程雨婷（1998），女，硕士研究生，研究方向为出行行为分析.通信作者院徐勤思（1987），女，讲师，博士，研究方向为交通行为分析，.民航运输需求增长迅猛，人们对机场路侧交通的关注度逐渐提高。目前，针对机场路侧交通的研究大多集中于机场路侧交通设施及系统评价等方面，鲜少从机场路侧换乘方式及旅客换乘角度出发。但不同到港旅客的个人偏好及感知存在差异，不仅会对机场换乘方式的选择产生影响，也会影响机场的换乘效率。通过对到港旅客换乘行为内在机理进行分析，能更好解释旅客换乘方式选择行为，为相关部门制定管理措施提供方向。国内外对于交通选择行为的研究多采用离散选择模型，包括多项 logit 模型1-2、巢式 logit 模型3-4、混合 logit 模型5-6及潜在类别条件 logit 模型7-8等。多项 logit 模型因无关方案独立性（independent and irrel原evant alternatives，IIA）缺陷的限制，模型结果与实际结果会存在较大偏差，且无法体现个人偏好。巢式 logit模型虽在一定程度上克服了 IIA 缺陷，但依然有其局限性。而混合 logit 模型及潜在类别条件 logit 模型不仅克服了 IIA 缺陷，还具有更广泛的适用性，能够探究个体随机性偏好差异，是典型的异质性模型。从影响因素来看，一些学者研究发现心理因素也会对选择行为造成影响。刘志伟等9基于改进的技术接受理论研究了感知有用性、感知易用性、感知信任、社会影响和行为意向对无人驾驶汽车选择行为的影响。原雅丽等10利用结构方程模型对便捷性及乘车体验两个心理潜变量进行标定，对突发事件下城市旅客出行选择行为进行研究。Chang 等11基于 Rasch 模型估计获得心理潜变量，研究发现对摩托车的依赖性会第 33 卷第 2 期圆园23 年 6 月天 津 职 业 技 术 师范 大 学 学 报允韵哉砸晕粤蕴 韵云 栽陨粤晕允陨晕 UNIVERSITY OF TECHNOLOGY AND EDUCATIONVol.33No.2Jun.2023DOI：10.19573/j.issn2095-0926.202302011第 2 期对出行者出行方式选择行为产生影响。Hess 等12建立了包含态度潜变量的异质性 logit 模型，研究旅客城际出行行为，模型结果表明对汽车有更积极态度的旅客更偏向选择汽车和航空出行。心理潜变量常采用结构方程模型估计获得13-15，但存在模型修正工作繁琐、模型适配度受样本量大小影响等缺陷16，而 Rasch 模型可以较好地避免这些问题的发生。因此，本文基于Rasch 模型估计心理潜变量，建立潜在类别条件 logit模型，研究对服务质量的要求、对换乘方式服务质量的评价等心理潜变量，换乘方式特征属性及个人特征属性对机场换乘选择行为的影响。1模型理论基础1.1Rasch模型美国心理统计学家提出了项目反应理论模型，即三 参 数 正 态 卵 形 模 型（3-parameter Normal-ogivemodel，3PN）。模型为P（兹）=c+（1-c）a（兹-b）-肄乙e-t222仔姨dt（1）式中：a 为区分度；b 为项目难度；c 为猜测参数；兹 为个人能力水平。该模型的单参数形式为 Rasch 模型，表示为Pi（兹）=e(兹-b)1+e(兹-b)（2）1.2潜在类别条件logit模型假设共有 T 个换乘选择场景，每个换乘场景均有J种换乘方式，换乘者总量为 N。若换乘者 n 在 t 场景中选择 j 方式，则 qnjt=1，反之 qnjt=0。用 xnjt表征每种换乘方式的特征变量，用 zn表征换乘者个人属性变量。模型可将换乘者分成 C 个类别，用特征参数 坠=（坠1，坠2，坠c）表征每个类别，根据以上假设，可获得模型的表达式Pn（坠c）=Tt=1仪Jj=1仪eXnjt坠cJk=1移eXnjk坠c晌尚上上上上上上上上上上裳捎梢梢梢梢梢梢梢梢梢梢qnjt（3）通过指定出行者 n 选择的非条件似然值来判定出行者所属类别，其值等于式（3）在所有类别上的加权平均值，则出行者 n 属于类别 c 的概率可根据式（4）计算获得。其中，兹=（兹1，兹2，兹c-1）为换乘者类别模型参数，为方便识别，已标准化为 兹c=0。茁nc（兹）=ezn兹c1+C-1l=1移e浊兹l（4）将所有换乘者的非条件似然值相加获得样本对数似然值ln L（坠，兹）=Nn=1移lnCC=1移茁nc（兹）P（坠c）（5）潜在类别条件 logit 模型常用期望最大值算法（expectation-maximization，EM）进行参数估计，该方法优势在于数据样本量大不会影响最后收敛最大值的稳定性，故选用该算法估计参数 坠 和 兹。换乘者 n 属于类别 d 的后验估计，概率表达式为渍nd（坠，兹）=茁nd（兹）Pn（坠d）Dl=1移茁nl（兹）Pn（坠l）（6）经 f 次迭代后，概率表达式为渍nd（坠f，兹f）=茁nd（兹f）Pn（坠fd）Dl=1移茁nl（兹f）Pn（坠fl）（7）第 f+1 次迭代后，获得 坠和 兹 估计量为坠f+1=argmax坠Nn=1移Dd=1移渍nd（坠，兹）lnPn（坠d）=argmax坠Nn=1移Dd=1移茁nd（兹f）Pn（坠fd）Dl=1移茁nl（兹f）Pn（坠fl）lnPn（坠d）（8）兹f+1=argmax兹Nn=1移Dd=1移渍nd（坠，兹）ln茁nd（兹d）=argmax兹Nn=1移Dd=1移茁nd（兹f）Pn（坠fd）Dl=1移茁nl（兹f）Pn（坠fl）ln茁nd（兹d）（9）经过不断迭代更新和模型拟合，当参数估计值的迭代差值和对数似然值的变化足够小时，可获得最终结果。样本的最佳类别通常根据一致的赤池信息准则（consistent akaike information criterion，CAIC）和贝叶斯信息准则（Bayesian information criterion，BIC）两项指标确定。故采用 CAIC 和 BIC 值确定最佳分类数。其中，ln L 为最大样本对数似然值，m 为模型的参数个数。计算公式为CAIC=-2ln L+m（1+ln N）（10）BIC=-2ln L+mln N（11）2问卷设计及样本描述性统计文中采用行为调查（revealed preference，RP）与意向调查（stated preference，SP）相结合的方法，研究到港旅客面对机场巴士、机场出租和有轨电车等交通方式时的换乘选择行为。RP 用于调查实际选择行为，SP程雨婷袁等院 基于 Rasch 模型的机场到港旅客换乘行为分析61天 津 职 业 技 术 师范 大 学 学 报第 33 卷调查在假设情境下对换乘方式选择的结果。问卷包括个人属性特征、心理潜变量测量及情景设计 3 部分问题。问卷的第 1 部分包括对到港旅客性别、年龄、学历、职业、月收入等个人特征属性变量的测量。第 2 部分对换乘方式服务质量的要求及评价等心理潜变量的测量，形式采用五级李特率量表。第 3 部分为情景设计，通过正交设计并结合实际，设置 9 个情景，每个情景均包含机场巴士、机场出租和有轨电车三种换乘方式，分别设置总行程时间、等待换乘时间及总费用，具体属性水平如表 1 所示。本次调查采用网络问卷调查形式，调查地点为沈阳桃仙国际机场，调查时间为2022 年 3 月。本次调查共收集问卷 796 份，有效问卷709 份，有效问卷回收率为 89.07%。受访换乘者个人属性特征统计结果如表 2 所示。3模型建立及结果分析3.1心理潜变量估计采用 Rasch 模型进行心理潜变量的估计，从舒适性、安全性、便捷性、可靠性 4 个方面的心理潜变量测量题目回答情况，对到港旅客对服务质量的要求、对机场巴士服务质量的评价、对有轨电车服务质量的评价及对机场出租服务质量的评价等心理潜变量进行估计。首先，采用主成分分析法对问卷数据模型进行单维性和局部独立性检验。若第一主成分的解释方差占比大于 20%，可认为符合 Rasch 模型中对于单维度检验的标准。另外，第二主成分对应的特征值小于 2，可说明潜在第二维度解释变量的强度小，符合研究中对于测验数据单维性的假设。一般认为单维性假设通过，则局部独立性假设亦通过。4 个心理潜变量的测量题目检验结果如图 1 所示。图 1 结果表明，第一主成分的方差贡献率均大于 20%，且第二主成分特征值均小于 2，均通过单维性和局部独立性检验。在单维性和局部独立性检验均通过的基础上，使用 Winsteps 软件对 Rasch 模型的相关参数进行估计17。Infit 和 Outfit 是 Rasch 模型中用于测试拟合指数的拟合指标。通常情况下，Outfit MNSQ 和 Infit MNSQ 的均方残差（mean square，MNSQ）取值范围介于 0.51.5时，PTMEAS 的取值范围介于 01 时，可判定实际数据与模型有较高的拟合度18-19。通过可靠性（Reliability）和分离指数（Separation）来验证数据的可靠程度。当可靠性数值大于 0.7 时，说明数据可靠性较高；分离指数数值大于 2 时，被认为是较为理想的数据20。其中，服务质量要求、机场巴士服务质量评价、有轨电车服务质量评价及机场出租服务质量评价的测量题目的参数估计结果如表 3 所示。换乘者对服务质量要求、对机场巴士服务质量评价、对有轨电车服务质量评价及对机场出租服务质量评价的估计结果如表 4 所示。由表 3 和表 4 可知，4 个心理潜变量测量题目的Infit MNSQ、Outfit MNSQ 及 PTMEAS 值均满足检验要求，说明实际数据与模型具有较高的拟合度；换乘者对服务质量要求及对各类换乘方式质量评价的 InfitMNSQ、Outfit MNSQ 值、Separation 及 Reliability 值均符合检验要求，表明 Rasch 模型对换乘者对服务质量要求及对各类换乘方式质量评价拟合程度较高，人员分离指数与可靠性指数均达到理想状态。因此，可将Rasch 模型估计得到的 4 个心理潜变量作为解释变量进行后续模型的建立，且由心理潜变量值可知，大部表 1换乘方式属性水平交通方式属性水平 1水平 2水平 3机场出租总行程时间/min306090换乘等待时间/min510总价格/元60120180机场巴士总行程时间/min4580100换乘等待时间/min203040总价格/元253035有轨电车总行程时间/min6090120换乘等待时间/min152025总价格/元152025表 2个人属性特征统计结果基本信息类别占比/%性别男46.26女53.74年龄/岁18，25）43.0225，45）29.9045，65）20.0365 及以上07.05婚否是50.49否49.51学历高中及以下15.66专科21.16本科41.32硕士及以上21.86月收入/元0，3 000）36.813 000，5 000）30.615 000，10 000）22.5710 000 及以上10.01职业学生35.68公务员及事业单位13.26企业31.17个体户09.31退休03.10其他07.48购房是48.10否51.90购车是49.37否50.6362第 2 期图 1单维性检验结果108642014046810主成分序号210095908580757065特征值累计方差贡献率（a）服务质量要求测量题目检验108642012046810主成分序号210095908580757065特征值累计方差贡献率（b）机场巴士服务质量评价测试题目检验10864201404681012主成分序号210095908580757065特征值累计方差贡献率（c）有轨电车服务质量测量题目检验10864201404681012主成分序号210095908580757065特征值累计方差贡献率（d）机场出租服务质量评价测试题目检验分换乘者对服务质量有着较高的要求，对有轨电车服务质量评价较高。3.2潜在类别条件logit模型为确定样本潜在分类情况，假定样本可被划分为25 个子集，利用 Stata 软件计算各子集下的对数似然函数值（log likelihood，LLF）、CAIC 和 BIC 结果，若CAIC 值和 BIC 值越小，则说明模型拟合程度越高。将与换乘方式相关的特征变量作为解释变量，确定分类，结果如表 5 所示。根据表 5 可知，当分类数为 3时，LIF 和 CAIC 值下降最快，BIC 的值最小，故将样本可以分为 3 个类别。根据 LLF、BIC 和 AIC 指标数值可知，当分类数为3 时为最优类别选择。根据最优分类数建立潜在类别条件 logit 模型，3 个类别在总样本的占比分别为 37.2%、53.5%、9.3%。计算每位受访者分别属于每个类别的概率，得到最高后验概率的平均值约为 0.89，近似于 1，说明该模型有着良好的区分度，能够区分 3 个潜在类别的特征。潜在类别条件 logit 模型参数估计结果如表 6 所示。由表 6 可知，对于不同类别，总行程时间、换乘等待时间、总费用及对换乘方式服务质量的评价这 4 个变量的参数估计值的显著性各不相同，说明了不同类别的到港旅客对于机场换乘方式的选择存在差异，体现了较强的异质性。程雨婷袁等院 基于 Rasch 模型的机场到港旅客换乘行为分析表 3心理潜变量测量题目参数估计结果测量题目（平均值）Infit MNSQOutfit MNSQPTMEAS服务质量要求0.990.990.81机场巴士服务质量评价0.990.990.78有轨电车服务质量评价0.991.000.81机场出租服务质量评价0.990.990.79表 4心理潜变量参数估计结果平均值服务质量要求机场巴士服务质量评价有轨电车服务质量评价机场出租服务质量评价心理潜变量值1.090.540.900.56Infit MNSQ1.020.991.010.99Outfit MNSQ0.990.991.000.99Separation2.883.183.223.21Reliability0.890.910.910.91表 5潜在类别条件 logit 模型分类指标对比分类数LLFBICCAIC2-2 183.2574 425.5884 384.5143-2 149.2844 390.4624 326.5684-2 138.0574 400.8274 314.1145-2 127.8544 413.2424 303.70963天 津 职 业 技 术 师范 大 学 学 报第 33 卷表 6潜在类别条件 logit 模型参数估计结果 1变量类别 1类别 2类别 3系数Z值系数Z值系数Z值总行程时间-0.032*-5.21-0.018*-2.48-0.077*-3.45换乘等待时间0.028*4.98-0.012-1.50-0.026-0.73总费用-0.001-0.54-0.032*-5.350.0061.17对服务质量的评价-0.198*-1.940.283*4.780.356*2.45*、*、*分别代表在 10%、5%、1%的置信水平下显著。类别 1 中，总费用参数不显著，总行程时间、换乘等待时间和换乘者对服务质量的评价参数显著。说明这类人群对时间和服务质量较为敏感，属于“时间与服务质量敏感型”。该类人群不介意所选换乘方式等待时间较长、服务质量较低，较为注重总行程时间的长短，与机场巴士的属性较为符合，故该类人群更倾向于选择机场巴士实现机场换乘。类别 2 中，总行程时间、总费用及对服务质量的评价参数显著，换乘等待时间参数不显著，这类群体选择换乘方式时会同时关注总行程时间、费用及服务质量，对换乘方式的选择具有较高的标准和要求。其中，总费用系数的绝对值在 3 个类别中最大，总行程时间系数的绝对值在 3 个类别中最小，说明该类人群对总行程时间的敏感性低于其他 2 个类别，会更倾向于选择总费用最低、对服务质量评价高的换乘方式，综上，说明该类人群更偏好有轨电车实现换乘。类别 3 中，换乘等待时间和总费用参数不显著，总行程时间和对服务质量的评价参数显著，说明该类人群对总行程时间和服务质量较为敏感，属于“行程时间及服务质量敏感型”。其中，总行程时间系数绝对值在 3 个类别中最大，说明换乘者更倾向于选择总行程时间最短的换乘方式，故更倾向于选择出租车进行机场换乘。绘制换乘者个人属性特征对潜在类别的影响如表 7 所示。以类别 3 为参考，职业、购车情况在类别 1中在 10%的置信水平下显著，婚姻情况在 1%的置信水平下显著，但在类别 2 中均不显著。月收入情况在类别 2 中在 10%的水平下显著，在类别 1 中不显著。其中，类别 1 中职业与购车情况系数为正，婚姻情况系数为负，说明学生、未婚、已购车且对服务质量要求不高的换乘者倾向于选择机场巴士进行换乘。类别2中月收入的系数为负，说明高收入人群不倾向选择有轨电车进行换乘。对服务质量的要求在 2 个类别中均显著，分析该变量对换乘者类别划分的影响，如图 2 所示。从对服务质量的要求来看，对服务质量要求高的换乘者属于类别 1、类别 2 和类别 3 的概率分别为 20.9%、66.5%和 12.6%，对服务质量要求较低的换乘者属于类别 1、类别 2 和类别 3 的概率分别为 83.4%、16.4%和 0.2%。相较于对服务质量要求较低的换乘者，对服务质量要求较高的换乘者属于类别 1 的概率明显下降，属于类别 2 的概率明显升高，属于类别 3 的概率明显上升。说明对服务质量要求较高的换乘者更倾向于选择有轨电车与机场出租进行换乘。3.3模型拟合对比及拟合优度检验为验证加入心理潜变量的潜在类别条件 logit 模型的拟合优度，分别建立未加入潜变量的潜在类别条件 logit 模型及条件 logit 模型，并对比 log likelihood 值*、*、*分别代表在 10%、5%、1%的置信水平下显著。表 7潜在类别条件 logit 模型参数估计结果 2类别个人属性特征系数标准差Z值p 值1性别-0.0320.571-0.060.956职业1.735*0.9571.810.070月收入0.4440.8080.550.583婚姻情况-3.042*1.106-2.750.006购房情况0.8361.1420.730.464购车情况1.582*0.8611.840.066对服务质量的要求-2.276*0.331-6.880.000常数项3.458*0.9713.560.0002性别-0.298-0.340-0.880.380职业-0.2810.491-0.570.567月收入-0.842*0.454-1.850.064婚姻情况0.3040.6060.500.616购房情况0.0700.7400.090.925购车情况0.0480.5830.080.934对服务质量的要求-0.519*0.125-4.140.000常数项3.4120.6125.580.00064第 2 期及伪 R2。结果表明：加入心理潜变量的潜在类别条件logit 模型的 log likelihood 值为-2 111.538，伪 R2为0.328；不加入心理潜变量的潜在类别条件 logit 模型的 log likelihood 值为-2 151.711，伪 R2为 0.315；条件logit 模型的-log likelihood 值为 3 062.112，伪 R2为0.023 5。因此，加入心理潜变量的潜在类别条件 logit模型的拟合度明显优于其他模型。4结论本研究得出结论如下：（1）相较于传统模型，潜在类别条件 logit 模型拟合优度更佳；将心理潜变量纳入解释变量加入模型中，能提升模型的精度。（2）根据潜在类别条件 logit 模型参数估计结果，可将受访者分为机场巴士偏好者、有轨电车偏好者及机场出租偏好者，3 个类别在总样本的占比分别为37.2%、53.5%、9.3%。（3）职业、月收入、婚姻情况、购车情况及对服务质量的要求对换乘者分类有显著影响。其中，学生、未婚、对服务质量要求不高的换乘者倾向于选择机场巴士进行换乘；高收入人群不倾向选择有轨电车进行换乘；对服务质量要求较高的换乘者更倾向于选择有轨电车与机场出租进行换乘。未来研究中，可引入更多换乘方式评价维度，如经济性、娱乐性等，并关注中老年人换乘群体，对机场换乘方式选择行为进行更深层次、更全面的研究。参考文献：1 赵星，申珂，严宇威.基于两阶段模型的城市多模式旅游路径选择 J.重庆交通大学学报（自然科学版），2023，42（1）：107-112，119.2 迟明，霍娅敏，刘广武，等.基于 Logit 模型的高速铁路旅客离站换乘选择分析 J.铁道运输与经济，2021，43（5）：31-373 马莹莹，陆思园，张晓明，等.考虑个体风险偏好差异的高速公路出行选择模型 J.吉林大学学报（工学版），2021，51（5）：1673-1683.4 HASNINE M S，LIN T，WEISS A，et al.Determinants of travelmode choices of post-secondary students in a large metropo-litan area：the case of the city of Toronto J.Journal of Tra-nsport Geography，2018，70：161-171.5 ROSSETTI T，GUEVARA C A，GALILEA P，et al.Modelingsafety as a perceptual latent variable to assess cycling infras原tructure J.Transportation Research Part A：Policy andPractice，2018，111：252-265.6 刘建荣，郝小妮.基于随机系数 Logit 模型的地铁拥挤度影响参数研究 J.华南理工大学学报（自然科学版），2019，47（4）：61-66，75.7 杨亚璪，唐浩冬，彭勇.考虑偏好差异的后疫情时代居民出行方式选择行为研究 J.交通运输系统工程与信息，2022，22（3）：15-24.8ROM魣N 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控制数（下转第 78 页）程雨婷袁等院 基于 Rasch 模型的机场到港旅客换乘行为分析图 2对服务质量的要求对潜在类别的影响90807060504030200对服务质量要求较高对服务质量要求对服务质量要求较低类别 1类别 2类别 365天 津 职 业 技 术 师范 大 学 学 报第 33 卷拨效应实证研究 J.重庆大学学报（社会科学版），2007，13（4）：119-125.15亓鲁霞.语言测试反拨效应的近期研究与未来展望 J.现代外语，2012，35（2）：202-208，220.16陈克娥.关于新教师资格考试政策反响的调查报告 J.上海教育科研，2013（3）：41-43.17孙德芳.教师教育中“为考而教”的现象与对策 J.教育研究，2017（4）：112-116.18邹为诚，林雅君.从学生的感受出发研究我国教师资格证英语面试中的不合理因素 J.外语研究，2016，33（6）：44-48，60.19赵婧.教师资格证国考背景下高师院校英语教育专业课程体系改革探究 J.齐齐哈尔师范高等专科学校学报，2021（3）：137-138.20教育部.普通高中英语课程标准（2017 年版 2020 年修订）M.北京：人民教育出版社，2020.21教育部.义务教育英语课程标准（2022 年版）M.北京：北京师范大学出版社，2022.22朱旭东，袁丽.教师资格考试政策实施的制度设计 J.教育研究，2016，37（5）：105-109，123.本文引文格式：曾玲.英语教师资格考试的反拨效应研究 J.天津职业技术师范大学学报，2023，33（2）：73-78.ZENG L.Study on the washback effect of English TeacherQualification Examination J.Journal of Tianjin University ofTechnology and Education，2023，33（2）：73-78.（上接第 65 页）欢迎订阅 天津职业技术师范大学学报天津职业技术师范大学学报 是天津职业技术师范大学主办的面向国内外公开发行的综合性学术期刊，刊号 CN 12原1423/Z，ISSN 2095-0926。本刊主要刊登机械工程、自动化工程、电子工程、计算机科学与技术、工程教育科学及基础学科的论文，包括理论与应用研究论文、综述报告等。欢迎校内外师生及科研人员踊跃投稿和订阅。本刊为季刊，每册定价 5.00 元，全年 4 期，共计 20.00 元，邮局订阅，邮发代号 6 原193。邮政编码：300222联系电话：[phone]本刊网址：http：/ J.教育测量与评价，2019（9）：3-10，17.18张洁.语言测试研究中的多层面 Rasch 模型：原理简介和研究综述 J.外语测试与教学，2014（3）：50-59.19刘建荣，周毅镕，祝旭乾.基于 Rasch 模型的地铁服务质量研究 J.武汉理工大学学报（交通科学与工程版），2019，43（4）：580-584.20王桂桃，严文法，田秀云.例析 Rasch 模型在化学试卷质量分析中的应用 J.化学教学，2016（11）：14-19.本文引文格式：程雨婷，牟义强，徐勤思.基于 Rasch 模型的机场到港旅客换乘行为分析 J.天津职业技术师范大学学报，2023，33（2）：60-65，78.CHENG Y T，MU Y Q，XU Q S.Analysis of airport arrivalpassenger transfer behavior based on Rasch modelJ.Journal of Tianjin University of Technology and Education，2023，33（2）：60-65，78.78