与经典测量理论的真分数模型有关的假设是（　　）

心理测量的基本理论；心理测量的误差；经典测量理论模型。 经典测验理论假定：观察分数和真分数只相差一个随机误差，即X=T+E。根据这一模型，引申出三个相关的假设公理：①某一心理特质用平行测验反复测量足够多次，则其观察分数的平均值会接近于真分数；②真分数和误差分数之间相关为零；③各平行测量上的误差分数之间相关也为零。观察分数由真分数和随机误差构成，其中真分数和误差分数之间相关为零。测量误差是完全随机的，并服从均值为零的正态分布，各平行测量上的误差分数之间相关也为零。

真分数模型是以弱假设为基础的，因此这些假设容易验证并易于被绝大多数测验数据资料所满足。这是真分数模型的优点。同时真分数模型也存在若干局限性，如该模型未能区分各种测量误差，对样本具有依赖性，忽视了被试的反应组型等。

概化理论和项目反应理论使当代测量理论，项目反应理论是一套关于被试能 力估计的理论，而概化理论则是关于误差分解的理论。

(1)经典测量理论的优点真分数模型是以弱假设为基础的，因此这些假设容易验证并易于被绝大多数测验数据资料所满足。经典测量理论在此基础上建立了一整套理论及统计分析方法。经典测量理论浅显易懂，便于在实际测验情境（尤其是小规模资料）实施，是目前测量学界使用与流传最广的理论依据。在测验实际工作中有着强大的影响力，发挥着重要的指导作用。(2)经典测量理论的局限性①该模型最突出的弱点就是把所有的测量误差都归为一类，而没能区分测验情景中的各类测量误差，也没有说明这些测量误差究竟来自哪些误差源及各自产生的误差的大小。②该模型的第二个弱点是样本依赖性。经典测量理论的统计分析方法得到的各项指标，如难度、区分度和信度等，依赖于它们所来自的特定的被试样本。这些指标会因接受测验的被试样本的不同而不同，因此，同一份试卷很难获得一致的难度、区分度或信度。③在真分数模型中，问题的核心是实测分数X（以及真分数T）并不位于等距量表上，因而无法比较两组测验的得分。④真分数模型已经指出测量误差的存在，以一个相同的测量标准误作为每位被试的测量误差，显然这种做法的适当性受到怀疑。⑤在测验结果的精确程度上，是以测验信度和测量误差的方差来表示的，忽略了单个被试在项目上的得分。⑥结果应用的局限性。经典测量理论的测验信度是建立在严格平行测验假设基础上的，即两测验是以相同的程度测量同一心理特质。然而，这一理论假设在实际的测验情景中却难以满足，我们常常无法保证不同测量间得分的平均值和方差都相等，也没有一个统一的标准来判断究竟在多大程度上才是“平行测验”。同时经典测量理论指导下的测验还要求测量条件完全标准化，从施测指导语到测验记分都有严格而明确的规定，对于非复本但功能相同的测验所测得的分数间，无法提供有意义的比较，从而使测量目标变得狭小，这样就不能对测验进行有效改进。⑦信度估计的不精确性。经典测量理论对信度的假设是建立在平行测验的假设上，但是这种假设往往不存在于实际测验情境里。⑧经典测量理论忽视被试的试题反应组型，认为原始得分相同的被试，其能力必定一样。其实不然，即使原始得分相同的被试，其反应组型亦不见得会完全一致，因此，其能力估计值相应会有所不同。⑨能力量表与难度量表的不一致性。在经典测量测验理论中，能力量表与难度量表没有定义在同一个参照系上，这样就找不到验证某个项目是否匹配某种能力水平被试的计量方法，这使得选题带有一定盲目性。被试能力的估计依赖于他完成测验各项目的情况。不管他做错什么题目都影响对他能力的估计，因此，他必须仔细，否则不可能得高分。对被试能力水平的估计精度也无法调节。 经典测验理论的局限性使新的测验理论得以产生，因此，要理解经典测验理论的局限性，就需要与项目反应理论、概化理论等新的测量理论联系起来分析。

在经典测量理论模型中，假定真分数是常数，这个常数包含了心理特质和系统误差。E表示随机误差。因为真分数是常数，因此D显而易见是错误的。