高校教师教学水平评价多元概化理论权重效应分析

探讨高校教师教学水平评价多元概化理论合成信度的权重效应。使用"高校教师教学水平评价问卷",要求534名学生对16名教师进行评价,对收集到的数据作嵌套设计的多元概化理论分析。结果表明：（1）在高校教师教学水平评价中,多元概化理论合成信度估计权重、先验权重和效果权重产生不同效应;（2）结合高校教师教学水平评价,在充分分析三种权重对合成信度影响的基础上,提出了多元概化理论"合成信度三种权重效应分析模式图",能为正确使用多元概化理论权重提供科学参考。     

多阶段混合增长模型的方法及研究现状

多阶段混合增长模型(PGMM)可对发展过程中的阶段性及群体异质性特征进行分析,在能力发展、行为发展及干预、临床心理等研究领域应用广泛。PGMM可在结构方程模型和随机系数模型框架下定义,通常使用基于EM算法的极大似然估计和基于马尔科夫链蒙特卡洛模拟的贝叶斯推断两种方法进行参数估计。样本量、测量时间点数、潜在类别距离等因素对模型及参数估计有显著影响。未来应加强PGMM与其它增长模型的比较研究;在相同或不同的模型框架下研究数据特征、类别属性等对参数估计方法的影响。     

类别变量的中介效应分析

在心理学和其他社科研究领域,研究者能熟练地进行连续变量的中介效应分析,但面对自变量、中介变量或(和)因变量为类别变量的中介效应分析,研究者往往束手无策。在阐述类别自变量中介分析方法的基础上,我们建议使用整体和相对中介相结合的类别自变量中介分析方法,并给出了分析流程。以二分因变量为例,讨论了中介变量或(和)因变量为类别变量的中介分析方法的发展过程(即尺度统一的过程),建议通过检验Za×Zb的显著性来判断中介效应的显著性。用二个实际例子演示如何进行类别变量的中介效应分析。最后展望了类别变量的中介效应分析研究的拓展方向。     

多元动机网格测验（MMG-S）中文版的修订报告

对Sokolowski等人编制的简版多元动机网格测验（MMG-S）作了中文版的修订。MMG-S的验证性因素分析表明：中文修订版MMG-S仍保持英文版的六因子结构,修订后六因子的α系数在0.70~0.84之间。中文修订版MMG-S具有良好的心理学测量指标,可用于测量企业管理人员的三种社会性动机。     

基于概化理论的方差分量变异量估计

概化理论广泛应用于心理与教育测量实践中, 方差分量估计是进行概化理论分析的关键。方差分量估计受限于抽样, 需要对其变异量进行探讨。采用蒙特卡洛(Monte Carlo)数据模拟技术, 在正态分布下讨论不同方法对基于概化理论的方差分量变异量估计的影响。结果表明: Jackknife方法在方差分量变异量估计上不足取; 不采取Bootstrap方法的“分而治之”策略, 从总体上看, Traditional方法和有先验信息的MCMC方法在标准误及置信区间这两个变异量估计上优势明显。     

Bookmark法设置划界分数的研究述评

基于经典测量理论标准参照测验的传统划界分数设置方法是等级评分或指定划界分数,划界分数设置的方法有待进一步拓展。Bookmark法是基于项目反应理论的划界分数设置方法,学科专家以测验材料的能力参数值为基础,依据掌握百分比分数与被试能力水平的定量关系,设置多重划界分数,相对于传统方法更高效、精确。作者评述了Bookmark法的基本原理和具体实施方法,分析了Bookmark法的应用前景,并对Bookmark法设置划界分数的信效度和标准误估计的研究作了评述。     

普教“升中”考试中测验等值的应用研究——以广东省佛山市“升中”考试为例

以广东省佛山市"升中"考试为例.分析和探讨如何选用合适的等值设计与方法来解决普教"升中"考试不同地区分数转换的问题.采用非随机组锚测验等值设计对三种经典测验等值方法进行比较.结果发现:Tuck-er线性等值方法最优,kvine线性等值方法次之,等百分位等值方法(频数估计)不适合此类等值.等值方差分析表明题型与等值方法具有交互作用,这说明不同的题型宜选用不同的等值方法来进行等值.     

心理学研究数据类型与统计方法——谈函数型数据分析的引入

心理学研究数据大致分为截面数据、时间序列数据和面板数据, 三种数据类型的分析方法及使用前提因数据属性不同而有所不同。心理学截面数据的统计方法过于依赖模型的线性结构和假设条件等, 在处理心理学面板数据中难以充分发挥统计方法的功用。函数型数据分析方法主要适用于面板数据处理, 特别适宜ERP、fMRI、发展心理等心理实验中存在时间序列的面板数据的统计分析, 为心理学研究提供了有力的新工具。     

中介效应的三类区间估计方法

由于中介效应ab的估计量通常不是正态分布, 因此需用不对称置信区间进行中介效应分析。详述了三类获得不对称置信区间的方法, 包括乘积分布法(M法和经验M法)、Bootstrap方法(偏差校正和未校正的非参数百分位Bootstrap方法、偏差校正和未校正的参数百分位残差Bootstrap方法)和马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)方法。比较了三类方法在单层(简单和多重)和多层中介效应分析中的表现, 发现三类方法的表现相近, 与乘积分布法相比, 偏差校正的百分位Bootstrap方法表现较好, 但有先验信息的MCMC方法能更有效降低均方误。最后对中介效应不对称置信区间研究的拓展方向做了展望。     

家长投入对子女学业成绩的影响：有调节的中介模型

本研究测评了广州市1628名六年级学生的学习投入和学业成绩，并调查了其家长的家长投入和教养风格。结果发现：（1）家长投入能正向预测子女的学业成绩；（2）在家长投入与子女学业成绩的关系之间，子女的学习投入起完全中介作用；（3）家长教养风格对家长投入与子女学习投入的关系路径起调节作用，积极的教养风格有利于促进家长投入对子女学习投入的正向影响。结果表明：积极的家长教养风格能促进家长投入转化为子女的学习投入，进而促使子女学业成绩的提升。