计量测验效度的一种方法——测量目标结构空间的实证性因素分析

该文提出了计量测验效度的一种统一方法。首先,根据测量目标由测验编制者提出一组可能的线性拟合模型,拟合模型的集合称作“测量目标结构空间”。然后运用实证性因素分析对各个假设的拟合模型进行多方面的拟合良好性检验。若其中的某一假设模型能最优地拟合预测资料,则该模型中的公共因素的方差总贡献与观测变量的总方差的比就可定义为该测验的效度     

青少年心理韧性量表的编制和效度验证

心理韧性（resilience）是积极心理学的热点课题。虽然国外已有很多测量工具,但在中国群体中的适用性未得到支持。基于心理韧性的过程模型,通过访谈法开发适合我国青少年群体的心理韧性测量工具。通过访谈25名经历过较大负性生活事件而又适应良好的中学生,编制出100个题目,在283名青少年中初测,通过项目鉴别度分析和探索性因素分析,保留了27个题目,包含目标专注、情绪控制、积极认知、家庭支持和人际协助五个因子,α均大于0.7。复测样本包含420名青少年,验证性因素分析支持了量表的结构效度,二阶因素分析发现前3个因子属于个人力,后2个因子属于支持力。以其他心理韧性量表（RS）和中学生生存质量为关联效标,皮尔逊相关分别为0.53和0.49,支持了量表的外部效度。文章最后讨论了我国青少年心理韧性结构的文化意义及量表的应用范围     

计算机模拟:一种探索心理机制的现代方法

心理现象的物质基础———人脑由于具有高度的复杂性、组织性和活动性特征 ,致使人类既不能从外部对人脑产生心理现象的内部机制进行直接观测 ,也不能利用解剖方法对人脑发生的心理过程进行微观水平的直接考察。有鉴于此 ,寻找合适、有效的途径与方法 ,以揭示行为反应的心理机制 ,便成了心理科学研究者近百年来坚持不渝的追求。1　心理研究方法的几次突破　　 1879年 ,冯特 (W .Wundt)在德国莱比锡大学创建了世界上第一个心理实验室。同时 ,自觉地运用实验法将心理现象置于受控条件下加以研究 ,使心理学完成了由纯粹思辩性研究到客观、具体…     

仿真模拟测评技术信度和效度的初步研究

本研究对典型的仿真测评技术——“角色扮演”测评方法的评分者信度、重测信度和效标关联效度进行了初步研究。结果表明：仿真模拟测评技术具有较强的岗位针对性,在相似情境中具有较高的预测效度,在某些要素上具有测评和培训的双重功能。     

心理危机脆弱性量表的编制及信效度检验

在文献分析和专家评定的基础上,通过访谈和问卷调查,编制了初始的心理危机脆弱性问卷。通过项目分析、探索性因素分析和验证性因素分析对初始问卷进行修订,最终形成的正式量表包含四个维度：挑战力、应对力、支持力和恢复力。结果表明,心理危机脆弱性量表具有较高的内部一致性信度、重测信度以及较好的内容效度、结构效度和效标效度。该量表的心理测量学指标良好,可以作为我国成年人心理危机脆弱性的测量工具。     

内约束力问卷的初步编制及信效度检验

目的:编制适合中国文化背景的内约束力问卷(ICQ),并检验其信效度。方法:在理论上初步建构了内约束力的五因素模型,编制了50个项目的初测问卷。分别从江西省和山东省方便抽取400人进行预测,收回376份有效问卷,进行探索性因素分析;另外方便抽取850人作为正式施测样本,收回有效问卷815份,进行验证性因素分析。结果:探索性因素分析抽取了5个因素(群性认知、友好交往、关怀社会、抵制诱惑和抑制冲动)31个项目,项目载荷在0.47～0.76之间,解释了总方差的49.51%;验证性因素分析结果表明问卷的五因素模型拟合良好,各拟合指数分别是x2/df=4.15,SRMR=0.06,RMSEA=0.06,NFI=0.89,NNFI=0.91,CFI=0.92,IFI=0.92,RFI=0.89,GFI=0.88,AGFI=0.86;总问卷的Cronbachα系数为0.87,各维度的α系数在0.60～0.73之间。结论:在构建的心理维度模型上编制的内约束力问卷信效度良好。     

对15种测验等值方法的比较研究

此项研究通过试验方法对４种基于经典测验理论的等值方法和１１种基于项目反应理论的等值方法进行了比较研究。研究数据为ＨＳＫ正式考试的数据,研究采用了较为可靠的检验标准。研究结果表明,在有些情况下,进行等值处理并非是最好的选择;在题库建设中,某些ＩＲＴ方法是可行的;至少对于ＨＳＫ数据,不论是单、双、三参数,不论是ｍｓ方法和ｍｍ方法,ＩＲＴ参数转换等值方法的误差都较大,均不足取。     

保持心理平衡的十种方法

当今社会，人的一生就是适应社会的一生。而如今的社会，又是高效率、快节奏、充满竞争与挑战、“商场如战场”瞬息万变的社会。在这样的形势下，人类怎样保持心理平衡，使心理的和社会的都处于健康而良好的状态。就显得非常必要了。那么，该采取哪些措施呢?我们认为，以下十种措施，将会帮助你更好地保持心理的平衡，以适应变化万千的社会。     

最大信息量法在CCSPC评分中应用的效度证据

采用基于最大信息量法的多维项目反应理论模型估计计算机模拟心理咨询病例系统（CCSPC）的合成分数及四个模块分数,并收集效标效度证据、成长变化效度证据和内容效度证据,结果表明：五个指标与心理咨询师考试三级技能成绩的相关均达到显著,且高于其与三级理论成绩的相关;所有指标得分均随着心理学学历升高而升高;多数指标分数随心理学本科年级提高而提高;获得心理咨询师资格认证的被试在CCSPC上有更高的得分.     

基于社交媒体数据的心理指标识别建模:机器学习的方法

心理指标识别建模是基于海量数据结合计算机机器学习算法识别心理特征的一种新兴方式。由于传统纸笔测量方式所存在的诸多限制,本文对基于社交媒体数据的心理建模方法及应用于心理测量的可行性进行综述,介绍了特征及提取方法、常用机器学习算法以及应用场景,并对心理指标识别建模的优势和不足进行了总结与展望。该测量方法基于社交媒体数据,相比自我报告法具有时效性高、可回溯测量、生态效度好等独特优势。然而,基于社交媒体的心理指标识别建模方法也在学习成本、硬件成本等方面存在局限性。未来研究人员需要进一步探索社会媒体信息与用户心理变量间的关联机制,并将心理指标识别模型同传统心理学研究方法结合进行更多的探索和应用。心理指标识别建模结合心理测量基本原理和计算机领域机器学习的技术,将为心理学研究打开一扇新的大门。     

人工神经网络模型在心理学研究中的运用

人工神经网络是对真实神经元网络的粗略模拟,具有容错性、抗干扰性、高效性等特征,具有学习、记忆等强大的认知功能,因此适宜于心理学许多领域的模拟研究。借助神经网络模型不仅可以模拟和验证以往的实验室研究;还能深入探讨感知、联想、学习和记忆等认知过程的具体发生机理,把握其内在机制;它对探讨内隐记忆、内隐学习等无意识认知过程有极大的启发作用。     

人工神经网络在临床应用中的伦理思考

现代临床医学中的海量信息具有非线性特质,人工神经网络的自我学习、记忆和归纳功能,刚好适应了医学的新发展,在医学领域有良好的应用前景。事实上,人工神经网络临床应用的理论研究成果丰富,但商业应用并不多见。本文探讨人工神经网络在临床应用中可能引发的社会伦理争议,对其临床适用范围进行初步的论述。     

等级效标分数的概率神经网络预测方法研究

针对基于统计学的等级效标分数预测存在的问题,提出了运用概率神经网络进行等级效标分数预测的方法。在20种条件下进行了计算机模拟实验,包括测验分数为单变量和多变量,以及各种水平的白噪声干扰条件,结果表明在测验分数为多变量的情况下,或者在有白噪声干扰的条件下,运用概率神经网络方法可以比统计学方法更好地对等级效标分数进行预测。     

粗糙集和神经网络在心理测量中的应用

探讨当因素分析和多元回归方法的使用条件未得到满足时,是否可采用粗糙集方法进行观察变量的精简,以及是否可采用神经网络方法进行预测效度检验。理论分析了粗糙集和神经网络在心理测量中应用的可能性,并运用粗糙集对于人事干部胜任力评估数据进行分析,比较了7种离散化方法和2种约简算法构成的14种组合,发现当采用Manual方法进行离散化、遗传算法进行约简时,能够很好地对观测变量进行精简;运用概率神经网络能够比等级回归方法更好地进行预测效度检验。研究结果表明对于处理心理测量中的非等距变量,粗糙集和神经网络是非常有用的方法     

基于神经网络和可拓学的高中生解决矛盾问题研究

运用自组织神经网络SOM,将学生划分为3个不同学习成绩的组别。考察他们在解决矛盾问题时所采用的算子,并运用方差分析和多重比较方法进行差异显著性检验。结果表明,高中生能够采用多种可拓算子来解决矛盾问题,学习成绩和可拓算子的使用间存在复杂的关系,某些可拓算子的使用在三组学生间并无显著性差异,某些可拓算子的使用在两组学生之间没有显著性差异。     

基于三角互动模型评判人员选拔的有效性

分析了评判人员选拔的有效性存在的误区,指出评判人员选拔的有效性不应局限于评判素质测评的有效性,还应该全面地评判工作分析、人员管理、绩效评估等环节的有效性。提出了评判人员选拔有效性的三角互动模型,并指出这一模型所揭示的提高人员选拔有效性的途径。     

A study of the classification capabilities of neural networks using unsupervised learning: A comparison withK-means clustering

Several neural networks have been proposed in the general literature for pattern recognition and clustering, but little empirical comparison with traditional methods has been done. The results reported here compare neural networks using Kohonen learning with a traditional clustering method (K-means) in an experimental design using simulated data with known cluster solutions. Two types of neural networks were examined, both of which used unsupervised learning to perform the clustering. One used Kohonen learning with a conscience and the other used Kohonen learning without a conscience mechanism. The performance of these nets was examined with respect to changes in the number of attributes, the number of clusters, and the amount of error in the data. Generally, theK-means procedure had fewer points misclassified while the classification accuracy of neural networks worsened as the number of clusters in the data increased from two to five.Acknowledgements: Sara Dickson, Vidya Nair, and Beth Means assisted with the neural network analyses.     

The reliability and construct validity of scores on the Japanese version of an academic self‐concept scale for a sample of college students1

Abstract: This study investigated the internal consistency, reliability, and construct validity of scores on the Japanese version of the Dimensions of Self‐Concept (DOSC) academic self‐concept scale for a sample of 177 students at a small Japanese private college. Confirmatory factor analyses showed promising support for the construct validity of scores on the six factor subscales (Level of Aspiration, Anxiety, Academic Interest and Satisfaction, Leadership and Initiative, Identification versus Alienation, and Stress), representing the six hypothesized constructs of academic self‐concept. Internal consistency reliability of scores on the six subscales ranged from 0.82 to 0.87.     

非正态分布下概化理论方差分量变异量估计

方差分量估计是概化理论的必用技术,但受限于抽样,需要对其变异量进行探讨。采用Monte Carlo数据模拟技术,探讨非正态数据分布对四种方法估计概化理论方差分量变异量的影响。结果表明：（1）不同非正态数据分布下,各种估计方法的“性能”表现出差异性;（2）数据分布对方差分量变异量估计有影响,适合于非正态分布数据的方差分量变异量估计方法不一定适合于正态分布数据。     

情绪对注意功能网络的调制

情绪性注意是一种对具有情绪意义的刺激进行选择和加工的注意.由于刺激的情绪效价能调制人脑的感知和注意系统,因而,与对中性刺激的注意相比,情绪性注意的神经机制更加复杂.较早的研究显示,杏仁核对感知皮层的调制对情绪性注意起关键作用.近期的证据表明,杏仁核对注意功能网络的调制可能是其重要的神经机制.本文梳理了相关领域的研究证据,主要强调情绪性刺激对注意的警觉、定向和执行控制网络的调制,发现情绪性注意加工的认知神经机制可能涉及一个以杏仁核为核心的多重功能网络.