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在心理学研究中结构方程模型(Structural Equation Modeling, SEM)被广泛用于检验潜变量间的因果效应, 其估计方法有频率学方法(如, 极大似然估计)和贝叶斯方法两类。近年来由于贝叶斯统计的流行及其在结构方程建模中易于处理小样本、缺失数据及复杂模型等方面的优势, 贝叶斯结构方程模型发展迅速, 但其在国内心理学领域的应用不足。主要介绍了贝叶斯结构方程模型的方法基础和优良特性, 及几类常用的贝叶斯结构方程模型及其应用现状, 旨在为应用研究者介绍新的研究工具。 相似文献
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探索性中介分析被定义为从变量集合中筛选潜在中介变量的方法,该方法能在缺乏理论基础的情况下帮助研究者从数据中挖掘潜在中介机制,提供模型构建上的指导。本文介绍了一种基于正则化的探索性中介分析方法XMed(exploratory mediation analysis via regularization)。相比于传统探索性中介分析方法,XMed具有检验力更高、所需样本量更小、能高效地处理高维数据等优点,在认知神经科学、临床心理学等心理学领域有较大的应用潜力。本文主要介绍XMed的原理和实现过程,并通过实例分析展示该方法的应用。 相似文献