潜变量交互效应建模方法演变与简化

综述了近年来加入乘积指标的潜变量交互效应建模方法, 从产生乘积指标的策略、参数约束方法、均值结构与指标中心化的关系三个方面, 讨论了建模方法的简化进程。最后总结出同类方法中比较简洁又不失精确的潜变量交互效应建模方法—— 无需均值结构的无约束方法, 并给出了建模 步骤。     

调节效应与中介效应的比较和应用

讨论了调节变量的概念和调节效应分析方法,并简要介绍了中介变量的概念和中介效应分析方法。从研究目的、关联概念、典型模型、变量的位置和功能、效应的估计和检验方法等角度,对调节变量和中介变量、调节效应和中介效应以及相应的模型做了系统的比较。作为应用例子,在儿童行为对同伴关系的影响研究中分析和比较了调节变量和中介变量。     

归类不确定情景下特征推理的综合条件概率模型

用大学生被试,通过三个实验探讨在集中呈现类别成员样本信息的归类不确定情景下的特征推理。实验结果表明,单纯的归类确定性程度和靶类别靶特征的代表性并不直接影响被试的特征推理,而是预测特征相对于目标特征的综合条件概率直接影响被试的特征推理;特征推理不是基于类别中介的间接推理,而是基于特征关联综合条件概率的直接推理。实验结果支持作者提出的预测特征综合条件概率模型。     

概化理论方差分量及其变异量估计:跨分布的模拟研究

为考察概化理论中方差分量及其变异量估计的准确性,采用模拟研究的方法,探究Traditional法、Jackknife法、Bootstrap法和MCMC法在p×i×h和p×(i:h)2种双侧面设计和正态、二项、多项、偏态分布4种数据类型下的表现。结果显示:(1)4种方法均能准确估计方差分量;(2)估计方差分量的标准误时,若数据正态分布,Traditional法最优,非正态分布时Bootstrap法最优;(3)估计方差分量的90%置信区间时,Bootstrap法在不同分布的数据下表现稳定,但容易受到侧面水平数的影响。综合来说,若数据呈正态分布,建议选用Traditional法; 若数据呈非正态分布,建议选用Bootstrap法。     

纳入协变量信息的多级计分认知诊断模型

在多级计分协变量认知诊断框架下,提出了一种可同时纳入连续协变量信息和多类别协变量信息的多级计分认知诊断模型GPDM-C,实现了其DINA形态的GPDINA-C的MCMC参数估计.模拟研究的结果显示,GPDINA-C拥有较好的属性/模式判准精度和参数估计能力,相较于未纳入协变量信息的GPDINA,GPDINA-C有更好的...     

两类常见的类别变量调节效应分析

类别变量在心理学和其他社科研究领域经常遇到,当自变量或调节变量为类别变量时,应当如何分析调节效应呢？详述了多类别变量的被试间设计和两水平被试内设计（因变量重复测量2次）的调节效应分析方法,并给出了分析流程。先进行调节效应的显著性检验,后用选点法或Johnson-Neyman法进行简单斜率检验。多类别变量被试间设计的简单斜率检验是先进行整体检验,后进行配对检验。用两个实际例子演示如何进行类别变量的调节效应分析,最后展望了两类设计的类别变量调节研究的拓展方向,例如更复杂的类别变量的调节模型等。     

确证悖论的相关变量法解决方案探微

确证悖论是科学哲学和逻辑哲学中的难题,自亨普尔1945年将之发表以来,许多人致力于解决它.目前较为流行的解悖方案是相干型解悖方案.本文也是沿着相干型方案,从相关变量法(RVM)理论的角度,提出了两种解悖方案.进一步地,分析RVM方案总的来讲是属于情境迟钝方案,并指出RVM的解悖方案是现有知识背景下的最佳归纳确证方案.     

范畴变量对虚假记忆的影响

以中文词为材料,考察范畴样例重复,样例熟悉性、典型性和范畴大小对虚假再认的影响。实验1表明,随着范畴样例增加,虚假再认也增加。实验2表明,对高熟悉的样例虚假再认多。实验3表明,对高典型样例更易虚假再认。实验4表明,和大范畴样例比,对小范畴样例有更多的虚假再认。整个结果可以用激活扩散理论统一地加以解释     

自我图式的重构:从两极模型到双变量模型

本文从Markus对自我图式的构念出发,批评了其构念过程所借助的两个重要假设:两极模型与跨情境稳定性,指出采用双变量模型与分情境稳定性假设可能有助于对中国人“既此又彼”的思维进行更深入的研究。     

"青少年学生生活满意度量表"的概化理论研究

概化理论是用统计调整技术分析测量误差的一种测量理论,它侧重于从宏观方面讨论实测时的测量条件与结论推广应用范围之间的关系来探讨测量的外部效度问题。本文用概化理论对青少年学生生活满意度量表(CASLSS)进行了研究,得到以下研究结果:(1)对于生活满意度的维度数目,就我国青少年学生而言取6到8个维度较为合适,当对CASLSS取2个维度时,CASLSS只适合作常模参照性解释,而不适合作标准参照性解释;(2)CASLSS的各分量表和总量表的信度较高,且它不仅可以作常模参照性解释,还适合作标准参照性解释;(3)CASLSS的环境满意度因子相对其它五个因子而言,量表特性稍差,是今后改进该量表的主要方向。CASLSS无论是各个因子还是总量表均具有非常优良的量表特性,值得在实际的工作和研究中加以推广应用。