期刊简介

《心理学报》是中国心理学会和中国科学院心理研究所主办的全国性学术刊物,1956年创刊,主要发表我国心理学家最新、最高水平的心理学科技论文。《心理学报》是国家科技部《中国科技论文统计源期刊》(CSTPCD);中国科学引文数据库(CSCD)核心期刊;中国科学文献计量评价研究中心(中国科学院文     

优势分析方法及其应用

优势分析是近年来由Budescu等人新发展起来的一种确定多元回归方程中各预测变量相对重要性的方法。与传统方法相比,优势分析突出的特点是,全面比较了在由全模型所衍生出来的所有子模型情况下,各预测变量(X1,X…XP)在解释或预测标准变量у时,它们之间的相对重要性。本文从基本原理以及具体操作过程对这一新的统计分析方法进行了详细介绍。     

序列长度和统计结构对序列位置内隐学习的影响

除人工语法之外,序列反应时任务也是内隐学习研究最常用的程式之一。在使用序列反应时任务进行内隐学习研究时,有研究者发现,类似于外显学习,序列位置内隐学习中序列规则的长度越长,学习成绩越差;而Stlader则在研究中发现,序列位置内隐学习中所学序列的统计结构会极大地影响被试内隐学习成绩,统计结构越高学习效果越好。     

音乐训练对统计学习能力的促进作用

统计学习能力作为快速习得环境中信息规则的先决条件之一,有助于个体以较小的消耗代价适应环境。音乐训练作为一种由多个感官共同参与的强化活动,被广泛认为是有助于提升认知能力的有效手段。随着统计学习在音乐适应中核心地位的确认以及音乐训练效应的反复验证,近年来,陆续有研究在行为表现和脑机制上证实了音乐训练能够增强个体对输入信息中统计规则的敏感性、促进听觉统计学习能力的提升。然而,关于音乐训练能否促进视觉等其他模态的统计学习能力,目前还存在不一致的结果。未来研究还应对跨模态统计学习能力的音乐训练促进效应做进一步探索;也可选用新手被试进行音乐训练干预,以明确音乐训练与各模态统计学习能力增强之间的因果关系。     

新世纪20年国内心理统计方法研究回顾

新世纪头20年, 国内心理学11本专业期刊一共发表了213篇统计方法研究论文。研究范围主要包括以下10类(按论文篇数排序)：结构方程模型、测验信度、中介效应、效应量与检验力、纵向研究、调节效应、探索性因子分析、潜在类别模型、共同方法偏差和多层线性模型。对各类做了简单的回顾与梳理。结果发现, 国内心理统计方法研究的广度和深度都不断增加, 研究热点在相互融合中共同发展; 但综述类论文比例较大, 原创性研究论文比例有待提高, 研究力量也有待加强。     

记忆准确性的认知取向研究

阐述了记忆准确性认知取向的五种理论主要有图示重建理论、模糊痕迹记忆理论、源监控理论、归因取向理论和记忆建构理论;并对这五种理论作了简评。     

进化频率表征对统计推理（非）灵活性的影响：认知风格和简要提示不影响贝叶斯推理

当形式操纵有助于贝叶斯推理时会有怎样的加工发生呢？一种观点认为自然取样的频率可以激发在其操作中具有相对特异性的特权表征系统。而与之相对的一种观点则认为,自然取样频率只是引发具有嵌套关系的更为普遍的加工的一种方式。比较两种观点,后者预示着只需要使用相当简要和直接的干预（如简单的指示）就能够促进推理的改善,而前者则意味着更为广泛的干预和/或更有洞见的理解才能改善推理。本研究表明,无论是短暂立即的干预,还是预存的表征偏向,抑或是表征的灵活性都不能促进被试的表现。另一方面,也有证据显示,频率论者的问题解释可以改善统计推理表现,而且有时还会增加其反应的信心。这些结果支持了特权表征系统观     

心理测量本身及其在应用中的问题

从三个维度对心理测量进行了探讨：由理论基础上的缺陷所导致的局限性、在应用中所带来的问题以及由于运用统计相关分析所带来的弊端。最后对克服这些局限性的其它方法做简单介绍。     

一种改进的分层并行演化算法(英文)

提出了一种改进的分层并行演化算法。针对传统算法中"同构子种群"和"同步通信"所引发的问题,新算法构建了异构模型,并将各子种群充分连接。子种群一旦满足迁移条件,便可按照预设的迁移模式实施异步迁移。仿真实验结果表明,本文提出的新算法有效地解决了"征服问题"和"无效问题",避免了算法的过早收敛,提高了算法的效率。     

概率逻辑与模糊逻辑在精细化学习诊断中的对比研究

精细化学习诊断有助于客观准确探究学生学习现状,为实施有针对性的补救教学提供理论和数据支持。本文对比研究概率逻辑与模糊逻辑在精细化学习诊断中的表现。首先,从“概念”视角介绍和对比两种逻辑。其次,介绍两个分别基于上述两逻辑的代表性模型：HO-PINC和Fuzzy-DINA。然后,对比两模型在五个实证数据上表现。最后,通过模拟研究进一步对比两模型的心理计量学性能。DIC等模型-数据拟合指标和RMSE等参数返真性指标的结果表明两模型对同一批数据有较一致的分析结果。建议实践者忽略模型选择对数据分析的影响,从概念或思辨视角入手选择使用概率逻辑或模糊逻辑来定义属性。