认知诊断测验中基于信息矩阵的多群组DIF检验

基于改进的Wald统计量,将适用于两群组的DIF检测方法拓展至多群组的项目功能差异（DIF）检验;改进的Wald统计量将分别通过计算观察信息矩阵（Obs）和经验交叉相乘信息矩阵（XPD）而得到。模拟研究探讨了此二者与传统计算方法在多个群组下的DIF检验情况,结果表明：（1）Obs和XPD的一类错误率明显低于传统方法,DINA模型估计下Obs和XPD的一类错误率接近理论水平;（2）样本量和DIF量较大时,Obs和XPD具有与传统Wald统计量大体相同的统计检验力。     

道德统计与道德景气监测理论

道德统计作为对人们社会道德特征进行调查与分析的方法，根据人的活动来解释人的道德生活本质，从统计中得出某一类道德事件(时尚中好的与坏的，维持与破坏社会秩序的倾向等)的经验分布和比率，确定事件或行为发生的单位时间及其平均数。并在理性分析的基础上，预测在今后道德生活中的状况，测算一个时期内道德事件的发展方向，预测不同年龄群的行为倾向，以此作为制定道德公共政策的依据，用以防止和防范同类紊乱事件再度发生，由此达到有效控制社会道德生活有序化进行的目的。所有这些问题，涉及到了道德统计与道德景气监测的理论。     

基于一般线性模型框架的心理统计教学

心理统计学教学中,不同的统计方法常常是独立教学,致使学生不易理解各种方法之间的关系。事实上,t检验、方差分析和多元线性回归等方法都可以统一到一般线性模型的框架下,而结构方程是对这个框架的最一般化的描述,且结构方程路径图是呈现这个框架的形象工具。因此,本文尝试用路径图的方式来呈现心理学研究中最常用的统计方法,并将结构方程分析结果与传统分析结果进行对照,帮助学生建立一般线性模型上位概念,将以往孤立的统计方法联系起来。     

内隐和外显记忆测验的信度比较研究及思考

任务分离的实验范式以功能分离和随机独立性等证据说明不同记忆任务的底层系统或加工机制。近期研究发现,两种记忆测量重测信度、复本信度和分半信度差异显著,内隐测验的信度更低一些,因而对变量效果缺乏足够的敏感性。两种测验信度差异对任务分离提出了区别于系统说或加工观点的另外解释。以后在研究外显和内隐记忆分离的时候应该慎重考虑测验信度的检验问题,还应通过各种方法来提高内隐记忆测验的信度,使两种记忆测验的信度具有可比性。     

检验能力对统计显著性检验的影响

利用计算机构造被试总体、模拟实验研究程序进行抽样研究,探讨抽样样本总体达到t检验显著性的数目与统计检验能力之间的一致性。模拟实验结果表明,统计检验能力与样本总体t检验显著性的数目具有很高的一致性,但两者同时受到显著性水平α、样本客量n和总体效果大小δ的影响,从而有可能影响统计推断的可靠性。因此,在进行显著性检验过程中,应对统计检验能力进行估计,这将有利于心理学研究成果的积累。     

时间词义赋值特征的分析

本研究用模糊统计试验方法对9个时间修饰词作了经验赋值工作。被试260名本科大学生和160名高中生。结果表明,给定的9个时间修饰词都是模糊概念,其中“此刻”的模糊度最小,“将来”和“过去”的模糊度最大,“不久”的模糊度较大。对大学生来说,9个时间修饰词的模糊度由小到大的排列顺序为“此刻”、“刚才”、“现在”、“即将”、“遥远的未来”“很久以前”“不久”“过去”“将来”。对高中生来说,9个时间修饰词的模糊度由小到大的排列顺序为“此刻”、“现在”、“刚才”、“即将”、“遥远的未来”、“很久以前”、“不久”、“过去”、“将来”。词义的模糊度与评量的把握度呈负相关。给定的9个时间修饰词在心理量表上的距离是不等的。     

统计概要表征的内容与机制

人类能够快速提取集合刺激中的统计信息, 并形成以集中趋势和变异性为主要内容的统计概要表征。根据注意资源的使用, 统计概要表征的加工方式可分为分布式注意下的整体加工和聚焦注意下的个体加工。两种加工在工作记忆中相互影响, 共同构建了对集合刺激的表征。统计概要表征适用于多种刺激类型, 发生在低水平和高水平加工中, 因而可能是一种普遍的知觉加工方式。未来研究可关注统计概要表征的神经基础及其对决策的影响。     

警惕心理学研究中的统计误用

正确地使用统计方法对心理学研究至关重要。但心理学研究中存在着诸多统计误用现象。该着重分析了心理学研究中常见的一些统计误用现象：小或有偏样本的使用、在概率的理解上存在偏差、显性检验问题、夸大的统计图、相关分析的误用等等,并在此基础上提出了提高研究自身的统计素养、强调理论在心理学研究中的重要性、运用多样化的研究方法等应对之策。     

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）;中国科学文献计量评价研究中心（中国科学院文献情报中心、中国社会科学院文献信息中心、     

统计认知理论及应用研究

长期以来大家认为人类认知尽管可以看成是非确定的推理计算过程,但它的知识表达、模型结构、及计算方法和概率统计理论在本质上是不同的,因此认知科学和概率统计方法存在巨大的鸿沟,过去两者基本上独立发展。近年来随着Bayesian概率统计模型研究的一系列突破性工作和认知过程本质的不断被发现和挖掘,两者的相关性和互补性逐渐突显出来。许多研究者认为认知是近似遵循概率统计推理原则的,一些研究工作显示两者的结合有可能对人工智能发展产生深远的影响。本文对当前统计认知理论及应用研究的现状进行系统的梳理,并结合自身的研究对它今后的发展提出自己的看法。