缺失数据的结构方程建模:全息极大似然估计时辅助变量的作用

本研究通过蒙特卡洛模拟考查了采用全息极大似然估计进行缺失数据建模时辅助变量的作用。具体考查了辅助变量与研究变量的共缺机制、共缺率、相关程度、辅助变量数目与样本量等因素对参数估计结果精确性的影响。结果表明,当辅助与研究变量共缺时:(1)对于完全随机缺失的辅助变量,结果更容易出现偏差;(2)对于MAR-MAR组合机制,纳入单个辅助变量是有益的;对于MAR-MCAR或MAR-MNAR组合机制,纳入多于一个辅助变量的效果更好;(3)纳入与研究变量低相关的辅助变量对结果也是有益的。     

大数据时代人的尊严和价值——以个人隐私与信息共享之间的伦理抉择为中心

隐私位于人的尊严的核心部分,尊重个人隐私就是人的尊严和价值的体现.在21世纪,信息交流和社会信息资本的聚集已经彻底改变了世界,然而,新的社交媒体和互动方式的出现,也导致了在共享信息时对个人隐私过度"消费"的现象.在遭遇数据制霸的信息共享时代,个人隐私不再是个人的事情,而成了社会公共领域的重要事件,面对信息共享所带来的侵犯个人隐私的社会现象,深入探寻在个人隐私与信息共享之间的伦理抉择,客观分析其症结,建构合理解决措施,具有重要的理论意义和实践价值.     

引入眼动注视点的联合-交叉负载多模态认知诊断建模

多模态数据为实现对认知结构的精准诊断及其他认知特征(如, 认知风格)的全面反馈提供了可能性。为实现对题目作答精度、作答时间(RT)和视觉注视点数(FC)的联合分析, 本文基于联合-交叉负载建模法提出3个多模态认知诊断模型。实证研究及模拟研究结果表明: (1)联合分析比分离分析更适用于多模态数据; (2)新模型可直接利用RT和FC中信息提高潜在能力或潜在属性的估计准确性; (3)新模型的参数估计返真性较好; (4)忽略交叉负载所导致的负面结果比冗余考虑交叉负载所导致的更严重。     

基于过程数据的问题解决能力测量及数据分析方法

问题解决能力是指在没有明显解决方法的情况下个体从事认知加工以理解和解决问题情境的能力。对问题解决能力的测量需要借助相对更复杂、更真实、具有可交互性的问题情境来诱导问题解决行为的呈现。使用虚拟测评抓取问题解决的过程数据并分析其中所蕴含的潜在信息是当前心理计量学中测量问题解决能力的新趋势。首先, 回顾问题解决能力测量方式的发展：从纸笔测验到虚拟测评。然后, 总结对比两类过程数据的分析方法：统计建模法和数据挖掘法。最后, 从非认知因素的影响、多模态数据的利用、问题解决能力发展的测量、其他高阶思维能力的测量和问题解决能力概念及结构的界定五个方面展望未来可能的研究方向。     

“医跑跑”事件折射出医学职业精神的制度性缺失

从深刻反思“医跑跑”事件入手,认为医学职业精神的制度性缺失是“医跑跑”出现的重要原因,并从目前许多医疗界制度医学职业精神的价值取向不高,医学职业精神制度供给不足,医学职业精神制度适应不强三方面的缺陷分析论证了医疗界制度必须强化医学职业精神,医学职业精神必须是制度内核,并提出相应建议.     

论民主制度下的政治忠诚缺失及其对策

民主制度需要公民的政治忠诚.西方民主制度下却出现了公民政治忠诚的缺失现象,它使公民公共意识缺乏、个人权利得不到更好的保护和国家利益遭受损失.它的造成既有民主制度自身的原因,又有民主制度之外的原因.由于西方民主制度下公民政治忠诚的缺失与自由主义政治伦理话语有着内在联系,因此,只有超越西方自由主义政治伦理话语,民主制度所需要的公民政治忠诚才可能产生,民主制度才会健康地运转.     

基于实验哲学方法的Knowing-How研究

【导语】从历史上来讲,17世纪自然哲学向自然科学过渡时就曾经出现过“实验哲学”,它实际上属于近代自然哲学的一部分,其目的是通过科学实验研究自然规律。而现在所说的“实验哲学”则是近年来出现的一种基于经验数据的哲学探究,如通过经验调查探讨普通公众的直觉,以此检验哲学分析中的相关立场。实验哲学方法的引入,在语言、意识、自由意志与责任、直觉在认识上的可靠性等问题上重构或激发了一系列新的哲学论争。在传统的哲学研究中,实验哲学可用于概念分析厘清、为哲学辩论提供经验前提,也可用于对信念的拆穿论证或探讨偏见对信念与判断的影响。作为一种新的哲学研究进路,从语言哲学中的指称理论的经验证据到伦理学中的电车难题,实验哲学使得基于案例的哲学论证可以诉诸哲学家和常人的经验,但也因此使案例方法作为元哲学方法的地位受到了质疑。从元哲学来看,实验哲学的有效性与局限性,皆与其自然主义的底色密切相关--哲学认识的主体从哲学家或抽象的主体转换为不同类型的主体,哲学认识也从哲学家坐在椅子上的思考转换成对不同主体自然发生的认识的经验考察。由此,实验哲学使哲学在一定程度上从基于哲学理论的哲学变成了基于常人经验的哲学:其应用让我们看到在我们的文化中技能知识与命题知识无法完全区分,还能够为我们揭示哪些地方是直觉容易出错的“雷区”。无疑,实验哲学对认识实践过程的描述使哲学研究更为贴近真实的时空情境和历史脉络,使哲学分析的视野拓展到诸如“道德研究能否提升研究者的道德水平”“生命科学家的基因概念”等新问题。值得追问的是,实验哲学以及新近兴起的经验性哲学研究是否将会发展为哲学的主流进路,还是仅仅作为概念分析等传统的理论化哲学进路的某种替代或补充?     

概化理论缺失数据方差分量估计

各种心理调查、心理实验中, 数据的缺失随处可见。由于数据缺失, 给概化理论分析非平衡数据的方差分量带来一系列问题。基于概化理论框架下, 运用Matlab 7.0软件, 自编程序模拟产生随机双面交叉设计p×i×r缺失数据, 比较和探讨公式法、REML法、拆分法和MCMC法在估计各个方差分量上的性能优劣。结果表明：(1) MCMC方法估计随机双面交叉设计p×i×r缺失数据方差分量, 较其它3种方法表现出更强的优势; (2) 题目和评分者是缺失数据方差分量估计重要的影响因素。     

基于多传感器数据的航空管制员情境意识的计算

航空管制人员保持良好的情境意识是确保空中交通以安全、高效方式运行的必要条件。如果在管制员工作过程中, 能准确监测其情境意识状态, 并在情境意识丧失前给予及时告警, 那么将会极大地提高管制绩效和减少空中两机相撞的概率。目前, 国外评价管制员情境意识的方法虽然不少, 但这些方法基本都是诊断性质和回溯性质的, 无法对管制员的情境意识进行监测或预警。管制员的情境意识受个体差异、任务等多种因素的影响, 同时, 其也可以由某些指标来表征, 如某些作业绩效指标和生理指标。为了能够实现对航空管制员情境意识的准确监控及告警, 拟通过雷达管制模拟实验、心理测量、专家评定等方法采集多传感器数据, 分别建立基于表征指标和基于影响变量的情境意识计算模型, 并比较其预测性能。该研究结果可为管制员情境意识的实时监测提供支持。     

履历数据测评的效度分析

履历数据是人员测评的重要手段, 但其组织情景性限制使得国外同类工具不能适用于国内人事选拔, 国内也缺乏实证研究验证其信度、效度。本研究结合某通信企业的招募选拔工作, 开发履历数据分析工具, 选取250名应聘者的履历数据、一般认知能力、大五个性和面试结果数据, 通过效标关联效度、增量效度思想, 分析履历数据有效性。结果表明, 以面试结果为效标, 履历数据具有良好的效标关联效度, 与其他测评工具组合使用时有良好的增量效度。