社会称许性对16PF测验因素结构的影响

本研究采用共同方法偏差控制法研究在应聘情境下,社会称许性(SD)因素是否存在于16PF测验的二级因素结构中,对人格测量产生影响,并探索SD对15个分量表的影响程度。结果表明:在应聘情境下,16PF的二级因素结构中存在SD因素,SD普遍对13个分量表有显著的影响,其中分量表C、Q4和G受到的影响较大,分量表A、E、F、M、NI、、Q1和Q2受到的影响较小。本研究为探索如何矫正SD对16PF人格测量的影响提供参考。     

提供社会支持与心理幸福感的关系——自尊的中介作用

目的：初步探讨提供社会支持、自尊与心理幸福感的关系。方法：运用相关和回归分析法对自尊、提供社会支持和心理幸福感三个问卷调查结果进行处理。结果：提供社会支持总分分别与自尊、心理幸福感总分相关显著（r=0.46,P〈0.01;r=0.50,P〈0．01）;增加了自尊变量之后,提供社会支持对心理幸福感的标准回归系数（B）由0．503下降至0.306。结论：自尊是提供社会支持与心理幸福感的中介变量。     

青少年人格、人口学变量与主观幸福感的关系模型

采用分层随机抽样的方法,抽取了379名中学生和大学生样本,在多元相关分析的基础上,结合文献分析,采用结构方程建模技术,探讨了我国青少年学生人口学变量、人格维度和主观幸福感(SWB)的结构关系。结果表明,人口学变量中的年级和经济状况变量既与SWB有直接的关系,又通过大五人格中的神经质维度或外倾性维度对SWB有间接的效应,其中,经济状况对主观幸福感的正面效应较大,而性别和城乡变量则仅通过神经质和外倾性对SWB有微弱的间接效应;大五人格维度中,宜人性与SWB没有显著关系,开放性和严谨性通过神经质或外倾性与SWB存在间接效应,神经质和外倾性则对SWB有较强的直接预测力;结构方程模型验证了人格、人口学变量与SWB的这种关系。     

初中生诚实性测验中社会赞许反应研究

运用马洛-克罗恩社会赞许量表(MCSD)和儿童社会期望量表(CSD),采用3×3设计,测查了高、中、低三类赞许动机水平的246名初中生在高、中、低三种不同赞许情境下完成诚实性测验的差异,以考察社会赞许性反应。结果显示低赞许动机被试比高赞许动机被试整体上更诚实,他们在三种情境下的诚实性行为差异不显著;高赞许动机水平被试在三种赞许情境下诚实性行为差异显著。说明前者更多依从自己内部判断,后者更多依从外界评价。     

程序公正作用机制中的调节变量

程序公正是指用于决定分配的过程是否公正。回顾近年来程序公正作用机制的相关理论以及实证研究结果发现, 对程序公正的效果起调节作用的主要有四类因素, 分别为情景因素、个体特征因素、分配结果因素以及领导者因素。今后该主题的研究应进一步关注发言权效应的跨文化验证、探索本土化程序公正原则、进一步考察情景变量的调节效应、加强领导者因素的研究、结合分配公正进行研究, 并应加强程序公正的应用性研究。     

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。     

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...     

从征求到反应：建言行为链中的管理者角色

在建言行为发生链中,管理者扮演着征求者和反应者的不同角色。在管理实践中,管理者却罕于从员工处征求建言,或未能对员工建言做出有效反应。在学术界,目前有关管理者征求建言、纳谏和建言/建言者评估的研究日益丰富,但不成系统。为解决这些实践和理论上的不足,提出并整合建言行为链框架;并基于输入-过程-输出模型,从管理者角色入手,系统分析和归纳管理者征求建言、采纳建言、评估建言(者)的前提和结果,以诠释管理者在员工建言行为链中发挥的作用及其机制,并为管理者更好履行建言管理职能提供实践参考。     

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。