基于两水平回归模型的调节效应分析及其效应量

使用多元回归法进行调节效应分析在社科领域已常有应用。简述了目前多元回归法的调节效应分析存在的不足,包括人为变换检验模型、自变量和调节变量区分不足、误差方差齐性的假设难以满足、调节效应量指标ΔR²没有直接测量调节变量对自变量与因变量关系的调节程度。比较好的方法是用两水平回归模型进行调节效应分析并使用相应的效应量指标。在介绍新方法和新效应量后,总结出一套调节效应的分析流程,通过一个例子来演示如何用Mplus软件进行两水平回归模型的调节效应及其效应量分析。最后讨论了两水平回归模型的调节效应分析的发展,包括稳健的调节效应分析、潜变量的调节效应分析、有调节的中介效应分析和有中介的调节效应分析等。     

无关言语对汉字短时记忆系列回忆的影响*

采用视觉呈现字表和听觉呈现无关言语方式,探讨在字表项目保持期间阻止被试复述情况下,不同呈现位置的无关言语对汉字短时记忆系列回忆的影响。在字表保持期间,采用计算任务进行分心作业。实验结果发现：(1)无关言语对汉字短时记忆系列回忆成绩存在显著影响;(2)在字表保持期间阻止被试进行复述消除了字表呈现期间呈现无关言语对回忆成绩产生的干扰效应;(3)汉字短时记忆系列回忆成绩表现出系列位置效应。实验结果没有完全支持客体情节记忆模型。     

使用似然比D2统计量的题目属性定义方法

题目属性的定义是实施认知诊断评价的关键步骤, 通过有丰富经验的领域专家对题目的属性进行定义是当前的主要方法, 然而该方法受到许多主观经验因素的影响。寻找客观的题目属性定义或验证方法可以为主观定义过程提供策略支持或对结果进行改进, 因此已经引起研究者们的关注。本研究构建了一种简单高效的题目属性定义方法, 研究使用似然比D2统计量从作答数据中估计题目属性的方法, 实现属性掌握模式、题目参数和题目属性向量的联合估计。模拟研究结果表明, 使用似然比D2统计量可以有效地识别题目的属性向量, 该方法一方面可以实现新编制题目属性向量的在线估计, 另一方面可以验证已经定义的题目属性向量的准确性。     

管理胜任力特征分析:结构方程模型检验

管理胜任力特征分析是人事选拔与评价的重要内容之一。本研究在运用基于胜任力的职位分析并总结国内外有关文献的基础上,编制了管理综合素质评价量表,并运用此量表调查了220名中高层管理者,采用因素分析和结构方程模型检验企业高级管理者胜任力特征的结构。结果表明,管理胜任力特征结构由管理素质和管理技能等两个维度构成,但在维度要素及其关键度上,职位层次间存在显著差异。本研究为管理职位的测评选拔提供了新的理论依据。     

融合反应时的多级评分IRT模型开发及其应用研究

当前大多数融合反应时的IRT模型仅适用于0-1评分数据资料,极大的限制了IRT反应时模型在实际中的应用。本文在传统的二级计分反应时IRT模型基础上,拟开发一种多级评分反应时模型。在层次建模框架下,分别采用拓广分部评分模型(GPCM)和对数正态模型构建融合反应时的多级评分IRT模型(本文记为JRT-GPCM),并采用全息贝叶斯MCMC算法实现新模型的参数估计。为验证新开发的JRT-GPCM模型的可行性及其在实践中的应用,本文开展了两项研究:研究1为模拟实验研究,研究2为新模型在大五人格-神经质分量表中的应用。研究1结果表明,JRT-GPCM模型的估计精度较高,且具有较好的稳健性。研究2表明,被试的潜在特质与作答速度具有一定的正相关,且本研究结果支持Ferrando和Lorenzo-Seva(2007)提出的“距离-困难度假设”,即当被试的潜在特质与项目的难度阈限距离越远,那么被试会花费更多的时间对项目进行作答。总之,本研究为拓展反应时信息在心理测量及教育中的应用提供新的方法支持。     

认知诊断缺失数据处理方法的比较：零替换、多重插补与极大似然估计法

数据缺失在测验中经常发生, 认知诊断评估也不例外, 数据缺失会导致诊断结果的偏差。首先, 通过模拟研究在多种实验条件下比较了常用的缺失数据处理方法。结果表明：(1)缺失数据导致估计精确性下降, 随着人数与题目数量减少、缺失率增大、题目质量降低, 所有方法的PCCR均下降, Bias绝对值和RMSE均上升。(2)估计题目参数时, EM法表现最好, 其次是MI, FIML和ZR法表现不稳定。(3)估计被试知识状态时, EM和FIML表现最好, MI和ZR表现不稳定。其次, 在PISA2015实证数据中进一步探索了不同方法的表现。综合模拟和实证研究结果, 推荐选用EM或FIML法进行缺失数据处理。     

广告诉求-品牌来源国刻板印象匹配度对品牌态度的影响机制

基于刻板印象内容模型,作者将广告诉求分为诚意诉求和能力诉求,并研究了广告诉求和品牌来源国刻板印象对品牌态度的交互影响。通过两个实验,作者发现广告诉求和来源国刻板印象之间的匹配程度正向地影响消费者处理广告信息的流畅性,进而导致积极的情绪体验。消费者将这种积极情绪错误地归因到品牌上,从而产生积极的品牌态度。这一发现证实品牌来源国信息可以在消费者无意识的状态下通过情绪体验影响不同广告诉求的说服效果。     

项目反应理论新进展：基于3PLM和GRM的混合模型

IRT中的计量模型较多,不同计量模型适合不同特点的数据资料,实际工作者应根据实际情况选择适当的IRT模型来分析数据。我国是个考试、测评大国,测评的题型丰富多样,在实际应用IRT时,一个模型往往很难反应所有数据资料本身的特点,这时可考虑应用多个IRT模型（即“混合模型”）来分析,以达到对数据的最佳拟合。本文对混合模型的思想方法及原理、参数估计的实现、以及模型性能进行了研究,发现：（1）本文自主开发的混合模型参数估计程序Mix_Tu具有较高的返真性,且与国际知名测量软件Parscale相当。（2）在“项目异常”情况下,Mix_Tu程序对参数b和c的估计受数据异常程度的影响要大于Parscale程序,而对参数a的估计受数据异常程度的影响要小于Parscale程序,而在参数theta上两个程序相当。（3）在“被试异常”情况下,Mix_Tu程序对所有参数的估计受数据异常程度的影响均要小于Parscale程序,Mix_Tu程序表现的更为稳健。     

整合模型还是占优启发式模型? 从齐当别模型视角进行的检验

实验从齐当别模型的视角,通过对决策过程反应时的考察分别对以累积预期理论(cumulative prospect theory)为代表的整合模型和启发式模型家族的重要成员--占优启发式模型(priority heuristic)--进行检验。结果表明,决策过程反应时并未随着占优启发式模型所假定的决策步骤的增加而变慢;也未随着选项之间整体值差值的变大而变快;模糊决策过程的反应时反而快于风险决策过程的反应时。无论是以累积预期理论为代表的整合模型还是占优启发式模型均不能满意地描述和解释人们的实际决策过程,而齐当别模型则能解释大部分实验结果。文章建议多角度、多指标探讨人们的决策过程,检验、修改、完善,以及建立新的启发式模型或决策过程模型(process model),以增进对人们如何进行风险决策的理解。