项目特征曲线等值的抽样误差

现在,等值越来越受到各考试测验机构及测量学研究人员的重视,特别是项目反应理论等值的优越性更使他们有了信心。然而,很多人却没有注意到被试能力分布形态可能给等值结果带来的影响效果及程度。本研究以项目反应理论两级记分模型的项目参数等值在不同被试能力分布形态下的结果差异作为重点,探讨被试抽样偏差可能给项目特征曲线等值带来的误差问题。研究结果表明,被试能力分布形态会显著地影响项目参数等值的系数,特别地,能力分布的偏态系数与等值方程的截距存在显著的线性相关关系,但能力分布形态的变化对等值方程中斜率的影响并不明显     

基于结构方程模型的多层中介效应分析

近年社科领域常见使用多层线性模型进行多层中介研究。尽管多层线性模型区分了多层中介的组间和组内效应, 仍然存在抽样误差和测量误差。比较好的方法是, 将多层线性模型整合到结构方程模型中, 在多层结构方程模型框架下设置潜变量和多指标, 可有效校正抽样误差和测量误差、得到比较准确的中介效应值, 还能适用于更多种类的多层中介分析并提供模型的拟合指数。在介绍新方法后, 总结出一套多层中介的分析流程, 通过一个例子来演示如何用MPLUS软件进行多层中介分析。最后展望了多层结构方程和多层中介研究的拓展方向。     

基于多层结构方程模型的情境效应分析—— 兼与多层线性模型比较

多层(嵌套)数据的变量关系研究, 必须借助多层模型来实现。两层模型中, 层一自变量Xij按组均值中心化, 并将组均值 置于层2截距方程式中, 可将Xij对因变量Yij的效应分解为组间和组内部分, 二者之差被称为情境效应, 称为情境变量。多层结构方程模型(MSEM)将多层线性模型(MLM)和结构方程模型(SEM)相结合, 通过设置潜变量和多指标的方法校正了MLM在情境效应分析中出现的抽样误差和测量误差, 同时解决了数据的多层(嵌套)结构和潜变量的估计问题。除了分析原理的说明, 还以班级平均竞争氛围对学生竞争表现的情境效应为例进行分析方法的示范, 并比较MSEM和MLM的异同, 随后展望了MSEM情境效应模型、情境效应无偏估计方法和情境变量研究的拓展方向。     

基于结构方程模型的多层调节效应

使用多层线性模型进行调节效应分析在社科领域已常有应用。尽管多层线性模型区分了层1自变量的组间和组内效应、实现了多层调节效应的分解, 仍然存在抽样误差和测量误差。建议在多层结构方程模型框架下, 设置潜变量和多指标来有效校正抽样误差和测量误差。在介绍多层调节SEM分析的随机系数预测法和潜调节结构方程法后, 总结出一套多层调节的SEM分析流程, 通过一个例子来演示如何用Mplus软件进行多层调节SEM分析。随后评述了多层调节效应分析方法在国内心理学的应用现状, 并展望了多层结构方程和多层调节研究的拓展方向。