粗糙集和神经网络在心理测量中的应用 |
| |
作者姓名: | 余嘉元 |
| |
作者单位: | 南京师范大学心理学系,南京 210097 |
| |
基金项目: | 全国教育科学规划项目,江苏省教育科学规划项目 |
| |
摘 要: | 探讨当因素分析和多元回归方法的使用条件未得到满足时,是否可采用粗糙集方法进行观察变量的精简,以及是否可采用神经网络方法进行预测效度检验。理论分析了粗糙集和神经网络在心理测量中应用的可能性,并运用粗糙集对于人事干部胜任力评估数据进行分析,比较了7种离散化方法和2种约简算法构成的14种组合,发现当采用Manual方法进行离散化、遗传算法进行约简时,能够很好地对观测变量进行精简;运用概率神经网络能够比等级回归方法更好地进行预测效度检验。研究结果表明对于处理心理测量中的非等距变量,粗糙集和神经网络是非常有用的方法
|
关 键 词: | 心理测量 粗糙集 神经网络 胜任力 |
收稿时间: | 2008-02-21 |
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录! |
| 点击此处可从《心理学报》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《心理学报》下载免费的PDF全文 |
|