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1. chinaXiv:202010.00077 [pdf]

问卷调查中被试不认真作答的控制与识别

钟晓钰; 李铭尧; 李凌艳
Subjects: Psychology >> Statistics in Psychology

问卷调查是心理与教育领域十分常见的数据收集方法,而被试的不认真作答可能导致问卷数据失真。回顾已有研究发现:(a)不认真作答可以从外在作答模式和内在产生原因两个方向进行定义;(b)不认真作答的常见事前控制方法主要包括降低任务难度以及提高被试作答动机两大类;(c)事后识别方法主要包括嵌入识别量表、作答模式识别、反应时识别三大类。今后的研究中应基于作答机制的研究优化与开发控制方法,检验作答识别方法的跨情境适用性并开发新方法,并对局部不认真的识别与处理进行更深入的探讨

submitted time 2020-10-28 Hits1321Downloads274 Comment 0

2. chinaXiv:202010.00073 [pdf]

小样本情况下错误先验信息对贝叶斯估计的影响:基于多层模型的研究

郑舒方; 张沥今; 潘俊豪
Subjects: Psychology >> Statistics in Psychology

在心理学、教育学和组织行为学等领域的研究中,研究者常常会遇到存在嵌套结构的多层数据,如被试可能嵌套于社区、班级、诊所等。如果不考虑数据本身的嵌套结构,可能导致一些统计模型违反其独立性假设,从而对模型参数的估计产生较大的偏差。因此,研究者往往需要利用多层模型解决多层数据中非独立性观测可能带来的问题,但由于客观条件的限制,实际研究中多层数据常常出现水平1或水平2样本量偏小的情况。基于传统频率学派的极大似然估计方法(Maximum Likelihood, ML)需要依赖大样本,在小样本下容易出现参数估计及模型收敛等方面的问题。贝叶斯估计在小样本的情况下往往具有更大的优势,但与此同时,也更容易受到先验信息主观设置的影响。为了探讨贝叶斯估计中错误先验信息可能带来的负面影响,并与传统方法进行对比,本文基于多层模型,利用蒙特卡洛模拟,研究不同数据类型(因变量分别为连续正态分布数据、连续非正态数据与二分变量的数据)、样本量和组内相关系数(Intraclass Correlation Coefficient, ICC)的情况下,设有不同信息强度和偏差程度的先验信息对贝叶斯估计的影响。总体结果显示,贝叶斯估计中均值严重偏离真值的先验分布会对参数估计带来较大的负面影响,特别是在ICC较大,以及群组样本量和先验分布方差较小的情况,且因变量为非正态分布或二分变量时,错误先验信息的负面影响更为明显。本文对多层模型中错误先验信息对贝叶斯估计的影响进行研究并提出建议,希望为贝叶斯估计中先验分布的设置提供一定的理论补充及实证参考。

submitted time 2020-10-27 Hits911Downloads172 Comment 0

3. chinaXiv:202010.00014 [pdf]

有中介的调节模型的拓展及其效应量

刘红云; 袁克海; 甘凯宇
Subjects: Psychology >> Statistics in Psychology

传统的有中介的调节(mediated moderation, meMO)模型关于误差方差齐性的假设经常被违背,应用研究中也缺乏测量meMO效应大小的指标。对于单层数据,本文借助于两层建模的思想,提出了一种可用于处理方差非齐性的两层有中介的调节(2meMO)模型;给出了用于测量meMO分析中总调节效应、直接调节效应和有中介调节效应大小的效应量。通过Monte Carlo模拟研究,比较了meMO和2meMO模型在参数和效应量估计上的表现。并通过实际案例解释了2meMO模型的应用以及效应量的计算和解释。

submitted time 2020-10-21 Hits919Downloads200 Comment 0

4. chinaXiv:202003.00056 [pdf]

解读不显著结果:基于500个实证研究的量化分析

王珺; 宋琼雅; 许岳培; 贾彬彬; 陆春雷; 陈曦; 戴紫旭; 黄之玥; 李振江; 林景希; 罗婉莹; 施赛男; 张莹莹; 臧玉峰; 左西年; 胡传鹏
Subjects: Psychology >> Statistics in Psychology

不显著结果(如,p > 0.05)在心理学研究中十分常见,容易被误解为接受零假设的证据,并可能导致分组匹配研究的错误推断或者忽视被小样本的不显著结果掩盖的真实效应。但国内目前尚无实证研究对不显著结果的普遍性及其解读进行调查。本研究调查500篇中文心理学实证研究,统计其摘要中出现与不显著结果相关的阴性陈述的频率,判断并统计基于阴性陈述的推断准确性,并使用贝叶斯因子对不显著结果中包含t值的研究进行重新评估。结果表明,36%的摘要提及不显著结果,共包含236个阴性陈述。其中,41%的阴性陈述对不显著结果的解读出现偏差(如,解读为支持了零假设)。对包含t值的研究进行贝叶斯因子分析,结果表明仅有5.1%的不显著结果可以提供强证据支持零假设(BF01 > 10)。与先前对国际心理学期刊的调查结果相比(30%的摘要包含阴性陈述;70%的阴性陈述对不显著结果的解读有误),中文心理学期刊中报告不显著结果的比例以及对不显著结果的解读正确率均更高。但国内研究者仍需进一步加强对不显著结果的认识,推广适于评估不显著结果的统计方法。

submitted time 2020-10-17 Hits9416Downloads1915 Comment 0

5. chinaXiv:202009.00002 [pdf]

密集追踪数据分析:模型及其应用

郑舒方; 张沥今; 乔欣宇; 潘俊豪
Subjects: Psychology >> Statistics in Psychology

在心理学、教育学和临床医学等领域,越来越多的研究者开始关注个体内部的行为、心理、临床效果等随时间而产生的动态变化,重视针对个体的差异化建模。密集追踪是一种在短时间内对个体进行多个时间节点密集追踪测量的方法,更适合用于研究个体内部心理过程等的动态变化及其作用机制。近年来,密集追踪成为心理学研究的一大热点,但许多密集追踪的研究分析仍停留在较为传统的方法。本文回顾了密集追踪的传统分析方法,并主要介绍了两大类前沿模型方法的原理、应用及优劣势,包括以动态结构方程模型(Dynamic Structural Equation Model, DSEM)为代表的自上而下的建模方法,以及以组迭代多模型估计(Group Iterative Multiple Model Estimation, GIMME)为代表的自下而上的建模方法。希望可以增进研究者对密集追踪数据的理解和认识,促进密集追踪前沿方法的应用,帮助研究者更好地发挥密集追踪数据在动态过程分析中的优势。

submitted time 2020-09-02 Hits3156Downloads379 Comment 0

6. chinaXiv:202001.00113 [pdf]

评估零效应的三种统计方法

陆春雷; 王珺; 宋琼雅; 贾彬彬; 许岳培; 胡传鹏
Subjects: Psychology >> Statistics in Psychology

在心理学研究中,以下两种情况下研究者可能需要对零效应进行评估:第一,推断某种效应不存在;第二,意外出现不显著结果,需要区分到底是效应不存在还是当前数据未能提供足够的证据。然而,常用的原假设显著性检验(Null hypothesis significance test, NHST)无法直接评估零效应。近年来,等价检验、贝叶斯估计和贝叶斯因子三种方法逐渐被用于评估零效应:在频率统计框架下,等价检验通过检验效应是否在最小感兴趣区内(Smallest effect size of interest, SESOI),通过p值来推断效应是否为零;在贝叶斯统计框架下,贝叶斯估计通过对比后验分布的最高密度区间和实际等价区的重叠情况,推断效应是否为零;而贝叶斯因子则是通过评估当前数据对原假设和备择假设的相对支持程度,推断当前数据对原假设的相对支持程度。文章通过分析两个真实的数据,展示三种方法的实际应用。三种方法各有其特点:等价检验在逻辑上是对NHST的拓展,易于从传统统计中延伸使用;贝叶斯因子的解读较符合直觉,逻辑上清晰;贝叶斯估计则具有较强的灵活性,可拓展于更多的研究问题。以上三种评估零效应的方法,可能能够帮助心理学研究者在实际研究中进行合理的统计推断和研究决策。

submitted time 2020-08-30 Hits13895Downloads1543 Comment 0

7. chinaXiv:202007.00045 [pdf]

等效性检验——结构方程模型评价和测量不变性分析的新视角

王阳; 温忠麟; 付媛姝
Subjects: Psychology >> Statistics in Psychology

常用的结构方程模型拟合指数存在一定局限,如χ2以传统零假设为目标假设,无法验证模型,而RMSEA和CFI等描述性的拟合指数不具备推断统计性质,等效性检验有效弥补了这些问题。首先说明等效性检验如何评价单个模型的拟合,并解释其与零假设检验的不同,然后介绍等效性检验如何分析测量不变性,接着用实证数据展示了等效性检验在单个模型评价和测量不变性检验中的效果,并与传统模型评价方法比较。

submitted time 2020-07-28 Hits1568Downloads594 Comment 0

8. chinaXiv:202005.00044 [pdf]

Lasso回归:从解释到预测

张沥今; 魏夏琰; 陆嘉琦; 潘俊豪
Subjects: Psychology >> Statistics in Psychology

传统的最小二乘回归法关注于对当前数据集的准确估计,容易导致模型的过拟合,影响模型结论的可重复性。随着方法学领域的发展,涌现出的新兴统计工具可以弥补传统方法的局限,从过度关注回归系数值的解释转向提升研究结果的预测能力也愈加成为心理学领域重要的发展趋势。Lasso方法通过在模型估计中引入惩罚项的方式,可以获得更高的预测准确度和模型概化能力,同时也可以有效地处理过拟合和多重共线性问题,有助于心理学理论的构建和完善。

submitted time 2020-05-14 Hits3596Downloads2927 Comment 0

9. chinaXiv:201911.00006 [pdf]

计算机动态测验中问题解决过程策略的分析:多水平混合IRT模型的拓展与应用

李美娟; 刘玥; 刘红云
Subjects: Psychology >> Statistics in Psychology

学生在完成计算机动态测验过程中,会产生大量带有时间标记的过程性数据。本研究基于五个国家(地区)3196名学生在PISA2012一道交通问题解决任务上的139990条数据,将多水平混合IRT(MMixIRT)模型进行拓展,用于探索问题解决过程策略的类别特点。结果表明,该模型不仅可以基于行为序列对不同国家(地区)学生在解决问题时策略使用情况的典型特征进行分析,还可以提供个体水平的能力估计值。拓展的MMixIRT模型可用于分析过程性数据的特征。

submitted time 2019-11-08 Hits3892Downloads896 Comment 0

10. chinaXiv:201809.00177 [pdf]

心理学研究的元分析报告标准:现状与建议

刘宇; 陈树铨; 樊富珉; 邸新; 范会勇; 封春亮; 甘怡群; 李会杰; 吕小康; 任志洪; 徐鹏飞; 袁博; 左西年; 胡传鹏
Subjects: Psychology >> Statistics in Psychology

元分析通过综合实证研究结果,积累证据、去伪存真,在研究与实践中有着非常重要的作用。但元分析的过程繁复、方法多样,其执行上的严谨性对元分析质量影响较大。为规范元分析流程、提升报告质量,生物医学(如由医疗卫生领域专家国际性小组制定的PRISMA)及心理学(如美国心理学会推荐的MARS)领域中均制定了元分析报告的参考规范。然而,这些规范开放程度不充分且是否适合国内研究现状仍然未知。本文结合心理学研究的特点以及开放科学的趋势,经过专家团队的讨论,建议研究者在元分析的过程中以及在元分析报告的撰写中,参考更具有开放性与透明性的元分析报告规范。本文所提出的报告规范核心部分为方法与结果环节,共21个条目(仅检验清单内容,见https://osf.io/hpc3r/)。针对近期国内心理学元分析的报告现状,本文对该规范的核心部分进行进一步解释与说明,包括方案预注册、研究方法与结果部分内容的陈述、数据来源与分析过程的开放性等。了解元分析报告的规范,将有利于研究者进行元分析,同时方便审稿人、读者和期刊了解元分析研究的质量。

submitted time 2019-06-05 Hits31079Downloads3418 Comment 0

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