分类： 心理学 >> 心理测量 分类： 心理学 >> 心理统计 提交时间： 2023-05-11
摘要：心理学研究中，不恰当的模型参数估计框架或收敛准则严重影响模型参数点估计的可靠性，进而影响到研究结论的可靠性。本研究提出了基于MLE-EM的CDM模型参数估计新框架，以及新收敛判断方法。通过模拟研究与实证数据分析的方式，探索了新参数估计框架和新收敛判断方法的表现，并与已有模型参数估计框架及收敛判断方法进行了比较。结果显示，新的模型参数估计框架及收敛准则的表现优于已有的模型参数估计框架及收敛准则，能有效提高模型参数点估计的可靠性。
分类： 心理学 >> 心理统计 提交时间： 2023-03-29
潜增长模型(LGM)是分析纵向数据的一种强有力工具，在心理学和其他社会科学研究领域受到重视。多指标测量的变量，既可以用合成分数建立单变量LGM（一阶LGM），也可以用指标建立潜变量LGM（二阶LGM）。简述了二阶LGM标度方法（包括尺度指标法和效应编码），提出了有可操作性的潜变量标准化标度方法和合成分数的一阶LGM标准化模型。系统总结了二阶LGM标度方法及其可比的一阶LGM建模，并用多指标变量的实测数据进行示例。推荐使用效应编码法对二阶LGM进行标度和标准化。
分类： 心理学 >> 认知心理学 分类： 心理学 >> 实验心理学 分类： 心理学 >> 心理测量 分类： 心理学 >> 心理统计 分类： 心理学 >> 心理学其他学科 分类： 语言学及应用语言学 >> 语言学及应用语言学 分类： 其他 >> 综合 提交时间： 2023-02-08
【目的】本研究旨在建立与新冠疫情相关的多维度、标准化的词语库，从而为与新冠疫情有关的心理学或神经科学等相关领域的研究提供实验材料。【方法】本词语库参考国内外情绪词语库的建立方法并采用点探测任务以及词语库中的词语作为实验材料来检验疑似具有新冠恐惧被试的注意偏向，从而检验词语库的有效性。【结果】我们通过筛选和处理，最终将196个新冠词和99个中性词纳入了词语库，然后对词语通过6个维度进一步进行分类和评估、建立了一个标准化的中国新冠词语库，词语具有较好的信度和内部一致性。除此之外，通过点探测任务检验其效用，验证新冠高相关度的词语与具有新冠恐惧被试之间的关系，词语库可靠性较高，其中材料可作为与新冠相关的情绪和情感研究。【局限】初步样本量较少以及词语库应用面需要进一步开发。【结论】我们初步建立的中国新冠词语库具有较好的信度、内部一致性和可靠性较高，可以作为未来与新冠疫情研究相关的材料。
分类： 心理学 >> 心理统计 提交时间： 2023-01-31
摘要：随着研究问题的深入和数据收集手段的进步，能够合理分析和深入挖掘嵌套结构数据信息的混合效应均值-方差模型（Mixed-Effects Location-Scale Models，MELSM）受到广泛关注。本研究拟通过模拟研究和应用研究，在贝叶斯框架下探究MELSM的模型建构方法，并探索MELSM在确定和不确定情境下结合检验力和效应量准确性分析的样本量规划范式，最终整合上述功能开发简便易用的软件包，形成MELSM的应用流程，促进新方法和新技术在心理学研究中的推广应用，提高研究的生态效度和可重复性，进而提高研究的整体质量。
分类： 心理学 >> 心理统计 提交时间： 2022-12-31
实验设计的关键是平衡信息量与效率。贝叶斯因子序列分析利用贝叶斯因子不断更新证据的特点，通过贝叶斯因子标准和在收集数据过程的序列分析来平衡信息量与效率。本文展示如何使用开源软件JASP和R实现该分析的三个步骤：确定关键效应、确定停止标准、数据收集中序列分析并决策。该方法考虑现实条件且简单易行，可帮助研究者更有效进行实验。
分类： 心理学 >> 心理统计 提交时间： 2022-10-17
相比于传统方法，贝叶斯混合效应模型在处理数据层级结构和提供更直观的统计结果等方面有着独特的优势。这些诸多优势使其逐渐流行于心理学研究之中。然而，国内目前尚缺少将贝叶斯混合效应模型应用于心理学研究的介绍。因此，本文首先概述了贝叶斯混合效应模型的基本概念和原理，并且结合模拟数据展示了如何理解固定效应和随机效应，如何利用R 语言的brms 工具包设定贝叶斯混合效应模型，如何借助先验预测检验自定义合理的先验分布，以及如何使用贝叶斯因子进行假设检验。凭借其强大的灵活性，贝叶斯混合效应模型可以适用于多样的心理学研究。
分类： 心理学 >> 心理统计 提交时间： 2022-09-27
摘要：贝叶斯统计应用于假设检验的方法——贝叶斯因子——在心理学研究中的应用日渐增加。贝叶斯因子分别量化支持相应假设或模型的证据，进而根据其大小做出当前数据更为支持哪种假设或模型的判断。然而，国内尙缺乏对方差分析的贝叶斯因子的原理与应用的介绍。本文首先介绍进行贝叶斯方差分析的基本思路及其计算原理，并结合实例数据，展示如何在JASP中对五种常用的心理学实验设计(单因素组间设计、单因素组内设计、二因素组间设计、二因素组内设计和二因素混合设计)进行贝叶斯方差分析及如何解读和汇报结果。贝叶斯方差分析提供了一个能有效替代传统方差分析的方案，是研究者进行统计推断的有力工具。
分类： 心理学 >> 心理测量 分类： 心理学 >> 心理统计 分类： 心理学 >> 心理学其他学科 提交时间： 2022-09-19
摘要：人类已经进入人工智能时代，开展日益复杂的心理学研究亟需创新性的数据收集和处理手段，人工智能及相关技术能够进行生态化、动态、多元、精准的数据收集，并能够处理海量、多模态的数据，可以弥补传统心理学研究手段的不足。因此，与人工智能的结合是未来心理学发展的一大方向。同时，在心理学的智能化进程中也不能过度依靠数据驱动的研究方法。融合自上而下的理论驱动和自下而上的数据驱动手段在智能化心理学研究中也是至关重要的。
分类： 心理学 >> 心理统计 提交时间： 2022-08-08
基于交叉滞后结构的追踪模型对于揭示变量间纵向关系具有重要作用，也为因果关系的验证奠定了基础。交叉滞后面板模型在一定条件下可转换为其他形式的模型，如何选择适当的模型是重要的议题。本文对各模型进行概述，并从模型结构、预设轨迹、时间点要求等方面进行比较，最后通过一个实例说明如何选择适当的模型。结果表明，不同模型在变量关系的判断上可能给出很不同的结果，实际运用中应当有模型选择和模型比较的意识。
分类： 心理学 >> 心理统计 提交时间： 2022-07-30
摘要：荟萃分析（又称元分析）以量化方式综合实证研究结果，是积累整合证据并推进基础与应用研究的重要工具。在开放式科学这种新型研究实践下，荟萃分析是整合开放数据、进行科学推断的重要手段。但荟萃分析的过程繁复、方法多样，其执行上的严谨性对荟萃分析质量影响较大，因此其报告的透明性和开放性对其结果的可重复性尤为重要。为了解中文荟萃分析报告规范性的现状，让更多研究者了解荟萃分析报告的规范性与透明性，提升荟萃分析报告的质量，本文以国际学界广泛使用的系统综述和荟萃分析优先报告条目（PRISMA）和开放式科学理念为基础，结合基于效应量的荟萃分析报告特点，拟定出荟萃分析报告的中文版清单，并以心理学中的荟萃分析为例，对近五年国内发表的68篇中文荟萃分析的方法和结果部分进行回顾。基于结果，我们建议荟萃分析报告需要在以下方面进一步加强其报告的开放性与透明性：文献搜索的时间及限制、研究筛选和数据收集过程的细节、文章筛选的流程图、效应量转换的细节、单个研究偏倚状况的评估等。本文的荟萃分析报告清单为开放式荟萃分析提供了较为全面的清单，为未来荟萃分析研究提供参考规范。
分类： 心理学 >> 心理统计 提交时间： 2022-07-26
摘要：高维数据爆发的背景下，心理学研究目前急需变量相对重要性评估的有效方法。相对重要性评估的关键是选择合适的评估指标和统计推断方法。相对重要性的评估指标种类繁多，优势分析和相对权重是重点推荐的相对重要性评估指标。相对重要性的统计推断方法适用情境不同，Bootstrap抽样是推断单变量重要性和两变量重要性差异的常用方法，而贝叶斯检验是评估多变量重要性次序的新方法。线性回归模型之外，相对重要性研究已拓展到Logistic回归模型、结构方程模型、多水平模型等，但适用数据类型仍较为有限。相对重要性评估已广泛应用于心理学实证研究，但存在不恰当的指标解释和方法选择问题。为此，结合具体例子说明变量相对重要性的评估过程。
分类： 心理学 >> 心理统计 分类： 心理学 >> 心理测量 提交时间： 2022-07-15
Q矩阵是CDM的核心元素之一，反映了测验的内部结构和内容设计，通常由领域专家根据经验进行主观界定，因此需要对可能存在的错误进行修正。本研究提出了一种新的Q矩阵修正方法——基于完整经验交叉相乘信息矩阵的Wald-XPD方法。采用Monte Carlo模拟检验了新方法的表现，并与同类方法进行了比较。研究表明：新开发的Wald-XPD方法在Q矩阵恢复率、保留正确标定属性的比例以及修正错误标定属性的比例这三个主要指标上均有较好的表现，且整体上优于其他方法，尤其是在修正错误标定的属性方面。通过实证数据展示了Wald-XPD方法在Q矩阵修正中的良好表现。总之，本研究为Q矩阵修正提供了有效的方法。
分类： 心理学 >> 心理统计 提交时间： 2022-07-09
选择性分析和报告是造成心理科学研究可重复性危机的一个重要因素。近年来研究者提出用多元宇宙样分析的方法，囊括多种数据分析策略，减少分析过程中的主观选择性和随意性，并进行稳健性检验以提高结果的可靠性。以手机使用与手机压力的关系为例，介绍该方法和操作步骤。该方法已在心理学和认知神经科学等领域得到一定的应用。未来研究应继续发展和完善该方法的统计推断,使之运用到更多的数据类型和更广的研究领域中
分类： 心理学 >> 心理测量 分类： 心理学 >> 心理统计 分类： 心理学 >> 教育心理学 提交时间： 2022-05-12
通常情况下，认知诊断需要通过认知诊断模型对被试进行诊断评价。认知诊断模型所生成的诊断结果的有效性依赖于被试作答反应是否与所选用的模型拟合。因此，在对诊断结果进行评估的时候，需要通过被试拟合分析来对被试个体的作答反应与模型的拟合情况进行检验，以避免错误或无效的补救措施。本研究基于加权的得分残差，提出认知诊断评价中新的被试拟合指标R 。模拟研究结果表明，R 指标的一类错误率有较好的稳定性，对随机作答、疲劳、睡眠和创造性作答四种异常被试类型均有较高的统计检验力。并将R 指标应用于分数减法实证数据，展示R 指标在实际测验中的使用过程。
分类： 心理学 >> 心理测量 分类： 心理学 >> 心理统计 提交时间： 2022-04-06
本文提出一种多级计分项目下的个人拟合统计量R ，考察它在检测6种常见的异常作答模式(作弊、猜测、随机、粗心、创新作答、混合异常)下的表现，并与标准化对数似然统计量lzp 进行比较。结果表明：(1) 在异常作答覆盖率较低并且异常作答类型为作弊和猜测时，R 的检测率显著高于lzp ；(2) 随着测验长度和被试异常程度的增加，两种统计量的检测率都会上升；(3) 在一些条件下，R 与lzp 检测效果接近。实证数据分析进一步展示了R 统计量的使用方法和过程，结果也表明R 统计量具有较好的应用前景。
分类： 心理学 >> 心理统计 提交时间： 2022-03-14
结构方程模型是心理学、管理学、社会学等学科中重要的统计工具之一。然而, 大量使用结构方程模型的研究在研究设计和结果报告的环节忽视了对该方法的统计检验力进行必要的分析和报告, 在一定程度上降低了这些研究的结果的证明效力。结构方程模型的统计检验力分析方法主要有Satorra–Saris法、MacCallum法与Monte Carlo法三类。其中Satorra–Saris法适用于备择模型清晰、检验对象相对简单、检验方法基于χ2分布的情形; MacCallum法适用于基于χ2分布的模型拟合检验且备择模型不明的情形; Monte Carlo法适用于检验对象相对复杂、采用模拟或重抽样方法进行检验的情形。在实际应用中, 研究者应当首先判断检验的目的、方法以及是否有明确的备择模型, 并根据这些信息选择具体的分析方法。
分类： 心理学 >> 心理统计 分类： 心理学 >> 心理测量 提交时间： 2022-03-08
新世纪前20年，国内结构方程模型(SEM)方法研究主要涉及5个主题：模型发展、参数估计、模型评价、测量不变性及特殊数据处理，特别是模型发展方面(即SEM的各种变式)有较多成果。对每个主题，在简述背景知识的基础上，系统总结了方法学研究发展及成果。最后也讨论了SEM的国外方法学研究进展和未来研究方向。
分类： 心理学 >> 心理统计 提交时间： 2022-03-01
由于取样设计的原因，多水平数据结构不仅存在于多水平研究，也广泛存在于单水平研究，需要在单水平分析中控制多水平误差。此时使用多层线性模型发挥不了优势，反而因模型的复杂性带来麻烦。基于设计的方法相对更简单、高效和稳健，更契合含多水平误差的单水平研究情境。在详细介绍基于设计的方法及其优势后，利用数据实例展示基于设计的方法在单水平研究中控制多水平误差的效果，并为应用研究者提供方法选用建议。
分类： 心理学 >> 心理统计 提交时间： 2022-02-02 合作期刊: 《心理科学进展》
心理学研究常用有中介的调节模型揭示调节作用通过中介变量间接实现的现象。介绍了第二类有中介的调节模型(meMO-II)的概念及优势；将meMO-II与其它中介调节混合模型进行了辨析；给出了meMO-II的建模方法和分析流程，并用一个实例演示；介绍了基于潜变量的meMO-II的分析方法、meMO-II建模方法的新进展以及meMO-II的变式。研究有助于推动调节机制研究的发展。
分类： 心理学 >> 心理统计 提交时间： 2022-01-26
认知诊断模型的标准误(Standard Error, SE; 或方差—协方差矩阵)与置信区间(Confidence Interval, CI)在模型参数估计不确定性的度量、项目功能差异检验、项目水平上的模型比较、Q矩阵检验以及探索属性层级关系等领域有重要的理论与实践价值。本研究提出了两种新的SE和CI计算方法：并行参数化自助法和并行非参数化自助法。模拟研究发现：模型完全正确设定时，在高质量及中等质量项目条件下，这两种方法在计算模型参数的SE和CI时均有好的表现；模型参数存在冗余时，在高质量及中等质量项目条件下，对于大部分允许存在的模型参数而言，其SE和CI有好的表现。通过实证数据展示了新方法的价值及计算效率提升效果。
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