变量相对重要性评估的方法选择及应用

作者： 朱训 ¹ 顾昕 ¹
作者单位：

1. 华东师范大学教育心理学系, 上海 200062
提交时间：2023-03-28 00:13:37

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。

相对重要性优势分析相对权重 Bootstrap 贝叶斯因子

期刊： 心理科学进展
分类： 心理学 >> 社会心理学
引用： ChinaXiv:202303.09911 (或此版本 ChinaXiv:202303.09911V1)
DOI:10.3724/SP.J.1042.2023.00145
CSTR:32003.36.ChinaXiv.202303.09911.V1
推荐引用方式： 朱训,顾昕.(2023).变量相对重要性评估的方法选择及应用.心理科学进展.doi:10.3724/SP.J.1042.2023.00145 (点此复制)

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2023-03-28 00:13:37

ChinaXiv:202303.09911V1

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