分类： 心理学 >> 社会心理学 提交时间： 2023-03-28 合作期刊: 《心理科学进展》
摘要： 目前调节效应检验主要是基于截面数据, 本文讨论纵向(追踪)数据的调节效应分析。如果自变量X和因变量Y有纵向数据, 调节效应可分为三类：调节变量Z不随时间变化、Z随时间变化、调节变量从自变量或因变量中产生。评介了基于多层模型、多层结构方程模型、交叉滞后模型和潜变量增长模型的纵向数据的多种调节效应分析方法。调节效应的分解和潜调节结构方程法的使用是纵向数据的调节效应分析的两大特点。对基于四类模型的调节效应分析方法进行综合比较后, 总结出一个纵向数据的调节效应分析流程。随后用实际例子演示如何进行纵向数据的调节效应分析, 并给出相应的Mplus程序。随后展望了纵向数据的调节效应分析的拓展方向, 例如基于动态结构方程模型的密集追踪数据的调节效应分析。
分类： 心理学 >> 社会心理学 提交时间： 2023-03-27 合作期刊: 《心理学报》
摘要： 文章采用模拟研究, 分别在混合多层模型假设满足和违背的情境下, 比较了混合多层模型方法与标准化残差系列方法在识别不努力作答和参数估计方面的表现。结果显示：(1)不存在不努力作答或其严重性低时, 各方法表现接近; (2)不努力作答严重性高时, 固定参数迭代标准化残差法普遍更优, 混合多层模型法仅在假设满足且两种作答反应时差异大的条件下表现较好。建议实际应用中优先选择固定参数迭代标准化残差法。
分类： 心理学 >> 心理统计 提交时间： 2021-11-29
摘要： 文章采用模拟研究，分别在混合多层模型假设满足和违背的情境下，比较了混合多层模型方法与标准化残差系列方法在识别不努力作答和参数估计方面的表现。结果显示：（1）不存在不努力作答或其严重性低时，各方法表现接近；（2）不努力作答严重性高时，固定参数迭代标准化残差法普遍更优，混合多层模型法仅在假设满足且两种作答反应时差异大的条件下表现较好。建议实际应用中优先选择固定参数迭代标准化残差法。
分类： 心理学 >> 心理统计 提交时间： 2020-10-27
摘要： 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。
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