情绪研究的新工具—图片型量表研究现状

文章主要对图片型量表的研究成果进行了文献综述,从情绪的内涵及其识别方法进行了概述。在回顾现有研究成果的基础上,从情绪类型、图片内容、表达形式和题项数量等方面对图片型量表的研究分类进行整理。总结归纳了图片型量表的开发条件及适用人群,梳理了图片型量表的开发及验证流程。最后,提出了目前图片型量表研究中存在的问题,指出了未来研究方向与前景。

基于卷入程度和协同性双视角的中学生父母教育卷入量表编制及质量验证

编制基于卷入程度和协同性的中学生父母教育卷入量表并对其质量进行验证。通过梳理已有研究,建构了卷入内容的三维结构,包含智力卷入、情感卷入、行为卷入;协同性的二维结构,包含观念一致、协作行为。选取三批样本(n=314、n=532、n=203)进行施测,对所得数据的项目分析、信度分析和效度分析,结果表明中学生父母教育卷入量表具有良好的项目效度、结构效度、内部一致性信度和效标关联效度,可作为父母教育卷入多角度评估工具。

中英心理学期刊数据删除及删除标准的元研究

数据删除在心理学研究中存在较大的操作空间,研究者借此获取显著统计结果的操作极大地威胁了科研结果的真实性和可重复性。研究以2000、2010、2020三个年度发表在《心理学报》和Psychological Science期刊上的实证研究为分析对象,结合量化和质性分析方法,揭示中英心理学期刊数据删除现状。结果显示,中英期刊存在数据删除的研究各占比为48.83%和35.56%,平均被试删除比例分别为16.31%和14.48%,在删除数据后未按相关标准进行报告的比例分别为11.48%和5.46%;在被试数据删除和观测值数据删除中,报告率最高的删除标准分别为基于极端值的删除(57.87%)和基于任务的删除(30.6%);研究报告的次级删除标准体现了一定的随意性。这些结果表明了建立更为严谨的标准化数据删除报告规范的必要性。

补偿多维IRT模型的Q矩阵设计

Q矩阵不仅可用于表示项目与各维度之间的关系,还会影响测量模型的可识别性和参数估计精度。本文通过模拟研究,考察了不同Q矩阵设计如何影响补偿多维项目反应理论模型的参数估计精度。研究结果表明:(1)项目间多维设计仅在项目参数估计上占优势;(2)在绝大多数条件下,由模型识别和测量两个维度的项目组成的Q矩阵能提供比其他设计更精确的能力参数向量估计值,同时项目参数估计的误差也在可接受范围内。

大学生目标感问卷的编制及信效度检验

目的:编制大学生目标感问卷并检验其信效度。方法:在质性研究的基础上,编制初始问卷;以504名大学生为被试进行项目分析和探索性因素分析;以1390名大学生为被试进行验证性因素分析。结果:大学生目标感问卷共有14个题项,包括目标认识、目标体验、目标调控三个维度。验证性因素分析各项拟合指标良好(χ^(2)/df=3.743,CFI=0.942,TLI=0.929,RMSEA=0.044,SRMR=0.035),问卷及维度得分与效标问卷分数显著相关,问卷的内部一致性系数为0.85,分半信度为0.83,重测信度为0.98。结论:大学生目标感问卷具有良好的信效度,适用于我国大学生目标感的调查及相关研究。

贝叶斯网在小样本认知诊断中的应用

认知诊断的一个理想应用场景是在小样本情境的课堂测试中提供学生的诊断信息,进而促进补救教学;当前多数的认知诊断模型需较大的样本量进行参数估计,并且有些参数估计方法存在计算效率问题不能提供及时的诊断反馈。基于贝叶斯网的认知诊断方法可以实现小样本情况下诊断分类,并且能够提供及时的诊断反馈,这对于推进认知诊断在实践中的应用提供了可能。研究尝试使用贝叶斯网络方法进行小样本认知诊断分类,模拟研究表明:贝叶斯网络方法的诊断分类性能优于同样适用于小样本的海明距离法。

中小学教师教学效能感量表编制

为探究适合我国新教育背景下中小学教师教学效能感的结构维度,通过访谈、专家评定并对相关研究进行文献分析,确定了教学策略与设计效能感、动机激发效能感和课堂管理效能感共3个维度,编写了与之对应的22个项目。首先对401名来自全国不同地区、不同年龄段、不同教龄及不同职称的中小学教师进行初测,进行探索性因素分析,形成18个项目组成的正式量表。然后采用该量表对820名中小学教师进行验证性因素分析和信效度分析。经过数据处理和分析,最终量表包含3个维度18道题目,总量表的内部一致性信度及重测信度均为0.95,各维度Cronbach’sα在0.81~0.92之间,量表效度良好。综上,中小学教师教学效能感量表符合心理测量学标准要求,适用于对中小学教师教学效能感的评估。

中介效应检验程序及其应用

讨论了中介变量以及相关概念、中介效应的估计;比较了检验中介效应的主要方法;提出了一个检验程序,它包含了依次检验和Sobel检验.该程序检验的第一类和第二类错误率之和通常比单一检验方法小,既可以做部分中介检验,也可以做完全中介检验.作为示范例子,引入中介变量研究学生行为对同伴关系的影响.

结构方程模型检验:拟合指数与卡方准则

讨论了Hu和Bentler(1998,1999)推荐的检验结构方程模型的 7个拟合指数准则 ,对这 7个指数的历史、特点和表现做了比较详细的述评。指出了他们基于这 7个指数的单指数准则和 2 -指数准则的不足之处。提出了超低显著性水平下的卡方准则 ,并部分重复他们的模拟例子 ,将卡方准则与这 7个指数准则比较 ,结果说明新的卡方准则优于其中的 6个 ,与另一个相当。最后简要说明了应当如何检视拟合指数进行模型检验和模型比较。

有中介的调节变量和有调节的中介变量

研究了有中介的调节效应模型和有调节的中介效应模型,两种模型都涉及到中介变量和调节变量。分别讨论了这两种模型的分析方法,两者基本上都是按中介效应模型的分析步骤,但其中都有一步要做调节效应的分析。还讨论了同时包含有中介的调节变量和有调节的中介变量的混合模型。最后,作为示范例子,用混合模型分析儿童行为对同伴关系的影响,结果发现,如果混合模型中的调节都设定是线性的,那么调节变量对因果关系是二次调节。

调节效应与中介效应的比较和应用

讨论了调节变量的概念和调节效应分析方法,并简要介绍了中介变量的概念和中介效应分析方法。从研究目的、关联概念、典型模型、变量的位置和功能、效应的估计和检验方法等角度,对调节变量和中介变量、调节效应和中介效应以及相应的模型做了系统的比较。作为应用例子,在儿童行为对同伴关系的影响研究中分析和比较了调节变量和中介变量。

求解简化Q矩阵的扩张算法

认知诊断研究中常使用属性与项目的关联矩阵(Q矩阵),其中规则空间模型与属性层次方法涉及简化Q矩阵并给出求解简化Q矩阵的方法.从属性层次结构出发,给出了属性层次结构的可达矩阵与有效项目之间的关系及理论证明.基于向前回归的思想提出了求解简化Q矩阵的扩张算法,在考虑属性层次结构的有效项目数的基础上,与Tatsuoka方法进行了实验比较,并对属性个数为10的情况采用一元线性回归方法为两种方法建立了数学模型,模型中有效项目数为自变量,算法的运行时间为随机变量.经检验,回归效果显著.

类别变量的中介效应分析

在心理学和其他社科研究领域,研究者能熟练地进行连续变量的中介效应分析,但面对自变量、中介变量或(和)因变量为类别变量的中介效应分析,研究者往往束手无策。在阐述类别自变量中介分析方法的基础上,我们建议使用整体和相对中介相结合的类别自变量中介分析方法,并给出了分析流程。以二分因变量为例,讨论了中介变量或(和)因变量为类别变量的中介分析方法的发展过程(即尺度统一的过程),建议通过检验Za×Zb的显著性来判断中介效应的显著性。用二个实际例子演示如何进行类别变量的中介效应分析。最后展望了类别变量的中介效应分析研究的拓展方向。

潜在类别分析技术在心理学研究中的应用

潜在类别分析是通过对类别型的外显变量和潜在变量之间的关系建立统计模型,根据模型参数得到各种潜在类别的具体外在表现的潜在特征分类技术。该分析方法主要应用于心理行为特征的分类、控制认知心理实验中被试个体差异引起的系统误差、评价临床心理诊断的精确性,以及心理测验中的项目分析、信度分析、结构分析等。对此方法的优劣进行分析比较,表明:该方法可以与其他测量理论相结合进一步拓展其在心理测量中的应用,也可在纵向数据和多水平数据中应用。在应用中亦有提升方法技术的空间。

潜变量交互效应分析方法

简要回顾了分析显变量交互效应的常用方法。详细讨论了目前分析潜变量交互效应的主要方法，包括用潜变量的因子得分做回归分析、分组线性结构方程模型分析、加入乘积项的结构方程模型分析和两步最小二乘回归分析，并比较和评价了这些方法的优缺点。最后归纳了潜变量交互效应分析方法的研究趋势，并介绍了新近进展（包括LMS方法和GAPI方法）。

无均值结构的潜变量交互效应模型的标准化估计

潜变量交互效应建模研究近年来有两项重要进展,一是提出了潜变量交互效应模型的标准化估计及其计算公式;二是发现无均值结构模型可以取代传统的有均值结构模型,建模大为简化。但标准化估计是在传统的有均值结构模型中建立的,在简化的模型中同样适用吗?本文在无均值结构模型的框架内,给出了潜变量交互效应模型的标准化形式、计算公式和建模步骤,并通过模拟研究比较了极大似然和广义最小二乘两种估计方法、配对乘积指标和全部乘积指标两种指标类型,结果表明,在计算交互效应的标准化估计时,应当使用配对乘积指标建模,并且首选极大似然估计。

心理学常用效应量的选用与分析

效应量在量化方面弥补了零假设检验的不足。除了报告检验结果外,许多期刊还要求在研究报告中包括效应量。效应量可以分为三大类别:差异类、相关类和组重叠类,它们在不同的研究设计(如单因素和多因素被试间、被试内和混合实验设计)或在不同的数据条件下(如小样本、方差异质等)可能有不同的计算方法和用法,但许多效应量可以相互转换。我们梳理出一个表格有助应用工作者根据研究目的和研究类型选用合适的效应量。

基于阶层线性理论的多层级中介效应

本文介绍了三种常见的多层级中介效应模型,并根据阶层线性理论和依次检验回归系数的方法,详述了多层级中介效应的检验步骤以及中介效应量的估计方法,在2-1-1和1-1-1中介效应模型中,推荐采用对层1自变量按组均值中心化,同时将组均值置于层2截距方程式的中心化方法,以实现组间和组内中介效应的有效分离。本文还展望了多层级中介效应模型的拓展方向,即多层级调节性中介模型和多层级结构方程模型;以及检验方法的拓展,即Sobel检验和置信区间检验。

人机交互中认知负荷变化预测模型的构建

设计模拟的人机交互实验,分析持续作业过程中认知负荷在评估指标上的变化;采用Elman神经网络和BP神经网络二种建模方法,探索人机交互过程中认知负荷变化预测建模的构建方法。结果显示:持续作业中认知负荷在主任务反应时、主任务正确率、注视时间、注视次数4个评估指标上变化显著;在心理努力、任务主观难度2个评估指标上变化不显著;Elman神经网络和BP神经网络两种预测模型可以对不同作业时间段认知负荷在评估指标上发生的变化进行预测;再结合认知负荷的综合评估模型,可实现对不同作业时间段个体认知负荷水平等级进行分析。

多项式回归与一致性研究:应用及分析

本文介绍了多项式回归的分析方法,讨论并验证了它相比传统的差异分数分析法在检验一致性假设中的优势。针对目前该方法在国内应用方面的缺失状况,本文从分析基准、理论推导、分析步骤和假设检验等方面完善了多项式回归与响应面分析相结合的应用分析框架。最后,本文以个人-组织价值观一致性对员工情感性变革承诺的影响研究为例,对分析框架的具体应用进行了说明。结果表明,被传统差异分数很好支持的一致性效应并不一定完美,新的分析框架能够揭示更多的有用信息并给管理实践带来更具体而准确的引导。