支持产品设计全过程和全性能的潜模型理论

针对现有产品设计中信息不全和无法满足并行设计渐进的动态需求问题,以传统逻辑论和信息论中的潜模型理论为基础,结合产品设计进程中变量、目标与约束等信息的扩张过程,提出了产品设计广义潜模型与狭义潜模型理论。采用复杂函数的多阶段分解法和置信度建序法,实现了传统函数的潜模型改造,将传统的面向单点的产品信息模型扩展为面向进程的过程模型,并提出了基于敏度分析的设计导向机制与潜模型的有效推理运行机制,为该理论的实际应用奠定了基础。最后,以挖掘机设计目标为例,进行了函数改造说明。

基于Petri网的产品潜模型建模研究

在产品设计过程中,不完全、不及时的信息会成为整个设计中的瓶颈。为此,以产品潜模型理论为基础,对原有的知识表达及推理进行改造,并以Petri网为工具对设计过程进行管理,从而使整体设计流程在处理扩展信息时更为智能化、主动化。最后通过项目中涉及到的实例来说明基于Petri网的潜模型能满足企业在产品设计上复杂的需求。

潜模型

为研究在不完全信息下的推理问题，本文在一阶语言上引入了部分解释与潜模型的概念，重点研究了潜模型的模型论性质，潜模型具有模型的许多重要的性质，它几乎可以象模型一样地进行推理，并且不依赖于信息扩张的顺序任意地逼近一个模型．潜模型的序关系与模型扩张的序关系构成一个连续的链．因而潜模型可以作为所谓“晚到信息、部分信息推理”的数学基础．

基于潜类别增长模型分析老年帕金森病患者用药依从性轨迹及影响因素

目的:利用潜类别增长模型(latent class growth model,LCGM)分析老年帕金森病患者用药依从性轨迹,并验证其影响因素。方法:对124例原发性老年帕金森病患者进行12个月随访调查,调查工具包括一般资料调查表和Morisky用药依从性量表。通过潜类别增长模型识别患者用药依从性轨迹,采用有序多分类Logistic回归分析用药依从性轨迹的影响因素。结果:老年帕金森病患者用药依从性分为“高-持续型”“中-下降型”和“低-下降型”3种类型,且该3种类型文化程度、工作状态、用药种类、智力状态比较,差异有统计学意义(P<0.05)。有序多分类Logistic回归显示,工作状态、用药种类、智力状态是患者用药依从性轨迹的影响因素(P<0.05)。结论:老年帕金森患者用药依从性分为3种轨迹,工作状态、用药种类和智力状态是用药依从性轨迹类别的影响因素。

基于潜在类别选择模型的MaaS套餐偏好异质性分析

出行即服务(MaaS)旨在为用户提供一个集成信息、预定和支付的单一数字平台。MaaS还可以为用户提供各种产品,其中包括捆绑式的MaaS套餐,将多种交通方式结合并以一站式的方式提供给用户。为了探讨出行者对MaaS套餐的需求和偏好,通过对上海312名受访者进行调查,使用潜在类别选择模型(LCCM)分析不同群体之间偏好的异质性。识别3个潜在类别,不同类别具有不同的MaaS套餐偏好和个体特征。结果表明,个体偏好存在显著的异质性。年龄、收入、受教育程度和当前出行行为都在个人购买决策行为方面发挥着重要作用。研究结果为MaaS运营商和政策制定者识别潜在人群和设计可行的MaaS套餐方案提供参考,以帮助提升用户出行体验和更广泛的采用与推广MaaS。

基于潜变量增长混合模型的鼻咽癌同步放化疗患者心理一致感变化轨迹分析

目的探讨鼻咽癌(nasopharyngeal carcinoma,NPC)患者同步放化疗期间心理一致感的纵向发展轨迹,分析其影响因素。方法2022年11月至2023年6月,便利抽样选取广西某三级甲等综合医院同步放化疗患者225例作为研究对象,在放疗第1次、15次、30次时采用一般资料调查表、症状困扰量表、心理一致感量表-13对其进行调查,使用潜变量增长混合模型识别其心理一致感发展轨迹,采用Logistic回归分析其影响因素。结果NPC同步放化疗患者,其心理一致感存在3种轨迹,分别为持续低平组(20.00%)、持续下降组(28.00%)、持续上升组(52.00%)。Logistic回归分析显示,症状严重程度、年龄、学历、居住地、照护者和肿瘤分期是鼻咽癌患者心理一致感的独立影响因素(均P<0.05)。结论鼻咽癌同步放化疗患者心理一致感存在群体异质性,应基于患者心理一致感变化轨迹有针对性地进行评估和干预。

潜分类增长模型在获得性免疫缺陷综合征动态防控策略中的应用进展

在不同群体中获得性免疫缺陷综合征(以下简称“艾滋病”)的防控需求具有显著的异质性,这为制订和实施防控策略带来了极大挑战。动态评估不同群体的异质性和疾病进展轨迹至关重要。潜分类增长模型是将纵向数据拟合为不同发展轨迹的N个亚组,以识别和分析不同亚组的发展轨迹,从而为疾病的防控策略提供新视角。潜分类增长模型在艾滋病防控领域的应用中显现出显著优势,尤其在深入理解和分析艾滋病流行病学特征、风险行为、心理研究、检测的异质性和动态变化等方面,总结其优势和局限可为艾滋病的精准防控提供科学依据。

大学生强迫症状的发展轨迹:一项潜变量增长模型分析

背景大学生是强迫症状的高发群体,已有大量横断面研究考察大学生强迫症状的整体发展趋势,但缺少对于大学生强迫症状发展轨迹的研究。目的通过纵向追踪的方式,考察大学生强迫症状的发展轨迹及影响因素。方法采用整群随机抽样的方法,选取新疆师范大学大一学生为研究对象,使用症状自评量表(SCL-90)中的强迫症状分量表与焦虑分量表对大学生进行为期3年的3次追踪测试,第一次施测时间为2020年11月(T1),第二次施测时间为2022年3月(T2),第3次施测时间为2023年3月(T3)。对调查结果使用潜变量增长模型进行数据分析。结果采用同时参与3次测量的3289份有效被试数据进行数据分析。3289名大学生中女性1966人(59.8%),汉族2352人(71.5%),首次施测平均年龄(21.0±0.7)岁。大学生焦虑得分分别为:T1(1.48±0.51)分,T2(1.38±0.45)分,T3(1.33±0.43)分;强迫症状得分分别为:T1(1.75±0.58)分,T2(1.66±0.55)分,T3(1.53±0.53)分。Pearson相关分析结果显示,各时间点大学生强迫症状与焦虑均存在正相关关系(P<0.05)。无条件线性模型结果显示拟合良好,模型截距显著>0(P<0.001)、斜率显著<0(P<0.001),截距与斜率之间呈负相关(r=-0.033,P<0.001),表明大学生强迫症状得分呈现下降趋势,起始水平越高下降速度越快。纳入性别协变量(赋值:男=0,女=1)后,发现性别对截距具有正向预测作用(β=0.105,P<0.001),对斜率的预测作用无统计学意义(β<0.001,P>0.05),即女大学生强迫症状起始水平高于男大学生,下降速度不存在差异。纳入焦虑协变量后,发现各时间点焦虑正向影响强迫症状(P<0.001),性别对斜率具有正向预测作用(β=0.017,P<0.05),对截距的预测作用无统计学意义(β=0.012,P>0.05),即控制焦虑的影响后,女大学生强迫症状的下降速度低于男大学生。结论大学生强迫症状随年级升高而下降,高起始水平不一定带来长期困扰。焦虑阻碍强迫症状的缓解,并更大程度地影响女大学生强迫症状的出现及男大学生强迫症状的下降速度。

基于潜在剖面模型分析产后抑郁高危人群的影响因素

目的采用潜在剖面模型(latent profile model,LPM)寻找产后抑郁的最优分类,了解各潜在类别在产后总人群中的比例,探讨产后抑郁高危人群的影响因素。方法选择银川市和中卫市4所医院产科529例产妇为研究对象,采用爱丁堡产后抑郁量表(Edinburgh postnatal depression scale,EPDS)进行产后抑郁调查,LPM分析产后抑郁的潜在剖面最优分类,Logistic回归分析产后抑郁潜在类别的影响因素。结果LPM分析显示,产后抑郁分为2个潜在类别,根据其得分特征将其命名为低危型[(3.500±2.477)分,占比58.0%]和高危型[(11.550±3.189)分,占比42.0%]。多因素Logistic回归分析显示,婆媳关系(OR=2.088,95%CI:1.055~4.132,P=0.035)、产前抑郁(OR=3.587,95%CI:1.456~8.839,P=0.006)是产后抑郁高危型的危险因素,丈夫文化程度(OR=0.306,95%CI:0.108~0.864,P=0.025)、产妇年龄(OR=0.283,95%CI:0.129~0.623,P=0.002)是产后抑郁高危型的保护因素。结论2个潜在类别是产后抑郁的最优分类模型,婆媳关系、产前抑郁、丈夫文化程度和产妇年龄对产后抑郁高危型有影响,且产前抑郁与产后抑郁的关联性最强。

基于潜变量混合增长模型预测颅内动脉瘤手术患者治疗依从性的影响因素

目的基于潜变量混合增长模型(LGMM)分析颅内动脉瘤(IA)手术患者治疗依从性的影响因素。方法选取接受IA手术的150例患者为研究对象。收集患者一般资料,采用治疗依从性量表评估患者依从性。应用LGMM预测IA术后患者治疗依从性的变化轨迹,并通过多因素Logistic回归分析法分析IA患者治疗依从性的影响因素。结果本研究共回收有效问卷138份,有效问卷回收率为92.00%。IA术后患者治疗依从性得分为(5.18±1.59)分。经LGMM拟合后,选取3个潜在剖面。依从性好的患者为37例(26.81%),依从性中等的患者为42例(30.43%),依从性差的患者为59例(42.75%)。依从性好患者的潜在剖面类别归属概率矩阵为97.29%,依从性中等患者为95.24%,依从性差患者为98.31%。依从性差患者中年龄为30~50岁、初中及以下文化水平、合并2种及以上疾病、自费(医疗费用)和Hunt-Hess分级为Ⅲ级者占比高于依从性好患者和依从性中等患者,差异有统计学意义(P<0.05)。年龄30~50岁、Hunt-Hess分级为Ⅲ级、合并2种及以上疾病、文化程度为初中及以下、自费(医疗费用)是治疗依从性的影响因素(P<0.05)。结论IA手术患者治疗依从性较低,且存在异质性。年龄为30~50岁、初中及以下文化水平、合并2种及以上疾病、医疗费用支付方式为自费以及Hunt-Hess分级为Ⅲ级均为IA手术患者依从性的影响因素。

基于潜类别增长模型的脑梗死患者功能独立性变化轨迹及影响因素分析

目的基于潜类别增长模型和多元线性回归探讨脑梗死患者功能独立性的变化轨迹与影响因素。方法以国际功能、残疾和健康分类(ICF)框架为基础,采用潜类别增长模型分析脑梗死患者功能独立性变化轨迹。运用多元线性回归分析方法对患者的生理、个人和环境因素进行全方位评估,分析其对脑梗死患者功能独立性的影响。结果脑梗死患者功能独立稳定型占54.0%,功能独立成长型、功能独立衰退型分别占18.0%、28.0%。多元线性回归分析显示,脑梗死患者肌力、体重指数(BMI)、NIHSS评分、改良Barthel指数(MBI)、居住适应、出行便利、婚姻状况是脑梗死患者功能独立性水平的影响因素,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论通过深入理解ICF框架,在制定脑梗死患者康复策略时,应充分考虑功能独立性的影响因素,并根据患者的功能独立性变化轨迹制定个性化、全方位的康复计划,不仅有助于提高脑梗死患者的功能独立性,还可有效改善其生活质量。

基于潜在狄利克雷分布主题模型的初产妇产后健康信息需求研究

目的运用潜在狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)主题模型深入挖掘即时社交平台产后母婴保健信息需求。方法2023年1—6月提取产后延续性护理微信群内文本数据,通过数据清洗、分词和LDA主题模型构建,分析文本数据所蕴含的需求主题。结果LDA主题模型将所提取的23531条文本数据划分为8个主题:婴儿健康状况、婴儿喂养状况、婴儿日常护理、生长发育、母婴健康体检、疫苗接种、产后恢复、社会支持和同伴经验分享。结论基于自然语言的信息需求分析能获取客观全面的产后母婴健康信息需求,为医疗机构开展全面、精细化的产后健康指导提供参考。

二阶潜增长模型标度方法及其可比的一阶潜增长模型

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。

潜在类别模型在出血性中风辨证分类研究中的应用

目的评价潜在类别模型在出血性中风辨证分类研究中对于潜在证候类型探索的效果。方法利用R软件poLCA包,采用潜在类别模型对480例出血性中风患者的62条证候要素信息进行建模分析,筛选合适的适配模型,提取各潜在类别中包括的证候要素,定义各潜在类别的证候类型,并对患者进行分类预测。结果通过比较选择了潜在类别数为3的模型,将62条证候要素汇聚成了中脏腑脱证、中脏腑闭证之中脏、中脏腑闭证之中腑3个潜在证候类型,并通过预测将480名患者分别归到3个亚组,人数分别为237、165、78人。结论潜在类别模型可以探索出血性中风的潜在证候分类,分类结果符合中医理论,在出血性中风辨证分类研究中,可将其分类结果作为参考。

基于潜变量增长模型的大学生利他行为变化轨迹

目的:了解大学生利他行为的变化轨迹以及自我同情对利他行为变化的影响。方法:选取913名高校新生进行3次纵向追踪,每次间隔1年。采用大学生利他行为问卷(ABQ-CS)和大学生自我同情问卷(SCQ-CS)测量利他行为和自我同情水平,采用潜变量增长模型分析利他行为的变化轨迹和自我同情对利他行为变化的影响。结果:大学3年期间大学生的ABQ-CS得分呈下降趋势(P<0.01);3年间女生ABQ-CS得分均高于男生(均P<0.01);ABQ-CS得分的初始水平和变化速度有个体间差异(P<0.01);相关分析结果显示,截距和斜率呈负相关(r=-0.46,P<0.01);3个时间点的SCQ-CS得分分别可以正向预测3个时间点的ABQ-CS得分(β=0.53、0.51、0.54)。结论:大学生利他行为水平呈线性下降趋势,女生利他行为水平高于男生;较高的自我同情水平对当时大学生利他行为的上升具有促进作用。

从“变量中心”到“个体中心”:潜变量混合模型基本原理及其应用

传统以变量为中心的研究方法假设样本同质,在这一假设不成立时,使用以个体为中心的研究方法显得尤为重要。潜变量混合模型是一类典型的以个体为中心的研究方法,在探索群体异质性方面展现出独特的优势。以潜在类别模型、潜在剖面模型、潜类别增长模型和增长混合模型为例,介绍常见潜变量混合模型的基本原理及分析步骤。随后,通过实例展现了潜变量混合模型在数据处理中的应用。最后,提出了未来的研究方向。

心理素质与高中新生入学转变期焦虑变化轨迹的关系——基于潜变量增长模型的分析

本研究采用整群抽样的方式选取了成都市某中学的306名高中新生,对其进行了历时一个学期共四次的问卷追踪测试。采用潜变量增长模型,探究了入学转变期内高中新生焦虑情绪的动态变化轨迹及其影响因素。结果显示:在入学的第一个学期内(1)高中新生焦虑情绪呈线性增长;(2)虽然在入学第一周时测得的焦虑初始水平上不存在显著的性别差异,但男生的焦虑情绪在随后四个月内的增长速度显著快于女生;(3)此外,新生的心理素质对其焦虑情绪的初始水平及增长速度具有显著的预测作用,也就是说,具有较高心理素质水平的新生,会表现出较低的焦虑情绪初始水平以及较慢的增长速度。

小学儿童口语词汇知识的发展轨迹及其对阅读能力的预测:一个潜变量增长模型

对149名小学一年级汉语儿童的口语词汇知识进行历时6年8次的追踪测试,采用潜变量增长模型探索了小学儿童口语词汇知识的发展轨迹,并在控制相关变量后,考察了口语词汇知识的起始水平和发展速度对儿童六年级时阅读能力的预测作用。结果发现:(1)小学儿童的口语词汇知识呈持续地非线性增长,其中三年级和五年级是儿童口语词汇知识发展的快速增长时期,儿童之间的个体差异表现出差异稳定的发展模式;(2)控制一般认知能力和相关阅读认知技能后,口语词汇知识的起始水平和发展速度均可显著预测六年级时的阅读准确性、阅读流畅性及阅读理解,且对阅读准确性和阅读理解的预测比对阅读流畅性的预测更强;相对于起始水平,口语词汇知识的发展速度对阅读能力的预测作用更强。

基于潜变量增长模型的直肠癌低位前切除患者术后症状发展轨迹研究

目的分析直肠癌低位前切除患者术后症状评估的随访数据,探究其术后症状评分变化轨迹及影响因素,为制定针对性干预策略提供参考依据。方法采用便利抽样法,选取浙江省肿瘤医院2019年7月至2020年6月行直肠癌低位前切除术的患者,共122例。收集患者术后4个时间点的症状评估数据,利用Mplus工具构建2类无条件潜变量增长模型,选取最优拟合模型,确定直肠癌低位前切除患者术后症状发展轨迹,并在最优模型的基础上构建时间不变潜变量增长模型,观察协变量对直肠癌低位前切除患者术后症状变化轨迹的影响。结果除社会心理症状以外,一般症状、排便症状、排尿症状、性生活相关症状和症状总评分都呈非线性二次增长趋势,但二次增长时间不同。结论医护人员应关注直肠癌低位前切除患者术后症状发展轨迹,将排便症状与性生活相关症状作为术后12个月内患者的症状管理重点,建立相应管理方案,进行预见性护理及干预,促进患者康复。

潜在类别模型的原理、步骤及程序

潜在类别分析和潜在剖面分析相应的模型统称为潜在类别模型,它是根据个体在观测指标上的不同反应模式将其进行分类,从而达到识别群体异质性的一类统计方法,在教育学、心理学等社科领域日益受到应用研究者的关注。然而现有的中文文献对此类模型的统计原理和分析步骤的介绍不易为教育研究工作者所接受。本文系统讲述潜在类别模型的基础知识、统计原理、分析步骤和Mplus程序,厘清潜在类别模型的后续分析所涉及的多种方法和选用策略,有助于增进应用研究者对潜在类别模型的原理理解和方法掌握,推动潜在类别模型在教育研究中的应用。