常见的类别变量的有调节的中介模型分析

社科研究领域常用到类别变量的中介和调节效应分析。如果中介和调节整合在一起,当自变量或调节变量为类别变量时,应当如何进行有调节的中介效应分析呢?以两阶段被调节的中介模型为例,详述了类别自变量或类别调节变量的有调节的中介效应分析的方法,接着用实际例子演示如何进行分析,并给出了相应的Mplus程序。最后展望了未来的拓展方向,包括模型拓展、变量拓展(二分因变量)和类别变量的编码拓展。

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。

类别变量的结构方程模型及其应用

目的探讨类别变量的结构方程在实际问题中的应用。方法运用LISREL软件中的类别变量分析技术,对452个关于生活方式与健康的调查样本进行了结构方程模型分析。结果量表中反映生活方式的8个条目一致地聚合为生活方式这一潜在因子,此因子与抑郁和焦虑呈现显著负相关关系,表明生活方式越健康产生精神障碍的几率就越低。结论观测变量的类型是结构方程建模必须予以重视的关键要素之一。

两类常见的类别变量调节效应分析

类别变量在心理学和其他社科研究领域经常遇到,当自变量或调节变量为类别变量时,应当如何分析调节效应呢?详述了多类别变量的被试间设计和两水平被试内设计(因变量重复测量2次)的调节效应分析方法,并给出了分析流程。先进行调节效应的显著性检验,后用选点法或Johnson-Neyman法进行简单斜率检验。多类别变量被试间设计的简单斜率检验是先进行整体检验,后进行配对检验。用两个实际例子演示如何进行类别变量的调节效应分析,最后展望了两类设计的类别变量调节研究的拓展方向,例如更复杂的类别变量的调节模型等。

关于含顺序类别解释变量的Logistic回归模型研究

基于哑变量线性变换,结合BIC提出一种渐近相合的探测Logistic回归模型中顺序类别解释变量的伪分类方法,并给出了相应的伪分类筛选算法。通过建立定理严格证明该方法所得到的相合性等统计性质。随后进行了统计模拟试验,并对模拟结果进行了对比,验证了所提出方法的相合性。通过中学生体质测试实际数据的案例分析,对所提出方法的可行性和实用性进行了验证,数据分析结果显示,该方法能够有效地筛选出Logistic回归模型中顺序类别解释变量的伪分类。

含顺序类别自变量的中位数惩罚回归及应用研究

中位数回归不对误差项分布做过强假设且对异常值不敏感,可以提高回归模型的稳健性。自适应LASSO进行变量选择时对自变量采用有差别的惩罚系数,避免了系数的过度压缩。对于含有顺序类别自变量数据进行回归建模时,考虑到此类自变量中伪分类的存在。构建了一种通过哑变量的线性变换,并结合自适应LASSO惩罚的中位数回归方法。该方法不仅能够进行变量选择得到稳健的估计结果还能进行伪分类的识别与融合。通过2个实际数据验证了该方法的可行性和有效性。

一种特征变量广义预测控制方法

针对一类具有统计运动规律的复杂生产过程系统难以控制问题,提出了一种新的广义预测控制方法,即直接利用特征向量而非状态变量,通过工况模式所属类别的变化来描述系统的动力学特性,进行控制器设计.在前期二维工作的基础上,将该方法推广到高维.以三维情形为例,根据安阳钢铁厂400烧结机的实际工况数据,首先提取工况特征变量并进行模式类别划分,其次通过定义描述模式运动的变量来建立系统的预测模型,最后根据新变量进行广义预测控制.研究结果表明:该方法能够有效描述系统的统计特性,并根据实际工况数据及预测模型直接辨识得到控制器中的参数,对系统进行了有效的控制,解决了该类系统难以控制问题.

社会学量化研究控制变量方法的反思与超越

受制于可操作性、研究伦理等问题,社会科学量化研究者一般借助统计隔离方法来应对内生性问题,其中,控制变量是最常见的方法。以社会学量化研究为例,对近十年发表于《社会学研究》上的149篇定量文献的分析发现:控制变量是社会学量化研究使用率最高的统计隔离方法,使用率为88.59%。但在使用中普遍存在变量纳入的滥用化、变量选择的趋同化和变量分析的浅薄化等失范问题,这是社会学定量研究泛化、能力弱的根本原因。根据第三方变量的作用形式可以总结出三种基本类型:形式为X→Z1→Y的中介因子、形式为X←Z2→Y混沌因子和形式为X→Z3←Y对撞因子。其中,混沌因子需要控制,借以实现研究者准确评估核心变量之间真实因果关系的目的;对撞因子则不适合,予以强行控制的结果是造成虚假因果;而对中介因子的控制是否合适需要视具体情况而定,假如是完全中介,控制中介因子的后果是完全阻断X到Y的信息传递路径,导致两者不相关,而如果是部分中介,则可以通过控制中介因子评估X与Y的直接因果效应。对第三方变量作用形式的判定是规范控制变量方法使用的首要步骤,不能仅仅因为某个变量同时与核心变量X和Y都有关联就认为它是混沌因子而加以控制,否则可能不仅没有降低反而增加模型的混沌效应。新出现的机器学习建模方法可以帮助研究有效识别变量类型,推动控制变量方法使用的规范化。

基于区间数度量的运动模式建模与控制

针对一类复杂的生产过程,本文作者在前期研究成果中,提出了基于运动模式的建模方法与控制方法的思想.针对该方法中模式类别变量的度量问题,本文提出采用区间数来度量模式类别变量,进而提出了一种基于区间数度量的运动模式建模与控制方法.首先,采用K均值聚类算法对收集的足够长时间内的工况数据进行聚类,得到C个模式类别,进而构成模式刻度"空间".为了描述模式的运动,本文提出了带输入的区间自回归模型(IARX).在此基础上,采用IARX模型建立模式类别变量的控制模型并给出了相应的控制算法.最后,以烧结生产过程为例验证了本文所提建模与控制方法的有效性.

国内调节效应的方法学研究

在心理学和其他社科研究领域,大量实证文章建立调节效应模型,以分析自变量对因变量的影响是如何随着调节变量的变化而改变。过去10多年,调节效应分析成了方法学研究的一个热点。从显变量的调节效应、潜变量的调节效应、多层数据的调节效应、基于两层回归模型的单层调节分析、纵向数据的调节效应、调节和中介的整合模型六个主题系统地总结了国内调节效应分析的方法学研究的发展历程。最后对调节效应的未来研究方向做了讨论和拓展。

基于模式运动的一类复杂生产过程的状态反馈渐近稳定性

针对基于模式运动描述的一类复杂生产过程的稳定性,给出了系统稳定的定义,提出了分析与判断系统渐近稳定的方法和充分条件.首先,介绍了基于模式运动的控制系统动力学描述方法.针对描述方法中的强非线性的分类、度量映射难以采用可运算函数描述的问题,推导并建立了相应的控制系统非线性状态空间模型.然后,利用李雅普诺夫稳定性理论研究了在状态反馈控制下时间离散、状态离散的非线性系统渐近稳定的充分条件,建立了系统输出的类别划分、状态空间模型的线性部分系统矩阵与系统渐近稳定的关系.最后,采用烧结机实际生产数据与非线性数值算例对该方法进行了仿真实验,结果验证了所提条件的有效性.

专栏导语

中国国家治理的过程及逻辑近年来吸引了来自不同学科的研究者的注意力,尤其是中共十八大报告明确提出要提升国家治理能力,更是进一步把中国国家治理的有关的研究推上了学术界和实务界的前台。新近的研究试图进入中国政府和政治运作的真实世界,"寻找能够将社会经济诸领域的结构要素统合起来,并形成具体运行机制的线索"(渠敬东,2012:114),希望"能牵一发而策动全身,发现社会总体运行的内在规则"(渠敬东,2012:114)。随着众多学者的努力,一些具备上述特征的"线索"被抽象出来。

国内中介效应的方法学研究

中介效应可以分析自变量对因变量的影响过程和作用机制,已成为分析多个变量之间关系的一种重要统计方法。最近20年,中介效应成了研究方法的一个热点。从中介效应的检验方法、效应量、类别变量的中介效应检验、纵向数据的中介效应检验和模型拓展(包括多重中介、多层中介、有调节的中介和有中介的调节模型)五个方面系统总结了国内中介效应的方法学研究的发展历程。最后对中介效应的国外方法学研究进展和中介效应的未来研究方向做了讨论和拓展。

区分类别与维度:Taxometric分析法简介

心理结构是间断的类别还是连续的维度一直是心理学界争议的一个重要问题。用于探索变量类别和维度属性的统计方法有多种,其中由Paul Meehl及其同事开创和发展的类别测量学(Taxometric)分析法在精神病理学和人格心理学研究中使用最多。该方法以切点一致动力学(Coherent Cut Kinetics,CCK)为统计基础,是一组包含十多种程序的程序群,文章介绍了几种常用的分析程序(MAMBAC、MAXEIG和LMode)以及使用过程中需要考虑的问题。文章最后对Taxometric分析法的优缺点进行了简要讨论。

昆明市低收入住区居民的潜在类别分析

本文对昆明市主城区内的典型低收入住区进行了实地问卷调查,应用潜在聚类分析方法,对城市低收入人群内部的异质性特征进行了分析。潜在聚类分析将低收入人群划分为5类,各类人群在贫困深度、脆弱性、致贫因素和脱贫能力等方面,表现出显著的差异性。在此基础上,对各类人群进行了命名,并结合抽样访谈分析差异性的产生原因。研究结果为深入分析城市贫困的深层次机制问题提供基础;也能够帮助政府针对不同类型人群的特征,制定并实施精准、有效的贫困应对措施。

基于区间T-S模糊模型的运动模式预测

针对一类复杂的生产过程,提出一种基于运动模式的预测模型.针对该方法中模式类别变量的度量问题,提出采用区间数对定义在模式运动"空间"上的模式类别变量进行度量.为了描述模式在模式运动"空间"的运动,对作者先前提出的区间T-S模糊模型进行了改进,并采用改进后的区间T-S模糊模型建立基于模式类别变量的预测模型.最后,以烧结生产过程实际运行数据为例验证了所提出建模方法的有效性.

基于多维区间T-S模糊模型的多维运动模式预测

与传统的在欧氏空间建立系统动力学模型不同,基于运动模式的建模是在模式运动空间中刻画系统的动力学特性.首先,提出一种基于粒子群优化和四叉树空间划分的多维模式运动空间的构建方法,为了定量描述多维模式的运动,采用多维区间数度量多维模式类别变量;然后,定义一种多维区间T-S模糊模型,并以此构建多维运动模式的预测模型;最后,以烧结生产过程的实际数据为例,验证了所提出预测模型的有效性.

基于模式的建模与自适应控制

针对一类复杂生产过程,提出了一种利用模式的运动来描述系统动力学特性与控制的新方法.方法不同于传统的如输出方程或状态空间模型等建模方法.首先根据实际工况数据利用聚类算法来获得工况模式类别的划分,以这些类别作为空间刻度构造＂模式运动空间＂.然后在此空间上定义描述模式运动的变量—模式类别变量,并建立了基于模式类别变量的预测模型及控制模型,给出了基于模式类别变量的自适应控制方法.最后根据安阳钢铁厂400烧结机的实际工况数据进行了仿真,取得了满意的结果,验证了该种方法的可行性.

网络安全态势感知及其相关技术

网络安全态势感知是在大规模网络中,对能够引起网络安全状态发生变化的安全要素进行获取、理解以及预测未来的趋势。网络安全态势感知强调一种整体的状态趋势,是一个宏观的概念,它运用数据融合技术,通过对影响网络安全态势多种因素的融合,提供全面而宏观的网络安全状态映射,从而加强对网络的理解与控制,同时,它为网络风险评估提供支持,给出网络安全状态的评估及预测结果,从而为网络安全管理提供及时准确的决策依据。