新世纪20年国内结构方程模型方法研究与模型发展

新世纪前20年,国内结构方程模型(SEM)方法研究主要涉及5个主题:模型发展、参数估计、模型评价、测量不变性及特殊数据处理,特别是模型发展方面(即SEM的各种变式)有较多成果。对每个主题,在简述背景知识的基础上,系统总结了方法学研究发展及成果。最后也讨论了SEM的国外方法学研究进展和未来研究方向。

国内追踪数据分析方法研究与模型发展

追踪研究因其可以得到比横断研究更有说服力的变量关系论证,在心理学等科学中具有重要地位。梳理国内以心理学为主的相关领域中追踪数据分析方法研究的发表现状、主要解决的研究问题和模型发展。追踪研究可以进行均值差异比较、分析多变量相互影响、描述总体发展趋势及差异和探究心理动态变化过程。近20年的研究热点和发展思路也集中在上述研究问题当中,特别是总体发展趋势及差异、多变量相互影响、总体发展趋势与多变量相互影响的融合、追踪研究设计、缺失数据等议题上。最后,比较国内外研究的差异,并结合交叉学科对国内追踪研究未来发展做出展望。

新世纪20年国内测验信度研究

随着验证性因子分析模型的应用,信度研究进入了崭新的发展阶段。新世纪前20年国内有关测验信度的研究有三条发展主线。一是基于验证性因子模型的信度发展,包括同质性系数、合成信度、最大信度等;二是数据类型的拓展,包括两水平和追踪数据的信度;三是信度用途的拓展,如评分者信度、编码者信度等。对于通常的测验(题目之间的测量误差不相关),如果α系数够高,信度就够高;否则使用合成信度。如果一个统计模型中所有变量的合成信度都很高(超过0.95),使用显变量建模与使用潜变量建模的结果差别不大;否则,使用潜变量建模较好。

新世纪20年国内假设检验及其关联问题的方法学研究

新世纪20年来国内假设检验方法学研究内容可分为如下几类:零假设显著性检验的不足、p值的使用问题、心理学研究的可重复性问题、效应量、检验力、等效性检验、其他与假设检验关联的研究。零假设显著性检验已经发展成一套组合流程:为了保证检验力和节省成本,实验研究需要做先验检验力分析预估样本容量,但问卷超过160人在传统统计中就没有必要这样做。当拒绝零假设时,应当结合效应量做出结论。当不拒绝零假设时,需要报告后验检验力;如果效应量中或大而检验力不够高,则可增加被试再行分析,但这一过程应主动披露,报告最后的实际p值并对可能犯的第一类错误率做出评估。

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。

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。

有调节的多层中介效应分析

多层中介和多层调节效应分析在社科领域已常有应用,但如果将多层中介和调节整合在一起,可以产生2(多层中介类型)×2(调节变量的层次)×3(调节的中介路径)共12种有调节的多层中介模型。面对有调节的多层中介效应分析,研究者往往束手无策。详述了基于多层线性模型的12种有调节的多层中介的分析方法和基于多层结构方程模型的4类有调节的多层中介分析方法,包括正交分割法,随机系数预测法,潜调节结构方程法和贝叶斯合理值法。这四类方法的核心议题在于如何处理潜调节项。当样本量足够大时,建议使用潜调节结构方程法。随后用一个实际例子演示如何进行有调节的多层中介效应分析并有相应的Mplus程序。最后展望了有调节的多层中介效应分析研究的拓展方向。

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。

纵向数据的调节效应分析

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。

中文版电子游戏特质心流量表在大学生群体中的信效度

目的:对电子游戏特质心流量表(Video Game Dispositional Flow Scale, VGDFS)进行中文修订,并检验其在中国大学生群体中的信效度。方法:在大学生群体中发放问卷1182份,回收有效问卷845份,另用网络游戏成瘾量表、手机游戏心流体验量表作为效标,4周后随机抽取68名大学生进行重测。结果:(1)探索性因子分析发现,中文版电子游戏特质心流量表共包含27个项目,可分为9个因子,累积方差贡献率为87.45%;(2)验证性因子分析显示数据拟合良好(χ2/df=2.58, CFI=0.97, TLI=0.96, RMSEA=0.05, SRMR=0.04);(3)量表的α系数为0.94,重测信度为0.81。(4)电子游戏特质心流与手机游戏心流(γ=0.64, P<0.01)和网络游戏成瘾(γ=0.51, P<0.01)呈显著正相关。结论:电子游戏特质心流量表中文版在大学生样本中具有良好的效度和信度,可以用于大学生电子游戏特质心流的测量。