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非连续性与异质性——多阶段混合增长模型在语言发展研究中的应用 被引量:3
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作者 刘源 刘红云 《华东师范大学学报(教育科学版)》 CSSCI 北大核心 2018年第1期137-148,共12页
多阶段混合增长模型(Piecewise Growth Mixture Modeling,PGMM)是近几年新兴的同时关注群体的发展阶段非连续性和潜在异质性的统计模型。它将多阶段增长模型和潜类别增长模型进行整合,可以描述同时存在发展转折点和不同发展类别的描述... 多阶段混合增长模型(Piecewise Growth Mixture Modeling,PGMM)是近几年新兴的同时关注群体的发展阶段非连续性和潜在异质性的统计模型。它将多阶段增长模型和潜类别增长模型进行整合,可以描述同时存在发展转折点和不同发展类别的描述群体增长趋势的数据。文章以早期儿童的追踪研究(幼儿园版)为例,运用PGMM模型探索其增长趋势,得出:(1)两阶段混合增长模型能最有效地描述学生阅读能力的发展,转折点在一年级,随着年龄的增加,发展速度变慢;(2)发展趋势分为三类,大部分个体起点低、发展快,小部分个体起点高、发展慢,到三年级以后两个类别差距越来越小,另一部分整体发展都比较缓慢;(3)教师对学生行为的评价比父母的评价更能有效预测学生阅读成绩的类别和趋势。 展开更多
关键词 多阶段混合增长模型(PGMM) 非连续性 潜在异质性 模型拟合
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