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基于概化理论的方差分量变异量估计 被引量：16
1
作者 黎光明 张敏强 《心理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2009年第9期889-901,共13页
概化理论广泛应用于心理与教育测量实践中,方差分量估计是进行概化理论分析的关键。方差分量估计受限于抽样,需要对其变异量进行探讨。采用蒙特卡洛(Monte Carlo)数据模拟技术,在正态分布下讨论不同方法对基于概化理论的方差分量变异量... 概化理论广泛应用于心理与教育测量实践中,方差分量估计是进行概化理论分析的关键。方差分量估计受限于抽样,需要对其变异量进行探讨。采用蒙特卡洛(Monte Carlo)数据模拟技术,在正态分布下讨论不同方法对基于概化理论的方差分量变异量估计的影响。结果表明:Jackknife方法在方差分量变异量估计上不足取;不采取Bootstrap方法的"分而治之"策略,从总体上看,Traditional方法和有先验信息的MCMC方法在标准误及置信区间这两个变异量估计上优势明显。 展开更多
关键词 概化理论 方差分量 方差分量变异量 MCMC方法 蒙特卡洛模拟
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概化理论方差分量变异量估计方法 被引量：3
2
作者 黎光明 张敏强 +1 位作者 黄宪 王旭 《心理学探新》 CSSCI 2013年第3期239-245,共7页
方差分量变异量估计是概化理论分析的要害。Traditional方法、Bootstrap方法、Jack-knife方法和MCMC方法可以用于估计概化理论方差分量变异量。根据方法取向的不同,可以将四种概化理论方差分量变异量估计方法分为两大类:再抽样方法和近... 方差分量变异量估计是概化理论分析的要害。Traditional方法、Bootstrap方法、Jack-knife方法和MCMC方法可以用于估计概化理论方差分量变异量。根据方法取向的不同,可以将四种概化理论方差分量变异量估计方法分为两大类:再抽样方法和近似估计方法。基于再抽样方法和近似估计方法的优势和不足,参考一些相关文献,将Bootstrap方法和MCMC方法相结合估计概化理论方差分量变异量,其可靠性和精确性将有可能得到进一步的提高。 展开更多
关键词 概化理论 方差分量 方差分量变异量 估计方法 BOOTSTRAP方法 MCMC方法
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校正的Bootstrap方法对概化理论方差分量及其变异量估计的改善 被引量：3
3
作者 黎光明 张敏强 《心理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2013年第1期114-124,共11页
Bootstrap方法是一种有放回的再抽样方法,可用于概化理论的方差分量及其变异量估计。用Monte Carlo技术模拟四种分布数据,分别是正态分布、二项分布、多项分布和偏态分布数据。基于p×i设计,探讨校正的Bootstrap方法相对于未校正的B... Bootstrap方法是一种有放回的再抽样方法,可用于概化理论的方差分量及其变异量估计。用Monte Carlo技术模拟四种分布数据,分别是正态分布、二项分布、多项分布和偏态分布数据。基于p×i设计,探讨校正的Bootstrap方法相对于未校正的Bootstrap方法,是否改善了概化理论估计四种模拟分布数据的方差分量及其变异量。结果表明:跨越四种分布数据,从整体到局部,不论是"点估计"还是"变异量"估计,校正的Bootstrap方法都要优于未校正的Bootstrap方法,校正的Bootstrap方法改善了概化理论方差分量及其变异量估计。 展开更多
关键词 概化理论 BOOTSTRAP方法 方差分量 方差分量变异量 蒙特卡洛模拟
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非正态分布下概化理论方差分量变异量估计
4
作者 黎光明 张敏强 《心理科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2013年第1期202-208,共7页
方差分量估计是概化理论的必用技术,但受限于抽样,需要对其变异量进行探讨。采用Monte Carlo数据模拟技术,探讨非正态数据分布对四种方法估计概化理论方差分量变异量的影响。结果表明:(1)不同非正态数据分布下,各种估计方法的"性能... 方差分量估计是概化理论的必用技术,但受限于抽样,需要对其变异量进行探讨。采用Monte Carlo数据模拟技术,探讨非正态数据分布对四种方法估计概化理论方差分量变异量的影响。结果表明:(1)不同非正态数据分布下,各种估计方法的"性能"表现出差异性;(2)数据分布对方差分量变异量估计有影响,适合于正态分布的方差分量变异量估计方法不一定适合于非正态分布。 展开更多
关键词 概化理论 非正态分布 方差分量变异量 蒙特卡洛模拟
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概化理论G研究方差分量及其变异量估计影响因素 被引量：8
5
作者 黎光明 《心理学探新》 CSSCI 北大核心 2016年第5期458-463,共6页
概化理论是关于行为测量可靠性的统计理论。G研究是进行概化理论分析的关键步骤,其主要目的是进行方差分量及其变异量估计。总结了影响概化理论G研究方差分量及其变异量估计的多种因素,包括估计方法、数据分布、研究设计、样本容量、模... 概化理论是关于行为测量可靠性的统计理论。G研究是进行概化理论分析的关键步骤,其主要目的是进行方差分量及其变异量估计。总结了影响概化理论G研究方差分量及其变异量估计的多种因素,包括估计方法、数据分布、研究设计、样本容量、模型效应和数据形态等,并指出了相关研究存在的六方面不足,如缺乏估计方法的综合比较、较少考察非正态分布数据、较少考虑不平衡或缺失数据等。 展开更多
关键词 概化理论 G研究 方差分量 方差分量变异量估计
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