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对齐(Alignment)——一种新的多群组分析法 被引量：4
1
作者 温聪聪 伍伟平 林光杰 《心理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第1期181-189,共9页
进行跨群组的因素均值比较需要检验测量工具的可比较性,常见的做法是使用多群组CFA检验各群组的截距恒定性,但截距恒定假设因其过于苛刻而往往无法满足。对齐法在这一背景下应运而生,通过检验构置恒定模型中参数的近似恒定性而进行跨群... 进行跨群组的因素均值比较需要检验测量工具的可比较性,常见的做法是使用多群组CFA检验各群组的截距恒定性,但截距恒定假设因其过于苛刻而往往无法满足。对齐法在这一背景下应运而生,通过检验构置恒定模型中参数的近似恒定性而进行跨群组因素均值比较。文章介绍了多群组CFA和对齐法的原理,运用某省4个学校的本科生职业价值观研究实例来演示如何在Mplus软件中使用对齐法进行研究,并总结了对齐法的优势与局限,回顾了对齐法近年的研究进展。 展开更多
关键词 多群组分析 多群组CFA 测量恒定性 对齐法 蒙特卡洛模拟研究
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表述效应对平衡量表内部一致性信度的影响 被引量：4
2
作者 韦嘉 郭磊 张进辅 《西南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第8期133-139,共7页
通过蒙特卡洛模拟研究考察平衡量表中源自条目不同计分方向的表述效应及量表内因素对测量结果内部一致性信度系数α系数和组合信度(CR)系数的影响.方差分析结果验证了研究假设:表述效应使平衡量表的α系数与CR系数被高估,高估程度随方... 通过蒙特卡洛模拟研究考察平衡量表中源自条目不同计分方向的表述效应及量表内因素对测量结果内部一致性信度系数α系数和组合信度(CR)系数的影响.方差分析结果验证了研究假设:表述效应使平衡量表的α系数与CR系数被高估,高估程度随方法因子负荷升高(F(2,392)=345.10,344.87,p<0.001),不同计分条目比例失衡(F(2,392)=8.03,8.32,p<0.001),方法因子间相关(F(4,392)=7.14,7.02,p<0.001)和特质因子负荷的降低(F(2,392)=411.96,410.49,p<0.001)而加剧.表明编制量表时,须提升条目质量并尽量使不同计分条目数相等. 展开更多
关键词 表述效应 平衡量表 α系数 组合信度 蒙特卡洛模拟研究
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随机截距潜在转变分析(RI-LTA)--个案自我转变与个案间差异的分离 被引量：4
3
作者 温聪聪 朱红 《心理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心 2021年第10期1773-1782,共10页
传统的潜在转变分析属于单水平分析,但其同样也可以看作二水平分析。Muthén和Asparouhov就以二水平分析的视角在单水平分析框架内提出了随机截距潜在转变分析(RI-LTA),其中跨时间点产生的自我转变可以看作在水平1进行分析,跨时间... 传统的潜在转变分析属于单水平分析,但其同样也可以看作二水平分析。Muthén和Asparouhov就以二水平分析的视角在单水平分析框架内提出了随机截距潜在转变分析(RI-LTA),其中跨时间点产生的自我转变可以看作在水平1进行分析,跨时间点不变的个案间差异可以看作在水平2进行分析,使个案的自我转变和个案间的初始差异分离,避免了高估保留在初始类别的概率。某研究型大学2016级本科生的追踪调查数据被用于演示使用随机截距潜在转变分析的过程。该方法的最大优势是通过引入随机截距避免了高估保留在本类别的转变概率。未来研究可以运用蒙特卡洛模拟研究探究随机截距潜在转变分析模型的适用性,也可以用多水平分析的思路为灵感,探究多水平随机截距潜在转变分析在统计软件中的实现。 展开更多
关键词 潜在转变分析 随机截距潜在转变分析 单水平分析 多水平分析 蒙特卡洛模拟研究
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对齐法在单因子和三因子多组比较中允许的不等参数率
4
作者 温聪聪 史秋衡 《心理科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2022年第5期1230-1242,共13页
在传统的多组验证性因子分析中,进行因子均值比较的前提条件是模型满足强测量不变性假设,但该假设在实证研究中很难满足。这时,Asparouhov和Muthén(2014)提出的对齐法是一种可供备选的多组分析法。通过蒙特卡洛模拟研究,探究了在... 在传统的多组验证性因子分析中,进行因子均值比较的前提条件是模型满足强测量不变性假设,但该假设在实证研究中很难满足。这时,Asparouhov和Muthén(2014)提出的对齐法是一种可供备选的多组分析法。通过蒙特卡洛模拟研究,探究了在对齐法精确估计模型参数前提下所允许的不等参数率范围。研究发现:在平均组样本量充足,识别算法为固定识别算法等理想状态下,对齐法在单因子模型多组比较中所允许的不等参数率可以是100%;在三因子模型中所允许的不等参数率上限可以达到20%至30%;在此范围内,对齐法允许更多高程度不等参数;在组数目从30、15或9降至3时,对齐法能允许更多的不等参数在模型中。最后,运用一个实例演示如何使用对齐法进行多组比较分析,总结对齐法的优势。 展开更多
关键词 蒙特卡洛模拟研究 对齐法 测量不变性 不等参数率
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