| 心理学研究中潜变量空间的特性探讨 |
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量、题量和计分方式的影响，各种信息指标的适用性以及在一些拓展模型（如多维潜在结构下的模型比较）还有待进一步研究。
2.2 多维度下的多峰检验法
Steinly和McDonald（2007）基于连续潜变量与类别潜变量协方差的对等关系，重点探讨连续型外显变量下潜变量特性的辨别问题。其主要思路：将潜变量向量函数（θ）正交转化后形成Barlett变量向量，用Barlett变量拟合（θ）的联合分布，通过多峰检验法（multimodal test，MMT）分析Barlett变量分布的峰态，辨别潜变量θ是连续还是间断。对于K-1维的潜变量分布，其中一个维度的分布是具有K个峰值，则说明潜变量服从间断分布；若K-1维都是多峰分布，则潜变量是连续的潜在结构。多峰检验易受随机的数据波动干扰，因此使用Silverman（1981）提出的核密度平滑法对数据进行平滑后计算每个边缘因子分布的峰个数。模拟研究发现类别间重叠的类型（边缘重叠、交叉重叠）是分布判断的重要影响因素，而且重叠程度越大，多峰检验方法的一类错误率（将间断型变量误判为连续型）越高；类别内样本量的增加使类别均值附近的密度也随之增大，从而更倾向于判断为间断型的潜变量；此外，还可以通过类别归属的正确率指标ARI（Adjusted Rand Index）来反映MMT的正确性。当只有一个因子时，由于容易将低峰误判为另一类别而将潜变量误判为间断型分布。总体上，MMT对连续型潜变量的判断正确率高达94%，而对间断型潜变量的判断正确率只有44%，在判断中还需权衡两类错误。将来的研究可以考虑与BIC等信息指标进行结合分析。另一方面，该研究将连续型潜变量限于线性模型，且协方差矩阵也限于较为理想的状态。 2.3 模型的嵌套比较
无论是经典测量模型还是新兴的潜在变量模型（如结构方程、因素分析和IRT模型），潜变量常假设具有维度性，即连续变量。Boeck，Wilson和Acton（2005）认为无论外显群体变量（manifest variable，笔者认为该文章所指的外显变量与潜在结构模型中的外显指标有所不同，它是明显、可观察且可综合反映个体类型的单一指标，如专家对精神病类型的诊断，故称 上一页 [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] 下一页 |
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