| 心理学研究中潜变量空间的特性探讨 |
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Masyn，Henderson 和Greenbaum（2010）在此基础上通过“维度—类别光谱”（Dimensional-Categorical Spectrum）系统地总结了各种类型的潜在空间，BernstEin 等人（2010）并对该方法进行了实证应用。
混合因素模型是传统因素分析与潜在类别分析的结合，该模型对心理变量类型的假设较为宽松，个体的差异既可以是质的差异，各类型下又可存在量的差异。其中，质的差异是指存在结构上的差异，从因素模型的角度，包括因子截距差异、负荷差异和因子方差的差异。传统的因素分析则假设模型参数的恒等性，即不存在质的差异，是混合因素模型的特例。量的差异则是各类别内，个体之间的差异可由若干个因子所解释，这些因子服从正态分布，并使外显变量得分产生了共变性。传统的潜在类别模型则假设相同类别下外显变量不存在共变性，因子方差为0，即不存在量的差异，亦是混合因素模型的另一种特例（Lubke & Muthén，2005；Lubke & Neale，2006；Lubke & Neale，2008）。 如图3，至上而下分别可以用以下模型表示。
（1）因素分析模型或潜在特质模型：只具有维度性，外显指标yi受潜变量ηi影响。（2）半参数因素模型：当因素分析模型的多元正态性假设无法满足时，数据可能出现非正态分布。其中，当类别间差异平滑，则形成偏态分布，如图4A；当两个子分布差异陡峭，则在整体分布上则呈现为多峰的分布，如图4B。在该模型中，即使潜在类别c （np）会影响ηi，所有个体都可用通过潜在变量ηi解释，即都在同一的潜在量尺下，传统被称为具有强因子负荷恒等性（Meredith，1993）。（3）非参数因素模型（亦称作located LCM）：在半参数因素模型基础上，潜在变量ηi在每个潜在类别（群体）下具有同质性，即方差为0。该模型群内同质，群之间的差异具有维度性，是整个维度—类别光谱的中点。（4）顺序型潜在类别模型：是间断潜在特质模型（Discredited LCA）的一种形式。外显指标受潜在类别c （o）影响，而c（o）则受连续的潜变量ηi上一页 [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] 下一页 |
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