| 心理学研究中潜变量空间的特性探讨 |
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影响。该模型比半参数因素模型更具有类别性，群之间以及不同群下个体之间的差异大小都无法量化，个体之间只有处于不同的群里，才可判断差异的存在。（5）混合因素模型：在半参数因素分析基础上， c （o）还影响因素模型的参数（包括截距、因子负荷和因子数目）。在该潜变量结构中，群之间存在质的差异，无法使用同一量尺进行比较，而群内个体则具有可量化的差异。（6）半参数混合因素模型与非参数混合模型分别是在半参数因素模型、非参数因素模型基础上再加入另外一个潜在类别变量c （k），不同于c （np）群之间的量化差异，该变量的类别之间具有质性的差异。从模型图看，c （k）不但影响了因子结构（截距、负荷、潜变量ηki），还影响了类别变量c （np）或c （sp）及其对ηki的影响路径。（7）潜在类别模型，假设潜变量为类别变量，类别内具有同质性，类别间差异无法量化。
对于某一心理特质是以“类型”还是“维度”来表示，可以通过对实测数据建立潜在类别模型、各种程度测量恒等性的混合因素模型以及因素模型，并对这些模型进行模型拟合度的比较得出最优模型，进而确定该心理潜变量的具体数据类型。具体地，从光谱的两端开始，逐步在光谱中的每种维度—类型程度下建立若干个竞争模型，比较竞争模型以确定各类模型的最佳因子个数、类别个数、测量恒等性程度，然后从各类统计模型中确定最佳模型。其中，使用全信息极大似然法进行模型参数估计，模型选择主要参考似然比检验（likelihood ratio test，LRT）、参数化bootstrapping LRT、信息指标和熵（entropy），并权衡模型的复杂性、稳定性与灵活性。
基于该方法的潜在结构探讨结果受样本代表性和外显变量所影响，尤其对于判断结果如何受外显变量以及显变量与潜变量之间关系所影响，还有待进一步研究。
3 讨论与总结
对于潜变量空间的议题，Markon和Krueger（2006）以及一些前人研究主要从数据分布的角度进行探讨，并认为潜变量的间断性与连续性主要取
决于分布结点的多少；StEinley和McDonald（2007）
增加了对维度空间的考量，并使用多峰检验将类别变量与连续型变量通过协方差矩上一页 [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] 下一页 |
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