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基于动态结构方程模型的密集追踪数据分析方法发展及新趋势
1
作者 王希泉 陈飞 《科技风》 2023年第23期72-74,共3页
近年来基于动态结构方程模型(DSEM)的密集追踪数据研究方法在组织行为学、管理心理学、教育学等研究中运用呈上升趋势,由于能够比传统的数据收集方法更加准确和有效,并较好地用来分析构念之间的因果关系,且将显变量和隐变量都考虑在内... 近年来基于动态结构方程模型(DSEM)的密集追踪数据研究方法在组织行为学、管理心理学、教育学等研究中运用呈上升趋势,由于能够比传统的数据收集方法更加准确和有效,并较好地用来分析构念之间的因果关系,且将显变量和隐变量都考虑在内。同时,密集追踪数据研究方法需要跨越一段时间,因此也具有解释现象变化过程的特点。本文主要关注如何运用Mplus软件实现基于动态结构方程模型的密集追踪数据,通过前人文献,对现有的文献进行了梳理和综述,以有利于未来实证研究工作的开展和应用。 展开更多
关键词 动态结构方程模型 密集追踪数据 Mplus
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密集追踪研究中测验信度的估计:多层结构和动态特性的视角 被引量：1
2
作者 罗晓慧 刘红云 《心理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第4期700-714,共15页
随着密集追踪研究在心理学等社会科学领域的广泛运用,密集追踪情境中测验信度的估计也受到越来越多研究者的关注。早期沿用横断研究中信度估计思想或基于概化理论的信度估计方法存在诸多局限,并不适用于密集追踪的情境。针对密集追踪数... 随着密集追踪研究在心理学等社会科学领域的广泛运用,密集追踪情境中测验信度的估计也受到越来越多研究者的关注。早期沿用横断研究中信度估计思想或基于概化理论的信度估计方法存在诸多局限,并不适用于密集追踪的情境。针对密集追踪数据的多层结构和动态特性这两大特点,可基于多层验证性因子分析、动态因子分析和动态结构方程模型估计密集追踪研究中测验的信度。通过实证数据的演示与比较,讨论三种估计方法的特点和适用情境。未来研究可基于其它密集追踪模型探讨测验信度的估计,也应重视测验信度的检验与报告。 展开更多
关键词 密集追踪研究 信度 多层结构 动态特性 动态结构方程模型
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基于LIML的动态面板结构方程估计方法的改进 被引量：1
3
作者 张璇 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2014年第4期16-20,共5页
动态面板结构方程模型(DPSEM)是结构方程模型的动态扩展,能够研究潜变量滞后期的效应,但由于模型形式复杂,参数估计非常困难,现有的估计方法实际应用性很差。文章利用向前差分算子和大量工具变量方法将有限信息最大似然方法(LIML)引入DP... 动态面板结构方程模型(DPSEM)是结构方程模型的动态扩展,能够研究潜变量滞后期的效应,但由于模型形式复杂,参数估计非常困难,现有的估计方法实际应用性很差。文章利用向前差分算子和大量工具变量方法将有限信息最大似然方法(LIML)引入DPSEM的参数估计中,并借助分块刀切法计算估计量的标准差。蒙特卡洛模拟显示基于LIML的DPSEM的估计比现有的估计方法有很大的改进,LIML估计量不仅能很快收敛到真实值,而且有限样本的渐近分布也更逼近标准正态分布。 展开更多
关键词 动态面板结构方程模型 有限信息最大似然估计 向前差分算子 大量工具变量法 分块刀切法
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亲子对话中父母教养行为与5~6岁儿童行为反应的动态关系
4
作者 潘莱珂 翟舒怡 何洁 《心理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第10期1340-1350,I0004,共12页
父母教养和儿童行为存在密不可分的双向作用,但少有研究在微观层面检验亲子互动进程中的儿童驱动效应与父母驱动效应。本研究考察了113对5~6岁学龄前儿童及其家长在冲突对话中的行为表现,基于贝叶斯统计构建动态结构方程模型,捕捉实时... 父母教养和儿童行为存在密不可分的双向作用,但少有研究在微观层面检验亲子互动进程中的儿童驱动效应与父母驱动效应。本研究考察了113对5~6岁学龄前儿童及其家长在冲突对话中的行为表现,基于贝叶斯统计构建动态结构方程模型,捕捉实时互动引发的父母教养行为和儿童行为反应的变化,并通过回归分析考察父母和儿童行为对对话结局的影响。结果发现:(1)儿童在15 s间隔内的消极行为反应能够正向预测随后15 s父母的非支持性教养行为;(2)儿童的积极行为反应对对话结局起主要预测作用,儿童行为反应的积极水平越高,越有助于冲突的建设性解决。这些结果从微观层面验证了儿童驱动效应,强调了儿童反应在亲子互动中的重要作用。 展开更多
关键词 亲子对话 儿童/父母驱动 父母教养 儿童行为 动态结构方程模型
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密集追踪成对数据分析的模型建构探索 被引量：1
5
作者 肖悦 刘红云 徐永泽 《心理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第9期1450-1462,共13页
成对研究以具有相互作用的两名个体为基本单元,广泛用于心理学领域涉及人际交互的研究中。它与密集追踪设计的结合有助于探究人际互动过程中个体行为与人际效应的动态变化,但目前尚缺乏能有效结合密集追踪数据特点以回答成对研究关心问... 成对研究以具有相互作用的两名个体为基本单元,广泛用于心理学领域涉及人际交互的研究中。它与密集追踪设计的结合有助于探究人际互动过程中个体行为与人际效应的动态变化,但目前尚缺乏能有效结合密集追踪数据特点以回答成对研究关心问题的统计方法。本研究拟通过模拟和实证研究,基于动态结构方程模型(Dynamic Structural Equation Modeling,DSEM)框架,探究三种人际互动模式(双人交互,一人与多人交互,多人两两交互)下密集追踪成对数据分析的统计模型的建构、拓展和应用,推动心理学研究更深入、科学地描述和解释人际交互情境中个体行为的动态发展过程及人际效应。 展开更多
关键词 密集追踪数据 成对研究设计 模型建构 动态结构方程模型
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密集追踪数据的有调节的中介效应分析
6
作者 方杰 温忠麟 +1 位作者 王惠惠 顾红磊 《心理学报》 北大核心 2025年第5期915-928,I0021-I0026,共20页
密集追踪数据在心理学、管理学等领域的应用日益增多,但密集追踪数据的分析方法研究却比较欠缺。如果将密集追踪数据的有调节的中介效应当成有调节的多水平中介效应进行分析,则忽略了变量之间的历时性关系。本文使用动态结构方程模型建... 密集追踪数据在心理学、管理学等领域的应用日益增多,但密集追踪数据的分析方法研究却比较欠缺。如果将密集追踪数据的有调节的中介效应当成有调节的多水平中介效应进行分析,则忽略了变量之间的历时性关系。本文使用动态结构方程模型建构了被层2变量调节的1-1-1、2-1-1、2-2-1密集追踪中介模型和被层1变量调节的1-1-1密集追踪中介模型。用模拟研究考察了被层2变量调节的1-1-1密集追踪中介模型的参数估计的准确性。接着用示例演示如何进行有调节的密集追踪中介效应分析,并给出相应的Mplus程序。最后,讨论了基于动态结构方程模型的有调节的密集追踪中介模型的前提假设以及模型的拓展。 展开更多
关键词 密集追踪数据 有调节的中介效应 动态结构方程模型
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密集追踪数据分析:模型及其应用 被引量：15
7
作者 郑舒方 张沥今 +1 位作者 乔欣宇 潘俊豪 《心理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心 2021年第11期1948-1969,I0002-I0004,共25页
在心理学、教育学和临床医学等领域,越来越多的研究者开始关注个体内部的行为、心理、临床效果等随时间而产生的动态变化,重视针对个体的差异化建模。密集追踪是一种在短时间内对个体进行多个时间节点密集追踪测量的方法,更适合用于研... 在心理学、教育学和临床医学等领域,越来越多的研究者开始关注个体内部的行为、心理、临床效果等随时间而产生的动态变化,重视针对个体的差异化建模。密集追踪是一种在短时间内对个体进行多个时间节点密集追踪测量的方法,更适合用于研究个体内部心理过程等的动态变化及其作用机制。近年来,密集追踪成为心理学研究的一大热点,但许多密集追踪的研究分析仍停留在较为传统的方法。方法学领域已涌现出较多用于密集追踪数据分析的模型方法,较为主流的模型包括以动态结构方程模型(Dynamic Structural Equation Model,DSEM)为代表的自上而下的建模方法,以及以组迭代多模型估计(Group Iterative Multiple Model Estimation,GIMME)为代表的自下而上的建模方法。二者均可以方便地对密集追踪数据中的自回归及交叉滞后效应进行建模。 展开更多
关键词 密集追踪 时间序列 动态结构方程模型 组迭代多模型估计
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测量时间与样本量对参数估计的影响:基于密集追踪数据分析的方法比较
8
作者 徐浩桢 《心理学进展》 2024年第3期485-497,共13页
在心理学实验的进行过程中,被试的情绪、想法、行为和生理功能,往往不是保持不变,而是随时间变化一直波动的。传统的追踪或是横断研究能够对群体中存在的现象进行描述解释,但难以解释个体短时间内心理过程的动态变化。密集追踪是在短时... 在心理学实验的进行过程中,被试的情绪、想法、行为和生理功能,往往不是保持不变,而是随时间变化一直波动的。传统的追踪或是横断研究能够对群体中存在的现象进行描述解释,但难以解释个体短时间内心理过程的动态变化。密集追踪是在短时间内对个体进行多次测量的方法,测得的数据更利于探究个体在实验过程中心理动态变化的过程作用机制。近年来,随着科学技术的发展,密集追踪测量的难度降低,目前已经成为心理学研究的一大热点。目前针对密集追踪研究的数据分析主要有传统的多层线性模型(Multilevel Modeling, MLM)的方法,以及新兴的动态结构方程模型(Dynamic Structural Equation Modeling, DSEM)的分析方法。二者均可以方便地对密集追踪数据中的自回归和交叉滞后效应进行建模。但目前尚未有研究探讨过时间点和样本量对于这两个模型参数估计的影响,因此本研究以模拟研究的形式,比较在不同时间点和样本量条件下两个模型参数估计的优劣,为研究者在实际研究中选择和使用模型提出建议。 展开更多
关键词 密集追踪 时间序列 动态结构方程模型
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密集追踪数据的中介效应分析
9
作者 方杰 温忠麟 +1 位作者 董育铭 王晓洁 《心理科学进展》 2025年第4期717-728,共12页
随着密集追踪数据在社科领域的广泛运用,如何对密集追踪数据进行中介效应分析吸引了诸多研究者的注意。如果还是按通常追踪数据一样对待,采用多水平模型和多水平结构方程模型进行中介效应分析,则既忽略了变量之间的先后顺序,也无法探究... 随着密集追踪数据在社科领域的广泛运用,如何对密集追踪数据进行中介效应分析吸引了诸多研究者的注意。如果还是按通常追踪数据一样对待,采用多水平模型和多水平结构方程模型进行中介效应分析,则既忽略了变量之间的先后顺序,也无法探究变量之间动态变化的关联。本文以1-1-1密集追踪中介模型为例,详述了基于多水平自回归模型(MAM)及其变式(残差MAM)、动态结构方程模型(DSEM)及其变式(残差DSEM、交叉分类的DSEM)的密集追踪中介效应分析方法,并总结出一个分析流程。用示例演示如何进行密集追踪数据的中介效应分析,并给出了相应的Mplus和R程序。最后讨论了密集追踪数据的中介效应分析的拓展方向。 展开更多
关键词 密集追踪数据 中介效应 多水平自回归模型 动态结构方程模型 去趋势
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