时变效应模型及在密集追踪数据分析中的应用

发布时间：2021-03-29 22:46

　　密集追踪数据通常蕴含了心理过程的详细变化信息,反映了某些心理的复杂变化过程。时变效应模型用函数替代恒定的系数,可描述密集追踪数据中随时间推移心理的动态变化过程和时变效应,是分析复杂心理过程的有效方法。在介绍时变效应模型的原理后,通过模拟研究考察模型的表现,结果显示:（1）样本量增加可降低函数估计的误差;（2）惩罚样条法的节点数选择与函数的复杂度有关,函数越复杂,所需节点越多;（3）样本量与节点数对函数估计误差的交互效应不显著。进一步应探讨测量次数、数据分布形态、数据缺失等如何影响模型的表现。 

【文章来源】：心理科学. 2020,43(02)北大核心CSSCICSCD

【文章页数】：10 页

【部分图文】：

=1时，惩罚样条法对β0(t)、β1(t)、β2(t)估计的95%CI图

494心理科学惩罚样条法可较精确地估计TVEM的函数系数。惩罚样条法在函数估计过程引入惩罚项来调节函数曲线的拟合度和平滑度，对节点选择的敏感性降低（李红广，2008;Ramsay&Silverman,2005）。如模拟研究中，当节点数达到函数的要求，继续增加节点不会导致函数估计误差的显著变化。另外，惩罚样条法方便在SAS程序上实现，在应用研究中灵活且实用（Ruppert,2002;Tanetal,2012)）。惩罚样条法是样条法的一种，其他学科常用的还有B样条法（卢一强,2003）、平滑样条法（Wahba,1985）、回归样条法（Stone,Hansen,Kooperberg,&Truong,1997），这些方法都通过样条基逼近目标函数，通过特定参数来调节曲线的拟合度和平滑度。但这些方法的实现过程需要专门的算法和软件，在行为科学的应用较少（Tanetal,2012）。随着方法和技术发展，进一步应比较这些方法应用于TVEM的表现特征。4.2关于节点数的选择研究发现惩罚样条法的节点选择与函数的复杂度有关，函数越复杂，所需节点越多，当节点数达图2K=3时，惩罚样条法对β0(t)、β1(t)、β2(t)估计的95%CI图。其他说明同图1

【参考文献】：
期刊论文
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[3]发展机会、乐观和工作投入:任务责任心的调节作用[J]. 郭钟泽,谢宝国,程延园.  心理科学. 2017(01)
[4]经验取样法——一种收集“真实”数据的新方法[J]. 张银普,骆南峰,石伟.  心理科学进展. 2016(02)
[5]主观幸福感测量研究[J]. 耿晓伟,王惠萍,张峰.  心理学探新. 2013(03)
[6]基于动态评估的取样法:经验取样法[J]. 段锦云,陈文平.  心理科学进展. 2012(07)
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博士论文
[1]函数系数和部分线性模型中的估计问题[D]. 张日权.华东师范大学 2003
[2]变系数模型的研究与分析[D]. 卢一强.华东师范大学 2003

硕士论文
[1]增长曲线模型的非参数估计[D]. 甘华来.华东师范大学 2013
[2]几类特殊的变系数模型的统计分析[D]. 唐海峰.合肥工业大学 2009
[3]基于B样条基粗糙惩罚的某些约束函数型数据光滑方法研究[D]. 李红广.华东师范大学 2008
[4]具有AR（1）误差的变系数模型的统计分析[D]. 黄树林.南京理工大学 2007



本文编号：3108333