多阶段混合增长模型的影响因素:距离与形态
本文关键词:多阶段混合增长模型的影响因素:距离与形态
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【摘要】:通过模拟研究,考察潜类别距离和发展形态等因素对多阶段混合增长模型的模型选择和参数估计的影响:(1)潜类别距离越大,模型选择和分类效果越好。(2)混合模型的选择,应以一定样本量(至少200)为前提,首先考虑BIC选出正确的分类模型,再通过熵值、ARI等选择分类确定性较高的模型。(3)多阶段的发展形态对正确模型的选择和分类的确定性均有一定程度影响。(4)潜类别距离和样本量越大,参数估计精度越高。(5)在判断分类准确性的指标中,ARI的选择更偏向于真实的模型。
【作者单位】: 北京师范大学心理学院应用实验心理北京市重点实验室;香港中文大学教育心理系;
【关键词】: 多阶段混合增长模型(PGMM) 潜类别增长分析(LCGA) 潜类别距离(SMD) 发展形态
【基金】:国家自然科学基金(31100759) 全国教育科学“十二五”规划教育部重点课题(GFA111001) 教育部人文社会科学研究青年基金项目(11YJC190016) 北京市与中央在京高校共建项目(019-105812)资助
【分类号】:B841
【正文快照】: 1引言纵向研究(Longitudinal analysis)对于个体发展规律的描述、解释、预测都有重要的意义,是对个体或群体特质长时间观察多次记录的研究范式。与横断研究相比,追踪研究更耗时、费用不菲,但是它可以对变量之间的因果关系做出合理的假设,也可以就某一现象随时间的变化规律进行
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,本文编号:725506
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