结构方程模型及其在心理统计中的应用

发布时间：2017-09-01 14:16

  本文关键词：结构方程模型及其在心理统计中的应用

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【摘要】：结构方程模型是心理统计学中用来探讨多变量之间关系的一种重要统计方法。结构方程模型的优势表现为:能够判断模型拟合程度的测量、预先假定变量间因果关系、包含潜在变量、处理测量误差、进行模型整体评价、探讨系统内多个变量间关系、模型构建等。为了符合心理学研究抽样调查较多的实际情况,并且在小样本情况下能得到更稳健的结果,结构方程模型的贝叶斯方法使用先验信息,能得到更准确的参数估计、潜在变量估计以及用于模型比较的统计量。在心理学研究的应用过程中应注意结构方程模型的前提假设、自由度和拟合指数等问题。
【作者单位】： 广州大学教育学院;河南大学教育科学学院;
【关键词】： 结构方程模型 心理统计学 贝叶斯分析
【基金】：全国教育科学规划重点课题(DBA130212)
【分类号】：B841.2
【正文快照】： 一、结构方程模型的内容(一)心理统计学的作用心理研究的统计方法可以分为两大类:描述统计和推断统计,称之为心理统计学。借助于统计方法,研究者可以将收集到的资料中的信息汇总,成为有用的指标,也可以从总体中抽取一个样本,在研究样本的基础上,将所得到的研究结论概括推广到，

本文编号：772563