基于全息项目Bifactor模型探讨统计计算能力在决策中的认知优势及其机制

发布时间：2017-04-28 15:21

  本文关键词：基于全息项目Bifactor模型探讨统计计算能力在决策中的认知优势及其机制，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：研究背景与目的:决策信息通常包含概率信息,概率信息的处理和加工是决策过程中基本的认知过程。对概率的精确估计是良好决策的重要基础。统计计算能力作为运用概率和统计运算解决问题的能力,是高级判断和决策的最佳预测指标。现有研究对统计计算能力在决策中的认知优势和机制缺乏系统研究。其中一个原因是还未能很好的解决统计计算能力个体差异如何测量及如何准确测量的问题,对非理性行为在决策认知机制中的作用也缺乏系统性研究。为此,本研究首先探讨统计计算能力多维项目反应理论(MIRT)测量方法,以此为基础探讨统计计算能力在决策能力中的作用,进一步采用启发与偏差任务研究统计计算能力在决策中的认知优势和机制。最后采用现实情景任务对统计计算能力的认知优势进行验证。研究方法:(1)应用全息Bifactor模型探讨统计计算能力的测量,采用Berlin数学能力测验(BNT)和认知反思测验(CRT)为主要测量工具,提取两者的公共因子,并以被试在公共因子上的得分测量被试的统计计算能力,应用测验信息函数、标准瑞文推理测验、数字表征任务和Lipkus数学能力测验等工具或任务验证信度和效度;(2)采用全息bifactor模型剖析决策能力的潜在结构,以此为基础探讨决策能力公共因子及其特殊因子与统计计算能力之间的关系,明确统计计算能力在决策中的作用;(3)设计数字信息权重把握任务、核心数字把握任务结合启发与偏差任务探讨不同统计计算能力个体在数字信息权重规律、核心数字把握能力和避免发生各类启发式偏差中的差异,系统研究统计计算能力的认知优势;(4)应用stanovich分析思维加工理论,结合启发与偏差任务探讨统计计算能力认知优势的发生机制;(5)自编剑桥博弈任务程序软件,对统计计算能力在现实决策情景中的认知优势进行验证。研究结果:(1)bifactor模型对bnt和crt联合测验反应数据拟合指标最佳,提示bifactor模型是最优拟合模型。bnt和crt联合测验公共因子在irt中的信度系数理想,测验信息函数在均数上下测验信息量最大,提示公共因子测量统计计算能力具有较好的信度。同时该公共因子可以较好的区分被试数字精确表征能力,与瑞文推理测验、数学能力测验相关较高,提示测量内容是统计计算能力的核心特征,说明效度也较好;(2)成人决策能力测验(a-dmc)符合bifactor模型结构,其公共因子(决策能力元认知)与统计计算能力的相关大于特殊因子与统计计算能力的相关,提示统计计算能力是决策能力的核心因素之一;(3)高统计计算能力被试对百分比的权重更符合线性加工规律,对核心数字在不同表面数字信息中有比较一致的把握,揭示高统计计算能力被试对数字信息权重线性加工和对核心数字把握的认知优势;(4)高统计计算能力被试在忽视基础概率、博弈谬误、协方差判断和信念偏差任务中,能更好的避免上述任务中的启发式偏差,提示高统计计算能力被试对基础概率信息进行准确表征、统计规则把握较好和对自动加工系统的监控和驾驭能力较好等认知优势;(5)思维特质、一般能力在统计计算能力和规范决策关系中的调节效应显著。方差分析进一步表明低一般能力时,思维特质对统计计算能力在规范决策中作用的调节效应不显著,高一般能力时,思维特质强化高统计计算能力的认知优势,低思维特质限制统计计算能力的认知优势,初步揭示统计计算能力在决策中的认知优势发生机制;(6)不同统计计算能力被试在剑桥博弈任务各类指标中,高统计计算能力被试决策质量和风险调节能力显著高于低统计计算能力被试,低统计计算能力被试冲动指数更高,统计计算能力的认知优势在现实情景任务中得到初步验证。研究结论:(1)全息Bifactor模型拟合的BNT和CRT测验公共因子测量统计计算能力具有较好的信度和效度;(2)决策能力测量应是双维的,一是决策能力元认知,另一个是特殊决策技能;(3)统计计算能力是决策能力的核心因素之一;(4)高统计计算能力被试在决策认知过程中有数字信息权重线性加工优势,核心数字信息把握能力、基础概率信息准确表征能力、统计规则把握能力、自动加工过程的监控能力较好等认知优势;(5)统计计算能力在决策中的认知优势存在以下机制:高一般能力是高统计计算能力和思维特质认知优势的保障条件、高思维特质担当监控分析思维过程、决定是否调用统计计算能力分析加工过程的教练员角色。
【关键词】：统计计算能力 Bifactor模型 双加工理论 全息因素分析 决策能力 启发与偏差任务 项目反应理论
【学位授予单位】：第四军医大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：B842.1
【目录】：

• 缩略语表7-8
• 中文摘要8-11
• 英文摘要11-15
• 前言15-18
• 文献回顾18-35
• 第一部分 全息Bifactor模型中统计计算能力的测量35-46
• 1 问题提出35-37
• 2 研究方法37-40
• 2.1 研究被试及其程序37
• 2.2 测量工具37-38
• 2.3 数据分析38-40
• 3 研究结果40-43
• 3.1 验证性因素分析（CFA）结果40-41
• 3.2 CRT和BNT联合测验的IRT分析41
• 3.3 Bifactor模型中CRT和BNT联合测验公共因子的信度分析41-42
• 3.4 CRT和BNT联合测验公共因子的效度分析42-43
• 4 讨论43-46
• 4.1 公共因子测量统计计算能力符合统计计算能力理论构想43-44
• 4.2 公共因子测量统计计算能力信效度较好44-46
• 第二部分 基于全息项目因素分析探讨统计计算能力在决策能力中的作用46-60
• 1 问题提出46-48
• 2 研究方法48-51
• 2.1 研究被试及其研究程序48
• 2.2 测量工具48-49
• 2.3 数据分析49-51
• 3 研究结果51-56
• 3.1 验证性因素分析（CFA）结果51-52
• 3.2 A-DMC的全息项目Bifactor因素分析52-54
• 3.3 决策能力公共因子与决策能力元认知的关系54-55
• 3.4 不同决策技能之间的关系55
• 3.5 统计计算能力与决策能力的关系55-56
• 4 讨论56-60
• 4.1 决策能力测量的双因子模型结构56-57
• 4.2 公共因子掩盖不同决策技能的潜在关系57-58
• 4.3 统计计算能力是规范决策中的核心因素之一58-60
• 第三部分 统计计算能力对决策任务中数字信息把控的认知优势研究60-69
• 1 问题的提出60-62
• 2 方法62-63
• 2.1 被试62
• 2.2 实验材料62
• 2.3 实验设计和程序62-63
• 2.4 统计计算能力测量63
• 2.5 数据处理63
• 3 结果63-66
• 3.1 不同统计计算能力对百分比变化的权重63-64
• 3.2 不同统计计算能力对核心数字变化把握能力比较64-66
• 4 讨论66-69
• 4.1 高统计计算能力被试的数字信息权重线性加工优势67
• 4.2 不同统计计算能力被试对核心数字把握能力67-69
• 第四部分 统计计算能力对决策任务中启发性信息加工的认知优势69-80
• 1 问题提出69-70
• 2 方法70-72
• 2.1 被试70
• 2.2 实验材料70-72
• 2.3 实验设计72
• 2.4 统计计算能力测量72
• 2.5 数据处理72
• 3 结果72-77
• 3.1 不同统计计算能力对基础概率的把握72-74
• 3.2 不同统计计算能力独立事件统计规则把握的差异74
• 3.3 不同统计计算能力条件概率启发式表征的差异74-75
• 3.4 不同统计计算能力在信念偏差任务中的差异75-77
• 4 讨论77-80
• 4.1 高统计计算能力对基础概率信息的较好把握77-78
• 4.2 高统计计算能力对独立事件统计规则的把握能力78
• 4.3 高统计计算能力对条件概率统计规则的把握能力78-79
• 4.4 高统计计算能力对系统1的控制和驾驭能力79-80
• 第五部分 统计计算能力决策认知优势的心理机制80-91
• 1 问题提出80-82
• 2 方法82-84
• 2.1 被试82
• 2.2 实验材料82-83
• 2.3 数据处理83-84
• 3 实验结果84-88
• 3.1 预测因子的调节效应分析84-85
• 3.2 预测因子与启发与偏差任务的方差分析85-88
• 4 讨论88-91
• 4.1 高统计计算能力的认知优势依赖于高思维特质和高一般能力88-89
• 4.2 思维特质担当统计计算能力的教练员角色89-90
• 4.3 一般能力是统计计算能力和思维特质认知优势的保障条件90-91
• 第六部分 模拟现实决策任务中对统计计算能力认知优势的检验91-96
• 1 问题提出91-92
• 2 方法92-93
• 2.1 被试92
• 2.2 实验材料及程序92-93
• 2.3 数据分析93
• 3 结果93-94
• 4 讨论94-96
• 4.1 高统计计算能力被试概率评估能力相对较好94
• 4.2 高统计计算能力被试风险调节能力强94-95
• 4.3 高统计计算能力冲动指数低95-96
• 小结96-100
• 参考文献100-110
• 附录110-116
• 个人简历和研究成果116-118
• 致谢118

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本文编号：333090