密集追蹤數(shù)據(jù)通常蘊(yùn)含了心理過程的詳細(xì)變化信息,反映了某些心理的復(fù)雜變化過程。時(shí)變效應(yīng)模型用函數(shù)替代恒定的系數(shù),可描述密集追蹤數(shù)據(jù)中隨時(shí)間推移心理的動(dòng)態(tài)變化過程和時(shí)變效應(yīng),是分析復(fù)雜心理過程的有效方法。在介紹時(shí)變效應(yīng)模型的原理后,通過模擬研究考察模型的表現(xiàn),結(jié)果顯示:（1）樣本量增加可降低函數(shù)估計(jì)的誤差;（2）懲罰樣條法的節(jié)點(diǎn)數(shù)選擇與函數(shù)的復(fù)雜度有關(guān),函數(shù)越復(fù)雜,所需節(jié)點(diǎn)越多;（3）樣本量與節(jié)點(diǎn)數(shù)對(duì)函數(shù)估計(jì)誤差的交互效應(yīng)不顯著。進(jìn)一步應(yīng)探討測(cè)量次數(shù)、數(shù)據(jù)分布形態(tài)、數(shù)據(jù)缺失等如何影響模型的表現(xiàn)。 

【文章來源】：心理科學(xué). 2020,43(02)北大核心CSSCICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：10 頁(yè)

【部分圖文】：

=1時(shí)，懲罰樣條法對(duì)β0(t)、β1(t)、β2(t)估計(jì)的95%CI圖

494心理科學(xué)懲罰樣條法可較精確地估計(jì)TVEM的函數(shù)系數(shù)。懲罰樣條法在函數(shù)估計(jì)過程引入懲罰項(xiàng)來調(diào)節(jié)函數(shù)曲線的擬合度和平滑度，對(duì)節(jié)點(diǎn)選擇的敏感性降低（李紅廣，2008;Ramsay&Silverman,2005）。如模擬研究中，當(dāng)節(jié)點(diǎn)數(shù)達(dá)到函數(shù)的要求，繼續(xù)增加節(jié)點(diǎn)不會(huì)導(dǎo)致函數(shù)估計(jì)誤差的顯著變化。另外，懲罰樣條法方便在SAS程序上實(shí)現(xiàn)，在應(yīng)用研究中靈活且實(shí)用（Ruppert,2002;Tanetal,2012)）。懲罰樣條法是樣條法的一種，其他學(xué)科常用的還有B樣條法（盧一強(qiáng),2003）、平滑樣條法（Wahba,1985）、回歸樣條法（Stone,Hansen,Kooperberg,&Truong,1997），這些方法都通過樣條基逼近目標(biāo)函數(shù)，通過特定參數(shù)來調(diào)節(jié)曲線的擬合度和平滑度。但這些方法的實(shí)現(xiàn)過程需要專門的算法和軟件，在行為科學(xué)的應(yīng)用較少（Tanetal,2012）。隨著方法和技術(shù)發(fā)展，進(jìn)一步應(yīng)比較這些方法應(yīng)用于TVEM的表現(xiàn)特征。4.2關(guān)于節(jié)點(diǎn)數(shù)的選擇研究發(fā)現(xiàn)懲罰樣條法的節(jié)點(diǎn)選擇與函數(shù)的復(fù)雜度有關(guān)，函數(shù)越復(fù)雜，所需節(jié)點(diǎn)越多，當(dāng)節(jié)點(diǎn)數(shù)達(dá)圖2K=3時(shí)，懲罰樣條法對(duì)β0(t)、β1(t)、β2(t)估計(jì)的95%CI圖。其他說明同圖1

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]成癮物質(zhì)使用的生態(tài)瞬時(shí)評(píng)估與干預(yù)[J]. 陳明瑞,周萍.  心理科學(xué)進(jìn)展. 2017(02)
[3]發(fā)展機(jī)會(huì)、樂觀和工作投入:任務(wù)責(zé)任心的調(diào)節(jié)作用[J]. 郭鐘澤,謝寶國(guó),程延園.  心理科學(xué). 2017(01)
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[2]變系數(shù)模型的研究與分析[D]. 盧一強(qiáng).華東師范大學(xué) 2003

碩士論文
[1]增長(zhǎng)曲線模型的非參數(shù)估計(jì)[D]. 甘華來.華東師范大學(xué) 2013
[2]幾類特殊的變系數(shù)模型的統(tǒng)計(jì)分析[D]. 唐海峰.合肥工業(yè)大學(xué) 2009
[3]基于B樣條基粗糙懲罰的某些約束函數(shù)型數(shù)據(jù)光滑方法研究[D]. 李紅廣.華東師范大學(xué) 2008
[4]具有AR（1）誤差的變系數(shù)模型的統(tǒng)計(jì)分析[D]. 黃樹林.南京理工大學(xué) 2007



本文編號(hào)：3108333