本文關(guān)鍵詞：多階段混合增長模型的影響因素:距離與形態(tài)

  更多相關(guān)文章： 多階段混合增長模型(PGMM) 潛類別增長分析(LCGA) 潛類別距離(SMD) 發(fā)展形態(tài)

【摘要】：通過模擬研究,考察潛類別距離和發(fā)展形態(tài)等因素對多階段混合增長模型的模型選擇和參數(shù)估計的影響:(1)潛類別距離越大,模型選擇和分類效果越好。(2)混合模型的選擇,應(yīng)以一定樣本量(至少200)為前提,首先考慮BIC選出正確的分類模型,再通過熵值、ARI等選擇分類確定性較高的模型。(3)多階段的發(fā)展形態(tài)對正確模型的選擇和分類的確定性均有一定程度影響。(4)潛類別距離和樣本量越大,參數(shù)估計精度越高。(5)在判斷分類準確性的指標中,ARI的選擇更偏向于真實的模型。
【作者單位】： 北京師范大學(xué)心理學(xué)院應(yīng)用實驗心理北京市重點實驗室;香港中文大學(xué)教育心理系;
【關(guān)鍵詞】： 多階段混合增長模型(PGMM) 潛類別增長分析(LCGA) 潛類別距離(SMD) 發(fā)展形態(tài)
【基金】：國家自然科學(xué)基金(31100759) 全國教育科學(xué)“十二五”規(guī)劃教育部重點課題(GFA111001) 教育部人文社會科學(xué)研究青年基金項目(11YJC190016) 北京市與中央在京高校共建項目(019-105812)資助
【分類號】：B841
【正文快照】： 1引言縱向研究(Longitudinal analysis)對于個體發(fā)展規(guī)律的描述、解釋、預(yù)測都有重要的意義,是對個體或群體特質(zhì)長時間觀察多次記錄的研究范式。與橫斷研究相比,追蹤研究更耗時、費用不菲,但是它可以對變量之間的因果關(guān)系做出合理的假設(shè),也可以就某一現(xiàn)象隨時間的變化規(guī)律進行

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本文編號：725506