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多变量追踪研究的模型整合与拓展: 考察往复式影响与增长趋势

Submit Time: 2021-04-30
Author: 刘源 1,2 ;
Institute: 1.西南大学心理学部; 2.认知与人格教育部重点实验室;

Abstracts

追踪研究当中,交叉滞后模型可以探究多变量之间往复式影响,潜增长模型可以探究个体增长趋势。对两类模型进行整合,例如同时关注往复式影响与个体增长趋势,同时可以定义测量误差、随机截距等变异成分,衍生出随机截距交叉滞后模型、特质-状态-误差模型、自回归潜增长模型、结构化残差潜增长模型等。以交叉滞后模型和潜增长模型分别作为基础模型,从个体间/个体内变异分解的角度对上述各类模型梳理,整合出此类模型的分析框架,并拓展建立“因子结构化潜增长模型(factor latent curve model with structured reciprocals)”作为统合框架。通过实证研究(早期儿童的追踪研究-幼儿园版,ECLS-K),建立21049名儿童的阅读和数学能力的往复式影响与增长趋势。研究发现,分离了稳定特质的模型拟合最优。研究也对模型建模思路和模型选择提供了建议。
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From: 刘源
DOI:10.12074/202104.00133
Recommended references: 刘源.(2021).多变量追踪研究的模型整合与拓展: 考察往复式影响与增长趋势.[ChinaXiv:202104.00133] (Click&Copy)
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[V1] 2021-04-30 09:07:46 chinaXiv:202104.00133V1 Download
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