量化研究方法新进展(20141226).pptx

量化研究方法新进展 多水平模型和混合模型的应用 北京师范大学心理学院刘红云 多水平模型新进展多水平因素分析模型及其应用多水平结构方程模型及其应用混合模型新进展潜类别模型及其应用潜类别模型在追踪研究中的应用 主要内容 从回归分析到因果模型从观测变量到潜变量从单一水平到多水平 近年来量化研究方法进展 从回归分析到因果模型 从观测变量到潜变量 从单一水平到多层次嵌套 多水平模型新进展多水平因素分析模型及其应用多水平结构方程模型及其应用混合模型新进展潜类别模型及其应用潜类别模型在追踪研究中的应用 主要内容 多水平因子分析模型MCFA 问题提出 为何使用多水平分析的方法 多水平数据 数据之间具有嵌套的层次结构大规模测试中 常用的多阶段分层抽样得到的数据 就是多水平数据 如PISA TIMSS等测试常采用两阶段抽样 第一阶段随机抽取学校 第二阶段在学校随机抽取学生 观测数据之间不满足通常的独立性假设 不能简单地使用传统的统计分析 应当使用多水平分析 多水平数据结构 多水平分析被广泛应用于教育 心理 管理 医学等领域的研究近年来 多水平因素分析的进展多水平因素分析多水平结构方程模型 多水平分析 对于具有组织层面特征的变量 如何探讨观测变量与潜变量之间的关系 群体水平的因子结构与个体水平是否一致 多水平分析解决的问题 一 多水平因素分析 MCFA 图示 Between Within 1 1多水平因素分析 MCFA 图示 Between Within 椭圆表示潜变量 方框表示观测变量 1 2MCFA的一般步骤 Muthen 例使用香港PISA2003学业评价数据 参加测试的4478名学生来自145所学校 每所学校参加测试的学生最少有20人 最多35人 平均30 88人 1 3MCFA的5步骤应用举例 测验工具 PISA2003测试学生问卷中的学生数学学业效能测试问卷 问卷中含有8个题目 采用4点量表进行评定 1表示非常有信心 4表示完全没有信心 例1 MCFA的5步骤示例 题目 T1根据列车时刻表 计算从A地到B地所用的时间T2计算电视降价30 后的价格T3计算铺地板所需瓷砖的面积T4看懂报纸上统计图表示的意义T5解像3X 5 17这样的方程T6在1 10 000的比例尺上 找出两地之间的实际距离T7解像2 X 3 x 3 x 3 这样的方程T8计算汽车的耗油量 例1 MCFA的5步骤示例 研究问题 1 以上8个题目测量一个 两个潜变量模型1 假设八个题目测量一个潜变量模型2 假设八个题目测量两个潜变量 生活中的计算效能 1 2 3 4 6 8题 解方程的效能 第5 7题 2 在学校层面这8个题目是否测量了一个共同的特质 即学校学生一般数学学业效能 这是关于测验结构的问题 对于这一问题 由于数据是根据两阶段抽样设计获得 学生嵌套于学校 因此采用多水平因子分析 例1 MCFA的5步骤示例 Step1总体协方差矩阵基础上的因子分析先忽略数据的嵌套结构 对总体协方差矩阵进行分析 根据假设分析两个模型 例1 MCFA的5步骤示例 相对于单因子模型 两因子模型对数据的拟合更好 从因子负荷估计结果来看 因子负荷均较高 Step2组间变异的估计考虑数据的两水平结构 将每个测试题目的变异分解为学校内和学校间两部分 计算学校内的相关 例1 MCFA的5步骤示例 同一所学校学生存在一定程度的相关 其值介于0 047和0 139之间 由学校内和学校间协方差矩阵和相关矩阵 可以看出 学校层面项目之间的相关很高 而学校内项目之间的相关相对较低 例1 MCFA的5步骤示例 注 对角线以上为相关矩阵 对角线以下为协方差矩阵 对角线上为方差 注 对角线以上为相关矩阵 对角线以下为协方差矩阵 对角线上为方差 Step3基于校内协方差矩阵的分析 例1 MCFA的5步骤示例 两因子的模型拟合比单因子模型拟合更好 说明八个项目测试了两个方面的数学学业效能 因子负荷的估计结果与第一步得到的结果非常接近 也与第五步 见后 的结果比较接近 Step4基于校间协方差矩阵的分析 例1 MCFA的5步骤示例 两个模型都拟合不好 这可能与学校个数只有145个有关 得到的结果不可靠 单因子模型的因子负荷都很高 两因子模型的因子负荷也很高 并且两因子之间的相关很高 0 927 说明 可能在学校层面只有一个一般的数学学业效能 与个体水平相比 组水平的因子往往呈现出聚合的现象 多个因子往往合并成一个更加综合的因子 Chen 2005 Hox 2002 Step5完整的多水平因子分析考虑数据的嵌套结构 采用两水平的因子分析模型分析测验的结构 考察的模型有3个 模型1 组内单因子组间单因子模型 即组内和组间模型都是只有一个单一的一般的数学学业效能因子 模型2 组内两因子组间单因子模型 即学校内有生活中的计算效能和解方程的效能两个因子 学校间只有一个一般的数学学业效能的因子 模型3 组内两因子组间两因子模型 即学校内有生活中的计算效能和解方程的效能 学校间也有生活中的计算效能和解方程的效能 例1 MCFA的5步骤示例 模型2和模型3对数据拟合都很好 但是从结果上来看 模型2更简单 因此应选取模型2 即学校间是一个单一因子的模型 学校内是一个两因子的模型 例1 MCFA的5步骤示例 2 多水平结构方程模型MSEM 2 1中介模型 概念 Hyman 1955 JamesBaron Kenny 1986 2 1中介模型对心理学研究的意义 伍德沃兹S O R模型是最早的中介模型之一 中介模型是许多心理学理论的形成基础 MacKinnon Fairchild Fritz 2007 认知失调中介模型 X 态度与行为不一致 Y 态度或行为调整改变 M 心理紧张 中介模型可指导干预模式设计 青少年吸烟干预模式 X 干预训练 Y 吸烟行为 M 抵制吸烟技能 研究中介模型是对心理学研究方法的促进补充 2 1中介模型类型 以两水平中介模型为例 根据X Y和M所在的层级不同 理论上说可能的中介模型有八种类型 常见的三种模型 2 1中介效应分析程序 估计 ab 温忠麟 张雷 侯杰泰 刘红云 2004 检验 2 1传统中介模型可能遇到的问题 当变量具有多水平结构时忽视数据的多水平结构和相似性将导致效应估计有偏 RaudenbushScariano Davenport 1987 X 组织氛围 M 工作满意度 Y 留职意向 第一水平 员工水平 第二水平 组织水平 同一组织内部的员工比较相似 2 1多水平中介模型及其实质 多水平模型的分析框架 中介分析 传统中介模型扩展到 多水平结构数据 解决办法 多水平中介模型 Kenny Kashy Bolger 1998 2 1多水平中介模型分类 2 2多水平中介模型应用举例 例使用PISA2003年香港测试数据 演示最简单的多水平中介效应模型的应用 假设家庭学习资源 HOMEPOS 通过影响学生的数学学业效能 MATHEFF 影响学生的数学成绩 MATH 这三个变量均为学生水平的观测变量 例模型结果 固定斜率和随机斜率的中介效应模型拟合指标 随机斜率模型由于比固定斜率模型稍微复杂 但是在模型拟合与固定斜率模型没有差异 因此在实际应用中可以选用固定斜率模型 固定中介效应模型中介效应为ab 6 449家庭学习资源对学生数学成绩的总效应为6 449 5 656 12 105 显著 学生数学成绩和学业效能存在显著的学校间差异 随机中介效应模型平均中介效应为 6 641 0 122 6 519家庭学习资源对学生数学成绩的总效应平均为6 519 6 712 13 231 显著 学校间差异边缘显著 多水平模型新进展多水平因素分析模型及其应用多水平结构方程模型及其应用混合模型新进展潜类别模型及其应用潜类别模型在追踪研究中的应用 主要内容 725名小学生 男生占53 4年级 5年级 6年级连续三年被欺负行为的测试是否存在不同的欺负行为类别 3 混合模型进展 潜在类别分析 Grade4 潜在类别分析 Grade5 潜在类别分析 Grade6 LTA 转移概率 C1C2C3C4C10 9210 0600 0190 000C20 2550 6920 0370 016C30 0680 0600 7980 074C40 0000 0410 0620 897 多水平模型新进展多水平因素分析模型及其应用多水平结构方程模型及其应用混合模型新进展潜类别模型及其应用潜类别模型在追踪研究中的应用 主要内容 2020年3月15日 57 模型介绍 模型介绍 模型介绍 某一行为特质随着时间的变化是否有明显的转折点某一特质在不同的发展阶段是否有不同的发展趋势和规律 模型介绍 模型介绍 特质随时间发展趋势是否存在不同质的发展群体每一群体内的发展趋势及其影响因素 模型介绍 是否能解决既存在连续发展 又存在阶段发展类别 且具有不同转折点的情况 阅读的发展的两个关键期 小学入学时期 小学三年级 阅读发展群体异质性 有一小部分群体的发展明显迟滞于大部分个体 实证研究数据 ECLS K EarlyChildhoodLongitudinalStudy Kindergarten NCES N 21 409从幼儿园到八年级 7次测量指标变量 直接认知能力 阅读 数学 科学成绩 间接认知能力 老师的5点量表评价 自我描述自我概念和控制点影响因素 学生 家长 老师 学校模型 有转折点的两阶混合段模型 阅读的增长趋势以1年级下期为转折点 数据分析结果 模型选择 数据分析结果 模型选择 数据分析结果 数据分析结果 2020年3月15日 多阶段混合模型的应用 67 零模型 数据分析结果 2020年3月15日 多阶段混合模型的应用 68 零模型第一个类最初的起点较低 但是发展较快 占总体的77 23 第二个类最初的起点较高 但是发展较慢 占总体的11 52 第三个类平稳发展类 发展较为缓慢且没有明显转折点 占总体的11 25 发展呈二次曲线型 发展速度先快后慢 所有的类别中 截距 斜率的方差均显著 即在各类的内部 个体之间的发展存在差异 数据分析结果 完整模型 数据分析结果 2020年3月15日 多阶段混合模型的应用 70 完整模型社会经济地位 三个不同类别的影响是显著的性别 除了女生在第一阶段的发展速度显著的快于男生以外其他的影响均不显著 数据分析结果 完整模型 起点高发展慢的一类家长 教师起始的评价差异显著第一阶段 教师起始的评价与发展速度的交互作用呈现负向的预测 即教师起始评价越高 学生在第一阶段的发展速度越慢 第二阶段 教师在转折点时对学生的评价越高 学生的发展越快 家长的评价并不能预测该发展模式 数据分析结果 2020年3月15日 多阶段混合模型的应用 72 完整模型 起点低发展快的一类家长 教师起始的评价差异显著第一阶段 家长 教师起始的评价与发展速度的交互作用均呈现负向的预测 即家长 教师起始评价越高 学生在第一阶段的发展速度越慢 第二阶段 教师 家长在转折点的评价不能预测第二阶段的发展 数据分析结果 2020年3月15日 多阶段混合模型的应用 73 完整模型平稳发展类 家长 教师的评价均不能预测发展的速度 数据分析结果 2020年3月15日 多阶段混合模型的应用 74 1 混合模型能有效区分不同质群体 并且能够同时处理存在阶段发展