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预测视角下双因子探索性结构方程模型和传统SEM的模拟比较

——中国教育学会教育统计与测量分会·青年学者委员会“青年学者论坛”第五期开讲

 

主题:预测视角下双因子探索性结构方程模型和传统SEM的模拟比较

主讲嘉宾:顾红磊(湖南师范大学)

主持人:卢谢峰(湖南师范大学)

讲座时间:5月29号上午 9:00-10:00

讲座直播地址:https://meeting.tencent.com/s/6MAldAavPriP

 

 

主讲嘉宾先容:

顾红磊,湖南师范大学心理学系特聘副教授、硕士生导师。2015年6月毕业于华南师范大学心理学院,获博士学位。近年来致力于结构方程模型、双因子模型和项目表述效应的方法研究,以及青少年阅读自主性、青少年自伤行为的应用研究。先后主持参与多项国家级和省部级课题,在《Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal》 《Child Abuse & Neglect》 《Journal of Clinical Psychology》 《Personality and Individual Difference》等SSCI期刊和《心理学报》 《心理科学》等CSSCI期刊上发表论文二十余篇。担任《Journal of Personality Assessment》 《Telematics and Informatics》 《Current Psychology》 《心理学报》 《心理科学》等国内外核心期刊的审稿专家。

 

讲座内容提要:

在心理和行为等研究领域,经常遇到多维构念。当多维构念的整体和子维度都有意义并且存在实质性交叉负荷时,双因子探索性结构方程模型(bifactor-ESEM)可以同时对概念相关构念的多维性和层次相关构念的多维性进行建模,而单因素CFA、斜交CFA、双因子模型和ESEM等传统SEM都或多或少忽略了一个或两个方面的多维性,导致有偏的参数估计值,误导研究者得出错误的结论。本研究拟结合模拟数据和实际数据,对bifactor-ESEM和传统SEM在多维构念的整体预测效标时的表现进行比较。目标是给出一个既不失精确又相对简单的多维构念的建模流程,说明什么情况下可以简单地使用传统SEM,什么情况下使用bifactor-ESEM才合适,指引应用工编辑恰当地选用模型。

 

欢迎对教育测评感兴趣的教育工编辑关注和参与。

 

(转载自:教育统计与测量前沿微信公众号,原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NTU2MTI2MQ==&mid=2247484139&idx=1&sn=d4cfcf25923656caef4e964e160a8788&chksm=ce597d29f92ef43f5a1e1a47d999977551ae0af6056f53b92e536f8bfd1db0aa85a7222e14ea&mpshare=1&scene=23&srcid=0526SSV9Zs92SBPIJ1uq1wLh&sharer_sharetime=1621990333660&sharer_shareid=e6711144a9cdede76e0642224f1c25d6#rd)

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