预测视角下双因子模型与高阶因子模型的模拟比较研究

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1、分类号：B84密级：无学校代码：10414学号：2014320032硕士专业学位研究生学位论文预测视角下双因子模型与高阶因子模型的模拟比较研究SimulatedDataComparisonofthePredictiveValiditybetweenBi-factorandHigh-OrderFactorModels徐霜雪院所：心理学院导师姓名：俞宗火学科专业：应用心理研究方向：心理测量技术应用二○一七年六月万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究

2、成果，也不包含为获得或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解江西师范大学研究生院有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权江西师范大学研究生院可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本授权书）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日万方数据摘

3、要双因子模型和高阶因子模型，作为既有全局因子又有局部因子的两个竞争模型，在心理学、教育学和管理学等领域有着广泛的应用。现有的研究大多认为双因子模型优于高阶因子模型：双因子模型不仅可以评估局部因子在整个构念中的地位，侦测出无意义的局部因子；还可以探讨控制了全局因子后，局部因子对其他构念的独特预测作用；然而，双因子模型也有其不足：模型更加复杂，需要估计的参数更多，在小样本条件下，有时需要提供初始值才能收敛。对于这一不足可能造成的偏差，现有的文献更多地是从模型拟合的角度对两个模型进行比较。这些研究大多都是基于实测数据或在实测数据基础上的模拟研究，仅有少数的模拟研究，不具系统性，且结果各不

4、一致。因此，很难得出何种模型更好的一致性结论。心理学研究不仅仅是为了描述和解释，更重要地，还有预测和控制。除了模型拟合指标，预测效度也是模型结构效度的重要方面。为弥补两个模型比较研究所得结论不一致的不足，本文采用MonteCarlo模拟方法，在传统的模型拟合差异比较的基础上，从预测效度这一新的视角出发，以结构系数偏差作为度量预测效度精确度的指标，为揭示两个模型在预测效度上的差异表现，开展了三项实验研究。研究一主要比较了大样本条件（N=1000）下，效标为显变量时，全局因子与局部因子在不同负荷水平(0.4,0.5,0.55,0.6,0.7)下，双因子模型与高阶因子模型在模型拟合及预测

5、的准确度方面的差异。为使结论更具普遍性，在同样的实验条件下，研究二着重比较了大样本条件（N=1000）下，效标为潜变量时，双因子模型与高阶因子模型在预测的准确度方面的差异。为检验样本容量对研究结果的影响，研究三比较了不同负荷条件下，效标变量分别为显变量和潜变量时，样本容量为200和500的结果。研究结果表明：（1）当样本量为1000时，两种模型在拟合效果方面无显著差异；但在预测效度方面，当效标为显变量时，两个模型的结构系数估计值皆为无偏估计；而效标为潜变量时，高阶因子模型表现优于双因子模型：高阶因子模型的结构系数为无偏估计，但双因子模型的结构系数估计值在50%左右的情况下存在偏差。

6、I万方数据（2）当样本容量为200和500时，高阶因子模型的预测效度总体上要好于双因子模型。（3）随着样本容量的增大，模型的结构系数偏差会变小。（4）当效标变量为显变量时，两个模型的结构系数偏差要低于效标变量为潜变量时。关键词：双因子模型；高阶因子模型；模型拟合；结构系数偏差II万方数据AbstractBi-factorandhighorderfactormodelsaretwocompetitivemodels,bothofthemhavegeneralfactorsandspecificfactors,havebeenwidelyappliedinpsychology,educ

7、ation,managementandinotherfields.Mostoftheexistingstudiesbelievethatthebi-factormodelissuperiortothehigh-orderfactormodel,suchasthatthebi-factormodelcanbeusedtostudytheroleofdomainspecificfactorsthatareindependentofthegeneralfactor,dete