摘要：目的:探讨国家认同对青少年学习投入的影响,分析归属需求的中介作用与意向性自我调节的调节作用。方法:研究一采用单因素两水平的被试间实验设计,将202名中学生随机分为国家认同启动组和控制组,其中实验组观看中国国家形象英文宣传片,控制组观看海底风景视频;研究二招募1220名中学生完成学习投入量表、国家认同感问卷、归属需求量表和意向性自我调节量表。结果:国家认同启动组被试的学习投入水平显著高于国家认同控制组(t(200)=2.57,P<0.05,Cohen’s d=0.36),国家认同显著正向预测学习投入(β=0.14,t=4.69,P<0.001);归属需求在国家认同与学习投入间起中介作用(效应值=0.06,P<0.05);意向性自我调节能够调节中介模型的后半段(β=0.07,t=2.44,P<0.05)。结论:国家认同既直接影响青少年的学习投入,又通过归属需求间接影响学习投入,高水平的意向性自我调节可加强归属需求对青少年学习投入的影响。

摘要：概化理论在心理与教育测量领域应用较广。如何使测量程序在预算限制的情况下达到较优的可靠性是研究者需要考虑的重要问题,这个问题可以转换为最佳样本量估计的问题。提出了一种基于进化算法的估计概化理论下最佳样本量的新方法——约束进化算法,并采用模拟研究的方法比较了微分优化法、拉格朗日法、柯西不等式法等三种传统方法与约束进化算法的优劣。结果表明:在两侧面交叉设计、两侧面嵌套设计和三侧面交叉设计中都证明了约束进化算法更具优越性,建议研究者在今后的研究中优先使用。

摘要：文章针对正态分布数据,对比Traditional方法、Bootstrap方法和MCMC方法在两侧面交叉设计(p×i×h)和两侧面嵌套设计(p×(i:h))下各个方差分量的估计精度,为实际应用提供参考。使用R软件模拟1000批数据,并在R软件上实现三种方法的方差分量及其变异量估计。结果表明:(1)相较于Traditional方法和MCMC方法,相同条件下,Bootstrap方法估计的方差分量及其变异量结果更为理想;(2)对于两侧面交叉设计和两侧面嵌套设计,在正态分布数据下,建议优先使用Bootstrap方法。

摘要：使用3PLM和蒙特卡洛法生成数据,基于非等组锚题设计,考察不同基准年级下锚题难度范围与年级离散程度对垂直量尺化的影响。结果发现:(1)基准年级的选择会影响垂直量尺化的精度。(2)锚题设计下垂直量尺化的转换不宜超过两个年级。(3)不同基准年级下,年级离散程度越小,估计精度越好。(4)不同基准年级下,对锚题难度范围的选择应有所不同。(5)年级离散程度与锚题难度范围之间存在交互效应。

摘要：本研究采用自回归交叉滞后设计探讨父母拒绝和青少年外化问题行为的双向关系。研究利用父母拒绝问卷、外化问题行为问卷对山东省和广东省1987名初中生(56.01%男生;Mage=12.32)做为期一年的追踪研究。研究以性别、年龄和社会经济地位为控制变量,结果发现:(1)前测父母拒绝能显著正向影响后测外化问题行为;(2)前测外化问题行为能显著正向影响后测父母拒绝。结果表明,父母拒绝和青少年外化行为是双向影响关系。

摘要：分别使用文字模态警示语和图文模态警示语探究语言(中/英)和自我相关性对警示语有效性的影响。发现文字模态下,低自我相关性警示语中文表达时的有效性优于英文表达时,高自我相关性警示语中、英表达对其有效性没有影响。图文模态下,无论自我相关性高低,中、英表达对警示语有效性都不存在影响。结果表明:(1)自我相关性影响语言(中/英)对文字模态警示语有效性的认知加工;(2)图文模态警示语的有效性加工优于文字模态警示语。

摘要：追踪研究因其可以得到比横断研究更有说服力的变量关系论证,在心理学等科学中具有重要地位。梳理国内以心理学为主的相关领域中追踪数据分析方法研究的发表现状、主要解决的研究问题和模型发展。追踪研究可以进行均值差异比较、分析多变量相互影响、描述总体发展趋势及差异和探究心理动态变化过程。近20年的研究热点和发展思路也集中在上述研究问题当中,特别是总体发展趋势及差异、多变量相互影响、总体发展趋势与多变量相互影响的融合、追踪研究设计、缺失数据等议题上。最后,比较国内外研究的差异,并结合交叉学科对国内追踪研究未来发展做出展望。

摘要：类别变量在心理学和其他社科研究领域经常遇到,当自变量或调节变量为类别变量时,应当如何分析调节效应呢?详述了多类别变量的被试间设计和两水平被试内设计(因变量重复测量2次)的调节效应分析方法,并给出了分析流程。先进行调节效应的显著性检验,后用选点法或Johnson-Neyman法进行简单斜率检验。多类别变量被试间设计的简单斜率检验是先进行整体检验,后进行配对检验。用两个实际例子演示如何进行类别变量的调节效应分析,最后展望了两类设计的类别变量调节研究的拓展方向,例如更复杂的类别变量的调节模型等。

摘要：由于取样设计的原因,多水平数据结构不仅存在于多水平研究,也广泛存在于单水平研究,需要在单水平分析中控制多水平误差。此时使用多层线性模型发挥不了优势,反而因模型的复杂性带来麻烦。基于设计的方法相对更简单、高效和稳健,更契合含多水平误差的单水平研究情境。在详细介绍基于设计的方法及其优势后,利用数据实例展示基于设计的方法在单水平研究中控制多水平误差的效果,并为应用研究者提供方法选用建议。

摘要：在心理学和其他社科研究领域,通常的中介效应分析都基于被试间设计,研究者对于如何分析基于被试内设计的中介效应往往并不清楚。本文阐述了两水平被试内设计的中介效应分析方法 (依次检验法和路径分析法),综合各方法优缺点给出一个分析流程,并用应用研究实例演示如何分析两水平被试内中介效应,最后展望了基于被试内设计的中介效应分析研究的拓展方向。