增长曲线预测PPT演示文稿
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1第12讲增长曲线模型王孟成Email:*******************Blog: /u/2142257021增长曲线模型在心理学、教育学和社会学等社会科学领域,以及在医学和自然科学领域对事物发展进程的研究也常是研究者关注的焦点。
例如,在教育学领域,教育学者对学生阅读能力随年级增加而增长的情况。
在心理学领域,发展心理学家对人格特质随年龄增长而变化的趋势的研究。
在医学领域,研究者观查癌细胞增殖变化的时间进程。
MLM vs. LGCM对于此类问题,不同学科发展出不同的方法。
在心理学领域,研究者在结构方程模型框架内发展出潜在增长曲线模型(Latent Growth Curve Models, LGCM; Kaplan, 2000)或潜在曲线模型(Latent Curve Model, LCM; e.g., Meredith & Tisak, 1990; Bollen& Curran, 2006)。
统计和生物统计学领域发展了随机系数模型(e.g., Laird & Ware, 1982)。
教育学领域则提出了多水平模型(Multilevel Modeling, MLM; e.g., Bryk& Raudenbush, 1987; Goldstein, 2003)或分层线性模型(Hierarchical Linear Modeling, HLM)。
尽管这些方法在形式上有所差异,但在统计原理上则大同小异。
LGCM和MLM相比各有优点和长处,在有些条件下两者等同(e.g., Curran, 2003; MacCallum, Kim, Malarkey, & Kiecolt-Glaser, 1997; Raudenbush, 2001),但LGCM在功能上要灵活一些,而且在多数结构方程建模软件上均可实现(e.g., AMOS, LISREL, MPLUS, EQS)。