因子混合模型:潜在类别分析与因子分析的整合

发布时间：2017-12-27 22:00

本文关键词：因子混合模型:潜在类别分析与因子分析的整合　出处：《心理科学进展》2015年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：因子混合模型(FMM)是考虑了群体潜在异质性后的因子分析模型,它将潜在类别分析(LCA)与传统的因子分析(FA)整合在同一框架内,既保留了两种分析技术的优点,同时又展现出独特优势。FMM的应用主要包括描述变量的潜在结构、对被试进行分组以及探测社会称许偏差等。我们建议分别采用FA、LCA与FMM三种模型拟合数据,参考拟合指数和模型可解释性选择最优模型。总结了FMM的分析步骤以及软件使用,并用于探讨大学生社会面子意识的测量模型。未来研究应关注FMM分析过程的简化,继续深化对拟合指数等方面的探讨。
[Abstract]:Factor mixture model (FMM) is a factor analysis model considering the potential heterogeneity of the group. It integrates the latent class analysis (LCA) and the traditional factor analysis (FA) in the same framework, which not only preserves the advantages of the two analysis technologies, but also shows the unique advantages. The application of FMM mainly includes the description of the potential variable structure, grouping and social desirability bias detection for subjects. We suggest that three models of FA, LCA and FMM are used to fit the data, and the fitting index and the model can be interpreted as the best model. The analysis steps of FMM and the use of software are summarized, and the measurement model of College Students' social face consciousness is discussed. The future research should pay attention to the simplification of the FMM analysis process and continue to deepen the discussion on the fitting index.
【作者单位】：华南师范大学心理应用研究中心/心理学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(31271116,31400909)资助
【分类号】：B841
【正文快照】： 在心理学研究中,由于许多人格特质、内隐态度等的不可直接观测性,潜变量模型得到广泛应用,其中因子分析(Factor Analysis,FA)比较流行。然而,FA的样本同质性假设在许多场合可能不成立(Jedidi,Jagpal,De Sarbo,1997;YuanBentler,2010)。许多研究样本中包含不同性别、年级,或

【共引文献】