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6月27日 杨艳云:次序项目数据结构方程建模的拟合指数 (2018年百场校级学术讲座第93场) 

作者:  信息来源:社科处  发布日期:2018-06-26   浏览次数

 

讲座题目:次序项目数据结构方程建模的拟合指数

人:杨艳云(佛罗里达州立大学副教授)

讲座时间:2018627日(星期三)1330

讲座地点:俊秀楼107

   办:华东师范大学社科处

   办:华东师范大学心理与认知科学学院

主讲人简介:

杨艳云,博士,美国佛罗里达州立大学教育心理学和学习系统系副教授,专长心理与教育统计与测量。研究兴趣之一是针对包括教育学和心理学等在内的社会科学研究中常见的非正态数据和有次序类别数据的结构方程建模(SEM)模型估计和模型-数据拟合评估。她还对信度估计方法的研究颇有创建,提出了针对次序项目数据信度估计的新信度系数,称为非线性SEM信度系数。近年来,她还引入贝叶斯法来估计非线性SEM信度系数。曾在Behavior Research Methods, Educational and Psychological Measurement, Multivariate Behavioral Research, Psychometrika, Structural Equation Modeing等顶级专业学术刊物以及其它学术刊物、书籍上发表或撰写学术论文50余篇(章/卷),并担任Behavior Research Methods 和Journal of Psychoeducational Assessment两个学术期刊的副主编。

内容简介:

次序项目数据结构方程建模的拟合指数是当前在心理与教育统计和测量学领域颇受关注的一个前沿课题。此次报告中将比较分别运用两种方法对次序数据进行结构方程建模的结果,一种方法是普通的最大似然估计法,另一种是含有对角加权最小平方和非加权最小平方的最大似然估计法。这样的比较不仅可以表明模型-数据的拟合受到所选估计方法的影响,还能够鼓励研究者要考虑把拟合指数作为改进模型的诊断工具,而非仅仅是得到一组想要的数值。