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通过连续协变量的功能分离对层次MPT模型中的参数进行验证:应用于权变推断。 (英语) Zbl 1455.91185号

摘要:在聚合频率数据的传统多项式处理树(MPT)模型中,参数通常通过实验操作进行验证,从而测试离散自变量对特定模型参数的选择性影响。最近,引入了层次MPT模型,用于解释参与者之间的参数异质性。通过分析连续协变量下MPT模型参数个体间差异的选择性协变量,这些模型为参数验证提供了新的可能性。新方法使研究人员能够从功能分离的角度测试参数有效性,包括收敛有效性和判别有效性。在这里,我们将新方法应用于基于伪偶然推理的刻板印象形成领域的多维源监控模型。使用分层贝叶斯MPT模型,我们测试了在个人层面上作为特定来源评估指标的来源评估参数的有效性。首先,分析关于刻板印象形成的实验数据(N=130),我们复制了早期关于偏倚源语言参数的发现,同时考虑了参与者之间的参数异质性。其次,我们研究了条件猜测参数和源评估的连续直接度量之间协变的特异性。直接评估中的个体间差异预测了特定来源评估参数中的个体差异,从而验证了其实质性解释。第三,在一项探索性分析中,我们检验了记忆参数和猜测参数与标准化认知评估组的认知表现指标的关系。

MSC公司:

91E10型 认知心理学
第62页第15页 统计学在心理学中的应用
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