导读:本文包含了验证性因素论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:反应性-主动性攻击量表,多组验证性因素分析,测量等值,项目反应理论
验证性因素论文文献综述
尤晓慧,陈雪明,刘拓[1]（2019）在《反应性-主动性攻击量表在他评与自评情境下的信效度检验:基于项目反应理论和多组验证性因素分析》一文中研究指出攻击性行为是儿童个性社会性发展的一个重要方面,对攻击性行为进行分类时,反应性-主动性攻击的分类方式最为突出,反应性-主动性攻击揭示了儿童的内部动机,同时,反应性-主动性攻击量表(RPQ)也是应用最为广泛的量表之一,该量表被翻译成了不同的语言来对不同文化背景的被试进行施测。在国内,已有研究证明了该量表在中国被试群体中的适用性,但是,研究者们对该量表信效度的检验都是基于经典测量理论的,研究结果略显粗糙,本研究依据项目反应理论来对每个题目进行具体分析。此外,为解决研究中由于儿童不理解题目中部分描述攻击的抽象词语而导致错误填答的问题,研究者们提出应由儿童的看护者对其攻击性进行评估。但是,看护者的评估结果和儿童自评结果是否等价呢?这样做是否合理呢?本研究拟通过多组验证性因素分析的检验方法,对RPQ量表是否具有跨评价方式的测量不变性进行检验。本研究选取中文版反应性-主动性攻击量表对485名4-6年级的学生及其家长进行施测,首先使用Excel的eirt插件基于项目反应理论对量表各个题目进行分析,然后使用Mplus8.0进行验证性因素分析。结果如下:中文版反应性-主动性攻击量表除第19题以外的各题目均有较好的区分度,且选项的难度适于作攻击性的测量。两种不同的评价方式下,两因子结构拟合良好(TLI=0.933,CFI=0.940,RMSEA=0.041和TLI=0.947,CFI=0.952, RMSEA=0.052)。在进行多组验证性因素分析时,第一步形态等值(configural invariance)在10000次迭代后仍未收敛,分析模型计算结果发现,第22题的截距和残差均远大于其他题目。删除第22题后,跨评价方式等值的七个模型拟合良好(CFI>0.900, TLI>0.900, RMAEA<0.05),实现跨评价方式等值。基于此,本研究得出以下结论:(1)在未来对攻击性的评估中,可以考虑删除第19题和第22题。(2)中文版反应性-主动性攻击量表具有跨文化的通用性,而且各项目性能良好。(3)该量表具有良好的结构效度,特别是在跨评价方式上的测量等值为以后通过不同的评价方式测量的攻击性行为提供了可比性的依据,解决了一些在测量中不便儿童直接评价的问题。(本文来源于《第二十二届全国心理学学术会议摘要集》期刊2019-10-19）
张龙飞,林靖凯,刘凯,蔡艳,涂冬波[2]（2019）在《生活目的测试中文版的心理测量学特征分析:基于验证性因素分析和项目反应理论》一文中研究指出生命意义感是人类的一项核心特质,在心理健康和积极心理学领域占据着重要的地位。以往研究发现,生命意义感能够提高个体的幸福感。随着时代的发展,生命意义感越来越受人们重视。与此同时,由于生命意义感缺失产生了一系列社会问题,如自杀、刑事犯罪等,自杀者在生前常常会报告:"活着没有意思。"许多罪犯也会在自我陈述中表露:"人生没意义,想找些刺激。"可见,个体缺乏生命意义感会造成十分恶劣的社会影响。生活目的测试(PIL; Purpose in Life test)是目前世界上在生命意义感测量领域应用最为广泛的量表,但是学界对量表维度的界定众说纷绘。本研究综合历史上十个模型,以中国大学生为样本,通过验证性因素分析(CFA)找出在中国文化下拟合最好的模型,并考察此模型的因子载荷和信效度。本研究首次采用项目反应理论(IRT)对量表进行分析,以考察其是否具备良好的测量学特性。IRT分析包括:局部独立性检验、项目功能差异检验、项目参数估计、类别反应曲线绘制、测验信息量计算。结果表明:Morgan和Farsides(2009)的两因素(精彩生活和有目的生活)模型——PIL-10对于测试数据拟合最优。该模型因子结构较好,各项目在对应维度上呈现较高因子载荷(从0.51到0.81)。PIL-10的信度较高,总量表的α系数为0.89,精彩生活量表的α系数为0.88,有目的生活量表的α系数为0.77。PIL-10具有较高的效标关联效度,与效标量表生命意义问卷(MLQ; Meaning in Life Questionnaire)的相关较高。IRT分析结果指出,PIL-10各项目参数比较优良(区分度a参数从1.07到3.00),两个分量表可以为能力区间上的大部分被试提供充分的信息量,表明PIL-10可以适用于一般人群的施测。然而类别反应曲线显示,一些项目的类别曲线表现欠佳,即某条类别曲线在整个能力区间上对于其他类别均不占优势,并可依此对这些项目在内容表述和计分方式上进行修订,以提升量表的效用价值。(本文来源于《第二十二届全国心理学学术会议摘要集》期刊2019-10-19）
田雪垠,郑蝉金,郭少阳,贺冠瑞[3]（2019）在《基于多层验证性因素分析的各种信度系数方法》一文中研究指出近年来,心理学研究的复现性受到广泛关注,许多实证研究难以重复验证,信度较低。大量研究使用多层技术,但只报告整体信度,导致研究可重复危机。基于各种信度系数和验证性因素分析的理论,以二层模型为例,总结多层信度计算方法,通过文献综述检索应用情况,并用MPLUS进行实例演示,最后讨论单层信度估计存在的偏差及分层估计的好处。总之,对多层数据进行分层信度估计是很有必要的,可消除因测量工具缺乏信度而导致的研究不可重复。(本文来源于《心理学探新》期刊2019年05期）
张立华,顾莺,黄苗,杨玉霞,胡雁[4]（2019）在《循证实践准备度评估量表的验证性因素分析》一文中研究指出目的对循证实践准备度评估量表(clinic readiness evidence-based nursing assessment,CREBNA)进行验证性因素分析,验证其结构效度。方法以2017年参加复旦大学护理学院证据转化与临床应用工作坊培训后开展证据应用项目的351名护理人员为研究对象,发放并填写CREBNA,调查护理人员循证实践准备度水平,构建量表的假设结构模型,并检测是否与样本数据相契合。结果根据模型检验的修正指数(modification index,MI)对模型进行了修正,修正后结果显示:误差变异量均为正数;因素负荷量为0.621～0.889;且标准误为0.010～0.036;基本适配指标均达到检验标准。修正后的卡方自由度比值(χ~2/df)为1.558;残差均方和平方根(root mean square residual,RMR)为0.025;渐进残差均方和平方根(root mean square error of approximation,RMSEA)为0.040;适配度指数(goodness of fitindex,GFI)为0.900,调整拟合优度指数(adjusted goodness fit index,AGFI)为0.874,达到临界值;标准拟合指数(normed fit index,NFI)为0.931,相对拟合指数(renal function index,RFI)为0.919,增量拟合指数(incremental index of fit,IFI)为0.974,Tucker-Lewis指数(简称TLI)为0.970,相对拟合指数(comparative fit index,CFI)为0.974,故模型外在质量良好。所估计参数t值为11.544～19.868,均达显着水平;潜在变量的平均抽取变异量为0.546～0.642,潜在变量的组合信度为0.923～0.943;标准化残差的绝对值最大值为2.508;存在2个修正指标值>5.000,故模型内在质量良好。结论 CREBNA具有良好的结构效度,能够用于评估循证实践活动的准备度,指导相关证据应用项目的开展。(本文来源于《解放军护理杂志》期刊2019年02期）
陈星星,邓祺丹,吴培,廖力[5]（2018）在《知识、态度与行为量表在中青年高血压患者中的验证性因素分析》一文中研究指出目的验证高血压知识、态度与行为量表在中青年高血压群体中的内部结构与信度,为深入评估中青年高血压群体知信行的现状提供工具。方法采用目的抽样方法选择衡阳市5个社区400例中青年高血压患者为调查对象,应用Mplus 7.4软件,以知识、态度、行为作为潜变量,各潜变量包括的观测变量为显变量建立结构方程模型。模型的参数估计采用对角加权矩阵伴均值-方差校正卡方检验(WLSMV),模型拟合评估使用χ2、自由度(df)、近似误差均方根(RMSEA)、加权误差均方根(WRMR)、比较拟合指数(CFI)、TuckerLewis指数(TLI)等。量表信度使用基于McDonald模型的Omega (ω)系数进行估计。结果共构建2种模型,2种模型的拟合结果显示除RMSEA外(模型1为0.116,模型2为0.103),其余拟合指数均达到推荐标准(模型1与模型2结果分别为WRMR:0.915、0.808,CFI:0.913、0.924,TLI:0.902、0.917),模型2的拟合结果优于模型1;知识对态度与行为均有直接影响,回归系数分别为0.730、0.752,态度对行为具有直接影响,回归系数为0.665;量表总的信度为0.817,高血压知识、态度、行为分量表的信度分别为0.808、0.813、0.816。结论高血压知识、态度与行为量表的叁因子结构符合知信行理论的架构,且在中青年高血压患者群体中具有较好的信度,可以作为评估中青年高血压患者知信行现状的工具。(本文来源于《中西医结合护理(中英文)》期刊2018年12期）
丹怡然,王宇中[6]（2018）在《婚姻主观感受量表(MPS)结构效度验证性因素分析》一文中研究指出为了验证婚姻主观感受量表的结构效度,通过在河南省内发放问卷,获取有效问卷790份,用SPSS进行简单描述统计和同质性信度分析,结果表明量表有很好的同质性信度。用Amos进行了验证性因素分析,单因素分析结果显示全部20个条目在各自维度上的因素载荷范围为0.48~0.81(p<0.01),均大于0.3,综合模型拟合优度指标评估,各维度具备良好的结构效度;多因素分析结果显示全部20个条目的因素载荷范围为0.46~0.80(p<0.01),均大于0.3,综合模型拟合优度指标评估,这说明婚姻主观感受量表具备良好的结构效度。MPS被验证在编制7年后仍具有较好的测量学特征,适用于对婚姻主观感受的测量。(本文来源于《价值工程》期刊2018年30期）
兰国帅,钟秋菊,吕彩杰,宋亚婷,魏家财[7]（2018）在《探究社区量表中文版的编制——基于探索性和验证性因素分析》一文中研究指出探究社区理论模型是在线学习和混合学习领域一个动态的、过程导向的教学理论模型。本研究采用探索性和验证性因素分析方法,以中国大学生为研究样本,开发与编制了探究社区量表中文版。数据收集阶段分别回收两批施测样本数据,共452份有效问卷,量表的克朗巴赫α系数达到0.955。探索性因素分析结果表明,27个题项的探究社区量表中文版的叁个因子:认知存在感、教学存在感以及社会存在感有良好的结构效度和内容效度。验证性因素分析结果证明包含27个题项的叁因子结构模型能较好地拟合数据。综合研究结果表明,该量表有良好的信效度,可为中国大学生在线学习体验研究提供测量工具的支持。(本文来源于《开放教育研究》期刊2018年03期）
李晓玲,王金华,何松霖[8]（2018）在《牙本质敏感影响程度量表简化版的验证性因素分析》一文中研究指出目的应用验证性因素分析考评牙本质敏感影响程度量表简化版(DHEQ-15)的叁维维度结构。方法采用DHEQ-15中文版对210名18~70岁牙本质敏感患者进行生活质量调查。应用验证性因素分析测试构建的量表叁维模型的适切性。结果回收有效量表210份。量表条目中"因牙齿敏感比其他人吃饭时间更长"得分最高。修正模型的主要指标中,卡方/自由度=2.213,拟合指数=0.905,调整拟合指=0.872,标准拟合指数=0.845,增量拟合指数=0.962,塔克-刘易斯指数=0.969,比较拟合指数=0.977,误差平方根近似值=0.068,均达到模型拟合标准。结论含有叁因子的结构模型与数据拟合度较好,证实DHEQ-15具有良好的结构效度,可在国内牙本质敏感患者中进一步推广应用。(本文来源于《华西口腔医学杂志》期刊2018年03期）
李奕慧,胡雯,廖慧云,唐宏[9]（2017）在《身体欣赏量表中文修订版在大学生样本中的验证性因素分析》一文中研究指出目的:检验身体欣赏量表(Body Appreciation Scale,BAS)中文修订版在中国大学生群体中的因子结构和测量等值性。方法:采用方便取样法,抽取983名大学生完成BAS。对数据进行验证性因素分析结构效度检验、多组比较检验和内部一致性信度检验。结果:验证性因素分析结构效度检验表明与单维结构以及包括所有题项的二维结构相比,剔除两个项目的二维结构模型拟合最佳。验证性因素分析多组比较结果表明剔除两个项目的二维结构模型在男生和女生样本间形态等值、弱等值、强等值和严格测量等值模型均可被接受。总量表内部一致性系数及一般身体欣赏(GBA)、体像投入(BII)的内部一致性系数分别为0.826、0.845、0.669。结论:BAS中文修订版剔除两个项目的二维结构模型更为理想,且在大学男生和女生之间具有测量等值性,可以用于评定大学生身体欣赏体验。(本文来源于《中国健康心理学杂志》期刊2017年10期）
潘俊豪,Edward,Haksmg,Ip,Laurette,Dube[10]（2016）在《带贝叶斯Lasso先验的验证性因素分析模型》一文中研究指出验证性因素分析模型(CFA)常用于研究可观察变量和潜变量之间的理论关系。在使用CFA解决各种实际问题的过程中,研究者经常遇到两难的困境。虽然与探索性因素分析相比,基于理论的验证性因素分析更受关注,但是由于CFA有很强的假设,使得理论的模型经常与数据不能很好地拟合。传统的事后修正方法通过使用修正指数寻找CFA模型中拟合不好的地方(例如,是否存在显着相关的残差误差)以达到改善模型拟合程度的目的。当这种事后修正方法检测出大量的显着相关的残差误差时,研究者就不得不进行繁琐的后续工作,因为这些相关的残差误差只能逐个添加到模型中。另外,这种方法也不能保证残差的方差协方差矩阵是正定的。在本研究中,基于CFA模型,我们通过贝叶斯Lasso方法对残差的方差协方差矩阵进行建模,既保证了该矩阵是正定的,又保证了其是简约的。我们通过以下几个模拟研究来检验所提出方法的效果,包括:(1)未知参数的估计;(2)统计功效和一类错误;(3)作为诊断工具的效果;(4)在结构方程研究中能否降低参数估计的偏差。另外,我们利用提出的模型对一组关于情绪的数据进行了分析。无论是模拟研究还是实际数据分析都证明了所提出的方法是有效的和有实际应用价值的。(本文来源于《第十九届全国心理学学术会议摘要集》期刊2016-10-14）
验证性因素论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
生命意义感是人类的一项核心特质,在心理健康和积极心理学领域占据着重要的地位。以往研究发现,生命意义感能够提高个体的幸福感。随着时代的发展,生命意义感越来越受人们重视。与此同时,由于生命意义感缺失产生了一系列社会问题,如自杀、刑事犯罪等,自杀者在生前常常会报告:"活着没有意思。"许多罪犯也会在自我陈述中表露:"人生没意义,想找些刺激。"可见,个体缺乏生命意义感会造成十分恶劣的社会影响。生活目的测试(PIL; Purpose in Life test)是目前世界上在生命意义感测量领域应用最为广泛的量表,但是学界对量表维度的界定众说纷绘。本研究综合历史上十个模型,以中国大学生为样本,通过验证性因素分析(CFA)找出在中国文化下拟合最好的模型,并考察此模型的因子载荷和信效度。本研究首次采用项目反应理论(IRT)对量表进行分析,以考察其是否具备良好的测量学特性。IRT分析包括:局部独立性检验、项目功能差异检验、项目参数估计、类别反应曲线绘制、测验信息量计算。结果表明:Morgan和Farsides(2009)的两因素(精彩生活和有目的生活)模型——PIL-10对于测试数据拟合最优。该模型因子结构较好,各项目在对应维度上呈现较高因子载荷(从0.51到0.81)。PIL-10的信度较高,总量表的α系数为0.89,精彩生活量表的α系数为0.88,有目的生活量表的α系数为0.77。PIL-10具有较高的效标关联效度,与效标量表生命意义问卷(MLQ; Meaning in Life Questionnaire)的相关较高。IRT分析结果指出,PIL-10各项目参数比较优良(区分度a参数从1.07到3.00),两个分量表可以为能力区间上的大部分被试提供充分的信息量,表明PIL-10可以适用于一般人群的施测。然而类别反应曲线显示,一些项目的类别曲线表现欠佳,即某条类别曲线在整个能力区间上对于其他类别均不占优势,并可依此对这些项目在内容表述和计分方式上进行修订,以提升量表的效用价值。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
验证性因素论文参考文献
[1].尤晓慧,陈雪明,刘拓.反应性-主动性攻击量表在他评与自评情境下的信效度检验:基于项目反应理论和多组验证性因素分析[C].第二十二届全国心理学学术会议摘要集.2019
[2].张龙飞,林靖凯,刘凯,蔡艳,涂冬波.生活目的测试中文版的心理测量学特征分析:基于验证性因素分析和项目反应理论[C].第二十二届全国心理学学术会议摘要集.2019
[3].田雪垠,郑蝉金,郭少阳,贺冠瑞.基于多层验证性因素分析的各种信度系数方法[J].心理学探新.2019
[4].张立华,顾莺,黄苗,杨玉霞,胡雁.循证实践准备度评估量表的验证性因素分析[J].解放军护理杂志.2019
[5].陈星星,邓祺丹,吴培,廖力.知识、态度与行为量表在中青年高血压患者中的验证性因素分析[J].中西医结合护理(中英文).2018
[6].丹怡然,王宇中.婚姻主观感受量表(MPS)结构效度验证性因素分析[J].价值工程.2018
[7].兰国帅,钟秋菊,吕彩杰,宋亚婷,魏家财.探究社区量表中文版的编制——基于探索性和验证性因素分析[J].开放教育研究.2018
[8].李晓玲,王金华,何松霖.牙本质敏感影响程度量表简化版的验证性因素分析[J].华西口腔医学杂志.2018
[9].李奕慧,胡雯,廖慧云,唐宏.身体欣赏量表中文修订版在大学生样本中的验证性因素分析[J].中国健康心理学杂志.2017
[10].潘俊豪,Edward,Haksmg,Ip,Laurette,Dube.带贝叶斯Lasso先验的验证性因素分析模型[C].第十九届全国心理学学术会议摘要集.2016
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