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2017年10月25日星期三

威斯康星州-V的CFA：五因素CHC电池

在研究文献中有关于WISC-V的决斗因素研究文章。这就是雷诺和基思的看法，恕我直言，他们倾向于在智力测试中进行一些最佳因素结构研究。

这五个因素看起来像是清晰的Gc，Gv，Gf，Gwm和Gs CHC因素。

抽象

这项研究的目的是检验在6至16岁年龄段的儿童智商量表第五版（WISC-V; 韦克斯勒，2014）的量表中的一致性，并了解WISC- V.使用一阶，高阶和双因子确认因子模型。将结果与两项最近的使用高阶和双因素探索性因子分析的研究（Canivez，Watkins，&Dombrowski，2015年； Dombrowski，Canivez，沃特金斯，&Beaujean，2015年）和两次使用证实性因素分析（Canivez，Watkins，&Dombrowski，2016年；陈，张，雷福德，朱，&Weiss，2015年）。我们发现了由WISC-V测量的构造的年龄不变性的证据。此外，尽管流体推理几乎等同于g，但仍需要g和五个不同的广泛能力（语言理解，视觉空间能力，流体推理，工作记忆和处理速度）来解释WISC-V子测验之间的协方差。无论使用高阶模型还是双因子层次模型，这些发现都是一致的，但与先前研究的因子分析不一致。我们发现流体推理和视觉空间因素之间的相关性超出了一般因素（g），而算术主要是g的直接指标。 威斯康星州-V的综合评分与其相应的潜在因素具有很好的相关性。对于那些担心Full Scale 智商中子测试数量较少的人，该模型暗示g与FSIQ之间的关系非常牢固。

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2017年3月7日星期二

雷诺兹（Reynolds）和基思（Keith）的WISC-V 终审法院-我必须认识的两位最好的智力测试学者必须阅读

情报
2017年3月3日在线可用
印刷中，校正后的证明 — 给用户的提示

多组 韦氏勒的分类和层次验证性因子分析 儿童智力量表—第五版：它衡量什么？ ☆


http://dx.doi.org.ezp1.lib.umn.edu/10.1016/j.intell.2017.02.005
获取权利和内容

强调

•
威斯康星州-V结构在6个指标上的测量结果相似–16-year age range.
•
g 和五个广泛的能力因素说明了子测验的协方差。
•
我们的CFA研究结果与EFA研究不同。
•
g 在新的7个子测试FSIQ中进行了严格的测量。

抽象

的 这项研究的目的是测试测量的一致性 Wechsler 儿童智力量表-Fifth Edition (WISC-V; Wechsler，2014年）构建了6到16岁的年龄段， 了解WISC-V测量的结构。第一个订单， 使用了高阶和双因子确认因子模型。结果 与最近使用高阶和双因子的两项研究进行了比较 探索性因素分析（Canivez，Watkins，& Dombrowski, 2015; Dombrowski，Canivez，沃特金斯，&Beaujean，2015年）和两次使用 验证性因素分析（Canivez，Watkins，& Dombrowski, 2016; 陈，张，雷福德，朱，&Weiss，2015年）。我们发现了以下证据 WISC-V测量的构建体的年龄不变性。此外，两者 g 和五种不同的广泛能力（语言理解，视觉空间 能力，流体推理，工作记忆和处理速度）分别为 需要说明WISC-V子测试之间的协方差，尽管流体 推理几乎等同于 g。这些发现是 一致性是高阶模型还是双因素分层模型 使用，但它们与来自 先前的研究。我们发现流体推理与视觉之间存在关联 空间因素超出一般因素（g），而算术主要是 g. 威斯康星州-V的综合评分与他们的 相应的潜在因素。对于那些关注较少的人 全面智商的子测试数量，该模型隐含关系 between g FSIQ非常强大。
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2016年5月24日星期二

研究字节：面部短期记忆与一般智力有关：可能是新的CHC狭义能力分类学候选者吗？

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情报
可以在线使用2016年5月21日
印刷中，校正后的证明 — 给用户的提示

人脸的短期记忆与一般智力有关 ☆


doi：10.1016 / j.intell.2016.05.001
获取权利和内容

强调

•
人脸的短期记忆与第二层因素正相关。
•
脸部的短期记忆与.34的一般智力有关。
•
不应该考虑面部的短期记忆“special”（即，独立于 g）。
•
围绝症最好被描述为学习障碍。

抽象

的 与少量调查相关的结果表明 剑桥测量的面部记忆的个体差异 人脸记忆测试（CFMT）与智能无关。所以， 记忆 for faces has been suggested to be a 特别 construct, unlike 其他认知能力。但是，以前的调查 仅通过一两个子测验就可以测量智力。此外， 先前调查所依据的样本量是 relatively small (N = 45至80）。因此，在此 调查，八项认知能力测验和CFMT 被管理给相对大量的参与者（N = 211). 基于相关因子模型，发现面部记忆为 与体液智力呈正相关（.29），短期记忆 （.23）和词汇知识能力（.19）。此外，基于 在高阶模型中，发现面部记忆与 g 在.34。结果被解释为暗示面部记忆， 由CFMT衡量，可以被描述为相对典型的 卡特尔犬内的认知能力较弱–Horn–卡罗尔（CHC）模型 intelligence, rather than a 特别 ability（即，独立于 other 能力）。未来的研究具有更大的测量多样性 鼓励人脸识别能力（例如长期记忆），因为 CFMT是衡量短期人脸记忆能力的指标。

关键词

  • 情报;
  • CHC理论;
  • 人脸识别;
  • 围绝症
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2015年3月4日，星期三

推荐的统计书：Tim Keith博士的《多元回归与超越》

我很高兴得知我所知道的最受尊敬的类固醇之一修订了他的经典著作， 多元回归及超越： 多元回归和结构方程建模简介。   基思博士的定量技能是一流的。  当我需要建议时，他是我咨询的三个量词之一。 Tim具有使统计概念易于理解的超凡才能。 

蒂姆（Tim）的新版本表达了两个强烈的赞许。 其他信息（包括指向亚马逊的链接）可以在他的网站上找到 网页。



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2013年5月17日，星期五

视频教程：估计个人的潜在WISC-IV和WAIS-IV分数-Dr. Dr.乔尔·施耐德（Joel Schneider）

Joel Schneider博士再次做了。  A 精彩的视频教程 展示了如何通过他提供的Excel模板使用潜在因子得分来解释WISC-IV和WAIS-IV上的得分。 这是复杂的材料，但是他精美的视频教程使您更容易理解复杂的结构。 Schneider博士继续推动基于心理测验的IQ测验分数解释。


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2013年4月5日，星期五

研究方向：CHC与认知评估中的融合

 

 

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2012年3月28日，星期三

研究字节：正常和临床组的WISC-IV指数评分不变性

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2011年9月17日，星期六

学位论文：学龄前人群的WJ III和SB5 智商测试的CFA




具有学龄前人口的伍德考克-约翰逊认知能力测验（第三版）和斯坦福-比内特智力量表（第五版）的联合验证性因子分析 张梅，博士，球州立大学，2011，126页; AAT 3466801

抽象

从立法，医学/临床或专业实践的角度来看，大量证据都表明进行认知能力的综合评估（特别是在幼儿中）的优势和必要性，以识别认知缺陷，进行准确的诊断并为发展奠定基础干预和推荐服务。跨电池评估方法为学校心理学家提供了一个有用的工具，可以通过采用和比较其他电池的子测验来增强他们偏爱的认知测验，从而对个人的认知状况进行全面，理论上合理的评估，从而提高测验解释的有效性。使用联合验证性因素分析，本研究探索了伍德考克-约翰逊认知能力测试，第三版（WJ-III COG）和斯坦福-比内特智力量表，第五版（SB5）的组合基础建构效度，并采用独立样本学龄前儿童。检查了七个模型，结果表明，相对而言，两个测试的基础结构最好由三层替代CHC模型代表，其中删除了Gf因子和子测试。这表明并非两个测试共享的所有CHC构造都能在幼儿中可靠地识别。由于发展的影响，CHC理论的建构在学前认知能力上可能有所不同。尽管WJ-III的COG和SB5整体测试结果不能为交叉电池评估提供良好的结果，但是每个电池中的某些子测试（例如代表结晶智能的子测试）为个人广泛的能力因素提供了解释性的价值，为学校的心理学家提供了深入了解学龄前儿童的结晶知识。探索性因素分析使用来自WJ-III COG和SB5的子测试进行，这些子测试代表了四个共享的广泛因素（Gc，Gf，Gv和Gsm）。结果表明，四因素解决方案是更适合数据的模型。未来的研究包括招募残疾或有特殊需要的幼儿，以探索WJ-III COG和SB5组合的最佳代表性基础结构，以便进行跨电池评估



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2011年9月10日，星期六

研究字节：双因素项因素分析和CFA模型适合/不适合

对于我的定量读者。双击图像放大。







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2010年11月27日，星期六

研究字节：阅读，听力和视频理解任务是否在衡量相同的理解结构？

和往常一样，当我做一个 研究字节/简要 帖子，如果有人想阅读原始文章，我可以通过电子邮件与他人分享，但要理解的是，提供该文章是为了交换有关内容的简短来宾帖子。 ：）（如果有兴趣，请通过[email protected]k.net与我联系）。另外，如果帖子中包含图形/图像，通常可以通过单击图像将它们放大。

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2009年5月5日，星期二

学位论文：加工速度测试的维度

在接受心理评估的儿童样本中探索处理速度的各种度量之间的关系 作者：Nelson，Megan A.，博士学位，弗吉尼亚大学，2009年，共102页； AAT 3348732

摘要（摘要）

在现代认知能力测验中，处理速度是一个强大的心理测量因素（Carroll，1993），但是对于心理速度及其对功能个体差异的贡献的共同因素尚不清楚。当前研究的目标是通过对11个加速的子测验分数进行验证性因素分析（CFA），进一步探索心理速度。假设用四因素模型可以最好地代表这11个子测验。然后，将这四个因素进行聚类分析，以确定因素得分的某些模式是否与不同的人口统计学特征，诊断或推荐问题相关。假设学习障碍，注意力缺陷/多动障碍和合并症LD / 多动症诊断最有可能具有独特的处理速度因子模式。

参加者有186名儿童（6至18岁）被转介到大学诊所接受全面的心理评估。终审法院指出，尽管这11项措施都加快了速度，但在本研究中，它们最好用四个不同的结构表示，分别是感知速度，命名设施，学术设施和反应时间。这项研究中产生的簇似乎在水平（可能受智力水平的影响）和仅就反应时间因素得分而言的模式方面具有最高的差异。因此，CFA和聚类分析均支持Cattell-Horn-Carroll认知理论区分认知处理速度（Gs）和决策/反应时间（Gt）。此外，CFA结果表明Gs可能是多方面的，但是聚类分析并未根据处理速度因素来区分聚类。尽管这项研究的结果对评估临床医生和认知理论都具有重要意义，但仍需要进一步的研究以阐明加工速度和反应时间的结构，并确定不同加工速度模式的临床意义。
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