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2012年12月25日,星期二

我们做什么'我们从CHC COG-ACH关系研究的20年中学到了:回到未来,超越CHC

我在会议上提交的论文草稿 第一理查德·伍德考克认知评估研究所 (过去的春季在塔夫茨大学)现在可以通过点击 这里. Three of 的 12 数字s are included below......as a tease :). 的 final paper will be published 通过 WMF出版社.

 

2012年9月10日,星期一

AP101简介#16:超越CHC:CHC内部域复杂度优化措施

[注意:  这是较大论文的工作草案(CHC认知成就研究20年的意义: 回到未来,超越CHC)将在第一个 塔夫茨大学理查德·伍德考克当代认知评估研究所开幕大会(2012年9月29日):  CHC理论和认知评估的发展。] 对WJ III测试战的工作知识将使本简介更容易理解,但这不是必需的。

B超越CHC:  ITD—CHC内部域复杂度优化 Measures
            优化中 CHC措施的认知复杂性
我最近开始认识到 不伦瑞克对称 派生的 Berlin 情报Structure (BIS) 模型可以在应用智能研究中发挥作用,特别是对于增加预测指标的情况 通过最大化这些关系 通过匹配维度上的预测标准空间来建立关系 认知的 complexity.  What 是 认知的 complexity? 它为什么如此重要? 更重要的是,它应该扮演什么角色 设计智能电池以优化CHC COG-交流电H relations?
认知性 复杂性通常是通过检查单个测试负载来实现的 主成分分析中的第一个主成分(詹森, 1998).  The high G-测试的基本原理是测试性能更高 cognitively 复杂 “调用更广泛的基本认知过程 (Jensen,1998; Stankov,2000,2005)”(McGrew,2010b,第452页)。  High g装货 测试通常是MDS(多维缩放)radex模型的中心 (点击此处查看AP101简要报告#15: 认知能力成就特质示例)—但是这种同构不会 always hold.   大卫·洛曼(David Lohman),是 理查德·斯诺(Richard 雪)’s,已广泛使用MDS方法来研究情报,并且拥有一个 最好地掌握了什么认知复杂性,如 hyperspace of MDS 数字s, contributes to understanding 情报 和 intelligence tests.  According to Lohman (2011), those tests closer to 的 center are more 认知复杂due 五 possible factors—大量的认知成分过程;积累 加快组件差异:更重要的组件流程(例如, 推理);注意控制和工作记忆的需求增加;和/或 或对自适应功能(组装,控制和监视)有更多要求。 Schneider’s (in press) 抽象级别 广泛的CHC因素的描述类似于 认知复杂性。  He uses 的 simple 100米栏成绩的示例。  According to 施耐德 (in press), one could independently measure 100 米冲刺速度,然后停滞不前,越过障碍(两者 能力的例子)。  However, 进行100米的比赛并不是两种狭narrow的能力的总和。 更多的是狭义能力的非加法组合和整合。 这个比喻抓住了 认知复杂性—在认知测量领域,这是任务 在成功完成任务时,罗曼列举了五个因素中的更多因素 performance.
至关重要 重要性是对因素或 能力域的广度(即, broad 要么 狭窄) 同义的 with 认知复杂性.  更多 重要的是,认知复杂性并不总是一个测试设计概念(因为 由Brunswick Symmetry和BIS模型定义) 明确地 纳入 “智能”智能测试设计(ITD).  许多测试已经纳入了这一概念 他们的设计计划中的认知复杂性,但是我相信这种类型的 认知复杂性与CHC内部域的认知不同 这里讨论的复杂性。
对于 例如,根据考夫曼和考夫曼(2004)的观点,“在开发KABC-II时, 作者没有努力发展‘pure’五个CHC的测量任务 broad abilities.  在 理论, Gv 任务应排除 Gf 要么 s例如,以及其他广泛能力的测试,例如 GC 要么 l,仅应衡量该能力而已。 但实际上, 像KABC-II这样的认知能力综合测试可以衡量问题 在不同环境下和不同条件下解决 复杂 有必要评估 高级功能”(第16页;增加了斜体)。 虽然考夫曼’强调重要性 CHC接地的智力测试电池中认知复杂的测量方法 描述将复杂的措施定义为 阶乘复杂或 来自多个CHC领域的能力的混合度量.  The Kaufman’也可以解决认知问题 非CHC神经认知三嵌段功能性Luria的复杂性 当他们指出重要的是要提供神经认知模型 评估“动态整合这三个模块” (Kaufman &Kaufman,2004年,第13页)。   对神经认知整合(以及因此的复杂性)的强调是 也是最新Wechsler电池的明确设计目标。 如WAIS-IV手册(Wechsler,2008年)所述, “尽管评估和划分更多内容有明显的优势 认知功能领域狭窄,几个问题值得关注。 首先,认知功能是相互关联的, 在功能和神经方面,使其难以测量纯域 认知功能” (p. 2).  Furthermore, “measuring psychometrically 纯 factors of discrete domains 可能对研究有用,但不一定会产生信息 在实际应用中具有丰富的临床意义或实用性(Zachary, 1900)” (Wechsler, p. 3).   Finally, 埃利奥特(Elliott,2007)同样主张承认的重要性 基于神经认知“复杂 信息处理”(第15页;增加了斜体)。 DAS-III,可进行描述于CHC中的测试或复合材料测量 域,在测试设计中同样重要。
ITD 这里阐述和提出的原则是努力发展 认知上复杂的测量 在广泛范围内 CHC domains—也就是说,无法通过能力融合来实现复杂性 跨越CHC广泛的领域,而不是尝试直接链接到神经认知 network integration.[1]  基于Brunswick对称性的BIS模型 提供了通过开发和分析实现此目标的框架 通过关注认知来测试复杂性 内容 运作方面。 
图12 展示了大多数关键WJ III的二维MDS Radex模型的结果, 狭窄的CHC认知和成就集群(适用于来自 到成年后期大约6岁)。 [2]   The current 图12中结果的解释重点仅在于程度 of 认知复杂性 (proximity to 的 center of 的 数字) of 的 broad 和同一域内的WJ III狭窄群集( 内容和操作方面 不是当前材料的重点)。  Within a domain 的 最广泛的 三测 父母 聚类由黑色圆圈表示。[3] 两次测试的广泛类由灰色设计 circles.  Two test 狭窄 后代 广泛领域内的集群是 由白色圆圈指定。  All 域中的群集通过以下方式连接到最广泛的父广泛群集: lines. 至关重要的 信息是各自父母的域内认知复杂性 和兄弟姐妹集群,以它们与中心的相对距离表示 of 的 数字. 一些有趣的结论 are apparent. [点击图片可放大]

首先,作为 可以预期,WJ III GIA-Ext集群几乎完美地集中在 figure—它显然是认知上最复杂的WJ III集群。  相比之下,三个WJ III Gv集群 在认知复杂性方面比所有其他具有 没有特定的Gv集群显示明显的认知复杂性优势。   As 预期的是,测得的阅读和数学成绩集群主要是 认知上复杂的措施。  However, 那些与基本情况打交道的成就集群 技能 (数学计算—MTHCAL;基本阅读技巧—RDGBS) are 不太复杂 应用 集群(阅读理解-RDGCMP;数学推理-MTHREA)。 
最多 图12中有趣的发现是差异性认知复杂性 CHC域中的模式(至少有一个父级和至少一个父级 offspring cluster).  对于 example, 的 较窄的知觉速度(Gs-P)后代簇在认知上更为复杂 而不是广泛的父Gs集群。  The broad Gs集群由视觉匹配(Gs-P)和决策速度组成 (Gs-R9; l-NA)测试,用于衡量不同的窄能力的测试。 相反,感知速度簇(Gs-P) 由两个测试组成,这两个测试都测量相同的窄 能力(感知速度)。  这个 finding 乍看之下似乎有点反常理,就像人们期望的那样 由测量不同内容和操作的测试(Gs集群)组成 (包括以上定义和讨论在内)比其中一项更为复杂 相同的窄能力(Gs-P)的两个量度。 但是,一项任务必须分析两者 感知速度测试,以了解尽管两者都被分类为 测量相同的窄能力(感知速度),两者都不同 stimulus 内容认知操作.  视觉匹配需要处理数字刺激。 划掉要求处理 visual-figural 刺激。  These are two different 内容方面 在BIS模型中。  划掉视觉图形刺激在空间上更具挑战性 而不是视觉匹配中的简单数字。  此外,视觉比对测试要求应试者快速 查找并发现并标记两个相同的数字对。 相反,在淘汰测试中 为对象提供目标的视觉图形形状,然后对象必须 快速扫描一行复杂的视觉图像,并标记两个与 the target. 有趣的是,其他 unpublished  我已经完成的分析,视觉 匹配测试通常是对定量成就测试进行加载或分组 而Cross Out经常显示加载Gv因子。 因此,任务分析 内容 认知的 operations WJ III感知速度测试表明,尽管两者都是 被归类为Gs-P的狭窄指标,它们在任务上明显不同 requirements.  更多 important, 的 结合感知速度群集测试,似乎需要更多 认知过程比广义Gs簇复杂。 这一发现与阿克曼(Ackerman)一致, Beier 和 Boyle’s(2002)的研究表明,感知速度具有 通过识别以下四个子类型来扩展因子水平 感知速度(即模式识别,扫描,内存和复杂性; see McGrew 2005 和 施耐德 &McGrew,2012年,关于 速度能力的分层组织模型)。 基于Bruinswick对称/ 国际清算银行认知 复杂性原则,人们会预测一个由两个组成的Gs-P集群 相同任务的并行形式(例如,两个视觉匹配或两个交叉 测试)的认知复杂度将不如广义Gs。 这可能是正确的提示 假设存在于对Gsm-MS-MW域结果的检查中。
WJ III GSM 群集是数字反转(MW)和单词记忆的组合 (MS) tests. 相比之下,WJ III 听觉记忆跨度群集(AUDMS; GSM-MS)群集在认知上要少得多 与Gsm相比更复杂(请参见图12)。  就像在上下文中描述的感知速度(Gs-P)集群一样 处理速度家族集群,听觉内存跨度集群是 由具有相同内存跨度(MS)窄能力的两个测试组成 分类(单词记忆;句子记忆)。 为什么这个狭窄的集群不那么复杂 它广泛的母体Gsm集群,而Gs-P和Gs则相反吗? 任务分析表明,两个记忆 跨度测试比两个感知速度测试更相似。 单词记忆和句子记忆 测试需要相同的认知操作—只需按顺序重复一次, 与主题说话的单词或句子。  这与WJ III感知速度群集不同 分类的窄Gs-P测试最有可能同时调用通用和不同 认知成分操作。  Also, 内存跨度群集测试由来自相同BIS内容的刺激组成 方面(即单词和句子;听觉语言/语言)。 相比之下,Gs-P视觉匹配和 淘汰测试涉及两个不同的内容方面(数字和 visual-figural).
在 相比之下,WJ III工作记忆簇(Gsm-MW)在认知上更强 比父Gsm群集复杂。  这个 发现与先前的WJ III s /感知速度和WJ III一致 Gsm /审核内存跨度讨论。  The WJ III工作记忆簇由倒数和听觉组成 工作记忆测试。  Numbers Reversed 需要从一个BIS内容方面处理刺激—numeric stimuli. 相反,听觉工作 记忆需要处理来自两个BIS含量因素的刺激—numeric 和听觉语言/语言;数字和单词)。 两项测试的认知操作 also differ.  两者都需要持有 主动工作记忆空间中的刺激。 反转数字则需要简单 以相反的顺序复制数字。  相反,听觉工作记忆测试需要存储 数字和单词在单独的块中,然后产生 每个块(数字或单词)的前向顺序,在一个块之前 the other. 更加依赖分裂 注意在听觉工作记忆测试中最有可能发生。 
综上所述, 图12中显示的结果表明它是 可能发展 聚类分数在相同的认知复杂度上有所不同 broad CHC domain.  更重要的发现是,将聚类分类为宽还是窄并不能提供有关度量认知复杂性的信息。 认知上的复杂性,如 将聚类分为宽泛还是窄窄分类无法提供有关度量认知复杂性的信息。 认知复杂性e Lohman感,可以在CHC域中实现,而无需诉诸混合 跨CHC域的能力。  最后, 狭窄的簇在认知上可能更复杂,因此可能更好 复杂的学校成绩的预测指标,而不是广泛的集群或其他狭窄的指标 clusters. 

含义 用于测试电池设计和评估策略
认可 认知复杂性作为一项重要的ITD原则表明,推动 在当代测试电池中或在 跨电池评估的构建,未能认识到 认知复杂性。  I plead guilty to 通过我在WJ III的设计中的作用为这一重点做出了贡献 广泛关注CHC域构建体的广泛表示—most WJ III 狭窄的CHC集群需要使用第三本WJ III认知书( 诊断补充;伍德科克,麦格鲁,马瑟& Schrank, 2003). 同样地,有罪的人被控罪 CHC因子在原始模型开发中的代表性 跨电池评估原则(Flanagan&麦格鲁(McGrew),1997年;麦格鲁& Flanagan, 1998)。 
也是 我的结论是 窄一点更好结论 麦格鲁和温德林(2010) 可能需要修改。   重温麦格鲁和温德林(2010) results suggest that 较窄的CHC集群更能预测 学业成绩之所以如此之所以不一定是因为范围狭窄, 但是因为它们在认知上更加复杂.  我提供一个假设,即更正确的原则是 认知复杂measures 更好。   我欢迎专注于新的研究 测试这个原理。
在 回想起来,鉴于WJ III星团的宇宙,宽窄融合 智能电池配置(或跨电池评估)的方法可能 be more 适当。  Based exclusively 根据图12所示的结果,将出现以下簇 那些可能会更好地出现在“front 结束” of 的 WJ III 要么 a 选择性测试构建评估—考官应该去的那些集群 首先考虑每个CHC广泛领域:  Fluid Reasoning (Gf)[4],理解知识 (Gc),长期检索(Glr),工作记忆(Gsm-MW),音素意识3 (Ga-PC)和感知速度(Gs-P)。  No 虽然狭窄的可视化集群是 在认知上比Gv和Gv3集群稍微复杂一些。 以上表明,如果广泛的集群是 Gs,Gsm和Gv的域所需的,然后进行除“front end”或特色测试和群集需要管理 必要的Gs(决策速度),Gsm(文字记忆)和Gv(图片) Recognition) tests.

利用ITD测试设计原则 优化CHC内部集群的认知复杂度表明, WJ III测试的不同重点和配置可能更多 appropriate. 建议 高于WJ III群集复杂度优先级或特征模型可能会允许 从业人员管理学校成绩的最佳预测者。 我进一步假设这种认知 基于复杂度的宽窄测试设计原理最可能适用于 坚持主要关注的其他智能测试电池 测试是两个或更多能力的最纯粹指标 在所提供的广泛的CHC解释方案之内。 当然,这是一个经验性的问题 求助于其他电池的研究。  更多 有用的类似MDS Radex跨电池认知复杂度分析 情报数据集。[5]

参考文献 (不包含在这篇文章中。 完整的论文将在不久的将来宣布并可供阅读和下载)



[1]这个 并不意味着认知复杂性可能与 the 人类连接体 或不同的大脑网络。我为当代感到兴奋 脑网络研究(Bressler&梅农,2010年;科尔,亚尔科尼,雷波夫斯, Anticevic &勇敢,2012年;托加,克拉克,汤普森,沙特克,& Van 喇叭, 2012;范登赫维尔&Sporns,2011),特别是那些 证明了神经网络效率与工作记忆之间的联系, 控制注意力和临床疾病,例如注意力缺陷多动症(Brewer,Worunsky, Gray, Tang, Weber &Kober,2011年;鲁兹,史格格,邓恩,& Davidson, 2008; McVay & Kane, 2012). The 顶额-额叶整合(P-FIT) 理论 智力与CHC相关联,尤其令人着迷 心理测量指标(Colom,Haier,Head,Álvarez-Linera,Quiroga,Shih,&荣格,2009年;迪里,彭克,&约翰逊,2010年;海尔,2009年;荣格& Haier, 2007年),并且可以与CHC认知优化的心理测量方法联系起来。
[2] 只要 包括阅读和数学类,以简化 结果和事实,如先前所报道的,阅读和写作措施 在多变量分析中通常无法很好地区分—and thus 的 w CHC理论中的领域。
[3]GIA-Ext也用黑色圆圈表示。
[4] 尽管WJ III流体推理3群集(Gf3)稍微靠近 center of 的 数字, 的 difference from 流体推理(Gf) 是 不 large 和 时间效率将证明需要进行两次测试的Gf集群。
[5] 它 重要的是要注意认知复杂性的分析和解释 这里讨论的是特定于 仅在WJ III电池内。度 WJ III认知集群中的认知复杂度与 其他智能电池的综合得分只能通过 跨电池MDS复杂性分析。

2011年1月2日,星期日

第四次世界大战的MDS分析

我不是一个秘密 多维缩放的忠实粉丝 (MDS,尤其是Guttman's Radex)模型,作为认知测试因素分析的补充。在浏览一些电子文件时,我发现了WISC-IV的最新3D MDS分析。以下是抽象和最终的3D模型。单击图像可将您带到该图像的较大版本。








对于那些感兴趣的人 内容/刺激维度 我提出的认知能力评估设计和解释矩阵的原因是我将MDS应用于WJ III和各种Wechsler电池的数据。完整的“超越CHC理论可以在以下位置找到演示文稿 先前的帖子.



-使用我的Kevin McGrew的iPad使用BlogPress的iPost

2009年11月11日,星期三

WJ III的MDS分析:对CHC理论的完善和扩展的意义




行动计划 AP101#3 报告现在可用(点击这里 所有AP101的报告和摘要)。  “ 行动计划 AP101报告#3:M基于CHC的WJ III电池的DS分析:对人类CHC模型的可能改进和扩展的含义可以查看  要么 downloaded 通过 点击这里.

PPT文件也可以通过以下方式查看和下载 幻灯片分享.

抽象
WJ III电池由认知(智能)和成就两部分组成。 如技术手册中所述,WJ III的认知能力组织结构的Cattell-Horn-Carroll(CHC)理论已得到验证。 当前的调查分析了所有6至18岁WJ III规范受试者的认知和成就测验。 多维缩放(MDS—古特曼·拉德克斯(Guttman Radex)模型的50次WJ III测试提出了解释WJ III的新思路。 结果表明,三到四个高阶中级CHC模型层次能力随(a)受控与自动认知过程以及(b)产品与过程为主的能力的维度而变化。结果与最近对WAIS-IV的类似分析一起为伍德考克提供了支持’认知表现模型(CPM)。 建议在CPM模型中可能有细微变化。 更重要的是,WJ III和WAIS-IV结果共同表明了CHC情报框架的假设完善和扩展。  建议进行集中于探索CHC和柏林情报结构模型(BIS)理论的兼容性的研究。
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2009年11月8日,星期日

WAIS-IV会采取什么措施?应用心理计量学101报告2


WAIS-IV会采取什么措施? CHC分析及其他.

行动计划 AP101#2 报告现在可用(点击这里 其他AP101的报告和摘要)。  “ 行动计划 AP101 智商测试成绩差异系列2:WAIS-IV的测量方法是什么?CHC分析及其他可以查看  要么 downloaded 通过 点击这里.

PPT文件也可以通过以下方式查看和下载 幻灯片分享.

抽象
WAIS-IV(2008)是成人Wechsler电池的最新版本。新测试的增加和旧测试的删除,以及综合指数的更多因素基础,要求心理学家熟悉古老电池的最佳解释结构。在此基于PowerPoint的报告中,总结了WAIS-IV子测试的可用已发布和未发布的验证性因子研究。然后,通过WAIS-IV的一系列新的探索性数据分析来增强它们。结论是,当前可用的结构研究认为,基于CHC的WAIS子测验分数的组织与测试发布者提供的建议结构有所不同。此外,探索性方法与WJ III电池的类似分析相结合,为当代CHC智力理论中可能的中级CHC尺寸(介于g和Gf-Gc广泛能力之间)提供了支持。

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2008年10月23日,星期四

威斯康星州-III / WJ III跨电池Guttman 2-D Radex分析

多一个 威斯康星州-III / WJ III跨电池分析-这次 二维Guttman Radex MDS 型号(点击这里). 正如读者所指出的那样,在过去的一周中,我一直在进行一些数据分析狂潮(为编写手稿做准备,并且在实际的2周以上假期后得到了刷新),并报告:  (a) 威斯康星州-III / WJ III跨电池g +特定齿轮关系SEM,(b) WJ III规范样本年龄6-8的WJ III 二维Guttman Radex MDS和(c) WJ III 3-D 古特曼 Radex MDS,标准样品的年龄为9-13岁。 希望这些分析为理解WJ III和Wechsler智能电池的测试特性提供有用的信息。

不幸的是,该分析基于WISC-III,而不是最新的WISC-IV。 尽管如此,结果仍然为WISC-IV中仍然存在的WISC-III测试提供了有用的信息。

鉴于我就各种MDS模型编写的所有内容,我将仅发表一些评论,并希望其他人以这些数据的演示形式进行更多的讨论,解释等,从而带来一些乐趣。

一些观察/评论:
  • Gv测试(WISC-III和WJ III)继续出现在MDS模型的更多外圈上,这表明它们是较低级别的感知/处理量度,并且不能捕获复杂的Gv认知处理。 前几天见我的政府评论。 Ga测试也可以这样说。
  • 《 WJ III理解方向》一直是认知能力较复杂的测试之一。 并且,它主要是基于语言的工作内存(Gsm-MW)度量。 请记住,根据Radex模型,认知复杂性处理的是要处理的元素/组件的数量,并且与抽象思维(Gf-ish东西)不同。 WJ III数字反转也显示在中心附近,而WISC-III数字跨度也不在后面。 这是否支持流行 工作记忆= Gf / g研究 假设?
  • 两块电池的Gc测试放置位置相似。
  • 不出所料,WJ III Gf测试(概念形成,数值推理(这是数字序列和数字矩阵的组合)和分析综合)位于中心的“认知复杂性”圈子内。
我相信还有很多可以收集的东西,但是我将留给读者去发现,辩论和讨论。  我实际上认为3-D MDS模型对于捕获度量的特征是必要的...但是我在这些分析上花了很多时间和精力。 也许以后再说。

我前几天提供的一些注意事项在这里也很重要-(a)我是《 WJ III》(利益冲突披露)的合著者,并且(b)这些结果尚未经过同行评审



2008年10月20日,星期一

《 WJ III:2-D MDS分析年龄6-18

如所承诺的,这是对 我的帖子 WJ III测试的3-D 古特曼 Radex MDS模型。我现在基于2至18岁的所有WJ III规范受试者的分析提出一个二维Radex模型(使用 WJ III NU规范)。您可以通过以下方式查看/下载pdf文件: 点击这里.

我可以写一整章关于含义,假设等的内容。相反,我将只发表一些评论并发表一些问题,以期希望这种检查测试特征的方法引起人们的兴趣。恕我直言,MDS是一种出色的分析工具,它提供了一个独特的视角,可用来增强我们对认知能力测验的基于因子分析的理解。我希望我们更多的人能够使用所有主要的情报来完成这些分析。

一些想法/评论/问题:
  • 请注意,概念形成在圆心附近。我发布的整个MDS分析都是基于 关注 (请参阅J. 施耐德的评论)CF测试是否可以作为Gf的良好度量...以及它是否与g密切相关。根据MDS的解释,CF与中间十字准线的接近表明,它是整个WJ III电池中较为“认知复杂”的测试之一。这将支持其解释为Gf和g的有力指标。
  • 请注意,声音意识(Ga / GSM),理解方向(Gsm / GC),应用问题(Gq / Gf),量化概念(Gq / Gf)和言语理解(Gc)也在中间位置-暗示它们就认知复杂性的概念而言,所有这些都是对认知的要求。并且...有趣的是,它们来自不同的CHC广泛因素。我坚信,“声音意识和理解方向”在认知上很复杂的原因是在执行这些任务时,受试者承受的主要工作记忆负荷是多少。这应该提醒我们,认知复杂性并不一定需要与抽象的“思考”(Gf-ish)类型的任务相关联。进一步注意,听觉工作记忆距离也不远。这些发现是否支持表明工作记忆(Gsm-MW)与Gf或g之间有密切关系的研究?
  • 注意某些相应的CHC因子测试的“紧密”或“内聚”程度。显然,Grw,Gq,Gc,Gf和Gsm(MS除外)测试都倾向于挂在相同的位置。相反,请注意WJ III Gv和Ga测试之间的距离较大。这是否表明某些广泛的CHC域更紧密/更紧密,而其他域却更宽泛(域内聚性较低)。这对测试解释意味着什么?这对于理解不同CHC因子域的理论本质意味着什么?
  • 注意很酷的认知效率(CE)量化指标。如何在一个区域内限制大多数Gs和Gsm测试不是很甜蜜。然而... CE测验之间存在一定距离,这可能有助于理解受试者对特征过程/内容要求的差异。这不令人兴奋吗?
  • 事实是,大多数Gv测验都远离认知复杂性中心(文件中所附幻灯片中的大多数Wechsler Gv测验也是如此)有助于我们理解为什么屡次发现传统的Gv测验与学业成绩无关(统计上) (尤其是数学),当我们知道大量研究表明Gv对数学很重要时。这是否告诉我们,在应用测试开发的世界中,我们还没有开发出足够复杂的,对认知要求较高的Gv测试,而该测试与学校成绩更相关(例如,视觉空间工作记忆测试)。好奇的人想知道。
  • 像Gv一样,注意Ga测试之间的距离(使用传统的因子方法时,它们确实形成了很好的心理测量因子)。 “不完整的单词”与“声音融合”相距甚远,而“声音融合”则更接近于获得的知识测验。这是否表明IW可能是更“纯”的语音编码方式,而SB可能受到培训和教育的影响呢?进一步注意听觉注意的位置---我已将其包括在认知效率领域中。这是否告诉我们,AA测试的声音辨别力(Ga分量)很小,而选择性注意力(在分散注意力的能力下-抵抗分散注意力的能力)更大?
  • 我对模型中的第4遍解释不满意。其他人可以提出建议吗?我认为部分问题在于可能需要使用3-D模型(就像我前几天发布的模型)来更好地说明完整的WJ III测试集的尺寸。
我可以永远盯着它,并产生更多的想法,假设,问题等。我想把它留给别人。请随时开始一个话题,通过MDS分析的角度讨论考试认知和成就测验的潜在好处。显然,这是一种未得到充分利用的方法,可以帮助我们更好地了解我们的措施。问题是大多数 类质 (包括我自己)已被更为性感的当代SEM(CFA)方法所吸引。也许现在该是我们“回到未来”的时候了。


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2008年10月17日,星期五

WJ III:Guttman Radex MDS分析

更多关于 “重新访问gf = g” 线程(点击这里 对于原始帖子)引起了很好的讨论(点击这里)在NASP 列表服务器上。

应要求的申请 古特曼的雷德克斯 MDS 我对伍德考克·约翰逊三世(Woodcock Johnson III)的模型(年龄在9-13岁的标准样本中)进行了仔细研究,发现了我几年前完成的3D MDS WJ III模型。幻灯片已张贴在 pdf文件 供观看。需要手稿来解释和解释所有内容。...我希望广泛的笔触假设(尤其是关于三维的性质)能激发一些思想和讨论。

昨天,我在所有学龄儿童(6-18岁)中完成了一个新的2D模型。我希望在一周内发布这些发现。敬请期待。

[利益冲突披露-我是《 WJ III》的合著者]


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