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2018年11月6日,星期二

法律评论文章:评估智力障碍:阿特金斯病例的临床评估(Ellis等,2018)




这个 新法律评论文章 恕我直言,这是有关ID历史,阿特金斯案中的法律问题以及对许多阿特金斯案中发现的主要概念和衡量问题的最佳讨论的最佳概述文章。关于Atkins案例中ID问题的出色介绍。

评估智力残疾:ATKINS病例的临床评估

詹姆斯·W·埃利斯(James W. Ellis),卡罗琳·埃弗灵顿(Caroline Everington),安·德尔菲(Ann M.Delpha)

抽象

现在已经清楚地确定了智力障碍和死刑的交集。无论是根据美国最高法院的宪法裁决,还是根据许多州的法规,患有残疾的个人被告都不会被判处死刑或处决。现在由审判,上诉和定罪后的法院来确定哪些个别刑事被告有权获得法律的保护。本文试图协助法官执行该任务。在最高法院在Atkins诉弗吉尼亚州,Hall诉佛罗里达州和Moore诉德克萨斯州一案中对最高法院的判决进行了简短讨论之后,它分析了智力障碍临床定义的组成部分和术语。然后,它对裁决这些案件时经常出现的许多临床问题进行了更详细的讨论。对于这些问题中的每一个,本文的文字和随附的注释都旨在为法官提供有关相关临床文献的详尽调查,并为临床专业人员使用的术语提供解释。我们的目的是帮助那些法官成为在个别情况下提供给他们的临床报告和专家证词的知识渊博的消费者,并帮助他们做出与临床文献所揭示的有关智力障碍和最佳专业人员的本质相一致的决策。诊断过程中的实践。

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2014年5月27日,星期二

2014年3月3日,星期一

从今天开始的Hall v 佛罗里达 焦点成绩单

这是 今天的成绩单 在美国最高法院(SCOTUS)的Hall v 佛罗里达 阿特金斯案中进行口头辩论和质询。对于一个在智力测试中全职工作的人来说,听到法官谈论IQ,SEM等非常有趣。

来自APA和AAIDD(及其他机构)的Amicus简介 以前发布 在这个博客上。根据Atkins的决定,可以在Blogroll中获得有关Hall v 佛罗里达的先前决定。

 

2013年12月23日,星期一

焦点 霍尔v佛罗里达 阿特金斯 ID 更新:请愿人和Amicus简报-主要关注智商"bright line" and 扫描电镜

霍尔v佛罗里达的Atkins 先生 / ID 案,今年春季SCOTUS将听到,上周发布了两个重要的摘要。

霍尔诉佛罗里达诉状 于12月16日提交。今天, Amicus简介 由许多组织提交,由 美国心理协会.
点击这里 佛罗里达州的阿特金斯(Atkins)案件,由于佛罗里达州“樱桃法院”设定的“明线”得分为70,因此一直是有问题的,因此没有争议 标准测量误差(SEM)

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。下面列出了12个数字中的三个...作为嘲讽:)。最终论文将由 WMF出版社.

 

2012年8月24日,星期五

阿特金斯 先生 / ID 死刑案件中的智商得分解释:好,坏和丑陋

我刚刚将以下PPT演示文稿上传到了我的SlideShare帐户---阿特金斯 先生 / ID 死刑案件中的智商得分解释:好,坏和丑陋。本月(2012年9月)在Habeas协助培训研讨会上进行了介绍。 点击这里查看.




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www.themindhub.com

2011年5月18日,星期三

研究领域:SEM模型和因果v效应指标模型中的可靠性悖论




对于IQs Corner的类比读者。博客独裁者增加了斜体字强调。

Hancock,G.R.和Mueller,R.O.(2011)。协方差结构模型中评估结构关系时的可靠性悖论。 教育心理测评,71(2)306-324。

通常使用两步过程来评估数据–变量路径模型的模型拟合,第一步处理模型的测量部分,第二步处理模型的结构部分。不幸的是,即使模型的测量部分的拟合是完美的,评估结构部分内的拟合的能力也会受到因子质量的影响。–测量模型中的可变关系。 结果是测量质量较差的模型似乎具有更好的数据–模型拟合,而质量测量结果较好的模型似乎数据较差–model fit。当前文章说明了不同类别的拟合指标之间的这种现象,讨论了由于测量质量问题而导致的相关结构评估问题,并认可了与测量模型隔离的评估模型结构部分的补充建模步骤。



Hardin,A.M.,Chang,J.C.J.,Fuller,M.A.,&Torkzadeh,G.(2011年)。形成性测量与学术研究:寻找测量理论。 教育心理测评,71(2),281-305



尽管似乎在应用中缺乏一致性,但使用因果指标来形成潜在结构的度量似乎正在上升。任何学科的学者不仅有责任在其研究领域内提高理论知识,而且有责任解决威胁到其发展的方法论问题。本着这种精神,当前的研究追溯了因果指标从其在因果建模中的起源到如今在结构方程模型中的使用。 这篇评论的结论表明,与效果(反射)指标不同的是,其今天的应用基于经典测试理论。’因果(形成性)指标的应用基于证明其实际应用的研究,而不是基于支持其使用的心理计量学理论。作者认为,缺乏理论导致了围绕其实施的困惑。最近的研究对形成性测量的潜在结构的一般性提出了质疑。在当前的研究中,作者讨论了固定重量复合材料的使用可能是采用因果指标的一种方式,以便将它们推广到其他环境的方法。更具体地说,他们建议使用荟萃分析原理来确定可用于生成固定重量复合材料的最佳因果指标权重。最后,作者解释了如何在基于组件和基于协方差的统计包中实现这些固定权重的组合。在学术研究中使用因果指标的含义被用来集中这些讨论。


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2011年4月5日,星期二

停止执行弱智的时间-应用标准测量误差的案例

我很高兴地宣布以下内容 行动计划应用心理计量学101(#11) 报告现在可供查看和下载。我有独特的机会在本文上加上 凯文·佛利,他正在进行广泛的研究并撰写有关:Atkins 先生 / ID 案例。该手稿主要供法律专业人士(法官,律师)使用,因此以法律评论评论文章格式编写。

尽管本报告主要供读者阅读。 人发会议 博客,我也将其发布到 智商的角落 博客,因为那些读者可能会尝试用感兴趣的非心理学家可以理解的术语来解释SEM。

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产生者: 标签生成器




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]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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2010年11月25日,星期四

研究字节:工作记忆,记忆跨度和流体智能(Gf)之间的关系




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]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。


Pascale M.J. Engel de Abreu,Andrew R.A.康威(Susan E. 嘎thercole)。幼儿的工作记忆和体液智力。 情报38 (2010)552–561

抽象

本研究调查了幼儿的工作记忆和流体智力之间的关系,以及这些联系如何随着时间发展。主要目的是确定工作内存系统的哪个方面—短期储存或认知控制—推动与流动智能的关系。从幼儿园到二年级,对119名儿童进行了抽样调查,并完成了对工作记忆,短期记忆和体液智力的多项评估。数据显示,工作记忆,短期记忆和体液智力高度相关,但在幼儿中的结构却相互独立。结果进一步表明,当控制工作记忆和短期记忆的共同方差时,残余工作记忆因子与流体智能之间存在显着联系,而残余短期记忆因子则没有。这些发现表明,在幼儿中,认知控制机制而不是工作记忆跨度任务的存储组成部分是他们与体液智力联系的来源。





这项研究的发现与 我运行的一系列SEM模型 《 WJ III》中的指标。基于WJ III CHC的模型还显示,内存跨度(Gms-MS)是工作内存(Gsm-MW)的因果关系,而工作记忆又对g(而不仅仅是Gf)具有显着的因果关系。主要区别在于,这些基于WJ III的分析还包括处理速度(Gs)作为对MS和MW的因果影响,但与发展级联假说一致,Gs对Gf没有直接的因果影响(它是通过Gsm- MS-MW)。此外,这些模型还包括g的更广泛的指标,包括Gc,Gv,Ga,Glr和Gf。


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2010年4月10日,星期六

老虎伍兹大师能力智商得分在他的"zone"(带):SEM的真实示例

在大师赛上进行了两轮比赛后,老虎伍兹的前两个得分均在他之前13年的第1轮和第2轮得分的基础上。 根据他之前的52轮比赛(过去13年中每年的前两轮比赛),我之前已经计算出了他的 “真正的”大师级高尔夫能力(IQ) 到70岁 标准测量误差(SEM) 3分。 这意味着,基于心理计量学理论和理解SEM概念的重要性,进入今年的Tourney比赛,我们可以有68%的信心,他的前两轮得分在67到73之间。 他打出68和70 ....很好,达到了他的大师高尔夫能力68%SEM。 您必须喜欢良好的统计数据和心理测验!

如果您对SEM感兴趣,并且想了解更多关于SEM及其在心理测试中的重要性(以Masters高尔夫表现为真实示例), 点击这里 访问以前的博客文章,并确保阅读其中提到的整个报告(点击报告网址)。

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2009年12月23日,星期三

研究字节12-23-09:定时和非定时阅读和数学能力中的共享和非共享遗传因素


对适龄双胞胎数学和阅读能力的定时和非定时测量进行析因分析(Sara A. Hart,Stephen A. Petrill和Lee A. Thompson)  学习和个体差异,印刷中,校正后的证据,在线发布,2009年10月27日,

抽象
本研究检查了流利和基于非流利的阅读和数学表现量度之间的表型和遗传关系。参与者来自Western Reserve阅读和数学项目,该项目正在进行中,是来自俄亥俄州的同性MZ和DZ双胞胎的纵向双胞胎项目。目前的分析是基于从228对双胞胎(年龄= 9.86岁)可获得的测试人员管理的测量数据。度量模型表明,四个因素代表数据,即解码,流畅性,理解力和数学。随后对这些潜在因素的定量遗传分析表明,单个遗传因素解释了这四个潜在因素之间的协方差。但是,对流利度和数学也有独特的遗传影响,而与常见的遗传因素无关。因此,尽管不同的阅读和数学技能之间存在显着的遗传重叠,但可能存在与解码流利度和数学度量有关的独立遗传变异源。
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从文章中摘录的评论
结果提出了一个四因素模型,包括阅读解码,阅读流利度,阅读理解力和数学。进一步的定量遗传分析表明,一个共同的遗传因素对于在表型上不同的潜在因素之间的协方差很重要(例如,Plomin&Kovas,2005年)。但是,流利性和数学因素也受到独特遗传影响的影响,而不受一般遗传因素的影响。
有趣的是,唯一具有影响通量的遗传因素的两个因素是唯一包含时间表现或流利性度量的因素。先前的研究表明,由于遗传力对阅读流利度的测量(h² = .65–.67; Harlaar,Spinath,Dale,&Plomin,2005年)和数学流利度(小时²= .63; Hart等,2009)。这些因素中的每一项的流利性成分可能对于解释两者的独特遗传效应很重要。
值得注意的是,在所有基于潜在因素的一般遗传重叠之外,包含基于流畅度的度量的因素之间没有遗传重叠。这以及表3中表型模型4和5的比较表明,阅读流畅性的遗传影响与数学流畅性的遗传影响并不相同,尽管两者都受到基因的强烈独立影响。
还值得注意的是所有因素之间共有的环境重叠。这个年龄段的教学通常是针对这些因素所代表的技能(例如Chall,1983年)。这将有助于通过共享环境影响这些过程,特别是考虑到对于大多数初中学生而言,学术技能的接触和学习是学校所教课程的功能。而且,对于双胞胎,它们也共享相同的饲养环境。这种重叠是值得注意的,因为它在所有数学和阅读因素之间都有共同的作用,这表明无论是在学校和/或家庭层面的影响,都有共同的环境病因是导致学习困难的根本原因。这可能会对基于学术技能的干预措施的概念化产生影响。
数学文献有时将数学分为计算和解决问题的组成部分。我们在当前研究和其他研究中的发现(Petrill&哈特(Hart,2009)建议,数据最好用一个潜在因素来表示。但是,所有数学度量均基于伍德考克–约翰逊(Johnson),这可能会使他们更加相似。
与此问题相关,尽管共享环境对数学的影响大于阅读时对环境的影响,但是这种差异无法直接进行统计检验。


作者结论
总而言之,结果表明存在一些常见的遗传和环境因素将阅读和数学表现联系起来。同时,阅读流畅性和数学似乎也具有独立的遗传效应。尽管需要进一步研究,但这些发现可能表明阅读和数学成绩的重叠可能是由于基因和共同的环境所致,而数学和阅读之间的差异可能是由遗传介导的。这对我们对数学和阅读困难的理解产生了影响。独立的遗传效应可能有助于使数学障碍和阅读障碍区分开来,并且差异普遍。另一方面,它们在某些儿童,常见基因和环境中的合并症程度可能会影响预后。

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2009年12月22日,星期二

陈述MR / ID 的特殊教育定义

感谢Randy Floyd将本文发送给我。  本文总结了州教育机构发布的州MR / ID 资格指南-从而涵盖了具有潜在MR / ID 和特殊教育服务的学生的学龄人口。 管辖阿特金决定的定义和标准的州法律与州特殊教育规则,法律和法规没有直接对应。

伯杰龙,河,弗洛伊德,& Shands, E.  (2008).  States’智力低下资格指南:零件分数和智商的不可靠性的更新和考虑。 发育障碍的教育和培训,43(1),123–131. (点击这里查看)

抽象
传统上,智力低下(MR)被定义为从发育期开始的智力和适应功能障碍。遵循《残疾人教育法》中对MR的联邦定义的指导,美国每个国家都有责任描述特殊教育服务的资格准则。这项研究的目的是研究50个州和哥伦比亚特区的MR资格指南。这项研究检查了用于描述MR的术语,分类级别的使用,临界值以及每种状态的适应性行为注意事项。此外,本研究还通过考虑标准的测量误差(SEM)或IQ范围,研究了有关考虑智力测验分数和考虑IQ的不可靠性的指南。正如先前的研究发现,各州针对MR的特定资格指南存在很大差异。最大的变化似乎是在适应行为方面的考虑。大约20%的州(10)建议考虑智力测验分数,而大约39%的州(20)建议通过考虑SEM或IQ范围来注意IQ的不可靠性。


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2009年12月14日,星期一

新的IAP应用心理计量学101报告:智商得分和SEM



一个新的 行动计划应用心理计量学101报告(#5) 现在可用。 报告和摘要的标题如下。 该报告可以通过以下方式下载 点击这里.

应用心理计量学101#4: 测量标准误差(SEM): Atkins 先生 / ID 死刑程序中“事实发现者”的解释和事实。

抽象

测量的标准误差(SEM)是一种专业接受且基于科学的测量概念,它允许心理测验分数的用户解释分数中已知的不精确度。  阿特金斯MR / ID 病例几乎总是涉及智力(IQ测试)和适应行为(AB)领域的标准化心理测试。 智商和AB测验的分数是错误的—并非完全可靠。 该报告通过基于实际数据的示例对SEM的心理计量学概念进行了简单易懂的解释。 报告总结了8个SEM事实,“fact finders”在评估法律程序中的心理测试数据时应了解并内化-特别是Atkins 先生 / ID 死刑程序。
这是报告中的视觉处理/玩法:


所有先前 行动计划 AP101报告 可以通过 应用心理计量学101(AP101)报告 博客侧栏上的博客部分。

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2008年6月27日,星期五

CHC g +特殊能力和数学每项研究发表

另一个 CHC g +特异 能力研究已经发表(学校心理学季刊)由Taub,Floyd,Keith和McGrew(即我,博客管理员)的研究小组负责。这个 研究 被列为“新闻中” 事先过帐 宣布我们小组的最新CHC g +特殊能力阅读出版物。摘要如下。单击上方的“研究”链接可以查看副本。 [利益冲突说明 -我是WJ III的合著者,WJ III是本研究分析的规范数据库]

该研究计划继续表明,某些特定的CHC(Gf-Gc) 能力对于超越学校的影响来理解学校的成就非常重要 g (一般情报)。这项研究已经包括在进行中 CHC认知能力成就荟萃分析项目。

抽象
  • 这项研究调查了一般智力和7种广泛的认知能力对数学成绩的直接和间接影响。使用结构方程模型来研究一般和广泛认知能力对学生的同时影响’数学成就。来自Cattell的情报分层模型–Horn–卡洛尔(CHC)情报分类法用于所有分析。参与者包括来自伍德考克标准化样本的4个年龄区分的子样本(5至19岁)–约翰逊三世(WJ III;伍德科克,麦格鲁,&马瑟(2001)。将来自4个按年龄区分的子样本中的每个样本的数据分为2个数据集。在每个年龄级别,一个数据集用于模型测试和修改,第二个数据集用于模型验证。以下CHC广泛的认知能力因素对数学成就变量表现出统计学上显着的直接影响:流体推理,结晶智能和处理速度。相反,在所有年龄段,一般智力因素都对数学成绩变量表现出间接影响。
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2008年2月27日,星期三

学位论文:WJ III 韩国广播公司学前CHC跨电池因素研究

另一个WJ III CHC组织的论文已找到通往IQ角落的方式(请参阅 分散碟指数 为他人)。本文是对学龄前儿童样本中的K-ABC和WJ III的跨电池验证性因素分析。摘要如下。

鲍尔州立大学的玛德琳·S·亨特(Mattline S.)博士和鲍尔州立大学的学龄前儿童对《考夫曼儿童评估丛书》(第二版)和《伍德考克-约翰逊认知能力测验》(第三版)进行联合验证性因素分析,2007年, 238页; AAT 3288307

抽象
  • 这项研究的目的是探讨考夫曼儿童评估丛书第二版(KABC-II; Kaufman&Kaufman,2004a)和伍德科克-约翰逊认知能力测验,第三版(WJ-III COG;伍德科克,麦格鲁,&马瑟(Mather,2001)对200名学龄前儿童进行了抽样调查,年龄从4岁,0个月至5岁,11个月不等,并在中西部城市及其周围地区参加了学前班和日托课程。这项研究试图确定在这些测试中代表的卡特尔-霍恩-卡罗尔(CHC)因子结构是否可以被幼儿识别。分别使用KABC-II和WJ-III COG进行单独的验证性因子分析。此外,使用KABC-II和WJ-III COG进行了联合确认因子分析。单个KABC-II因子分析的结果表明,两层Gf-Gc模型提供了最适合数据的方法,尽管三层CHC模型也很好地拟合了数据。这表明,CHC理论很好地代表了KABC-II的潜在因子结构。 WJ-III COG最好用另一种CHC模型来表示,其中删除了Gf因子和子测试,这表明并非WJ-III COG上代表的所有CHC构建体都能在幼儿中可靠地识别。联合验证性因素分析表明,在KABC-II和WJ-III COG上对共享CHC因子的测量最强,可以帮助指导学龄前儿童进行跨电池评估。总体而言,该结果证实了可以对幼儿进行多种CHC能力评估,这意味着临床医生应该使用学龄前测试,该测试应提供几种认知能力的分数。这项研究还表明,由于发展的影响,CHC理论的结构在学前测试中可能有所不同。无关任务之间存在明显的相关性,这主要是因为许多子测验的口头和语言要求导致它们意外地加载了Gc因子。未来研究的建议包括使用可疑残疾的学龄前儿童以及年龄较大的儿童进行相同的研究,检查包括Gf因子在内的其他工具,并通过KABC-II和WJ-III COG的子测试进行探索性因子分析,包含一项以上能力的重要组成部分。
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2008年2月25日,星期一

智商中的性别差异:重要的新研究

该死的……..这是我们对人类智能心理学感兴趣的激动人心的时刻。 心理测验 研究基本上集中在 卡特尔·洪·卡罗尔 (CHC) 认知能力理论(又名 Gf-Gc 理论)作为人类认知能力最有效的结构。正在对新旧情报电池进行修订以适合CHC模型(KABC-II; 斯坦福·比内特 V; WJ-R / WJ III)。在此背景下,其他兴奋点逐渐建立起来:许多长期存在的群体智能差异研究争议( 种族的 差异 ender 差异) 个体差异 研究人员。

在此背景下,我刚刚阅读了出色的“新闻报道”文章( 情报)由我的朋友 蒂姆博士“幸福是一个潜在变量”基思 (和他的顶尖乐队 扫描电镜'ers)解决潜在的CHC认知能力的性别差异和 一般情报(g)。文章的副本可以通过以下方式查看 点击这里。 文章摘要摘录如下。

和往常一样,蒂姆的研究方法严谨给我留下了深刻的印象。他不仅展示了他基于CHC 扫描电镜的尖端研究,而且清晰明了,而且统计上也很优雅,他还通过事后分析来解决潜在的方法论批评...如此沉重的打击 理查德·林恩 (点击这里 (他的官方网页)。

我认为这是一篇非常重要的文章,原因有很多。 第一,它根据CHC分类框架检查了认知能力的性别差异。 第二,Keith等。侧重于分析潜在的CHC构造,而不是分析使用不完善的清单变量复合变量测量的构造(本文将详细讨论这种区别)。 第三,Keith等人的研究使用了一系列测试(WJ III电池) that were specifically designed as per the CHC理论 and, John 喇叭 and 杰克·卡罗尔 both served as consultants on the WJ III [利益冲突说明 -我是《 WJ III》的合著者,因此对该文书有经济利益]。最后,考虑到WJ III电池的使用年龄范围很广,可以使用一组经过CHC验证的通用指标对几乎整个开发年龄范围进行分析。

主要摘要总结在下面的摘要中。可能最具争议的发现是,男性和女性在一般智力上没有差异 (G)在儿童时期(与大多数研究一致),但女性在统计学上明显更高 g 成年(18岁及以上)。这个女的 g 优势与理查德·林恩(Richard Lynn)的基于发展假设的研究不一致,后者的研究表明,男性在统计学上更高 g 成年时。我的猜测是,这些分歧的发现将引起一些令人兴奋的学术辩论。基思对这些不同发现的潜在原因的讨论是恕我直言,他的第二次事后分析侧重于两套研究之间的潜在方法差异,对此进行了深思熟虑并得到了支持。

如果Lynn和Keith可以在未来的ISIR会议上提出并辩论他们各自的发现,那不是很好吗?

我对这篇文章的唯一小毛病是Keith等。将WJ III视觉听觉学习和“姓名记忆”测试的两次测试组合标记为广泛 l 潜在因素(长期存储和检索)。正如我在过去几年中写的很多地方以及CHC跨电池研究所支持的那样,最好将这两项测试视为对电池性能的稍有不同的指标 狭窄 l 的能力 联想记忆(MA). l 不仅限于MA。我建议 l 研究结果更狭义地解释为在狭义的MA能力中提供有关性别差异的信息...并且尚不能将其概括(至今)到广泛领域G (点击这里 用于定义并列出Glr下的狭义能力范围的页面)。

抽象

  • 伍德科克潜在的一般和广泛认知能力中的性别差异–对6至59岁的儿童,青少年和成人进行了Johnson Johnson认知能力测验。–由于多种原因,我们使用结构方程模型研究了6至59岁年龄段的潜在认知能力的性别差异以及这些差异的发展变化。女性在潜伏加工速度(Gs)因子上显示出一致的优势,而男性则在潜伏性理解上显示出小的,一致的优势–知识(Gc)因素。男性在潜在的定量推理(RQ)和视觉上也显示出优势–在大多数年龄段,空间能力(Gv)都是因素,尽管后者仅在成年人中具有统计学意义。在潜在的听觉处理,短期记忆,长期检索或流畅的推理因素上未显示出统计学上的显着性别差异。较高阶的潜在g因子显示出儿童的差异不一致,有利于女性的青少年差异较小且无显着差异,而成年女性的统计学差异也相当一致。研究结果与发育理论不一致,后者认为男性应在成年后的g上显示优势。补充分析表明,方法的选择,包括使用潜在变量与综合变量以及处理缺失数据的方法,都可能影响研究结果。
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2007年5月31日,星期四

处理速度(Gs)和工作内存(Gsm-MW)-为发展级联假设提供更多支持


多年以来,我一直对实证研究感兴趣。 “发展级联” 模型。该模型假设 处理速度 (Gs)导致 工作记忆 能力(Gsm-MW),进而对 流动推理 (GF)并可能 一般情报(克)。

我第一次读到 发展级联 假设是Fry和Hale在1996年发表的文章 心理科学。后来, 我概述了这些研究文献 在我2005年弗拉纳根和哈里森的一章中 当代智力评估 这本书。我的概述还包括我运行的因果模型的介绍,恕我直言为认知增长的这一理论概念提供了有力的支持。

的新研究 凯尔 通过纵向研究设计直接研究Fry和Hale的发展级联假设。凯尔(Kail)的研究继续支持该模型,并且可以由 点击这里.

该博客的常规读者知道,我对工作记忆在学术和认知表现中的作用的研究非常感兴趣。 点击这里 查看迄今为止涉及工作记忆,认知负荷等的所有帖子。

供电 抄写员.

2007年1月26日,星期五

Quantoids角点双因素和二阶FA比较-Matthew Reynolds的来宾帖子

以下是来自的来宾博客文章 马修·雷诺兹,其中之一 蒂姆·基思(Tim Keith) 博士研究生 教育心理学 德克萨斯大学奥斯汀分校教育心理学系(学校心理学与量化方法)。

这是未来量化指标在学校/教育心理学研究领域中不容错过的出色文章。感谢蒂姆·基思(Tim Keith)博士建议他的一名博士生写一篇追求博客文章。这是 首先是这样的博士生虚拟学者职位。 如果还有其他教授想招待博士生,请他们分配文章以查看并准备在IQ的Corner上做客座职位,请给我发送电子邮件...。 [email protected]
  • Chen F.F.,West,S.G.和Sousa,K.H.(2006)。生活质量的双因素和二阶模型的比较。 多元行为研究, 41189-225。 (点击查看)

尽管与智力没有直接关系,但本文比较了在智力心理测量研究中经常使用的两种验证性因子分析(CFA)模型:双因子模型和二阶模型。 Chen等。 (2006年)将双因素模型描述为具有一个在所有项目中均占共同体的通用因素,并在特定领域中解释了超出通用因素影响的特定领域因素。二阶模型被描述为具有相关的一阶因子,而一阶因子解释了这些关系。

研究1通过将因素结构应用于AIDS时间导向的健康结果研究中的生活质量测量,比较了这两种模型。研究2是 蒙特卡洛 研究调查是否有足够的能力来检测双因素和二阶模型的差异。先前的研究表明,根据经验不可能在社会科学研究中使用的典型样本中将两者区分开(即 穆莱克 & Quartetti, 1997).

研究1的结果:

  • 双因素和二阶因素模型被强加给一项与医疗保健有关的生活质量调查,涉及17个项目。这些模型具有一般的总体生活质量因素和四个领域特定因素。四个特定领域的因素包括认知,活力,心理健康和疾病担忧。
  • 双因素模型的结果表明,心理健康因素并未提供超越一般因素的独特信息。因此,该模型被重新指定而没有心理健康因素。
  • 指定了二阶因子模型,其中包含四个一阶因子和一个总体生活质量因子,该因子解释了一阶因子之间的关系。但是,心理健康因素的剩余方差具有统计学意义,表明该因素有一些独特的贡献(尽管一般因素占该因素方差的91.4%)。请注意,此发现与双因素模型不同。在双因素模型中,心理健康因素并未提供独特的信息。 因此,为了与双因素模型一致,作者还重新指定了二阶模型,以使只有三个因素以及与心理健康因素相关的子测验直接加载到了二阶因素上。
  • 比较两个不同模型的结果表明,双因子模型和二阶因子模型都提供了足够的拟合度。由于二阶模型是双因素模型的更受约束的版本,因此使用似然比检验(即卡方差检验)来比较模型的拟合度。二阶模型比双因子模型拟合得更差,这表明应用于双因子模型的约束过于局限。另外,功率分析表明有足够的功率来检测差异。
  • 接下来,作者使用这些模型来预测社交功能。两种模型均得出几乎相同的标准化估算值。就能力因素的可解释性而言,这一发现相当令人放心。

研究2:

  • 研究结果表明,即使样本数量为200,也似乎有足够的能力检测双因素模型和二阶模型之间的差异。


讨论:

  • 作者得出的结论是,双因素模型比二阶模型具有多个优势。优势之一是它确定了三个因素,而不是四个。我不太相信这一定是一种优势。第二,他们指出,研究人员在查看结果时可能会漏掉潜在的不重要的一阶因子方差。我认为这是作者的一个好观点。但是,我对使用双因素模型也有同样的担忧。例如,一个不太仔细的研究人员可能不会考虑非重要领域特定因素的负载以及非重要领域特定因素的方差。
  • 第二个优点是双因素模型拟合得更好。也就是说,一般因素和项目之间的关系不能完全由一阶因素来调节。
  • 第三,他们指出,在预测外部标准时,双因素模型更易于解释,因为领域因素在双因素模型中表示为公共因素,而在高阶模型中则是残差因素。虽然是正确的,但我认为这是次要的。
  • 最后,也许是最重要的是,他们得出结论:两个模型都对研究有用。我完全同意这一点,因为CFA模型应该与理论模型一致。
  • I通常,本文为那些对层次因子分析感兴趣的人提供了很好的信息,并且以简单的方式提供。我认为双因素模型的优势被高估了。我确实同意在研究中检查两个模型是有用的,特别是因为二阶模型可以从双因子模型派生而来。
  • I在我自己的研究中,双因素模型的一个缺点与经验不足识别有关。我认为,也许它遇到了与多方法多特征模型相同的困难,因为它们过于参数化。最近使用双因素模型测试方法效果的研究也发现,即使双因素模型是不正确的模型,它也可能非常适合(Maydeu-Olivares&Coffman,2006)。
  • 就心理计量智力的研究而言,两种模型的解释也略有不同。例如,在双因素模型中,一般因素的所有影响都是直接的。在情报研究中,在我看来,当代理论与高阶模型更一致,在该模型中,一般因素解释了广泛能力的相互关系,并且其与测试性能的关系是通过广泛能力来介导的。
  • 为了使它与情报研究人员更加紧密相关, 一些输出 我使用Holzinger进行的分析&Swineford相关矩阵在他们1937年的研究中报告。分别显示了规格,具有标准化载荷的模型以及非标准化载荷,差异和总效应。只是警告,这些模型不是公开形式,但足以进行演示。我希望这些模型有助于阐明二阶模型实际上是双因素模型的更受约束的版本。有关更多技术性说明,请参见Yung,Thissen和McLeod(1999)。
  • 最后,顺便说一句,我想我将分享霍尔辛格的最后两句话&Swineford 1937年文章 Psychometrika。 在本文中,作者介绍了双因素模型:
  • 上面说明的双因素分析不仅非常简单,而且与其他方法相比,计算相对容易。对于本示例,由一个人完成的总计算时间少于十小时。”
  • 我只是在Amos 5中运行了一个双因子模型,除了设置模型外,实际的计算时间为0.29秒。您必须感谢研究人员多年来投入的所有时间和耐心,才能使我们今天处于今天!
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