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2016年11月22日星期二

研究方向:特定学习障碍中的认知集群

特定学习障碍中的认知集群

  1. 米歇尔·波莱蒂(Michele Poletti),PsyD1
  2. 艾丽莎·卡雷塔(Elisa Carretta), 多发性硬化症2,3
  3. 劳拉·邦维奇尼(Laura Bonvicini), 多发性硬化症2,3
  4. 保罗·乔治·罗西博士2,3
  1. 1意大利雷焦艾米利亚的AUSL儿童和青少年神经精神病学服务
  2. 2意大利雷焦艾米利亚的AUSL机构间流行病学部门
  3. 3Arcispedale S.Maria Nuova,IRCCS,雷焦艾米利亚,意大利
  1. 雷吉欧·艾米利亚(Ausl)的儿童神经精神病学研究中心心理健康与病理成瘾系 通过意大利雷焦艾米利亚的42号Amendola 2号楼。电子邮件: [email protected]

抽象

患儿之间的异质性 学习障碍仍然是一个障碍和挑战 他们的概念化。 尽管已经有了一种尺寸方法 支持,分类方法仍然是最常用的方法,例如 recent 第五版 精神疾病诊断与统计手册. 单一总体诊断类别的介绍 特定学习障碍(SLD)可能过分强调 个体间临床差异 类别内的认知功能和学习能力 to 当前的多种认知缺陷模型 神经发育障碍的基础。的表征 specific 与已经存在的认知特征有关 SLD清单可能有助于识别SLD的早期认知标记 风险 非典型认知的独特轨迹 导致SLD的发展。从这个角度来看,我们应用了一个集群 analysis 找出患有以下疾病的儿童群体 诊断和统计手册–based 具有相似认知特征的SLD的诊断并描述 集群与SLD子类型之间的关联。 205名诊断为SLD的儿童的样本 被录取了。聚类分析(集聚层次分析和 nonhierarchical 迭代聚类技术) 连续进行了10个核心子测试 韦氏儿童智力量表–Fourth Edition. 采用了4集群解决方案,并且发现了外部验证 SLD亚型频率和学习方面的差异 集群之间的熟练程度。临床意义 对这些发现进行了讨论,并为进一步研究寻找了方向。

2013年5月20日,星期一

WJ III / 威斯康星州-III智力测验的聚类分析:OBG帖子


这是OBG(老歌,老歌)帖子,具有新的更新链接

在一个 先前的无耻插头,我简要总结了最近发布的基于WCH-III / 威斯康星州-III跨电池数据集的基于CHC的验证性因子分析研究的结果(Phelps,McGrew,Knopik&福特,2005年)。遵循最喜欢的类比口头禅(“探索数据集的方式不止一种”),我忍不住对数据进行了更为宽松的探索性分析。

考虑到数据的多元结构的Gv表示,我最喜欢的探索工具之一是 层次聚类分析 (有时称为“穷人”因素分析)。无需详细说明,我将前面描述的数据集用于 沃德的聚类算法。请注意,必须注意的是,聚类分析将为随机数据提供整洁的聚类树状图....因此,必须小心不要过度解释结果。但是,我发现聚类分析的约束较为宽松,尤其是测试聚类(和低阶聚类)持续崩溃,不断扩展为越来越广泛的高阶聚类,这非常令人发指--结果通常表明存在不同的广义( II层)或中层(根据Carroll的3层模型)。

我按现状显示当前结果(点击这里查看或下载)。博客作者将需要咨询以前的帖子以收集必要的信息,以解释 CHC因子代码和名称,通过WJ III测试测得的能力等。

至少可以说,提出了一些有趣的假设。尤其是,我继续对更高阶的双重认知处理模型结构(在CHC分类法内)的可能性感兴趣,即 自动与受控/故意处理

2011年12月30日,星期五

学位论文:通过CFA和任务分析进行Gf认知测试分析






密苏里大学哥伦比亚分校的Parkin,Jason R.,Ph.D.的流体智力认知子测验的验证性因素分析和任务分析的比较,2010年,132页; AAT 3488814

抽象

跨电池评估取决于将认知子测验分类为Cattell-Horn-Carroll(CHC)理论的广义和狭义能力定义。通常,广义能力分类使用通过因子分析方法分析的能力数据,而狭义能力分类使用有关子测试任务需求的数据。该研究的目的是确定基于任务需求数据的子测试相似性判断和基于能力度量的判断是否提供相似的结果。它包括两项研究。首先,中学生(N = 63)完成了六个目标流体推理子测验,并对其进行了验证性因素分析以分析子测验的相似性。其次,学校心理学从业人员(N = 32)将子测验描述分为相似组。他们的判断通过多种非层次聚类分析进行了分析。结果部分证实了使用两种数据类型对六个目标子测试进行了相似的分类,尽管由于限制而需要谨慎解释。讨论了对评估实践的影响。




通过发布 DraftCraft应用

2009年11月24日,星期二

学位论文:关于Gs子域的新见解(处理速度)


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.,弗吉尼亚大学博士,2009年,102页; AAT 3348732

抽象

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)和模式方面的差异最大,仅在反应时间因素评分方面。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均具有重要意义,但仍需要进一步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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2009年11月17日,星期二

WJ III的聚类分析:对测试解释和CHC模型扩展的影响




行动计划 AP101#4 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#4:WJ III电池的聚类分析: 对CHC测试解释和可能的CHC模型扩展的影响可以下载或查看 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。对50个WJ III测试的聚类分析为WJ III的CHC结构提供了额外的有效性。更重要的是,这些分析为许多WJ III测试提供了许多窄能力分类的支持,这些分类(迄今为止)主要基于专家共识任务分析。结果还表明,可能的新解释性类目和中等CHC维度值得对人类认知能力的CHC分类法进行进一步的研究。