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2016年12月27日星期二

记住"individual" in 个人 differences research: A quote to note

我只是在最近的一篇文章中看到了这一说法(见下文)。它提醒了我一贯的道理,但是时不时地,当我分析认知能力测试数据,发表研究文章或提出有关测试成绩差异的假设时,往往会忘记我-此博客,以期刊文章,书籍,书籍章节或专业演示文稿的形式出现。关键是我们必须保持警惕,以记住个体差异研究中的“个体”。

心理学的特权分析单位是个人(Nesselroade,Gerstorf,Hardy,&拉姆(Ram),2007年)。但是,许多数据分析方法会粗略地汇总数据,并默认采用组平均模型来保存和解释,而不是使用更细化的模型(最终是针对特定人员的模型)。例如,当一群人在学习任务中表现出平均表现提高时,这并不意味着所有人都遵循与该平均表现相似的变化模式。实际上,平均趋势无法很好地代表这些人。同样,塔克(Tucker,1966)认为,考虑差异而不是平均值将使我们获得更多有关行为基础基本功能性质的信息。从那以后,研究人员一直在质疑跨人的数据粗略汇总(例如Lamiell,1981; Nesselroade&Molenaar,1999年),因为平均效果的估算值可能无法代表任何个人。实际上,只有在遍历假设下(Molenaar,2004年),才有可能从个体间的变异强烈推断个体内部的变异(Molenaar,2004年),该假设假设组模型代表每个个体的动态(同质性),并且这些动态具有时间上的恒定特征(平稳性)。 )。同样,辛普森(Simpson,1951)指出,在人口中观察到的统计关系在构成人口的亚组中可以颠倒。例如,“喝咖啡会提高人们的神经质水平,这在世界范围内可能都是正确的。可能仍然是喝更多咖啡的人神经质较弱的情况”(Borsboom,Kievit,Cervone,&胡德(Hoo),2009,第72)。每当在不同的解释水平上得出推论时,就可能出现辛普森悖论,例如,从人口到个人,或者从横截面数据到随时间推移的个体内变化(请参见Kievit,Frankenhuis,Waldorp,&Borsboom,2013年,更多插图)。因此,仍然需要关注个体或个体 个体以更准确地模拟个体之间的个体过程特质和相似性。特别是,鉴于大规模的经验数据集,由于更难扩展现有假设以解释大量潜在的解释变量,因此汇总更有可能导致各个个体过程的信息价值较低。

引用来自本文(点击图片放大)



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2010年10月24日,星期日

德特曼博士'智识字节:个人差异之父-加尔顿



另一个在 德特曼博士's 情报Bytes series

戴特曼在高尔顿




高尔顿被称为差异心理学之父,个体差异研究之父,行为和教育统计学之父,行为遗传之父以及优生学之父,仅举几例(尽管他从未生过任何孩子)拥有)。以下是他的成就的部分清单:

•在利文斯通之前探索并绘制了非洲地图。

•写了一本关于去偏远地区旅行的非常受欢迎的书。

•制定了中位数

• Developed z-scores

•开发并促进相关性在社会科学中的应用

•率先将正态分布应用于人类特征

•开发了梅花形(quincunx)装置,用于演示正态分布(大理石从钉子上的中心孔掉落,并分配到形成正态分布的垃圾箱中。在许多科学博物馆中都可以看到)。

•发现回归均值

•开发了行为遗传研究的孪生方法

•开发并在社会科学中应用问卷调查方法

•为地理做出了许多贡献

• Explained cyclones

•开发高尔顿口哨以测试音高辨别力

•研究指纹及其遗传力

•事实证明,来自不同个人的相同指纹的可能性非常低,以至于极不可能允许将指纹用于执法。

•水下开发‘眼镜,让潜水员看得清楚

•证明代祷不起作用

•研究了使用什么语言使口头演讲有趣(不读)。‘他设计的测斜仪

•开发出一种自行车速度表

•开创了一种合成照片研究方法。“average” face

•开发了定日镜,高尔顿的太阳信号。

•发达的优生学(见下一章)

•有实验参与者支付他收集有关他们的数据的费用



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