預測視角下雙因子探索性結構方程模型和傳統SEM的模擬比較

——中國教育學會教育統計與測量分會·青年學者委員會“青年學者論壇”第五期開講

主題：預測視角下雙因子探索性結構方程模型和傳統SEM的模擬比較

主講嘉賓：顧紅磊（湖南師范大學）

主持人：盧謝峰（湖南師范大學）

講座時間：5月29號上午 9:00-10:00

講座直播地址：https://meeting.tencent.com/s/6MAldAavPriP

主講嘉賓介紹：

顧紅磊，湖南師范大學心理學系特聘副教授、碩士生導師。2015年6月畢業于華南師范大學心理學院，獲博士學位。近年來致力于結構方程模型、雙因子模型和項目表述效應的方法研究，以及青少年閱讀自主性、青少年自傷行為的應用研究。先后主持參與多項國家級和省部級課題，在《Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal》 《Child Abuse & Neglect》 《Journal of Clinical Psychology》 《Personality and Individual Difference》等SSCI期刊和《心理學報》 《心理科學》等CSSCI期刊上發表論文二十余篇。擔任《Journal of Personality Assessment》 《Telematics and Informatics》 《Current Psychology》 《心理學報》 《心理科學》等國內外核心期刊的審稿專家。

講座內容提要：

在心理和行為等研究領域，經常遇到多維構念。當多維構念的整體和子維度都有意義并且存在實質性交叉負荷時，雙因子探索性結構方程模型（bifactor-ESEM）可以同時對概念相關構念的多維性和層次相關構念的多維性進行建模，而單因素CFA、斜交CFA、雙因子模型和ESEM等傳統SEM都或多或少忽略了一個或兩個方面的多維性，導致有偏的參數估計值，誤導研究者得出錯誤的結論。本研究擬結合模擬數據和實際數據，對bifactor-ESEM和傳統SEM在多維構念的整體預測效標時的表現進行比較。目標是給出一個既不失精確又相對簡單的多維構念的建模流程，說明什么情況下可以簡單地使用傳統SEM，什么情況下使用bifactor-ESEM才合適，指引應用工作者恰當地選用模型。

歡迎對教育測評感興趣的教育工作者關注和參與。

（轉載自：教育統計與測量前沿微信公眾號，原文鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NTU2MTI2MQ==&mid=2247484139&idx=1&sn=d4cfcf25923656caef4e964e160a8788&chksm=ce597d29f92ef43f5a1e1a47d999977551ae0af6056f53b92e536f8bfd1db0aa85a7222e14ea&mpshare=1&scene=23&srcid=0526SSV9Zs92SBPIJ1uq1wLh&sharer_sharetime=1621990333660&sharer_shareid=e6711144a9cdede76e0642224f1c25d6#rd）