【摘 要】
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多阶段混合增长模型(Piecewise growth mixture modeling,PGMM)可以同时考察发展趋势不连续和发展群体不同质的问题,在实际研究中具有特殊作用.通过模拟研究,考察潜类别距离和发展形态等因素对模型选择和参数估计的影响,得到以下结论：(1)潜类别距离影响模型选择和分类效果.潜类别间距离较大时,BIC、熵值表现出一致性,均能选出正确的模型,得到正确的分类结果；但当潜类别间的
【机 构】
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香港中文大学教育学院,香港;北京师范大学心理学院,北京,100875 北京师范大学心理学院,北京,
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多阶段混合增长模型(Piecewise growth mixture modeling,PGMM)可以同时考察发展趋势不连续和发展群体不同质的问题,在实际研究中具有特殊作用.通过模拟研究,考察潜类别距离和发展形态等因素对模型选择和参数估计的影响,得到以下结论：(1)潜类别距离影响模型选择和分类效果.潜类别间距离较大时,BIC、熵值表现出一致性,均能选出正确的模型,得到正确的分类结果；但当潜类别间的距离很小(SMD=1.5),不分类的模型比分类模型更好拟合数据,即便使用GMM强行分类,分出来的类别也可能是错误的.(2)关于混合模型的选择,研究者应充分考虑模型的拟合与分类结果确定性之间可能存在的相悖关系,在满足一定样本量(至少200)的前提下,首先考虑BIC指标选出正确的分类模型,再通过熵值、ARI等选择分类确定性较高的模型.(3)多阶段发展形态对正确模型的选择和分类的确定性均有一定程度的影响,潜类别间距离中等(SMD=3)样本量较小时(N=200),平行发展形态正确模型选择的比例和熵值均低于非平行形态.形态的差异对参数估计结果的影响相对较小.(4)模型的参数估计精度受到类别间距离和样本量的影响,类别间距离越大,参数估计精度越高；样本量越大,参数估计精度越高.(5)ARI是一个较为优良的指标,不仅和总命中率高度相关,且采用ARI的模型选择更偏向于真实的模型.
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