温忠麟 汤丹丹 顾红磊

    预测视角下双因子模型与高阶因子模型的一般性模拟比较

    温忠麟汤丹丹顾红磊

    (华南师范大学心理应用研究中心/心理学院, 广州 510631) (信阳师范学院教育科学学院, 信阳 464000)

    高阶因子模型本质上是一种特殊的双因子模型, 应用中却常被当做双因子模型的竞争模型。已有研究以满足比例约束的双因子模型(此时等价于一个高阶因子模型)为真实测量模型产生模拟数据, 比较了用双因子模型和高阶因子模型作为测量模型的预测效果。本文使用不满足比例约束的双因子模型(此时不与任何高阶因子模型等价)为真实测量模型产生模拟数据进行比较, 所得结果与满足比例约束的双因子模型的结果有很大差别, 双因子模型结构系数的相对偏差较小、检验力较高, 但第Ⅰ类错误率略高。结论是, 在比例约束条件成立时可以使用高阶因子模型, 否则, 从统计角度看, 一般情况下使用双因子模型进行预测比较好。

    结构系数; 双因子模型; 高阶因子模型; 比例约束

    1 引言

    在心理、教育、管理等研究领域, 常用双因子模型(bifactor model)、高阶因子模型(high-order factormodel)拟合多维构念(multidimensional construct)。随着双因子模型的应用领域不断扩大, 不少研究者推荐使用双因子模型拟合多维构念 (Chen, Hayes, Carver, Laurenceau, & Zhang, 2012; Cucina & Byle, 2017; Hyland, Boduszek, Dhingra, Shevlin, & Egan, 2014; Salerno, Ingoglia, & Coco, 2017) 。

    数理上, 高阶因子模型嵌套于双因子模型, 在负荷满足比例约束(proportion constrain)时, 两种模型等价(Schmid & Leiman, 1957; Yung, Thissen, & Mcleod, 1999)。此时, 一个高阶因子对应于一个全局因子, 解释所有题目的共同变异; 一阶因子被高阶因子解释后的残差对应于局部因子, 表示被全局因子解释后测量该因子的那些题目的共同变异(Chen, West, & Sousa, 2006)。一般情况下, 即不满足比例约束的条件下两种模型并不等价(Gustafsson & Balke, 1993; Schmid & Leiman, 1957), 但研究者常把两种模型作为竞争模型(Chen, et al, 2012; Chen, Jing, Hayes, & Lee, 2013; Cucina & Byle, 2017; Gu, Wen, & Fan, 2017a; Hyland, et al., 2014) ......