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客户评价
  • 英文论文数据统计,碰到很大的困难。在谷歌搜索看到旺登统计公司博士老师提供英文论文数据分析,把数据和要求发给博士,在博士老师的努力和辅导下,顺利跑出结果。对旺登统计公司博士老师的辅导和代跑,表示感谢。
    刘小姐
    来自: 新竹
  • 护理论文跑gee统计描述和统计推断,对我而言,是个难题,束手无策。在雅虎奇摩搜索看到旺登统计公司博士老师提供gee统计代跑及辅导,把资料、问卷表及要求发给博士老师,在博士老师的辅导下,顺利跑出结果,结果吻合期望。非常感谢旺登统计公司博士老师的严谨、认真的辅导,解决我一个难题。
    邵小姐
    来自: 高雄
  • 碰到论文stata跑统计,对我来讲,有点难。正束手无策。在雅虎奇摩上看到旺登统计公司博士老师提供stata论文统计代跑及辅导。把问卷表、数据发给博士老师,在博士老师的辅导下,顺利跑出结果。对旺登统计公司博士老师专业、严谨、认真的辅导表示感谢。
    邱小姐
    来自: 台中
  • 企业管理论文问卷统计碰到很大的困难,面对这些点,包括信度分析、独立样本T检定、单因子变异数分析、皮尔森相关分析、回归分析,简直蒙了,不知道怎么处理。在雅虎奇摩上看到旺登统计公司博士老师提供论文统计代跑及辅导,把资料、问卷表等资料发给博士老师,在博士老师的辅导下,顺利跑出结果。对旺登统计公司博士老师认真、严谨的服务能力表示赞赏,收费也比较公道。
    李先生
    来自: 台北
  • 之前委托一个香港本地的统计公司,没能把医学统计做好;焦急中,看到旺登统计公司博士老师提供统计代跑及辅导,把资料和要求发给博士老师,在博士老师的努力下,顺利做出分析结果。感觉还是台湾的统计公司比较专业,收费也公道。
    ML先生
    来自: 香港
  • 已经完成爬虫抓取PTT资料,但如何正确使用k-means找出最佳分群数后利用LDA主题模型分群,却成为难点。在朋友推荐下,选择旺登统计公司博士老师协助和辅导,跑出正确的结果,对旺登统计公司博士老师的服务质量和服务水平表示认可与感谢。
    王先生
    来自: 新北
  • 英文论文数据统计,碰到很大的困难。在谷歌搜索看到旺登统计公司博士老师提供英文论文数据分析,把数据和要求发给博士,在博士老师的努力和辅导下,顺利跑出结果。对旺登统计公司博士老师的辅导和代跑,表示感谢。辅导还免费,台北最人性化的统计代跑公司。
    刘小姐
    来自: 台北
  • 有一个贸易模型的matlab数据处理,有点难。在雅虎上看到旺登统计公司提供matlab数据处理和跑统计辅导。把数据和要求发给博士老师。博士老师跑统计过程中,对模型存在的问题进行修改,得出了比较可靠的结果。对旺登统计公司的博士老师严谨、认真的态度和能力表示赞赏。
    罗博士
    来自: 台北
  • 碰到论文跑统计,对统计不是很懂。在百度上看到旺登统计公司提供统计代跑及辅导,把问卷表、数据及要求发给博士,在博士老师的辅导下,顺利跑出结果。非常感谢旺登统计公司的 博士老师的认真、严谨,解决我一大障碍。
    陆小姐
    来自: 北京
  • 护理论文跑统计,把我难住了。实在没办法,在雅虎奇摩搜索,看到旺登统计公司博士老师辅导统计分析,把问卷表、资料及分析要求发给博士老师。在博士老师的认真辅导下,顺利完成。谢博士老师的辅导,协助我顺利完成论文的统计分析,让心中的大石头终于可以放下。再次感谢博士老师。
    连小姐
    来自: 宜兰
  • 论文问卷统计分析,在卡方检定及回归分析这2个问题碰到很大的困难。在谷歌上看到旺登统计公司博士老师提供统计代跑及辅导,把问卷表、资料及要求发给博士老师,在博士老师的协助下,顺利跑出结果。对博士老师认真、严谨的做法表示认可和感谢,解决我一个难点。
    陈先生
    来自: 台中
  • 企业管理论文问卷统计碰到很大的困难,面对这些点,包括信度分析、独立样本T检定、单因子变异数分析、皮尔森相关分析、回归分析,简直蒙了,不知道怎么处理。在雅虎奇摩上看到旺登统计公司博士老师提供论文统计代跑及辅导,把数据、问卷表等数据发给博士老师,在博士老师的辅导下,顺利跑出结果。对旺登统计公司博士老师认真、严谨的服务能力表示赞赏,收费也比较公道。
    李先生
    来自: 台北
  • 碰到医学论文统计难点,要求跑描述性统计、t 检定、单因子变异数分析(ANOVA)、卡方检定、皮尔森积差相(Pearson correlation)检定、罗吉斯回归分析(Logistic regression),真是一头雾水。在雅虎奇摩上看到旺登统计公司博士老师提供统计代跑和辅导,把量表和资料及要求发给博士老师,在博士老师的辅导下,顺利跑出结果。博士老师实在厉害,技术专业,作风严谨,态度认真。
    廖先生
    来自: 台中
  • 碰到expert choice AHP问卷资料分析难点,在雅虎奇摩看到旺登统计公司博士老师提供expert choice AHP问卷资料统计代跑和辅导,把20份问卷样本发给博士老师,在博士老师的认真辅导下,顺利跑出结果。对博士老师认真、严谨、专业的分析表示赞赏。
    徐先生
    来自: 新竹
  • 30份AHP问卷跑统计,真是头疼,不懂怎么下手。在雅虎上看到旺登统计公司提供AHP数据跑统计及辅导,把AHP问卷表和数据发给博士老师,在博士老师的辅导下,顺利跑出结果,对旺登统计公司博士老师认真、严谨的数据分析能力表示赞赏,解决我一大难题。
    赖先生
    来自: 逢甲大学
  • 碰到医学跑统计,变量之多,让人头疼。在雅虎看到旺登统计公司博士老师提供医学数据分析辅导。把数据和要求发给博士,在博士团的努力下,经过不断调整,才跑出结果。非常感谢旺登统计公司的博士团老师,解决我一个难点。
    李小姐
    来自: 醫學院
  • 碰到一阶及二阶验证性因素分析,有点头疼。在雅虎奇摩上看到旺登统计公司博士老师提供一阶及二阶验证性因素分析统计辅导,把数据和要求发给博士。在博士老师的认真协助下,顺利跑出结果。感谢旺登统计公司专业的技术服务。
    韩老师
    来自: 台中
  • 二阶因子理论模型和一阶因子理论模型数据分析,有点难。在雅虎上看到旺登数据公司博士老师提供验证性因子分析。把数据和要求发给博士老师,在博士老师的努力下,顺利跑出结果。对旺登数据公司博士老师优秀的数据分析能力表示赞赏。
    韩老师
    来自: 台中
  • 碰到cma软体做meta analysis,束手无策。在雅虎上看到旺登统计公司博士老师提供meta分析及辅导服务,把检索的文献发给博士,在博士老师的辅导下,顺利做出分析结果,感谢旺登统计公司博士老师的专业和辅导,解决我一大难题。
    李小姐
    来自: 台北
  • 使用amos软件跑论文的验证性因素分析以及路径分析,碰到很大的困难。在雅虎奇摩上看到旺登统计公司博士老师提供统计代跑辅导。把数据和问卷表发给博士老师,在博士老师的辅导下顺利跑出结果,解决我一个课业难点。真是感谢旺登统计公司博士老师的认真专业统计代跑辅导。
    林先生
    来自: 台北
2022-05-22 07:48:11 | 点击: | 心理学统计博士谈多水平模型显复杂情形的思考和讨论

心理学研究,由于考察主题的情况往往比较复杂,收集的数据也多种多样。例如,在一项研究中(Roderer, Watson, & Bohn, 2022),要求被试在预期式或追溯式未来思维条件下,写出5个人生目标。此时,虽然会有不同被试写出完全相同的5个人生目标,不过,更可能的是,不同被试写出的5个人生目标是不同的。在这种情况下,收集的数据在结构上具有层级性质,人生目标嵌套在每名被试之中,因此,人生目标本身不是统计上独立的单元。为了有效分析数据,需要用到多水平模型方法。
由于前面文章较为详细地介绍了这项研究,这里呈现多水平模型分析的有关内容。研究者对被试所有期望将来实现的人生目标,都计算从现在到实现时的时间距离(即,时距),方法是从期望实现人生目标时的年龄减去当前的年龄。例如,倘若一名被试的当前年龄是20岁,他/她期望一个人生目标的实现年龄是30岁,那么,从现在到那时的时距就是30-20=10(年)。
为了考察视角条件(即预期式未来思考或追溯式未来思维)对人生目标特征的效应,研究者运用多水平模型分析(multilevel modelling analysis)方法,建立两阶段多水平模型,包括656个未来人生目标(水平1)和141名被试(水平2),其中,水平1嵌套在水平2中。分析时,一共用6个不同的模型来预测视角条件对结果变量的效应。结果变量包括时距和5个人生目标特征——自我一致性、难度、可能性、重要性、自我效能。用最大似然估计法逐步建立模型,从随机截距模型(模型1)评估组内相关开始;接着,一个水平1的预测变量(时距)和一个水平2的预测变量(视角条件)作为固定效应而加入模型(模型2),用两个预测变量对时距除外的所有结果变量进行预测。如果随机斜率对不同目标水平1的预测变量效应能显著提高模型拟合度,那么,就把随机斜率加入模型2。最后,再加入两个固定效应之间跨水平的交互作用(模型3)。
模型2和模型3包括视角条件(预期式=0,追溯式=1)这个预测变量,对于5个人生目标特征,还包括时距(连续变量,均值中心化)这个预测变量。通过比较加入参数(比如,预测变量、随机斜率、交互作用)而引起的最大似然估计值(-2 log likelihood, -2LL)的降低而分层评估模型的拟合情况。不包括随机斜率的模型2,用来解释时距、难度、自我效能,包括随机斜率的模型2用来解释可能性;不包括随机斜率的模型3,用来解释自我一致性这个变量,包括随机斜率的模型3用来解释重要性这个变量。每个结果变量的最佳模型拟合结果见表1。
由表1可知,视角条件显著预测当前到未来人生目标实现的时距(见表1第二列)。截距(b=10.55)表示追溯条件下预测的时距值,意思是追溯式条件的被试把自己实现人生目标的时间,平均而言,期望为未来10.55年。估计的视角条件的回归系数(b=-3.50)代表视角条件之间的平均差异。预期式条件的被试期望实现人生目标离现在比追溯式条件的被试期望实现人生目标离现在平均近3.5年。也就是说,与预期式报告未来人生目标相比,追溯式报告未来人生目标,会期望这些目标实现得迟一些。
考察视角条件对目标自我一致性的多水平模型表明,视角条件调节时距对自我一致性的效应。条件×时距的交互作用显著预测自我一致性(见表1第6列)。随后分析显示,在追溯式条件下,时距与自我一致性正相关,b=0.079,t(295.127)=3.127,p=.002;在预期式条件下,不是如此,b=-0.012,t(336.593)=-0.316,p=.753。这一交互作用说明,随着时距的增加,追溯式条件而非预期式条件评定的自我一致性也增加。
被试还在重要性、难度、自我效能、可能性4方面对每个人生目标进行评定。视角条件对目标重要性的效应显著,即,条件×时距的交互作用显著(见表1第7列)。随后分析表明,对预期式条件的被试来说,时距与重要性具有显著的负性关系,b=-0.020,t(335.145)=-2.691,p=.007;追溯式条件则无这种关系,b=0.004,t(284.725)=0.793,p=.428。这一交互作用说明,随着时距的增加,预期式条件而非追溯式条件的重要性评定降低。
此外,时距而非视角条件对目标的难度、自我效能、可能性特征具有显著的主效应。随着时距的增加,人生目标被评定得难度更大、自我效能更低、可能性也更小(见表1第3~5列)。视角条件也能预测可能性,F(1,139.601)=3.920,p=.050,b=-0.327,说明追溯式条件的被试比预期式条件的被试把人生目标评定得更可能实现。
总之,研究者通过多水平模型分析,发现人们在预期式未来思维与追溯式未来思维时,报告的未来人生目标存在差异,体现为:其一,追溯式报告的未来人生目标会实现得迟一些;其二,随着期望实现的人生目标离现在时距的增大,追溯式条件而非预期式条件评定的自我一致性越大、人生目标的重要性评定提高、实现人生目标的难度更大、自我效能更低、可能性也更小;其三,追溯式条件的被试比预期式条件的被试把人生目标评定得更可能实现。
参考文献
Roderer, A., Watson, L. A., & Bohn, A. (2022). Remembering future life goals: Retrospective future thinking affects life goal qualities. Acta Psychologica, 226, 103582.
 

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