| dc.contributor | 心理系 | |
| dc.creator (作者) | 游琇婷 | |
| dc.date (日期) | 2023-04 | |
| dc.date.accessioned | 28-May-2025 14:06:49 (UTC+8) | - |
| dc.date.available | 28-May-2025 14:06:49 (UTC+8) | - |
| dc.date.issued (上傳時間) | 28-May-2025 14:06:49 (UTC+8) | - |
| dc.identifier.uri (URI) | https://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/157123 | - |
| dc.description.abstract (摘要) | 心理計量網絡模型(Psychometric Network Models, PNM)近年受到心理學應用研究的注意和重視。儘管在實徵研究上有不少成果，PNM在方法學上並還未完全成熟，而參數檢驗和意義解讀上也未有共識。本計畫含三個研究:研究一討論「潛在變項模型」和「心理計量網絡模型」的關聯和參數間的對應及意含。研究二討論PNM中影響參數估計的因素及其對結果的影響程度。研究三討論PNM於應用至分析長期追蹤資料的模型設定和估計方法，並發展出新的描繪動態變化方法。本計畫希望在理論上對PNM的模型設定、參數估計及結果檢驗做出貢獻，並能統整研究提出具體實務分析建議和工具讓應用研究者參考和使用。 | |
| dc.format.extent | 116 bytes | - |
| dc.format.mimetype | text/html | - |
| dc.relation (關聯) | 科技部, MOST109-2410-H004-075-MY2, 109.08-111.07 | |
| dc.subject (關鍵詞) | 潛在變項模型; 潛在變項; 潛在結構; 機率圖形模型; 網絡分析; 長期追蹤資料 | |
| dc.subject (關鍵詞) | Latent variables; latent variable models; latent structure; probability graphical models; network analysis; longitudinal data | |
| dc.title (題名) | 以潛在變項模型探索資料潛在結構的另徑: 心理計量網絡分析取向 | |
| dc.title (題名) | An Alternative Approach of Latent Variable Modeling: Psychometric Network Modeling | |
| dc.type (資料類型) | report | |
