Probability-Based and Measurement- Related Hypotheses With Full Restriction for Investigations by Means of Confirmatory Factor Analysis An Example From Cognitive Psychology
Probability-Based and Measurement- Related Hypotheses With Full Restriction for Investigations by Means of Confirmatory Factor Analysis An Example From Cognitive Psychology
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基于概率和测量相关的假设，通过验证性因素分析对调查进行完全限制——认知心理学的一个例子
DOI：
10.1027/1614-2241/a000033
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发表时间：
2011
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Schweizer
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Schweizer
研究了基于概率和测量相关的假设，用于重复测量数据的验证性因素分析。这些假设包括关于与设计水平或测量项目相关的真实成分之间的关系的精确假设。与测量相关的假设集中于假定的过程，例如转换和记忆过程，并代表处理中依赖于治疗的差异。相反，基于概率的假设提供了将概率视为总结各种影响的结果预测的机会。以不精确线索指导的表现预测为例。在本文的实证部分，基于概率和测量相关的假设被应用于工作记忆数据。根据这两种假设的潜在变量有助于良好的模型拟合。该模型实现了最佳模型拟合，该模型包括代表串行认知处理和性能的潜在变量，根据不精确的线索与辅助过程的潜在变量相结合。
Probability-based and measurement-related hypotheses for confirmatory factor analysis of repeated-measures data are investigated. Such hypotheses comprise precise assumptions concerning the relationships among the true components associated with the levels of the design or the items of the measure. Measurement-related hypotheses concentrate on the assumed processes, as, for example, transformation and memory processes, and represent treatment-dependent differences in processing. In contrast, probability-based hypotheses provide the opportunity to consider probabilities as outcome predictions that summarize the effects of various influences. The prediction of performance guided by inexact cues serves as an example. In the empirical part of this paper probability-based and measurement-related hypotheses are applied to working-memory data. Latent variables according to both hypotheses contribute to a good model fit. The best model fit is achieved for the model including latent variables that represented serial cognitive processing and performance according to inexact cues in combination with a latent variable for subsidiary processes.
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