Remote associates test(RAT)and its variant Compound RAT(CRAT)are the most commonly used experimental materials to reveal the neural mechanism of convergent thinking and insight,as well as to measure individual creative potential.Compared with CRAT,RAT is more suitable for cross-cultural research.However,direct revisions to the RAT are unsuitable due to linguistic and cultural differences and the diversity in Chinese word association methods,necessitating the development of the Chinese Word RAT(CWRAT).Based on the classical hierarchical theory of association and the association characteristics in Chinese context,this study developed 80 CWRAT items,enhancing item parameters such as difficulty,insight level,and association methods.Given the non-uniqueness of answers,a gradient scoring model was implemented.Validity tests indicated significant correlations of CWRAT with creative analogical reasoning,creative achievement,and openness to experience.Using Latent Class Analysis(LCA)with association methods as classification indicators,the items were categorized into three groups.Cl and C3,characterized by higher probabilities of symbolic/metaphorical associations,showed higher levels of insight,whereas C2,involving more conventional associations,indicated lower levels of insight and difficulty.These results demonstrate that the variance in the insight experience of CWRAT is influenced by different association methods.This measurement not only enriches the toolkit for assessing creativity in the Chinese context but also provides new material for cross-cultural comparisons in creativity.
贝叶斯统计应用于假设检验的方法——贝叶斯因子——在心理学研究中的应用日渐增加。贝叶斯因子能分别量化所支持的相应假设或模型的证据，进而根据其数值大小做出当前数据更支持哪种假设或模型的判断。然而，国内尚缺乏对方差分析的贝叶斯因子的原理与应用的介绍。基于此，本文首先介绍贝叶斯方差分析的基本思路及计算原理，并结合实例数据，展示如何在JASP中对五种常用的心理学实验设计（单因素组间设计、单因素组内设计、二因素组间设计、二因素组内设计和二因素混合设计）进行贝叶斯方差分析及如何汇报和解读结果。贝叶斯方差分析提供了一个能有效替代传统方差分析的方案，是研究者进行统计推断的有力工具。
相比传统方法,贝叶斯混合效应模型在处理数据层级结构和提供更直观的统计结果等方面有独特优势,这使其逐渐流行于心理学研究之中.然而,国内尚缺少将贝叶斯混合效应模型应用于心理学研究的介绍.本文先概述贝叶斯混合效应模型的基本概念和原理,然后结合模拟数据展示如何理解固定效应和随机效应,如何利用R语言的brms工具包设定和拟合贝叶斯混合效应模型,最后介绍如何借助先验预测检验自定义的先验分布是否合理,以及如何使用贝叶斯因子进行假设检验.凭借其强大的灵活性,贝叶斯混合效应模型可以适用于多样的心理学研究.
针对个体对网络新媒体环境中因难以确定信息真假而采取的事实核查行为,研究了社会存在、警惕性及信息卷入度这三个因素对个体事实核查频率的影响.采用三因子混合设计实验研究,被试在不同的警惕性条件与社会存在条件下完成事实核查任务,测量指标包括对所给陈述的判断与自信水平.结果表明,社会存在降低了个体核查事实的可能性,瞬时警惕性的提升则削弱了社会存在的影响.此外,个体对高卷入度信息的事实核查比对低卷入度信息少.研究结果拓展了新媒体环境中的信息事实核查理论,可为信息的推送设计方式提供借鉴.
音乐学习与语音意识的关系存在争议,为探究结论不一致的原因,采用元分析方法探讨二者关系.通过文献检索和筛选,共纳入31篇中英文文献,134个独立效应量(N=1909).结果显示,音乐学习与语音意识存在中等程度正相关(r=0.37);二者关系受音乐学习时长和出版时间的调节,不受实验材料、被试年龄段、语音意识成分和音乐学习方式的调节.该结果为音乐学习如何提升语音意识提供理论基础和实践指导.
为探究父母冲突对青少年抑郁症状的影响及作用机制,使用父母冲突儿童知觉量表、流调中心用抑郁量表、亲子三角关系量表和情绪调节问卷对661名高中生进行问卷调查.结果显示:(1)父母冲突对青少年抑郁症状起正向预测作用,替罪羊型亲子三角关系部分中介这一效应,而跨代同盟和亲职化型亲子三角关系中介作用不显著;(2)认知重评在这一中介过程的后半段路径起调节作用.研究结果揭示了父母冲突影响青少年抑郁症状的内在心理机制,对抑郁干预实践具有一定意义.
采用元分析技术探讨分析思维与错误信息感知的关系.通过文献检索和筛选,共有28篇文献53个效应值符合元分析标准.分别统计了个体的分析思维与错误信息感知的三个结果指标——信念分数、真实性辨别力和分享意愿并探讨分析思维与它们的相关关系.结果发现个体的分析思维与真实性辨别力之间存在显著的正相关关系;分析思维与信念分数及分享意愿均呈显著负相关关系.该结果为双加工理论提供了证据支持,未来应标准化分析思维的实验操纵范式、探究不同结果指标的认知机制等.
以1020名中国大学生为研究群体对抑郁症自我污名量表(SSDS)进行修订.探索性因子分析发现,修订后SSDS包含无价值感、求助抑制和羞耻感三个因子,共11个条目,累积贡献率是73.01％;验证性因子分析结果表明三因子模型拟合良好.总量表及三因子内部一致性系度为0.78-0.92;重测信度为0.72-0.84.综上,修订后SSDS在大学生群体中具有良好的信、效度,可以在国内大学生中使用.
幸福忧虑是个人或社会文化对幸福持负面态度的一种心理状态,其发现来源于一些文化和宗教中对幸福不同的重视程度和评价态度.情绪评价理论以及自我与幸福的文化模型两种理论观点在一定程度上阐释了幸福忧虑的内在心理机制以及相应的跨文化表现.祸福相伴、道德问题、招致恶意和对人对己不利是个体产生幸福忧虑的主要事实性原因.幸福忧虑受认知信念、心理状态等因素的影响,通过希望、心理弹性、人格特质的中介或调节作用,对人们的心理症状和积极心理状态等产生影响.未来研究可以进一步探究幸福忧虑的概念本质和理论机制、关注积极作用、拓展领域方法以及加强本土化研究.
为探讨亲子依恋与心理委员胜任力之间的关系,以及人际容纳的中介作用及心理边界的调节作用,采用亲子依恋问卷、心理边界问卷、人际容纳量表和心理委员胜任力量表对1466名高校心理委员进行问卷调查.结果表明:(1)亲子依恋显著正向预测心理委员胜任力;(2)人际容纳在亲子依恋与心理委员胜任力之间起部分中介作用;(3)亲子依恋通过人际容纳影响心理委员胜任力的后半段路径受到心理边界的调节作用,表明心理边界清晰度的提高可以有效促进人际容纳对心理委员胜任力的影响.因此,亲子依恋和心理委员胜任力之间存在有调节的中介效应.研究为高校心理委员的选拔与培养提供了新思路.
采用心理物理的实验方法通过改变嗓音启动时间对汉语和非汉语母语者的塞音范畴化特点进行研究.实验结果表明,汉语与非汉语母语者在塞音判别的50%感知阈限水平并不存在差异.但斜率分析发现,汉语母语者在阈限附近对嗓音启动时间变化更为敏感,即符合塞音范畴化的特性;而非汉语母语者中并未发现这一现象,他们在嗓音启动时间变化导致塞音判断的改变模式上更为平缓.上述结果说明汉语母语者和非汉语母语者在塞音范畴化感知上存在差异,后者可能对辨别塞音的嗓音启动时间线索更不敏感.未来在以汉语为第二语言的教学中需要注重这一现象.
Q矩阵是认知诊断的核心,专家构建的Q矩阵通常存在一定错误,会降低估计精度,因而需要进行修正.采用随机森林(random forest,RF)算法,以PVAF、对数似然值、改造后的R统计量为特征训练模型,提出了机器学习视角的Q矩阵修正新方法(RF-P、RF-L、RF-R),并开展模拟与实证研究验证性能.研究结果表明:(1)三种模型的准确率、召回率、精确率、F1、Kappa等评估指标均在0.75以上;(2)模拟研究中,基于三种随机森林模型的新方法在整体上均比最新发表的Wald-XPD法有更好的修正表现,其中以RF-R表现最佳;(3)实证研究中,RF-R修正出了更合理的Q矩阵,有最优的模型-数据拟合结果.
新冠疫情给公众心理健康带来了极大挑战,疫情中的心理健康测量显得尤为重要.网络搜索数据作为大数据的一种,近年来已被应用于心理学研究.目前基于网络搜索数据的疫情心理健康研究可归纳为三类:跨时间比较研究、疫情与心理健康的相关研究以及网络搜索数据有效性的验证性研究,其中一部分研究也涉及空间维度的比较.上述研究之间存在矛盾之处.网络搜索数据具有客观、生态效度高、时间分辨率高、体现用户心理动机和易得等优势.未来的网络搜索研究应充分发挥优势,提高信效度,加强对其背后机制的探讨.
机器人已经在工业生产、儿童教育、老年陪伴及数字经济等领域占据了越来越重要的地位,但用户对机器人的态度却并不总是认可和接纳的,有相当数量的用户或民众对机器人的广泛应用表示担忧.人们对机器人角色的不同认知可能是导致矛盾态度的重要来源.梳理相关文献发现,对于机器人的角色,人们可能存在"工具"和"伙伴"两种建构方式,进而导致对机器人表现出不同的信任模式,并影响人们对机器人的基本态度与行为倾向.该解释框架建立在角色理论的基础上,有助于推进对人-机器人关系的理解和相关的产业实践,未来需进一步开展对人-机器人的互动模式、机器人角色的来源与影响、机器人角色对个体社会化的影响以及机器人可能引发的伦理困境等方面的研究.
采用眼动追踪技术,考察阈下重复曝光对面孔偏好的影响,以及面孔吸引力在其中的调节作用,结果发现:(1)随着阈下曝光次数的增多,面孔的偏好比例上升,个体观看面孔的首次注视时间减少、总注视时间增多、瞳孔直径缩短;(2)面孔吸引力调节了阈下重复曝光对面孔偏好的影响,具体表现为高、低吸引力面孔的偏好比例随着阈下曝光次数的增多呈上升趋势,而中等吸引力面孔随着阈下曝光次数的增多呈倒U型趋势.从阈下重复的视角,探讨了自下而上的视觉刺激对面孔偏好的影响,拓展了面孔加工的双通路模型.
贝叶斯结构方程模型同时兼容了结构方程模型考虑测量误差以及贝叶斯估计方法可以整合先验信息的优点,在处理传统的结构方程模型针对交叉载荷参数、残差协方差元素严格限制为0等假设时具有一定的优势,且更易处理小样本和复杂模型的情况.但该方法在国内心理学领域的应用仍相对较少.本文主要介绍贝叶斯结构方程模型的原理、先验设置、模型收敛判断和模型评估等问题,并以具体示例展示如何在Mplus软件中使用该模型处理交叉载荷的问题,希望可以帮助更多研究者认识和了解贝叶斯结构方程模型,并使用该模型解决一些实际的研究问题.
为探讨中学生被欺凌与非自杀性自伤的关系及其作用机制,采用简版自我伤害量表、Olweus欺凌问卷、Rosenberg自尊量表、简式Barratt冲动量表对湖南省、重庆市、江西省七所中学共1870名中学生进行调查,结果表明:(1)中学生被欺凌正向预测非自杀性自伤;(2)自尊在被欺凌与非自杀性自伤之间起中介作用;(3)冲动性在中学生被欺凌与非自杀性自伤之间的直接路径以及自尊中介作用的后半段路径起调节作用.本研究有利于揭示中学生被欺凌是如何影响非自杀性自伤的,对预防和干预中学生非自杀性自伤、开展学校生命安全教育具有一定的启示意义.
共情内群体偏差的道德价值一直是研究者争论的一个话题.西方文化下的一些研究发现公平平等的共情最具道德价值.然而,个体的道德认知与其所在文化密切相关.为考察中西方文化下被试对公平共情的道德认知是否一致,采用故事情境任务对中国文化下的被试进行调查,并与西方文化下的数据进行比较.结果发现:文化对公平共情的道德认知有影响,具体而言,西方文化下的被试认为公平平等的共情最道德,中国文化下的被试则认为公平但不平等的共情(对亲近的人共情更强)最道德.这些发现为当代中国青少年道德关怀的培养提供了新的视角.
内容简介:贝叶斯统计与推断的核心思想是基于贝叶斯定理进行分析和决策,即随着观测数据的积累,主体的信念不断更新.在传统心理学数据分析中,试图估计参数"客观"值的频率学派(或称经典统计)占有绝对的主导地位,尤其是零假设显著性检验框架,是每个心理学专业的学生都需要学习的基本知识.
贝叶斯因子检验是零假设显著性检验的替代方法,心理学研究者可使用贝叶斯因子评估数据支持或反对理论模型的证据.但是,贝叶斯因子的原理较为复杂,在实践中正确使用和解释贝叶斯因子存在一定难度.为此,本文介绍贝叶斯因子的定义、用法和解释,结合案例展示贝叶斯因子在评估零假设、区间假设、信息假设时的具体应用,并讨论贝叶斯因子在统计模型和实证研究中的应用进展.研究者在使用贝叶斯因子时应重点关注先验分布的设置、贝叶斯因子的解释、后验模型概率.
