【摘 要】
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心理测量的数据往往是通过主观评判得到的,数据的质量不是很高,本研究的目的是探索数据的质量对于后续建模的影响,比较在不同数据质量的情况下,运用多种方法建模的预测精
【出 处】
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中国心理学会成立90周年纪念大会暨第十四届全国心理学学术会议
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心理测量的数据往往是通过主观评判得到的,数据的质量不是很高,本研究的目的是探索数据的质量对于后续建模的影响,比较在不同数据质量的情况下,运用多种方法建模的预测精度。在研究中以创造力测量为例,运用胡卫平的青少年科学创造力测量量表和威廉斯的创造倾向问卷获得了860名中学生的数据。运用概化理论的随机双侧面交叉设计方法对测量数据的质量进行了定量描述,在评分者人数为1、2和3的条件下,分别计算出青少年科学创造力测量数据的概化系数和可靠性指数,它们反映了数据的质量水平。然后以BP神经网络作为弱学习器,将创造力个性分数作为输入,科学创造力分数作为输出。采用BP-Adaboost RT方法对测量数据进行建模,并且和多元线性回归、单个BP网络的建模进行了比较,结果表明,数据的质量会影响到模型的预测精度,BP-Adaboost RT方法具有较高的建模质量。
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