广义双曲线分布在概化理论偏态数据方差分量估计中的应用

心理与教育测量的应用领域发生了较大变化,被测群体的知识和能力等特质在一定程度上不再服从偏度为0的分布.文章利用广义双曲线分布性质,模拟生成一定偏度的偏态分布数据,探讨数据不同偏度对概化理论方差分量估计的影响.结果表明:利用广义双曲线分布性质可以有效模拟生成概化理论所需要的偏态分布数据；广义双曲线分布模拟的偏态分布数据对概化理论各种方法估计方差分量有影响.     

我国刑事被害人救助制度价值分析与立法设想

刑事被害人救助制度作为国家建立的特殊救济制度,主要针对因刑事损害遭受严重损失但又无法获得有效民事救济的刑事被害人提供必要物质保障。刑事被害人救助制度具有法理学和司法实务上的重要制度价值,需要通过立法加以规范与保障。要通过救助对象、救助条件、救助程序等方面的完备立法,进一步有效保障刑事被害人的合法权益。     

“农村小学好习惯养成教育”课题研究报告

本课题是江津区教育科研课题，针对目前农村小学出现的特殊群体--留守儿童。由于父母长期不在身边，这些儿童缺乏亲情的关怀，造成他们中的一部分人情绪低落，悲观消极，性格扭曲，身上充满“野性”，不思学习，任意逃课，欺小凌弱，辱骂他人，打架斗殴，损坏公物，偷窃抢诈……屡教屡犯，严重影响他们的身心健康。因此，探索农村小学德育环境的途径和方法尤为必要，让留守儿童从小养成良好习惯并促使他们在良好习惯的帮助下健康成长迫在眉睫。     

先验信息对MCMC方法估计概化理论方差分量变异量的影响

MCMC是一种动态的蒙特卡洛方法,可以用于估计概化理论的方差分量。MCMC方法估计出的方差分量受限于抽样,不同的抽样样本,所估计的方差分量可能不一样,需要对其变异量进行探讨。文章采用蒙特卡洛(Monte Carlo)数据模拟技术,在正态分布下讨论有无先验信息对MCMC方法估计概化理论方差分量变异量的影响。结果发现,有先验信息的MCMC方法估计方差分量标准误较无先验信息的MCMC方法要精确些,但随着i的样本容量增大,这种趋势减小;有先验信息的MCMC方法和无先验信息的MCMC方法估计方差分量置信区间,随着i的样本容量增大,精确度相当。     

涟源含煤区基底构造对盖层构造的控制作用探讨

涟源含煤区(简称本区)发育有北东向和北西向两组基底断裂构造,该基底断裂构造将本区分割成若干微断块.本区盖层构造受基底构造控制明显,不同的盖层构造样式,与由基底断裂所围限的特殊微断块相对应.     

改善农村学校德育现状的对策

面对新形势的要求和农村小学德育工作的现状,笔者认为要强化学校的德育工作,应做好以下几个方面的工作: 1 要进一步增强德育工作的实效性 首先,观念要更新,方法要创新,要坚决摈弃赶时髦的应景教育、形式主义的花拳绣腿、教条主义的空洞说教.     

概化理论两侧面设计方差分量及其变异量估计方法比较

文章针对正态分布数据,对比Traditional方法、Bootstrap方法和MCMC方法在两侧面交叉设计(p×i×h)和两侧面嵌套设计(p×(i:h))下各个方差分量的估计精度,为实际应用提供参考。使用R软件模拟1000批数据,并在R软件上实现三种方法的方差分量及其变异量估计。结果表明:(1)相较于Traditional方法和MCMC方法,相同条件下,Bootstrap方法估计的方差分量及其变异量结果更为理想;(2)对于两侧面交叉设计和两侧面嵌套设计,在正态分布数据下,建议优先使用Bootstrap方法。     

大学新生心理健康状况的比较研究

为了做好大学新生的心理测试与心理建档工作,我们对5240名大学新生进行SCL-90问卷调查,结果发现:有5.86%的大学新生心理症状较为严重,新生的心理健康状况不容乐观。新生出现较为严重症状的因子主要是强迫、敌对、抑郁、人际关系。男生在任一因子≥2和≥3分的检出率显著高于女生。文、理工科心理健康水平差异不明显。分析表明,机电学院的新生在大多数症状因子及总分上均高于其他11个学院,机电学院新生的心理健康较其他学院差。新生的心理健康状况不如老生。     

我国刑事被害人救助制度价值分析与立法设想

刑事被害人救助制度作为国家建立的特殊救济制度,主要针对因刑事损害遭受严重损失但又无法获得有效民事救济的刑事被害人提供必要物质保障。刑事被害人救助制度具有法理学和司法实务上的重要制度价值,需要通过立法加以规范与保障。要通过救助对象、救助条件、救助程序等方面的完备立法,进一步有效保障刑事被害人的合法权益。     

概化理论方差分量及其变异量估计:Jackknife方法与Traditional方法比较

文章生成概化理论p×i、p×i×h、p×(i:h)三种不同设计下的正态数据、多项数据和二项数据,用Jackknife方法和Traditional方法估计数据的方差分量、标准误和置信区间,并比较这两种方法的性能。结果表明:(1)Jackknife方法在方差分量估计和标准误估计上都较为准确;(2)相较于Traditional方法,Jackknife方法在方差分量置信区间估计上略有不足。(3)相较于Traditional方法,Jackknife方法估计的准确性不随数据类型、研究设计和方差分量的不同而产生波动,具有更强的稳健性。