对山西省高等教育公平问题的思考

随着我国高等教育大众化进程的加快,山西省高等教育在入学机会、教育过程、教育结果等方面都存在着不公平问题。为此,应完善教育政策、建立公平机制、改革收费制度、提高培养质量、加强就业指导体系建设、推进就业机会平等,尽量减少不公平现象。     

多分格相关系数的估计与应用

对于社会科学研究中广泛存在的有序分类数据,多分格相关系数是一种更具针对性的变量间线性依存关系的估计方法。文章回顾了多分格相关系数一百多年来的发展过程,简要介绍了其模型假设和三种估值方法,并举例说明了近十年来其与结构方程模型结合后的典型应用。     

实践着的当代儒商——在第六届国际儒商大会上的演讲（摘要）

首先解释一下演讲的题目——《实践着的当代儒商》。世界上本来有许多问题很简单，许多理论家、教授为了做学问，把这些简单问题搞得越来越复杂。当然我不是贬低这些专家、教授，因为本人也有教授的头衔。我的习惯是把复杂问题简单化。我在企业工作了30个年头，社会各界也授予我“民间头衔”，称我为“儒商”、“学者型企业家”。但是，本人扪心自问，觉得“盛名之下，其实难副”。儒商应当有一个标准，     

结构方程模型中估计收敛问题的Monte Carlo仿真

在结构方程模型的估计中,估计过程不收敛和不恰当的估计结果是两种不能正确完成估计的情况;特别是分析有序分类数据时,这两种现象发生的机会更高。Monte Carlo仿真研究被用来调查样本量、分类数、模型复杂度、数据的偏态分布以及不同参数估计方法对模型正确收敛率的影响。文章研究发现,小样本、复杂度高的模型,高偏态的数据分布和较少的分类数都有可能造成不收敛和不恰当的估计结果;另外,使用DWLS估计法时,模型正确收敛的可能性最大。     

基于结构方程模型的合成信度及其使用问题研究

信度是问卷、量表、测验质量保障的核心要素,基于因素分析理论的合成信度估计方法近年来被讨论,并被统计学者推荐使用。合成信度比常用的信度计算方法α系数更为准确,且可用于多维测验和题目残差间存在相关的测验。通过文献分析及实例演示,分析了合成信度的特点和优点;同时,重点讨论了通过结构方程模型软件计算合成信度应注意的数据类型、数据分布、样本量以及模型收敛和拟合程度等问题,并比较了常用结构方程模型软件对合成信度计算的支持情况。     

基于Tikhonov正则化的结构方程模型参数估计方法

结构方程模型估计中出现的不收敛和估计结果不恰当现象,可以归结为数学上的不适定问题。Tik honov正则化是解决不适定问题的一种有效方法。文章将Tikhonov正则化方法与结构方程模型的参数估计相结合,增加了其模型的正确收敛率,加快了模型收敛速度,为改进结构方程模型的估计方法提供了有价值的参考。     

教学评价中“宽容偏向”导致的误差及校正

多分格相关系数及以其为基础的统计能够较好地校正教学评价中的评价者宽容偏向所产生的统计误差。在分析教学评价这样的有序分类数据时,多分格相关被认为比传统皮尔逊相关给出的估计值更为可靠和准确。研究对真实数据的分析也表明,两种方法在分析具有宽容偏向的教学评价数据时,皮尔逊相关的估计值低于多分格相关关系而且验证性因素分析的模型拟合指标证实,基于多分格相关系数的统计方法更适合于这种呈偏态分布的数据。