文献类型：期刊文章

作　　者：王孟成[1,2,3] 邓俏文[1,2] 毕向阳[4] 叶浩生[1,2,3] 杨文登[1,3]

机构地区：[1]广州大学心理系 [2]广州大学心理测量与潜变量建模研究中心 [3]广东省未成年人心理健康与教育认知神经科学实验室,广州510006 [4]中国政法大学社会学院,北京102249

出　　处：《心理学报》

基　　金：国家自然科学基金(31400904);广州大学"创新强校工程"青年创新人才类项目(2014WQNCX069);广州大学青年拔尖人才培养项目(BJ201715)

年　　份：2017

卷　　号：49

期　　号：11

起止页码：1473-1482

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD2017_2018、CSSCI、CSSCI2017_2018、IC、JST、NSSD、PUBMED、RCCSE、RWSKHX、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：本研究通过蒙特卡洛模拟考查了分类精确性指数Entropy及其变式受样本量、潜类别数目、类别距离和指标个数及其组合的影响情况。研究结果表明:(1)尽管Entropy值与分类精确性高相关,但其值随类别数、样本量和指标数的变化而变化,很难确定唯一的临界值;(2)其他条件不变的情况下,样本量越大,Entropy的值越小,分类精确性越差;(3)类别距离对分类精确性的影响具有跨样本量和跨类别数的一致性;(4)小样本(N=50~100)的情况下,指标数越多,Entropy的结果越好;(5)在各种条件下Entropy对分类错误率比其它变式更灵敏。

关 键 词：潜剖面分析  分类精确性  ENTROPY 潜类别距离  蒙特卡洛模拟

分 类 号：B841]