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基于顺序数据的测验信度和效度分析方法
被引量：
9
1
作者
吴瑞林
Ke-HaiYuan
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2013年第5期773-776,共4页
目的介绍基于顺序数据的信度和效度分析方法，并采用该方法对SCL-90量表进行检验。方法利用仿真实验展示了顺序数据方法的优势，同时选取SCL-90在大学生中施测的样本（n=3013），分别使用传统信、效度分析方法和基于顺序数据的方法进行...
目的介绍基于顺序数据的信度和效度分析方法，并采用该方法对SCL-90量表进行检验。方法利用仿真实验展示了顺序数据方法的优势，同时选取SCL-90在大学生中施测的样本（n=3013），分别使用传统信、效度分析方法和基于顺序数据的方法进行统计。结果基于顺序数据方法在内部一致性系数Ot、组合信度系数、因子解释率和验证性因素分析拟合指标上所获结果都好于传统方法的结果。结论对于SCL-90这样数据呈偏态分布的量表，检验其信、效度时可以考虑选用基于顺序数据的方法。
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关键词
信度
效度
顺序数据
多分格相关系数
SCL-90
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职称材料
新冠疫情相关社交媒体谣言传播量化分析
被引量：
19
2
作者
陈慧敏
金思辰
+8 位作者
林微
朱泽宇
仝凌波
刘一芃
叶奕宁
姜维翰
刘知远
孙茂松
金兼斌
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2021年第7期1366-1384,共19页
新冠肺炎疫情的爆发伴随着大量的谣言在社交媒体平台传播,对网络秩序和社会稳定产生了不良影响.已有的疫情相关社交媒体谣言传播量化分析研究仅对谣言内容等单一传播要素展开分析,而忽略了构成信息传播的其他基础要素,包括传播者、受众...
新冠肺炎疫情的爆发伴随着大量的谣言在社交媒体平台传播,对网络秩序和社会稳定产生了不良影响.已有的疫情相关社交媒体谣言传播量化分析研究仅对谣言内容等单一传播要素展开分析,而忽略了构成信息传播的其他基础要素,包括传播者、受众以及传播效果等.同时,这些研究的谣言数据与真实的社交媒体谣言数据也存在分布偏差和信息缺失.因此,基于新浪微博平台对新冠疫情相关社交媒体谣言的传播展开更加全面的量化分析.具体而言,首先对谣言传播内容进行分析,包括其主题分析、涉及地区分析、事件倾向性分析以及情感分析;进一步对谣言参与用户进行分析,将参与用户分为3类:造谣者、传谣者和辟谣者,并分别对其基础属性、关注主题、个体情绪以及自网络属性进行探究;最后对谣言引发舆情进行分析,探究其情感的整体分布、与主题、关键词和地区的关系、以及情感的演变规律.该研究首次从信息传播的各个基础要素层面对疫情相关的社交媒体谣言传播展开量化分析,不仅对新冠肺炎疫情相关谣言传播有了更全面深刻的认识,同时对突发公共事件的谣言研究和谣言治理也具有十分重要的价值.
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关键词
新冠肺炎
社交媒体
谣言传播
传播结构
量化分析
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职称材料
题名
基于顺序数据的测验信度和效度分析方法
被引量：
9
1
作者
吴瑞林
Ke-HaiYuan
机构
北京航空航天
大学
心理
与行为研究所
美国圣母大学心理学系
出处
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2013年第5期773-776,共4页
基金
国家自然科学基金项目(11126034)
文摘
目的介绍基于顺序数据的信度和效度分析方法，并采用该方法对SCL-90量表进行检验。方法利用仿真实验展示了顺序数据方法的优势，同时选取SCL-90在大学生中施测的样本（n=3013），分别使用传统信、效度分析方法和基于顺序数据的方法进行统计。结果基于顺序数据方法在内部一致性系数Ot、组合信度系数、因子解释率和验证性因素分析拟合指标上所获结果都好于传统方法的结果。结论对于SCL-90这样数据呈偏态分布的量表，检验其信、效度时可以考虑选用基于顺序数据的方法。
关键词
信度
效度
顺序数据
多分格相关系数
SCL-90
分类号
R195.1 [医药卫生—卫生统计学]
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职称材料
题名
新冠疫情相关社交媒体谣言传播量化分析
被引量：
19
2
作者
陈慧敏
金思辰
林微
朱泽宇
仝凌波
刘一芃
叶奕宁
姜维翰
刘知远
孙茂松
金兼斌
机构
清华
大学
新闻与传播学院
清华
大学
计算机科学与技术
系
北京航空航天
大学
软件学院
美国圣母大学心理学系
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2021年第7期1366-1384,共19页
基金
国家社会科学基金项目(13&ZD190)。
文摘
新冠肺炎疫情的爆发伴随着大量的谣言在社交媒体平台传播,对网络秩序和社会稳定产生了不良影响.已有的疫情相关社交媒体谣言传播量化分析研究仅对谣言内容等单一传播要素展开分析,而忽略了构成信息传播的其他基础要素,包括传播者、受众以及传播效果等.同时,这些研究的谣言数据与真实的社交媒体谣言数据也存在分布偏差和信息缺失.因此,基于新浪微博平台对新冠疫情相关社交媒体谣言的传播展开更加全面的量化分析.具体而言,首先对谣言传播内容进行分析,包括其主题分析、涉及地区分析、事件倾向性分析以及情感分析;进一步对谣言参与用户进行分析,将参与用户分为3类:造谣者、传谣者和辟谣者,并分别对其基础属性、关注主题、个体情绪以及自网络属性进行探究;最后对谣言引发舆情进行分析,探究其情感的整体分布、与主题、关键词和地区的关系、以及情感的演变规律.该研究首次从信息传播的各个基础要素层面对疫情相关的社交媒体谣言传播展开量化分析,不仅对新冠肺炎疫情相关谣言传播有了更全面深刻的认识,同时对突发公共事件的谣言研究和谣言治理也具有十分重要的价值.
关键词
新冠肺炎
社交媒体
谣言传播
传播结构
量化分析
Keywords
COVID-19
social media
rumor communication
communication structure
quantitative analysis
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于顺序数据的测验信度和效度分析方法
吴瑞林
Ke-HaiYuan
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2013
9
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职称材料
2
新冠疫情相关社交媒体谣言传播量化分析
陈慧敏
金思辰
林微
朱泽宇
仝凌波
刘一芃
叶奕宁
姜维翰
刘知远
孙茂松
金兼斌
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2021
19
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