马尔科夫蒙特卡洛
蒙特卡罗方法
非参数统计
区间估计
数学
马尔可夫链
统计物理学
区间(图论)
点估计
计量经济学
产品(数学)
统计
应用数学
计算机科学
置信区间
物理
组合数学
几何学
作者
Jie Fang,Minqiang Zhang
出处
期刊:Acta Psychologica Sinica
[China Science Publishing & Media Ltd.]
日期:2013-04-16
卷期号:44 (10): 1408-1420
被引量:21
标识
DOI:10.3724/sp.j.1041.2012.01408
摘要
摘要: 针对中介效应 的抽样分布往往不是正态分布的问题, 学者近年提出了三类无需对 的抽样分布进行任何限制且适用于中、小样本的方法, 包括乘积分布法、非参数Bootstrap和马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)方法。采用模拟技术比较了三类方法在中介效应分析中的表现。结果发现: 1)有先验信息的MCMC方法的 点估计最准确; 2)有先验信息的MCMC方法的统计功效最高, 但付出了低估第Ⅰ类错误率的代价, 偏差校正的非参数百分位Bootstrap方法的统计功效其次, 但付出了高估第Ⅰ类错误率的代价; 3)有先验信息的MCMC方法的中介效应区间估计最准确。结果表明, 当有先验信息时, 推荐使用有先验信息的MCMC方法; 当先验信息不可得时, 推荐使用偏差校正的非参数百分位Bootstrap方法。
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