目的探索基于条件期望的函数型主成分分析方法(principal analysis by conditional expectation,PACE)在稀疏且不规则的纵向数据中的预测效果,评价其揭示总体变化趋势、个体特异的变异方式以及预测个体纵向变化轨迹的能力。方法采用R软...
详细信息
目的探索基于条件期望的函数型主成分分析方法(principal analysis by conditional expectation,PACE)在稀疏且不规则的纵向数据中的预测效果,评价其揭示总体变化趋势、个体特异的变异方式以及预测个体纵向变化轨迹的能力。方法采用R软件模拟生成样本量为200的三种不同稀疏情形的纵向数据集,通过数值模拟定量地评价PACE方法的降维及预测效果。结果根据累计方差贡献率达到85%,三种不同稀疏情形的纵向数据集最终选取的主成分个数分别为4、4、3,PACE方法在不同稀疏情形下预测结果均具有较小的均方误差(MSE),分别为0.1410、0.0670、0.0161,而且观测点个数越多预测效果越好。结论PACE方法可以实现在随访间隔不规则且数据稀疏的情况下,捕获纵向数据随时间变化的总体趋势,揭示个体特异的变异方式,预测个体的纵向轨迹。
目的研究应对方式与睡眠质量在生活事件与大学生心理健康间的作用,为大学有关部门采取合理的干预和疏导方式提供科学依据,以提高大学生心理健康水平。方法采用线上问卷调查法对373名在校大学生进行测查,采用SPSS 26.0与Process v3.3(by Andrew ***)进行统计分析,对施测对象的生活事件影响程度、应对方式、睡眠质量和心理健康水平进行差异性检验,并对生活事件影响心理健康的路径进行分析。结果负性生活事件对女性大学生的影响程度高于男性,男性大学生整体睡眠质量优于女性(P<0.05);不同年级、不同学员类别的大学生在受负性生活事件影响程度和心理健康水平上存在显著差异(P<0.05);应对方式和睡眠质量在生活事件与心理健康之间部分中介效应显著,且存在链式中介效应。结论为提高大学生心理健康水平,学校应注重学生积极应对生活事件的正念思想引导,通过加强体育文化建设等措施改善学生睡眠质量,并构建完善的学生心理疏导中心。
暂无评论