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瑟斯顿
出生 1887-1955
国籍 美国
别名 Louis L. Thurstone
职业 心理学家
知名作品 能力层次结构理论


人物生平

瑟斯顿(1887-1955),美国心理学家,美国心理测量学会的创立者之一,并任第一届心理测量学会主席。瑟斯顿在测量理论、社会评价和人格等理论的应用方面均作出了巨大的贡献。1933年当选为美国心理学会主席,1938年当选为国家科学院院士。

人物轶事

能力层次结构理论 认为智力是一些基本心理能力(primary mental ability)的组合。 人类的智力是由七种基本能力组合而成: (1)语文理解(Verbal comprehension,V), 理解语文涵义的能力; (2)语词流畅(word fluency, W), 语言迅速反应的能力; (3)数字运算(number, N), 迅速正确计算的能力; (4)空间关系(Space, S),方位辨别及空间关系判断的能力; (5)联想记忆(associative memory, M), 机械记忆能力: (6)知觉速度(perceptual speed, P), 凭知觉迅速辨别事物异同的能力; (7) 一般推理(general reasoning, R), 根据经验做出归纳推理的能力

Ph.D. in Psychology from the University of Chicago, 1917. Instrumental in the development of psychometrics. Developed statistical techniques for multiple-factor analysis of performance on psychological tests. Seminal works: The Vectors of Mind (1935) and Multiple-Factor Analysis (1947) http://www.sgipt.org/biogr/thursl.htm

瑟斯顿的群因素论简介

瑟斯顿的群因素论简介

瑟斯顿的群因素论又称“基本心理能力论(primary mental abilities)”。

美国心理学家瑟斯顿(Louis L·Thurstone)是著名的心理计量学家,他凭借着多因素分析的方法,突破过去的智力因素理论的框架,并提出了他的“基本能力”( Primary abilities)学说。瑟斯顿认为,个体的智力可分析为几种基本能力因素,这些基本能力因素的不同配搭便构成每一个人独特的智力整体。他的观点与斯皮尔曼的智力二因论不同,斯皮尔曼的观点是先有一个总的智力,然后有许多特殊智力,瑟斯顿则提出智力包括七种平等的基本能力。 瑟斯顿所提出的七种平等的基本能力是: 语词理解(Verbal comprehension,V), 理解语词涵义的能力;

语词流畅(Word fluency, W), 语言迅速反应的能力;

数字运算(Number, N), 迅速正确计算的能力;

空间关系(Space, S),方位辨别及空间关系判断的能力; 联想记忆(Associative memory, M), 机械记忆能力:

知觉速度(Perceptual speed, P), 凭知觉迅速辨别事物异同的能力; 一般推理(General reasoning, R), 根据经验做出归纳推理的能力。 瑟斯顿的七种基本心理能力是根据其中的六种能力的相关计算而成。各种心理能力并不是彼此独立的,它们之间有一定的相关量。例如,推理(R)与语词流畅(W)的相关为0.48;数字运算(N)与语词理解(V)的相关为0.38;语词流畅(W)与语词理解(V)的相关为0.51。这似乎说明在群因素之外还存在着一般因素。瑟斯顿修改了关于各因素之间独立性的看法,提出二阶因素(Second order factor)的概念,即在彼此相关的第一阶因素的基础上,再度进行因素分析,但此时分析的不再是各种测验间的共同因素,而是各种因素间的共同因素。 他认为斯皮尔曼的G因素可能是这种二阶的因素,它在推理因素、语词流畅因素和语词理解因素中有较大的负荷,而与记忆因素、空间知觉因素和知觉速度因素只有较小的关系。但是,在评价一个人的智力时,分析特殊能力更有用。他说:“我们不要老是说智力,而是要说与这件事有关或无关的智力。”瑟斯顿在1941年根据上述七种基本能力编成的“基本心理能力测验”( Primary Mental Abilities Test,PMAT)是著名的智力测验之一,他证明确实存在着七种基本能力。 瑟斯顿的群因素论评价

斯皮尔曼和瑟斯顿都修正了自己的学说,二者趋于接近。斯皮尔曼的二因素说现在可以称为“一般因素--群因理论”,而瑟斯顿的群因素说现在可以称为“群因素-一般因素理论”。 瑟斯顿所提出的七种基本能力,已经成为心理学工作者研究智力结构的重要资料。在现代智力因素理论中,他的群因素论起着承前启后的重要作用。自从群因素学说提出后,智力因素研究转向对智力的深入的因素分析,此后形成两种倾向:一种是构造包括普遍因素和各种基本能力在内的智力等级体系,另一种是在独立的智力因素之上建立智力结构模型。

探索性因子分析法

探索性因子分析法(ExploratoryFactorAnalysis,EFA)

什么是探索性因子分析法? 探索性因子分析法(ExploratoryFactorAnalysis,EFA)是一项用来找出多元观测变量的本质结构、并进行处理降维的技术。因而,EFA能够将将具有错综复杂关系的变量综合为少数几个核心因子。

探索性因子分析法的起源 因子分析法是两种分析形式的统一体,即验证性分析和纯粹的探索性分析。英国的心理学家CharlesSpearman在1904年的时候,提出单一化的智能因子(ASingleIntellectualFactor)。随着试验的深入,大量个体样本被分析研究,Spearman的单一智能因子理论被证明是不充分的。同时,人们认识到有必要考虑多元因子。20世纪30年代,瑞典心理学家Thurstone打破了流行的单因理论假设,大胆提出了多元因子分析(MultipleFactorAnalysis)理论。Thurstone在他的《心智向量》(VectorsofMind,1935)一书中,阐述了多元因子分析理论的数学和逻辑基础。

探索性因子分析法的计算 在运用EFA法的时候,可以借助统计软件(如SPSS统计软件或SAS统计软件)来进行数据分析。

探索性因子分析法的运用 1、顾客满意度调查。 2、服务质量调查。 3、个性测试。 4、形象调查。 5、市场划分识别。 6、顾客、产品及行为分类。

探索性因子分析法的步骤 一个典型的EFA流程如下: 1、辨认、收集观测变量。 2、获得协方差矩阵(或Bravais-Pearson的相似系数矩阵) 3、验证将用于EFA的协方差矩阵(显著性水平、反协方差矩阵、Bartlett球型测验、反图像协方差矩阵、KMO测度)。 4、选择提取因子法(主成分分析法、主因子分析法)。 5、发现因素和因素装货。因素装货是相关系数在可变物(列在表里)和因素(专栏之间在表里)。 6、确定提取因子的个数(以Kaiser准则和Scree测试作为提取因子数目的准则)。 7、解释提取的因子(例如,在上述例子中即解释为“潜在因子”和“流程因子”)。

探索性因子分析法的优点 1、EFA法便于操作。 2、当调查问卷含有很多问题时,EFA法显得非常有用。 3、EFA法既是其他因子分析工具的基础(如计算因子得分的回归分析),也方便与其他工具结合使用(如验证性因子分析法)。

探索性因子分析法的缺点 1、变量必须有区间尺度。 2、沉降数值至少要要变量总量的3倍。

探索性因子分析法的假定 对于主因子分析法来说,不存在异常值、等距值、线形值、多变量常态分配以及正交性等情况。