分类精确性指数Entropy在潜剖面分析中的表现:一项蒙特卡罗模拟研究

叶浩生1杨文登1毕向阳2王孟成1邓俏文1

1.广州大学; 2.中国政法大学;

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

所属期刊栏目：49

分类号：B841(心理学)

资助基金：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

在线出版日期：2017-12-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1473-1482