Optimization of data collection plans and improvement of data analysis methods for intensive longitudinal studies
Year: 2025
Type: article
Abstract: 摘要： 密集追踪研究(Intensive Longitudinal Study, ILS)为探究心理状态的动态变化及相互作用机制提供了有效工具, 但其高测量强度易导致参与者负担重、依从性低及数据质量不佳。目前尚缺乏能有效结合ILS特点的优化数据收集方案和分析方法。本研究将计划缺失设计(Planned Missing Design, PMD)的思想拓展到ILS, 在动态结构方程模型框架下, 探究不同类型PMD的比较及其选择建议、含PMD的样本量规划及其优化方法, 以及缺失数据处理方法的改进, 同时将开发应用程序, 结合心理学研究场景验证方案的可行性与适用性。
Authors: LIU Hongyun, DOU Jianing, XU Yongze
Institutions: Beijing Normal University, Beijing Normal University, Zhuhai
Language: English
Subfield: Statistics and Probability
Field: Mathematics
Domain: Physical Sciences
Open Access status: diamond
OpenAlex ID: W4411698338