STA 分析：认知多系统模型分析的新方法

• 作者: 孙海龙 邢强
• 来源期刊: 广州大学学报（自然科学版）
• 学科: 教育
• 关键词: 多系统模型 状态痕迹分析(STA) 分离 一般线性模型(GLM)
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 管理科学与其它科学
• 页码范围: 83-87
• 页数: 5页
• 分类号: G44
• 字数: 4251字
• 语种: 中文

摘要

认知研究领域（如记忆、学习）通常通过分离效应来验证或推定存在多个加工系统，但是这种仅仅通过分离效应直接推定存在多系统的方法存在不足。状态痕迹模型分析（STA）具有更大的适应范围。所谓 STA 模型分析是一个可以确定影响心理变量的数目，调节一个或多个自变量对两个或多个因变量影响的方法。文章从STA 模型分析的分析过程、状态痕迹分析与一般线性模型方法之间的关系，以及 STA 方法的适应等方面加以阐述，以期更好地探讨认知加工过程。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邢强	广州大学教育学院	146	1213	19.0	30.0
3	孙海龙	暨南大学管理学院	15	99	7.0	9.0