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因果模型构建的特点和新思路 |
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不同研究间的结果为基础构建，或是以群体研究为基础构建。之所以要对因果模型构建的层次性问题进行讨论，是因为一方面，层次不同，因果模型构建的具体方法和过程也会不一样。另一方面，对构建层次进行划分，有利于提高模型的生态效度（ecology validity）和应用的一般化，这也是理论界和应用部门非常关心的一个问题。现在心理学研究中的许多理论模型，不仅在实际应用过程中碰到很多问题，或者难以一般化，而且相同的特征有时会得出不同甚至相反的模型结构。造成这种现象的很重要原因是由于许多因果模型都只是在单一研究或少量研究基础上构建的。而每一个研究都只能是特定于某个UTOS系统。因此，要在更复杂的UTOS系统中应用因果模型，就很有必要在相应的UTOS系统中构建模型，这不仅是理论研究和实际应用需要，而且也是因果模型理论研究的一个发展趋势。因为与传统因果模型构建以单一研究为基础构建因果模型为基础的方法相比，以群体研究为基础构建因果模型无论在方法上还是思想上都提出新的要求。比如，有研究人员甚至觉得Cook和Campbell（1979）传统意义上对内部效度和外部效度划分也变得不合理，而主张将内部效度称为特定克分子因果效度（local molar causal validity），将外部效度称为邻近相似性（ Proximol Similiarity）。[3]而且群体研究层次建模与单一研究层次建模相比，不仅存在研究内的差误，还存在着研究间的差误。[4]许多因果模型可推论性比较差，或者不稳定，往往是由于所构建因果模型可验证性差，这个问题在单一研究层次进行因果建模时尤其显得突出，因此，研究人员建议构建因果模型应尽量在群体研究层面进行，以保证模型更强的稳定性和可验证性。
因果建模时所要注意的第三个问题是：如何进行因果模型的验证，包括因果关系理论模型的验证和数据模型的验证。其中理论模型的验证是关键，因为统计模型只是对理论模型的模仿，因果关系最终要有理论模型表示[4]。
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