基于遗传算法模糊综合评价在心理测量中应用.pdfVIP

心理学报 2009, Vol. 41, No.10, 1015−1023 Acta Psychologica Sinica DOI: 10.3724/SP.J.1041.2009.01015 * (南京师范大学心理系, 南京 210097) 提出了运用模糊数学对利克特量表数据进行分析的方法, 探讨了人们在进行模糊综合评价时 , 所 采用的算子和对各个自变量的权重分配 , 并且运用遗传算法 (GA)来确定相关的权重。以大学生对康师傅红 烧牛肉面的评价数据为例 , 运用基于遗传算法的模糊综合评价方法 , 发现男生采用了“最大最小”合成算子 , 女生采用了“有界和、取小”合成算子。研究结果表明 , 基于遗传算法的模糊综合评价方法可以对利克特量表 的心理测量数据进行有效的分析。 心理测量; 模糊综合评价 ; 遗传算法 ; 利克特量表 B841.7 1 前言 利克特量表的这些模糊概念直接记为 1 分至 5 分, 然后用数理统计的方法来进行处理, 显然这是不合 利克特量表是心理学中最常用的测量工具之 适的, 因为利克特量表所得到数据的不确定性主要 一(Crocker Algina, 1986/2004), 人们在对该量表 体现为模糊性, 那么模糊数学的方法是否可以对这 所得数据进行分析时 , 通常采用数理统计的方法 , 类心理测量的数据进行分析呢 , 这是需要探讨的 也就是说, 认为这些数据的不确定性是来源于随机 问题。 性。然而心理测量和物理测量是有很多差异的, 由 在心理测量的某些领域常会运用利克特量表 于心理测量的数据来自于被试的主观反应, 尤其是 对多个变量进行评分 , 例如在人员测评中, 对人员 根据利克特量表所得的数据, 它的不确定性更多地 的德、能、勤、绩等变量进行评分; 在消费心理中, 是由于模糊性而产生的 (Yu Yu, 2007; Hwang, 对商品的外形、功能、价格、售后服务等变量进行 Takane, DeSarbo, 2007) 。模糊性和随机性在本质 评分。对于从多个变量所得到的利克特量表分数 , 上是不相同的, 随机性造成的不确定性是由于对事 在心理统计中常用多元回归方程来描述它们之间的 物的因果关系掌握不够, 即对事物发生的条件无法 关系 , 那么当考虑到这些数据的模糊性以后 , 是否 严格控制 , 以至于一些偶然因素使实验结果产生了 可以用模糊关系方程来表示它们之间的关系呢？ 不确定性 , 但是事物本身却是有明显含义的 (秦寿 在模糊数学中, 模糊关系方程反映的是人们进 康, 2003)。例如被试对于智力测验题目的作答往往 行模糊综合评价的结果(梁保松, 曹殿立, 2007)。在 会受到随机性因素的影响而体现出一定的不确定 模糊综合评价中, 人们将多个自变量的分数通过某 性, 对于这些数据运用数理统计的方法来处理是非 种算子的变换得到因变量的分数, 这和多元回归方 常合适的。模糊性是指某些事物或概念的边界不清 程非常相似, 但在模糊数学的框架下 , 通常将自变 楚 , 它反映了不同概念之间的过渡状态 (秦寿康 , 量分数称作单因素评价, 将因变量分数称作评语集 2003),