兰州大学循证社会科学交叉创新实验室 Innovation Laboratory of Evidence-based Social Sciences，Lanzhou University

基于大数据元分析的调节效应识别：基础模型与实证检验

林伟杰 周文杰 魏志鹏 Show more 杨克虎 Close more
杨克虎
2024-05-24
作为实证研究中识别因果关系的一种重要方法，调节效应检验有助于揭示自变量和因变量之间的深层次关系，然而该方法存在无法获得真实效应值且外部效度低等问题。受限于原始研究与生俱来的缺陷，循证领域亟待发展出新的调节效应识别模型。本研究采用大数据循证理念，利用循环方法对控制变量进行排列组合，从而模拟了“穷尽”所有可能的原始研究设计，对全部可能的变量间关系进行了回归分析并记录所有效应值。进而，使用元分析法对全部原始效应量进行全覆盖式合并，以获得真实的效应值，以此提升调节效应结果的外部效度。最后，本研究以信息贫困研究为例，详细展示了大数据循证视角下调节效应识别的所有流程。本研究的主要贡献在于完善了大数据循证理念下的元分析方法体系，从大量原始研究效应中提取了真实效应值，提高了调节效应的外部效度与因果关系识别的可靠性。
情报学报
卷号：43|期号：5|页码：553-562
ISSN：1000-0135|收录类别：北大核心
其他题名
Identifying Moderation Effects via Meta-Analysis of Big Data: Basic Model and Empirical Testing
出版日期
2024-05-24
资助信息
国家社会科学基金重大项目“循证社会科学的理论体系、国际经验与中国路径研究”（19ZDA142）
资助机构
全国哲学社会科学工作办公室
相关链接
https://kns.cnki.net/kcms2/article/abstract?v=sZ39k5Pv5zsLNFjF_nZ2Fdw9iSWIixdKiCTxPZFYCLHKmDfprYYgknl3TYGSZn0oBhMRpWGw1S-C3iNpLOE5kJQnEsOohQPDnyaowH0piFkP0DhfNwe6oKSZhRRXBPA8SkozWugzua092QXmmWmbXcU7FzeclKNABIxV02p-KTPIGu03eGlJeg==&uniplatform=NZKPT&language=CHS
语种
中文
国家
中国
学科领域
循证计算机
来源机构
兰州大学循证社会科学交叉创新实验室
研究类型
方法学
关键词
大数据元分析 调节效应 循证社会科学 因果关系
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