《表3 国际上常用但目标论文中较少或从未出现的定量研究方法》

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《中国教育实证研究中的定量方法：五年应用述评》

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表3列出了一些国际上常用的但目标论文中较少或从未出现的定量研究方法供教育研究者参考。比如，MLMA、MASEM和MSEM这三种在国际上被认为是很有前途的分析方法就没有出现在目标文献中。其中，MLMA特别适用于总结层次结构数据，它能够检查研究之间的差异、揭示组间异质效应（van den Noortgate&Onghena，2008）。鉴于基于层次结构数据的已发表研究越来越多，使用MLMA变得越来越重要（van den Noortgate&Onghena，2003）。在目标文献中，有一篇是运用MA综合不同研究的效应量来分析课外辅导对学生学业成绩的影响效应。有时，一个研究可能既报告每个学生的成绩，也会报告不同班级的整体成绩，那么采用MA就会忽略文献中可用的一部分研究数据。而MLMA则能够总结不同班级和学生个体的特定效应大小，在样本量足够的情况下，会给出更详尽的分析。MASEM结合了MA和SEM的优点，是一种强大的方法学工具（Lv&Maeda，2020）。它不仅可以帮助研究者利用SEM进行理论的定量综述、增强结论的可概括性，还可以帮助研究者测试在单个研究中无法测量的复杂模型。这种方法的应用正在逐年增加（Lv&Maeda，2020），研究人员越来越有兴趣将该方法应用于实证研究。著名期刊《研究综合方法》（Research Synthesis Methods）在2016年还特别出版了一期关于MASEM的专刊，讨论了当前MASEM遇到的问题和对未来研究的建设性意见。相似的，MSEM是一种广泛应用于多层次研究的先进的SEM技术（Ryu，2014），用来弥补MLM和SEM的缺憾。很多方法论研究也阐述了如何将MSEM应用在不同的SEM模型中，如验证性因子分析（Geldhof，Preacher，&Zyphur，2014）、测量和结构模型（Rabe-Hesketh，Skrondal，&Zheng，2007）、中介模型（MacKinnon&Valente，2014）和调解模型（Preacher，Zhang，&Zyphur，2016），并且将其实现方法编码到已有的工具软件中，如Mplus version 5和Stata version 8，进而引入到社会科学领域的实证研究中。随着其理论和软件包的发展，如今的MSEM在社会科学领域的使用也越来越普遍（Ryu，2014）。