《表3 潜在剖面类型拟合指标》

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《3～6岁幼儿父母教养效能感类别及与亲子关系的联系——基于一孩父母和二孩父母的潜在剖面分析》

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注：AIC为艾凯克信息准则，BIC为贝叶斯信息准则，Entropy为平均信息量，LMRT为罗蒙代尔鲁本校正似然比。

近年来，研究者倾向于采用潜在剖面分析对变量的异质性群体进行分类。[8]潜在剖面分析可以根据现有数据来判断个体的潜在特征类型，并基于模型探索群体内部的异质性分类情况。潜在剖面分析强调“个体重心法”，关注个体间异质性，能确保各类别之间差异最大和内部间差异最小，分类效果较传统聚类分析更为明显。[9]为考察一孩父母、二孩父母教养效能感潜在类别，本研究以教养效能感的情绪、情感、安全、规范、游戏、教育、常规七个维度为指标，分别建立潜在剖面模型。如表3所示，从类别数为1的基准模型开始，对父母教养效能感进行潜在剖面分析的模型拟合评价。一般而言，AIC、BIC越小，Entropy越接近1，且LMRT达到显著水平，模型的拟合程度越好。结果表明，在一孩父母、二孩父母群体中，AIC、BIC在类别数目为3时下降程度开始变缓，BIC指数随类别个数增加呈单调递减趋势。本研究将各个类别模型的BIC指数绘制成折线图寻找出可能的拐点，从3类到4类BIC值明显减小，即模型拟合的优化程度均随类别数目增加而减小，并且4类LMRT指数的p值不显著，而3类的LMRT指数的p值显著，说明4类模型的拟合程度并不显著优于3类。潜在剖面分析中通常使用输出统计量Entropy值代表分类精确性的指标，取值范围在0～1之间，越接近1表示分类越精确。结果表明，4类的Entropy值低于3类，3类的Entropy值大于0.8，说明3类的正确分类程度是可以接受的，并且1、2类在增加到此之后开始递减。综合考虑各个指标，本研究选择3类作为一孩父母、二孩父母教养效能感的分类模型。