第六讲政策效应评估
第七讲政策项目评估和参与效应
Marcel Fafchamps
Oxford University
第一部分问题
1、彩排
2、符号
第二部分基于可观测因素的选择/参与的无关性
3．介绍
3.1假定
3.2 实验法
3.2.1随机实验法
3.2.2 平衡和随机化方法
3.2.3 自然实验法
3.2.4顺从性和污染性
3.2.5 双盲（double-blind），安慰剂效应（placebo effect），霍桑效应（Hawthorne effect），响应偏差（response bias）
3.2.6 内部有效性和外部有效性
4、估计
4.1 非参数法
4.2识别（identification）
4.3 回归法
4.3.1 同质效应
4.3.2 异质效应
4.4推理和假说验证
5、回归不连续设计
5.1参数RDD
5.2灵敏非参数RDD
5.3模糊非参数RDD
5.4 前后估计（before-after）
6、匹配法（Matching）
6.1面板数据
6.1.1 事件研究和差异中的差分(event studies and dif-in-dif)
6.1.2扩充部分（多于两期）
6.1.3 使用dif-in-dif 推导
7.倾向得分法
方法a ：
方法b：部分出局（partialling out）
方法C 异质性效应部分出局（partialling out with heterogeneous effects）
8.倾向得分匹配
8.1 一般概念
8.2估计法的选择
8.3 共同支撑
8.4 平衡性
8.5 应用
8.6其它最近邻居匹配法
8.7 STATA命令
第三部分工具变量法
9.方法a(标准IV)
10方法b(以倾向得分为工具)
11．方法c（异质性参与下的IV）
12.方法d（额外项的IV）
13.方法e（选择修正OLS）
14 、LATE
14.1 LATE，随机化，异质性
第四部分非二元参与
15参与无关性
16边际匹配估计（marginal matching ）
17 工具变量法
第一部分 问题
参与效应的文献，关注于科学或政策问题中，二元变量W(称之为参与变量，或政策变量)对产出变量Y 的因果影响。正如“参与”（treatment ）这一词条暗含的含义，文献发现，它起源于医药试验评估，因此W 表示执行一种新药或外科手术，Y 衡量了健康的结果——如：存活或康复。
在参与效应术语和方法用于检测美国培训项目补贴的效应时，这个方法成为经济学家的关注点。从这个应用中，经济学家们认识到，简单的回归分析，虽然很有用，但是却不能尽数解决（exhaust ）参与效应评估提出的问题。事实上，现在参与效应的方法已经遍布在经济学经验研究的各个领域，并且在劳动经济学和发展经济学有了强劲的发展。如果你打算在这些领域做实证研究，你绝对需要掌握好这篇文献的知识。甚至如果你不打算在这些领域工作，这篇文献也是有用的，因为参与效应的文献帮助你把经济学的因果推理问题进行分类。
在这一过程中，我们将会学习一些新的词汇和新的技巧，我们还会把以前的技巧赋予一种新的含义。Joshua Angrist 为新帕尔格雷夫（New Palgrave ）编写的名为参与效应的入门材料，是一篇优秀的参与效应文献的简介。可参看Josh 的个人网站。 伍德里奇的第18章，严谨、简洁介绍了评估的主要问题。它最大的优点是，它是从经济学会刊的视角来编写的，也就是说：它使用的是为经济学家熟知的词汇和表述。任何可能的情况下，我会按照伍德里奇的方法（进行编写）。不幸的是，有些问题伍德里奇没有包括。在这些情况下我尽量使用Lee 的书（参看前面阅读列表）。Lee 的书包含的内容更全面，而且是对伍德里奇很有用的补充。但我发现，有时候它有点啰嗦。再说，选择修正（selection correction ）这种技术性问题，伍德里奇的书陈述的更好。在讨论倾向得分匹配的时候，我使用在阅读列表里的文章。
1、例子
围绕估计参与效应的问题，可能可以从一个例子开始。说政府为失业者实施补贴培训项目。政府要求你去评估：该项目在帮助失业者就业和获得更高工资方面的效果。你希望检验的假设是，接受培训的人比那些不接受培训的人处境要好。
假设你有工人的随机样本数据，其中一些人已经参与了培训。你有所有工人的工资和培训数据。形式上，Y 是收益（工资）的产出，W={0,1}是参与变量，——也就是说w=1表示工人接受培训，0则相反。定义Y0是不培训的产出，Y1是培训的产出。你计算样本的估计值：
]0|[]1|[01=-=w y E w y E
也就是说，你计算这些接受和不接受培训工人两个平均值。你发现，两者之差是负的：意味着培训的人工资更低些！难道是培训减少了工资？到底怎么回事？你怎么告诉政策制定者这个结果？
那么，一种可能是，接受培训的工人和那些不培训的工人，不是真实同类，不可比。他们可能在年龄，教育，工作经验和其他方面不相同。一种可能的解决方法就是，
控制样本工人的教育，年龄，性别，种族，等等，可以影响工资的属性。如果说，受教育的工人工资更高，参与培训的主要是未受教育的工人，那么，无条件平均差异]0|[]1|[01=-=w y E w y E 应该是负的。
有两种方法可以控制可观察属性。一种方法是估计下面形式的回归：
i i i i u X y +++=βαωδ （1.1）
这里i X 是可观察属性向量。这个回归暗含了下面的假设：
u X y ++=βδ0
u X y +++=βαδ1
从这两式可以得到：
αωω==-=]0,|[]1,|[01X y E X y E
系数α是参与效应的估计值。这是标准的计量经济学（econometric ）方法：加入控制变量，可以减少遗漏变量带来的偏差，例如，有些控制变量既对产出有影响，也和接受培训相关。
另一种方法是限制对比个人的选择，也即，选取具有相同属性的个体作为对照。例如，假设参与培训的都是未受教育的。我们就可以简单对比未受教育的培训者、未培训者的工资差异，而不考虑受教育的工人组。这种方法的优点是，我们不用做关于教育对产出影响的形式的任何假设（如，线性，函数形式）。这类估计法叫做匹配评估法。我们将会在这一过程中讨论一系列这类方法。
现在假设你控制可观测变量，你还是发现：
0]0,|[]1,|[01<=-=ωωX y E X y E
那么，你打算怎样告知政策制定者？他们应该取消这一项目？
然而，不仅仅是这样，我们之前就说过，我们应该与对比者进行对比。这些接受培训的的工人，可能是在第一阶段找工作很困难的个体，他们可能就有使他们就业能力更低的不可观测的因素——如，他们技术不好，或者他们忘记了学校里学的技术。如果这是真的，那么方程（1.1）中的误差项和培训的虚拟变量相关了：接受培训的个体如果没有培训，就应该具有更低的U ，因此在不培训的情况下，他们的工资本来就比不培训的个体（受教育个体）更低。如果相关性太强，会导致估计结果为负，用α标记。在这篇文献中，这个问题就是基于不可观测因素的选择问题：培训的个体是以一种不可观测的方式被“选择的”，同时这方式与产业收益是相关的。
作为一名优秀的经济研究者，你马上想起解决这个问题的可能的方法：我们可以把W 作为工具变量来消除由于没有观察的选择影响导致的遗漏变量偏差。显然，只有我们能有一个合适的工具变量，这个方法才是可行的。另一种可能的解决方法是通
过Mill 比率（Mill ration ）方法直接修正选择偏差。这也需要工具变量。我们将会讨论这些方法如何应用在参与效应中。
现在，你对可信地估计参与效应的难度有了更深的了解，你可能从一开始就预想到了这些困难。下次政策制定者要求你协助评估一个项目，需要一个随机试验。在一个随机试验里，参与是在个体间随机安排的，而且收集了参与者（treated ）和未参与者(untreated)的相应产出的信息。接受参与的个体称为参与者；其他称为控制组-或简称为controls 。因而，通过构建随机试验，W 和方程（1.1）误差项不相关了，随机化消除了基于不可观察因素的选择问题。
就算是随机试验，人们还是要小心解释结果。可以合理的预想，补贴培训项目帮助缺乏培训的人。但是它应该对不需要培训的人不产生影响（意味着忽视了一般均衡影响）。这意味着随机试验的结果并不一定适用于其他组。这个思想即后面讲到的参与者的参与效应（treatment effect on the treated ），意思是说，只考虑那些接受参与的个体组的参与效应。
这里还存在参与的自选择问题，即。尽管有资格参与却拒绝参与。在这篇文献中，这个问题表述为“主动参与”问题或自选择参与：政策制定者想要关注那些有资格但却拒绝参与的特定个体。这是我们要讨论的另一个问题。
2、符号
既然已经以一个例子引出这一课程的主要问题，就让我们介绍一些符号。我们定义文献中的平均参与效应或ATE 。在最简单的情况下，ATE 简单表示为：
)(01y y E ATE -=
如前所述这里的Y1,Y0是参与和未参与的相应的产出变量，ATE 是所有涉及人群的参与的平均收益。
文献也关注参与者的平均参与效应（Average treatment effect on the treated ），伍德里奇标记为ATE1,我们就标记为ATT 。，定义如下：
]1|[01=-=ωy y E ATT
第一眼看过去，这个表达式看起来很无理，通过定义，我们不能观察到参与个体的Y0，因此以W=1为条件使Y0不可能观测到。这当然是真的：我们不能观察到参与者的Y0。但是我们可以寻求反事实（counter-factual ）来得到Y0。ATT 是要求出参与者由于参与，多获得多少Y 。
为了说明ATE 和ATT 的区别，参考PROGRESSA 的例子，二十世纪90年代后期墨西哥乡村引入的扶贫干预，从那时开始这个项目被许多拉丁美洲国家模仿。在PROGRESSA 项目里，乡村人口依据他们的收入和健康情况被划分为合格(注：穷人)和不合格的住户，合格住户获得有条件的财政补助，而不合格住户什么都没有得到。因此在每个村子不是每个人都参与。ATE 给出整个村子的平均参与效应-包括合格和不合格的住户。ATT 给出参与者--就是说穷人的平均参与效应。在这种情形下，我们预期 ATT>ATE.
这些定义可以扩展到允许以协变量为条件。比如说X 是协变量的向量，以X 为条件的ATE 和ATT ：
)|()(01x y y E x A T E -=
)1,|()(01=-=ωx y y E x ATT
通过选择X ，我们可以定义样本的子集的参与效应-如，女性或未受教育的人群。通过整合X 可以获得包含整个相关群体的ATE 和ATT 。举个例子，如果ATE(men)=a, ATE(women)=b ，那么整个人群的ATE 就是男性和女性ATE 的平均值。 如之前提到的，估计ATE 和ATT 的困难在于我们不能观察到反事实：我们只能观察到同一个人的Y1，或者Y0，不能同时观察到两个。换言之，可观察到的结果就是： )()1(0101
0y y y y y y -+=+-=ωωω （2.1）
那么我们怎么才能估计ATE 和ATT 呢？
第一种可能的方法就是W 和（Y1,Y0）在统计上是独立的（注：随机实验）。不要搞混。这不表示W 和（2.1）的Y 是独立的，我们知道这也不可能发生。它的意思是：Y0,Y1的分布不依赖于一个人是否接受参与。例如：如果参与是随机分布的，则可以确保独立性。
独立性意味着，接受参与的可能性和参与的收益是独立的。在这种情况下，可以得出，ATE=ATT ，因为)()1|(0101y y E y y E -==-ω。而且ATE 可以简化为：
)1|()1|(1===ωωy E y E （ 由方程（2.1）得到）
)(1y E = （由独立性得到）
同样的
)()0|()0|(00y E y E y E ====ωω
从而得到：
)0|()1|(=-===ωωy E y E ATT ATE
通过从参与者的平均产出减去未参与者的平均产出可以得到平均参与效应。这表示，简单的随机试验可以简单的从均值之差获得无偏一致和渐近的估计平均参与效应。有时候这种方法被称为“差分”（dif ）估计法，因为它取的是两个均值之差。 参与的随机化不是经常可以实现的。假设W 和Y0相互独立，则结果是差分估计法的ATT ，仍然是一致估计量。为了验证，我们这样写：
)
1|()0|()1|()1|()1|()0|()1|()
0|()1|()0|()1|(010*******=-+=-===-=+=-===-===-=ωωωωωωωωωωωy y E y E y E y E y E y E y E y E y E y E y E
现在如果W 和Y0是相互独立的，我们可以得到
)()|(00y E y E =ω （2.2）
上面方程的前两项消失了：差分估计量是ATT 。
不幸的是条件（2.2）是一个强假设。如果个体可以决定是否参与，这些从参与中获利最多的人群会选择参与。这导致一个选择偏差，因为参与者比未参与者期望的Y0更低。在就业培训项目中，例如，挣得极少的人群更有可能加入就业培训。许多参与效应文献关注于参与这个原因的偏差。
定义)(g g y E =μ，这里}1,0{=g 000υμ+=y ，111υμ+=y
那么：
)(0101υυ-+=-A T E y y
以W=1条件，有
)(01υυ-+=E ATE ATT
这里)(01υυ-E 是特定个人从参与中的获益。如果Y1-Y0和 W 不独立，ATE 和ATT 一般情况下是不等同的。幸运的是，通常我们可以在比W 与（Y0,Y1）相互独立更弱的假设下估计ATE 和ATT 。谈到这里我们现在跳转到下一章。
第二部分 基于可观测因素的选择/参与的无关性
参与效应评估方法可以分为两大类，只依赖于可观察因素或只依赖于不可观察产生的偏差。我们先看第一类。可观察因素偏差在文献中也叫做参与的无关性（Ignorability of treatment ）。这个术语使人有点困惑——为什么大家都想忽略参与，因为这正是我们试图估计的东西。它基本的含义是：一旦我们以可观测因素为条件，参与不再和产出相关，因此我们忽略选择效应。
3．介绍
3.1假定
在文献中我们已经定义了两种类型的可观测偏差的假定。
假定1.（伍德里奇ATE.1）：条件独立
以X 为条件，W 和（Y0,Y1）是独立的
假定2.（伍德里奇ATE.1’）：条件均值独立性
)(),(00x y E w x y E =，)(),(11x y E w x y E =
在绝大多数情况下，假定ATE.1’足够确保参与的无关性。假定ATE.1 w 是x 的一个决定性函数时成立，如：如果W=g(x)-那么就是“可观测选择”。这种情况下的问题在于，如果X 也影响产出，我们需要在估计参与效应时控制X 。如果X 完全可以预测W,那么参与者和未参与者的X 值就不会重叠（overlap ）。结果是我们不能计算条件参与效应。
下面我来说明其中的道理。想象一下，个体当且仅当他们都是未受教育时才接受培训：未受教育可以完美的预测到参与。这里的问题就是：我只能估计到受教育者的Y0和未受教育者的Y1。那么我不能计算参与效应，因为我没有参与者的对照者的反事实。这暗指如果选择是纯粹由可观测因素决定的-那些可观测因素进入产出方程-那么我不能估计出参与效应。
为了得出参与效应，我们需要某些重叠，就是说，我们需要可观测因素不完全决定选择，例如，通过设定w=g(x,a) ，这里a 独立于（x,y0,y1），a 一个不可观察的，严格说来，已经不是“基于可观测因素的选择”，但是只要a 独立于（x,y0,y1）, 就满足ATE.1了。谨记的点是，要使ATE.1成立，a 不能与（Y0,Y1）任意相关。语义的讨论解释了为什我们推荐“参与的无关性”而不是“基于可观测因素选择”。但是这个术语本身也是令人困惑的。最后，重要的不是我们应该使用那个术语，而是我们要明白这一假定的真正本质。
由ATE.1’我们可以得到:
)1,|(01=-=ωx y y E x ATT ）（
）
x y y E |(01-= ）（x ATE =
但是无条件的情况不能以此类推。那么我们可以这样写
)]([x ATE E ATE =
]1),([==ωx ATE E ATT
如果参与者和一般个体有不同的X （如，贫穷和未受教育），那就不是上面这个结果了。
3.2 实验法
3.2.1随机实验法
随机实验的目的是确保产出和参与的独立性。因此ATE.1是成立的。因为参与是完全随机分配的，通过计算参与者和未参与者的平均产出差值，就可以得出一致估计
的ATE 。甚至控制协变量都是不必要的-除非你想检验个体间的效应是否不同，在这种情况下，你可以参看ATE(x),即子群体的平均参与效应-如，女人，小孩，穷人。 近几年人们对随机实验法的兴趣按指数增长，以至于我有时感觉在经济学里只有引用随机实验法才能做实证。尽管这是绝对的夸大了，但随机实验法在近期是极度有影响势力的，特别是对于能简单了解到随机实验法用处的政策制定者来说，很有影响力。就因为如此，我认为随机试验将会越来越普及。
3.2.2 平衡和随机化方法
个体间参与的随机化，在原理上应该会导致参与者和控制组在各个角度看都是相似的。因此，如果我们观察每个个体的特性向量Zi ，随机化可以保证：
]0|[]1|[===ωωz E z E
这表示，一般情况下：
∑∑∈∈≈C
i i T i C i T z N z N 11
（3.1） 这里T 和C 分别表示参与组和控制组。
我们马上可以想到，如果随机化质量不好，就会违背（3.1）。因此，如果参与组和控制组之间Zi 的差别过大，就表示随机化过程出错了-如，政治力量的干预，选择的消弱（selective attrition ），干预（干预政策）提供者的操纵。然而，有时由于机会的不同（as the result of chance ），也可能引起Zi 之间的差别。如果样本量很小，那么两组Zi 区别过大的情况就特别容易出现，这种情况时常发生，因为典型随机化常常发生在乡村或社区级别，参与者和控制组的数量都很小。
正因如此，许多研究者会报告控制组和参与组之间的平衡统计量。---如，求出∑∈T i i T z N 1和∑∈C i i C z N 1之差的平均数，和t 值。这很好。但是必须注意，我们预期部分T 统计量是显著的，例如：就算零假设是真的，具有5%的显著性的检验平均会产生5%的错误的拒绝。因此，说20个Zi 变量应该平均有一个显著T 统计值。这不是我们应该关注的原因，但是，20个变量中有一半在统计上的显著，应该是我们关注的原因。
尽管应该关注多少个变量的显著性还不清楚。如果Zi 和产出相关，控制Zi 在随后的分析中将可以消除偏差（参看基于可观测因素的选择）。这很容易实现。但是，因为不平衡，就表示参与者和控制组样本不是完全随机选择的，它表明，他们可能不具有完全的可对比性。这也会使得基于不可观察因素的选择问题出现的可能性增加，因此对实验法的结果产生怀疑。
诸如这些原因，研究者常常寻求方法，即通过选择满足初始平衡条件的参与组和控制组来确保平衡性。已经有很多种技术应用于实践中，主要的技术有：1.分层法（stratification ）；2.再随机化（re-randomization ）；3.配对匹配（pairwise matching ）。它们都假定研究者在随机化之前收集了Zi 的信息。
⊿分层法工作方式如下面所述。
假设说，我们有一个样本为2N 的样本，我们希望把它们划分为两个相等的组，参与者和控制组。样本首先根据Zi 的值被划分为个体或区间段。例如，假设Z 包括性别和年龄，分层会要求将2N 分为M 组具有相同性别和年龄的组，然后随机的选取每组的一半个体参与参与，另外一半作为控制组。注意，分层影响标准差，所以分层法会影响干预（inference ）。但是，修正标准差的方法是存在的。Stata 可以执行这个修正 ，例如使用SVY 命令。McKenzie 进一步指出，在使用分层法时，研究者在随后的分析中应该包括每一层的虚拟变量。
⊿再随机化的工作方式如下：
（1）将2N 样本随机抽取一半作为参与者，另一半作为控制组；（2）计算所有的Zi 的t 统计量；（3）如果所有（或一小部分）t 统计量不是显著的，继续这个随机化；否则回到第（1）步；直到找到可以所有Zi 通过平衡性检验，再随机化才结束。这个方法在实践中应用很少。它的问题在于，很难对在随机化过程中的标准误进行修正。大部分研究者在操作时忽略修正这个难题。
⊿配对匹配法工作方式如下面所述：
（1）把2N 样本划分为具有相似特性的N 对；（2）使每一对中的一个随机进入参与组，另一个进入控制组。这个方法也保证了平衡性。McKenzie 认为，用这个方法获得有效干预的最简单的方法，就是在随后的分析中使用配对虚拟变量。但问题是，如何把样本配对。操作时，我们需要测量样本间的“相似性”标准。有一种标准就是Mahalanobis 距离测量法。
Mahalanobis 距离是这样计算的。假设说特性向量Z ，我们构建计算Z 的差距： 21'))()((||||j i j i j i z z V z z z z --=-
这里V 是一个合适权重矩阵。对矩阵V 来说，我们可以使用特性Z 的方差的对角线的逆矩阵。在这种情况下，矩阵V 通过它的标准差对Z 进行标准化。两个样本的距离就是标准化协变量的差值的绝对值的加总。另一种方法就是使1
-=S V ,这里S 是特性变量Z 的协方差矩阵。得出的距离就称为Mahalanobis 公制（metric ）。
有了这个距离测量法后，我们构建匹配对（pair ）：（1）随机选择个体i ；（2）找到最接近的j ，构成匹配对（i,j ）；（3）除非所有的2N 个体都配对成功，否则放弃匹配对（i,j ），回到（1）。这叫做最近邻居匹配法。这个方法我将会在后面的文章里讨论。 3.2.3 自然实验法
随机实验法的组织费用很高，需要花费很大一笔钱财。在许多情况下也会出现伦理问题。例如。，进行以下试验就违背伦理：毁灭某些学校，来研究其对教育和今后收入的影响。相似地，随机选取去越南打仗的人，其他人待在美国，同样地违背伦理。 幸运的是，这种实验有时是自然发生的。例如：想想看，台风或地震毁坏了某些村子的学校，或多或少是随机的，而其他邻近且非常相似的社区的学校却依然挺立。对比由人控制的实验法—受控实验法（controlled experiment ）这些实验被称为自然试验。
人们有时也进行非控制的试验（uncontrolled ）。一些在参与效应方面最有权威的论
文利用了诸如准-实验法（quasi-experiment）的优点。下面是一些例子。（参看Angrist ，Krueger 2001，表1是其它的例子）
Angrist(1990),使用越南战争期间使用的美国军队应征抽奖号码，来鉴定无意识的参军对今后收入的影响。
Angrist,Krueger(1991)使用出生时间作为教育时间的工具变量-在12月31日之前出生的孩子法律允许他比那些在12月31日之后出生的孩子早离开学校一年。12月31日是美国小学的入学截止日期（cutoff date）。所以出生时间可以用作衡量教育的回报。
Fisman从股票市场的数据中，使用Suharto终止来鉴定由crony运作的公司。La Ferrara 同样使用Savimbi来鉴定与贸易战争（war diamonds）有牵连的公司。
其他的准实验的例子包括学生宿舍的分配（检验同龄人效应-许多大学是随机分配的。）；中奖者和意外的遗产（在公司投资中用来检验信用约束）；签证/绿卡抽奖（用来估计从国际移民得到的经济回报）。
3.2.4顺从性和污染性
在实验中有些事不能严格的按照计划进行是很正常的。例如，在控制组的个体，可能在研究者进行的实验之外的场合，接受参与（Manski 1996）。换句话说，某些未参与者却也是参与的。这就叫做“污染”（contamination）。例如。在医药实验时就会发生污染，如安慰剂（placebo）的服用者会自己在网上获得药物。这种污染对参与组和控制组之间的显著差异会产生偏差。这意味着参与效应被低估了。但是，如果在污染存在的情况下参与仍然显著，这常常就是说明参与效应比报告的效应还要强。
负的污染也是有可能发生的。Chris Woodruff提到这样一种情况。在他的实验里，Chris 为斯里兰卡的小公司提供资金赞助。在一个部门-竹子家具-资金赞助的接受者用它购买所有的竹子原料，把它的竞争对手赶出市场。在这种情况下来比较参与和未参与的效应，是高估了参与的效应。
同样也有可能个体会拒绝提供的参与。在医药实验里，某些参与者可能不服用药物。在经济实验里，一些人可能有机会参加职业培训，但不能好好利用它。在文献里，这些问题叫做顺从性（compliance）问题。有时“顺从性”指的是两个问题都有的情况---如，参与者把一些参与漏给控制组。
在不顺从的情况下，通过对比参与者和控制组来检验主动参与（intent to treat）的效应还是可行的。不测量参与本身，却测量干预的效应。某些情况下，这可能比测量参与效应还要好。说明一下，想象政策制定者考虑介绍一个职业培训项目，但是他们知道，不是所有的个体都是他们的培训目标，然而同时，他们意识到就算没有这个项目，某些个体也参加私人组织的培训。在其他各点都相同的情况下，很明显，控制组和参与组之间的差别，比参与者和未参与者的差别要小：一些控制者接受了参与，一些合格的参与者拒绝参与。因此，仅仅比较资格者和控制组，低估了参与效应，但它缩小了对目标人群的政策效应。在这个情况下，评估主动参与（intent-to-treat）的效应，在某种程度上是对政策参与者参与效应的较好的测量。
但这并不总是成立。在近期的一篇论文里，Van de Walle描述了一个道路修复工程的评估。世界银行提供资金给越南政府给贫穷山村修路。其他的乡村不会从世界银行获得资助，也就意味着，只能作为道路修复工程对经济增长和福利水平提高的控制
组。如Van de Walle描述，越南政府简单地把参与组省下的资金，重新分配给控制乡村。这表示控制乡村最后得到了和参与组一样多的道路修复资金。在这种极度污染的情况下，我们能发现两组的产出有显著的差异，这是令人诧异的3。
从这个例子我们可以学到两点。第一，它教给我们，不能天真的认为控制组不会获得参与---而且进行实验的人（政府，NGO）会成功的抵制住压力来参与控制组。第二，在这个实验里，主动参与的方法不管用，因为干预取代了对控制组的资金支持。对比控制组和参与组不能得到任何证据，以了解如果我们把干预推广，会发生什么事情。这个例子说明，这个方法在什么情况下是不管用的。
3.2.5 双盲（double-blind），安慰剂效应（placebo effect），霍桑效应（Hawthorne effect），响应偏差（response bias）
在医药实验里，在参与组和控制组之间设定双盲装置的贯常方法，不能区别他们属于哪个组。通过给控制组提供一个安慰剂就可以解决，如。糖药片或水注射液。执行参与的人（护士）必须对她用的是安慰剂还是真药不知情---否则她可能会走漏消息。这就是所谓的双盲（double-blind）：病人和护士都不知道他们用的是什么药。
接受安慰剂的病人比什么都没用的病人康复更好，这常常发生。为什么会这样还不清楚。但是可能与错误报告或精神-肉体效应（psycho-somatic effect）有关。病人相信他们使用的是真药，因此相信他们能从中获得益处，而错误地报告他们的情况，这就发生了响应偏差。如果“某些事正在作用”于病患的信念，改善了病人的免疫系统，你就是产生了精神-肉体效应。这种效应经常被称为安慰剂效应。加入安慰剂参与的目的，是从参与的化学效应中净除精神-肉体效应。
“霍桑效应”是用来描述实验中另一种形式的扭曲。在19世纪30年代，芝加哥的霍桑工作室（Hawthorne works）进行各种各样的实验，检验照明条件的变化对工人生产率的影响。研究者们发现，改善的照明条件提高了生产率，而且建议提供更好的照明条件。这个结论随后遭到人们的批评，因为它没有意识到，工人可能会觉得在研究者的观察下，他们会更加努力工作。乃至于，Hawthorne效应现在普遍用于描述这样一种情形：在一个实验里能发现参与效应，仅仅是因为实验条件本身导致产出/行为的变化。其他形式的响应偏差，发生在调查对象希望通过回答他们察觉到的问题来帮助研究者。减小响应偏差的一种方法是避免“引导”问题，即避免调查对象知晓研究的目的。
在医药实验（和其它实验）里，这些词条很容易理解。但是他们也开始影响经济研究者的思想。可能在干预具有使调查者偏向于放大他们从中获得的收益的“暖光”（warm glow）效应时，出现Hawthorne效应。因此，经济研究者开始对从主观的调查者身上推断的参与效应产生怀疑，除非它们（参与和收益）之间的联系足够模糊不清（使调查者不清楚研究者的目的）—例如，通过设计质询----介于参与的相关问题和从参与得到的收益的相关问题之间。如果控制组只是因为他们被调查而改变他们的行为或产出——例如，因为他们觉得某些人关心他们的近况，那么就会出现安慰剂效应。一些控制实验也引入安慰剂参与来净除其它干预操作可能借助的渠道。但是在社
会科学中，设置一个确实令人信服的安慰剂参与很困难。（顺便说一句，在医药实验里这也是困难的，因为病人常常通过其它资源获得信息来确认他们在哪个组。）设想一个经济或政策实验，这些顾虑已经引导研究者寻找确认人口普查员（enumerator）不知道他们要研究的确切目标---因此不会引起鼓励调查者错误地陈述不同的产出估计。这个方法也不总能实现，因为研究者的时间有限，等等原因。底线是，希望执行受控实验的人，必须严格注意把错误的报告或安慰剂效应导致的偏差最小化。
3.2.6 内部有效性和外部有效性
我们已经知道，建议一个避免偏差的实验是很困难的。如果能找到这样的实验法，它会获得研究总体正确的参与效应，我们就说是内部有效的。接下来的问题是：这个估计结果告诉我们什么？即另外的人群，或在不同时间的同一人群接受同样的参与可能得到参与效应是什么？这个问题称为外部有效性。
为什么参与可能对同一人群具有效应，但是对另外的人群却没有效应的原因很多。Deaton(2009)提到一个案例，治疗关节炎的药物对年龄20-65岁的个体是非常有效的。但是对65岁以上的个体却有很大的负作用，最后实验必须取消，因为它的坏处多过好处。据推测，医药实验在更年轻的人群中进行，因为让他们加入实验更容易。但是他们和关节炎患者的目标人群相差很远，他们主要是年纪更长者。
实验室实验常常因为缺乏外部有效性而被人批判。许多这样的实验都是由大学生带领的，这些大学生常常是学习经济学的。这个人群不能代表一般人群。要解决这个问题，研究者必须开始把实验室实验带到实验室之外的领域，设计模仿以计算机为基础的实验室实验的议定书。这样的实验室实验已经在儿童，非洲农民，猎犬收集者等等这样的领域进行。
尽管在这些领域进行实验室实验，实验室实验看起来是作假的或谋划的，不是真实的生活状态，从这个意义上说，它常常是“奇怪的”。这导致关于它们的外部有效性的关注：在游戏情形下，人们的反应可能会与生活情形下不同。研究者常常寻求通过变换实验框架来研究这种可能性——如，一些参与是简洁的短语而有些参与是有内容的。框架效应经常会出现。研究者常常提供给参与者足够大的利益，来引导“严肃”的行为。显然，这个方法在穷人中实行更容易达到目标。
随机化领域实验法（field experiment）并不时常会遇到这些问题。但是这样就表示它们的外部有效性就有保证了？不是。实验室实验法几乎总是关注于程式化（stylized）刺激的“纯”人类行为反应，而领域实验法一般是解决政策干预问题的。除了研究者对实验的控制比实验室实验法要少之外，实验对象对给定刺激的特定行为反应也更少具有直接的指示性。干预可以触发多种不同的行为反应，其中一些没有测量或不能测量。考虑到这个问题，确定通过什么样的行为或自然法则（physical）途径来获得参与效应常常是有困难的。没有这些信息，领域实验就不能清楚地告诉我们，在其它情况下参与是怎样影响人的行为的。
还有其它影响外部有效性的问题。例如，在没有研究者监督下，干预的质量可能会下降。可能还会出现其它一般均衡效应---如，某个国家可能没有进行大规模的干预，又或者只有小部分人可以从干预中获得收益（如，提供工作受训建议）。如果每个人
都受到了同样的干预，干预的效果可能会显著下降。
以上的评论主要应用于“简化-形式”（reduced-form ）参与效应分析，即研究者对外部变化W 对产出Y 的效应进行简单的记载。如果扩大干预范围，没有W 是如何影响Y 的信息，我们就不知道在另一人群里W 是怎么影响Y 的。因此，如果我们能从领域实验里知道些什么信息，那些信息是不清晰的。在这样的观察背后，存在一个非常普遍的事实，叫做我们预测未来的能力---也就是说，预测Y 是如何被还没有发生的干预影响的—最终依赖于我们选取的模型，这些模型具有各种不同的影响产出Y 的过程。这个模型可能不明显或就藏在我们的脑袋里。但是只有以模型为基础，我们才可以做预测。模型越好，预测就越准。所以领域实验只有在它能告诉我们隐含在模型之下的信息，帮助我们来重新定义这个模型的时候才有用。因此，那些纯简化形式的领域实验，因为没有告诉我们任何关于人的行为的信息，最终对于做预测和政策建议是无用的。经济学的科学过程，就像其他科学一样，不能在没有理论的支持的情况下进行。（也不需要一定是标准的经济学理论。）
难道这就意味着领域实验法没用？不尽然。这只意味着这些具有外部有效性的提供信息的领域实验，最终揭示了一些关于人类行为的有趣的事情。实践中，这意味着这些领域实验是实验室实验和标准领域实验的混合：他们模仿真实生活中的干预，因此不会受到人为造作引起的偏差；但是他们是设计用来检验关于人类行为假说的。这些假说可能来自于标准经济理论，或来自于行为心理学—或两者都有。但是他们都是对刺激和激励的行为反应。在List 和Karlan 的著作里有这个方法的很好例子。
4、估计
现在在无关性假定成立的前提下，我们讨论参与效应的评估。通过联合ATE.1’和（2.1），我们可以构建一个简单的对应不同X 值的ATE(x)的估计。这些估计可以获得ATE 和ATT 。
)],|(),|([),|(),|(010ωωωωωx y E x y E x y E x y E -+=
)|()|([)|(010x y E x y E x y E -+=ω
)()|(x ATE x y E O ω+=
上式可变换为：
)|()|()(01x y E x y E x ATE -=
)0,|()1,|(01=-==ωωx y E x y E
通过计算Y1和Y0的条件均值，我们可以计算出ATE 。
4.1 非参数法
如果我们的样本够大，X 的值不多，我们可以把数据分为几个部分，计算每一个部分的参与和未参与样本均值，就可以得到每一个ATE(x)一致估计值。得到ATE 和
ATT 就只是加总这些部分的问题了。这个方法的优点是不需要X 和Y 之间关系的任何假定。
如果X 的值很多，我们仍然希望对X 和Y 的关系不做假定—但是我们乐于假定这种关系是连续的，那么我们可以使用核回归（Kernal regression ）技术来获得ATE(X)的估计值。
令)0,|()(00==ωx y E x r
)1,|()(11==ωx y E x r
可以用核回归估计每一个部分的值。一致的ATE （x ）,ATT(x)估计式如下：
∑=-=N i i i x r x r N E AT 1
01)(?)(?[1? 1
1101)](?)(?[?-==??? ????? ??-=∑∑N i i N i i i i x r x r T AT ωω 我们也可以估计一个X 多项式的回归模型，使用它的结果来构建灵活的)(?1i x r 和
)(?0i x r
的局部估计（local estimates ）。这个方法见下面的内容。 4.2识别（identification ）
我们把数据分解为几个部分的时候，我们很容易就碰到识别（identification ）问题。假定我们有一个二分的X ，例如贫穷（X=1）或不贫穷(X=0)。然后我们假定所有贫穷的人接受参与—如，获得福利项目的收益---然而非穷人只有部分获得参与。这意味着，我们没有)0,1|(==ωx y E 的观测值。因此，我们不能计算穷人的参与效应。
这是很明显的，但是也很不幸，因为在许多情形下，我们希望估计项目最至关重要的目标受益者的参与效应，但是却不能计算得到。定义的目的是，我们不需要纵向数据-前后估计（before-after estimator ）-或一些X=1个体接受参与，而剩下的没有参与的实验。我们一会还要讨论这些估计法，因为他们都存在自己特定的问题。
4.3 回归法
4.3.1 同质效应
如果我们希望对X 和Y 的关系强加一些安排，我们可以使用回归法估计ATT 和ATE 。为了阐明这是如何实现，我们令：
000υμ+=y
111υμ+=y
而且0)()(10==υυE E 。这可以推出一个开关回归（Switch regression ）模型： )()010010υυωυωμμμ-++-+=（y （4.1）
在无条件模型（没有以X 为条件）中，0101)(μμ-=-=y y E ATE ，因此W 的系数就是ATE 。上述的OLS 回归是否能得到一个一致的ATE 估计值，还要看W 是否和误差项相关。要确认这个可能性，我们需要最后面的一项消失，就是说
）（01υυω-的均值为0. 在这篇文献里，这个条件就意味着，参与和未参与的不可
观测的产出分布是相同的。因此就有下面的命题。
假定1.（伍德里奇18.11）
)|()|(01x E x E υυ=
命题2.（伍德里奇 18.1）：如果假定18.11+ATE.1’,成立，那么
ATT=ATE
这里ATE =α,而且)()|(00x g x E =υ
证明：
在假定ATE.1’下， )|(),|(111x v E x y E +=μω ， )|(),|(000x v E x y E +=μω。在假定18.1下，0101),|(),|(μμωω-=-x y E x y E ，因此通过反复迭代期望： 0101)|()|(μμωω-=-y E y E
它暗指ATE=ATT 。这就证明了第一部分。至于第二部分开关模型（4.1）给定W,X 的期望，我们得到：
)]|(),|(),|(010010x v v E x v E x y E ，）（ωωωωμμμω-++-+=
),|()(0100x v v E x g ATE ωωωμ-+++=
问题是最后一项是否能够消失。我们有：
由假定ATE.1’得 )|(),|(0101x v v E x v v E -=-ω
由假定18.11得 0=
第二部分得证。
命题18.1是说，当给定X 时，预期的个人特性的收益为零，),|(x y E ω对于W 来说是加性可分（is additive in W ）的，且是X 的函数，W 的系数是ATE 。如果
000)(βηx x g +=，回归模型归结为以下常见形式：
00),|(βαωγωx x y E ++= （4.2）
这里000ημγ+= 0βx 代表基于可观测因素的选择。
许多研究者应用模型4.2于随机化实验数据。这在概念上是没必要的：因为通过设定X 与W 正交，加入X 控制变量，不会影响α。因为随机化实验法执行成本高，然而他们常常只有小样本。这意味着，在实践中，可能出现不平衡问题。不平衡可能也是随机化实验实施不完美的信号，在这种情形下，我们希望控制X 以防万一。
虽然这听起来是一个合理的测量，Deaton(2009)加入不必要的控制变量，常常导致α的标准差更小----这是一种人工改善结果显著性的“技巧”。Freedman(2008)也注意到，如果i α的参与效应在不同个体中各异，那么模型（4.2）依然成立，W 的系数是i α的一致估计，就是α。但是在小样本时，这个估计量有很严重的偏差，偏差形式为n
?，这里n 是样本大小： 21
))((1lim x x n i n i i ---=∑=αα? 考虑到这个情况，对于随机化实验法来说，它使用以下简单点的形式来进行估计会更好：
αωγω+=0),|(x y E
4.3.2 异质效应
通过介绍i α在个体中各异的这种可能性，我们已经隐晦的介绍了异质效应。现在我们回想一下。我们首先注意到，如果放松假定18.11，ATE=ATT 不再成立。然而回归方程可以用来估计ATE ，正如下面的命题：
命题3.（伍德里奇18.2）：如果假定ATE.1’成立，那么
一般情况下 ATE ATT ≠
)]()([)(),|(0100x g x g x g x y E -+++=ωαωμω
)|()(00x v E x g =
)|()(11x v E x g =
证明：
使用开关模型（4.1）的期望；
)]|(),|(),|(010010x v v E x v E x y E ，）（ωωωωμμμω-++-+=
),|()(0100x v v E x g ATE ωωωμ-+++=
这里最后一项没有消失。我们有
由假定ATE.1’得 )|(),|(0101x v v E x v v E -=-ωωω
)]()([01x g x g -=ω
证毕。
如果)(1x g ，)(0x g 是线性的，我们令000)(βηx x g +=，111)(βηx x g +=。因为0)()(10==v E v E ，必然可得到：
x x v E E i i i βη+==))|((0 ，}1,0{=i
x i βη-=
因此我们得到：
)][(),|(001100βηβηωβαωμωx x x x y E --++++=
))((0100ββωβαωμ--+++=x x x
δωβαωμ)(00x x x -+++= （4.3）
这里（4.3）可以由OLS 估计得到。18.2和命题18.1的主要区别在于，我们包含了一个参与和)(x x -的交互项。在文献中，这就是异质性参与效应模型。
估计方法是：
α??=E
AT δα)(?)(?x x x E
AT -+=
??? ??-??? ??+=∑∑=-=δωωα?)(??11
1N i i N i i x x T AT 伍德里奇指出，T
AT ?的标准差可以使用自举法（Bootstrap ）获得。 如果我们尽量灵活—而且得到和划分区间一样的结果（见上文），那么我们可以对截然不同的X 值设定虚拟变量。这叫做完全饱和模型（fully saturated model ）。然而，像之前指出的那样，对所有的个体我们不能识别交互项的系数，一旦虚拟变量W 要么全是参与的，要么全是未参与的。这意味着当我们估计ATE 时，只有除去未参与的样本,才可以识别。
异质性和预-检验（pre-testing ）。
随机化实验法常常被称作是科学证据的黄金准则。在这样的实验中，i ω是随机赋予的。但i x 不是随机的。然而许多经济学研究者发表的论文，其中平均参与效应几乎没有什么分量，感兴趣的多是关于异质性效应的，就是说，参数向量δ。我认为这其中大多和这个事实有关：在许多随机化领域实验中，平均参与效应令人提不起兴趣，因为它对人类行为和参与对产出发挥作用的途径，不能提供什么信息。为了解释这些作用途径，研究者典型地转向了异质效应回归。
因为这是在数据收集完成之后进行的，这会出现预参与/数据开采（data mining ）偏差问题，也即，研究者寻找具有显著的δ的i x 的数据，这样就有有趣的事情可以说了。大部分引用最好的领域实验论文都存在这个问题。但是因为这些异质效应不是随机（experimental ），因此不满足黄金准则。换句话说，从随机化领域实验得到的令人感兴趣的证据，并不比观察数据得到的证据更强。
有没有方法来解决这个困境？一种可能的方法是，研究者承认存在某些异质效应问题。假定承认机制是可信的，那么就可以参与数据挖掘问题。但是如果最后都不显著了怎么办？难道杂志社会承诺出版这些结果？我不这么认为。这意味着除去预检验/数据开采，我们必须想办法让杂志社预先承诺出版这样的研究结果。我们还有很长的路要走。
另一种可能的方法是---数据密集而且可能不可靠—随机把样本划为两个相等的部分。一部分用来做所有的数据挖掘，就是或，所有的回归不会在最后的论文里出现。一旦研究者已经识别了一套优先回归，他保留这套回归。然后他再用相同的模型估计另外一部分，报告两部分的结果---一部分是“数据挖掘”的，一部分是剩下的数据。如果结果相似，他就可以下结论，预检验偏差不是问题。我所见的这种方法应用不多，可能是因为很难使编辑和咨询人相信这个过程是真实的，也就是说没有回访（revisit ）原始回归。
参与数据挖掘问题就是要束手。但是它没有宣布其它潜在的问题，比如第一步我
牛鞭效应评估方法的实例分析
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人力资源管理效能评价方法研究综述
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*9．我觉得心平气和，并且容易安静坐着（静坐不能）4 3 2 1 10．我觉得心跳得快（心悸）1 2 3 4 11．我因为一阵阵头晕而苦恼（头昏）1 2 3 4 12．我有过晕倒发作，或觉得要晕倒似的（晕厥感）1 2 3 4 *13．我呼气吸气都感到很容易（呼吸困难）4 3 2 1 14．我手脚麻木和刺痛（手足刺痛）1 2 3 4 15．我因胃痛和消化不良而苦恼（胃痛或消化不良）1 2 3 4 16．我常常要小便（尿意频数）1 2 3 4 *17．我的手脚常常是干燥温暖的（多汗）4 3 2 1 18．我脸红发热（面部潮红）1 2 3 4 *19．我容易入睡，并且一夜睡得很好（睡眠障碍）4 3 2 1 20．我做恶梦（恶梦）1 2 3 4 【结果评定】 标准分（Y）=粗分（X）×1.25，取整。 标准分越高，症状越严重。 按照中国常摸结果，SAS标准分的分界值为50分，低于50分为正常；50－59为轻度焦虑，60－69为中度焦虑，69分以上为重度焦虑。 2016年6月10日整理by杨震
经济效益评价的基本方法
第三章经济效益评价的差不多方法 经济效益评价方法分为静态评价法（单选）、动态评价法及不确定评价法三类。这三类评价法有各自的特点和适用场合。我们从下图中总体把握各类评价法： 这么多的评价方法，靠背显然是行不通的，因为每种方法均有计算应用，因此要在理解的基础上对比例题练习、做习题，力争掌握每种分析方法的应用。
第一节 静态评价方法 一、投资回收期法 投资回收期：项目投产后，以每年取得的净收益（包括利润和折旧）将全部投资（固定资产投资，投资方向调节税和流淌资金）回收所需的时刻，一般以年为计量单位，从建设开始年算起，假如从投产年算起时，应予注明。 计算公式： ● P t =累计净现金流量开始出现正值年份数-1+上年累计流量绝对值/当年净现金流量 ● P t =投资总额/年净收益 ● 取舍条件：e t P P 基准投资回收期的阻碍因素：
1．投资构成比例 2．成本构成比 3．技术进步的程度 投资回收期法优点：反映了初始投资提到补偿的速度，从缩短资金占用周期、发挥资金的最大效益、加速扩大再生产的角度来讲是专门必要的。 缺点：没有考虑时刻价值。 例题8：新建某项目，可能每年的净现金流量如下表： 表3- 1 【答案】能够采纳 【解析】 8=e P 5000 41 3.356500(5000) t P =-+ =--（年）
3.358≤，故方案在经济上合理，能够采纳。 二、投资收益率法 投资收益率：项目投产后，以每年取得的净收益与总投资之比。 计算公式：%1000 ?= 'K H R m a 取舍条件：投资收益率的评价准则是基准投资收益率Rc ： c a R R ≥'，则方案可取。 三、差额投资回收期法 差额投资回收期：在不计算利息的条件下，用投资额大方案比投资小方案节约经营成本来回收其差额投资所需的期限。 计算公式：0201 01 020 0C C K K C K p a '-'-= ' ??=（0102K K >） 2 02101 1 01 202Q C Q C Q K Q K p a '-'-= （12Q Q ≠） 简单的讲，确实是两方案的投资差额比上两方案的年经营差额，算出来的是投资差额的回收期。 取舍条件：e a P P <，方案2优；e a P P >，方案1优。 当两上比较方案年产量不同时，以单位产品的投资费用和经营费用来计算差额投资回收期，也确实是每个费用均除以相关的
(财务知识)第三章经济效益评价的基本方法最全版
（财务知识）第三章经济效益评价 的基本方法
第三章经济效益评价的基本方法 掌握每壹种方法的含义、计算公式、适用范围、判断准则以及其优缺点。 第壹节静态评价方法 ? 静态评价：不考虑资金的时间因素。 一、 投资回收期 1. 含义 指项目投产后，以每年取得的净收益（包括利润和折旧），将全部投资（固定资产投资、投资方向调节税和流动资金）回收所需的时间。 注意：规定从建设开始年算起。 2. 计算公式 ? Σ（CI-CO ）t =0(3-1) 式中：现金流入CI —cashinflow 现金流出CO —cashoutflow ? P t =累计净现金流量开始出现正值年份数—1+（上年累计净现金流量的绝对值/当年净现金流量） ? P t =投资总额/年净收益（年收益相等） 3. 适用范围 用于判断独立型方案是否可行。 4. 判断准则 当P t ≤Pc ，则方案可行； 反之P t >Pc ，则方案不可行。 用投资回收期的长短来评价技术方案，反映了初始投资得到补偿的速度。 例1：某拟建项目P t ? 影响基准投资回收期的因素（P41）； ? 投资回收期的优缺点（特点）。 二、 投资收益率（投资效果系数） 1． 含义 是工程项目投产后每年取得的净收益和总投资额之比。 表示单位投资所能获得的年净收益。 2． 计算公式 R`a =H m ∕K 0×100% 3． 适用范围 判断独立型方案是否可行。 4． 判断准则 当R`a ≥Rc ，方案可行； 反之R`a 在我国，教师培训作为促进教师专业成长与提升的重要途径历来备受关注。在学前教育事业快速发展以及从规模数量递增向内涵质量提升转型的背景下，对旨在促进幼儿园教师专业可持续发展的教师培训质量之关注也越来越倾向于效能意识，即聚焦于用系统分析的方法对改进幼儿园教师的知识、技能、态度及其工作行为所设计的一系列活动，在培训完整周期后对项目实用性和需求满足服务性的“评价”和“估量”。 近年来的研究表明，评价与分析幼儿园教师培训效能对优化项目有积极意义[1]，幼儿园教师培训效能评估已成为我国教师教育质量提升的重要内容。然而，目前关于我国幼儿园教师培训效能评估的研究相对较少，为此，本文聚焦幼儿园教师培训的“效能评估”展开文献综述，通过中国知网、万方中文数据库和ScienceDirect、Web of Science两个英文数据库来进行检索。中文数据库使用两类检索词：(1)“培训效能”；(2)“效能评估”。英文数据库使用两类检索词：(1)“teacher training effectiveness/assessment”(2)“teacher effectiveness evaluation”“teacher performance evaluation”“teacher efficiency evaluation”。检索中英文数据库时，同类内的检索词使用“或”进行组合，类间的检索词使用“并含”进行组合。按照这一规则，从检索主题、篇名、关键词和摘要四个方面检索得到近二十年国内外相关文献共计108篇。本文通过对幼儿园教师培训效能评估相关研究的梳理和归纳，发现研究问题并进行总结、反思与展望，以期为丰富我国幼儿园教师培训效能评估研究以及提升幼儿园教师培训效能提供借鉴和启示。 一、培训效能评估的理论研究 培训效能评估理论多源于西方，主要围绕培训满意度、培训成果、成果转化三方面展开。其中，关于培训满意度的效能评估，主要以满意度指数模型[2]、瑞典客户满意度晴雨表[3]、美国客户满意度指数模型[4]、欧洲客户满意度指数模型[5]、中国顾客满意指数[6]、不满意度调查等为代表；关于培训成果的效能评估，主要以诺伊（Noe）的培训成果评估模型[7]、伯曼（Borman）和莫特维多（Motowidlo）等人的绩效理论为代表[8]；关于成果转化的效能评估，主要以同因素理论、激励推广理论、认知转化理论[9]为代表。 （一）关于培训满意度的效能评估 自1965年美国学者卡多佐（Cardozo）首次提出“顾客满意”[10]概念后，满意度成为效能评估的重要指标。随着人们对服务质量与效能理解的深入，产品的“客观质量”和与顾客背景、偏好有关的“感知质量”逐渐被视作培训效能评估的关键要素。1988年，美国学者费奈尔（Fornell） 功能性行为评估报告实例 盈盈，女，八岁，身体发育正常，有自闭倾向，无法主动与他人产生互动。研究者从盈盈咬手、咬脚、撕扯衣服等一系列问题行为中，将不停的舔嘴唇为急需进行干预的目标行为，因为嘴唇已经被她舔得变形了。经过系统的常规性评估，没有造成目标行为的生理及心理的原因。研究者开始对她的行为进行功能性评估。 （一）“ABC行为观察表”的记录结果 研究者对盈盈观察了五天，每次进行40分钟，观察情境分别为语文课、体育课、课外活动，以ABC行为观察表进行记录。依据观察结果得知盈盈问题行为的类型为“自我刺激”。 （二）“问题行为动机量表”分析的结果 表3-9 盈盈问题行为动机量表分析结果行为类型总分平均得分行为频率分 级自我刺激25 3.12 1 逃避12 1.37 2 0 0 4 获得他人注 意 3 0.50 3 获得实质性 东西 （三）访谈结果 1．自我刺激 一天当中，盈盈的问题行为“随时都可能发生”，而且“什么情境都可能发生”，“在一般情况下，盈盈通常对周围的人和事都表现出漠不关心的态度，没有人会影响她的行为，但是当盈盈独处的时候，问题行为最可能出现”，此外，盈盈“不是想获得某些实质物品，只是因为自己想舔，所以才出现问题行为”。根据以上结果，推测其问题行为的功能为“自我刺激”。 2．逃避 “当上团体游戏类的课程的时候，盈盈的问题行为出现次数会明显增多，可能是因为她有自闭倾向，无法与他人进行良好的沟通和合作吧”，老师认为盈盈想利用行为问题达到“逃避工作”的目的，据此推测其问题行为的功能为“逃避”。 （五）综合结果 综合盈盈甲的“ABC行为观察记录表”、“问题行为动机量表”、及访谈的结果，盈盈问题行为的功能为“自我刺激”及“逃避指令”。 行为评估 行为评估是学校心理学家了解儿童，帮助发现儿童问题所在，为进一步实施干预方案提供依据，并对干预效果进行评价的基本技术之一。行为评估主要是对可观察行为的综合评价，其理论基础是行为主义理论，强调对行为或症状本身的测量和治疗。近年来，自我报告也被引入行为评估中。 行为评估主要针对适应行为和问题行为。适应行为评估的重点是儿童对社会要求和环境的适应程度，关心的是个体是否具备了独立生活和承担责任的基本技能；问题行为评估的重点则是儿童有无内化或外化行为问题，行为是否正常。 行为评估常用的方法有直接观察和模拟观察法、访谈法和行为测量法。由于儿童的某些行为具有跨情境的一致性，而某些行为只出现在特定的环境中，为对儿童的行为作出全面评价，学校心理学家经常会针对儿童的特定问题，将儿童、父母和教师作为收集信息的不同信息源。 行为评估中所使用的测量工具有些尚不成熟，同智力测验、人格测验一样，每个测验只是测量了编制者自己所定义的行为样本，有时与人格测验并无严格的区别。测验的标准化程度以及信、效度也都有待提高，但对一些儿童常见行为问题，还是可以鉴别的。目前在国内外被广泛应用的儿童行为筛查量表是艾森伯斯儿童行为核查表。儿童行为评价系统是较全面评价儿童行为的一个较新的测量工具，除问题行为外，它还评价了儿童的一些积极行为，但这一量表在国内尚无中文修订版。下面仅对儿童行为核查表和儿童行为评价系统做简要介绍。 一、儿童行为核查表 儿童行为核查表(Child Behavior Checklist,CBCL)是由美国心理学家艾森伯斯(M.Achenbath)及其同事50年代起在儿童精神科的临床实践中编制的，1970年首先在美国使用，1983年、1986年、1987年先后出版了父母、教师和儿童(青少年)自陈量表的使用手册。该量表是目前公认的儿童精神病理学的主要测量工具，适用于4～16岁儿童。1991年的最新版本将适用范围拓展到4～18岁，常模被试取自48个州，共2368人。儿童行为核查表中文修订本1988年发表，常模被试为中国22个城市的24000名4～16岁儿童。 儿童行为核查表主要用于筛查儿童青少年的社交能力和问题行为，由父母、教师评定，青少年自我报告和课堂观察测量构成一个评价系统。艾森伯斯认为，父母报告是儿童评价的多元信息系统中最重要的部分，量表的发展体现了这一思想。 儿童行为核查表的能力量表评价活动能力、社交能力和学校能力。症状量表主要检查问题行为，由主成分因素分析法抽取的因子如下。 攻击行为：残忍、打架、恃强凌弱、言语攻击、发脾气、争吵。 过失行为：撒谎、欺骗、缺乏罪疚感、偷窃、失控行为等。 一、案例 （一）求助者情况简介： （二）咨询对话摘录： 二、对该案例的心理评估 （一）求助者提出需要解决的问题：因。。。而感到痛苦、（自责） （二）自我体验，行为表现（自述、观察）： （三）问题的严重程度：一般程度、中等程度（参照许又新《神经症》）。 （四）相关资料：（朋友和自我概述、自我回忆） （五）上述资料的可靠性：可靠。求助者自知力完整，求治欲强，态度诚实； 与。。。提供的资料一致。 （六）心理水平状况评估： 1、心理活动强度（5分） 2、心理活动耐受力（6分） 3、周期节律性（5分） 4、意识水平（4分） 5、暗示性（3分） 6、康复能力（7分） 7、心理自控能力（4分） 8、自信心（5分） 9、社交能力（7分） 10、环境适应能力（6分） （七）心理问题的关键点： 症状的表层是与。。。导致的冲突； 其背后的实质是： （八）求助者问题的性质： 按照三项原则来分析，求助者的问题不属于精神疾病，理由是： 1、求助者的主观世界与客观世界是一致的，表现在出现问题时都有一定的诱因，自己对症状有很好的自知力，并因内心冲突感到痛苦。 2、主动要求解决问题。其情绪表现与。。行为，与其认知过程是一致的。。。。其认知、情绪、意志三个方面的心理活动是协调统一的。 3、人格特征很稳定，主要表现为一贯地。。。。 本例也不属于神经症，理由是：虽然求助者有痛苦感，但时间短，仅为。。。，对社会功能尚未造成明显影响，其生理功能也基本正常。 故本例初步诊断为一般心理问题。 （九）原因分析： 三、咨询方案的制定 （一）方法与原理 厌恶疗法，是一种具体的行为治疗技术，经典条件反射。 利用回避学习的原理，把令人厌恶的刺激，如语言责备、想象等，与求治者的不良行为相结合，形成一种新的条件反射，以对抗原有的不良行为，进而消除这种不良行为。 运用这一原理，主要采用想像疗法，采用一条想象行为 四、对该案例的总结 在这个案例中，咨询者主要是因为暂时失去依赖而无法适应现在的生活，但是如今虽然父母已离婚，但是随着这一个学期的咨询者在中间的努力，父母都还是很关心和关注咨询者。 这样来访者在以后的生活中改变了原有的那种爱情比亲情重要的观点，咨询者也开始在适应和父母好好相处的日子。 这样咨询者从一个中心点转移到了另一个中心点。从而也慢慢减少了失恋的痛苦与自责。 功能性沟通训练减少自闭症儿童问题行为的个案研究 为了考察功能性沟通训练对自闭症儿童问题行为的影响。本研究运用单一被试ABC 设计，以功能性行为评估为基础确定目标行为，采用其他行为的区别强化和替代行为的区别强化相结合的方法对一名自闭症儿童进行了为期 3 个月的干预。该自闭症儿童的问题行为出现频率显著减少，口语表达次数增多，干预效果显著。因此，功能性沟通训练对孤独症儿童的问题行为和功能性的沟通行为有较好的效果。 相关概念 1 功能性沟通训练(functional communication training,简称FCT) 是一种减少问题行为发生的有效干预方法，包括判定问题行为的功能并为个体提供一种适应性的、与问题行为功能相同( 替代行为) 的做法来获得想要的行为结果。2014 年美国发布的《自闭症谱系障碍儿童、青少年及成人循证实践报告》中指出，功能性沟通训练是具有实证支持的有效实践。 2 区别强化指的是当某一组行为反应发生时给予强化，但对其他行为反应则不给予强化并被消退，主要用于减少不良行为，是使用最为广泛也是最有效的干预策略之一。本研究采用的方法是区别强化法的两种主要形式:其他行为的区别强化(Differential Reinforcement of other Behavior，简称DRO)和替代行为的区别强化(Differential Reinforcement of Alternative Behavior，简称DRA)，是具有实证支持的有效实践。 研究对象 小杰，男，2000 年 5 月出生，被诊断为自闭症，某培智中心学校五年级学生。该生和爸爸、妈妈生活在一起，2013 年10 月以后每周有两个半天到校上学，每天上学由妈妈陪同。 小杰喜欢一个人玩，喜欢妈妈从家里带来的玩具小汽车;在上小组课的时候，可以在指令下和同学们一起参与活动，但当发脾气的时候，就会尖叫、扔东西、拍桌子等行为;他喜欢吃大部分零食。早上到校会主动地问“ 教师好”，会跟随教师的语言，可以听懂大部分指令，如，跑步、给我* * 、把 医学心理学是研究心理变量与健康或疾病变量之间的关系，研究解决医学领域中的有关健康和疾病的心理行为问题。 医学心理学的研究范围：研究心理行为的生物学和社会学基础及其在健康和疾病中的意义 研究心身相互作用机制 研究心理行为因素在疾病过程中的作用规律 研究各种疾病过程中的心理行为变化规律 研究如何将心理行为知识和技术应用于人类的健康保持和疾病防治学科性质：交叉学科，基础学科，应用学科 1879年冯特在德国建立了世界上第一个心理物理实验室，此后，心理学开始成为一门独立的现代科学。（从哲学中分离出来） 医学模式：是指医学的主导思想，包括疾病观健康观等，并影响医学工作的思维及行为方式，使之带有一定倾向性，也影响医学工作的结果。 1977年，Engel(恩格尔)在《科学》杂志上发表了《需要一种新的医学模式----对生物医学的挑战》一文，对生物心理社会医学模式的特点作了强有力的分析和说明。 医学心理学的基本方法：观察法，调查法，测量法，实验法 美国心理学家化生创建了行为主义心理学，也称行为学派。 广义的行为：将行为理解为个体内在的和外在的各种形式的运动 人的正常或病态的行为都可通过学习过程而形成。学习是支配人的行为和影响心身健康的一个重要因素。 经典条件反射的特点：强化泛化消退 操作条件反射的类型：正强化负强化消退惩罚 弗洛伊德把人的心理活动分为意识潜意思前意识三个层次 人格由本我（或它我），自我和超我三个部分构成。 本我遵循快乐原则自我遵循现实原则超我遵循至善原则 一个人的人格形式要经历五个时期：口腔期肛门期性器期潜伏期生殖器性期 心理障碍的病因是潜意思内心理冲突的结果或防御机制的失败。 认知的主要特点：认知的多维性相对性联想性发展性先占性整合性 人本主义心理学派：马斯洛罗杰斯 心理现象可从心理过程和个性两个方面认识 脑的三个基本机能系统：调节张力和维持觉醒状态的系统；接受，加工和储存信息的系统； 心理活动与行为调控的系统 感觉：是当前直接作用于感觉器官的客观事物个别属性在人脑的反映，或者说是机体的感觉器官对环境变化（刺激）的反应 知觉：是当前直接作用于感觉器官的客观事物的整体及其外部相互关系在人脑的反映，或者说是感觉器官和脑对刺激作出刺激，分析和整合。 感受性的高低与感觉阈限的大小成反比关系 知觉的基本特征：知觉的选择性整体性理解性恒常性 记忆的过程：识记保持再认或回忆的过程 记忆分为感觉记忆（0.25~2秒），短时记忆(一分钟以内)，长时记忆 艾宾豪斯德国人对遗忘规律做了首创性系统研究，其所发现的遗忘曲线表明，识记后最初一段时间遗忘快，随时间推移和记忆材料的数量减少，遗忘便渐渐缓慢，然后稳定在一定水平上。 思维：是人脑对客观事物间接，概括的反映。间接性概括性是思维的主要特征 根据思维方式，思维分为动作思维形象思维抽象思维。 第3章 经济效益评价的基本方法 一、填空题1．经济效益评价的方法，有静态评价法、动态评价法和______________. 2.静态评价法主要包括投资回收期法、投资收益率法、差额投资回收期法及_______________. 3.动态评价法主要包括现值法、未来值法、内部收益率法和______________. 4.不确定性分析方法有盈亏平衡分析、敏感性分析和___________. 5.投资回收期是指项目投产后,以每年取得的________________,将全部投资回收所需的时间,一般以年为单位. 6.采用投资回收期法进行技术方案评价时,应把技术方案的投资回收期Pt 与行业规定的基准投资回收期Pc 相比较,便可决定方案的取舍,取舍的条件是_________. 7.投资收益率是指工程项目投产后每年取得的净收益与_____________之比的百分数. 8.用投资收益率来评价方案是将方案的投资收益率'Ra 与基准的投资收益率Rc 进行比较,若______________,则方案在经济上是可取的. 9.投资回收期法和投资收益率法,用于评价单方案自身的经济效益,若要评价互斥方案的相对经济效益,需采用_________________. 10.差额投资回收期是指在不计利息的条件下,用投资额大的方案比较投资额小的方案所节约的经营成本,来回收其差额投资______________. 11.差额投资回收期a P 小于基准投资回收期时,______________较优. 12.差额投资回收期的倒数称为_____________. 13.将某方案的经营成本与按基准投资收益率分摊总投资额之和,称为__________. 14.将某一方案的投资额与按基准投资回收期累计的经营成本之和,称为___________. 15.用计算费用法进行多方案经济评价和优先时,以计算费用__________.的方案为最优方案. 16.计算费用法进行多方案的经济评价时的应用前提条件是:各互比方案间的______________________相同. 17.考虑__________________的评价方法,称为动态评价方法. 18.净现值是指技术方案在整个分析期内,不同时点上的净现金流量,按基准收益率折算到基准年的_______________________________. 19.净现值(NPV )大于零,说明技术方案的投资获得大于_____________-的经济效益,方案可取. 20.净现值(NPV )小于零,则表示技术方案的收益______________________--. 21.用净现值指标对单方案进行经济评级时,要求NPV ______________________________. 22.运用净现值法对多个互斥方案评价时,如果各个方案的使用寿命相同,则____________的方案为最优方案. 23.为了得到盈利额较大而投资额较少的较优方案,应用净现值法评价方案时,还应同时计算______作为辅助评价标准, 24.净现值率(NPVR )就是净现值与_____________的比值. 25.把技术方案在整个分析期内不同时点上所有净现金流量,按基准收益率全部折算为未来值并求和,然后根据未来值之和的大小评价方案优劣,这种方法称为____________. 26.对某个技术方案来说,在整个寿命周期内其净现值的大小与所选定的基准收益率n i 有关,收益率越小,则净现值______________. 27.方案在整个寿命期内使净现值等于零时的收益率称为________________. 28.当计算出某一方案的内部收益率0i 并与基准收益率n i 比较,当______时,则认为方案可取. 学校效能评价研究 【摘要】：片面地以学生的考试成绩为标准评价学校、教师或某一区域的教育绩效,忽视学生的起点水平,忽视学生家庭差异,忽视学校间的差异,忽视学生成长的多因性,是不科学的,也是不公正的。素质教育与教育均衡发展呼唤新的教育评价理论。学校效能评价从“增值”与“净影响”的理念出发,评价学校的真正作用,无疑是一种更为合理的选择。本文围绕如何在中国实施学校效能评价的问题,采用文献分析、调查和个案研究等方法,从中国实际出发,在理论与实践层面进行了一定程度的探讨。全文由文献综述、理论构建与实践探索三部分组成。文献综述部分对学校效能评价的发展脉络、主要成就、面临的挑战与发展趋势进行了介绍。本文认为学校效能评价起源于美国詹姆斯·科尔曼于1966年发表的《教育机会均等报告》。经过了学校效能验证阶段、有效学校运动阶段及学校改进阶段,从美国逐步向欧洲、大洋洲、亚洲等地区传播,并成为国际教育研究的热点问题;涌现了丰富的学校效能评价模式,验证了一批学校效能评价指标,在技术上获得了较大突破;曾在政治上、方法上与理论上遭受过批评;出现了评价目的由“鉴定”转向“发展”,评价内容由“单一”转向“多元”,评价过程由“横向静态评价”转向“纵向动态评价”与评价方法由“定量方法”逐步转向“综合方法”的四大发展趋势。理论构建部分从我国实际情况出发,通过借鉴国外经验,结合调查研究,从学校效能评价概念、模式、指标与方法等角度提出了理论构想。本文从词源学、经济学、教育学与组织理论等角 度对学校效能概念进行了考察,认为学校效能是指学校发挥教育功能促进学生身心发展的程度。这样学校效能评价就是在投入资源一定的情况下,对学校促进学生发展的程度进行测量,并对其价值进行判断的过程。它与办学水平评价与教育质量评价存在着区别与联系。在讨论学校及教育本质的基础上,借鉴以往学校效能的建模经验,从我国实际出发,以素质教育为指导,根据建构主义的理论,本研究提出了一个由学生、学校、背景三层因素,背景、过程、结果三类指标,涉及教师、学生与教育资源三种教育要素的多层互动学校效能评价模型,较好地反映了教育的本质。从素质教育的角度出发,结合课程改革的精神,本文认为学生发展指标应包括认知领域、情感领域与动作技能行为领域的指标;过程指标是指对学生发展产生影响,并能为学校所控制的因素,具有开放性与灵活性,本研究通过大量的调查,提出了一个包括管理因素、教学因素、质量因素等三方面的过程指标系统;背景指标用来衡量那些对学生发展有影响,但学校无法控制或很难控制的那些因【关键词】：学校效能学校效能评价学校效能评价模式学校效能评价指标学校效能评价方法 【学位授予单位】：华东师范大学 【学位级别】：博士 【学位授予年份】：2005 【分类号】：G40-058.1 心理与行为问题评估 一、单选选择题 1. 除第14项需结合观察评分外，HAMA测评时主要依靠( )打分。 A 家属的诉说 B 被试者的主观感受 C 评定员的主观感受 D 被试者的行为表现 答案:B 2. HAMD的24项版本总分超过( )分，就可能是轻度或中度抑郁。 A 17 B 20 C 24 D 8 答案:B 3. 某患者在BRMS“敌意/破坏行为”项目上得分是2分，其表现是( )。 A 稍急躁 B 明显急躁、易激惹 C 有威胁性行为 D 有破坏性行为 答案:B 或者 B 或者 R 或者 M 或者 S 或者 B 4. HAMD属于一种( )。 A 自评法 B 他评法 C 自评和他评法 D 以上均不是 答案:B [解析] HAMD属于他评法的一种，即由评定员对被评定者进行评定。 5. 患者在BPRS情感平淡项目上分数增高，其主要表现应该是( )。 A 悲观 B 激动 C 情感基调低 D 心境不佳 答案:C [解析] 情感平淡指情感基调低，明显缺乏相应的正常情感反应。 6. 某患者在BRMS某一项上得分是4分，表明其( )。 A 症状轻微 B 症状中度 C 症状明显 D 症状严重 答案:D [解析] DRMS所有项目均采用0～4的5级评分。BRMS每项评分标准为：0无该项症状或与患者正常时的水平相仿；“1”症状轻微；“2”症状中度；“3”症状明显；“4”症状严重。4分表示症状严重。 7. BPRS采用的是( )级评分法。 A 1～7的7 B 0～6的7 C 1～5的5 D 0～4的5 答案:A 8. 患者有不合实际的夸大观念，则在BRMS( )项目上分数增高。 A 情绪 B 接触 C 自我评价 D 工作 答案:C [解析] 夸大观念是BRMS的“自我评价”项上的表现。因此，答案为C。 9. HAMA精神性焦虑因子并不包括( )项目。 A 疑病 B 抑郁心境 C 认知功能 D 失眠 答案:A 第五章功能性健康型态评估 健康感知-健康管理型态 一、名词解释 1.健康感知 2.健康维护 3.健康促进 4.健康行为 5.健康危险因素 二、选择题 （一）A型题 1.影响个体参与健康维护的重要因素为 A.个体的健康状态 B.个体对自身健康的感知 C.个体的年龄 D.个体的经济文化状况 2.Gordon的11个功能性健康型态中最基本的是 A.营养与代谢型态 B.活动与运动型态 C.健康感知与健康管理型态 D.角色与关系型态 3.认为自己应对自身健康负责，并积极配合医护人员进行健康照顾的患者属于 A.内控型控制观者 B.外控型控制观者 C.内向型控制观者 D.外向型控制观者 （二）X型题 4.影响个体健康的危险因素包括 A.年龄因素 B.遗传因素 C．生活方式 D.环境因素 E.心理因素 5.关于健康的描述，正确的为 A.健康是一种相对概念 B.健康是生理、心理、社会各方面的平衡状态 C.健康是自身感知的生理、心理、社会的良好状态 D.健康是指身体没有疾病 E.在最佳健康状态下也存在着疾病的潜在危险 三、思考题 1.如何正确理解健康的概念？ 2.健康感知问诊的内容与注意事项？ 认知-感知型态 一、名词解释 1.感知 2.认知 二、选择题 （一）A型题 1.感知功能评估不包括 A.视觉 B.听觉 C.痛觉 D.理解力 2.自述流利，但内容不正常，不能理解他人的语言，也不能理解自己所言，发音用词错误，严重时别人完全听不懂，为 A.运动性失语 B.感受性失语 C.命名性失语 D.失读 3.让被评估者重复一句话或一组由5～7个数字组成的数字串，为评估下列哪一项记忆功能的方法 A.瞬时记忆 B.短时记忆 C.中时记忆 D.长时记忆 4.评估注意力最好的方法为 A.观察 B.询问 C.体格检查 D.量表测评 （二）X型题 5.语言能力评估的方式包括 A.提问 B.复述 C.自发性语言 D.命名 E.阅读 三、思考题 1.何谓定向力，如何评估？ 2.何谓记忆力，如何评估？ 自我概念型态 一、名词解释 1.自我概念 2.身体意象 二、选择题 （一）A型题 1.自我概念的核心是 A.真实自我 B．期望自我 C暴露自我 D．表现自我 2.无法分辨自己与他人，或无法从社会环境中将自己作为一个独立的个体区分出来，为 A.身体意象紊乱 B.自我认同紊乱 C.社会认同紊乱 D.情景性自尊低下 高效液相色谱柱效能的评定 1. 实验目的和要求 1.1了解高效液相色谱仪的基本结构。 1.2初步掌握高效液相色谱仪的基本操作方法。 1.3学习高效液相色谱柱效能的评定及分离度的测定方法。 2. 实验原理 苯、萘、联苯分子非极性部分的总表面积不同，缔合能力不同，其保留时间也不同。通过计算色谱峰的理论塔板数以及各个化学物质间的分离度评价色谱柱的效能。 3. 实验仪器与试剂 3.1 仪器 高效液相色谱仪（带自动进样器，或配置微量进样器） 分析天平 3.2 试剂 苯、萘、联苯（均为分析纯） 甲醇（色谱纯） 纯净水 4. 实验步骤 4.1 色谱条件 色谱柱：C18，4.6×150mm，5μm 流动相：甲醇-水（80：20，v/v） 流速：1mL·min-1 检测波长：254nm 柱温：30℃ 进样量：10μL 4.2 操作步骤 分别精密配制含苯、萘、联苯浓度均为约1mg·mL-1的3份对照品溶液各10mL。 ● 分别精密吸取上述对照品溶液各2mL 置于10mL 容量瓶中，加流动相稀 释，并定容至刻度，摇匀，得到含苯、萘、联苯的混合对照品溶液。 ● 按照上述色谱条件操作，进样，记录色谱图。 ● 计算各色谱峰的理论塔板数及各峰间分离度。 4.3 实验数据处理 ● 记录实验条件，测试各试样后记录苯、萘、联苯的保留时间、峰宽、半 峰宽，计算出各物质对应的理论塔板数。根据保留时间与峰宽信息，计算相邻物质对间的分离度。 ● 柱效计算 式中：t R 为峰值保留时间（min ），W 1/2为半峰宽（min ），W 为峰宽（min ） ● 式中：t R1和t R2分别为相邻两组分的峰值保留时间（min ） W 1和W 2分别为相邻两组分色谱峰的峰宽（min ） 5. 问题与讨论 2 2 1 2) (54.5)(16W t W t n R R == 心理与行为问题评估考试试题及答案解析 一、单选题（本大题43小题．每题1.0分，共43.0分。请从以下每一道考题下面备选答案中选择一个最佳答案，并在答题卡上将相应题号的相应字母所属的方框涂黑。） 第1题 除第14项需结合观察评分外，HAMA测评时主要依靠( )打分。 A 家属的诉说 B 被试者的主观感受 C 评定员的主观感受 D 被试者的行为表现 【正确答案】：B 【本题分数】：1.0分 第2题 HAMD的24项版本总分超过( )分，就可能是轻度或中度抑郁。 A 17 B 20 C 24 D 8 【正确答案】：B 【本题分数】：1.0分 第3题 HAMD属于一种( )。 A 自评法 B 他评法 C 自评和他评法 D 以上均不是 【正确答案】：B 【本题分数】：1.0分 【答案解析】 [解析] HAMD属于他评法的一种，即由评定员对被评定者进行评定。 第4题 患者在BPRS情感平淡项目上分数增高，其主要表现应该是( )。 A 悲观 B 激动 C 情感基调低 D 心境不佳 【正确答案】：C 【本题分数】：1.0分 【答案解析】 [解析] 情感平淡指情感基调低，明显缺乏相应的正常情感反应。 第5题 某患者在BRMS某一项上得分是4分，表明其( )。 A 症状轻微 B 症状中度 C 症状明显 D 症状严重 【正确答案】：D 【本题分数】：1.0分 【答案解析】 [解析] DRMS所有项目均采用0～4的5级评分。BRMS每项评分标准为：0无该项症状或与患者正常时的水平相仿；“1”症状轻微；“2”症状中度；“3”症状明显；“4”症状严重。4分表示症状严重。 第6题 BPRS采用的是( )级评分法。 A 1～7的7 模考吧网提供最优质的模拟试题，最全的历年真题，最精准的预测押题！ 心理与行为问题评估和应激及相关问题评估考试试题及答案解析 一、单选题（本大题27小题．每题1.0分，共27.0分。请从以下每一道考题下面备选答案中选择一个最佳答案，并在答题卡上将相应题号的相应字母所属的方框涂黑。） 第1题 按照中国常模结果，SDS 总粗分的分界值为( )。 A 40分 B 41分 C 42分 D 43分 【正确答案】：B 【本题分数】：1.0分 【答案解析】 [解析] 按照中国常模结果，SDS 总粗分的分界值为41分，标准分为53分。 第2题 SDS 对( )病人，评定有困难。 A 抑郁症 B 焦虑症 C 严重阻滞症状的抑郁 D 惊恐发作 【正确答案】：C 【本题分数】：1.0分 【答案解析】 [解析] SDS 主要适用于具有抑郁症状的成年人，它对心理咨询门诊及精神科门诊或住院精神病人均可使用，对严重阻滞症状的抑郁病人，评定有困难。 第3题 以下哪项叙述不符合生活事件量表评估结果的解释?( ) 模考吧网提供最优质的模拟试题，最全的历年真题，最精准的预测押题！ A 生活事件刺激量越高，反映个体承受的精神压力越大 B 负性事件刺激量的分值越高，反映对心身健康的影响越大 C 负性事件刺激量的分值越低，反映对心身健康的影响越大 D 正性事件的作用意义不确定 【正确答案】：C 【本题分数】：1.0分 【答案解析】 [解析] 负性事件刺激量的分值越低，反映对心身健康的影响越小。 第4题 在SCL-90中，若被试自觉有某项症状，并对其有严重影响，则应评定为( )。 A 2分 B 3分 C 4分 D 5分 【正确答案】：D 【本题分数】：1.0分 【答案解析】 [解析] 90项症状清单(SCL-90)共有90个项目，包含有较广泛的精神症状学内容，从感觉、情感、思维、意识、行为直至生活习惯、人际关系、饮食睡眠等均有涉及。它的每一个项目均采取5级评分制，即若被试自觉有某项症状，并对其有严重影响，则应评定为5分。 第5题 SCL-90不能用于测量( )因子。 A 躯体化 B 女性化 C 偏执 D 强迫幼儿园教师培训效能评估研究述评
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