《Multivariate Behavioral Research》：Affect Dynamics or Response Bias? Extreme Response Style in Daily-Life Assessments
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密集纵向数据（Intensive Longitudinal Data, ILD）日益被用于研究情感动力学，例如个体内变异性和惯性。这些参数常被解释为实质性的个体差异，但可能受到稳定的反应风格倾向，尤其是极端反应风格（Extreme Response Style
密集纵向数据（Intensive Longitudinal Data, ILD）日益被用于研究情感动力学，例如个体内变异性和惯性。这些参数常被解释为实质性的个体差异，但可能受到稳定的反应风格倾向，尤其是极端反应风格（Extreme Response Style, ERS）的偏倚。在本研究中，研究人员考察了来自多个经验取样法（Experience Sampling Method, ESM）数据集（总N=1,254）中，ERS是否与所估计的情感动力学系统性相关。通过采用联合贝叶斯IRTree–位置–尺度（location-scale）建模方法，研究人员在多个ESM数据集中估计了人特异性ERS以及情感变异性和惯性，并使用元分析方法综合了研究层面的关联。研究发现，较高的ERS始终与较大的个体内变异性相关。相反，没有发现ERS与情感或情绪惯性相关的证据。这些结果表明，常用的个体内变异性测量可能部分反映了系统性反应行为，而不仅仅是真实的情感波动。因此，忽略ERS可能会使从位置–尺度模型及相关的多水平动态模型中获得的变异性估计产生偏倚。总体而言，本研究强调了在建模情感动力学和解释ILD研究中人特异性变异性参数时，考虑反应风格的重要性。
密集纵向数据（Intensive Longitudinal Data，ILD）通过经验取样法（Experience Sampling Method，ESM）在自然情境中反复测量个体的心理状态，使研究者得以考察情感动力学，包括个体内变异性与惯性。这些参数通常被视为相对稳定的个体
