潜在成长模型在服饰领域中的应用

刘红文

江西服装学院 服装设计学院(中国)

统计分析方法是方法论研究的重要组成部分，适宜的统计分析方法，能够帮助研究者在严谨且复杂的学术研究中，深入探讨研究现象的脉络与发展趋势[1]。综观服饰研究领域，“因果关系” “成长与变化”与“长期发展趋势”等“变化”型问题一直是该领域研究的重点。如，研究服饰产品设计偏好的变化、服饰消费者购买意愿的改变，以及新教育技术及理念对服饰类专业人才培养的影响等。要深入了解研究对象的动态变化过程，必须使用纵向研究设计，通过对相同研究对象的反复测量与评估来达到这一目的。纵向研究可以有效探讨研究对象在某一段时间内的改变情形，但无论是自然科学中的实验型设计，还是社会科学中的非实验型测量，纵向研究设计都涉及到相关变量数据的收集与分析。而对于纵向研究数据分析而言，不同统计方法都有其理论模型与资料适用性的假设与限制，没有单一的统计方法可以适用于全部的资料类型。因此，有必要针对不同的资料结构，寻找不同的统计模式与资料分析方法。

在服饰研究领域，方差分析与多元回归为传统的纵向研究统计方法。但这些统计方法仅分析研究对象的整体变化轨迹，将研究个体之间的差异单纯作为误差进行处理。然而，这种“误差”有可能包含有关研究变化的宝贵信息。因此，为适应研究统计的需求，广大研究人员开始转向使用更先进的统计分析方法来探索研究对象变化轨迹中个体间的差异。……