柯紫筠

柯紫筠

博士，副教授，硕士生导师

Email: keziyun@mail.sysu.edu.cn

办公室：太阳成集团tyc151cc507A

个人信息

         柯紫筠，女，副教授，博士。本科毕业于北京大学太阳成集团tyc151cc，获得心理学和统计学双学位；硕士、博士毕业于美国圣母大学，研究方向为计量心理学。主持1 项国家级课题，1项省级课题。在《Psychological Methods》、《Journal of Management》等国际权威学术期刊发表论文二十余篇。

         担任Psychological Methods, Behavioral Research Methods, Structural Equation Modeling, British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, Multivariate Behavioral Research, Research Synthesis Methods, 心理学报, 心理科学进展等国内外著名学术期刊审稿专家。担任国家自然科学基金青年基金网评专家。

研究兴趣

• 非实验性因果推断统计方法
• 元分析技术的方法学研究及其在可重复性评估中的应用
• 贝叶斯统计
• 多层模型技术及认知建模
• 增长曲线建模
• 统计方法在管理学、神经科学、社会心理学中的应用

教育背景

• 2004年-2008年：北京大学太阳成集团tyc151cc 心理学学士
• 2004年-2008年：北京大学太阳成集团tyc151cc 统计学学士（双学位）
• 2008年-2012年：美国圣母大学太阳成集团tyc151cc 计量心理学 硕士
• 2008年-2014年：美国圣母大学太阳成集团tyc151cc 计量心理学 博士

职业经历

• 2021-至今：太阳成集团tyc151cc副教授
• 2014-2020：太阳成集团tyc151cc讲师

科研项目

主持

• 2021-2024 广东省科学技术厅自然科学基金面上基金 “元分析中的非实验性因果推断及其在心理学中的应用”。 项目号：2022A1515011986。项目负责人。10万元
• 2018-2020 国家自然科学基金青年基金 “关于贝叶斯随机系数结构方程模型元分析的研究”。项目号：31700986。项目负责人。25万元
• 2015-2017 高校基本科研业务费太阳集团官网青年教师培育项目“当数据不服从正态分布：增长曲线模型的数据分析”。项目号：31610111。项目负责人。7.5万元

参与

• 2018-2022 国家自然科学基金面上项目 “正则化结构方程模型的贝叶斯分析及其在心理学研究中的应用”。项目号：31871128。参与人。51万元
• 2018-2021 国家自然科学基金青年基金 “自我欺骗与欺骗他人的神经机制及其对fMRI测谎技术正确率的影响”。项目号：3180096。参与人。29万元
• 2017-2021 国家自然科学基金面上项目 “社会赞许性影响幸福感和工作绩效：追踪、干预与神经机制研究”。项目号：31771239。参与人。60万元
• 2017-2020 教育部一般项目 “关系相关的情绪分享对人际关系的促进效应”。项目号：17YJA19000。参与人。10万元

发表论文 

(#: co-first authors; *: corresponding authors)

• Ke, Z., Du, H.*, Cheung, R.Y.M., Liang,Y., Liu, J., & Chen, W. (Under revision). Quantifying and explaining heterogeneity in meta-analytic structural equation modeling: Methods and illustrations.
• Lu, Z.#, Ke, Z.*, Cheung, R.Y.M., & Zhang, Q. (Under revision). Synthesizing data from pretest-posttest-control-group designs in mediation meta-analysis
• Ke, Z.#, Zhang, Y.#*, Hou, Z., & Zyphur, M. J. (In press). Addressing endogeneity in Meta-analysis: Instrumental variable based meta-analytic structural equation modeling. Journal of Management. doi: 10.1177/01492063241263331
  【SSCI, IF: 9.3/2023, JCR: Q1】
• Ke, Z. (2024). Insufficient statistical power of the chi-square model fit test for the exclusion assumption of the instrumental variable method. Fudan Journal of the Humanities and Social Sciences. doi: 10.1007/s40647-024-00414-3 【SSCI, IF: 2.3/2023, JCR: Q1】
• Ke, Z., & Tong, X.* (2023). Correcting for the multiplicative and additive effects of measurement unreliability in meta-analysis of correlations. Psychological Methods. doi: 10.1037/met0000396【SSCI, IF: 11.30/2020, JCR: Q1】
• He, X., Ke, Z., Wu, Z., Chen, L. & Yue, Z. (2023). The speed and temporal frequency of visual apparent motion modulate auditory duration perception. Scientific Reports. in press. doi: 10.1038/s41598-023-38183-w 
• Mei, D., Ke, Z., Li, Z. H., Zhang, W., Gao, D. G., & Yin, L. (2023). Self-deception: Distorted metacognitive process in ambiguous contexts. Human Brain Mapping, 44(3): 948-969. 【SSCI, IF: 5.03/2023, JCR: Q1】
• Du, H., Ke, Z., Jiang, G., & Huang, S. (2022). The Performances of Gelman-Rubin and Geweke’s convergence diagnostics of Monte Carlo Markov Chains in Bayesian analysis. Journal of Behavioral Data Science, 2(2), 47-72.
• Du, H., Jiang, G., & Ke, Z. (2022). Bootstrap-based between-study heterogeneity tests in meta-analysis. Multivariate Behavioral Research, 1–20. Advance online publication.
• Xie, Y., Li, Y.*, Nie, L., Ke, Z., Ku, Y.* (2021) Cognitive enhancement of repetitive transcranial magnetic stimulation in patients with mild cognitive impairment and early Alzheimer's Disease: a systematic review and meta-analysis. Frontiers in Cell and Developmental Biology, 9, 734046. doi: 10.3389/fcell.2021.734046 【SCI, IF: 6.68/2020, JCR: Q1】
• Xiao, Y.#, Lin, Y.#, Ma, J., Qian, J., Ke, Z., Li, L., Yi, Y., Zhang, J., Cam-CAN, Dai, Z.* (2021). Predicting visual working memory with multimodal MRI. Human Brain Mapping, 42, 1446-1462. 【SCI/SSCI, IF: 5.04/2020, JCR: Q1】
• Kim, S.*, Tong, X. & Ke, Z. (2021) Exploring class enumeration in Bayesian growth mixture modeling based on conditional medians. Frontiers in Education, 6:624149. doi: 10.3389/feduc.2021.624149 
• Tong, X. & Ke, Z.* (2021) Assessing the impact of precision parameter prior in Bayesian nonparametric growth curve modeling. Frontiers in Psychology. doi: 10.3389/fpsyg.2021.624588 【SSCI, IF: 2.99/2020, JCR: Q2】
• Cheung, Y. M., Ke, Z.*, & Ng, M. C. Y. (2020) Mindful awareness and mental health: A multilevel model with emotion regulation as a mediator. PLOS ONE, 15(11): e0239575. doi: 10.1371/journal.pone.0239575. 【SCIE, IF: 3.24/2020, JCR: Q1】
• Meynadasy, M., Clancy, K., Ke, Z., Simon, J. Wu W., & Li, W.* (2020) Impaired early visual categorization of fear in social anxiety. Psychophysiology, 57:e13509. doi: 10.1111/psyp.13509. 【SCIE/SSCI, IF: 4.01/2020, JCR: Q1】
• Luo, S.*, Kong, Q., Ke, Z., Huang L., Yu, M., Zhu, Y., & Xu, Y. (2020) Residential mobility decreases the perception of social normal violation. Social Indicators Research, 148, 961-986. doi: 10.1007/s11205-019-02224-7. 【SSCI, IF: 2.61/2020, JCR: Q1】
• Luo, S.#*, Kong, Q.#, Ke, Z.#, Zhu, Y., Huang L., Yu, M., & Xu, Y. (2019) Residential mobility decreases neural responses to social normal violation. Frontiers in Psychology, 10: 10:2654. doi: 10.3389/fpsyg.2019.02654. 【SSCI, IF: 2.72/2019, JCR: Q2】
• Ke, Z.#*, Zhang, Q.# & Tong, X. (2019) Bayesian meta-analytic SEM: A one-stage approach to modeling between-studies heterogeneity in structural parameters. Structural Equation Modeling. 26(3),348-370. doi: 10.1080/10705511.2018.1530059 【SCI/SSCI, IF: 3.531/2019, JCR: Q1】
• Ke, Z.* & Zhang, Z. (2018) Testing autocorrelation and partial autocorrelation: Asymptotic methods versus resampling techniques. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 71, 96-116. doi: 10.1111/bmsp.12109【SCI/SSCI, IF: 3.510/2016, JCR: Q1】
• Forscher, E.C.#, Zheng, Y.#, Ke, Z.#, Folstein, J. & Li, W.* (2016) Decomposing fear perception: A combination of psychophysics and neurometric modeling of fear perception. Neuropsychologia, 91, 254-261. doi: 10.1016/j.neuropsychologia.2016.08.018【SCI/SSCI, IF: 3.197/2016, JCR: Q1】
• Tong, X.* &  Ke, Z. (2016) Growth curve modeling for nonnormal data: A two-stage robust approach versus a semiparametric Bayesian approach. Quantitative Psychology Research: 80th Annual Meeting of the Psychometric Society. Springer Proceedings in Mathematics & Statistics.
• Ke, Z.* & Wang, L.* (2015) Detecting individual differences in change: Methods and comparisons. Structural Equation Modeling, 22, 382-400. doi: 10.1080/10705511.2014.936096【SCI, IF: 3.225/2015, JCR: Q1】
• Ke, Z.* & Wang, L. (2013) Abstract: Investigating methods for detecting interindividual differences in intraindividual change. Multivariate Behavioral Research, 48(1): 162-163. 【SCI/SSCI, IF: 2.971/2013, JCR: Q1】

教授课程

• 本科生: 回归分析，贝叶斯方法入门，心理统计
• 研究生: 研究方法II，贝叶斯认知建模