中国女性幸福感的预测因素分析
使用可解释机器学习方法预测中国女性幸福感。
这篇讲了什么
- 使用2023年中国普通社会调查数据
- 识别影响女性幸福感的关键因素
- 采用可解释机器学习框架
中文摘要
本研究基于2023年中国普通社会调查数据,采用可解释机器学习方法分析了公平性、健康和社会经济地位对女性幸福感的影响。研究发现,公平性、健康状况和社会经济地位是预测女性幸福感的重要因素。然而,该研究未提及这些因素之间的因果关系,仅提供了预测模型的解释性结果。
研究信息
- 期刊 / 来源
- Frontiers in Psychology
- 发表日期
- 2026-11-04
- 文献库
- OpenAlex
- 作者
- Yongqiang Ma, Meiqi Jia
- DOI
- 10.3389/fpsyg.2026.2009912
英文原文摘要全文
Background Subjective wellbeing (SWB) is an important indicator of women’s quality of life and social development. Identifying key predictors of women’s SWB is important for understanding their living conditions and informing policy-oriented research. Previous studies have often relied on traditional linear models, which may not fully capture the multidimensional and nonlinear nature of women’s SWB. Methods Using data drawn from the 2023 Chinese General Social Survey (CGSS), this study applied an interpretable machine learning framework to predict SWB among Chinese women from fairness, health,
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这条研究涉及的词条
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由长期工作压力导致的三维综合征:情绪耗竭、去人格化(疏离)、个人成就感降低。
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机器学习与心理预测是将机器学习技术应用于心理学研究,以预测个体的心理状态和行为模式,与贝叶斯模型和认知建模密切相关。
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