公研心理 · 心理学公共研习平台 定义 · 要点 · 来源
首页 / 研究速递 / 2026-11-04
Research digest · 研究速递

中国女性幸福感的预测因素分析

Fairness, health, and socioeconomic status as predictors of subjective wellbeing among Chinese women: an interpretable machine learning approach
Yongqiang Ma、Meiqi Jia · Frontiers in Psychology · 2026-11-04

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
读原文 ↗
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,

中文摘要由自动翻译整理,可能丢掉原文的限定条件;涉及具体数字与结论时以英文原文为准。

这条研究涉及的词条

同一天收录的其它研究

免责声明 公研心理仅为心理学学习、知识研习工具平台。平台内所有心理测评结果、心理学解读仅供学习与自我探索参考,不可作为精神疾病诊断依据,不能替代精神科医师、注册心理师的专业评估。若长期存在情绪困扰,请前往正规医疗机构或专业心理服务机构求助。

内容用于快速浏览;学术引用与结论判断请以英文原文为准。