心理学读博日记（2016年1月完结）

1月6日
如果没有自己写一篇英文文章，永远不知道自己的英语水平有多烂。

1月7日
自以为修改过十几遍的论文没啥问题了，却在无意中发现表格里有一列的“失误参数”全部误写成了“猜测参数”。吓了一大跳。
所以，不要高估自己的水平。既然知道自己很矬，就得反反复复地检查。

1月9日

黎老师对我说：“你这个文章的标题，一看就是纯理论研究。最好换个标题，让人觉得有应用价值，否则这类文章难以在应用型的杂志发表。”

晚上，同班同学聚餐。没发SCI的人都在愁毕业，发了SCI的人都在愁找工作。反正，大家都愁。不过，后一种人的愁要更高级一些。

1月10日
一条短信：
博士们，你们是未来的学术领头人，不能这样消极。在困难的时候要看到光明。要有乐观主义精神。心理学博士更要善于调试自己的心理，否则别人还会信心理学？

1月12日

用模拟数据，25次模拟，MAP法的模式判准率在0.742到0.893之间，有3次连0.76都不到，并不理想。这是为什么呢？
早上走在路上，突然想到：这是Q矩阵问题。在实际工作中，不可能出现属性向量为全0的题目。但在现有模拟中，会产生一些这样的题目，这相当于减少了题目数量，导致判准率降低。所以必须在生成每道题的属性向量之后进行检查，若发现属性向量为全0，立刻重新模拟该题。
在做了这个修改以后，又模拟了30批数据，MAP法的模式判准率都在0.763到0.914之间。有一些改进。

我想在代码里进行控制，若发现某个随机行向量的所有元素全是0，就重新模拟一次。
最初代码如下：
out1=zeros(I,K); %矩阵初值为全零
suiji_0=rand(I,K); % 生成一个随机数矩阵
% 如果随机数矩阵里第i行第k列的元素大于0.5，就把该元素设为1
for i=1:I
for k=1:K
if suiji_0(i,k)> 0.5
out1(i,k)=1;
end
end
kongzhi=sum(out1(i,:)); % 将该行向量的各元素相加，由此看它是否为全零向量
if kongzhi==0
i=i-1; % 如果发现属性向量是全零向量，就重新模拟一次
end
end
xlswrite('item_moni.xls',out1,'q_matrix');

可是，运行完程序以后，发现仍然有全零的行向量出现。这个是怎么回事啊？

上ilovematlab论坛求助，有人指教：“你对循环变量 i 的修改并不会真正改变循环次数。 ”
然后他给出了改进的代码：
out1=randi([0,1],I,K);
while any(~any(out1,2))
out1=randi([0,1],I,K);
end

高手就是高手，4行代码就搞定了我十几行代码都没解决的问题。佩服！

1月14日
   硕士时候的同门师兄联系我，问我“在哪些大学的学报发论文比较容易发？”我随口说了个“赣南师范学院学报”，他很高兴。
   现在的我，如果要投稿，一般都是瞄准SSCI，最差也是“心理发展与教育”或者“心理科学进展”之类，断然不会考虑那种垃圾杂志的。可是我的师兄却把那种垃圾杂志当宝。莫非，这就是因为没有读博，所以人就停留在那个层次了？
   当年他在某个烂杂志发文章的时候带了我的名字，那时候我还非常感谢他，因为那是我的名字第一次出现在学术杂志上。感慨啊。

1月15日
才知道往国外杂志投稿需要写个Cover letter。我是不是很out？

1月16日
跟陈平老师讨论认知诊断。
我：从我做的一点模拟来看，EAP和MAP法的模式判准率都差不多。 但是，如果把题量增大一点，哪怕只增加一两题，模式判准率就能提高一两个百分点。那么，我们有没有必要去花大力气研究选题策略？增加几个题不就OK了？
陈老师：谁愿意多做题啊？

1月18日
英文论文的摘要，一共也就134个单词，被陈平老师挑出语法错误10处、内容问题5处。真想撞墙。这还是在自己和师兄已经反复修改过多次之后的版本。
还是那句话：不要高估自己的实力。

1月21日
忽然意识到：自己的论文摘要里缺乏亮点，没有把论文最闪亮的地方写出来。如果自己是审稿人，我也会觉得这篇论文很平庸。