研究
四條軸線，一個問題
一個統計或心理計量方法，在什麼條件下能找回它宣稱能找回的結構與效果？當假設不成立時，實質結論會發生什麼事？研究室沿著四條軸線追問這個問題，並把答案轉化為研究設計、樣本數規劃、模型比較與軟體工具。
軟體
讓方法真正可用的工具
umg R 套件
統計模型的統一圖形語法：以同一套節點、邊與 plate 的詞彙，一致地繪製 CFA、SEM、IRT、多層次、混合與貝氏模型，支援 TikZ、ggplot2 與 DiagrammeR 三種輸出。已在 CRAN 發布。
silentema R 套件
生態瞬間評估（EMA）資料中訊息性未回應的動態缺失圖與敏感度分析：宣告未回應機制、檢查哪些估計量仍可復原、檢定被略過的提示是否帶有訊息，並沿自我設限參數描繪估計值的變化。已在 CRAN 發布。
MDLV toolbox MATLAB
類別資料的離散潛在變項模型：潛在類別、潛在轉移與多層次延伸的共同架構與估計工具箱（Yu, 2013, Behavior Research Methods）。
代表著作
精選論文
- Yu, H.-T. (in press). Sampling schemes and the recovery of within-person dynamics in intensive longitudinal data: A two-timescale continuous-time approach. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal.
- Yu, H.-T. (in press). Evaluating statistical methods for single-case designs under serial dependence: Precision, validity, and sensitivity. Psychological Methods. https://doi.org/10.1037/met0000879 · 接受稿 (PDF) · 資料與程式碼 (OSF)
- 游琇婷、游廷碩（2026）。生成式人工智慧與大型語言模型在心理學研究中的方法論意涵：推論條件與推論邊界的再界定。中華心理學刊，68(2)，107–123。doi:10.6129/CJP.202606_68(2).0003
- Park, J., & Yu, H.-T. (2018). Recommendations on the sample sizes for multilevel latent class models. Educational and Psychological Measurement, 78(5), 737–761. doi:10.1177/0013164417719111
- Yu, H.-T., & Park, J. (2014). Simultaneous decision on the number of latent clusters and classes for multilevel latent class models. Multivariate Behavioral Research, 49(3), 232–244. doi:10.1080/00273171.2014.900431
- Yu, H.-T. (2013). Models with discrete latent variables for analysis of categorical data: A framework and a MATLAB MDLV toolbox. Behavior Research Methods, 45(4), 1036–1047. doi:10.3758/s13428-013-0335-0
- Anderson, C. J., & Yu, H.-T. (2007). Log-multiplicative association models as item response models. Psychometrika, 72(1), 5–23. doi:10.1007/s11336-005-1419-2