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例如:
皮尔逊相关的前提假设是,两个变量之间必须呈线性关系(可用一条直线描述),而不是曲线关系。
因此人们可以根据年龄相当准确地预测出词汇回忆量(两者间关系不是直线性的),但皮尔逊相关系数却很低。
相关法优缺:
优:
可以显示变量间的共变关系,可提示研究者注意到各种现象间可能存在的因果关系。
缺:
①相关研究的结果往往取决于其选用的相关研究法的前提条件是否得到了满足②相关研究法无法确定因果关系的方向
改进方法:
①将相关研究建立在观察研究的基础上②利用交叉-滞后法来逼近因果关系
交叉-滞后法
涉及策略:
首先获得随时间变化的若干相关系数,然后依据系数大小和方向,确定因素和结果
潜在的假设:
如果一个变量引起了另一个变量,那么第一个变量与时间滞后的第二个变量之间的相关程度,应该远大于第一个变量和同期的第二个变量之间的相关程度。
即只有经历了一定的时间过程,原因才能导致结果。
(P32例子:
对暴力节目偏好与攻击性的关系研究)
实验设计的基本问题(自变量的定义及自变量水平、因变量的定义及指标确定、变量的操作性定义及意义、额外变量定义及其控制技术)
自变量:
研究者在实验中要操纵和改变,假定会影响被试心理或行为的因素。
自变量水平的确定:
同一因素的不同标准或取值称为水平,又叫实验处理。
自变量的水平可以是性质上的差别,也可以是数量程度上的差别。
自变量至少有两个水平,以便研究者操纵自变量的变化。
如果实验者因特定的目的而选取自变量的几个特定的水平,这时候称之为固定水平。
如果实验者因一般的目的而随机抽取自变量的一些水平,这时候称之为随机水平。
心理学研究中大部分是前者。
即使探讨自变量和因变量一般关系的时候,心理学家也通常采用固定水平的方法。
所以实际上心理学研究中,水平的选取基本上都是由实验者特定选取。
心理学研究中的自变量有些是有质的区别,不同的质就是不同的实验检查点,或称为实验处理。
如:
民族、学习方法。
如果是连续的量的变化,则要求自变量的不同水平值至少为三个,一般三个到五个。
如果两个检查点,则难以断定自变量与因变量之间的关系是线性还是非线性。
因素型实验一般自变量不超过4个水平;
函数型实验要考察线性函数关系,可以取3-5个。
因变量:
被试的某种行为反应的特征,假定它会随自变量的变化而变化。
是自变量变化的结果,需要研究者观察、测定的。
因变量指标的确定:
实验研究探讨自变量不同水平下,因变量观测值之间是否有差异。
因此,和自变量一样,对于某些比较抽象的因变量,也需要进行操作性定义,即用可观察和测量的行为特征来界定因变量。
而因变量的这种操作性的定义也就是因变量的指标。
因变量指标应具有可靠性(信度)、有效性、敏感性。
因变量的指标应该是可靠的,即在不同场合和时间重复测试的条件下,观测值能够比较稳定和一致。
如果同一被试在相同的实验条件下,有时在因变量指标上得分高,有时得分低,那么这个指标就是不可靠的。
所测量的结果与测量的目的必须是相符合的。
如果所选取的指标能够较好的反映该因变量的理论内涵或构想,那么就称该指标是有效的。
这一点是与操作性定义的过程密切相关。
因变量的指标不能太难或太容易,否则就会对自变量的变化不敏感(天花板效应、地板效应)。
变量的操作性定义:
指用可感知、度量的事物、时间、现象和方法对变量或指标作出具体的界定。
也就是说这个概念是根据它怎样被测量的来定义。
一些抽象的概念需要根据特定的研究问题来选择和发展操作性定义。
一个变量或概念的定义是用测定它的程序来说明的,这种定义称为操作定义。
把“刚刚感觉到”定义为“有50%次感觉到”;
把“智力水平”定义为“韦氏成人智力测验的分数”。
操作性定义的意义:
下操作性定义的目的是为了能客观准确地测量变量;
为他人重复验证提供具体的做法;
便于别人和同行之间的学术交流;
避免不必要的歧义和争论。
额外变量:
在相关变量中,实验者用以研究的变量称为自变量,实验者不用于研究的那些相关变量称为额外相关变量,或简称为额外变量。
心理实验中,能够影响因变量的变化,但不是研究者感兴趣的某些因素。
必须使这些因素得到控制和恒定,否则不能清晰的确定自变量和因变量之间的因果关系。
额外变量有时称为控制变量。
额外变量的控制技术:
常用的控制方有以下七种
(1)对来自被试者的额外变量的控制方法
指导语标准化。
主试者的态度规范化。
采用双盲实验,可避免主试者效应和被试者效应。
用随机取样和扩大样本容量,控制被试的个别差异。
用随机化方法分派实验组与控制组,使两组被试的特征尽量相等。
(2)消除法(eliminationmethod),是用特殊手段把额外变量从实验中消除掉,或排除出去,使实验在较为单纯的条件下进行。
(3)恒定法(constantmethod),是使额外变量在实验的过程中保持不变。
(4)平衡法(balancemethod),设置实验组和控制组,使两组的额外变量的效果相等。
(5)抵消法(counterbalancingmethod),是通过综合平衡实验处理的顺序,使额外变量的效果互相抵消的方法。
(6)匹配法(matchingmethod)是使实验组和控制组中的被试特点相等的一种方法。
(7)随机化(randomization),是根据概率理论,随机地选择被试和分派被试。
实验者效应、要求特征、霍桑效应、序列效应的定义及其对实验结果的影响
实验者效应:
指主试在实验中可能以某种方式(如表情、手势、语气等)有意无意地影响被试,使他们的附和实验者的期望。
这种效应往往以颇为微妙的方式起作用。
例如罗森塔尔效应
要求特征:
被试总是以某种动机、态度来对待实验,他们自发地对主试的实验目的产生假设或猜想,然后再以一种自以为满足这一假想的实验目的的方式进行反应,这种现象是要求特征
霍桑效应:
1924年美国芝加哥西部电力公司霍桑工厂的实验。
研究者系统改变照明强度,目的确定工厂的最佳照明条件,借以提高工作效率。
结果不论照明增加还是减弱工人工作效率都提高。
工人觉得是工厂在关心职工,被试的态度成了自变量,从而影响反应变量。
被试因为参加某项研究工作,感到受到重视或关心,从而激发自身的热情和积极性,造成工作效率提高。
这种现象称之为霍桑效应。
序列效应:
给被试施加一系列以固定顺序出现的不同处理,被试的反应将受到时序先后的影响称为序列效应。
对于组内设计,同一组被试接受自变量的不同水平的处理,所以在不同水平之间不存在被试的差异。
但是,由于接受不同水平处理的顺序问题,容易产生疲劳或练习效应。
它们可能与自变量的效应混淆
掌握实验内部效度、外部效度及两者的关系
内在效度:
实验的内部效度是指实验中的自变量与因变量之间的因果关系的明确程度。
自变量与因变量之间的关系是固定的,即客观存在的,但由于研究中有系统误差的存在,自变量与因变量之间固定的明确关系程度变得不明确了,也就是降低了实验研究的内在效度。
外部效度:
实验的外部效度是指实验结果能够普遍推论到样本的总体和其他同类现象中去的程度,即实验结果的普遍代表性和适用性。
两者间的关系:
实验的内部效度和外部效度是相互联系、相互影响的。
提高实验内部效度的措施可能会降低其外部效度,而提高实验外部效度的措施又可能会降低其内部效度。
这两种效度的相对重要性,主要取决于实验的目的和实验的要求。
一般而言,在实验中控制额外变量的程度越大,则对因果关系的测量就越有效。
因此,可以在保证实验内部效度的前题下,采取适当措施以提高外部效度
识记并理解影响实验内部效度的因素
1.生长和成熟
除了自变量外,个体本身的内部历程的改变即个体生长和成熟也是行为变化的重要因素。
特别是在以幼小儿童为被试而又采用单组前测后测实验的情况下,生长和成熟因素的影响就更大。
单组前测后测实验通常是实验处理之前先对被试者的某种行为作一次测量,实验处理后再以同样方法测量一次,两次测量之差即表示实验变量(即自变量)产生的效果。
很明显,这种设计忽略了前后两次测量之间被试者的生长和成熟因素,其实验效果易受生长和成熟因素的混淆,从而降低了内部效度。
解决的主要办法是增设同样条件的控制组进行比较。
2.历史(经历)
历史指在实验的过程中,与实验变量同时发生,并对实验结果产生影响的特定事件。
研究者往往无法判断实验结果是由自变量引起还是特定事件引起的。
传统教学法与创新教学法对学习效果的影响,特定事件可能包括创新教学法受关注,有专家听课,混进有意辅助活动(教材)
长时记忆实验中一些被试被安排了一些与实验内容相似的活动,使遗忘的检测不真实
3.前测的影响
在一般正常情况下,前后两次测量的结果会有一定的差异,后测的分数将比前测的高。
这中间包括练习因素、临场经验、以及对实验目的的敏感程度,从而提高了后测的成绩。
特别是前后两次测量时间较近,这一因素的影响就更显著。
再例如:
教师的提示讲解对应用题解答成绩的影响,也有学生在前测中掌握的技巧与经验起作用。
4.被试者的选择偏性
在对被试者进行分组时,如果没有用随机取样和随机分配的方法,在实验处理之前,他们在各方面并不相等或有偏性,从而造成实验结果的混淆,因果关系就不明确,降低了内部效度。
在选择控制组和实验组的时候,男生一组、女生一组。
5.被试者的缺失
如果是一项长期的实验,要保持原实验被试者的人数不变是相当困难的。
即使开始参加实验的被试者样本是经过随机取样和随机分配的,但由于被试者的中途缺失,常常使缺失后的被试者样本难以代表原来的样本(数量过少或者保留的被试具备独特的特点)。
这就降低了内部效度。
6.实验程序的不一致
在实验过程中,实验仪器、控制方式的不一致,测量程度的变化,实验处理的扩散和交流等都可能混淆实验变量(即自变量)的效果。
控制组使用标准仪器,而实验组使用时仪器出现问题,数据都朝向某一个方向变化。
实验者知道实验目的所产生的“实验者效应”以及被试者知道实验目的或自己正被研究所产生的“霍桑效应”和“安慰剂效应”等都将混淆实验变量(即自变量)的效果,从而降低了内部效度。
7.统计回归
统计回归现象是指在取样时,选取某些特质位于两极端的被试,而这些被试在前后两次测试时出现最高分和最低分的被试其得分向中间回归,即高分组降低分数,低分数组被试提高了分数这一自然回归现象。
理解被试内实验设计与被试间实验设计(含被试内变量与被试间变量)的区别
被试内实验设计:
是重复测量实验设计的一种形式,把随机区组设计进一步发展,即由一个被试(不是一组同质被试)接受所有的自变量水平、或者自变量水平的结合。
每个被试都接受所有自变量水平的处理。
被试间实验设计:
指实验中每个被试只接受一种自变量水平或自变量水平的结合。
每个被试只接受一个自变量水平的处理。
两因素实验设计的几大类型及被试分配、结果分析思路
见李涛老师的PPT6、两因素的实验设计,这个还没搞懂。
。
主效应和交互效应的定义
主效应:
实验中由一个因素的不同水平引起的变异叫因素的主效应。
只取A因素的两个水平的数据来计算方差,得出A因素的主效应
交互效应:
在多因素实验中,当一个因素对因变量的影响在另一个因素的不同水平上有所不同(引起因变量变化的趋势不同)称为交互作用。
情绪调节能力高低、生活压力对心理健康的影响。
⏹当使用方差分析说明两个因素的交互作用显著时,通常需要进一步了解交互作用的含义是什么,而最简单的方法就是画出交互作用图解,作图解时先计算出每个处理水平结合下所得到的平均数,然后根据平均数作图
⏹2.图解一般是检查交互作用的第一步,需要同统计检验结合,以便进一步用数据对交互作用意义作出精确可靠的解释
⏹3.从该实验中,可以看到多因素实验设计的优点:
可以对两个或多个自变量之间的交互作用作用进行考察,获得更丰富的信息(结合数据二),效率高、价值高。
SS总变异=SSA+SSB+SSA*B+SS(单元内)
⏹4.如果每种自变量水平结合处理下安排的被试数目相等,则成为平衡设计;
如果不等,则称为非平衡设计。
两因素随机区组试验设计
在单因素随机区组设计的基础上形成。
只是在两因素的随机区组设计中,我们所考察的自变量变多了,增加了一个自变量。
(一)两因素随机区组实验设计的使用研究条件
1.研究中有两个自变量,每个自变量有两个水平或者多个水平(p≥2,q≥2),实验中含p*q个处理的结合
2.研究中有一个研究者不感兴趣的额外变量,且额外变量与自变量之间没有交互作用,研究者希望分析出该额外变量的变异
(二)设计的基本方法
(1)从总体中随机抽取一部分被试;
(2)将这部分被试在额外变量上进行匹配,形成n个相对同质的小组,这每个小组称为一个区组。
每个区组内被试数应该是P*Q或P*Q的倍数。
所以一般应该找nKPQ(K>
=1)个被试。
(3)将每个区组随机分成P*Q个小组,每个小组随机接受一个自变量水平结合的处理。
三)数据收集和分析
主效应交互效应简单效应多重比较
(四)补充说明
两因素随机区组设计已经比较少见。
因为随着统计分析技术的发展,可以直接将区组变量上升为自变量,进行设计和探讨。
两因素重复实验设计
更好地控制被试个体差异,让每个被试接受一个变量的所有处理水平。
在两因素实验设计中,当有一个因素是重复测量,而另一个是非重复测量,则是混合设计。
当两个因素都是重复测量时,就是被试内设计
–两因素的混合设计
–两因素被试内设计
两因素混合设计
实验设计中既包含非重复测量的因素(被试间因素),又包含重复测量的因素(被试内因素),叫做混合因素设计
混合因素设计是现代心理与教育实验中应用最广泛的一种设计。
虽然对被试变量控制最好的是重复测量设计,但心理与教育研究中,很多情况,研究者不能使用完全被试内设计。
(二)基本方法
首先确定研究中得被试内变量和被试间变量
从总体中随机挑选一些被试,将被试随机分配给被试间变量得各个水平,然后使每个被试接受与被试间变量的某个水平相结合的被试内变量的所有水平。
混合实验设计既有完全随机设计的特点,又有重复测量实验设计的特点。
可以从被试分配图示中比较
以下情况需要使用混合设计
1.当研究中的两个变量有一个是被试变量,如性别、年龄、能力,研究者感兴趣于这个被试变量的不同水平对另一个因素的影响,每个被试不能同时拥有该变量的几个水平
2.当研究中的一个自变量的处理会对被试产生长期效应,如学习效应时,不宜做被试内设计。
3.有时选择混合设计出自对实验可行性的考虑。
如果两因素水平较多,完全随机设计被试多,重复测量又会疲劳和练习效应,混合设计都可以折衷。
两因素被试间设计
(一)研究条件
1.研究中有两个自变量,每个自变量有两个或多个水平,一个有p个水平,另一个有q个水平,实验中含有p*q个处理的结合
2.研究中两个自变量都是被试内变量,每个被试需要接受两个自变量的所有水平
3.而且在被试接受不同水平处理时,前面水平的处理对后面的处理没有特定的,实质性的影响。
简单反应时、选择反应时、辨别反应时及三者的关系;
反应时减数法及研究应用;
心理旋转、开窗实验
简单反应时:
又称为A反应时,给予被试单一刺激,要求被试做单一反应,所得到的反应时就是简单反应时。
选择反应时:
又称为B反应时,指给予被试几种不同的刺激,要求被试对每种刺激选择一种符合要求的反应。
这其中包含了被试对刺激进行辨别和选择反应方式所花费的时间。
辨别反应时:
又称为C反应时,指给予被试几种不同的刺激,要求被试只对其中一个特定的刺激做出反应,对其余的刺激不做反应。
反应时减数法:
减数法的实验逻辑:
如果一个作业包含另一个作业所没有的某个特定的心理过程,且除此以外两者在其他方面均相同,那么这两种反应时的差即为此心理过程所需要的时间;
减数法的应用:
证明心理旋转的存在;
证明短视记忆的视觉编码;
三者关系:
辨别反应时=辨别的时间+简单反应时
选择反应时=简单反应时+辨别的时间+选择的时间
心理旋转:
(又称心理移转),指单凭心理运作(不靠实际操作),将所知觉之对象予以转移,从而获得正确知觉经验的心理历程。
开窗实验:
是由汉密尔顿(Hamilton)和霍客基(Hockey)提出的;
从他们的实验中可以看出字母转换作业的三个加工阶段:
编码阶段(从按键看到第一个字母到出声转换),转换阶段(出声转换所需要的时间)和存储阶段(从前一个字母转换结束到按键看见下一个字母);
理解选择反应时与刺激-反应个数的关系
多辨别一个刺激并多选择一个反应比简单反应时要多出0.07秒,那么再增加一个刺激是否反应时再增加0.07秒呢?
默克尔揭示二者的函数关系:
RT=lgN(RT为反应时,N为辨别刺激的数目)
20世纪50年代心理学家卡克尼,用曲线图显示了选择数目与反应时间的关系,如图
(图)选择数目与反应时的关系
在刺激是同一通道时选择反应时和刺激数目的对数成正比。
反应时实验中的两个因变量及两者关系、速度-准确率权衡现象
反应时实验有两个基本的因变量是速度和准确性。
反应时实验中,反映速度和反应准确性之间存在反向关系。
我们需要在速度和准确性两者之间作出权衡。
我们根据实验要求和实验条件建立一个权衡反应速度与反应准确率的标准来指导反应,这就是速度-准确性权衡(speed-accuracytrade-off,SAT)现象。
内隐态度的定义及其与外显态度的区别
内隐态度:
内隐态度是无法内省识别(或准确识别)的过去经验的痕迹,它中介着对社会上的事物喜欢或不喜欢的情感、认知和反应。
区别:
外显态度是指我们意识到的并易于报告的,而内隐态度是自然而然的、不受控制的、而且往往是无意识的评价。
掌握内隐联想测验的定义、原理及测验程序
内隐联想测验:
是以反应时为指标,通过一种计算机化的分类任务来测验两类词(概念词与属性词)之间的自动化联系的紧密程度,继而对个体的内隐态度等内隐社会认知进行的测量。
原理:
依据唐德斯减数法的原理,反应时的不同阶段对应着不同的加工过程,反应时越长,心理加工过程越复杂。
在社会认知研究中,由于所呈现的刺激多具有复杂的社会意义,其必然引起被试心理的复杂反应,这些刺激可能与内在需要或内隐态度相一致,也可能与之相矛盾,刺激所暗含的社会意义不同,被试的加工过程的复杂程度就会不同,从而反应时的长短也会不同。
相容任务中,概念词和属性词的关系与被试的内隐态度一致或二者联系较紧密,此时辨别任务更多依赖自动化加工,相对容易,因而反应速度快,反应时短;
不相容任务中,概念词和属性词的关系与被试的内隐态度不一致或二者缺乏紧密联系,这往往会导致被试的认知冲突,此时辨别任务更多依赖复杂的意识加工,相对较难,因而反应速度慢,反应时长。
所以,两种联合任务的反应时之差可以作为概念词和属性词的关系与被试的内隐态度相对一致性的指标,即上述的内隐联想测验效应。
测验程序:
1呈现概念词:
让被试对花的名字(如,郁金香)和昆虫的名字(如,蜘蛛)归类并做出一定的反应(看到花的名字按F键,看到昆虫的名字按J键);
2呈现属性词:
让被试对积极的词汇(如,可爱的)和消极的词汇(如,丑陋的)做出反应(积极词汇按F,消极词汇按J);
3联合任务一:
联合呈现概念词和属性词,让被试做出反应(花的名字或积极词汇按F,昆虫的名字和消极词汇按J);
4对联合任务一进行测试;
5让被试对概念词做出相反的判断,交换左右键反映的内容(花的名字按J,昆虫的名字按F);
6联合任务二:
再次联合呈现概念词和属性词,让被试做出反应,与联合任务一内容正好相反(昆虫的名字或积极词汇按F,花的名字或消极词汇按J);
7对联合任务二进行测试。
数据处理:
1只选取两个测试阶段的数据;
2删除联合任务测试中前两次测试的数据;
3将短于300ms的反应时记为300ms,长于3000ms的反应时记为3000ms。
不对错误试验反应时进行任何处理,也不删除任何极端被试的数据;
4对反应时进行自然对数转换;
5求两个测试阶段反应时的均值;
6相容和不相容的联合测试反应时的均值相减即为所求得内隐联想测验效应。
最小变化法测阈限的程序,最小变化法求差别阈限的方法
最小变化法:
又叫极限法、最小可觉差法,是测量阈限的直接方法;
最小变化法的刺激由递减和递增的两个系列组成;
每次呈现刺激后让被试报告他是否有感觉。
刺激的增减应尽可能地小,目的是系统地探求被试由一类反应到另一类反应的转折点,即在多强刺激时,由有感觉变为无感觉,或由无感觉变为有感觉。
每个系列的转折点就是该系列的绝对阈限。
最小变化法测定绝对阈限和差别阈限
用最小变化法测定绝对阈限:
(1)自变量。
用极限法测定绝对阈限,自变量是刺激系列。
刺激系列要按递增或递减系列交替呈现。
递增时,刺激要从阈限以下的某个强度开始;
递减时,刺激系列的起点要大于阈限的某个强度;
一般应选10到20个强度水平。
为了使测定的阈限准确,并使每一刺激系列的阈限能相对稳定,一般递增和递减刺激系列要分别测定50次左右(共100次左右)、刺激应由实验者操纵。
为了避免被试者形成定势,每次呈现刺激的起点不应固定不变,而应随机变化。
(2)因变量。
用极限法测定绝对阈限的反应变量时,要求被试以口头报告方式表示。
当刺激呈现之后,被试感觉到有刺激,就报告“有”,当被试没感觉到有刺激,就报告“无”,其依据是被试的内省,而不是刺激是否呈现。
(3)阈限的确定。
在一个刺激系列中,被试者报告“有”和“无”这两个报告相应的两个刺激强度的中点就是这个系列的阈限。
(4)误差及其控制。
极限法测定绝对阈限产生的误差主要有四种:
习惯误差和期望误差、练习误差和疲劳误差。
消除习惯误差和期望误差采用抵消平衡设计(即ABBA设计,第一次递增(A)第二次递减(B)第三次递减(B)第四次递增(A))。
用最小变化法测定差别阈限:
(1
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