心理学研究方法总结.docx
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心理学研究方法总结
心理研究方法期末总结
选题和抽样
一、选题
1、心理学研究的课题来源2、选题标准
实际需要可行的
个人兴趣和经验清楚的
理论需要有价值的
前人的研究和文献资料符合道德的
非系统来源
要求:
会选择研究问题;判断一个选题是否符合选题标准。
二、查阅文献
明确为什么要查阅文献;
明确要查什么;
明确可以从哪些途径去查阅;
明确怎样查阅。
三、抽样
简单随机抽样:
方便抽样:
亦称偶遇取样,在
〔按随机原则直接从整体中抽取一定的方便的时间和地点将所遇的
样本:
抽签法、随机表取样法。
〕人作为研究样本的方法。
分层随机抽样:
也叫比立意抽样:
也叫主观取样、判
率取样、分类取样或分组取样,是按照总体断取样,研究者根据自己的经
已有的某些特征,将总体分成几个不同的部验,主观判断、选取可以代表
分然后在每个层中进行简单随机抽样。
总体的个体作为样本。
聚类抽样:
又称整群取定额抽样:
也成配额取样,是
样或群集取样,是将总体按照某种标准划分按特定的标准将总体中的个体为假设干子群体,每个字群体作为一个取样单分成假设干类或层,然后在各层
位,用随机法从总体中抽取子群体,然后将中取样。
抽中的所有子群中的所有单位合起来作为总
体的样本。
系统抽样:
又称等距取样滚雪球抽样:
先从总体中合
或机械取样是以某种系统规则来选择样本的适的调查对象开始进行调查
方法。
〔取样距离=总体大小/样本大小;取样再通过他们得到更多的调查
比率=样本大小/总体大小〕。
对象。
多段取样:
也称多级取样、分段取样,现将总体按照某一标准分成假设干群,作为取样的第一级单位,然后再按一定的标准将第一级单位分成假设干子群,作为抽样的第二级单位,依次类推,直至从最后一级单位中随机抽取一定数量的样本作为研究所需样本。
一、范型
1、定义:
“范型”的含义是指某一科学家集团(库恩又称之为“科学共同体”)围绕某一学科或专业所具有的理论上或方法上的共同信念。
2、常见的范型
生物学范型:
关心的是心理和行为受受生物因素决定的方面。
心理动力学范型:
引导心理学家在与生俱有的本能和生理驱力中寻找心理和行为的原因,例如剥夺状态、生理唤起、冲突等都给心理和行为提供力量。
行为论范型与研究:
引导心理学家在特定的环境中探寻特定行为模式是如何产生的,认为人类的所有行为都源于学习。
认知论范型:
引导心理学家用信息加工的观点来研究感觉、知觉、注意、表象、学习、记忆、思维和语言等心理过程。
人本论范型:
引导心理学家去探寻人性积极的一面。
3.理论:
是对某个研究领域提供完整、一致的描述并能够对有关的全部事实进行系统解释的一套连贯的标准性陈述。
科学理论是一组命题〔陈述、主张、断言〕的逻辑性组织,这些命题用来定义事件〔概念〕,
描述事件间关系和解释事件的发生过程。
理论在研究中的作用:
〔1〕、能综合现有知识,它为数据的系统化提供框架,理论可被作一种分类系统来帮助实验者组织结果;
〔2〕、能解释已有的事实;
〔3〕、它使得科学家能够在实验研究之前对一些事件做出预测;
〔4〕、产生新的研究。
4.假设的种类:
假设是关于变量之间关系的预测。
分类:
1、从统计中假设检验的角度:
1).备择假设;2).虚无假设;
2、从假设是否认向的角度:
1).定向假设2).非定向假设;
3、从假设是否表述因果关系的角度:
1).实验假设2).非实验假设。
5.科学解释的逻辑:
决定论逻辑:
这种逻辑不相信个体能够完全自己选择和控制自己的行为,认为原因背后还有原因。
通则式:
力求找出能够对某一类现象进行解释的一个或少数几个因素的做法。
〔最少的语句来解释最多的问题〕
6.下操作定义的方法:
方法与程序描述法——通过特定的方法或操作程序来给变量下操作定义的方法;
动态特征描述——通过描述客体或事物所具有的动态特征来给变量下操作定义的一种方法;
静态特征描述法——描述客体或事物所具有的静态特征来给变量下操作定义。
第四章测量
一、心理测量及其层次
心理测量:
根据一定的心理学理论,使用一定的操作程序,对某一个特定分析单位的特定属性用数字对事物加以确定。
层次:
根据测量的水平,可把数据分为称名测量、顺序测量、等距测量和比率测量四种类型。
测量类型
称名测量
顺序测量
等距测量
比率测量
基本特征
类别符号
等级、次序
有相等单位
有相等单位
有绝对零点
运算
=、≠〔归类〕
>、<〔比较〕
+、-
+、-、×、÷
举例
性别、学号、颜色、气质、血型、
态度等级、成绩排名、喜好程度
温度、智商、
成绩
长度、重量、体积
二、效度
1、概念:
效度是指测量的有效性,即一个测验对它所要测量的特质正确测量的程度。
一个测验能否测量出它要测量的东西。
2、内容效度〔定义、评估方法、评价〕
Ø内容效度:
是指项目对欲测的内容或行为范围取样的适当程度。
Ø确定内容效度的方法:
1).专家评定法2).统计法:
复本法、再测法
Ø一个测量要有内容效度必须具备两个条件:
1).要有定义得完好的内容范围;
2).测验项目应是已界定的内容范围的代表性样本。
Ø内容效度应用与评价:
内容效度适合于测验所要测量的内容总体能够明确界定的情况。
内容效度对能力倾向测验和人格测验不是很合适,因为它们要测量的往往是较抽象的特质,其范围难以明确界定,没有明确的内容范围,就无法考证测验项目是否具有代表性。
缺点:
缺乏理想的数量指标,因而阻碍了信息交流和各测验的相互比较。
3、准则效度
Ø准则效度:
是指测验分数与某一外部效标间的一致性程度,即测验结果能够代表或预测效标行为的有效性和准确性程度。
Ø效标:
即效度标准〔ValidityCriterion〕,是指衡量测验有效性的外在标准,通常是指我们所要预测的行为。
〔效标独立于测验的结果,效标反映测验的目的。
〕
Ø准则效标的种类:
根据搜集效标的时间,可以将效标效度分为预测效度和同时效度。
同时效度:
指测验与同时获得的效标行为的一致性程度。
预测效度:
指测验结果对效标行为的预测程度。
Ø评估准则效标的方法:
1).相关法:
相关法是一种最常用的计算效标关联效度的方法,测验分数与效标间的相关系数称为效标系数。
〔注意:
测验分数与效标分数的数据性质不同,计算相关系数的方法不同。
例如,对某个群体进行心理病理方面的人格测验,以是否患精神疾病为效标。
〕
2).区分法:
该方法是看预测源(测验量表)的分数是否可区分由效标测量所定义的团体。
3).命中率法:
当测验用来做取舍的根据时,其有效性的指标就是正确决定的比例,即命中率。
4、结构效度
Ø设想效度:
是指测验分数能够说明某一理论概念或特质的程度。
Ø考察设想效度的宗旨是要答复下面一些问题:
●一个测验测量的是什么心理设想?
●对这个设想测得有多好?
Ø评估设想效度的方法
要决定一个测验的设想效度,一般需要3个基本步骤:
●首先需要建立理论框架,以解释被试在测验上的表现;
●然后,依据理论框架,推导出各种与测验成绩有关的假设;
●最后,以逻辑方法和实证方法检验这些假设。
Ø估计结构效度的方法:
1).测验内的方法:
●测验的内容效度:
内容效度可以作为检验结构效度的一个方面。
●分析被试解答测题时的反应过程:
在施行个别测验时,要求被试出声思考,从而可以分析被试解题时的心理过程,以核实测验是否真正测到了所要测量的心理设想。
●测验题目的内在一致性:
这种方法是以测验的内在一致性系数〔如系数等〕为指标,判断测验测的是单一特质还是多种特质,从而确定测验设想效度的高低。
2).测验间方法:
●相容效度:
计算受测者在新测验上的分数与原有的已知效度较高的同类测验上的分数之间的相关。
●多特质——多方法矩阵:
通过计算与分析多种方法测量多种特质所得到的相关矩阵中两两相关关系之间的大小关系来获取测量设想效度的方法。
✧相同方法相同特质〔信度系数〕
✧相同方法不同特质〔区分效度〕
✧不同方法相同特质〔聚合效度〕
✧不同方法不同特质〔区分效度〕
〔前提:
必須有两种以上的测量方法测量两种以上的特质,其所测量的特质均一样。
〕
5、外表效度:
指测验给人的第一个印象好似测量什么东西,而不是指测验事实上能测量到什么东西。
6、影响效度的因素:
影响内在效度的因素
内在效度又称内部效度,是指研究结果的解释能力和可靠性,即研究结果是否完全归因于自变量的操纵,是否真实地反映了自变量和因变量的关系。
1、偶然事件〔History〕
偶然事件也有人译为“历史”,指研究过程中发生的,没有预料到的,会影响研究结果的因素。
例如,研究者采用问卷调查学生对学校生活的满意程度,但实施调查时正逢学校校庆周,一系列的校庆活动使学校生活变得丰富多彩,因此在答复问卷时就有可能获得偏向满意方向的答案。
这类的事件,研究者应予密切关注。
2、成熟的过程(Maturation)
成熟是指在研究过程中被试生理或心理方面发生的变化。
如,对初一新生进行逻辑思维的测验,然后进行有关的训练,三年后再进行逻辑思维的测验发现学生逻辑思维能力增强了,但是这种增强是来自于逻辑思维能力训练呢?
还是来自学生三年来自身的成熟?
或是逻辑思维能力训练与成熟的共同作用?
3、前测效应(Testing)
前测效应是指有前测的经历会对后测的效果造成影响,有人称之为练习效应或热身效应。
但凡有前后测设计的研究,被试有了前测的经验,会有利于后测的作答。
4、测量工具(Instrumentation)
指测量手段不统一产生的负面效果。
如果用来测量研究结果的工具,在前测与后测中所用的内容、难度都不一样,就难以确定研究结果的最终效果。
5、统计回归(Statisticalregression)
统计回归是指多次测量研究对象时出现的一种倾向,即对一个变量进行测试时,他们的分数出现两极分化,但当再次进行同样的测试时,他们的分数更接近于平均数。
6、被试选择的偏差(Selectionbiases)
当必须采用两组被试进行比较研究,如果这两组被试的能力、特质、条件、背景等因素不相同,那么就会导致测验结果的差异,从而混淆研究的效果。
7、实验样本的流失(Experimentalmortality)
实验样本的流失有的翻译为实验的偶然减员,是指在研究期间有些被试缺席或中途退出,以致前测与后测人数不符,样本失去代表性,而影响统计分析的结论。
8、选择与成熟的交互作用(Interactionsofselectionandmaturation)
研究中最忌讳的是变量的混淆,各种因素互相干扰,互相作用,以至于无法确切解释自变量和因变量之间的关系。
影响外在效度的因素
外在效度(externalvalidity)是指研究结果的代表性或普遍性。
具体说来,就是指研究结果是否可以推广到类似情景中去的程度。
1、取样的偏差
由于抽样范围的限制,样本不具有代表性,无法将研究结果类推到样本以外的人群,从而影响研究的外在效度。
2、被试与实验处理的交互作用
只要研究对象是人,就会具有个别差异。
由于每个人的特质不同,对于实验处理的反应也会不一样。
交互作用就是不同变量之间的影响相互不一致。
3、研究变量与情景的表达不清
外在效度关心的一个问题是:
研究结果会不会因环境的不同而变化,在研究情景中表现出的效果是否会在一般情景中再现,换句话说,就是能否“复制”。
4、重复测验的干扰
重复测验的干扰是指前测对后测的影响或交互作用,前测的内容或程序可能会引起被试的对某些论题或事物的注意和敏感,往往会影响后测的成绩。
5、实验安排的反作用
实验安排的反作用是指由于实验情境的安排,被试知道自己正在被观察或正在接受实验处理而产生的一种实验效应〔霍桑效应〕。
被试往往会投实验者之所好,改变自己原来的常态行为,表现更积极,更努力,提供实验者所期望的行为。
这样往往会对实验效果的推论造成影响。
6、新颖的干扰
由于实验情景是经过特别安排的,其内容、程序、步骤、环境等都可能给被试带来新奇感,由此会激发被试的参与热情,进而促使实验效果的提高。
7、实验者效应
实验者效应指在实验情景中,实验者或主试的行为、外表对被试行为的影响。
实验者或主试的仪表容貌、言语风格、性格特征、行为习惯等,会潜移默化、无意间影响被试的行为表现,这种影响会导致研究结果不能推广到不同实验者的其他同类研究中去。
8、特殊事件的影响
在研究期间可能会发生许多意想不到的事,这些事是事先无法估计到,但是却会影响研究的结果。
如果将这样的研究结果去推论解释一般情况下,无类似特殊事件时,则类推结果就会受到一定的限制。
因为我们无法证明会发生同样的特殊事件。
9、因变量的测量
因变量的测量是研究结果的依据,因此因变量的操作性定义和测量工具成了决定研究结果的关键因素。
通常研究者都会以多种指标来界定因变量,并且在各种相关的测量工具中选择合适的进行测量。
然而,这些指标及测量工具在非研究的一般情景中未必都能被了解或采纳。
因此,研究结果的普遍性就受到限制。
三、信度
1.何谓信度:
指测量的可靠程度。
它表现为测量结果的一贯性、一致性、再现性和稳定性。
2.常用的信度系数〔定义、评估方法、评价〕
Ø重测信度:
反映的是被试在不同时间对同一测量做出反应的稳定性,因此也有研究将其称为稳定系数。
再测法的模式是:
施测适当时距再施测。
计算再测信度必须注意几个问题:
●所测量的特性必须是稳定的。
当然绝对的稳定是不可能的,但应该是比较稳定的。
●遗忘和练习的效果基本上相互抵消。
在做第一次测验时,被试可能会获得某种技巧,但只要间隔时间适度,这种练习的效果会基本上被遗忘掉。
●再测信度要考虑时间间隔的问题。
到底多长合适呢?
●再测法适用于速度测验而不适用于难度测验。
●应注意提高被试者的积极性。
Ø复本信度:
用两个平行〔等值〕的测验对同一组被试施测,得到两组测验分数,求这两组测验分数的相关系数,这就是复本。
复本信度的模式是:
复本A最短时距复本B
复本信度应用时应注意以下几点:
●复本信度的关键在于两个量表必须等值,即必须具有相同的难度、区分度、长度、题型等。
●两次测验的时距应尽可能短促,以便防止知识的积累、练习效应等因素的影响。
●由于量表的两个复份在许多方面近似,所以信度系数有稍稍偏高的倾向。
●被试易出现疲劳、失去积极性等反应,还会出现迁移。
这些称为顺序效应,为了抵消顺序效应,可随机分配一半被试先做复本A再做复本B,另一半被试先做复本B再做复本A,以平衡顺序效应。
●复本法只能减少而不能完全排除练习和记忆的影响。
Ø内部一致性系数
〔1〕分半信度:
分半信度就是将测验题目分成等值的两半,分半求出量表题目的总分,再计算两部分总分的相关系数。
注意:
●当一个测验不宜分成对等的两半时分半信度不宜采用。
●当试卷中存在任选题时,不宜采用分半法。
速度测验也不宜采用分半法。
●如遇到有牵连的项目或一组解决同一问题的项目时,这些项目应放在同一半,否则会高估信度的值。
●将一个测验可以有多个分半信度值。
提供分半信度值时,要说明分半的方法。
3.信度与效度的关系
1)信度为效度的充分而不必要条件
◆信度高效度不一定高,效度高信度一定高。
◆信度是效度的极值。
〔相关系数〕
2)效度受信度的制约
一个测验的效度总是受其信度的制约,总小于信度。
信度和效度的关系就像打靶的成绩一样:
A:
稳定又有效:
高信高效;
B:
稳定但无效:
高信低效;
C:
不稳定也无效:
低信低效。
四、误差
误差:
是在测量中与目的无关的因素所产生的不准确的或不一致的结果。
●随机误差:
由与测量目的无关的偶然因素引起的变化无规律的误差;
●系统误差:
由与测量目的无关的因素引起的恒定的有规律的误差。
第二编具体研究方法篇
一、真实验设计
Ø真实验设计:
能随机选择和安排被试,严格控制无关变量,有效地操纵研究变量的实验。
Ø单因素完全随机实验设计:
指研究者在实验中只操纵一个自变量,并采用随机化的原则把被试分配到自变量不同水平上的一种实验设计。
完全随机什么意思:
随即的选取和分配被试。
常用的设计模式:
〔一〕实验组控制组后测设计
基本模式:
R1XO1
R2--O2
实验组控制组多组后测设计模式
R1X1O1
R2X2O2
R3X3O3
…………………………………………
评价:
优点:
1.采用随机采取和分配被试的方法形成两个或两个以上的等组,从而可以控制选择、被试消亡以及选择和成熟的交互作用等因素对实验结果的影响;
2.由于安排和使用了实验组和控制组,并以两组后测成绩的比较为依据,因此可以控制历史、成熟、仪器的使用等因素对实验结果的干扰;
3.对实验组和控制组不进行前测,可以防止因前侧经验而产生对后侧的练习、熟悉和疲劳效应,从而控制前测对后测的反作用效应。
局限:
只有一个自变量,所以不能分析多个自变量及其交互作用对因变量的影响。
〔二〕实验组控制组前后测设计
基本模式:
R1O1XO2
R2O3--O2
数据分析:
〔1〕对增值分数进行独立样本的T检验,即对每一名被试,用其后测成绩减去前测成绩,分别求出两组增值分数的平均数,对两组增值分数进行显著性检验。
〔2〕单因素的协方差分析,此方法将前测分数作为协变量,对实施实验处理前的组间差异进行控制和调整,以便使得两组的后测成绩能够比较不受前测成绩的影响。
评价:
优点:
〔1〕同前面实验组控制组后测实验设计一样,基本上控制了绝大多数影响内部效度的因素〔2〕该设计使用了前测验,它为检查随机分组是否存在偏差提供了充分的依据。
局限:
〔1〕前后两次观测之间存在时间间隔,会带来外来影响;〔2〕易产生顺序误差。
虽然为检查随机分组的是否存在偏差提供了充分的依据,但可能对后测产生敏感性。
〔三〕所罗门四组设计
1、设计基本模式
RO1X1O2
RO3---O4
RX1O5
R---O6
数据分析:
(1)如果对于前测的影响或者前测和实验处理的交互作用允许忽略不计,可以使用单因素方差分析〔ANOVA〕对四个组的后测平均数进行比较和检验。
(2)如果不能确信是否可以忽略前测效应,可以把前测成绩作为协变量,采用协方差分析〔ANCOVA〕方法同有前测的实验组和控制组进行比较。
采用T检验方法同无前测的实验组和控制组进行比较。
如果单因素的协方差分析和T检验均到达了统计显著水平,则实验处理结果便应肯定。
否则要考虑前测以及前测与实验处理之间交互作用的影响。
(3)采用2*2方差分析的方法来分析实验处理的主效应和前测效应,以及实验处理和前测的交互作用。
Ø多因素实验设计:
是指研究者在同一实验中同时操纵两个以上自变量,并把被试完全随机地分配到各个实验处理的组合中,以观察自变量以及自变量之间交互作用的实验设计中。
●优势:
由于多因素实验设计可以对两个或两个以上自变量之间的交互作用进行分析,因而可以获得比单因素实验更多的信息。
●如何用字母以及数字表示多因素实验设计:
在因素设计中,通常采用英文大写字母表示因素〔自变量〕,用于大写字母相对应的小写字母及下标代表因素〔自变量〕的水平,各因素的不同水平之间的相互结合和相互作用常用〔×〕表示。
例:
在一个二因素实验设计中,A因素有p个水平,B因素有q个水平,一共就有p×q实验处理。
●什么是交互作用、主效应、单纯主效应
交互作用:
一个实验中有两个或两个以上的自变量,当一个自变量的效果在另一个自变量的每一个水平上不一样时,我们就说存在着自变量的交互作用。
主效应:
一个因素的水平之间的平均数差异,称为该因素的主效应。
当研究设计被呈现为一个矩阵,并且第一个因素定义行,第二个因素定义列的时候,行与行之间的平均数差异描述就是第一个因素的主效应,列之间的平均数差异描述的是第二个因素的主效应。
单纯主效应:
是指在因素A的某个水平上,因素B不同水平之间的差异。
Ø单因素和多因素随机区组设计
●什么是区组变量?
区组是根据实验的要求来划分的,对于那些可能影响因变量的变量,但又不是研究者所关注的变量都可以作为区组变量来考虑,以控制其对因变量的影响。
个体差异〔智力、情绪、人格等〕和环境变量〔时间、地点、仪器等〕都可能是需要考虑的区组变量。
●与对应的完全随机实验设计有什么不同?
✧单因素完全随机实验设计:
指研究者在实验中只操纵一个自变量,并采用随机化的原则把被试分配到自变量不同水平上的一种实验设计。
✧单因素随机区组实验设计:
要求把被试分为不同的区组,每个区组接受一个水平的实验处理。
并且假设区组变量和实验变量之间不存在交互作用。
✧多因素实验设计:
是指研究者在同一实验中同时操纵两个以上自变量,并把被试完全随机地分配到各个实验处理的组合中,以观察自变量以及自变量之间交互作用的实验设计。
✧多因素随机区组实验设计:
要求把被试分为不同的区组,每个区组接受两个因素以上的各个水平组合的实验处理。
并假设区组变量和各个实验变量之间不存在交互作用。
●区组设计的前提条件是?
v自变量与区组变量之间没有交互作用。
●区组设计的模式是?
要求是什么?
单因素随机区组设计的基本模型:
R1XO1
OM
R2O2
基本模式:
多因素随机区组设计的基本模式:
3×2随机化区组单因素设计的基本模式
●什么是完全随机区组设计和不完全随机区组设计?
完全随机区组设计:
是将具有某种特征的研究对象划分为同一区组〔block〕,然后将研究因素的每个水平〔处理,treatment〕随机分配给各区组内每个受试对象的一种实验研究方案。
研究的主要目的是估计和评价不同水平的处理效应〔treatmenteffect〕。
不完全随机区组设计:
不完全随机区组设计特指那些每个区组中的被试没有包含所有的自变量处理水平〔实验处理水平〕。
Ø真实验设计的不足
✧人为控制的环境
✧整体复原思想
✧伦理道德的限制…………
Ø心理学研究中“生态效度”运动的兴起
生态心理学是一种伴随着主流心理学的发展而发展的取向,但是它一直处于心理学研究的边缘地带,倍受冷落.随着一批倡导生态心理学的心理学工作者的努力,特别是当主流心理学陷入困境之后,生态心理学由于它自身的优势逐渐受到人们的关注.生态心理学以生态哲学作为新的基础,以交互作用原则为中心原则,以生态效度的实验研究法和自然主义研究法等为主要方法,通过揭示人和环境的交互关系来研究、解释和预测现实生活中的行为和心理现象.与传统主流心理学相比,它更加符合社会生活对心理学研究的迫切需要并且也更加符合人的心理的真实情况.因此,目前,它在心理学的各种分支领域中都有广泛的研究和应用。
二、准实验研究
Ø准实验研究的定义
准实验研究:
是指在无须随机安排被试时,运用原始群体,在较为自然的情况下进行实验处理的研究方法。
Attention:
准实验本质上是一种相关研究。
Ø单组准实验设计〔当不方便对一组被试进行随机分组,又没有恰当的被试组作为对照组时,可以采用单组准实验设计进行课题研究。
〕
●时间序列设计
1、设计基本模式
时间序列设计是对一组被试或个体进行一系列周期性测量,在测量的时间序列中引进实验处理〔X〕,然后观测引进实验处理前后测量结果的变化趋势,从而推断实验处理是否产生效果。
O1O2O3O4XO5O6O7O8
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