心理学研究方法元分析

第14章研究的综合——元分析一、名词解释元分析、发表偏向、Q检验、亚组分析、敏感性分析、研究的质量、标准化均数差答：（1）元分析：是应用特定的设计和统计学方法对以往的研究结果进行整体的和系统的定性与定量分析。

（2）发表偏向：具有统计学显著意义的研究结果(阳性结果)较无显著性意义的结果(阴性结果)或无效的结果被报告和发表的可能性更大的倾向。

（3）Q检验：把数据按照从大到小排序，找出最大值与最小值，并计算可疑出其与相邻值的差值，并将其与最大值与最小值之差做商。

得出Q与题目给出的要求的Q对比，要是大于，则是舍去。

（4）亚组分析：根据不同的研究特征如被试的年龄、职业，将各独立研究分为不同组，然后再分别进行合并分析，比较各组及其与总的合并效应间有无显著性差异。

（5）敏感性分析：分析当条件(变量)发生变化时，结果是否也发生变化，即研究结论的稳定性如何。

（6）研究的质量：指一个研究在设计、实施和分析过程中防止和减少系统误差(偏向)及随机误差的程度。

（7）标准化均数差：SMD，两组估计均数差值除以平均标准差的结果。

二、简答与论述1．什么是桔子与苹果问题，该如何控制?答：桔子与苹果问题：对元分析的最尖锐的批评之一就是认为其不应该将研究对象、结果测量指标、实验设计以及测量方式等不同的各项研究所得的结果结合在一起，因为这就好比将桔子与苹果拿来比较，是很难得出正确结论的。

目前，主要是通过进行异质性检验来缓解这个问题。

2．简述Fisher(P值)法的基本过程与公式。

答：Fisher法分可为两步：（1）如果文献中没有给出确切的p值的话，将各检验统计量如t值、x2值转为P值，注意此处是指具体的确切的P值，不是P>0.05或≤0．05的定性数字。

（2）按以下公式将P值转为x2值，公式中的P i为各独立研究的单侧概率。

在判断时，自由度为参加元分析的文献数(k)的两倍，即df=2k，具体的查表等检验方法与一般的χ2检验相同。

元分析（meta-analysis）：是对已有的同类课题的研究进行综合评价、分析，整合独立研究的成果，以获得普遍性、概括性结论的方法，它是研究评价的重要方法之一。

简要的说是对研究结果的总体分析。

一、元分析的发展和特点1、元分析的发展元分析的英文是meta-analysis，由美国教育心理学家Glass在1976年首次命名。

Meta 是英文中的前缀，为“更加全面或超常规的综合”的意思。

2、元分析的特点（1）元分析是一种全面的评价，是整合研究成果的有效方法。

（2）元分析是定性与定量结合的分析方法。

元分析在定性分析的基础上引入了定量分析方法，它不受研究数量、研究方法、样本容量等因素的限制，可以用于处理分析大量的研究资料。

元分析获得的结论有助于修正描述性定性分析的错误。

（3）元分析寻求普遍性的结论。

元分析通过对大量相同课题的研究的结果的综合分析，对从研究选题到结果分析的研究过程涉及的各种问题和结果进行全面评价，概括出研究结果所反映的共同效应，即普遍性结论。

二、元分析的步骤元分析主要包括四个步骤：文献检索、资料的分类、研究结果的测算和分析与评估。

1、文献检索。

进行元分析，首先要对与所研究的课题相同或相似的有关研究资料进行收集，即文献检索。

所检索的文献的全面性，直接关系到元分析结果的可靠性和准确性。

2、资料的分类。

通过文献检索收集到了全面的研究资料后，就要对其进行分类。

资料的分类实际上是一个定性分析的过程，是测算研究结果的基础。

研究的分类是按照研究的特点，根据不同的标准进行的。

可以根据被试的特征，研究方法和研究设计的类型，研究的信度和效度等进行分类。

研究资料的分类结果一般以编码表的形式呈现，编码有两种方式，即以与研究方法有关的维度进行的“方法编码”和以与研究的内容有关的维度进行的“内容编码”。

3、研究结果的测算。

对研究资料进行了分类和编码后，就要选择适当的方法对研究的结果进行测算。

主要需要测算的两个指标是统计显著性和效应量（即实验处理的效果大小）。

元分析的特点、方法及其应用的现状分析一、本文概述元分析（Meta-analysis）作为一种统计技术，在社会科学、医学、心理学、教育学等多个领域具有广泛的应用。

它通过整合多个独立研究的结果，以定量的方式提供对某一问题或现象的全面、系统的理解。

本文旨在探讨元分析的特点、方法以及其在不同领域的应用现状，以期对元分析的发展和应用提供有益的参考。

具体而言，本文将首先阐述元分析的基本概念、特点及其与传统文献综述的区别；介绍元分析的主要方法和技术，包括数据收集、数据处理、统计分析等步骤；结合实例分析元分析在各个领域的应用现状，并探讨其存在的问题和发展趋势。

通过本文的综述，我们期望能够为研究者提供关于元分析的全面视角，推动其在更多领域的研究实践中得到应用和发展。

二、元分析的特点元分析（Meta-analysis）作为一种综合性的统计分析方法，具有一系列独特的特点，这些特点使得元分析在社会科学、医学、教育学等众多领域的研究中具有广泛的应用价值。

系统性：元分析的特点之一是系统性。

它要求对相关的研究进行全面的搜集和整理，从而确保分析的全面性和准确性。

这种系统性表现在对文献的严格筛选、数据提取和质量控制等方面，确保纳入分析的研究具有可比性和可靠性。

定量合成：元分析通过定量合成的方法，将多个研究结果进行整合，以得出一个综合的结论。

这种方法能够有效地解决单一研究结果的不一致性和局限性问题，提高结论的可靠性和稳定性。

统计效能：元分析采用统计学的原理和方法，对多个研究结果进行统计处理，从而得出一个更为准确和可靠的结论。

通过元分析，可以评估研究结果的效应大小、显著性水平以及不同研究之间的异质性等，为决策提供更加科学的依据。

跨研究比较：元分析还能够进行跨研究的比较和分析，从而揭示不同研究之间的共性和差异。

这种跨研究的比较有助于发现研究的趋势和规律，为未来的研究提供方向和建议。

灵活性：元分析具有一定的灵活性，可以根据研究目的和数据的不同特点选择不同的分析方法和模型。

元分析定量地综合某一领域的各项研究成果，一直是心理科学研究发展的的重要子目标。

虽然早已有研究者尝试对各项在方法、被试、程序、统计方法等诸多方面不同的研究进行分析和综合，但这类分析、综合大多为描述性质，无法给出一个定量的结论。

而元分析则在定性分析的基础上引入了定量分析方法，能够在定量层面上综合各项独立研究的成果，从而形成一个综合结论。

现在，越来越多的研究者已经开始从传统的文字综述方法转向使用元分析这种对研究进行定量综合的方法了。

（一）元分析的基本内容元分析是对已有同类研究结论进行综合评价、分析，整合，以获得普遍性、概括性结论的方法。

元分析的提出离不开对有关成功复制的传统观点的重新审视，正是基于对成功的实验复制的新见解，研究者们才提出了元分析的主要指标——效应度。

1．关于成功复制的观点在心理学研究中，积累研究成果的关键在于对实验的成功复制。

一个科学的心理学实验通常是可以被成功复制的、可被验证的。

什么情况下才能认为是成功地复制了一个研究？关于实验复制的传统观点有两个主要特征：①将显著性水平作为一项研究的概括统计量；②用二分法来判断实验复制的成功与否。

例如，如果两次研究结果都达到或都未达到p＜0.05，就认为复制是成功的；若一次是p＜0.05而另一次是p＞0.05，则认为复制失败。

在这种二元决策中，除了p≤0.05和p＞0.05或一些我们认为可以“拒绝零假设”的重要的显著性水平外，其他水平上的p的差别都不在考虑范围之内。

这种只依据是否达到某一显著性水平来判断实验复制成功与否的方法已受到越来越多研究者的批评。

现在，人们对“成功的实验复制”有了新的认识，该观点的两个主要特征为：①认为一项研究最重要的概括统计量是效应度而非显著性水平；②以连续的方式（如置信区间）来评估一个实验复制成功与否。

例如，并不说两个研究是否成功或不成功地复制了对方，而是用从这两个研究中得出的效应度的差异程度来反映复制成败的程度。

这与传统观点中对研究结果的含义的理解是不同的，元分析中的效应度等概念正是建立在这种对研究结果的理解基础之上。

简述教育心理学的研究方法教育心理学是一个多学科交叉的领域，涉及到认知、情感和行为等多个方面。

在研究教育心理学时，研究者通常采用各种研究方法来收集、分析和解释数据，以便得出有价值的结论和推论。

下面将介绍常用的教育心理学研究方法。

1.实验研究方法：实验研究方法是教育心理学中最常用的研究方法之一、研究者通过系统地控制和操作自变量来观察其对因变量的影响。

实验方法可以用于检验因果关系，并可以排除外部干扰因素的影响。

例如，研究者可以设计一个实验来研究不同学习策略对学习成绩的影响，他们可以随机将参与者分成几组，每组采用不同的学习策略，然后比较各组的学习成绩，从而得出不同学习策略对学习成绩的影响。

2.观察研究方法：观察研究方法是通过观察参与者在自然环境中的行为来研究教育心理学问题。

观察可以是系统的、计划的，也可以是非系统的、自由的。

观察方法可以提供详细的描述和理解参与者在特定情境中的行为和互动。

例如，研究者可以观察学生在课堂上的参与程度和互动方式，以了解他们的学习态度和行为。

3.问卷调查方法：问卷调查方法是通过发放问卷来收集参与者的意见、观点和信息。

问卷可以包括开放式问题和封闭式问题，参与者根据问题的要求提供自己的答案。

问卷调查方法可以快速收集大量数据，在研究中广泛使用。

例如，研究者可以设计一份问卷来调查学生对教学方法的偏好和对课堂氛围的满意度。

4.访谈研究方法：访谈研究方法是通过与参与者面对面进行交流，深入了解他们的观点、看法和经验。

访谈可以是结构化的，也可以是非结构化的。

结构化访谈使用相同的问题，以便比较和分析参与者的回答。

非结构化访谈则更具灵活性，研究者可以根据参与者的回答进行追问和探究。

访谈方法可以提供有关参与者个体经历和观点的深度理解。

例如，研究者可以进行个别访谈，了解学生对特定学习策略的看法和体验。

5.实地观察方法：实地观察方法是研究者亲自进入研究场所，并进行实地观察和参与。

研究者可以观察和记录学生在教室、实验室或其他学习环境中的行为和互动。

元分析在心理与教育学中的应用作者：***来源：《求知导刊》2019年第09期摘要：元分析（Meta-analysis，简称MA）是指以综合已有的研究为目的，对单个研究结果进行合并的统计学分析方法。

元分析的一般步骤包括以下几个方面：文献搜集与编码、合并效应量、异质性分析、稳定性分析等。

效应量的合并是元分析的核心步骤，心理与教育学研究中的元分析常用的效应量是d和r。

相对于传统文献综述方法，元分析更为精确、客观和深入。

当然，元分析也有其缺陷，元分析中文献的搜集耗时耗力，其研究质量常常受限于原始研究的质量。

尽管如此，元分析作为一种量化的文献综述方法，它比传统综述更为科学，因此值得心理与教育学领域的研究者大力推广与应用。

关键词：元分析;效应量;异质性分析;发表偏倚一、元分析简介如果把心理与教育学的某个研究领域已有的研究当作一个总体，那么每个独立的研究结果可以看作是总体的一个样本。

因为受到时间、地点、被试、方法、样本量等各个方面因素的影响，每个研究的结果在反映总体真实情况的时候总是或多或少存在一定的偏差，因此各个研究就有可能存在一定的差异，有时会出现不一致甚至相反的结果。

出现结果不一致，特别是结论相反的情况，如果单独去看个别研究时便会产生疑惑，不知道那种结果更为可信，传统的质性文献综述无法解決该类问题，但元分析可以解决这类问题。

所谓元分析是指以综合已有的研究为目的，对单个研究结果进行合并的统计学分析方法[1]，即把以往的研究结果通过量化的方式合并，以此作为总体真实情况的估计。

自美国教育学家Glass于1976年首次提出元分析这一概念以来，国外有关元分析方法的理论和实践研究不断增加，在心理与教育学领域出现了一大批有价值的研究。

相比较而言，元分析在中国心理与教育学领域的研究却相对较晚。

尽管早在1997年国内就已经有心理学领域的学者预测，在不远的将来，元分析方法也会在我国得到广泛的应用[2]，但时至今日，元分析在教育学和心理学领域的理论和实践研究的数量仍显单薄，研究的质量仍有待提升。

心理研究中统计方法应用的元分析以《心理学报心理科学》统计方法应用为例一、概述心理学作为一门研究人类心理现象和行为的科学，在社会和科学研究领域中具有重要意义。

随着统计方法的不断发展，其在心理学研究中的应用也日益广泛。

本文将以《心理学报》和《心理科学》为例，进行心理研究中统计方法应用的元分析。

《心理学报》和《心理科学》是我国心理学领域的核心期刊，刊登了大量关于认知、情感、社会、发展、生理心理学等方面的研究论文。

这些论文涉及的统计方法多种多样，包括描述性统计、推论性统计、方差分析、回归分析、元分析等。

本文将重点介绍元分析方法在心理研究中的应用。

元分析是一种对已有研究进行综合和系统分析的方法，其基本原理是将多个独立研究的结果进行合并，以获得总体效应或规律的估计。

在心理研究中，元分析可以实现对研究结果的系统评价和比较，有助于提高研究的可靠性和准确性。

本文将通过调查和分析《心理学报》和《心理科学》中应用了统计方法的论文，了解哪些统计方法得到最多的应用，并发现应用中存在的一些问题，从而对这些问题进行评述。

最终目的是使心理学研究者在心理研究中能更好地应用统计方法分析问题，解决问题。

1. 研究背景：介绍心理研究中统计方法的重要性和应用情况。

在心理学领域，统计方法的应用具有举足轻重的地位。

随着科技的进步和研究方法的不断更新，统计方法已经成为心理研究不可或缺的工具。

统计方法不仅有助于研究者从大量的数据中提取出有意义的信息，还能帮助研究者评估研究的可靠性、有效性和一般性。

在心理学报和心理科学等权威期刊中，统计方法的应用更是屡见不鲜，成为推动心理学研究发展的重要力量。

具体而言，统计方法在心理研究中的应用主要体现在以下几个方面：一是数据描述，通过统计指标如平均数、标准差、频数等，对研究数据进行基本描述，为后续的数据分析奠定基础二是数据推断，通过抽样分布、参数估计、假设检验等统计方法，从样本数据推断总体数据的特征，揭示心理现象的本质和规律三是模型构建和验证，利用多元回归、路径分析、结构方程模型等高级统计方法，构建和验证心理现象的理论模型，揭示心理变量之间的复杂关系。