心理学研究方法 课件 (超全的)
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第一章心理学与科学1、科学研究的特征(1)系统的实证主义(2)可证伪性(3)重复性—操作性定义(4)开放性对证伪性的认识:评价某一理论的新证据,必须看在收集该新证据时,是否有可能证实该理论是错的。
操作性定义:操作性定义是根据可观察、可测量、可操作的特征来界定变量含义的方法。
2、以人为被试的研究伦理知情同意保护被试(身体、心理)保障退出自由与保密3、心理学研究方法的发展第二章选题与取样1、研究课题的来源(1)对日常生活的观察(2)实际需要(3)现有的理论(4)技术发展的推动2、选题的原则(p30)(1)课题是可行的(2)课题是清楚的(3)课题是有价值的(4)课题是符合道德的3、取样简单随机取样分层随机取样系统取样聚类取样(1)简单随机抽样完全按随机原则从总体中抽样,总体中每一单位被抽中的概率都相同,又称“纯随机抽样”。
简单随机抽样是其他概率抽样方法的基础,在理论上容易实现,总体规模不大时较适用。
(2)分层抽样(stratified sampling)也称比率取样,是按照总体已有的某些特征,将总体分为几个不同的部分,每个部分称为一层,然后从每一层中随机抽取一个子样本,将子样本合并即得到所需要的总体的样本。
▪等比例分层▪不等比例分层抽样比率:样本容量与总体容量的比值,表示为n/N例如,从容量为2000的总体中抽取容量为300的样本,其抽样比率为300/2000, 即0.15。
对简单随机样本来说,抽样比率等于总体中每个成员被选入样本的概率。
分层抽样的优点:a. 当总体分层明显时,样本结构与总体结构更相似,能提高样本对总体的代表性。
b. 特别适用于既需要对总体参数进行推断,也要对各子总体进行推断的情况。
分层抽样的局限:必须对总体的情况非常了解,否则无法做出正确分层。
(3)等距抽样(系统抽样,systematic sampling)从总体中取一个随机起点,然后每隔K项取一个元素,直到取满需要的样本量为止。
K称为抽样间隔。
等距抽样的优点:易于实施,工作量小;样本在总体中分布均匀,抽样误差小。
等距抽样的缺点:总体中各元素的排列必须是随机、无规律的,否则会得到有偏样本。
(4)整群抽样(聚类抽样,cluster sampling)将总体按照某种标准划分为若干子群体,以每一群体作为一个抽样单位,用随机方法从中抽取若干子群体,合并起来作为样本。
整群抽样的优点:易于取得抽样框,便于组织,节省人力、物力等;整群抽样的缺点:样本分布不均匀,代表性差。
第三章假设与解释1、心理学研究中的主要变量变量:具有操作性定义,可以用量化的方法加以测量并赋予两个或两个以上值的概念(1)刺激变量、机体变量和反应变量Stimulus Variable自然刺激和社会刺激(高温、期待)具体刺激和抽象刺激外部刺激和内部刺激Organism Variable年龄、性别、职业、智力、左/右利手……自我评价高或低、动机、情绪波动……Response Variable速度、准确性、量表得分……(2)自变量、因变量和控制变量Independent Variable研究者直接操纵的变量。
“自”是指被实验者直接操纵,“变量”是指它可以取两个或两个以上的值(水平)。
Dependent Variable实验中记录的信息或实验的结果:Control variable实验中应保持恒定的变量2、假设(1)规范的假设:科学研究中任何一种对某些问题做出尝试性解释的陈述,它必须能被证实或否定;一般不用疑问句。
(2)假设检验的过程提出假设——使概念可操作化——对变量关系做出明确、具体的预设——设计研究、选择研究方法——收集资料——分析资料、判断变量间关系(统计检验)——提出假设(3)确定变量的关系:相关or 因果?(例)❖相关:变量在发展变化的方向与大小方面存在关联正相关负相关零相关❖因果:变量A是变量B的原因,变量B是结果Lazarsfeld(1959),判断因果的三条标准▪变量发生在时间序列上是前因后果▪两个变量之间有实证的相关▪两个变量间的实证相关不因为其他变量的存在而存在相关or 因果?——方向性问题(例子)❖眼动训练仪▪20世纪初,研究者发现眼动型式与阅读能力相关❖阅读能力差的人在阅读文字时眼动无规律→缺乏眼动技巧是阅读困难产生的原因❖低自尊与问题行为/ 高自尊与优秀学业成就▪通过训练提升自尊❖变量A和B,改变A能导致改变B么?▪烤面包机与避孕▪夏天冰棍的销售量与淹死人数第四章测量1、测量的层次(包括)(1)定名测量称名变量:辨别事物或表示事物的类别。
如性别,种族,职业等(2)定序测量表示研究变量之优劣,多少,高低,次序等(3)定距测量等距变量:反映研究变量在数量的差别和间隔距离(4)比率测量是反映变量的比率或比率关系2、信度和效度的关系(P102)(1)信度为效度的必要非充分条件(2)效度受到信度的制约3、研究的内部效度及其影响因素(P96)内部效度:研究中研究变量被精确估计的程度也即研究中自变量和因变量的确定程度。
影响内部效度的因素:1、过去事件2、成熟3、统计回归4、被试的亡失5、被试的特征6、研究工具的使用7、测验8、主试和被试的交互使用9、无关变量的交互作用4、研究的外部效度及其影响因素(P97)外部效度:将研究结果推广到研究外情境的程度也即实验结果的普遍代表性和适用性影响外部效度的因素有:1、实验条件的人为性2、实验处理的多重性3、被试取样的代表性4.测量工具的局限性5、统计回归效应(名词解释)这个我找不到第五章真实验设计实验设计的三个主要思想基础1. 统计检验的基本思想任何实验都是从提出问题和研究假设开始的当研究假设涉及直接可观察的或有限的现象时,假设可直接被证实或证伪。
当研究假设不能通过直接观察,或通过观察总体的所有成员而直接被检验时,需要通过统计推论间接地检验。
研究假设是关于变量之间关系的一般性预测,能够加以检验的事例非常多,要为所有的事例一一取得支持是不可能的。
在实验研究中,往往不直接对研究假说加以证实,而是去检验它的虚无形式(研究的否定形式)。
备择假设1 :抽象思维的学生比形象思维的学生学习效率更高备择假设2 :抽象思维的学生比形象思维的学生学习效率更低虚无假设:抽象思维的学生与形象思维的学生学习效率无差异H0: μ1=μ2H1: μ1≠μ2(μ1>μ2或μ1<μ2)一个实验中,实验假设可能是备择假设1或2,但为了统计检验的目的,实验假设需转化为统计假设(虚无假设)。
检验虚无假设的基本思想:μ1和μ2的较小差别可能是由随机误差产生的,因而不是真正的差别。
如果μ1和μ2的差别较大,且这种差别的出现大于一定概率时,就可以通过推翻虚无假设,而间接接受备择假设。
2. 方差分析的基本思想方差分析(analysis of variance,ANOV A)英国统计学家Ronald Fisher:F检验方差分析的主要功能:T Test vs. ANOV A两组平均数?方差分析可分析因变量的总变异中不同来源的变异,如实验处理引起的变异、被试个体差异带来的变异、实验误差带来的变异。
3. 实验中各种变异的控制⑴使系统变异的效应最大⏹系统变异指因变量的变异中可由研究者操作的实验变量(自变量)解释的那一部分变异。
⏹如何增大系统变异?⏹选取适当的自变量水平,使自变量水平的改变所引起的变异能在因变量中反映出来⏹提高测量的辨别力,选择对自变量的变化敏感的因变量⏹研究课文长度对儿童阅读理解的影响⏹选取课文长度的三个水平500字,550字,600字⏹500,1000,1500⑵控制无关变异⏹无关变异指研究者不感兴趣,但对因变量有影响的变量所引起的变异。
⏹被试内部:年龄、性别、学习、疲劳……⏹外部:实验环境、任务要求……⏹控制无关变异的基本方法⏹随机化⏹消除⏹匹配⏹附加自变量⏹统计控制⑶使误差变异最小⏹误差变异指实验中所有未控制的变异,有两个主要来源:⏹被试差异:个体在智力、态度等方面有很大差异。
⏹测量误差:测量仪器的不可靠性、被试瞬间的情绪状态、被试偶然的注意力涣散等。
⏹实验设计的一个重要功能是增大系统变异,控制无关变异,减小误差变异。
方差分析的F检验实质上计算由自变量引起的变异(系统变异)与误差变异的比率。
因此,尽可能减小误差变异,可使在相同条件下增加F值达到显著性的机会,增加实验的敏感性。
实验设计的分类自变量数目:单因素和多因素实验设计被试所接受的实验处理:被试间、被试内和混合实验设计控制无关变量的方法:完全随机、随机区组和拉丁方设计何种情况下应采用混合实验设计?举例说明1. 单因素和多因素实验设计:⏹单因素实验设计:只有一个自变量,被试接受这个自变量的不同水平的处理⏹多因素实验设计:实验中含有多个自变量,被试接受几个自变量水平的结合的实验处理2. 被试间、被试内和混合实验设计⏹被试间设计: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(缺点?)⏹被试内设计(重复测量):由一个被试接受所有的自变量水平或自变量水平的结合⏹混合设计:一个实验设计中既有被试内自变量,又有被试间自变量,它也是重复测量实验设计的一种形式。
⑴被试间设计的优缺点:⏹优点:⏹随机分配,方法简单;每位被试只作一次处理,可消除某些实验误差(如,疲劳效应)。
⏹缺点:⏹组内变异包括随机误差和被试的个体差异(被试所带来的无关变异是研究中最重要的误差变异源)⑵被试内设计的优缺点:⏹优点:⏹减少了组间差别;所用被试少⏹缺点:⏹每位被试在实验中花费时间多,易产生疲劳;⏹顺序误差;⏹前提是先实施给被试的自变量水平或自变量水平的结合对后实施的自变量或自变量水平的结合没有长期影响。
⑶混合设计的优点:⏹把组内设计和组间设计两种方法综合起来,取长补短⏹“混合设计是重复测量实验设计的复杂形式,是一种最有实用价值的实验设计。
”⏹实验设计发展的一个趋势:Repeated Measures Design以下情况应使用混合设计⏹当研究中的两个变量中有一个是被试变量(性别、年龄、能力等),研究者感兴趣于这个被试变量的不同水平对另一因素的影响。
⏹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),不宜做被试内设计。
⏹实验中各因素的水平数较多,使用完全随机设计则被试量大,使用被试内设计,则可能产生疲劳、练习等效应,此时混合设计可能是一个很好的选择。
⏹一个2×3两因素混合设计中,A因素是被试间变量,有A1、A2两水平,B因素是被试内因素,有B1、B2、B3三个水平3. 完全随机、随机区组和拉丁方设计⑴完全随机实验设计:⏹把被试随机分配给自变量的各个水平,每个被试只接受一个水平的处理⑵随机区组实验设计:⏹随机区组设计:根据被试特点把被试划分为几个区组,再根据实验的变量水平数在每一个区组内划分为若干个小区,同一区组随机接受不同的处理。