心理学研究方法元分析
黄希庭《心理学研究方法》课后习题(研究的综合——元分析)【圣才出品】
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
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)。
《心理学研究方法》课程中的思政元素科学精神与创新思维的培养
科学精神的体现
实验法中的控制变量和因果关系的探 讨体现了科学精神中的严谨性、实证 性和创新性。研究者需要具备严谨的 实验设计和操作技能,确保实验结果 的准确性和可重复性;同时需要具备 实证精神,以数据为依据进行推断和 解释;最后需要具备创新思维,不断 探索新的实验方法和手段,推动心理 学研究的进步和发展。
06
总结与展望
思政元素在心理学研究方法中的意义与价值
培养学生的社会责任感和使命感
通过思政元素的融入,引导学生关注社会现实,理解心理学研究在解决社会问题中的重要作用,从而培养学生的社会 责任感和使命感。
塑造学生的正确价值观和道德观
思政元素的引入有助于引导学生树立正确的价值观和道德观,遵守学术规范和职业道德,成为具有高尚品质的心理学 研究者。
培养学生实事求是的科研态度 ,要求其从实际出发,以客观 事实为依据。
引导学生树立公正的学术观念 ,不偏袒、不徇私,坚持学术 研究的公正性。
尊重规律、按科学办事的思维方式
教育学生尊重自然规 律和社会发展规律, 以此为基础进行科学 研究。
培养学生运用科学思 维解决问题的能力, 提高其分析和解决问 题的水平。
培养学生的批判性思维
通过案例分析和讨论,引导学生审视 和评估不同理论和方法的优缺点,培 养他们的批判性思维。
突破常规、探索未知的创新能力
鼓励学生尝试新方法
01
鼓励学生在研究中尝试新的方法和技术,如使用新的数据分析
工具或实验设计。
培养学生的实验精神
02
通过实验设计和实施,让学生体验科学研究的探索性和不确定
调查法中的数据分析与结论的客观性
数据分析的客观性
结论的客观性
在调查法中,数据分析是得出研究结 论的关键环节。数据分析需要遵循客 观、中立的原则,确保数据的真实性 和可靠性。研究者需要采用合适的统 计方法和工具对数据进行处理和分析 ,避免主观因素对数据分析结果的影 响。
元分析的特点、方法及其应用的现状分析
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。
《心理学研究方法》课程中的思政元素:科学精神与创新思维的培养
实践教学:组织 学生参与具有思 政元素的心理学 研究方法实践项 目,提高学生的 实践能力和思政 素质
0 4
案例一:认知心理学中的思政元 素
案例二:社会心理学中的思政元 素
案例三:发展心理学中的思政元 素
案例四:心理测量学中的思政元 素
设计目的:培养学生的实践能力和创新思维 实践内容:包括实验设计、数据分析、报告撰写等 实践方式:分组合作、自主探究、案例分析等 实践评价:注重过程评价,鼓励学生积极参与和思考
创新思维在实践应 用中的应用:将心 理学研究成果应用 于实际生活,解决 实际问题。
科学精神的培养:通过思 政元素,引导学生树立科 学精神,勇于探索和创新。
创新思维的培养:通过思 政元素,引导学生培养创 新思维,敢于挑战传统观
念,勇于创新。
实践能力的培养:通过思 政元素,引导学生将理论 知识与实践相结合,提高
创新思维:心理学 研究方法需要不断 创新,以适应不断 发展的社会和个体 需求。
社会责任:心理学 研究方法需要关注 社会问题,为社会 发展提供科学依据 。
价值观引导:心理 学研究方法需要引 导学生树立正确的 价值观,促进个人 和社会的和谐发展 。
添加 标题
实事求是:尊重事实,追求真理
添加 标题
创新进取:勇于探索,敢于创新
实践能力。
团队合作能力的培养:通 过思政元素,引导学生学 会团队合作,共同解决问 题,提高团队协作能力。
科学精神:心理学研究 需要严谨的态度和科学 的方法,思政元素可以 培养学生的科学精神。
社会责任感:心理学 研究需要关注社会问 题,思政元素可以培 养学生的社会责任感。
创新思维:心理学研 究需要创新思维,思 政元素可以培养学生
(一)元分析的基本内容
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
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
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。
心理学研究方法-元分析
Glass(1976):以综合已有的发现为目的,对单个研究结果进行综合的统计学分析方法。
Ellenberg(1988):对具有共同研究目的相互独立的多个研究结果给予定量分析、合并分析,剖析研究间差异特征,综合评价研究结果。
Sacks(1987):对以往的研究结果进行统计学的合并和严谨的系统综述方法。
效应量大小与实际意义
(百分比)
发作
未发作
总计
阿斯匹林 安 慰 剂
0.94 1.71
99.06 98.29
100 100
总计
1.33
98.67
100
显著性 = 效应量×研究规模
*
原因量(cause size):
反映研究中实施自变量的力度或难易程度。
教改实验一月 vs. 教改实验三年
服药一天 vs. 服药一年
2
分别计算每个样本的均数,标准差和标准误。
3
以样本的均数为横坐标,以样本量为纵坐标作散点图
从均数为1.5,标准差为0.7的正态总体的140次随机抽样结果
用这140个样本的信息来估计总体的均数和标准差,=1.501,=0.699。这样做的结果是提高了估计的精度。
用方差分析的方法对不同的样本所对应的总体均数是否相等进行检验,方差分析的结果为F=0.862,P=0.878。
效应量(effect size):
反映实验处理效应或变量间相关程度的大小。
均值差异的效应量:
以控制组的标准差或联合标准差为单位表示实验组和控制组之间的差异。
(原始数据)
发作
未发作
总计
阿斯匹林 安 慰 剂
104 189
10933 10845
11037 11034
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
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。
元分析法研究
元分析方法的几个基本问题【内容提要】元分析是在传统的文献综述的基础上发展起来的一种新的将定性分析与定量分此,有必要在社会科学领域加大对元分析方法的介绍、讨论和应用。
【摘要题】方法【关键词】元分析/文献综述/研究方法【正文】元分析是一种新的将定性分析与定量分析相结合的文献综合方法,自从美国教育心理学家Glass在1976年首次命名以来,已经在国外的社会科学研究中广泛应用,大量介绍元分析方法的书籍出版,一些应用软件也相继问世,但在我国的社会科学研究中却很少见到这样的研究,不少学者甚至还不了解元分析究竟是什么,因此很有必要对元分析的方法进行介绍和讨论。
本文讨论元分析的涵义、目的与意义、局限以及历史,以期能够对元分析方法在我国社会科学研究中的引入、讨论和应用起到抛砖引玉的作用。
一、元分析的涵义元分析的英文是meta-analysis , Meta是英文中的前缀,有更加全面或超常规的综合的意思。
国内将其译为元分析、荟萃分析、整合分析、汇总分析、二次分析、集成分析、再分析、汇后分析等,还有许多学者直接使用Meta分析。
它还有许多同义词,如总观评述(overview )、定量评论(quantitative review )、定量综合(quantitative synthesis )、资料汇总(data pooling )、资料综合(data synthesis )等。
Glass对元分析的定义是:以综合已有的发现为目的,对单个研究结果进行综合的统计学分析方法。
[1]之后的许多统计学家也作了类似定义,即把元分析仅看作是对以往研究结果进行定量合并的统计分析方法。
因此,Milos把前阶段的元分析称作典型或定量元分析(classic meta-a nalysis or qua ntitative meta-analysis ) [2]。
随着元分析方法应用范围的扩大和自身的发展,学者们认识到元分析中应该既有定量分析也有定性分析,因此不再将元分析简单看作一种统计分析,而是作为综合多个同类研究的结果,对研究效应进行定量合并的分析研究过程和系统方法,如Elle nberg将其定义为:对具有共同研究目的相互独立的多个研究结果给予定量分析,合并分析,剖析研究差异特征,综合评价研究结果。
元分析在心理与教育学中的应用
元分析在心理与教育学中的应用【摘要】元分析是一种对多项研究结果进行统计综合和总结的方法,在心理与教育学领域得到广泛应用。
本文从引言、正文和结论三个部分探讨了元分析在心理与教育学中的应用。
在介绍了元分析的定义、作用和在心理与教育学中应用的重要性。
正文部分详细阐述了元分析在心理学和教育学领域的具体应用,以及其优势、对研究和实践的影响以及面临的挑战。
结论部分总结了元分析在心理与教育学中的价值,探讨了未来发展的方向,强调了其重要性和必要性。
元分析的应用可以帮助研究者更全面地理解和评价心理与教育学领域的研究结果,为实践和政策制定提供科学依据。
【关键词】元分析, 心理学, 教育学, 应用, 优势, 影响, 挑战, 价值, 发展, 总结1. 引言1.1 什么是元分析在心理与教育学中的应用元分析是一种统计学方法,它通过整合和分析大量研究数据,以得出更精确的结论和推断。
在心理与教育学领域,元分析被广泛应用于整合和综合各种研究结果,以解决复杂的问题和促进学科的发展。
在心理学中,研究者经常面临着大量研究结果的不一致性和争议性。
通过进行元分析,可以对这些研究进行系统的整合和分析,从而找出潜在的问题和差异,进一步提炼出更可靠和普遍适用的结论。
元分析可以帮助心理学领域更好地理解各种现象和规律,为实践提供科学依据。
在教育学领域,元分析同样具有重要作用。
教育研究往往涉及到大量的研究和实验,通过元分析可以对这些研究进行综合和比较,找出影响学习效果的关键因素和策略。
通过元分析,教育学家可以更好地指导教学实践,制定更有效的教育政策。
元分析在心理与教育学中的应用为学科研究和实践提供了强大的工具和方法,可以帮助研究者更好地理解问题、做出决策,并推动领域的进步和发展。
1.2 元分析的作用元分析在心理与教育学中的应用是一种重要的研究方法,它通过综合多个独立研究的结果,对特定问题进行统计分析和综合总结,从而提供更具说服力和一般性的结论。
元分析的作用主要体现在以下几个方面:1. 综合研究结果:元分析能够系统地整合大量独立研究的数据和结论,从而揭示出潜在的模式和规律。
心理学实验设计与分析方法研究
心理学实验设计与分析方法研究随着社会的发展和人们生活水平的提高,越来越多的人开始关注心理健康问题,尤其是在疫情期间,心理健康问题受到了更多的关注。
而在心理学研究中,实验设计和分析方法则是非常重要的一部分。
本文将介绍心理学实验设计与分析方法的相关知识和技巧。
一、实验设计1. 实验类型心理学实验主要分为实验室实验和野外实验两种类型。
实验室实验通常是在实验室环境中进行的,可以更好地控制变量,确保实验结果的准确性。
而野外实验则是在自然情境中展开,更能反映出真实的情况,但也难以控制变量。
2. 实验设计中的变量在实验设计中,变量是非常重要的。
变量可以分为自变量和因变量。
自变量是被实验者控制的,因变量则是被研究者所观察的。
例如,在研究失眠与焦虑之间的关系时,失眠就是自变量,焦虑则是因变量。
而在设计实验时,还需要考虑到控制变量的数量,以确保实验结果可靠性。
3. 实验的伦理问题在进行任何实验之前,需要遵守伦理规范。
研究应该首先考虑伦理问题,以确保参与者的权利得到保护。
在实验过程中,需要尊重参与者的自愿权和隐私权,并避免任何可能导致身体或精神损害的行为。
二、分析方法1. 统计学分析在心理学研究中,统计学方法被广泛应用。
例如,用假设检验方法分析实验数据,可以帮助研究者判断实验结果是否具有统计学显著性。
同时,还可以用方差分析、线性回归等方法进行数据分析,以评估不同因素对实验结果的因果关系。
2. 因素分析因素分析是一种常用的多元分析方法,可以帮助研究者理解数据背后的因素结构。
在实验中,如果涉及到多个自变量和因变量,因素分析就可以用来探索这些变量之间的关系,并从中挖掘出更有意义的因素来进行深入研究。
3. 质性研究方法质性研究方法也是心理学研究中的一种重要方法。
与统计学方法相比,质性研究更注重对参与者的观察和访谈,可以更准确地反映出参与者的真实经验和感受。
在有些实验中,质性研究方法可以作为补充来解释量化数据。
三、实验设计和分析的技巧1. 设计良好的实验方案为了确保实验结果的准确性和可靠性,需要设计一个充分考虑到实验条件、变量、参与者等因素的实验方案。
元分析方法简述.doc
元分析方法简述摘要:本文介绍了元分析方法的概念、特点及其基本过程,对元分析的使用方法做了一个简要的概述,并且对元分析的优缺点进行了评价,同时探讨了元分析方法对未来研究的启示。
关键词:元分析;效应量 1.元分析方法的一般问题长久以来,心理学学科使用“提出问题―做出假设―进行实验―验证假设―回答问题”这一思路对需要研究的问题进行探讨。
然而,不同的被试、不同的实验程序和统计方法可能使研究者们对同一问题得出不同的结果,因此,研究者们对同样问题的解释通常存在争论。
如果一些观点获得的研究支持少于另外一些,即论据不够充分,那么它自然会得到较少的认同。
然而,在科学研究日益繁多的今天,如何全面地探寻到对一个问题的多种解释,并且得到最可靠、最合理的答案,是一个亟需解决的问题。
而“元分析”方法,恰巧可以为这样的要求提供支持。
对于“元分析”这一概念,研究者们给出了从各个角度出发的界定。
目前普遍以Glass于1976年提出的定义为主:元分析是以综合已有的发现为目的,对单个研究结果进行综合的统计学分析方法。
也称为“典型或定量元分析”。
而Ellenberg认为,元分析是对具有共同研究目的相互独立的多个研究结果给予定量分析、合并分析,剖析研究间差异特征,综合评价研究结果。
Sacks则将元分析定义为“对以往的研究结果进行统计学的合并和严谨的系统综述方法”。
从以上三条定义中不难看出,元分析方法是一种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。
Glass认为资料分析应该划分为三个水平。
首先是初始分析(Primary analysis),是对单个研究资料的最初分析,通常是统计方法的直接应用;其次是二次分析(Secondary analysis),是对初始问题的再研究或用“旧资料”回答新问题而对资料进行的再分析;最后一种即元分析,是对大量分析结果(分别来自各个单独的研究,即初始分析和二次分析的研究结果)“综合”或“整合”式的资料统计分析,有助于弥补单项研究的不足。
心理学研究方法元分析
*
Glass1976:以综合已有的发现为目的对单个研究结果进行综合的统计学分析方法 Ellenberg1988:对具有共同研究目的相互独立的多个研究结果给予定量分析、合并分析剖析研究间差异特征综合评价研究结果 Sacks1987:对以往的研究结果进行统计学的合并和严谨的系统综述方法
*
元分析就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它是回顾性的是对传统综述的一种改进是概括以往研究结果的一种方法包括大量的方法和技术具有全面、系统和定量的特点可以用以对以前的具有不同研究设计的和不同时期收集到的资料进行整合
*
元分析具有以下作用: ①解决研究结果的矛盾定量估计研究效应的平均水平为进一步的研究和做出决策提供全面的文献总结 ②提高统计分析的功效 ③揭示和分析多个同类研究的分歧
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④为确定新的研究问题和对新实验的设计提供帮助 ⑤具有处理大量文献的能力不受研究数目的限制 ⑥节省研究费用 ⑦研究发表偏向publication bias等问题
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三、对文献进行编码并根据纳入标准选出符合要求的纳入文献 确定纳入标准和排除标准 根据纳入标准和排除标准筛选收集的原始文献 确定原始文献质量的评价标准 两个人分别完成筛选和质量评价
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四、纳入研究的质量评价 内部效度: 其研究方法是否合理 统计分析是否正确 结论是否可靠 研究结果是否支持作者的结论等
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一般研究以单个被试为最小的分析单位;元分析以单个研究为分析单位 从研究中能够获取何种分析数据
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在用样本信息推断总体参数时是存在抽样误差的并且抽样误差的大小与样本量的大小有关 统计学用抽样分布的理论来描述样本统计量的变化规律
元分析所依据的统计学思想
元分析
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• 元分析的实质:二次抽样
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综合大量的定量研究必须要有可比的、标准的 指标------ “效应值”(effect size)是元分析中的 一个核心概念,是为了使单个研究的结果具有 可比性及取平均, 采用效应值来将研究结果标 准化,它反映单个研究的效应大小。 Pearson correlation (两个变量) Standardized mean difference (群组间) Odds ratio (二分变量)
元分析流程
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(1) 提出研究问题或假设 (2)收集与研究问题相关的文献,为了避免发表 偏差,需要通过各种途径来最大可能地收集已发 表的和未发表的文献(包括期刊论文、会议论文、 摘要、学位论文、研究报告等等),并制定文献 纳入的标准, 对纳入的文献进行质量评价。 (3) 编码: 从符合要求的文献中摘录用于元分析 的数据信息,可以设计专用表格记录,一般包括 基本信息、研究方法、测定结果、出版物类型等 内容。
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Meta-Analysis 元分析
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这个术语是由Glass于1976年首次提出的,广泛 用于在心理学、医学、教育学等应用的比较多, 近几年才逐渐的应用在管理学和经济学的研究 中。元分析的技术发展的比较快,现在论文中 引用的技术大都是Schmidt 和 Hunter 2004年概 况总结的技术。原因是他们的方法技术较其他 的元分析的框架产生的结果偏差教小。 综合/整合分析、荟萃分析、再分析、超分析、 二次/度分析等。 元分析是一种定量的综合分析方法/技术。
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(4) 综合分析和解释。选择合适的效应值并将单个研 究的效应值进行标准化及合并,得到总平均效应值 及置信区间,它表明影响的强度和大小,讨论异质 性的来源及其对效应合并值的影响。如果一些因素 对纳入研究的结果有较大影响,则应考虑做亚组分 析,进一步了解不同条件下的元分析结果,使研究 结果更具针对性。 (5)补充分析:发表偏差
心理学基本概念系列文库:元分析
心理学基本概念系列——元分析形而上是人类区别于动物的重要文明之一,情志,即现在所说的心理学,在人类医学有重要地位。
本文提供对心理学基本概念“元分析”的解读,以供大家了解。
元分析统计分析的一种。
对大量同类问题的研究成果进行定量性综合的统计分析方法。
美国学者格拉斯1976年提出。
他将资料分析划分为三个水平:(1)初始分析。
是对单个研究资料的最初分析,通常是统计方法的直接应用。
(2)二次分析。
是对初始问题的再研究或用“旧资料”回答新问题而对资料进行的再分析。
(3)元分析。
是对大量分析结果(它们来自各个单独的研究,即初始分析和二次分析的研究结果)“综合”或“整合”式的资料统计分析。
这种针对同一课题的“单项研究”结果需要作出“综述”或“概括”,有利于弥补单向研究的不足。
如,单项研究得到的往往是特定条件下、局部的认识,其可重复性较差,结果稳定性不高,可推广性也不高。
大多数探索原因的经验研究难以得到一般认识。
而对单项研究的进一步整合式分析(即对单项研究成果的整合研究),有利于提炼和深化知识,使认识一般化。
在某种程度上,元分析是一种针对某一研究问题的定量性文献综述。
费尔德曼早在1971年首先意识到,应将“文献综述”作为一种研究工作看待,“系统地回顾和整合……一个领域中的文献,对这种工作本身的性质应视其为一种研究工作”。
他提出,应将其他人员的研究工作视为综述者的原始数据。
他还提出将“综合”划分为四个部分:(1)收集已有研究;(2)发展或产生一个系统的程式,用于对材料进行分类和编码:(3)整合所有的研究成果;(4)写出研究报告。
但他未将此过程范式化。
泰夫加1974年认为,在社会科学文献中,许多被信以为真、不相容的传统综述过程,都未能考虑到研究结果的或然性,而科学的研究综述要面对的一个主要障碍是各个研究之间并非独立的。
杰克逊1980年给出一个包含四个任务的研究“综述”模式。
库柏1982年进一步提出一个包含五个步骤的研究综述模式。
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三、元分析的目的和意义
传统文献综述存在的一些问题: ①以定性分析或描述为主,难以给出一个定量的结论 。当所涉及的实验数量不断增加时,得出错误结论的 机率也随之增加。 ②如果有关研究的数量众多如有500个,那么要从这么 多的研究结果中得出一个一般性的结论已超出了个人 的能力。
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一般研究以单个被试为最小的分析单位;元分 析以单个研究为分析单位。
从研究中能够获取何种分析数据?
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元分析所依据的统计学思想
在用样本信息推断总体参数时,是存在抽样误差 的,并且抽样误差的大小与样本量的大小有关。
统计学用抽样分布的理论来描述样本统计量的变 化规律。
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三、对文献进行编码,并根据纳入标准,选出 符合要求的纳入文献
确定纳入标准和排除标准 根据纳入标准和排除标准筛选收集的原始文献 确定原始文献质量的评价标准 两个人分别完成筛选和质量评价
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四、纳入研究的质量评价
内部效度: 其研究方法是否合理, 统计分析是否正确, 结论是否可靠, 研究结果是否支持作者的结论等。
2.检验纳入研究的异质性
Q=
=
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3.根据异质性检验结果选择统计模型,进行统计分 析,得到效应合并值的点估计和区间估计值。
=
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如何判断效应合并值的大小:
Cohen(1977)提出了一个对效应量大小的经验 解释,即0.2是“小”效应,0.5是“中”效应,0.8是“大 ”效应。
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实际情况
不同作者所使用的设计方案会有一定的差别;选择 的实验对象有所不同;研究结果不一定都能发表到专 业杂志上。
因此实际能够得到的资料可能是不完整的,甚至是 有偏性的,如阳性结果的文章、和目前普遍能够接受 的观点一致的文章可能更容易发表在专业杂志上。
重复发表。 人为地修改数据。
心理学研究方法元分析
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2020年4月13日星期一
1、显著性(significance): ➢ 反映结果或结论的可靠性。 ➢ I型错误与II型错误 ➢ 统计功效 ➢ 边缘显著(marginally significant)
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2、效应量(effect size): ➢ 反映实验处理效应或变量间相关程度的大小。 均值差异的效应量:
以验证假设。 Secondary analysis:
第二手分析,对研究进行再分析(re-analysis)以验证 新的假设或者运用更适合的分析方法。
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❖Glass(1976):以综合已有的发现为目的,对单个 研究结果进行综合的统计学分析方法。
❖Ellenberg(1988):对具有共同研究目的相互独立的多 个研究结果给予定量分析、合并分析,剖析研究间差 异特征,综合评价研究结果。
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五、正确进行数据提取 六、资料的统计学处理 七、结果的敏感性分析 八、元分析结果的分析和讨论 九、根据统计结果作出正确、全面的结论
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元分析资料的统计学处理
1. 明确资料类型,选择恰当的效应指标
d=(
)/S
S=
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从一个均数为1.5,标准差为0.7的正态总体中进 行随机抽样,样本量分别为20,50,100,200,300 ,500,1000,不同的样本量均进行20次抽样,共得 到140个样本。
分别计算每个样本的均数,标准差和标准误。
以样本的均数为横坐标,以样本量为纵坐标作散 点图
(百分比)
阿斯匹林 安慰剂
总计
发作
0.94 1.71 1.33
未发作
99.06 98.29 98.67
总计
100 100 100
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显著性 = 效应量×研究规模
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3、原因量(cause size):
➢ 反映研究中实施自变量的力度或难易程度。 ➢ 服药一天 vs. 服药一年 ➢ 教改实验一月 vs. 教改实验三年
❖Sacks(1987):对以往的研究结果进行统计学的合 并和严谨的系统综述方法。
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❖ 元分析就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。它是 回顾性的,是对传统综述的一种改进,是概括以往研 究结果的一种方法,包括大量的方法和技术,具有全 面、系统和定量的特点,可以用以对以前的具有不同 研究设计的和不同时期收集到的资料进行整合。
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五、元分析的局限性
(一)各种偏向及其控制 (二)收集到的资料中缺少元分析所需的数据 (三)关于各独立研究的质量评价问题 (四)“桔子与苹果问题”及其控制 (五)异质性的处理问题 (六)元分析本身的质量控制问题
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说明140个样本对应的总体均数是相同的。
用这140个样本的信息来估计总体的均数和标准差 ,=1.501,=0.699。这样做的结果是提高了估计的 精度。
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理想状态
我们可以把不同作者对相同问题进行的研究看 作是从同一总体中进行抽样得到的一个随机样本, 如果他们都是按照相同的设计得到的研究结果,并 且我们可以找到每一项研究的结果,这样就可以根 据上面的原理得到一个更为可靠的结果。
②提高统计分析的功效。
③揭示和分析多个同类研究的分歧。
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④为确定新的研究问题和对新实验的设计提供帮助。 ⑤具有处理大量文献的能力,不受研究数目的限制。 ⑥节省研究费用。 ⑦研究发表偏向(publication bias)等问题。
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四、元分析的基本过程
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14Biblioteka 吾将上下而求索从均数为1.5,标准差为0.7的正态总体的140次随机抽样结果
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由于抽样过程存在抽样误差,样本量较大时抽样误 差较小。
所以从图中可以看出所有的点以样本量较大时的均 数为轴,左右是基本对称的。
用方差分析的方法对不同的样本所对应的总体均数 是否相等进行检验,方差分析的结果为 F=0.862,P=0.878。
以控制组的标准差或联合标准差为单位表示实验组 和控制组之间的差异。
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效应量大小与实际意义
(原始数据)
阿斯匹林 安慰剂
总计
发作
104 189 293
未发作
10933 10845 21778
总计
11037 11034 22071
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效应量大小与实际意义
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4.合并假设检验统计量 Fisher法分为两步: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。②将P值转为X2值。
X2 = -2ΣlnPi df=2k
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5.根据情况进行亚组分析
亚组分析(subgroup analysis)就是根据不同 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。
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③综述者究竟使用了哪些文献常常不得而知。
④传统综述中没有足够重视研究质量、样本大小等因 素对研究结论带来的影响。
⑤使用同样的文献,不同的综述者可以得出不同的结 论。
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元分析具有以下作用:
①解决研究结果的矛盾,定量估计研究效应的平均水 平,为进一步的研究和做出决策提供全面的文献总结 。
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小的效应量也可能具有重要意义:
1. 自变量的操纵代价极小
➢ 一块饼干与助人行为
2. 因变量的改变极为困难
➢ Milgram(1963)的服从实验
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二、元分析的含义
primary analysis: 第一手分析,对单项研究中得到的数据进行分析
一、提出问题,制定计划
有意义 一般来自于当前存在争论的研究问题 目前或近期有没有发表的系统性综述 目前有没有一定数量的可供使用的原始文献
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二、检索相关文献
确定检索主题词 确定检索数据库 确定检索年限 非发表文献的搜集方法
会议 网站 同行了解 准备与作者联系的相关文件