心理学研究方法-元分析

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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。

元分析(Meta-analysis)方法

2

df为元分析所研究的各个研究样本的自由度。要求：每个研究样本的容量大于或等于10，当df≥10时，接近正态分布。缺点是，不能对样本容量10的测验进行统合，而通常情况下，小于10的测验样本很少，因此，其缺点就不易体现出来了。

Stouffer统合（把 p值转换为z值，而非t值）： Z c
解释的问题
• 关于d值的无偏估计
– d值是一个有些微偏差的效应估计值,应对其进行校正（ Hedges, 1982），公式如下：
解释的问题
选取的研究是否同质？

齐性检验，公式（之一）：
d
wd w
w
2N 8 d
x2 w(d d)2
2

w
2 N 8 d
2
d为未加权的效应值，w指元分析中每个研究的权重
常常可以得出更有力的结论，引发对某一问题的激烈争论
尤其存在研究结果相悖的情况时，能够给出一个是
集中于整体效应，对中间变量或交互效应没有给予充分的重视
有把“苹果”和“桔子”混杂之嫌由于对研究进行组织处理的标准不同，偏差仍有
值以确定变量之间关系性质及其大小，更尊重客观，结论更具推广意义
二、概括性分析
向心性（ central tendency）
指概括化的结果，可由效应值的统合值、显著性水平的统合值以及平均效应值的置信区间来衡量
解释的问题（仅以d值为例）
• 关于d值
• 建立平均效应值的.99或.95的置信区间，看是否包围 0（Sdx为d分布的标准差；SEx为d 分布的标准误；n 为进入元分析的研究个数）：
元分析还可以运用于非文献分析的研究之中即使有时不能给出一个具体的量值，元分析的思想

心理学研究方法-多元回归分析

校正的决定系数：
随着自变量的增加，R2自然就会随之增加。所以R2是一个受自变量个数与样本规模影响的系数，一般的常规是1:10为好。当这个比例小于1:5时，R2倾向于高估实际的拟合优度。为了避免这种情形，常用校正的R2代替。
第十四页，共41页。
回归方程显著：说明X与Y 有显著的线性关系。用该方程表示X与Y之间的关系是可靠的。如果不显著，则不能用回归方程表示X 与Y 之间的关系。
第二十二页，共41页。
回归分析的5个步骤
第二十三页，共41页。
回归分析的步骤
1、做出散点图，观察变量间的趋势（是否线性）。这些图是用来观察是否是线性趋势。如果不是线性，可能考虑其他对变量进行预处理，或用曲线回归
注意：是否是曲线关系，或者强影响点造成的线性，或者极端值）
第二十四页，共41页。
第三十四页，共41页。
第三十五页，共41页。
多重共线性判断
回归方程的解释能力
回归方程的显著性检验偏回归系数的显著性检验决定系数R2，校正决定系数R2 复相关系数R
第三十六页，共41页。
回归方程的解释能力
回归方程的显著性检验
当显著时，便可以认为回归方程中至少有一个回归系数是显著的，但是并不一定多有的回归系数都是显著的。
偏回归系数的显著性检验
判断指定的某个自变量的回归系数是否显著。显著的话，代表与残差相比，该x变量对y的贡献是显著的。
根据回归系数显著、偏回归系数显著、校正的决定系数判断最优方程。
第三十七页，共41页。
复相关系数R 值域在[0,1],是因变量y与所有自变量之间的多元
线性相关程度的度量。
位影响。因此可以用标准化回归系数。
标准化偏回归系数：可以用来比较哪个自变量是影响y的主要因素，哪个是次要因素（即哪个自变量对y的影响更多）。

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）。

元分析方法及应用

05 元分析的优缺点及争议
元分析的优点
提高统计功效
通过合并多个研究的数据，元分析能够增加样本量，从而提高统计检验的功效，使得效应量的估计更为精确。
解决研究间的异质性
元分析能够探讨不同研究间的异质性来源，通过亚组分析或元回归分析等方法，揭示可能影响效应量的因素。
评估研究偏倚
通过对纳入研究的质量进行评估，元分析可以探讨研究偏倚对效应量的影响，从而提供更可靠的证据。
性。
04 元分析在实证研究中的应用
心理学领域的应用
治疗效果评估
元分析可用于评估心理治疗、药物治疗等干预手段对特定心理问题的治疗效果。
心理特征研究
通过元分析，可以探究不同心理特征（如人格特质、认知能力等）与行为表现之间的关系。
跨文化比较
元分析可用于比较不同文化背景下心理现象的差异和相似性，为跨文化心理学研究提供重要支持。
其他领域的应用
01
社会学领域
元分析可用于评估社会政策、社会项目等的效果，探究社会现象背后的原因和机制。
经济学领域
02
03
环境科学领域
通过元分析，可以评估经济政策、企业策略等的效果，为经济发展和企业管理提供科学依据。
元分析可用于评估不同环境保护措施的效果，探究环境污染与生态破坏的成因和解决方案。
03 元分析的方法和技术
文献检索与筛选
确定研究主题和范围
明确元分析的研究目的、主题和范围，以便进行有针对性的文献检索。
选择数据库和检索策略
根据研究主题和范围，选择合适的数据库（如PubMed、 Web of Science等）和检索策略（如关键词、主题词、布尔逻辑运算符等），以获取相关文献。

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。

心理学研究方法多元回归分析PPT课件

save ——distance –勾上Cook’s和leverage 值
Plots-histogram 和 normal probability plot勾
上-把ZPRED放入Y，把ZRESID放入X轴——
.
12
OK
原始回归方程Y=0.0498X+0.441
标准化回归方程Zy=0.881Zx
β = （δy/ δx）*r =（0.41989/7.426）*0.881=0.04981
.
29
步骤同一元回归
补充步骤在statistic勾上R square change，part and partial correlation（半偏相关和偏相关）， conlinerarity diagnostics （共线性判断）
.
30
分层回归方法
Enter：强制进入 Forward：前向选择法 Backward：反向删除法 Stepwise：逐步回归，最常用把需要控制的变量用这种方法强制enter法
.
39
对强影响点的诊断和处理
同一元线性回归
.
40
多重共线性（conlinerarity diagnostics）
判断方法
✓ 相关系数矩阵：当相关系数>0.8，代表共线性越大。
✓ 容忍度（tolerance）：最大值为1。当值越小，代表共线性越大。
✓ 特征值（eigenvalue）：表示该因子所解释变量的方差。如果很多变量的特征值<1，表示共线性。
残差是否独立：用durbin-watson进行分析（取值 0<d<4）。如果独立，则d约等于2。如果相邻两点的残差为正相关，d<2。当相邻两点的残差为负相关时， d>2。

心理学研究方法-多元回归分析

回归方程显著：说明X与Y 有显著的线性关系。用该方程表示X与Y 之间的关系是可靠的。如果不显著，则不能用回归方程表示X与Y 之间的关系。
残差的正态性
对比直方图和正态曲线的相似性，是否是中间高，两头低。P-P图的点是不是接近对角线。
残差齐性
多元回归
多元回归方程
偏回归系数：当其他变量不变时，xi每改变一个单位，所预测的y的平均变化量。受到自变量的单位影响。因此可以用标准化回归系数。标准化偏回归系数：可以用来比较哪个自变量是影响y的主要因素，哪个是次要因素（即哪个自变量对y的影响更多）。
β = （δy/ δx）*r =（0.41989/7.426）*0.881=0.04981 α= μy- βμx =3.1027-0.04981*53.43=0.441
测定系数
判断因变量Y是独立的
回归方程的显著性检验
回归方程的系数、标准化回归系数、回归系数的显著性检验
决定系数
决定系数R2
回归系数计算
标准化偏回归系数(假如有两个自变量) B1=(r1y-r2y*r12)/(1-r212) B2=(r2y-r1y*r12)/(1-r212)
非标准化偏回归系数 b1=B1*（sy/sx1）
多元回归的样本量要求
多元回归模型的样本量要求
根据经验，希望样本量在自变量数的20倍以上。
在问卷调查中用得多
包括线性和非线性、一元和多元回归分析
一元和多元线性回归
一元线性回归：在两个变量具有线性关系的基础上，建立预测方程式。用一个变量预测另一个变量。 • 如儿童的身高和体重存在线性相关，当得知身高时，预测被试的体重范围。
多元线性回归：多个变量都与一个变量存在相关关系，建立用预测方程式。用多个变量预测某一个变量。 • 例如：儿童的体重和年龄，都与身高存在线性关系，当已知体重和年龄时，对身高进行预测。

研究的基本类型与方法文献研究与元分析

中卷研究的基本类型与方法2第十章文献研究这里所指的文献资料，包括任何形式的有价值的可以传递的信息。

可以是文字形式的，如报纸、杂志、书籍、信件、文件、电报、日记等等。

也可以是非文字形式的，如：声音（广播、唱片、演讲录音）、影像（电视、电影、录像）等等。

就文献资料的来源说，有可以自由购买收集的公开出版物或其它可资研究的材料；也有通过一些特别途径和手段获得的文件、信件、电稿、物品等。

1．文献分析的程序（1）资料收集（2）编码（3）统计（3）推论（1）资料的收集对资料的取样。

资料收集以后，必须加以整理、分析，对分析的结果进行解释，对所研究的变量关系作种种推论，从中导出结论，找出有规律性的东西。

要想直接从所收集到的大量原始资料中建立解释，是相当困难的。

所以，研究者一定要对资料进行加工处理。

（2）编码编码的基本原则：其一，各种类别必须是根据研究的目的而建立。

其二，各种类别必须都能穷尽。

其三，各个类别必须相互排斥，不能重复。

其四，各个类别要根据同一种分类标准进行分类。

假设研究不同阶层的民众对引起第三次世界大战的因素的看法与态度，将看法与态度作以下编码，然后取得数据，进行统计分析：1.一定不会有第三次世界战。

2.军备竞争。

3.一国或一些国家对世界负有责任。

4.经济利益的冲突。

5.权力冲突，有些国家有意图扩张或获得更多控制权的倾向。

6.意识形态的冲突，政治信仰与政治系统的对立。

7.一般的人性；人的侵略倾向、天性等。

8.伦理道德问题，价值的崩溃，宗教影响力的丧失。

9.人民相互间的不信任，由社会传统与经验的不同所导致的误解，文化的差异。

10.其他11.X 没有回答。

12.Y 不知道。

（3）统计分析统计分析是整理资料的一种重要方法和工具，当然不是唯一的方法和工具，但是，使用统计分析，更有通过概率的推论，分析和掌握不确定性的事物的特征与关系，这在心理学上是非常重要的方法和工具。

实际上，在二次大战中，统计技术、运筹学就已在战争军事决策中起到了重要作用。

（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。

元分析

•
• 元分析的实质：二次抽样
•
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
• •
•
(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。
Company LOGO
Meta-Analysis 元分析

•
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。
•
•
(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

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。

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。

心理学研究方法-多元回归分析共44页文档

40、学而不思则罔，思而不学则殆。——孔子
心理学研究方法-多元回归分析
16、自己选择的路、跪着也要把它走完。 17、一般情况下)不想三年以后的事，只想现在的事。现在有成就，以后才能更辉煌。
18、敢于向黑暗宣战的人，心里必须充满光明。 19、学习的关键--重复。
20、懦弱的人只会裹足不前，莽撞的人只能引为烧身，只有真正勇敢的人才能所向披靡。
谢谢！
36、自己的鞋子，自己知道紧在哪里。——西班牙
37、我们唯一Biblioteka 会改正的缺点是软弱。——拉罗什福科
xiexie! 38、我这个人走得很慢，但是我从不后退。——亚伯拉罕·林肯
39、勿问成功的秘诀为何，且尽全力做你应该做的事吧。——美华纳