心理学研究与方法

这是一篇关于心理学研究与方法的思维导图，展示了心理学研究方法的主要内容和结构，从基本概念、实验设计、统计方法到具体的设计和分析技术都有涵盖。

心理学研究与方法

• 第一章
  • 科学思维（=描述+解释+预测+控制）
    • 特征
      • ①决定论、②可揭示性、③数据驱动、④经验主义、⑤客观性
  • 研究途径
    • 描述性研究：自然状态、系统描述——定性（只记录+描述，不改变）
      • e.g：标准化的自然观察、问卷、访谈、相关研究、个案研究
    • 实验性研究：系统操作or改变、揭示因果——定质
      • ①结果可重复+可验证、②操作定义、③控制额外变量
      • 实验设计=具体方案+分析方法
        • 步骤：①统计假设→②变量控制→③被试选择→④实验分配→⑤观察变量→⑥统计分析
  • 研究比较
    • 实验组 VS 控制组
      • 20个人可以分成两组（被试间）、也可以一组测2次（被试内）
      • 混淆因素（控制变量=额外变量=无关变量）
    • 比较的注意事项
      • ①目的性、②创造性、③可比性
• 第二章
  • 变量的分类
    • （不同性质）定性 VS 定量
      • 指导语类型、药物类型、性别等
      • IQ、药物用量、刺激数目、刺激持续时间
    • （不同来源）任务/刺激 VS 环境 VS 被试/分类/机体/个体差异
    • （不同角色）自变量 VS 因变量 VS 控制变量
      • 自变量-操纵：①确定变化范围、②确定检查点/取值+间距
      • 因变量-特点：①易观察、②数量化、③经济可行、④信度、⑤效度
      • 随机的额外变量→随机误差 VS 系统的额外变量→系统误差
        • 多测、控制（额外变量的控制通常指→控制的是系统的额外变量）
      • 额外变量的控制
        • 排除法（暗室、双盲、隔音室、单盲（被试不知道））
        • 对立法（效果对立；如图片的熟悉度，会影响其复杂度的反应时）
        • 恒定法（环境、时间、主试+指导语）
        • 随机化法（分组、安排试次）
        • 匹配法（前提：①匹配变量可测、②与因变量相关）
          • 材料的分组→①随机、②匹配（词频的分组）
          • 材料的选择→除感兴趣方面外，其他方面应无差别（词的颜色、大小、字体）
          • 共轭控制法（特殊的匹配法；实验中进行匹配，可保证实验组、控制组之间的差别唯一）
            • 如，研究经历后悔和胃溃疡之间的关系。实验组猴子可以按杠杆取消电击，控制组只能挨电，电击次数、强度、时间一致，不同就在于实验组的猴子会有忘按杠杆而受电的后悔经历
        • 兼作组法（被试内设计）
        • 抵消平衡法
          • ①N个条件，只测一次：
            • 完全抵消——N的阶乘→N！
            • 部分抵消——①N的随机化、②反向抵消平衡/ABBA、③拉丁方（1、2、n、3、n-1、4、n-2）
  • 变量的关系
    • 实验研究（自+因变量）→揭示因果
    • 相关研究（被试+被试变量）→揭示相关
      • 局限：①存在额外变量、②因果方向难确定
        • 相关+实验研究（实验控制）→因果
        • 相关+偏相关分析（统计控制）→因果
      • 跨时间间隔小组相关设计（2次相关设计→交叉滞后设计/准实验设计）
      • 结构模型与线性结构方程（高级统计）
        • 同时确定几个变量的因果关系+方向
        • 结构方程=测量模型（因素分析）+结构模型（因果/中介/调节）
• 第三章
  • 实验研究的规则
    • ①多重条件（实验要有多个条件，至少有一个作为控制条件）
    • ②避免混淆因素（感兴趣的因素有差别，不感兴趣的/额外因素控制无差别）
      • 主试效应/期望效应/皮格马利翁效应/罗森塔尔效应
      • 被试效应（如：霍桑效应、约翰亨利效应、安慰剂效应）
      • 避免方法
        • ①列出所有可能存在的混淆因素→确定其控制方法（主试？被试？环境？过程？工具？）
        • ②集思广益、阅读文献
    • ③随机化（总体中随机抽+被试随机分+试次同时or随机进行）
    • ④统计检验（差异显著？）
    • ⑤使用全部数据（全部被试+被试的全部数据）
      • 若要剔除，必须有理由！
  • 效度
    • 构想效度（自变量+因变量→操作定义的恰当性→自变量的操作or定义？因变量的观测？）
    • 内部效度（自变量+因变量→关系的明确程度，不受额外因素影响的程度）
      • 影响因素——①练习、②历史、③自然成熟、④统计回归、⑤测验维度意识、⑥工具、⑦前测与处理的交互
    • 外部效度（结论可普遍推广的程度）
    • 统计结论效度（统计功效/统计检验力）
      • 影响因素——①错误的统计分析、②选择性的报告结果、③乱用分析方法，只要”显著的"、④因变量指标不稳定
  • 实验研究的基本程序
    • ①课题的选择与问题的提出
    • ②实验设计的确定
    • ③被试选择
    • ④材料选择（经济+关键高效+填充材料（备用材料）+预测验）
    • ⑤仪器的选择和程序的确定
    • ⑥数据的统计与分析
      • 指导语应→①简单明确、②完整全面、③确认、④标准化
      • Z、t、F、卡方、线性回归？
    • ⑦数据结果+结论+结论的推论/讨论（结论是数据在理论意义上的升华；推论则要根据之前的实验逻辑）
    • ⑧撰写论文并发表
  • 实验研究的伦理道德
    • 是否给被试带来伤害？（身体+心理）
    • 被试的权利是否得到尊重？（自愿参加？知情权？）
    • 善待被试（公平对待、隐私保密、缩短研究时间）
    • 学术诚信
• 第四章
  • 实验设计的基本目标
    • 最终目的→建立变量的因果关系
    • ①科学地回答研究者提出的问题（逻辑证明是否合理？设计是否恰当）
    • ②提高实验的敏感性（降低误差）
    • ③增加实验所得的信息量（多因素设计）
  • 实验设计的基本术语
    • 因素/变量、水平/处理
    • 水平/处理结合（多因素才有结合）
    • 主效应、交互作用（二重、三重）
      • 一个因素独立的效应/作用，即它不同水平所引起的变异——主效应
      • 当一个因素的效应受到另一个因素的影响时（变化趋势不一样时），就存在（二重）交互作用
    • 简单效应、简单简单效应
      • 一个因素的某个水平在另一个因素的某个水平上的变异——简单效应
      • 一个因素的水平在另外2个因素的水平上结合的效应——简单简单效应
    • 处理效应（总变异中由自变量引起的变异，比如主效应、交互作用、简单效应、简单简单效应）
    • 因素设计（每个因素的所有水平都与其他因素的所有水平结合）
  • 实验设计的分类
    • 单因素 VS 多因素
      • 单组后测设计
      • 单组前后测设计
      • 完全随机设计/独立组设计/被试间
        • 匹配组设计
      • 不等组设计（既没随机，也没匹配→当你研究的变量为被试变量（性别）时，无法做到随机分配被试）
      • 前后测完全随机设计
      • 所罗门四组设计（前后测完全+完全）
        • R O1 X O2 ——O1-O2=前测+交互+处理
        • R O3 O4 ——O2-O4=处理+交互
        • R X O5 ——O4-O6=前测
        • R O6 ——O2-O5=前测+交互
      • 被试内/组内设计/重复测量设计
      • 混合设计
      • 项目间设计、项目内设计、项目混合设计（以项目/实验材料来分类）
        • 被试使用的材料是相同的？还是不同的？都有的话也称为混合设计
        • 项目间设计∈被试间，被试间>项目间设计
• 第五、六、七、八章
  • 被试间设计/非重复测量设计/完全随机设计
    • 优点：避免练习疲劳等顺序效应
    • 缺点：①敏感性低（个体误差无法分离）、②被试较多
    • 单因素被试间
      • 两组
        • ①（随机）独立组设计→独立t
        • ②（匹配）匹配组设计→配对t
        • ③（难控）不等组设计
      • 多组→方差分析
    • 二、三、多因素被试间（多因素被试间方差分析）
  • 被试内设计/重复测量设计/组内设计
    • 优点：①被试少、②敏感度高、③彻底分离被试误差
    • 缺点：①存在顺序效应、②2个不可用（学习方法、持续效果长）
    • 单因素被试内
      • 2水平→配对t
      • 多水平→重复测量的方差分析/随机区组的方差分析
    • 两、三、多因素被试内（重复测量的方差分析/随机区组的方差分析）
  • 混合设计
    • 两、三、多因素混合设计（重复测量的方差分析）
      • SSt=SS组间（SSa+SS被试）+SS组内（SSb+SSab+SSb*被试）
  • 项目间设计、项目内设计
    • 不同 or 相同的实验材料
    • 项目内设计也有多组，也是一种“被试间设计”
      • 被试间+项目间——”不同年级小学生在阅读理解能力上的差异“
      • 被试间+项目内——“不同记忆术效果的差别”
      • 被试内+项目间——“规则字和不规则字的反应时命名差异”
      • 被试内+项目内——“汉字命名启动效应”
    • 项目间→项目检验
• 第九章
  • 描述统计与推断统计
  • 统计假设：H0 & H1
  • 集中趋势→均值；离散程度→平方和（Σ(xi-均值)2)→SST
    • SST=SSB（处理效应）+SSW（实验误差）
      • 实验误差=个体差异+测量误差
      • F=处理效应/误差变异
        • ①平方和的分解→②变异估计与F→③自由度→④均方
      • F分布的基本假设
        • ①正态分布（才能用均值→集中趋势，若偏态就要用中数）
        • ②方差齐性
        • ③独立性
• 第十、十一章
  • 多重比较/事后多重比较/事后检验
    • 如果在一个实验中，主效应的F值显著，我们拒绝了H0，接受了H1→主效应存在，此时就需要比较哪几对均值之间存在差异了
    • 若用 t 检验比较多组，会增大一类错误【α=1-（1-α）n，n≥3】
    • 种类
      • 事先正交对比 VS 事先非正交对比
        • 事先→前人理论/已经证明一部分的假设结果，如：u1=u2/u3、u1-1/2（u2+u3）=0）
        • 正交/非正交→比较之间是否独立？
      • 事后的非正交对比/事后比较
        • 事后的都不是独立的（F显著）→非正交的
        • 方法→选取原则：①平均数数量、②事先还是事后假设、③关心什么
          • 最小显著差异检验（LSD）：①方差分析结果显著+方差齐性、②采用了t→比较不作校正
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          • Tukey-HSD检验 / Q检验：q等级，不用t从而降低了一类错误
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          • Newman-Keuls检验（N-K法/阶梯法）：不再用同样的标准检验所有的差异，用解题方法→更易拒绝H0
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          • Scheffe检验：①事先+事后都可以、②可以用于被试不等的情况、③很严格的校正，更难拒绝H0
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          • Bonferroni-Dunn检验：采用 t ，但是控制了一类错误
      • 事前 VS 事后
        • 事前→理论指导、减少α+比较次数→增加了β
        • 事后→实际情况多、旨在发现新问题/现象
• 第十二章
  • 嵌套设计
    • 一个因素的每个水平仅出现在另一个因素的某个水平上（不存在交互作用）
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    • 两因素完全随机嵌套实验设计
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    • 三因素完全随机嵌套实验设计
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    • 以被试/无关变量为单位进行嵌套
  • 协方差分析
    • 将无关变量作为协变量，进行协方差分析，从而分理处协变量的影响
      • 优点：统计检验力强/提高敏感性+减少误差（调整程度→取决于协变量与因变量的相关）
      • 应用情况：①明知道有影响但就是无法控制、②事后控制，应当先考虑事先的实验设计控制
      • 使用条件：①与自变量无关、②很难or无法控制额外变量、③独立于实验处理（处理前就存在+处理不影响）
      • 原理：协变量+因变量→协变量分数，自变量+因变量→因变量分数，2种分数可以进行调整（个体误差+随机误差）
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        • 处理后的总变异= 总变异 - 协变量对因变量的影响
        • 处理后的组内变异=组内变异-协变量对因变量的影响
• 第十三章