《心理学实证研究设计与统计主讲人莫雷课件备课讲稿》由会员分享，可在线阅读，更多相关《心理学实证研究设计与统计主讲人莫雷课件备课讲稿（114页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、心理学实证研究： 设计与统计 主讲人：莫雷,讲课内容,一、心理学研究方法的系统分析二、心理学研究变量与研究类型三、探讨存在变量关系的研究设计与统计四、探讨引发变量关系的研究设计与统计五、研究变量水平的确定方法与实验范式,一、心理学研究方法的系统分析,1、理论或思辩的研究方法 通过理论推导或对已存在的现象、事实进行分析得出新见解或观点 2、现象学或描述的研究方法 根据研究目的通过各种方法获得新的事实与数据证据，据此直接证明或得出新的见解或观点（直接证明即无逻辑保证地证明） 3、实证的研究方法 根据研究目的通过各种方法获得数据证据，通过对数据进行统计分析，高概率保证地证明或得出新的见 解或观点。,
2、二、心理学研究变量与研究类型 与有机体的心理或行为有关的、能变化的因素、属性、特征等称为心理学研究变量。,心理学研究变量的类型 存在变量（being variable）：预先已经存在的、并非研究过程中引起 的变量。如性别、智力、职务、学生成绩、个性特点等。 引发变量（induced variable）：在研究过程中由研究者施加或引起的 变量。如物理刺激、教学方法以及由此而导致的心理、行为等,心理学实证研究的实质与类型 实质：探讨变量之间的关系 类型：相关关系研究；因果关系研究 存在变量 相关关系 存在变量 （相关关系研究） 引发变量 因果关系 引发变量 （因果关系研究）,研究两个存在变量关系的
3、研究设计与统计,要确定两个变量是否有关系，首先就要使这两个变量发生变动 如果在每个成员（被试）身上这两个变量的变动显示出一致性，那么， 我们就可以认为这两个变量是有关系 不同的变量的变动方式不同。有的是连续变动，有的是类型变动，两个 变量的不同变动方式，构成不同的变动模式 两个变量不同的变动模式，会使结果形成不同的数据模式，不同的数据 模式，需要用不同的统计检验方式才能确定两个变量是否有关系,我们如何能确定两个变量是否有关？,探讨两个变量的相关关系的研究设计 V1连续 V2连续 V1类型(2) V2连续 V1类型(3以上) V2连续 V1类型 V2类型,研究两个存在变量关系的研究设计与统计,两
4、个变量的相关关系统计检验方法（V1 V2） 变量的数据模式 统计分析 连续 连续 皮尔逊积差相关 ， 一元回归 类型(2) 连续 t 检验， 二列相关， 点二列相关 类型(3以上) 连续 F 检验， 多系列相关（等级） 类型 类型 2 检验，列联表相关,探讨两个变量的相关关系的研究设计 V1连续 V2连续 V1类型(2) V2连续 V1类型(3以上) V2连续 V1类型 V2类型,研究多个存在变量关系的研究设计与统计,探讨多个变量的相关关系的研究设计,V1连续 V2连续 Vk连续 V1 V2 Vk （相关设想） V1 ： V2 ： Vk Vy （因果设想） V1类型 :V2类型:Vk类型 Vy
5、连续 V1 ： V2 ： Vk Vy （因果设想） V1类型 :V2类型 Vk类型 V1 V2 Vk （相关设想） V1 ： V2 ： Vk Vy （因果设想）,两个以上变量的相关关系的统计检验方法 变量的数据模式 统计分析 连续 连续 连续 V1 V2 Vk （相关设想） 积差相关矩阵， 因素分析 V1 ： Vk Vy （因果设想） (积差相关矩阵）多元回归 类型类型 ： 连续 V1 ： Vk Vy （因果设想） F检验（多向方差分析） 类型 类型 类型 V1 V2 Vk （相关设想）（分离）2 检验 V1 ： Vk Vy （因果设想）（分离）2 检验,研究多个存在变量关系的研究设计与统计,
6、两个存在变量与多个存在变量关系的统计方法比较,两个存在变量关系 多个存在变量关系,考察两个变量是否有关V1 V2 考察多个变量之间是否两两有关V1 V2 Vk （考察V1 是否Vk的原因） V1 V2 （考察V1 Vk是否Vk的原因）V1 ： Vk Vy,连续 连续 连续 连续 连续 皮尔逊积差相关 积差相关矩阵 一元回归 多元回归 类型 连续 类型类型 ： 连续 t检验 F检验（单向方差分析） F检验（多向方差分析） 类型 类型 类型 类型 类型 2 检验 分离2 检验,存在变量的关系研究的局限,对存在变量关系的研究结果只能表明变量之间有关系，这个关系固然可能是因果关系，但也有可能只是一种共
7、变关系,例如： 广州日报2008年9月25日报道了美国发表在应用心理学上的一项权威的研究，该研究研究了男性的强势程度与其收入的关系，结果表明，在控制了教育背景、工作复杂程度以及工作时间等因素的情况下，强势的男性（大男子主义）收入仍然高于平和的男性。,这是一项相关研究，这种研究方式得出强势与收入有关系，可能有两种情况：,第一种：因果关系。但是谁是因，谁是果也无法断定，既可以认为强势有利于男性积极竞争从而取得高收入，也可以认为是由于其高收入因此产生强势心理。,第二种：共变关系。可能是能力强的人，既倾向取得高收入，也倾向产生强势心理，因此，强势与收入是以能力为潜在变量的共变关系。,四、探讨引发变量关
8、系的研究设计与统计,探讨两个引发变量关系的研究设计与统计 （单因素设计） 研究多个自变量因果关系的研究设计与统计 （多因素设计）,探讨两个引发变量关系的设计与统计（单因素设计）,探讨自变量与因变量都是连续数据的研究设计（基本没有）,V1连续 Vy连续 单因素,V1类型 Vy连续 单因素,V1类型 Vy类型 单因素,探讨自变量是类型数据因变量是连续数据的研究设计,探讨自变量与因变量都是类型数据的研究设计（尽可能少）,探讨两个引发变量关系的设计与统计（单因素设计）,研究1个自变量因果关系统计检验方法（V1 V2） 变量的数据模式 统计分析 连续 连续 皮尔逊积差相关 ， 一元回归 类型(2) 连续
9、 t 检验， 二列相关， 点二列相关 类型(3以上) 连续 F 检验， 多系列相关（等级） 类型 类型 2 检验，列联表相关,探讨1个自变量的因果关系的研究设计 V1连续 V2连续 V1类型(2) V2连续 V1类型(3以上) V2连续 V1类型 V2类型,单因素设计,自变量水平为2（P=2；两种实验处理） 随机分组（独立组t检验） 等组（独立组t检验） 匹配组（相关组t检验） 同一组被试均接受不同处理（相关组t检验）,自变量水平为3以上（ P3；三种以上实验处理） （单因素）完全随机设计（单因素非重复测量方差分析） （单因素）随机区组设计（双因素非重复测量无交互作用的方差分析） （单因素）被
10、试内设计 （单因素重复测量方差分析）,（自变量为类型数据因变量为连续数据的因果关系研究设计）,探讨两个引发变量关系的设计与统计（单因素设计）,单因素（自变量为1个）设计 自变量水平 2个水平 3个以上水平 被试间设计 随机分组 （独立组t检验） 完全随机设计（非重复测量F检验） 等组 匹配组 （相关组t检验） 随机区组设计（非重复测量F检验） 被试内设计 同一组被试接受 被试内设计（重复测量F检验） 不同处理（相关组t检验）,探讨多个引发变量关系的设计与统计（多因素设计）,探讨自变量与因变量都是连续数据的研究设计（基本没有）,V1连续 Vy连续 单因素 V1连续Vk连续 Vy连续 多因素,探讨
11、自变量与因变量都是类型数据的研究设计（尽可能少）,V1类型 Vy连续 单因素 V1类型Vk类型 Vy连续 多因素,V1类型 Vy类型 单因素 V1类型Vk类型 Vy类型 多因素,探讨自变量是类型数据因变量是连续数据的研究设计,探讨多个引发变量关系的设计与统计（多因素设计）,多个自变量（多因素）的因果关系的统计检验方法 变量的数据形式 统计分析 连续 连续 连续 V1 ： Vk Vy (积差相关矩阵）多元回归 类型类型 ：连续 V1 ：Vk Vy F检验（多向方差分析） 类型 类型 类型 V1 ： Vk Vy 2 检验(分离2 ),探讨多个自变量的因果关系的研究设计 V1连续Vk连续 Vy 连续
12、 V1类型Vk类型 Vy 类型 V1类型Vk类型 Vy 类型,多因素实验设计基本步骤,第二步:根据具体情况确定每种实验处理的重复次数(即每种实验处理需要多少被试),第一步:确定本实验的因素组合水平(即实验处理) 首先确定各自变量水平，然后确定自变量的组合水平：将各个自变量的各个水平进行组合,得出组合水平的总数与各种组合水平的名称(即实验处理数与各实验处理的名称）。 计算公式： P =P1 P2 Pk （ P 为组合水平总数即实验处理数， Pk为第K个自变量的水平数）,（自变量为类型数据因变量为连续数据的因果关系研究设计）,第三步:按照本实验所采用的设计方式，根据每种实验处理的重复次数确定被试的
13、 总人数与选取方法，然后选出被试。,第四步:按照本实验所采用的设计方式，对被试进行分组或安排。 属于被试间设计，则将被试进行分组，每组随机指定接受一种实验处理； 属于被试内实验， 则将被试随机分为P个顺序小组，然后每组随机指定按照 一种顺序接受各种实验处理（拉丁方设计）。,第五步:对被试实施实验处理，获得因变量数据，得出原始数据表。,探讨多个引发变量关系的设计与统计（多因素设计）,多个自变量因果关系的多因素设计,多因素完全随机设计（多因素非重复测量方差分析） 多因素随机区组设计 （多因素非重复测量方差分析） 多因素被试内设计（多因素重复测量方差分析） 多因素混合设计（【组间因素】非重复测量方差分析 【组内因素】重复测量方差分析）,（自变量为类型数据因变量为连续数据的因果关系研究设计）,因果关系研究设计一览表 自变量1个 自变量2个以上 2个水平 3个以上水平 被试间设计 随机分组 完全随机设计 完全随机设计 等组 匹配组 随机区组设计 随机区组设计 被试内设计 同一组被试 被试内设计 被试内设计 接受不同处理 被试混合设计
