亲,这一句“选择适当的处理、分析实验数据的统计方法”,可以这样深刻理解:
提出假设、收集数据之后,还必须用合适的统计方法来检验假设
研究不是把数据收集回来就结束了。数据本身只是原始材料,必须经过整理、处理和统计分析,才能回答:
研究假设是否得到支持?
变量之间有没有关系?
实验组和对照组有没有差异?
这种差异是不是可能由偶然因素造成的?
PPT 第二讲讲心理学研究基本程序时,把后面的步骤写成:收集并整理资料、得出结论、撰写科研报告。这说明,数据收集之后还要进行整理、分析,最后才能形成研究结论。
一、为什么要选择“适当”的统计方法?
因为不同研究假设,对应的统计方法不同。
比如假设是:
大学生学习压力越高,睡眠质量越差。
这是研究两个连续变量之间的关系,可以考虑用相关分析或回归分析。
如果假设是:
接受心理教育团体干预的学生,其考试焦虑水平低于未接受干预的学生。
这是比较两组之间的差异,可以考虑用t 检验或方差分析。
如果假设是:
不同年级学生的学习动机水平存在差异。
如果年级有三个或三个以上组别,就更适合用方差分析。
所以,统计方法不是随便套用,而是要根据研究目的、假设类型、变量类型和研究设计来选择。
二、统计方法要和变量类型一致
PPT 第三讲讲变量时强调,心理学研究中的变量可以分为自变量、因变量和无关变量;因变量是研究者要测量和记录的行为指标,并且因变量应具有有效性、可靠性、灵敏度和数量化等特点。
也就是说,你要先看自己的变量是什么性质,才能决定怎么分析。
例如:
如果变量是分数,比如焦虑得分、动机得分、反应时,可以做均值比较、相关分析、回归分析。
如果变量是类别,比如男女性别、是否接受干预、是否通过考试,可以做比例比较或卡方检验。
如果研究中有前测和后测,就要比较同一组人在干预前后的变化,或比较实验组和对照组变化是否不同。
统计方法要和数据类型、研究设计匹配,否则结论就不可靠。
三、统计方法要服务于研究假设
选择统计方法,本质上是把研究假设转化为可以检验的问题。
比如:
假设 1:学习压力越高,睡眠质量越差。
要检验的是“两个变量是否相关”,所以用相关分析。
假设 2:心理教育团体能降低考试焦虑。
要检验的是“干预前后是否下降,实验组是否优于对照组”,所以可能用前后测比较、独立样本 t 检验、配对样本 t 检验或方差分析。
假设 3:自我效能感可以预测学业拖延。
要检验的是“一个变量能否预测另一个变量”,所以可能用回归分析。
所以,统计方法的选择要围绕假设,不是看到数据就随便算。
四、统计方法也影响研究效度
PPT 第四讲专门讲到统计结论效度。统计结论效度是指与实验处理效应有关的数据分析程序是否有效。它主要取决于两个方面:一是数据质量,二是统计检验假设是否明确、是否被违反。
这说明,如果统计方法选错了,即使前面研究设计做得很好,最后结论也可能不成立。
例如:
样本量太小,可能导致统计功效低,看不出真实差异;
数据不符合统计方法要求,可能导致结果失真;
测量工具信度低,可能削弱统计结论;
没有控制无关变量,可能把别的因素误认为实验效果。
PPT 也提到,提高统计结论效度的方法包括:保证数据质量、明确统计方法的基本假设和适用条件、适当增大样本容量。
五、深刻理解:统计分析不是最后的形式,而是验证假设的关键环节
很多同学会把统计分析理解成“最后算一下数据”,但其实它从研究设计阶段就要提前考虑。
因为你提出什么假设,决定你要收集什么数据;
你收集什么数据,决定你能用什么统计方法;
你用什么统计方法,决定你能得出什么结论。
PPT 第四讲讲研究设计的基本内容时,也明确提到研究设计要考虑:研究结果的统计分析。也就是说,在制订研究方案时,就要想清楚将来怎么处理和分析数据,而不是等数据收完才临时决定。
考试答题版
选择适当的处理、分析实验数据的统计方法,是指研究者在提出假设并收集资料之后,要根据研究目的、研究假设、变量类型和研究设计,选择合适的统计方法来检验假设。PPT 中心理学研究程序包括收集并整理资料、得出结论,研究设计也要求考虑研究结果的统计分析。不同假设对应不同统计方法,例如考察两个变量关系可用相关或回归分析,比较两组差异可用 t 检验,比较多组差异可用方差分析。统计方法的选择还关系到统计结论效度,如果数据质量差、统计方法不合适或违背统计检验假设,研究结论就可能不可靠。因此,统计分析不是简单计算数据,而是验证研究假设、形成科学结论的重要环节。
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