量化研究与质化研究精编.doc

量化研究与质化研究
一、 概念上区分
1、 量化研究: 利用心理测量、 心理试验、 心理调查等方法取得数量化研究资料, 并利用数学、 统计等方法对资料进行分析, 以取得研究结论方法。
2、 质化研究: 利用历史回顾、 文件分析、 访问、 观察、 参与经验等方法取得研究资料, 并用非量化方法, 关键是个人经验, 对资料进行分析, 以取得研究结论方法。
二、 研究目标: 控制估计取向与意义了解取向
1、 量化研究: 着眼于代表通常性群体, 探求心理与行为普遍模式和通常规律, 从而对行为进行控制和估计。
2、 质化研究: 着眼于研究特殊个体, 意在揭示个体独特心理和行为特征, 从而描述和解释特定研究情境中大家经验, 了解社会以及大家日常生活意义。
三、 研究对象: 客观实在取向和主观唯心取向
1、 量化研究: （1）以实证主义作为其哲学基础, 强调事物是客观存在于人类之外、 不依靠于人主观意识而独立存在。（2）客观现象是能够被认识, 大家能够经过经验方法感知客观世界, 把握客观世界规律。（3）所以, 量化研究对象是部分事实、 变量和固定不变客观事物, 研究者经过经验、 数量化方法发觉研究对象运动改变规律。研究者和研究对象是主体和客体关系, 相互独立分离。
2、 质化研究: 以现象学、 释义学、 建构主义为哲学基础, 认为社会科学不像自然科学那样客观化、 理性化, 社会学科研究对象是人及人类主观意识, 带有主观性, 事件伴随事件、 地点而改变, 所以, 大家不能独立地认识现实, 现实也不能被完全了解, 都要受到社会、 历史、 经济、 文化等原因影响和制约。研究者和研究对象之间是专题与专题关系, 相互影响, 亲密联络。
四: 研究方法: 经验证实取向与解释建构取向
1、 量化研究: （1）量化研究预先假定一个独立实在, 再用试验、 测量等方法进行验证, 借助于可靠数据, 从外部观察者立场来观察研究社会生活实践, 是一个演绎推理过程。（2）具体方法上, 量化研究是根据统计学标准取样, 抽取出代表通常性一般样本。在数据搜集方面, 通常见观察法、 量表法、 问卷法和试验法来搜集数据, 这些方法在实施之前都已经设计好, 不许可随意改动。试验过程中有严格控制。数据分析经过专门分析手段, 如统计学方法、 计算机软件等, 研究者能够利用她们解释数据并估计因果或相关关系。
2、 质化研究: （1）质化研究前提是研究者依据自己已经有知识、 爱好、 主观价值判定来选择研究问题, 研究者进入被研究者立场, 描述、 分析人类社会中 文化和行为, 研究者认为本身就是研究内容一部分, 强调观察到世界是由研究者构建出来, 认可自己在知识建构中关键地位。（2）具体方法上, 质化研究多采取目性取样, 抽取出经典样本; 数据搜集方面, 质化研究者依据本身丰富经验和直觉判定决定怎样对被试样本进行访谈和调查, 并借助于文件、 实物寻求出所要研究问题相关材料。在数据解释方面, 质化研究者依靠研究者个人主观认知建构, 包含直觉和推理, 用日常语言进行描述, 不受任何外在标准束缚。
五、 关系
1、 二者实际上是相辅相成, 相互促进。最终目标都是为了解释、 估计和控制。
2、 研究过程中, 质化研究也会采取部分数量化手段, 借助数据来进行判定、 推理, 形成结论。量化研究假设部分和研究结论部分通常也是质化性质, 离不开质化研究思维和方法。
研究方法本身没有优劣之分, 关键是针对不一样问题, 依据不一样条件, 选择适宜研究方法。
元分析方法
（一）含义: 是一个对分析分析, 以整合结论为目, 经过对大量部分研究结果进行一个再统计分析。
（二）特点: （格拉斯Glass）
1、 是一个定量分析方法, 不是对原始数据统计, 而是对统计结果再统计。
2、 应该包含不一样质量研究。
3、 目是寻求一个综合结论。
（三）元分析研究步骤:
1、 提出研究问题, 确定研究目: 即组织研究框架, 既能够考虑不一样范围中实践问题, 能够考虑理论问题。
（1）确定研究中想要探索文件领域及将要包含题目范围, 建立一套挑选研究样本“包含”与“排除”标准。
（2）充足了解自己所要分析概念及使用方法。
2、 根本文件搜索。是元分析研究关键。依据Rosenthal（罗森塔尔1984）提出大约分类标准, 包含书、 期刊、 论文、 未发表研究、 电子数据库等文件资料。
3、 分析以往研究结果。对搜索到研究汇报进行定性和定量分析, 包含各研究研究背景、 研究方法、 试验设计、 样本大小、 被试特征、 结果测量和统计分析方法等, 并依据分类标准, 从中筛选出进行元分析独立研究结果。
4、 元分析方法实施。结合研究结果和研究目, 进行定量元分析。
（1）首先, 提出假设, 结构进行元分析统计量。
（2）然后, 计算各研究综合统计量, 为元分析提供数据基础。
5、 撰写研究汇报。汇报元分析结果, 进行分析和讨论。
（四）优点
1、 相对于显著性水平检验而言, 在对效应值估量和对效应值信度分析上更为正确。
2、 对研究过程要求严格, 含有较强可复制性。
3、 能发觉部分单独研究不能发觉潜在效应和规律。
（五）缺点
1、 发表（出版）偏见。发表文章多为显著性效应显著文章。
2、 研究文件质量问题。
3、 时间跨度较长, 造成研究结论时效性问题。

心理测验编制步骤
1、 确定测验目
（1）明确测量对象; 测谁？
（2）明确测量目标; 测什么？
（3）明确测量用途。什么用？
2、 制订编题计划: 编制测验总体构思, 要明确两个方面信息。（1）全方面而具代表性测验内容; （2）对各个内容点相对重视程度, 通常见百分比来表明。
3、 编辑测验项目
（1）搜集测验资料。资料要丰富、 趣味, 有普遍性。
（2）选择项目形式。题型、 材料、 表述等。
（3）编写测验项目。注意项目取样代表性、 范围、 难度、 表述、 数量、 说明等。
4、 估计和项目分析: 选择含有代表性同质样本进行估计, 对测试难度、 项目区分度等进行统计分析。
5、 合成测验: 把估计后有价值项目选择出来, 并排成有组织测验。
（1）测验项目选择: 依据测验性质选择, 注意难度和区分区。
（2）测验项目编排: 由易到难。并列直进式和混合螺旋式两种编排方法。
（3）编制复本
6、 测验标准化: 对测验编制、 施测、 评分以及解释测验分数程度一致性做出要求。
7、 判定测验: 确定其信度和效度。
8、 编写测验说明书。

多原因完全设计方差分析过程: 5步
第一步: 计算数据总体变异量并对之进行分解。
1、 各自变量主效应量。
2、 各自变量交互效应量。
3、 误差效应量。（残差）
第二步: 计算各原因引发变异量对应自由度（即数据发生变异次数）
1、 各自变量主效应对应自由度: dfA=a-1 ; dfB=b-1（a, b是自变量A、 B水平）
2、 自变量交互效应对应自由度: dfAB=（a-1）（b-1）
3、 残差自由度: 总自由度减去上述三项自由度: dfE=dfT-dfA-dfB-dfAB（dfT=被试总数-1）
第三步: 计算各变异源引发数据变异方差, 即均方（MS）
第四步: 计算各效应是否显著检验统计量F比率。即计算各效应方差与残差方差比值。F比率越大, 表明自变量或自变量交互效应越显著。
第五步: 给出方差分析表和分析结论。包含各自变量主效应、 交互效应、 残差三个方面数据。
多原因试验设计分类
1、 独立组试验设计: 方法分配被试, 每一被试只完成一个试验处理。
2、 配对组试验设计: 对被试进行配对分组, 每一被试组只完成一个试验处理。
3、 反复测量试验设计: 被试不分组, 被试完成全部试验处理。
4、 混合试验设计: 每组被试完成某一个或多个自变量全部水平试验处理（被试内）, 但只完成另一个或另多个自变量一个水平试验处理（被试间）。
平衡额外变量采取试验设计方法: 区组设计和拉丁方设计。
1、 区组试验设计: 将个体差异从残差中分离出来。（只有一个额外变量）
2、 拉丁方设计: 将两个额外变量影响进行平衡并将变异从残差中分离出来。
选择试验设计类型, 需要依据课题性质和试验条件确定, 尤其是变量性质。
1、 被试多少（少: 反复测量, 多: 混合、 独立组）
2、 自变量性质（适不适合做被试内变量, 即试验处理次序效应大不大）
3、 试验任务繁杂（简单: 反复测量; 复杂: 混合、 独立组）
混合试验设计: 通常见矩阵表示。（被试间因子组成行, 被试内因子组成列）

增强统计检验能力而又少犯I型错误
1、 a表示I型错误, 即零假设成立, 不过因为多种误差使统计检验达成显著水平, 所以下结论说平均数之间有显著差异。换句话说, 研究者侦查到不存在试验效应。
2、 方法:
（1）降低误差变异。这能够经过实施好方法来达成: 清楚无误指示语、 可靠仪器、 前后一致程序、 任务-被试协调一致等。
（2）增大试验效果。要求采取更强试验操作。
（3）合适增加被试人数。降低样本本身误差。
（4）改变分析方法。
（5）改变试验设计。方差分析中, 把个体差异从误差项中剔除时, 检验能力就增强了。这能够经过区组设计、 协方差分析、 反复测量设计等方法实现。改变试验设计另一个方面是, 在试验中使用较少试验条件。这么, 每组被试人数相对增大了, 同时, 使用较少试验条件也会使试验效果增大。
（6）改变任务。稍微或显著地改变试验任务（使用新试验范式）, 使试验任务更符合被试心理年纪特点。
（7）降低极端数据。第一, 在试验程序中使任务清楚明确, 被试不会误解; 第二, 经过筛选、 排除极端被试或使用反复测量设计; 第三, 修整数据。

心理学研究中多种误差起源及其对应控制方法
（一）多种误差起源:
1、 忽略相关变量造成误差。假如我们对影响某一问题原因了解愈多, 我们就能愈合适地计划研究。忽略相关变量常常造成误差。
控制方法: （1）在试验之前大量地查阅文件。文件要有选择地精读。（2）发明一个优良工作环境来确保科研信息丰富和通畅。
2、 对数据不合适分析造成误差。
3、 不合适取样造成误差。
4、 与研究者（试验者）相关误差。
（1）试验者预期造成误差。1963年, 罗森塔尔等人发表相关聪慧白鼠和笨白鼠研究, 是心理心理学史上说明试验者预期对造成试验结果误差著名例子。控制: 采取双盲试验, 让试验者和被试都不知道试验假设, 不知道谁是试验组, 谁是对照组。
（2）研究者与试验者伪造数据。近期较为著名例子是韩国克隆教授黄禹锡学术造假事件。控制: 试验结果要由不一样研究者、 不一样试验室加以反复检验, 同时, 要提升学术道德素质。
（3）与试验者相关误差还包含: 试验者没有严格根据试验程序进行试验; 试验者在登记数据或转录数据时出现错误, 而且, 这种错误时有利于试验者意愿。
5、 使用二手不正确材料造成误差。有部分误差不与试验本身相关, 而与汇报它们方法以及科学文件中传输这些研究信息方法相关。较为著名例子是霍桑试验研究结果不正确信息和解释没有加以甄别而广为流传。控制: 尽可能使用一手资料, 对二手资料真伪要加以严格甄别方可使用。
（二）误差控制
1、 个体差异克服方法。
（1）试验卫生学。要取得高质量数据, 试验中应该注意很多细节, 保持试验“卫生”。（2）被试分层。经过筛选把不合格被试排除。
（3）使用组内设计。组内设计中每一被试都以自己为对照组, 所以个体差异关键效应被消除。
2、 额外变量造成误差。
（1）环境中注意原因。试验中要确保被试集中注意。
（2）将额外变量结合进行试验设计。假如试验中有两个试验者, 那么, 每个试验者实施每种条件下二分之一被试, 一是避免了试验者与试验条件混淆, 二是能够检验不一样试验者对结果影响。
3、 反应测量造成误差。准备试验能够对被试反应指标和反应方法提出修正以降低误差。