心理学研究方法重点(4)

要分成“结构性Q分类”和“非结构性Q分类”。非结构性Q分类是对一组同质项目按不同程度而做出的分类。结构性Q分类根据费歇尔的实验设计与方差分析原则，就某一理论或假设的变量设计一套项目。又分为两种：单向分类和双向分类。155心理学研究中常用的分布有正态分布、二项分布、t分布、F分布和x²分布。数据分布的特征有：集中趋势、离散程度、偏态度、峰态度。数据分布的集中趋势指标常用的有算术平均数、众数和中数。算术平均数是数据分布的平衡点。标准差和方差（变异）是分数离散度的指标。标准差常常用σ和SD表示。我们以N-1代替N来计算标准差。并用S表示样本标准差。方差经常用于推论性统计学。偏态度（Sk），分为正偏态和负偏态（右偏）。数据分布的峰态度和原分数与均值之差的四次方有关，常用的直指标为Ku，分为尖峰态和低峰态。156正态分布被称为“差误的正态曲线”。德莫弗提出正态分布的数学公式。许多社会学变量呈偏态分布；社会态度变量呈双峰分布；制度性行为变量呈J形分布。157心理学研究中两种常用的标准分数：z分数和标准九分数。158统计检验中主要有两类错误：Ⅰ类错误和Ⅱ类错误。 水平限制了犯Ⅰ类错误的概率。 常常定在.05或.01。ß为犯Ⅱ错误的概率。统计功效是发现自变量真实效应的敏感测度。常用的统计检验方法：t检验、F检验、x²检验以及各种非参数检验。在对多组变量同时做统计检验时，不宜采用t检验，应运用方差分析。159相关的思想是由高尔顿首先提出的，1877年提出了回归线和回归的标准差误等概念。皮尔逊提出积矩相关系数。皮尔逊相关是心理学研究中运用最广泛的。布赖恩1892年第一次把相关方法应用于心理学研究课题。1904年，斯皮尔曼提出的著名的“衰减校正公式”和桑戴克提出的心理和社会测量的理论。双变量正态分布呈一个三维的表面。皮尔逊相关适用于两个等距或等比测定的连续变量。160在研究包含多个变量的关系时，我们用到偏相关。这一偏向关又称一阶偏相关，因为只恒定了一个变量。我们研究四个变量之间关系时，可以恒定其中两个变量，得到二阶偏相关。161复相关是数个变量的联合效应与某一变量之间的相关，以大写字母R表示。R²表示共同的变异量。200人样本较为合适。162两个变量之间关系的性质叫做决定性系数。表示为r²X100%，决定了两个变量共同变异量的百分数。163回归效应是高尔顿首先提出来的。把这种回归趋势称为“回归定律”。164人们以差异数乘方的平均值最小作为最佳拟合的标准，这就是以最小乘方法求出最佳拟合的回归线，其基础是运用了平均数的一个重要特征：平均值是最小乘方点。回归系数可以看做由分数的行列平均值构成的回归线的斜率，也可以是在最小乘方意义上最佳拟合线的斜率。165方差分析ANOVA是由统计学家费歇尔在他1925年的经典著作《研究工作者的统计方法》中首先提出来的。优点：可以在进行多组比较时准确的确定犯I类错误的概率；它的统计功效更高；它可以同时评估两个以上自变量的效应。方差或变异主要有两类：一类是系统变异或实验变异，即显示自变量实际效应的变异；另一类称为差误变异，即由机遇或随机因素而引起的变异。ANOVA中最简单的设计称为单向方差分析，又叫简单随机组设计。166交互作用的变异=所有组间变异-各因子组间变异之和因子组间变异称为主效应，各因子之间都有可能发生交互作用或联合性交互作用。167统计判断主要涉及两类问题：估算总体值和检验假

设。等级相关就是非参数统计的例子。西格尔1956年的经典著作《行为科学的非参数统计》。168非参数统计检验方法取决于：单样本检验、两个相关样本的检验、两个独立样本的检验、多样本检验和非参数相关测定。在单一样本情况下，常用的非参数统计检验法有二项式检验、x²单样本检验和Kolmogorov-Smirnov单样本检验（小样本的检验）。相关样本在参数统计中，常常用t检验法对这类样本做出差异检验。在非参数条件下，常用的方法有：McNemar的变化显著性检验法、符号检验法、Wilcoxon的配对符号等级检验法等等。独立样本中非参数统计检验，主要有Fisher准确概率检验法（称名型或顺序型离散数据）、x²独立样本检验法、中数检验法（集中趋势的差异）和Mann-WhitneyU检验法（是否来自相同总体）多样本检验中，采用Q检验法或x²检验法，还用非参数方差分析。常用的非参数相关指标有：列联系数C，斯皮尔曼等级相关系数、Kendall等级相关系数r，Kendall等级偏相关系数和Kendall一致性系数W。169非参数方差分析主要有：（1）单向方差分析：Kruskal—Wallis检验。这是一种等级数据进行方差分析的非参数检验方法。即H。H的分布接近于x²分布，自由度为K-1。可用于实验性和非实验性数据的分布。（2）双向方差分析：Friedman检验法。弗里德曼1937首先提出的等级顺序方差分析法，也可以使用双向等级方差分析。以检验行与列之间的等级差异。（3）一致性系数：W。肯德尔提出的一致性系数是以这种等级相关的重要指标。W可以表示等级之间平均一致性程度，两种方式确定W。一种是以完整的等级方差分析的组间平方和与总平方和之比来表示W，二是以每一等级与总和平均值之差的平方和作为S值。W系数的显著性水平可以用F比率进行检验。170经典统计学包括统计推论和统计决策程序。以样本资料为基础。贝叶斯统计的基础是条件概率的概念。贝叶斯统计与传统统计学最大的差异，是它正式把先验意见结合进统计程序。对于各种不确定的事件，或者需要在不确定条件下做决策，这就需要贝叶斯统计分析方法。对于数据进行序贯分析，应运用贝叶斯方程的证据形式。然后以概率术语或优势比率做出解释。171决策应该建立在“期望效用”（u(M)）的基础上，效用理论提出一条重要的决策规则或称EU标准：在决策中期望效用值最大。172对策论研究两类对策问题：严格规定的对策和混合策略的对策。较为复杂的对策问题需要运用线性规划。常用的方法是“两难对策法”。在决策中，有考虑了第三种信息输入，，即与多种决定有关的损失或代价的信息。173多元分析方法又称为多变量分析。是高尔顿首创的。皮尔逊发展了相关分析方法；费希尔提出了方差分析和判别分析法；霍特林确定了主成分分析法和典型相关分析法；威尔克斯发展了用于方差检验的多元分析方法。多元分析方法中有意义的事件是斯皮尔曼根据智力提出二因素理论，被称为“因素之父”、常用的软件包：SPSS、SAS、BMDP。174数据的连续性有：连续数据、离散数据和两分数据。离散数据常常用称名量表测定。把离散变量分类为两分变量，这一程序称为“亚变量编码”。

175正交是指完全没有联系。成直角、相关为零时，是正交。176处理重叠变异量，这就是选择两种不同的策略：标准分析和层次分析。177典型相关分析是运用的最少的一种多元分析方法。多元回归有

标准多元回归和层次多元回归。费歇尔提出的F比率。运用两个以上的变量，需要采用多重辨别函数。推导判别函数的主要运算步骤是进行因素分析。判别分析也分为标准分析和层次分析。因素分析又分为探索型和验证型。聚类分析也可以分为非层次法和层次法。178因素分析是目前运用最广泛的心理学研究手段是心理学对于其他学科研究方法的最重要贡献。属于统计科学。是斯皮尔曼提出的，即一般能力和特殊能力之分。其中高尔顿和皮尔逊最为著名。皮尔逊第一个做出因素研究的明确程序，提出“主轴法“179首先提出多因素分析概念的是加尼特。瑟斯顿加以总结。验证型因素成为因素分析方法发展的最新成就。180因素分析 …… 此处隐藏：3406字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……