心理学实验研究的效果大小

从"心理学实验数据处理"的角度,我们可以把"效果大小"理解为"是指在心理学实验报告中反映‘自变量’对‘因变量’所产生的影响有多大的统计指标"。这一统计指标需要在掌握"虚无假设分布"和"备择假设分布"这两个抽样分布原理的基础上才能得以准确的理解,并因此知道我们在"对心理学实验数据处理过程中通过假设检验进行推断统计"之后报告研究结果时为什么需要使用这一指标。心理学实验数据处理过程中使用不同的检验方法具有与该方法相应的不同的效果大小指标,每一种检验方法也可以使用不同的指标来反映其实验处理的效果大小。对此,就"心理统计学"提到的四种主要假设检验方法所得推断结果应该使用何种"效果大小"指标更为合适提出了我们的建议。     

警惕心理学研究中的统计误用

正确地使用统计方法对心理学研究至关重要。但心理学研究中存在着诸多统计误用现象。该着重分析了心理学研究中常见的一些统计误用现象：小或有偏样本的使用、在概率的理解上存在偏差、显性检验问题、夸大的统计图、相关分析的误用等等,并在此基础上提出了提高研究自身的统计素养、强调理论在心理学研究中的重要性、运用多样化的研究方法等应对之策。     

评估零效应的三种统计方法CSSCI

在心理学研究中,研究者可能需要评估效应是否不存在,但常用的原假设显著性检验无法提供支持零效应的证据。因此,实践中研究者要么对p>0.05的情况进行回避,要么错误地认为p>0.05支持了原假设。近年来,等价检验、贝叶斯估计和贝叶斯因子逐渐被用于评估零效应。文章介绍了这三种方法的原理,并通过两个实例分析,展示三种方法的实际应用。这三种评估零效应的方法能够帮助心理学研究者在实际研究中进行合理的统计推断和研究决策。     

差数显著性t检验与元分析的对比研究

利用计算机构造被试总体、模拟实验研究程序进行抽样研究,探讨显著性ｔ检验方法与元分析方法在检验实验结果数据方面的差异。在模拟实验过程中,ｔ验受到显著性水平、样本容量和总体效果大小的影响,因此最终影响了统计推断的可靠性,建议：在进行显著性检验过程中,应对统计检验能力进行估计;元分析方法以样本为元素对总体进行推断,因此具有很高的准确性和可靠性,它将很有可能成为今后心理学研究的重要统计工具。     

结构方程模型统计检验力分析：原理与方法

结构方程模型是心理学、管理学、社会学等学科中重要的统计工具之一。然而, 大量使用结构方程模型的研究忽视了对该方法的统计检验力进行必要的分析和报告, 在一定程度上降低了这些研究的结果的证明效力。结构方程模型的统计检验力分析方法主要有Satorra-Saris法、MacCallum法与Monte Carlo法三类。其中Satorra-Saris法适用于备择模型清晰、检验对象相对简单、检验方法基于χ²分布的情形; MacCallum法适用于基于χ²分布的模型拟合检验且备择模型不明的情形; Monte Carlo法适用于检验对象相对复杂、采用模拟或重抽样方法进行检验的情形。在实际应用中, 研究者应当首先判断检验的目的、方法以及是否有明确的备择模型, 并根据这些信息选择具体的分析方法。     

检验能力对统计显著性检验的影响

利用计算机构造被试总体、模拟实验研究程序进行抽样研究,探讨抽样样本总体达到t检验显著性的数目与统计检验能力之间的一致性。模拟实验结果表明,统计检验能力与样本总体t检验显著性的数目具有很高的一致性,但两者同时受到显著性水平α、样本客量n和总体效果大小δ的影响,从而有可能影响统计推断的可靠性。因此,在进行显著性检验过程中,应对统计检验能力进行估计,这将有利于心理学研究成果的积累。     

心理学研究中应用统计方法应注意的几个问题

心理统计是认识心理现象数量特征的重要工具,在心理学研究中或多或少地存在着统计的误用。本文从心理学研究过程的内在逻辑出发,探讨了在心理研究中应用统计应该注意的问题和可能遇到的误用现象:有偏样本与小样本的使用,潜在变量的缺失,欺骗性的统计图表,量表信度与统计显著性检验的考量,事后解释的谬误,统计关系与因果关系等。针对这些问题提出避免统计误用的方法与建议。     

探索性因素分析——最近10年的评述

目的：(1)介绍国外心理统计学界对探索性因素分析中几个重大问题的基本观点;(2)系统地评述过去10年里(1991～2000年)我国心理学研究对这一技术的使用情况;(3)强调运用这一技术时值得注意的一些事项,以期这一技术对我国心理学研究发挥更大的作用。方法：作检索了《心理学报》和《心理科学》在1991～2000年间与探索性因素分析有关的章,对其中以探索性因素分析为主要研究方法的重点章(feature article)进行了编码,统计了频数及百分比分布。结果：我国心理学研究在积极使用探索性因素分析这一先进统计技术时还存在一些问题,主要表现在：(1)在确定因素个数时,倾向于机械地依靠桌个单一方法来作决定,(2)大量使用正交旋转,(3)过于依赖SPSS,(4)对因素分析过程中的重要信息／结果报告不够。结论：探索性因素分析在过去十年得到了广泛的应用,如能吸收国外同行的一些观点,探索性因素分析这一技术在我国心理学研究中必将获得更广泛有效的应用。     

计算机模拟中的功能等价问题

美国心理学家Cillian Cohen在1983年出版的《认知心理学》(The Psychology of Cognition) (第二版)中,以专门篇幅论述了人工智能和计算机模拟问题,其中从心理学角度对计算机模拟中各种功能等价问题的探讨,对我们理解这一新兴事物颇有帮助。计算机模拟有意地非常接近于人的作业,它是一种有效地用于检验和改进心理学理论的工具,也是检验某种操作理论是否真正有效的唯一方法,而且,一旦理论被证明是不恰当的,模拟往往还能揭示理论无力的原因。计算机模拟的目的在于,使机器完成任务的方     

传统统计方法面临的挑战:元分析方法

利用计算机构造实验组和控制组总体,进行传统统计方法与元分析比较实验研究。在实验组总体高出控制组总体０．５０个标准差的提下,传统ｔ检验的统计检验能力（Ｐ）仅为为４１％;而利用元分析的方法进行统计分析,其结果与计算机构造模型有很高的一致性从而提出元分析方法在进入心理学实验研究和证实理论方面的有效性和可靠性,以及传统统计方法面临挑战的事实。