Research Methods in Psychology（心理学研究方法）

引用

Jhangiani, R. S., Chiang, I.-C. A., Cuttler, C., & Leighton, D. C. (2019). Research Methods in Psychology (4th ed.). Kwantlen Polytechnic University. Free official edition: https://kpu.pressbooks.pub/psychmethods4e/

章节概要

第1章：心理学这门科学

开篇一章追问我们如何知道自己所知道的东西，比较了直觉、权威、理性主义、经验主义和科学方法。本章用三个特征（系统的经验主义、经验性问题和公共知识）来界定科学，区分科学与伪科学，并提出描述、预测和解释行为这三个目标，以及基础研究与应用研究的区别。关于常识误区和民间心理学的几节主张怀疑精神和对不确定性的容忍；本章最后区分了实验心理学家和临床心理学家，并介绍了有实证支持的治疗方法。

第2章：科学方法概览

本章把研究周期描述为一个简单模型：从文献中产生的问题引出一项研究，研究发表的结果又回到文献之中。内容包括寻找课题和检索文献（借助PsycINFO）、把想法转化为可经验检验的问题并从趣味性和可行性两方面加以评估，以及假设—演绎法中理论与假设的关系。随后预告全书其余内容：变量与操作性定义、总体与样本、实验研究与非实验研究、实验室研究与现场研究、描述统计与推断统计、第一类和第二类错误，以及科学家为何避免使用"证明"一词。

第3章：研究伦理

本章把伦理表述为四条道德原则（权衡风险与收益、诚信负责地行事、追求公正、尊重权利与尊严）在三个群体——研究参与者、科学和社会——上的应用。本章回顾了伦理规范的历史，从《纽伦堡法典》、《赫尔辛基宣言》、《贝尔蒙报告》一直到美国联邦法规，解释了APA伦理守则第8条（知情同意、欺骗、事后说明、动物研究、学术诚信）以及机构审查委员会的作用，最后给出设计合乎伦理的研究的实际步骤，包括如何撰写知情同意书。

第4章：心理测量

测量被定义为分配能代表某种特征的分数，可选方式包括自我报告、行为测量和生理测量。本章解释了心理构念（以大五人格为例）、概念性定义与操作性定义、聚合操作以及四种测量水平。随后讨论信度（重测信度、内部一致性、评分者间信度）和效度（表面效度、内容效度、效标效度、区分效度），并给出一个四步实用流程：选择或编制测量工具、实施测量，再用新数据重新评估。

第5章：实验研究

实验的定义是操纵自变量、测量因变量并控制额外变量，其间还解释了混淆变量和安慰剂效应。本章比较了被试间设计（随机分配、匹配组）和被试内设计（遗留效应与平衡抵消），引入"四大效度"（内部效度、外部效度、构念效度、统计效度），最后讨论实际问题：招募被试、程序标准化、实验者期望效应、操纵检验和预实验。

第6章：非实验研究

本章讨论没有操纵的研究及其适用场合。内容包括横断研究、纵向研究和交叉序列研究；相关研究及相关系数的解读，并提醒相关不等于因果；复杂相关技术（相关矩阵、因素分析、偏相关和多元回归）；质性研究以及定量与质性之争；以及各种观察法，从自然观察、参与观察到结构化观察、个案研究和档案研究。

第7章：调查研究

调查研究被描述为对精心选择的样本进行自我报告测量，其根源在于社会研究、市场研究和民意调查。本章把回答调查题目建模为一个认知过程，说明措辞、题序和选项如何产生情境效应，并给出编写题目的指导，包括李克特量表和BRUSO原则（简短、相关、明确、具体、客观）。最后讨论概率抽样方法、抽样偏差和无应答偏差，以及面访、电话、邮寄和网络调查各自的利弊。

第8章：准实验研究

准实验在没有随机分配的情况下操纵自变量。本章介绍了三种单组设计（仅后测、前测—后测、间断时间序列）和五种不等组设计，最后是被认为内部效度最高的交换复制设计。历史、成熟、测验效应、测量工具变化、向平均数回归和自发缓解等威胁，都通过实例加以解释，其中包括"心理治疗是否有效"这一问题。

第9章：因素设计

因素设计把两个或更多自变量组合起来，使一个变量的每个水平都与其他变量的每个水平相结合。本章说明如何建立和表示此类设计（包括性别这类未被操纵的变量以及非实验性的因素研究），然后说明如何绘制结果图，解释主效应、不同类型的交互作用和简单效应。有一道练习要求学生画出2×2设计全部八种可能的结果模式。

第10章：单被试研究

本章把单被试研究介绍为对少数个体进行细致考察的定量实验研究，主要与行为分析相联系。它解释了倒返设计和多基线设计（跨被试、跨行为、跨情境），根据水平、趋势和潜伏期对图形数据进行视觉分析，以及单被试研究者和组研究者在数据分析和外部效度上的分歧，结论是两种方法互为补充，聚合证据才是关键。

第11章：展示你的研究

本章从三个层面（结构、高层次文风、低层次规则）讲授APA格式，并给出参考文献和引用的格式。它逐一解释实证研究报告的各个部分（标题页与摘要；引言及其开头、文献综述和结尾；方法；结果；讨论；参考文献），并附有一篇APA格式的范例报告。本章还讨论了综述与理论文章、学位论文和学生论文，以及学术会议上的口头报告和墙报。

第12章：描述统计

学生学习用频数表和直方图、集中趋势（平均数、中位数、众数）和离散程度（全距、标准差）来描述分布，并用百分等级和z分数来确定分数的位置。组间差异用科恩d表示，变量关系用皮尔逊r表示，两者都给出了小、中、大效应的惯用标准。其后几节讲解如何在APA格式的正文、图和表中报告结果，如何准备数据，以及如何区分计划分析与探索性分析。

第13章：推断统计

最后一章解释零假设检验的逻辑、常被误解的p值，以及关系强度和样本量如何共同决定显著性，并区分统计显著性与实际显著性。本章通过实例讲解单样本、相关样本和独立样本t检验，单因素、重复测量和因素方差分析，以及皮尔逊r的检验，随后讨论第一类和第二类错误、统计功效以及对零假设检验的批评。结尾关于"可重复性危机"的一节讨论了"可重复性项目"、p值操纵和HARKing等有问题的研究做法，以及预注册、开放数据和TOP指南等开放科学应对措施。

核心概念

第1章：心理学这门科学

• 科学的三个特征：系统的经验主义、经验性问题和公共知识，三者共同把科学与伪科学区分开来。
• 科学的目标：描述、预测和解释行为，通过基础研究或应用研究来实现。
• 有实证支持的治疗：经科学研究证明有效的临床干预。

第2章：科学方法概览

• 研究文献：已发表的研究，主要见于专业期刊和学术著作，可通过PsycINFO等数据库检索。
• 理论与假设：理论解释大量研究发现；假设是由理论推导出的、具体且可检验的预测。
• 第一类与第二类错误：拒绝了一个为真的零假设，或未能拒绝一个为假的零假设。

第3章：研究伦理

• 知情同意：在告知可能合理影响参与决定的一切信息之后，获得并记录对方的同意。
• 欺骗与事后说明：只有在严格条件下才允许欺骗，并且必须尽快向参与者说明真相。
• 机构审查委员会（IRB）：审查研究方案是否符合伦理标准的委员会。

第4章：心理测量

• 构念与操作性定义：自尊等不可直接观察的变量，以及使之可测量的具体程序。
• 测量水平：称名、顺序、等距和等比四种水平，决定可以使用的统计方法。
• 信度与效度：分数的一致性，以及分数代表目标变量的程度。

第5章：实验研究

• 混淆变量：随自变量系统变化的额外变量。
• 随机分配与平衡抵消：在被试间设计和被试内设计中防止额外变量成为混淆变量的技术。
• 内部效度与外部效度：对因果结论的支持程度，以及推广到其他人群和情境的程度。

第6章：非实验研究

• 相关不等于因果：X与Y之间的关系可能是Y导致X，也可能是第三个变量同时导致两者。
• 偏相关与多元回归：在复杂相关设计中对第三变量进行统计控制的方法。
• 质性研究：提出宽泛的问题，收集访谈等丰富资料，采用非统计的分析，常用于提出假设。

第7章：调查研究

• 情境效应：措辞、题目顺序和选项对回答的影响。
• BRUSO：题目应当简短、相关、明确、具体和客观。
• 无应答偏差：未作答者与作答者存在差异而造成的偏差，可通过提高应答率来降低。

第8章：准实验研究

• 准实验：在没有随机分配或平衡抵消的情况下操纵自变量。
• 不等组：在处理之前就可能存在差异的比较组。
• 交换复制：之后也对比较组实施处理的设计，可增强内部效度。

第9章：因素设计

• 因素设计：一个自变量的每个水平都与其他自变量的每个水平相组合的研究。
• 主效应与交互作用：一个变量的总体效应，以及一个变量的效应随另一变量水平而变化。
• 简单效应：一个变量在另一变量各水平上的效应，用于分解交互作用。

第10章：单被试研究

• 倒返（ABA）设计：基线—处理—回到基线，以表明变化随处理而出现。
• 多基线设计：在不同被试、行为或情境中于不同时间引入处理。
• 视觉分析：根据图中水平、趋势和潜伏期的变化来判断效应。

第11章：展示你的研究

• APA格式：心理学写作规范，包括结构、高层次文风和低层次规则三个层面。
• 实证报告的结构：摘要、引言、方法、结果、讨论和参考文献，其中文献综述论证研究的必要性。

第12章：描述统计

• 集中趋势与离散程度：平均数、中位数和众数；全距和标准差。
• z分数：以标准差为单位表示某个分数与平均数的距离。
• 效应量：均值差异用科恩d，定量变量之间的关系用皮尔逊r。

第13章：推断统计

• p值：若零假设为真，得到与样本结果同样或更极端结果的概率，而不是零假设为真的概率。
• 统计功效：在预期效应和样本量给定时，拒绝错误零假设的概率。
• 有问题的研究做法：选择性报告、HARKing、p值操纵等会增加虚假发现的做法。
• 开放科学：通过预注册、公开材料和公开数据来提高透明度和可重复性。

评析

优点

• 认真对待可重复性危机。 前言承诺不把心理学"知识"当作定论来呈现，全书也做到了这一点：第1章介绍"多实验室重复项目"，第3章以一起近年的学术造假案例开篇，第13章解释有问题的研究做法和开放科学改革。学生是在当前学术争论的背景中学习研究方法的。
• 教学设计系统。 每一节都以学习目标开头，每一章都以要点和练习结束；练习既有实践任务（如设计一项单被试研究、画出2×2设计的八种模式），也有讨论题。词汇表和教师资源清单（课件、题库、学生实验指南）也便于课程使用。
• 研究设计覆盖面广。 除了实验和相关研究，本书还分别用整章讨论调查、准实验、因素设计和单被试研究，并涉及质性方法和观察法，使学生了解心理学中使用的各种设计。
• 实用的研究技能。 用PsycINFO检索文献、撰写知情同意书、编制问卷、开展预实验，以及一篇完整的APA格式范例报告，都为学生开展并撰写自己的研究项目做好准备。

局限

• 统计内容属于入门水平。 两个统计章节以概念讲解和例题的方式介绍描述统计、t检验、方差分析和r的检验，但没有涉及回归建模、非参数检验、深入的置信区间估计或贝叶斯方法，也没有软件操作指导。
• 伦理与格式以美国为中心。 伦理一章围绕APA伦理守则、IRB和美国联邦法规展开，APA格式规则在2019年之后也可能已有变化；其他国家的学生需要参考本地规范。
• 深浅不一。 质性研究只在非实验研究一章中占一节，因素分析等一些主题只作了概述。
• 改编留下的痕迹。 本书经历了多个版本和多位作者，2019年版记录了大量章节调整和链接删除，部分例子和网络资源可能仍已过时。

在课程中的定位

在研究方法与统计课程中，本书是"先讲方法"的入门教材。所列的其他书偏重统计：Reidy和Dancey的《Statistics without Maths for Psychology》以及Field的《Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics》被介绍为讲授统计分析的书，后者使用SPSS；Maxwell、Delaney和Kelley的《Designing Experiments and Analyzing Data》通过模型比较来讲解实验设计的分析；McElreath的《Statistical Rethinking》讲授用R和Stan进行贝叶斯建模。

应当先读Jhangiani等人的这本书。第1–11章提供了统计书籍所默认的研究设计、测量和伦理背景，第12–13章则是描述统计和零假设检验的概念性入门。之后学生可以转向Reidy和Dancey或Field进行实际分析，再进一步阅读Maxwell等人或McElreath的著作；第13章关于可重复性的内容，正好可以衔接那些著作所针对的对p值的批评。

如何使用本书

本书为第一次学习心理学研究方法的本科生而写。修过心理学导论有助于理解书中的例子，统计章节只需要中学水平的代数。

对于一学期的研究方法课，应按顺序阅读第1–5章，因为测量和实验设计是其他一切内容的基础，然后根据课程侧重的研究设计从第6–10章中选读。撰写实验报告时阅读第11章，并以其中的APA格式范文为模板；第12–13章可与统计单元同步或提前阅读。如果统计另设课程，第12–13章可作复习之用。

阅读每一节之前，可以把学习目标当作检查清单，复习时则使用各章要点。至少完成每章末尾的全部"Practice"练习，讨论题适合在学习小组中使用。在线版嵌入了视频以及各种工具（如在线统计功效计算器）的链接；书末列出了教师可以采用的课件、题库和学生实验指南。

版本与来源

本导读依据《Research Methods in Psychology》第四版（2019年，Kwantlen Polytechnic University，CC BY-NC-SA 4.0），使用 https://kpu.pressbooks.pub/psychmethods4e/ 上的官方免费Pressbooks版本。导读参考了致谢、"About this Book"（版本沿革和第四版修订内容）、作者简介、前言、全部13章（每节的学习目标和标题、每节开头部分，以及每章的全部要点和练习）、全文阅读的可重复性危机与开放科学一节，以及书末的教师资源清单。