第4章-心理学相关研究的设计.ppt

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1、第4章心理学相关研究的设计强调要揭示心理现象及其规律，心理学主要通过研究变量与变量之间的关系来加以实现。心理学实证研究主要包括相关关系的研究与因果关系的研究。相关研究主要探讨存在变量之间的关系，并根据这种关系就研究对象的特征和行为作出解释和预测。相关研究（correlationalresearch）试图理解变量与变量间的关系。以数量的术语描述并揭示变量之间的关系。如：学生每天练习数学的时间与其数学成绩是否相关。相关系数（correlationcoefficientorcoefficientofcorrelation）介于-1与1之间相关系数的绝对值越大，则相关性越高。相关系数的强度大

2、小与意义相关系数范围（绝对值）变量关连程度0.8以上很高相关0.60~0.79高相关0.40~0.59中相关0.20~0.39低相关0.19以下很低相关五种不同的相关程度完全正相关（perfectpositivecorrelation,r=1）正相关（positivecorrelation,0

3、力与学业成绩的关系创造力高的学生，其学业成绩是否也高?家庭背景与学业成绩的关系高中成绩与高考成绩的关系智力与学业成就的关系等等相关研究的价值分析变量与变量之间的关系（程度）根据相关，从某些变量预测另外的变量。高度相关，可进一步实施实验研究。相关研究的不足相关研究固然有自身的优点，但是也存局限性，比如：无法确定变量之间是否是因果关系；无法进行可逆研究，如果需要确定自因变量之间是否存在因果关系，还是需要采用因果关系研究。例子大学生人生观和日常情绪的相关研究（《健康心理学杂志》2003年04期）目的对大学生人生观与日常情绪之间的关系进行初步探讨。方法本研究对100名被试进行了人生认知量表的

4、测查,并采用记录情绪日记的方法了解被试的日常情绪状况。结果“追求功利”与“积极情绪”的各项指标均呈负相关,与“消极情绪”的各项指标呈正相关;而“自我完善”和“为社会和他人服务”这两个维度与“积极情绪”和“消极情绪”各项指标间关系则正好相反。结论人生观中“人生目的”因子与个体的日常情绪有较为密切的关系例子美国相关研究报告：车上视讯设备可能对驾驶者产生相关影响:其视讯设备的范围包括：手机、导航系统、夜视系统、无线网络、信息和娱乐系统…根据美国国家高速公路局1995年的报告指出，因注意力分散而造成之事故占所有事故之19％。第一节研究两个变量相关关系的研究设计与统计思路一、相关研究的变量相关

5、研究中的两个变量既可以是连续变量又可以是类型变量。连续变量：在一定区间内可以任意取值的变量,其数值是连续不断的。例如,人体测量的身高,体重,胸围等为连续变量。类型变量（名称变量）：用数字或字符表示个体在属性上的特征或类别上的不同，如性别（男和女），顺序（第一名，第二名）。例子：相关研究—建立双变量表性别总计工作满意度男女高527中224低145总计8816工作满意度与性别自变量：性别（栏）因变量：工作满意度（列）例子：相关研究—建立双变量表居住地总计自尊心乡村都市高300(60%)200(40%)500(100%)低100(50%)100(50%)200(100%)总计4003007

6、00居住地与自尊心判读解释：高自尊心组中，乡村占60%低自尊心组中，乡村占50%二、两变量相关关系的统计思路㈠连续变量与连续变量间的相关关系当相关研究中的两个变量都是连续变量时，通常采用皮尔逊积差相关或者一元回归对数据进行统计分析。负相关玩乐时间和学习成绩正相关的例子：--长的玩乐时间与GPA有关。学习小时数GPA学生1421.8学生2233.0学生3312.2学生4352.9学生5163.7学生6263.0学生7392.4学生8193.4关于皮尔逊积差相关皮尔逊积差相关（Pearsoncorrelation）是由英国统计学家皮尔逊提出的，又称积矩相关。一个典型的皮尔逊完全相关关于皮

7、尔逊积差相关皮尔逊相关系数”数值在-1和+1之间，并且具有明确的暗示：如果有两个变量，X、Y当相关系数为0时，X和Y两变量无关系。当X的值增大，Y也增大，正相关关系，相关系数在0.00与1.00之间当X的值减小，Y也减小，正相关关系，相关系数在0.00与1.00之间当X的值增大，Y减小，负相关关系，相关系数在-1.00与0.00之间当X的值减小，Y增大，负相关关系，相关系数在-1.00与0.00之间相关系数的绝对值越大，相关性越强，相关系数绝对值越接近于1