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时间:2018-05-05
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1、整合数据分析方法在心理学研究中的应用整合数据分析方法在心理学研究中的应用 1前言 任何学科的发展和完善都是建立在已有研究知识累积的基础上。在心理学研究中,可通过量化和质化的方法来对某一专题相关的研究进行综合分析,以达到研究知识累积的目的,促进心理科学的巩固和发展(崔智敏,宁泽逵,2010)。描述性 随机效应IDA和固定效应IDA的主要区别在于:(1)随机效应IDA假设被试样本来自同一总体,可以基于一个无限样本总体进行推断;而固定效应IDA则假定被试样本是固定且可知的,因此推断只针对所研究的样本,这更符合心理学研究中的实际。(2)随机效应ID
2、A可以分解出研究层面效应、被试层面效应和这两个水平之间的交互作用;而固定效应IDA排除了研究层面的效应,只估计了被试水平的差异。由于随机效应的条件常难以满足,因此固定效应IDA在实践中更常用(Hussong,Cai,etal.,2008;Hussong,Flora,etal.,2008;Hussongetal.,2007)。 3.2IDA研究中主要异质性的具体分析策略 不同研究之间在抽样、时间和测量方法上的差异使IDA分析过程变得复杂,但也为对这些研究进行综合分析和比较研究提供机会。从综合分析目标出发,需要对这些研究间的异质性进行控制,提高
3、研究的外在效度;从研究比较目标出发,需要对这些异质性进行操纵,分析研究间异质性对研究结果的影响(CurranHusson,2009;SimmondsHiggins,2007)。 3.2.1抽样、地域异质性及分析策略 抽样问题在心理学研究的各个领域都很重要,而在IDA研究中尤其重要。IDA可对合并数据的抽样异质性进行直接的分析,考察和评估研究样本之间潜在的差异,然后尽量协调这些差异,分析这些差异对研究结果的影响程度。IDA中对抽样导致的差异问题的处理过程中,首先明确每个研究的抽样方法是概率抽样还是非概率抽样,然后将这些信息将直接进入特定的分析
4、模型。地域差异和抽样变量通常难以区分,独立考虑地域异质性时,需进一步考虑民族、犯罪率、社会保障等特定因素,而不是一般因素的分析。但IDA方法通常把抽样异质性与地域异质性结合在一起分析,根据对数据集的不同定义而选择随机效应IDA或者固定效应IDA。3.2.2历史时间异质性及分析策略 历史时间异质性主要考察各研究在时间上的差异。在横断(Cross-Sectional)研究数据的IDA中,可直接比较研究之间施测时间的差异来考察历史异质性对研究结果的影响,采用上述的固定效应IDA方法或随机效应的IDA方法进行分析。 而纵向研究IDA的时间异质性分析
5、不但要考虑发展趋势的差异,也要考虑施测时间、出生年代(Cohort),生理年龄对个体发展趋势的影响。通常采用固定效应的IDA进行分析,对被试出生年代进行虚拟编码,并作为预测变量进入分析模型,综合分析个体心理特征随时间发展的特点,并建立每个年代的成长轨迹,或者判断是否需要针对各出生年代建立成长轨迹。在这模型中,可直接分析被试出生年代和研究(CohortStudy)的交互作用,以便在研究其他重要预测变量前控制这种交互作用。若合并数据中的被试的出生年代的数量足够多,则可以将之看作连续变量,把出生年代作为模型中一个连续型预测变量,同时估计出生年代相关(Co
6、hort-related)和年龄相关(Age-related)的发展变化。若数据充分,则可估计这两个时间维度交互作用,及与研究群组的交互作用。 3.2.3测量工具的异质性及其分析策略 测量工具的异质性分析是IDA研究中面临的最大挑战,直接影响到IDA的信度和效度。由于不同研究的研究者常采用不完全一致的测量工具来对同一种心理结构进行测量,这就使IDA的分析过程面临测量的恒等性(MeasurementInvariance)和测量的可比性(Measurementparability)问题。对于共同的项目,在IDA研究中需检验测量恒等性,而对于不同
7、的项目则需检验其测量的可比性。 测量恒等性是指一组项目在不同的群组或时间下可靠并有效地测量同一个潜在结构的程度(Rusticus,Hubley,Zumbo,2008;PentzChou,1994)。在IDA中测量恒等性主要指同一组项目在不同研究出现时,研究之间的恒定性,通常可采用因素分析对研究间共同项目进行因素分析,来检验恒等性情况。测量可比性在单一研究中少见,多出现在教育测量中,而在IDA研究中,测量的可比性是当不同研究中采用不同的量表来测量同一种心理结构时,各自测的是否是同一个对象。对于同一结构的不同测量项目,常采用IRT(itemResp
8、onseTheory)进行测验的等价性分析(MeasurementEquivalence)(Curranetal.,200
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