定量研究应该注意的几个问题

    实证主义在心理学中的作用不可抹杀，不过其研究上的极端客观主义倾向、对技术与方法的过度依赖，轻理论重数字，以及价值中立的研究原则，使传统的定量研究导致了许多弊病。所以，在进行定量研究时，必须注意以下几点：
    　　2.1　定量研究必须与定性研究结合起来，从进行心理学的理论与实践探索
    定量与定性两种方法各有所长，各有所短，应该把这两种方法有机结合起来，从而形成方法论上的互补优势。事物本身是质与量的统一体，在进行研究时，当然应该把定性与定量方法结合起来；定性与定量的互补融合，也是科学方法自身不断改进和完善的必然趋势。现代数学方法不断吸收了辩证思维的因素，现代辩证方法也不断吸收了数学思想，数学定量方法和辩证综合方法在现代科学的基础上日趋融合为一体。这种方法论上的互补融合，就有可能提供更加完备的研究工具来进行高度复杂多变的个体心理研究。
    　　2.2　进行定量研究时，必须考察它的前提条件
    并非所有的研究都是可以用定量的方式来进行的。比如在下面几种情况下就不适合用定量方法研究：研究对象的情况不清楚时；进行探索性研究时，相关的概念和变量不清楚，或其定义不清楚；进行深度探索性研究时，试图把行为的某些特定方面与更广的背景相联系；考虑的是问题的意义而非次数频率时；当研究需要灵活性以便发现预料之外的、深层的问题时；需要对所选择的问题、个案和事件进行深层的、详细的考察时。
    　　2.3　就统计检验而言，要避免一些可能发生的错误
    一种理论的诞生要经过假说的不断验证。如果一种心理学假说推出的结论能被实践所证实，这种假说就能逐步发展成为理论[2]。运用数学工具将实验或其他量化的结果进行统计分析，可以在某种程度上为理论提供必要的实践支持。即看理论假设是否符合观测数据。不过，统计检验也不可避免地存在着局限性，其结果会受到分析技术的成熟程度、模型变量的有效性、测量数据的可靠性、样本规模的大小等许多方面的影响。所以统计检验不显著，并不意味着这一研究无价值。而在统计检验显著时，则更要清醒地认识到，统计分析只是就事物的统计联系进行分析，从统计分析中得到肯定的事物联系到对于事物之间本质的认识还有很远的距离。因此，统计检验只是从一个侧面进行实践检验，并不能代替其他形式的实践检验[3]。
    　　2.3.2　把握好统计分析与理论假设的关系
    在实际研究中，常常是通过一些定性研究或以往研究的结果对变量间的因果关系做出假定，即进行"模型设定"，然后通过因果模型来验证这个假定是否合理，而不是通过它来寻找和发现因果关系。所以，统计模型是通过数量关系的计算来进行验证，是一种证实性技术。在进行心理学研究时，一定要把握好它们之间的关系。在因果模型中，如果将一对自变量与因变量的方向改变，模型拟合不会有什么变化，可实际上意义也已完全改变了。所以，变量之间关系的定位，主要靠理论上的把握，即定性分析的正确性来判断。
    　　2.3.3　要防止出现解释谬误
    这是一种典型的方法论错误。这一问题的产生不是统计分析的错误，而是对于正确统计结果的错误解释问题。如果事实上统计分析进行时并没有理论假设，那么这一研究属于探索性研究。在得到统计结果的基础上，可以形成新的理论假设。然而，如果反过来将同一统计分析作为假设检验看待，就是犯了事后解释谬误[4]"其要害是，将一个探索性或描述性分析结果当作了一个解释性分析的结果，完全混淆建立假说和检验假说的区别。
    比如，在编制一个量表时，首先编写一些项目去施测，将测得的数据进行探索性因素分析，得到几个因素。这就是一个探索性的研究。如果想进一步证实此因素结构的合理性，就再去测另一批被试，利用得到的数据做验证性因素分析。若结果与前面的相同，则证实性的研究已完成。不能用同一数据既做探索性因素分析又做验证性因素分析。
    　　2.3.4　统计检验显著不等于实际意义一定显著
    由于进行统计检验是用抽样数据推断总体情况，因此必须考虑抽样数据所得到的各项参数估计所包含的抽样误差。即无论是研究差异还是作用的存在与否，根据抽样数据得到的统计量只是总体参数的点估计。只有考虑统计量的随机误差之后，才能确定差异或作用的存在与否。统计检验显著与否受到三个主要因素的影响：一是实际差异幅度或作用强度的影响；二是置信度的大小；三是样本规模的大小。这三个因素只要有一个发生变化，结果就会变化。所以，统计检验显著只是说明在特定的条件下，才能确定差异或作用是否存在。如果能够肯定，就说其统计显著，否则就不显著。但是，统计显著与否只是一个相对于这三个方面条件所得的结论，并不是用来表示实际显著意义的标志。
    除此以外，还要考虑统计显著性检验的两种错误问题、随机误差的干扰问题、相关关系的虚假性等等问题。总之，在进行定量研究时，一定要慎重对待，考虑多方因素，以免出现错误结论，贻害他人。--
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