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[综合讨论] 【新人自学】心理学与生活第二章

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Zuos 发表于 21-5-2 19:19:25 | 显示全部楼层 |阅读模式
为了更好的理解,我将部分内容用自己的话翻译了一遍。
欢迎大家指正、探讨,虚心向大家学习。


本章主要讲:心理学将科学方法应用到其研究领域的特殊方式(心理学得运用科学手段来证明自己的研究靠谱,为此研究了一些特殊方法)
目的是:教会你如何提出正确的问题,如何评估心理现象的原因、结果和相关性,从而帮助你提高批判性思维技能(一个事儿,为啥出事儿、出事之后怎么样了、以及到底因为啥导致的出事儿)
通过不断磨练理性的怀疑态度,能够利用基于研究的结论来解决生活中面临的问题

心理学的研究过程有几个步骤
一、产生想法或者说有了不同的思路(可能是来自于对身边事、人、动物的直接观察,也可能是流传下来的尚未解答的问题)
思想者真正有创造力的标志是 发现一个新的真理,它可以朝着更好的方向推进科学和社会的发展(你所发现的真理,真的能帮助到别人吗?)
在心理学家积累有关现象的信息时,他们创造出各种理论,这些理论变成了阐述研究问题的一个重要背景。理论(theory)是一个组织起来的概念集合,可以用来解释一种现象或一系列现象。大多数心理学家都有一个共同的核心,决定论(determinism)的假设。这一假设认为,一切事件、包括物理的、心里的或者行为的,都是特定因果关系的结果,或者说是由其所决定的(所有的事,都是有因有果的)

当一个理论在心理学领域被提出来的时候,人们通常希望它既能解释已有的事情,也能够产生新的假设。产生新的假设是研究过程的第二步。假设hypothesis 是对原因和结果关系的试探性的、可以检验的阐述。(假设是理论的一个测验、一个保险,如果理论是靠谱、准确、成立的,那应该能通过某种方式证明、说出来,不然谁信你呢),如果怎么怎么样,那么怎么怎么样。。研究就是用来验证“如果”和“那么”之间的联系。

第三步,设计研究。研究者们将基于科学方法去验证他们的假设。科学方法是一组综合的程序,包含了以限制误差源的方式收集和解释证据,并得出可靠结论的所有步骤(为了让别人相信,我们必须用科学的方法去证明自己,不是玄学。科学的方法是一套操作,不是单一的,收集信息要准确靠谱、解释也要客观靠谱、结论同样)
第四步,收集好了数据,便分析数据并得出结论
第五步,向期刊提交论文以求发表。研究者必须以其他研究者能够理解和评价的形式保存完整的观察记录和数据分析。研究步骤是禁止保密的,因为所有的数据和方法最终都必须公开接受公开检验。也就是说,其他研究者有机会去检查、批评、重复或者反驳数据和方法。(发表出来研究成果,让别人考察、试验,看看你这个是不是靠谱。)

第六步,对此反思,识别出它所遗留的没有解决的问题。考虑开放的问题。研究者表明自己研究的意义和局限。如果数据没有完全支持假设,研究者必须重新思考他理论的相关方面。(如果数据和假设的对不上,说明可能理论出了问题,有啥没考虑到的)。因而在理论和研究之间存在持续的互相影响

第七步,对开放的问题作出回应并再次开始研究。恰当使用科学方法是研究过程的核心。科学方法的目标是使研究者所下的结论具有最大的客观性。结论是客观的,不受研究者的情绪或个人偏见的影响

观察者偏见和操作性定义
同样的事件,不同的人看到的是不同的东西。这一部分,描述观察者偏见问题以及 研究者们用的补救措施
对客观性的挑战:观察者偏见,是由于观察者个人的动机和预期导致的错误。通常,人们看到的、听到的只是他们所预期的,而不是事实的本来面目。预期能够引起不同的观察者得到不同的结论。(预期会让不用的人看到不同的东西,比如我预期张伟丽会赢,所以看到的都是她的优点)。观察者偏见就像一个过滤器,一些事情被视为是相关的和重要的而获得注意,另外一些则被视为无关和不重要的而被忽略。(带上偏见的有色眼镜,我便只能看到我认为重要的东西,我觉得不重要的就被自动忽略了,比如经常找不到常用的笔,我觉得笔可能落在书里、卧室里或者什么地方,我不认为笔会在眼前而找不到,但其实笔就在眼前的键盘下面)研究者经常从事观察,每个人都带着不同的先前经验来进行观察,而且通常那些经验包括对特定理论的认同,所以很有可能出现观察者偏见。研究者必须努力确保他们不带任何偏见地“裸眼”观察行为。研究者怎样才能确保先前预期对观察的影响最小呢?(研究者天天做实验,有很多的经验,所以预期可能会非常强,觉得自己很懂,所以主观上消除偏见可能不太够,必须要加入客观上的规则去限制观察者,时刻提醒观察者客观)

补救措施:为了把偏见降低到最小,研究者依赖于标准化和操作性定义(给自己想了几个招,减少偏见)
标准化:在数据的收集阶段使用统一的、一致的程序。测验或实验条件的所有特征都必要标准化,以便所有研究的参与者经历完全一样的实验情景。(收集数据的时候用一样的方法。测验中的所有环节都必须一致,确保所有参与研究的人经历的都是一样的场景)标准化意味着以同样的方式来提出问题,以事先建立的规则来量化反应(对每个人提问的方式都必须一样,并且提前建立规则,用来衡量用户的反映。)

观察者偏见和操作性定义
对概念含义进行标准化的策略我们称为操作化。操作性定义 operational definition 是以测量该概念或决定它是否存在的特定操作或程序 来界定一个概念,从而在实验内使含义标准化。操作性定义是以测量该概念是否存在的特定操作(概念是比较虚无缥缈的,为了避免实验后撕逼,在实验之前就明确定义研究者要证明的理论或者说概念,提前制作一套规则或者说程序,什么情况下算是这个概念存在、什么情况下概念不存在;有了这个程序,就有了对概念的判断方法,从而在实验内使含义标准化)

一个实验中的所有变量都必须给予操作性定义。变量variable 是任何在数量和性质上变化的因素
在实验情境中,研究者经常想证明一种存在于两种变量之间的因果关系。自变量independent variable 是实验者操控的因素,是因果关系中的因。因变量 dependent variable 是实验者所测量的东西。如果研究者对于原因和结果的看法是正确的,那么因变量的值就取决于自变量的值(自变量就是研究者用来做实验的条件,通过操控这个条件,来看参与者的反应,从而观察到一些结果)

实验法 备选解释和控制的必要
人们有很多的经验,所以对同一个结果可以提出很多原因。为了克服因果关系中的模糊性,研究者运用实验法experimental methods :他们操纵一个自变量来观察其在因变量上产生的效果。这种方法的目的在于确定一种强烈的因果关系,即一个变量对另一个变量有影响

心理学家必须对可能存在的备选解释非常敏感。其他可以导致同样结果的解释越多,初始假设的可信度就越低。当并非饰演者有意引入到实验情境中的一些因素确实影响了参与者的行为,并混淆了数据的解释时,我们称这些因素为混淆变量(心理学家必须得考虑的周全一点,不然随意猜测就尴尬了。如果导致结果的解释有很多种,那我们的假设可信度就越低。如果还有一些意外发生,不是我们安排好的意外因素出现并且影响了参与者的行动、混淆了数据的解释时,我们称这些因素为混淆变量。其实就是意外变量,不再我们计划内的)

尽管每一个不同的实验方法都可能带来一些特殊的备选解释,我们仍然可以确定两种几乎存在于所有实验中的混淆变量,他们就是 期望效应 和 安慰剂效应(不同的实验方法可能会有不同的备选解释,但是有两个混淆变量是几乎是必然会存在的,一个是 期望效应,一个是 安慰剂效应)

当研究者或观察者 以微妙的方式向参与者传达了他所预期发现的行为,并因此引发期望的反应时,无意的期望效应expectancy effects 便发生了(研究者和观察者不能把自己的预期让参与者知道,这样结果就不靠谱了。)在这种情况下,真正诱发所观察到反应的 是实验者的预期,而不是自变量(参与者按照研究者的预期来做了,这个结果并不是由于自变量导致的)尤其是在人与人之间做实验,更容易发生期望效应,期望效应歪曲了发现的内容

当没有施加任何一种实验操纵,但参加实验的参与者却改变了他们的行为时,安慰剂效应就发生了(研究者啥也没干,参与者却感觉有效果,其实是他的心理作用)安慰剂效应指的是 由于个体对于治疗有效的信念所导致的健康\幸福感的改善(其实啥药也没给他开,他对于治疗有效的信念让他好了,有了幸福感的提升)参与者会仅仅意识到他们在被观察或测验而改变行为

补救措施:控制程序  好的研究设计,应当能够预测到可能出现的混淆,并且采取措施来消除它们。就像是格斗中提前了解对手的特点、猜测他会做什么,并制定计划来应对。研究者的策略被称为 控制程序 control procedures,它是一些试图使所有变量和条件保持恒定的方法。(控制程序就是面对意外提前想好办法,整理出来一套规则,兵来将挡,避免意外影响实验)
对所有参与者都要一视同仁,确保每个人所经历的都是一样的(除了由自变量引入的差异)
让我们来看看有啥补救措施,例如针对 期望效应和安慰剂效应的

补救措施之 双盲控制 理想情况下,可以让助手和参与者都啥也不知道(助手不知道这个人看了喜剧还是暴力,他也就没有预期这人有没有暴力倾向了;参与者不知道我们是要检查他的攻击性,这样他就不会故意顺从或者做相反的行为)  

补救措施之 安慰剂控制 为了解释安慰剂效应,研究者通常引入一个不进行任何处理的实验条件。比如说,有种药可以提高记忆力,有人买了并且周都服用,他预期药有效,自己记忆力能提高。这样一批大学生,给他们一半人吃这个药,一半吃安慰剂(啥用没有的药);6个星期后做测试,发现两波人的认知成绩都提升了14%。说明,成绩提高的原因在于最初测试的练习结果,有经验了;这就是安慰剂控制证明的

补救措施之被试间设计between-subjects design 参与者被随机分配到实验条件(接受实验处理)和控制条件(不做实验处理)。(对一部分进行实验、一部分不进行实验)。随机分配 random assignment是研究者用来消除 参与者的个体差异有关的混淆变量的主要步骤之一。(也就是说啥类型的人都有,随机弄,避免都是一类人)假如不同的条件下产生了不同的结果,更能确信这些差异是由干预引起的,而不是因为参与者的差异引起的。做实验只能从总体population中选择一个子集,叫做样本sample。研究者尝试构建 代表性样本representative sample,这个样本在诸如男女性别、种族等方面的分布都与总体的特征非常吻合。

比如 4-6岁的儿童代表性样本,就不能只有男孩(应该有4有5也有6,有男也有女)。为了获得代表性样本,研究者通常采用 随机取样 random sampling 程序,这意味着总体的每一个成员参与实验的可能性是相等的

补救措施之被试内设计within-subjects design 利用每一个参与者作为他自己的控制组。例如 将参与者接受实验处理之前的行为和接受处理之后的行为进行比较()

迄今为止,所描述的方法论都包含操纵一个自变量以观察它是否会对因变量产生影响。虽然这种实验方法常常允许研究者得出关于变量间因果关系的判断,但一些条件也会削弱这种方法的可靠性。1,行为经常是在人为环境中被研究的,情境因素被严格控制,环境本身就可能歪曲原本自然发生的行为。许多自然行为模式的丰富性和复杂性都在控制实验中丢失了,而只是简单地涉及一个或几个变量和反应。其次,参与者通常都知道自己在参加实验,他们可能会受到这种意识的影响,变现为试图取悦研究者、尝试“揣测”研究的目的,或者改变他们的行为,使之与未意识到被监控时的行为显著不同。3,还有一些问题受到伦理约束不能实施(通过操控自变量和观察因变量,我们可以得出一些关于因果关系的判断。但是某条条件会削弱这种方法的可靠性;别人觉得不信服:比如1,人为的环境和自然环境差很多,自然环境很复杂,人为的无法还原这种复杂,所以不准确;2参加实验的人都知道自己在被测验,他们心理会有想法,有可能取悦你也有可能对着干,反正不是他们正常状态下的样子,3伦理限制,有些实验伤害别人,没法做)

相关法
有些问题涉及到的变量是心理学家不易操作或不合乎道德原则的。(被虐待的孩子长大后会虐待自己的孩子吗?你不能为了实验去虐待一个小孩并且等他长大成人吧)所以,为了回答这些问题,我们的研究需要基于相关法
当想要确定两个变量、特质或者属性之间的关联程度时,心理学家使用相关法进行研究(如果某个变量没法直接获得,可以先找到这个变量和另一个变量的关联程度,然后研究那个变量)。为了确定存在与两个变量之间相关的精确程度,心理学家需要计算一个名为相关系数 correlation coefficient,r 的统计值。这个数值在+1.0和-1.0之间变化,+1.0表示完全的正相关,-1.0就是完全负相关,0.0就是不相关。当相关系数越来越大,直至接近于最大值 +1.0的时候,根据一个变量的信息来预测另一个变量将变得越来越精确。(就是无论正还是负,越接近1,说明这两个变量之间的联系越强)
高相关知识表明这两组数据以一种系统的方式建立了联系,相关并不意味着一个事件可以导致另一个事件发生,相关并不意味着因果关系。许多可能性涉及第三变量,这个变量在背后造成了他们的相关。相关在大多数情况下需要研究者寻找更深层次的解释(假如 学生睡眠时间越长,成绩越好,是否可以通过提升睡眠时间来提高成绩?不可以,因为睡的时间长和成绩好,可能是因为课程简单;课程变难,睡眠不变,可能成绩就会变低,只代表相关,不代表因果)

阈下影响?
潜意识信息是否真如其支持者所宣传的那样,影响了大脑的状态和行为?行为能够受到意识、觉知之外的信息-阈下信息的影响。(我不知道我知道,其实我感觉到了,但是我不知道我感觉到了)
这是一个心理学家测量变量类型的例子,在这个例子中,它是参与者关于自尊和记忆力提高的信念测量,以及咨询和记忆力的客观测量。

1.理论和假设之间的关系是什么?
更像是一种检验关系。当一个新理论出现,同时也应该可以根据这个理论形成假设。这样可以试探性的去检验理论是否成立

2.研究者采取怎样的步骤去克服观察者偏见?
首先,收集数据时候采用统一一致的程序;其次实验的所有特征全部标准化,统一的提问形式、提前制定规则用来量化测量反应,确保所有参与者都经历的是完全一样的情景;然后还要对概念进行操作性定义,制定特殊的程序来测量这个概念是否真的存在

3.研究者为什么要使用双盲控制?
双盲控制可以避免研究员产生预期效应,也可以避免参与者发现被检测而作出的非正常下作出的行为

4.被试内设计的意思是什么?
利用每一个参与者作为他自己的控制组。例如 将参与者接受实验处理之前的行为和接受处理之后的行为进行比较

5.为什么相关不意味着因果
相关仅代表两个变量间存在联系,并不意味着因果。因为事件通常具有很多复杂的情况,相关的两个变量之间很可能还有第三变量。需要研究员寻找更深层次的解释





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