1, 세 가지 방법의 비교
2. 관찰법
독창적인 심리학 연구 방법으로 자연관찰법, 참여관찰법, 사례연구법, 조사법으로 나뉜다.
자연 관찰법은 연구자들이 자연 장면의 현상을 관찰하여 시험된 실제 자연의 행동을 얻는 것을 말한다. 예를 들어 지진 등 재해가 피해자에 미치는 심리적 영향을 연구한다.
참여식 관찰이란 연구자들이 자신을 관찰 대상 집단에 통합시켜 관찰하는 것을 말한다. 이것은 자연 관측이 일부 정보를 수집하는 능력이 제한되어 있음을 보완한다.
사례법은 연구자가 한 명 또는 몇 명의 피실험자에 대해 장기적이고 포괄적인 추적 연구를 하는 것을 말한다. 예를 들어 루리아는 신기한 기억을 가진 사람에 대한 사례 연구를 한다.
조사법은 설문지와 계량표를 이용하여 데이터를 수집하고 분석 처리를 하여 결론을 도출하는 관찰 방법이다.
3. 관련 방법
관련 방법은 둘 이상의 변수 간의 통계적 상관 관계를 관찰 및 측정하고 관련 강도와 방향을 결정하는 데 사용됩니다.
이 방법은 연구원에게 두 개 이상의 변수 간의 상관 정도를 평가하고 자세히 설명하는 관련 계수를 제공합니다. R 로-1 부터 1 까지의 값 범위를 나타냅니다. 절대값은 관련도를 나타내고, 기호는 방향을 나타내고, 0 은 관련을 나타내고,-1 은 음수 관련을 나타내고, 1 은 양수 관련을 나타냅니다. 일반적으로 사용되는 관련 계수는 피어슨 누적 모멘트 관련 계수와 스피어만 관련 계수입니다.
연구 결과를 인과 관계의 해석에 더 가깝게 하기 위해 연구자들은 교차 지연법을 제시했다.
그림의 대각선에 있는 두 개의 상관 계수는 교차 지연 상관 계수이지만 인과 관계는 아직 결정되지 않습니다.
4. 실험법
실험 방법에는 실험 가설과 추론, 실험 변수, 실험 제어의 세 가지 기본 요소가 있다.
첫 번째 요소는 실험 가설과 추론이다. 실험 가정은 연산 정의 원칙을 따르고 연산 추리로 전환해야 한다고 가정한다.
두 번째 요소는 인수, 인수 및 추가 변수를 포함한 실험 변수입니다. 인수는 주임시험관이 조작하고 통제하는 것으로 시험반응에 영향을 미치는 변수다. 변수는 인수의 변화에 따라 시험적으로 변하는 반응이기 때문이다.
두 변수 모두 작업 정의의 원칙을 따라야 합니다.
추가 변수는 실험 목적과 무관하지만 인과 변수에 영향을 줄 수 있는 잠재적 요인과 조건입니다. 인수의 영향을 혼동할 수 있으므로 제외해야 합니다.
실험법과 관찰법과 관련법의 차이점은 연구자가 인수를 엄격하게 조작하고 추가 변수의 혼동을 최소화하여 인자에 대한 인변수의 반응을 객관적으로 관찰할 것을 요구한다는 것이다.
세 번째 요소는 실험 제어이며, 일반적으로 실험의 정확성을 보장하는 모든 작업을 말하며, 가장 중요한 것은 추가 변수의 제어이다.
변수에 따라 실험 설계는 인수 설계, 인수 설계 및 추가 변수 설계로 나눌 수 있습니다. 피험자의 시각에 따라 실험 설계는 피실험자 설계, 피실험자 설계 및 혼합 설계로 나눌 수 있습니다. 샘플 수에 따라 실험 설계는 큰 샘플 설계와 작은 샘플 설계로 나눌 수 있습니다.
4. 1 변수의 실험 설계
4.1..1,다중 인수 설계
전형적인 심리학 실험은 2 ~ 4 개의 인수를 동시에 조작하는 다변량 디자인이다. 그 장점은 효율이 높고, 실험 통제성이 좋고, 공통성이 강하여 변수 간의 상호 작용을 드러낼 수 있다는 것이다.
그림과 같이 자유 추억 테스트에서 기억력이 다른 두 그룹의 점수는 뚜렷한 차이가 있지만, 다음 그림과 같이 어휘 인식 테스트에는 뚜렷한 차이가 없다. Wallington 과 Wes Crantz 는 인수 간의 상호 작용 발견을 바탕으로 내은기억의 새로운 연구 분야를 개척했다.
4. 1.2, 다 변수 설계
다변수 설계는 단인변수 실험에서 제공할 수 없는 정보를 얻을 수 있지만, 일반적으로 두 개의 인자를 사용하면 충분하다. 왜냐하면 변수가 너무 많이 사용되고 통계 분석에는 다변량 분석이 포함되기 때문에 난이도가 높고 작업량이 많기 때문이다.
주관적이고 객관적인 지표는 인과 변수를 측정하는 데 사용된다.
주관적 지표는 자신의 심리활동에 대한 설명이나 주임시험관의 질문에 대한 답변을 시험받은 기록이다.
객관적 지표로는 반응속도, 반응속도 차이, 반응정확도율, 반응기준, 반응난이도, 신경생리지표 6 가지가 있다.
일정 기간 동안 완료된 작업의 수를 측정하는 것과 같은 반응 속도 지표
암시 적 학습 연구에서 무작위 문자 그룹과 규칙 문자 그룹 간의 반응 시간 차이와 같은 반응 속도의 차이 지표;
미로가 막다른 골목으로 들어가는 횟수를 측정하는 것과 같은 반응의 정확성 지표
반응의 표준 지표 (예: 측정 우도 비율)? 을 눌러 섹션을 인쇄할 수도 있습니다
스키너 박스에 의해 설정된 세 가지 난이도와 같은 난이도 지수,
신경생리지표 (예: 피실험자의 심박수).
인수지표를 선택할 때 인수변수의 유효성, 객관성, 수량화를 고려해야 한다.
첫째, 효과.
지표가 연구한 현상을 충분히 대표할 수 있다는 얘기다. 이 가운데 천장 효과와 바닥 효과를 피해야 한다. 예를 들어 저울의 최대 눈금이 측정된 대상의 체중보다 낮으면 천장 효과가 나타납니다. 테스트 제목이 너무 어려워서 높낮이가 나오지 않으면 바닥 효과가 나타납니다.
둘째, 객관성.
즉, 지표는 객관적으로 존재하며 특정 조건 하에서 반복적인 실험을 통해 측정하거나 검증할 수 있습니다.
셋째, 수량화.
지표를 수량화할 수 있다는 뜻이다.
또 시험관은 시험관이 구상한 차원 내에서 반응하도록 유도해야 한다. 안내가 없으면 피험자의 반응은 방향이 없기 때문이다. (윌리엄 셰익스피어, 시험관, 시험관, 시험관, 시험관, 시험관, 시험관, 시험관) 이때 시험관은 지시를 통제하고 규범화해야 한다. 지시도 중요한 인수가 되어 그대로 유지되어야 하기 때문이다.
4. 1.3, 추가 변수 설계
추가 변수는 임의 추가 변수와 시스템 추가 변수로 구분됩니다. 무작위 추가 변수로 인한 오차는 우연한 온도 변화와 같은 무작위 오차로, 다변량 통계 기술을 통해 제거할 수 있다. 시스템 추가 변수로 인한 오류는 주관적 효과 및 주체 효과와 같은 시스템 오류이며 다음 6 가지 설계 방법으로 제어할 수 있습니다.
첫째, 배제법
이름에서 알 수 있듯이, 방음된 방을 통해 외부의 소음을 제거하는 것과 같은 불필요한 변수를 제거하는 방법을 찾는 것이다. (존 F. 케네디, 소음, 소음, 소음, 소음, 소음, 소음, 소음, 소음)
주관적인 실험 효과를 없애려면 단맹실험을 통해 제거할 수 있다. 주관적 효과는 두 가지 상황을 가리킨다: 주관적 의지는 의도적으로 또는 의도하지 않게 행동, 표정, 언어 등으로 주체에 영향을 미친다. 실험에서, 그들의 반응이 그들의 기대에 부합하도록 하거나, 주관적으로 기록될 때 실수로 편차가 있는 가정으로 데이터를 기록하게 한다. 단일 맹검 실험은 변수 데이터를 기록하는 연구자들이 누가 실험팀인지, 누가 대조군인지 모르기 때문에 이 두 가지 간섭 요인을 배제해야 한다.
주체효과와 피실험효과를 모두 없애려면 쌍맹실험을 통해 제거할 수 있다. 피험 효과는 피험자가 자발적으로 실험의 목적에 대해 일정한 가설과 추측을 한 다음, 그들이 목적을 달성할 수 있다고 생각하는 방식으로 반응하거나, 피험자가 연구자가 필요로 하는 데이터를 의도적으로 피드백하거나, 그들이 이런 가설에 동의할 수도 있고, 의식적으로 의도하지 않게 비가설적인 데이터를 잊도록 선택하여 허위 데이터를 생성할 수 있다는 것이다. 이중 맹검 실험은 연구자와 피실험자가 인인자를 측정해야 하는데, 둘 다 누가 실험팀인지, 누가 대조군인지 알지 못하여, 상술한 요인의 간섭을 제거했다. 또 피험자 실험의 목적을 막기 위해 더 많은 대조군을 설치해 피험자가 연구자의 가설을 쉽게 추측하지 못하도록 할 수 있다.
둘째, 상수법
실제로 연구원들은 모든 추가 변수를 제외할 수 없으므로 실험 중에 추가 변수를 그대로 유지할 수 있습니다. 이는 추가 변수의 영향을 제어하는 것과 같습니다. 예를 들어, 성별 차이로 인한 실험 결과의 편차를 극복하기 위해 연구자들은 실험을 위해 성별을 선택할 수 있다.
그러나 이 방법의 한계는 실험 결과를 다른 수준의 추가 변수로 확대하기가 어렵다는 것이다. 예를 들어, 성별의 영향을 통제하기 위해 연구자들은 남성 피험자만 선택했기 때문에 결론은 여성 피험자에게 직접 적용될 수 없다.
셋째, 매칭 방법
일치법은 가능한 한 피험자를 같은 특징을 가진 그룹으로 나누는 것이다. 예를 들어,' 사격 효과에 미치는 영향 연습' 실험에서 연구자들은 먼저 각 시험의 사격 성적을 테스트한 다음, 같은 성적을 나누어 두 조의 사격 수준이 같은 피험자와 일치했다.
이런 방법은 이론적으로는 바람직하지만, 네 가지 이유로 실천에서는 어렵다.
첫째, 매칭은 종종 불완전합니다. 연구자들은 피실험자의 모든 특징을 일치시킬 수 없다.
둘째, 매칭은 종종 시간과 노력이 필요합니다.
셋째, 일치하는 피쳐 간에 상호 작용이 있을 수 있으므로 실험 결과를 혼동할 수 있습니다. 일치하는 시험을 중학생과 대학생으로 나누면, 서로 다른 자료에 대한 인식능력을 연구하고 싶지만, 실제 나이와 인식자료는 상호 작용한다. 왜냐하면 나이가 어린 피험자는 도형에 대한 인식능력이 강하고, 나이가 많은 피험자는 문자에 대한 인식능력이 강하기 때문이다. 따라서 두 그룹의 인식능력이 다르면 재료 문제인지 나이 문제인지 알 수 없다.
넷째, 일치할 때 통계적 회귀 착시가 있을 수 있다. 통계적 회귀 착시현상은 극단적인 개인의 표현이 평균 표현으로 돌아가는 경향이 있다는 것을 가리킨다.
넷째, 무작위화 방법.
무작위화는 피실험자가 각 치료 그룹에 무작위로 할당되어 서로 다른 독립 변수를 받아들이는 것을 의미한다. 그 논리는 집단의 모든 구성원이 모든 처리 그룹으로 끌려갈 수 있는 동등한 기회를 가지고 있다면 각 처리 그룹의 조건과 기회가 평등할 것으로 예상할 수 있다는 것이다.
무작위화의 구체적인 조작 방법은 두 가지가 있다: 동시 할당법과 2 차 할당법.
동시분배법의 조건은 시험과 동시에 기다리는 것이고, 시험관은 그 중 어느 것도 마음대로 배정할 수 있다. 이 작업에는 추첨, 물 젓기, 보고라는 세 가지 기교가 있다. 여기서 획은 성씨의 획별로 정렬한 다음 난수 표로 계정을 분배하는 것을 말한다.
두 번째 분배 방식의 사용 조건은 시험받은 시간이 일치하지 않는다는 것이다. 이 작업에는 간단한 방법과 영역 내 임의 방법의 두 가지 기술이 있습니다.
이론적으로 무작위화 방법으로 무작위로 샘플링한 피실험자 수는 보통 30 명 이상이며, 이는 추가 변수를 통제하는 가장 좋은 방법이다. 그러나 그 한계는 수험생이 다른 집단 간의 차이를 정확하게 통제할 수 없다는 점이다. 즉 어떤 변수를 통제할지 모른다는 것이다.
다섯째, 균형법 상쇄.
상쇄 균형법은 ABBA 법과 라틴 방식 설계법을 사용하여 실험 처리 순서를 체계적으로 변경하여 시퀀스 효과, 공간 효과, 습관 오차, 피로 효과, 연습 효과 등의 추가 변수로 인한 오류를 상쇄하거나 균형있게 조정합니다. 이 방법은 심리학 실험에서 가장 많이 사용되는 방법 중 하나이다. 논리는 모든 순서에 대한 실험 처리를 위해 시험된 경우 결과의 차이가 순서가 아닌 인수에서 기인할 수 있다는 것이다. (존 F. 케네디, 공부명언)
ABBA 방법은 인수의 수준을 A 와 B 로 나눈 다음 모든 시도가 ABBA 순서대로 네 가지 실험 처리를 받도록 하는 것이다. 이론적으로 이 방법은 선형 시스템 변경으로 인한 위치 오차와 확장 오차의 균형을 효과적으로 맞출 수 있다.
라틴 사각형 설계 방법은 주로 인수 레벨이 두 개 이상인 경우에 사용됩니다. 라틴계는 2 차원 행렬로, 열은 실험 치료를 나타내고, 행은 피실험자를 나타내며, 라틴측의 첫 번째 줄을 만드는 공식은 1, 2, N, 3, n- 1, n-2 등이다. 아래 그림.
여섯째, 통계 제어 방법.
처음 다섯 가지 방법은 모두 실험에서 제어되는데, 이 방법은 실험 후에 일부 통계 기술로 제어된다. 조건 제한 때문에 연구원들은 일부 추가 변수의 존재를 알고 있지만 실험에서 통제할 수 없어 실험 후 일부 통계 기술을 통해 이러한 추가 변수의 영향을 제거하려고 시도했기 때문이다. 주요 기술로는 공분산 분석, 부분 상관 등이 있다.
4.2 피실험자의 실험 설계
4.2. 1, 피실험자 방 디자인
실험실의 설계는 각 피실험자가 단 한 번의 실험 치료를 받아야 한다.
이런 디자인의 가장 큰 문제는 서로 다른 실험으로 인해 변수 변화가 인수의 차이로 인한 것이라고 쉽게 생각하기 어렵다는 점이다. 이 차이는 피험자 간의 차이로 인해 발생할 수도 있고 구별하기 어려울 수도 있다.
이 결함을 보완하는 방법은 두 개 이상의 시험 그룹 간의 차이를 최소화하는 것입니다. 두 가지 기술인 일치법과 무작위화 방법을 사용할 수 있습니다. 앞서 자세히 설명했습니다.
테스트실 설계의 장점은 한 사람당 하나의 실험 처리만 받기 때문에 연습효과와 피로효과를 피할 수 있다는 점이다. 하지만 두 가지 한계가 있다. 개인차가 실험 결과에 미치는 혼동을 근본적으로 배제할 수 없다는 것 외에 이용된 피실험자 수가 너무 많다는 점도 있다.
4.2.2. 피실험자의 내부 디자인
피실험자 설계에서는 각 피실험자가 모든 수준의 인수를 받아들이고 동일한 피실험자가 서로 다른 처리 하의 행동 변화를 측정해야 합니다. 피실험자 간 디자인과 비교했을 때, 이 디자인은 피실험자 전후의 변화를 보고 있기 때문에 개인차가 없는 추가 변수이지만 위치효과, 지속효과, 차이 연속효과 등 추가 변수의 혼동도 있다.
위치 효과는 실험에서 가공된 시퀀스의 위치가 시험에 영향을 미치는 반응입니다.
연속효과는 이전 단계의 실험적 처리가 후기 처리에 영향을 미친다는 것을 말한다. 만약 피실험자가 두 가지 실험 치료를 받는다면, 그는 먼저 치료 A 를 받아야 한다. 그리고 그가 치료 B 를 받을 때, 그의 행동 수준은 치료 A 로 인해 향상되거나 실험 치료에 싫증이 날 수 있다. 즉, 피실험자는 연습효과와 피로효과의 영향을 받는다는 것이다.
차이 지속효과도 이전 단계의 치료가 후기의 치료에 영향을 미쳤음을 의미하지만, 지속효과와는 달리 이 효과는 먼저 어떤 치료가 있느냐에 달려 있다.
이러한 잡다한 효과에 대해 연구원들은 균형 설계 방법을 사용하여 그것들을 제거하고 통제한다. 일반적으로 사용되는 것은 ABBA 법과 라틴 스퀘어 디자인이며, 이 두 가지 방법도 자세히 설명되어 있습니다.
학과 간 디자인에 비해 학과 내 디자인도 학과 수를 절약할 수 있는 장점이 있다.
4.2.3, 혼합 설계
혼합 설계에서는 한 인수가 피실험자 내에서 설계되고 다른 인수는 피실험자 간에 설계되어야 합니다. 이 디자인은 실제로 두 가지 실험을 진행하고 있으며, 내부 설계와 시험간 설계의 장점을 결합한 것이다.
4.3 작은 샘플 디자인
4.3. 1, 큰 샘플 디자인과 작은 샘플 디자인 비교
전형적인 실험은 일반적으로 큰 샘플 디자인을 채택한다. 샘플이 많기 때문에 피험자 간의 개인차가 인인자에 미치는 영향을 줄일 수 있기 때문이다.
그러나 특정 치료의 효과를 결정하는 것과 같은 작은 샘플 디자인을 사용해야 하는 특수한 상황에서는 한 명 또는 두 명의 환자만 있습니다. 또 다른 예로, 심리 물리 실험은 개인차의 영향을 거의 받지 않지만, 하기에는 시간이 많이 걸리기 때문에 작은 샘플 디자인을 사용할 수도 있다.
작은 샘플 디자인은 자신의 장점을 가지고 있다. 첫째, 탐색 적 연구에 도움이됩니다. 둘째, 임상 심리학 및 교육 컨설팅 분야에서는 교정 절차의 유효성과 검사 이론 가설을 검증하는 데 특히 효과적이다.
4.3.2. 두 가지 대표적인 작은 샘플 디자인
ABA 디자인
A 는 치료 전 기준 상태를 나타내고 B 는 치료 후 상태를 나타냅니다. 이 설계는 수정 절차의 유효성을 검증하는 데 사용할 수 있습니다.
ABA 는 A 단계에서 피험자의 행동을 테스트한 다음 피험자를 치료하여 피험자가 B 상태에 놓이도록 하고, 행동이 변경되었는지 여부를 측정하고, 결국 피험자를 A 단계로 되돌려 놓는다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 도전명언)
연구자들이 AB 설계만 채택한다면 B 기 변화를 측정할 때 B 기 변화를 치료의 효과로 직접 돌릴 수는 없다. 다른 요인이 있을 수 있기 때문이다. 따라서 ABA 디자인의 관건은 마지막 A 에 있다. 피실험자를 A 단계로 되돌릴 수 있다면 치료 효과를 구분할 수 있지만 B 단계의 치료 효과가 지속되지 않으면 A 의 기준 상태로 돌아가지 않는다.
다중 기준선 설계
실험에 동일한 인수를 도입했지만 도입 시간이 다르기 때문에 서로 다른 동작이나 인수를 도입하기 전에 서로 다른 기준 기간을 갖는다는 뜻입니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 도전명언) 논리는 한 동작이 처리될 때 다른 동작이 기준 조건 하에서 유지된다는 것이다. 인수를 수락하기 전에 기준선 수준의 동작이 안정적으로 유지되고 인수를 도입한 후 변화가 발생하면 인수가 동작 변화의 원인이라는 결론을 내릴 수 있습니다.
다중 베이스라인 설계는 피실험자 내 다중 베이스라인 설계와 피실험자 간 다중 베이스라인 설계로 나눌 수 있습니다. 피실험자 내의 다중 기준 설계는 서로 다른 기준 단계에서 동일한 시도를 하는 동작이고, 피실험자 간의 다중 기준 설계는 서로 다른 기준 단계에서 시도된 동일한 동작을 비교하는 것입니다.
5. 요구 사항
1. 세 가지 연구 방법의 장단점을 구분하다.
실험 방법의 세 가지 기본 요소는 무엇입니까?
추가 변수를 제어하는 방법은 무엇입니까?
4. 서로 다른 실험 설계의 내포, 우세, 한계는 무엇입니까?
문/범선이 물을 거슬러 배를 타다