2017年西北师范大学心理学理论与方法929之心理学研究方法考研复试核心题库
● 摘要
一、名词解释
1． F 分布
【答案】F 分布：F 分布有两个参数，
2． 亚组分析
【答案】亚组分析：根据不同的研究特征如被试的年龄、职业，将各独立研究分为不同组，然后再分别进行合并分析，比较各组及其与总的合并效应间有无显著性差异。
3． 标准化均数差
【答案】标准化均数差：SMD ，两组估计均数差值除以平均标准差的结果。
是分子自由度，是分母自由度，随着两个自由度增大，F 分布亦由正偏态趋于正态分布，其均值和标准差分别
为
二、简答题
4． 简述传统的文献综述的问题与元分析的价值。
【答案】（1）传统的文献综述的问题
①以定性分析或描述为主，难以给出一个定量的结论。同时，当所涉及的实验数量不断增加时，得出错误结论的概率也随之增加。
②如果有关研究的数量众多，则从这么多的研究结果中得出一个一般性的结论超出了个人的能力。
③综述者究竟使用了哪些文献常常不得而知。
④传统综述中没有足够重视研究质量、样本大小等因素对研究结论带来的影响。
⑤使用同样的文献，不同的综述者可以得出不同的结论。
（2）元分析的价值
①解决研究结果的矛盾，定量估计研究效应的平均水平，为进一步的研究和做出决策提供全面的文献总结。
②提高统计分析的功效。
③揭示和分析多个同类研究的分歧。
④为确定新的研究问题和对新实验的设计提供帮助。
⑤具有处理大量文献的能力，不受研究数目的限制。
⑥节省研究费用。
⑦研究发表偏向等问题。
5． 各种非实验设计的基本模式，统计方法及其评价。
【答案】非实验设计一般包括：
（1）单组前测后测设计
①单组前测后测设计的模式单组前测后测设计的基本模式为：
X O
X 是研究者施加的实验处理或者某种因素，O 是在施加实验处理后所测量到的结果，以评定该组接受处理后的效果。
②单组后测设计的评价
a. 优点：研究程序操作简单，为后续的真实验设计提供研究方向。
b. 缺点：缺乏对照组，除了实施的实验处理外，不能排除历史、成熟、选择等无关因素对后测成绩的影响，因此很难对后测结果进行解释，也就无法推断实验结果O 和实验处理X 之间的因果关系。
（2）单组前测后测设计
①单组前测后测设计的基本模式单组前测后测设计的基本实验模式为：
在被试接受实验处理X 之前，先对有关的变量进行一次前测
在实验处理之后，再对有关的变量进行后测
②单组前测后测设计的数据分析方法主要有：
a. 采用参数检验中的相关样本t 检验或z 检验进行数据分析。
b. 采用非参数检验中的符号秩次检验。
c. 采用非参数检验中的符号检验。
③单组前测后测设计的评价
a. 优点：可以在实验处理前提供有关被试的基线信息和其他有关的信息；研究者可以得到同一被试在实验处理前后两次观测条件下行为变化的直接数据，明显地观测到实验处理的效果。
b. 局限：由于没有控制组的比较，不容易控制历史、成熟以及统计回归等问题，难以判断前测后测的差异是由于实验处理引起的，还是实验处理以外的成熟、历史等因素引起的。
（3）固定组比较设计
①固定组比较设计的基本模式如下：
虚线表示两组均为没有经过随机化分配所形成的固定组。虚线上面的为实验组，
为控制组的观测成绩。
然后施加实验处理X 的影响，表示研究通过操纵实验处理（X ）后的后测成绩。虚线下面的为控制组，控制组没有接受任何实验处理，
②固定组比较设计的数据分析
a. 独立样本£检验，比较实验组和控制组的均数是否存在显著差异；
b. 采用非参数检验中的曼-惠特尼U 检验法；
c. 采用非参数检验中的中位数检验法；
d. 使用检验。
③固定组比较设计的评价
a. 优点：在一定程度上可以提高实验内部效度，并对历史、成熟等因素进行控制。
b. 局限：由于不能随机选择和分配被试，导致实验前的实验组和控制组可能不是等组，因而不能对两个固定组在实验前的差异进行估价，从而影响实验的内部效度。
（4）事后回溯设计
①事后回溯设计的基本模式如下：
是研究者无法操纵或改变的自变量，O 是研究者观测的结果。研究者通过
两种类型，即相关研究设计和准则组设计。
②统计方法
a. 相关研究设计可采用皮尔逊积差相关、点二列相关或斯皮尔曼等级相关进行统计。
b. 准则组设计可采用参数检验中的独立样本t 检验或方差分析，也可以采用非参数检验中的曼-惠特尼U 检验法和中位数检验法。
③事后回溯设计的评价
a. 优点：事后回溯设计比实验设计具有较少的人为干预，因而更接近自然条件，比实验设计经济，节省人力和物力。
b. 缺点：研究者不能随机分配被试和操作自变量。
6． 关联推断可以通过哪些SPSS 过程加以实现? 各自适用于何种场合? 简单相关和偏相关、部分相关有何联系和区别？
【答案】（1）①Bivariate 过程
主要是进行多变量间两两线性相关分析的过程，也是最常用的相关分析过程。Bivariate 过程提供了三种相关系数计算方法：Pearson 相关系数用于双列等距正态数据，能较好地反映变量间的
；而Spearman 和Kendall‟stau-b 等级相关系数是适用于等级型数据或非正线性关系（即简单相关）
态等距型数据的非参数相关分析法，前者主要利用两变量的秩——即数据在样本中按从小到大所占等级的大小作线性相关分析，后者则主要用于反映有序分类变量间的相关性。
②Partial 过程
偏相关系数是对在控制其他额外变量情况下两变量间线性关系的描述，通常直接计算出来的相关系数反映了变量值数量变化的联系，这种联系并不一定完全反映了两变量间真正的联系。
③Distances 过程
来推论变量间的关系。事后回溯设计从已经发生并存在差异的被试开始，追溯产生差异的原因，主要包括
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