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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

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)。描述性文献综述法是综合分析方法中定性研究方法的主要代表,不仅可对前人研究进行回顾性评论,同时也通过比较分析阐述论题研究的创新之处,在心理学发展中占有重要的地位。但是描述性综述分析方法在应用过程中没有统一的标准,也没有对所综述研究的数据进行统计分析,结果具有主观性,对不同研究的差异性结果,也不能找出确信的原因。元分析方法则是在传统描述性文献综述局限的基础上提出来,结合了描述性文献综述和系统的量化统计方法的一种综合分析方法。
  元分析(Mata-analysis)方法最早由Glass(1976)提出,是对某一专题已有的研究进行研究的方法。它根据一套明确的文献选择标准,就特定研究专题收集大量相关或相近的研究成果,采用一套系统的统计分析技术对这些研究的统计结果进行分析,总结出该论题的主要结论,是一种量化的综合分析方法。元分析在心理学中广泛应用,是促进累积心理科学(Cumulative Psychological Science)建设的重要方法(Hunter & Schmidt,1996)。但元分析只对研究的统计结果进行再分析,不可避免地丢失许多原始数据的信息。随着社会科学各领域研究的发展,研究数据共享成为必要,而计算机技术的发展,为数据永久存储、数据转换和数据共享提供技术上的支持。WWw.yBAsk.coM若能同时对某专题的多个研究的原始数据集进行分析,不但可充分利用多个研究数据的信息,克服元分析的一些局限,而且对研究结果有更深的理解,在心理学研究中有重要作用,因此,有学者提出了基于原始数据集的整合分析方法(Integrative Data Analysis,简称IDA)(Curran & Hussong,2009;Cooper & Patall,2009;Park,2004)。本文将对IDA方法的基本概念、原理和分析过程进行阐述,分析了IDA方法在心理学应用的优势和挑战,阐述了IDA方法中异质性的分析策略,讨论IDA方法在心理学研究中应用

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