整合数据分析方法在心理学研究中的应用 |
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,即使是同一主题的研究,由于研究设计、实验操纵过程等的差异,使得这些研究的结果相冲突,若要调节或验证这些研究结果,则需要重新设计大型的完全随机抽样实验进行重复研究,这就可能花费大量的人力、物力。而IDA则为解决小样本问题和协调冲突结果问题提出一种研究思路。采用IDA方法对同一主题的多个实验研究进行整合分析,可增大样本,在一定程度上提高统计效应;同时通过整合分析,协调这些冲突研究成果,验证新的假设。 最后,当某专题的调查研究承载理论争论或者研究结果的冲突时,也可进行IDA研究,一方面验证理论和协调研究冲突,另一方面促进研究成果的积累。由于IDA对异质性的直接建模上和解释上的优势,跨文化的研究也是IDA可发挥优势的重要领域。 5.2 面临的挑战 IDA在心理学有广阔的应用前景,但在推广应用及研究中也面临一些挑战。 首先,IDA研究主题的确定和价值问题,虽说选什么样的主题进行IDA分析是研究者的兴趣所在,但在应用中,并不是所有的研究都有必要进行IDA研究,而要考虑研究本身的特征,及进行IDA研究的可能性、必要性和价值性。一般认为,当主题的一些相关研究承载着理论问题或者研究结果存在差异,且可获得原始数据,为了进一步综合解释这些差异或比较这些研究,可进行IDA研究(Curran & Husson,2009;Cooper & Patall,2009;Stewart & Tierney,2002)。但,对于某一主题,是否要进行IDA研究,若要进行IDA研究,研究结果能在多大程度上比原来的单一研究更有价值?另外,IDA应用的限制和条件还需要进一步探索,否则,IDA应用不当,必然导致错误的结果(Simmonds & Higgins,2007;Simmonds et al.,2005)。其次,IDA研究中统计分析策略上所面临的挑战,这是IDA过程中面临的最大的挑战。IDA应用过程中关键点是对研究之间的异质性进行处理,其中,最突出的是测量方法的异质性分析。在现有的研究中,已对这些问题作了探索,提出了异质性分析的一般策略,特别是在测量问题上,根据量表类型的不同提出了不同的理论模型来整合研究间不同的测量方法(Bauer & Hussong,2009)。但是这些方法的操作过程较为复杂,阻碍了 << 上一页 [11] [12] 下一页 |
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