纵向研究设计

什么是纵向研究？

在纵向研究中，研究人员不对任何变量进行操纵或干扰环境。相反，他们只是在同一组受试者上进行一段时间的观察。

这些研究可以持续一周到数年甚至数十年。与横断面研究不同，后者只测量某个时间点的情况，纵向研究持续超过一个时间点，使研究人员能够发现变量之间的因果关系。

它们有助于识别目标人群特征中的任何变化、发展或模式。纵向研究常用于临床和发展心理学，以研究一生中行为、思想、情绪和趋势的变化。

例如，纵向研究可以用来考察从出生到成年的关键年龄期儿童的进步和福祉。

哈佛成人发展研究是迄今为止最长的纵向研究之一。该研究的研究人员已经跟踪了同一组男性超过80年，观察了心理社会变量和生物过程对晚年健康老龄化和福祉的影响（参见哈佛第二代研究）。

类型

当设计纵向研究时，研究人员必须考虑诸如样本选择和普遍性、流失和选择偏差、重复暴露于测量的影响、适当统计模型的选择以及覆盖必要的时间跨度以捕捉感兴趣的现象等问题。

面板研究

面板研究是一种纵向研究设计，其中同一组参与者在一段时间内被反复测量。
使用一致的方法在每个时间点收集相同的感兴趣变量数据。这允许研究个体在关键测量构念上的连续性和变化。
突出的例子包括关于健康、老龄化、就业和经济等主题的全国面板调查。面板研究是一种前瞻性研究。

队列研究

队列研究是一种纵向研究，样本是在特定时期内共享共同经历或人口统计特征的一组人，例如出生年份。
研究人员根据特定事件的共同经历（如出生、地理位置或历史经验）来观察人群。这些研究通常用于医学研究人员。
队列在起点（例如出生、开始上学、进入工作领域）被识别和选择，并向前跟踪。
随着年龄的增长，收集队列子群体的数据，以确定其不同的轨迹。例如，研究1950年代、1960年代和1970年代出生的群体健康结果如何分化。
队列研究不要求同一人在整个研究期间被评估；它们只需要代表队列。

回顾性研究

在回顾性研究中，研究人员要么收集已经发生的事件的数据，要么使用数据库、医疗记录或访谈中已存在的数据来了解人群的情况。
当从过去的起点前瞻性地跟随参与者不可行或不道德时，这是适当的。例如，研究早期疾病起源在后期生活中的出现。
回顾性研究有效地提供了过去与现状关系的“快照总结”。然而，回顾性数据的质量问题使得在推断因果关系时需要谨慎解释。记忆偏差和选择性保留影响回顾性数据的质量。

优势

允许研究人员观察随时间的变化

由于纵向研究在较长时间内观察变量，研究人员可以使用他们的数据研究发展变化，了解某些事物随着年龄增长如何变化。

高效验证

由于长期研究的目标和规则在数据收集之前已经确立，这些研究具有真实性和高有效性。

消除回忆偏差

回忆偏差发生在参与者不准确地记住过去的事件或省略先前经历的细节时。

灵活性

纵向研究中的变量在整个研究过程中可以发生变化。即使研究是为了研究特定模式或特征而创建的，数据收集也可能显示新的数据点或关系，这些数据点或关系独特且值得进一步研究。

局限性

费用高昂且耗时

纵向研究可能需要几个月或几年才能完成，这使得它们既昂贵又耗时。因此，研究人员在招募参与者方面存在困难，导致样本量较小。

需要大样本量

由于需要大量样本才能使任何关系或模式有意义，纵向研究往往难以进行。如果数据不足，研究人员无法生成结果。

参与者往往会退出

不仅招募参与者是一项挑战，参与者还因各种原因（如疾病、搬迁或缺乏完成整个研究的动力）而倾向于离开或退出研究。

这种倾向称为选择性流失，可能会威胁实验的有效性。因此，使用这种方法的研究人员通常会招募许多参与者，预计会有相当数量的人在研究结束前退出。

存在报告偏差的可能性

纵向研究有时依赖于调查问卷，这可能导致报告不准确，因为没有方法可以验证所呈现的信息。

示例

LeMare 和 Audet（2006）对36名被加拿大家庭收养的罗马尼亚孤儿进行了纵向研究，并将其与在正常加拿大家庭中长大的一组儿童进行了比较。
- 每个孩子在三个时间点收集数据：收养后11个月、4.5岁和10.5岁。前两组结果显示收养儿童落后于非机构化组，但到10.5岁时，两组之间没有差异。罗马尼亚孤儿赶上了在正常加拿大家庭中长大的儿童。
积极心理学构念在预测儿童和青少年心理健康和学业成就中的作用（Marques Pais-Ribeiro & Lopez, 2011）
饮食行为与暴食症发展的相关性（Stice et al., 1998）
教育瓶颈的压力对学生产生负面影响（Cruwys, Greenaway, & Haslam, 2015）
工作不安全感对心理健康的撤退影响（Sidney & Schaufeli, 1995）
50岁及以上成年人孤独感、健康和死亡率之间的关系（Luo et al., 2012）
家长依恋和家长控制对青少年早期饮酒的影响（Van der Vorst et al., 2006）
宗教与医疗康复患者健康结果之间的关系（Fitchett et al., 1999）

纵向数据和纵向研究的目标

根据Baltes和Nesselroade（1979）概述的纵向数据收集和研究的目标：

识别个体内变化：检查个体层面随时间的变化，包括长期趋势或短期波动。需要多次测量和个体水平分析。
识别个体内变化的个体间差异：评估变化是否在个体之间有所不同，并将其与其他变量联系起来。需要对多个个体进行重复测量并加上相关协变量。
分析变化的相互关系：研究两个或多个过程如何展开并相互影响。需要多个变量的纵向数据和适当的统计模型。
分析个体内变化的原因：这一目标是指识别解释个体随时间变化的因素或机制。例如，研究人员可能希望了解是什么驱动一个人的情绪波动。或者是什么导致一个人的认知能力在生命周期中的系统性增益或损失。
分析个体内变化的个体间差异的原因：识别解释个体内变化和跨个体变化差异的机制。需要对多个个体的结果和协变量进行重复数据收集，并使用动态统计模型。

如何进行纵向研究

当开始开发您的纵向研究时，您必须首先决定是想收集自己的数据还是使用已经收集的数据。

使用已经收集的数据可以节省时间，但它的限制和局限性比自己收集数据更多。当收集自己的数据时，您可以选择进行回顾性研究或前瞻性研究。

在回顾性研究中，您正在收集已经发生的事件的数据。您可以检查历史信息，如医疗记录，以了解过去。而在前瞻性研究中，您是在实时收集数据。前瞻性研究在心理学研究中更为常见。

一旦确定了您将进行的纵向研究类型，接下来必须确定数据如何、何时、在哪里以及对谁进行收集。

标准化研究设计对于高效测量人群至关重要。一旦创建了研究设计，研究人员必须在整个观察过程中保持相同的研究程序，以维护观察的有效性。

应制定时间表，每次观察都应完整记录结果，并尽量减少观察者的变异性。

研究人员必须在相同的条件下观察每个受试者，以便进行比较。在这种研究设计中，每个受试者都是对照组。

方法论考虑

重要的方法论考虑包括测试构念在时间上的测量不变性、适当处理缺失数据以及使用加速纵向设计，在重叠的时间段内对不同年龄段的队列进行抽样。

测试测量不变性

测试测量不变性涉及评估在纵向研究中，同一构念是否以一致且可比较的方式在多个时间点上进行测量。

这包括通过验证性因子分析方法评估配置、度量和标量不变性。确保不变性可以增加对随时间变化推断的信心。

缺失数据

初始抽样时，如果某些群体代表性不足或未能回应，则可能会出现缺失数据。

随着时间的推移，脱落是主要来源——参与者因各种原因退出。缺失数据的后果是统计功效降低，如果脱落是非随机的，则可能存在偏差。

在纵向研究中适当处理缺失数据对于减少偏差和保持功效至关重要。

减少脱落

重要的是通过跟踪参与者、保持联系信息的最新、参与互动以及提供激励来最小化脱落。

最大似然估计和多重插补等技术比列表删除等旧方法更好。关于缺失数据机制（例如，随机缺失）的假设会影响所采取的分析方法。

加速纵向设计

加速纵向设计有意在不同年龄段创建缺失数据。

加速纵向设计战略性地在重叠期间抽取不同的年龄队列。例如，在三年的研究中每年评估六年级、七年级和八年级的学生，可以覆盖6-8年级的发展，而不仅仅是跟随单个队列。

这提高了纵向数据收集的速度和成本效益，并能够检查年龄/队列效应。需要适当的多层次统计模型来分析由此产生的复杂数据结构。

除了这些考虑之外，优化测量之间的时间间隔、最大化参与者保留率以及精心选择与研究问题和假设相一致的分析模型也是确保稳健纵向研究的关键。

因此，在处理重复测量数据时，整个设计和分析过程中的仔细方法论是关键。

队列效应

队列是指同年或时间段出生的一组人。当不同队列显示出不同的发展轨迹时，就会产生队列效应。

如果不加以考虑，队列效应可能会导致结果偏差，特别是在假设队列等效性的加速纵向设计中。

检测队列效应

检测队列效应很重要，但可能具有挑战性，因为它们会与年龄和测量时间效应混淆。

队列效应还可能干扰其他效应（如再测效应）的估计。这是因为比较组别以估计再测效应依赖于队列等效性。

总体而言，研究人员需要测试并控制可能导致无效结论的队列效应。仔细的研究设计和分析是必要的。

再测效应

再测效应指的是在多次场合下施测相同或类似测试时，表现提高的现象。

例如，熟悉测试项目和程序可能使参与者在重复测试中提高分数，而不仅仅是真正的变化。

具体例子包括：

记忆测试 – 学习哪些项目倾向于被测试可以人为地提高表现
认知测试 – 熟悉测试格式和特定测试需求可以提高分数
调查测量 – 记住之前的回答可以在多次施测中影响未来的回答
访谈 – 对访谈者和过程的熟悉可以增加开放性和回忆

为了估计再测效应，重新测试组的表现与首次参加测试的组进行比较。任何差异都表明由于再测而导致的分数膨胀，而不是真正的变化。

如果在分析中不加以检查，再测增益可能会被误认为是真实的个体内部变化或个体间差异。

这削弱了纵向研究发现的有效性。因此，测试和控制再测效应是纵向研究中的重要考虑因素。

数据分析

纵向数据涉及变量在时间上的重复评估，允许研究人员研究稳定性和变化。可以使用多种统计模型来分析纵向数据，包括潜在增长曲线模型、多层次模型、潜在状态特质模型等。

潜在增长曲线模型允许研究人员建模个体内部随时间的变化。例如，可以估计与某个测量的基线水平、随时间的线性或非线性变化轨迹以及这些增长参数周围的变异性相关的参数。这些模型需要多波纵向数据来估计。

多层次模型适用于层次结构的纵向数据，其中较低级别的观察值（例如，重复测量）嵌套在较高级别的单位（例如，个体）中。它们可以建模个体内部和个体之间的变异性随时间的变化。

潜在状态特质模型将纵向测量之间的协方差分解为时间不变的特质因子、时间特定的状态残差和误差方差。这使得可以分离稳定的个体间差异和个体内的波动。

还有许多其他技术，如潜在转换分析、事件历史分析和时间序列模型，这些技术在特定研究问题中具有专门用途。模型的选择取决于假设、测量的时间尺度、涵盖的年龄范围等因素。

一般来说，这些各种统计模型允许研究重要的问题，如发展过程、随时间的变化和稳定性、因果序列以及个体间和个体内的变异性来源。然而，研究人员必须仔细考虑他们选择的模型背后的假设。

纵向研究与横断面研究

纵向研究和横断面研究是两种不同的观察性研究设计，研究人员在不操纵或改变参与者存在的自然环境的情况下分析目标人群。

然而，这两种研究形式之间存在明显的差异。一个关键差异是纵向研究在同一样本的人群中进行长期跟踪，而横断面研究则在某一时刻查看不同人群的特征。

纵向研究通常需要更多的时间和资源，但可以用来检测因果关系并建立受试者之间的模式。

另一方面，横断面研究通常更便宜和快捷，但只能提供某一时间点的快照，因此无法识别因果关系。

这两种研究对心理学家观察给定群体都有价值。然而，横断面研究在建立变量之间的关联方面更有利，而纵向研究对于检查事件序列是必要的。

常见问题

1. 纵向研究是定性的还是定量的？

纵向研究通常是定量的。它们从相同的受试者中收集数值数据，以跟踪变化并识别趋势或模式。

然而，它们也可以包括定性元素，如访谈或观察，以提供对研究现象的更深入理解。

2. 纵向研究与病例对照研究有什么区别？

病例对照研究回顾性地比较组别，不能用于计算相对风险。然而，纵向研究可以回顾性或前瞻性地比较组别。

在病例对照研究中，研究人员研究一组已发展出特定条件的人，并将其与没有该疾病的一组进行比较。

病例对照研究关注单一主题或单一案例，而纵向研究则针对大量受试者进行。

3. 长期研究是否有对照组？

是的，长期研究可以有对照组。在这种设计中，一组（实验组）会接受治疗或干预，而另一组（对照组）则不会。

然后，两组都会随时间被观察，以查看结果是否存在差异，这可能表明治疗或干预的效果。

然而，并非所有长期研究都有对照组，特别是观察性研究和不测试特定干预的研究。

参考文献

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