心理知识

相关性研究在心理学研究中的应用

研究两个或多个变量之间的关系。

相关性研究是一种研究设计，旨在观察两个或多个变量之间的关系。相关性研究是非实验性的，这意味着实验者不会操纵或控制任何变量。

相关性是指两个变量之间的关系。相关性可以强或弱，并且可以是正相关或负相关。有时，两个变量之间没有相关性。

相关性研究有三种可能的结果：正相关、负相关或无相关性。研究人员可以使用一个称为相关系数的数值来表示相关性的强度。它可以在 -1.00（负相关）到 +1.00（正相关）之间变化。相关系数为 0 表示无相关性。

正相关：当两个变量同时增加或减少时。接近 +1.00 的相关系数表示强烈的正相关。
负相关：其中一个变量的量增加时，另一个变量减少（反之亦然）。接近 -1.00 的相关系数表示强烈的负相关。
无相关性：两个变量之间没有关系。相关系数为 0 表示无相关性。

心理学研究术语

相关性研究的类型

有三种类型的相关性研究：自然观察法、调查方法和档案研究。每种类型都有其目的以及各自的优缺点。

自然观察法

自然观察法涉及在自然环境中观察和记录感兴趣的变量，而不进行干扰或操纵。

优点

可以激发进一步研究的想法
如果实验室实验不可用，可以选择该方法
变量在自然状态下被观察

缺点

耗时且昂贵
无法控制外部变量
没有科学地控制变量
受试者可能会意识到自己正在被观察并改变行为

这种方法非常适合于研究人员希望观察变量在自然状态下的行为或状态。这些观察结果可以为未来的研究提供灵感。

在某些情况下，这可能是唯一可用的方法；例如，如果实验室实验受到访问权限、资源或伦理问题的限制。这种方法可能优于根本无法进行研究的情况，但它可能成本高昂，并且通常需要花费大量时间。

自然观察法对研究人员提出了几个挑战。首先，它不允许研究人员控制或影响变量，也不能改变任何可能的外部变量。

然而，这并不意味着研究人员通过观察变量就能获得可靠的数据，或者他们收集的信息不会带有偏见。

例如，受试者可能在知道自己被观察时表现得不同。研究人员可能不知道他们观察到的行为并不是受试者的自然状态（即，如果他们不知道自己被观察时的行为）。

研究人员还需要意识到自己的偏见，这些偏见可能会影响他们对受试者行为的观察和解释。

调查

问卷调查是心理学研究中最常用的方法之一。调查方法涉及让随机样本参与者完成与感兴趣变量相关的调查、测试或问卷。随机抽样对于调查结果的普遍适用性至关重要。

优点

经济、便捷、快速
可以在短时间内收集大量数据
灵活

缺点

调查问题不佳会影响结果
样本代表性差会影响结果
参与者会影响结果

如果研究人员需要在短时间内收集大量数据，调查可能是最快、最经济和最便捷的选择。

它也是一种灵活的方法，因为它允许研究人员创建有助于确保他们从所有想要使用的来源（随机样本的参与者）获得所需信息（调查回答）的数据收集工具。

调查数据可能成本效益高且容易获取，但也存在一些缺点。例如，如果调查问题写得不好或总体设计或交付有问题，数据可能不可靠。数据也受到特定因素的影响，如未代表或代表性不足的样本。

调查的使用依赖于参与者提供有用的数据。研究人员需要意识到影响调查结果的具体因素。

例如，有些人可能难以理解问题。一个人可能会以某种方式回答问题，试图取悦研究人员或试图控制研究人员如何看待他们（比如试图让自己看起来更好）。

有时，受访者可能意识不到他们的答案不准确或误导，因为记忆错误。

档案研究

许多心理学研究领域都受益于分析很久以前由其他研究人员进行的研究，以及回顾历史记录和案例研究。

例如，在一项被称为“易怒的心脏”的实验中，研究人员使用了包含美国南北战争老兵信息的数字化记录，以了解更多关于创伤后应激障碍（PTSD）的信息。

优点

大量数据
可能更经济
研究人员无法改变参与者的行为

缺点

可能不可靠
可能缺少重要信息
无法控制数据收集方法

通过学术机构、博物馆和世界各地的数据存储库提供的免费或低成本资源，研究人员可以支持他们的研究工作。

这些来源通常提供大量长期收集的数据，这可以给研究人员提供一个了解他们研究的相关趋势、关系和结果的方法。

虽然无法改变变量可能是某些方法的劣势，但对于档案研究来说，这可能是一种优势。然而，使用历史悠久的记录或很久以前收集的信息也带来了挑战。例如，重要信息可能缺失或不完整，并且一些旧的研究方面可能对现代背景下的研究人员没有用处。

档案研究的主要问题是可靠性。在回顾旧研究时，关于谁进行了研究、研究是如何设计的、哪些人参与了研究，以及如何收集和解释数据的信息可能很少。

研究人员也可能面临道德困境——例如，现代研究人员是否应该使用那些用不道德或可疑伦理方式进行的研究的数据？

潜在陷阱

你可能听说过“相关性不等于因果关系”这句话。这意味着虽然相关性研究可以表明两个变量之间存在关系，但它不能证明一个变量会改变另一个变量。

例如，研究人员可能会进行一项相关性研究，表明学术成功与一个人的自尊心之间存在关系。然而，这项研究并不能证明学术成功改变了一个人的自尊心。

要确定这种关系存在的原因，研究人员需要考虑和实验其他变量，例如来访的社会关系、认知能力、人格特征和经济状况。

心理学中的应用研究是如何使用的

常见问题

相关性研究和实验研究有什么区别？

相关性研究和实验研究的区别在于变量的操纵。研究人员不会在相关性研究中操纵变量，但在实验研究中他们会控制和系统地改变自变量。相关性研究允许研究人员检测变量之间是否存在关系以及关系的强度，而实验研究则允许研究人员寻找因果关系。
如何判断一项研究是实验性的还是相关性的？

如果研究涉及变量水平的系统操纵，则是一项实验性研究。如果研究人员测量的是已经存在的内容而不是实际改变变量，则是一项相关性研究。
相关性研究中的变量是什么？

相关性研究中的变量是研究人员测量的内容。一旦测量完成，研究人员就可以使用统计分析来确定关系的存在、强度和方向。然而，虽然相关性研究可以表明变量 X 和变量 Y 存在关系，但这并不意味着 X 会导致 Y。
相关性研究的目标是什么？

相关性研究的目标通常是寻找关系、描述这些关系并进行预测。此类研究还可以作为未来实验研究的起点。

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