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    发表日期:2014年12月3日 编辑:shphao 有3002位读者读过此文 【字体:
心理学研究中的虚无假设检验

国内外心理学研究在使用虚无假设检验时存在诸多的问题和错误我们认为其原因主要有以下几点

第一心理学研究对象的特殊性心理学的研究对象是人是人的心理特质心理现象具有间接测量性不可重复性由于人具有学习能力及成长性所以相对于其他自然科学实验心理学研究的重复性被试的选择等难度更大对这种特殊的研究对象虚无假设检验的使用亦应有其特殊性并关注其可重复性为后续研究提供借鉴

第二心理学研究目的认识不足心理研究工作者考虑了实验因素的可控性取样的方便性但研究目的仅停留在实验组和控制组之间各因素及因素各水平之间是否存在差异是否获得统计上的显著性差异他们未意识到差异的大小所提供的信息才是真正的研究目的导致研究成果与实际应用之间脱节

第三虚无假设检验方法应用中存在问题尽管大部分研究者都意识到统计方法的重要性认可统计分析方法在心理学研究中的地位和作用并大量使用虚无假设检验但是学术刊物对心理统计学心理测量学等基础方法学研究领域并不重视未强调统计方法应用的科学性要求加上对统计软件的依赖使很多心理学研究者对心理统计学心理测量学原理不求甚解忽视各类虚无假设检验方法的使用前提将统计分析方法直接引入各种研究过程

第四抽样缺乏科学性抽样必定伴随着误差误差有随机误差和系统误差之分心理学研究者将样本异质性视为随机因素将样本异质性产生的误差视为随机误差实际上样本异质性产生的误差应包含随机异质性误差和系统异质性误差其中随机异质性是指被试之间能力心理特质的异质性包括被试的天赋水平和努力程度等影响因素系统异质性是指不同被试群体之间的异质性包括被试所处的地区民族家庭背景学校背景以及教育经历等影响因素随机异质性和系统异质性共同影响样本异质性所以抽样时应同时考虑二者目前由于人物等因素以及取样的困难心理学研究常进行方便抽样采用学生样本发表的心理学研究论文常采用诸如在某高校随机抽取学生××”、“在某地区随机抽取被试××等被试选取方案用以研究大学生或者其他群体的某一心理现象这种做法将不同被试群体之间的异质性纳入到统计模型中然而统计方法处理的是随机误差因此无形之中就将样本异质性视为随机因素

鉴于以上几点在心理学研究中使用虚无假设检验等统计分析方法需慎之又慎20世纪70年代开始一批心理统计学数理统计学等领域的国外学者对虚无假设检验展开了检讨并提出批评科亨J.Cohen)、尼克尔森R.S.Nickerson)、汤普森B.Thompson和科克R.E.Kirk就是其中较为典型的代表

心理统计学家科亨在20世纪90年代发表了一篇颇有影响力的文章引起了心理学研究者的广泛关注他指出在经历了40多年的批评以后虚无假设检验仍然坚持约定俗成的0.05的决策标准其原因主要在于研究者普遍错误地将值认作是虚无假设错误的概率其余数是研究结果可以重复的概率

尼克尔森认为虚无假设检验在心理学等社会科学中的使用如此广泛却遭致争议其主要原因在于研究者混淆了绝对概率和条件概率对虚无假设检验存在错误理解错误使用主要包括拒绝虚无假设H0则意味着指导虚无假设的理论是错误的小的值是结果可重复的证据统计显著性意味着理论上或实际应用中的显著性某一实验设定的α值是解释实验结果时即将犯型错误的概率未能拒绝虚无假设H0等同于论证H0为真当然尼克尔森认为只要使用得当虚无假设检验仍不失为解释心理学等实验数据的有效手段和方法

汤普森则认为虚无假设检验存在不足主要体现在:(过分依赖样本;(一些比较值总是和0.05这一显著性水平相比较具有荒谬性;(一些无法避免的窘境如拒绝虚无假设H0并不等同于接受备择假设H1一分为二的决策标准统计学意义上的显著性和实际应用或临床显著性的区分等科克亦认为虚无假设检验 并没有告诉研究者所想要知道的结果在科学推断中研究者所想要知道的是在获得当前数据的前提下虚无假设0为真的概率H0) (表示当前数据data);而虚无假设检验能够告诉研究者的是在总体中虚无假设H0为真的前提下获得当前数据的概率H0);(只能提供拒绝错误的虚无假设的统计功效而拒绝虚无假设只是意味着没有找到明显地拒绝虚无假设的证据并不意味着虚无假设就代表了世界真实的状态;(把确定不确定这一连续体变为二元的拒绝或接受的决定在这种二元决策思想的指导下可能仅因为实验设计上存在微小差异而导致研究者会对同样的实验效应做出截然不同的结论因而二元决策标准使绝对值这一连续的比率变量简化为二元称名变量导致信息丧失无法提供不确定程度的信息直接影响对某一研究成果的正确合理的解释甚至会阻碍心理科学的进步

总结心理统计学者对于虚无假设检验的批评与反思至少在以下方面已达成一致 第一虚无假设检验对样本容量的依赖性同一检验样本容量大的所提供的自由度也大无论自变量的影响如何相对于小样本大样本更容易拒绝虚无假设得到统计显著性结论由于世间万物或多或少地存在差异所以无差异的虚无假设在现实世界中是不成立的只要样本容量足够大就会有足够的统计功效拒绝虚无假设得到显著性结论虚无假设检验也因此成为了使研究者受累体力劳动”。第二显著性结论的不确定性有学者认为有七个因素会影响虚无假设检验的结果其中有两个尤为重要效果量和样本容量汤普森指出在某一研究中计算出来的值是许多研究特质的函数但尤其受到样本容量和研究效果量的联合影响 因此检验统计量效果量和样本容量的关系表达为下式

  检验统计量效果量× 样本容量如公式所示统计显著性结果可能由大样本或者大效果量产生无需同时满足其他条件相等的情况下实验设计或处理对因变量的效应越大所产生的检验统计量越大效应很小时使用大样本也极有可能获得统计显著性结论反之亦然因此样本容量效果量二者的角色在虚无假设检验中无法截然分开实验效应和样本大小的交互关系难以理解无法断定是否存在真实的效应统计显著性结论也因此具有不确定性

第三统计显著性不等于结果的可重复性虚无假设检验所计算出来的表达的是总体中虚无假设绝对为真的前提下所获得当前样本数据的概率统计推论的方向不是由样本推断总体而是由总体推断样本 这并不是研究者所期待的研究者希冀虚无假设检验可以评价总体推断总体这就可以推测以后的研究者从同一总体中抽取样本所得的结果唯有产生对总体的推断才可提供关于研究结果是否可以重复的信息由于虚无假设检验的显著性结论不能检验总体因而不能提供结果的可重复性然而很多研究者并没有真正理解虚无假设检验的这个逻辑由于显著性结论成为大部分心理学杂志接受或者发表论文的标准之一并且研究者惯性地认为虚无假设检验探讨的是样本之间的差异提供的是关于研究结果的重要性或可重复性以致在虚无假设检验的应用上长期完全依赖值来做出判断值的过分强调实际上会使研究者偏离研究目标———决定数据是否支持所提出的科学假设并且确定研究成果在实际应用中的重要性有用性这种将统计意义上的显著性等同于实际应用或临床应用上的显著性是心理学研究者中存在的一个普遍错误认识研究者认为小的值比大的值具有更强的实际效应所以常使用不同个数的星号或者显著”、“非常显著”、“极其显著的字词来标识值是用来检验样本统计量的概率是虚无假设为真时结果发生的概率值实质上是一随机变量混淆了样本容量和效果量的效应只有在样本容量一定的情况下才可以得出结论值越小效应越大总之虚无假设检验直接估计的是样本的可能性而非总体的可能性没有估计结果可重复性的概率而可重复性对于心理学知识的积累以及研究成果的科学性可推广性尤为重要
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