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  • 心理学与脑科学研究中的样本代表性

    分类: 心理学 >> 心理学其他学科 提交时间: 2024-03-28

    摘要: 心理与脑科学以人类被试作为研究对象,其结果的可推广性(generalizability, 也称为普适性)很大程度上取决于其样本的代表性(representativeness)。但心理学与脑科学研究中样本的代表性长久以来受到诟病。当前研究中主要存在两大问题:(1) 样本信息的缺失,大部分研究仅报告了被试的性别、年龄与国别,而被试的种族/民族、受教育程度和社会经济地位等重要信息较少被报告,且从时间上看,这种状况未出现根本性改变;(2) 从已报告的信息来看,当前样本的代表性不足:女性被试多于男生,集中于西方的、年轻的和受过高等教育的人群,而中老年人、受教育水平较低人群及低收入人群较少被研究者关注,亚洲人/亚裔、黑人/非洲裔、西班牙裔/拉丁裔人群同样较少受到关注,从国别角度来说,亚非拉国家尤其是非洲、拉丁美洲与中东地区的人群较少出现在心理学和脑科学研究中。以上两大问题的产生可能主要存在如下原因:方便取样法作为主要的取样方法;欧美研究者主导了心理学与脑科学的研究;整体上忽视文化以及不同人口因素的影响;研究者自身存有偏见。要改变这种现状,需要研究者、学术组织、期刊编辑和基金资助方等多方的共同努力。提升样本代表性将有助于让心理学与脑科学的科学知识应用于更广泛的群体,推动人类命运共同体的构建。

  • 心理学研究中预注册的现状、挑战与建议

    分类: 心理学 >> 心理学其他学科 提交时间: 2024-01-04

    摘要: 心理学研究者采用预注册的新型研究实践以应对出版偏倚等问题,包括未经同行评审的预注册、经过同行评审的注册报告和注册重复报告。诸多主流国际期刊采纳了注册报告,预注册平台和模板也趋于成熟。但预注册和注册报告也存在争议,为检验其效果,研究者对预注册与注册报告进行了元研究,结果发现注册报告有助于解决出版偏倚和提升研究整体质量;而未经同行评审的预注册则达不到类似的效果。采纳预注册与注册报告,提高研究的可重复性、开放性与严谨性,需要研究人员、学术机构与出版机构的共同努力。

  • 证据积累模型的行为与认知神经证据

    分类: 心理学 >> 认知心理学 提交时间: 2024-01-01

    摘要: 证据积累模型(evidence accumulation models, EAM)是关于人类决策过程的主要认知模型之一,其假定决策者不断搜集信息并将信息整合成与决策有关的证据,当累积证据量达到某个阈值时做出决策并反应。虽然EAM在研究中得到广泛应用,甚至有研究者认为其已经达到了理论的高原期,但EAM的理论预设并未被严格检验。以最具有代表性的EAM计算模型漂移扩散模型(drift diffusion model, DDM)为例,其存在5个模型预设:(1)证据积累的普适性、(2)证据积累的选择性、(3)证据以存在噪音的线性方式积累、(4)决策标准恒定、(5)决策与运动执行过程独立。回顾对这五个基本预设进行检验的实证研究,可以发现:尽管DDM被广泛应用于知觉决策、记忆和基于价值的决策任务,但研究者仅验证了证据积累是否存在于知觉决策任务中;证据积累的选择性目前较缺乏实证研究;证据以存在噪音的线性方式积累的预设得到了较多知觉决策实验数据的支持,但在基于价值的决策中其是否成立仍然存在争议;决策标准恒定的预设则存在较大争议;决策独立于反应执行的预设近年来受到关注,但较多实证研究质疑了这一预设。总之,对证据积累模型的预设进行验证的实证研究并不均衡,部分预设的实证证据有限,亟需更多的实证研究进行验证。研究者们需要在解释DDM的结果时保持谨慎。同时,通过对EAM预设进行清晰表述并回顾其实证证据,本研究表明清晰地表述模型预设有助于全面而系统地检验模型,从而不断地推动模型的更新与理论的发展,以更好地理解人类认知过程。

  • 认知建模中模型比较的方法

    分类: 心理学 >> 认知心理学 分类: 心理学 >> 心理统计 提交时间: 2023-12-30

    摘要: 认知建模近年来在科学心理学获得广泛应用,而模型比较是认知建模中关键的一环:研究者需要通过模型比较来选择出最优模型,才能进行后续的假设检验或潜变量推断。模型比较不仅要考虑模型对数据的拟合(平衡过拟合与欠拟合),也需要考虑参数数据和数学形式的复杂度。然而,模型比较指标众多,纷繁复杂。将认知建模常用的模型比较的指标分为三大类,并介绍了其计算方法及优劣,包括拟合优度指标(包括平均平方误差、决定系数、RUC曲线等)、基于交叉验证的指标(包括AIC、DIC等)和基于边际似然的指标。结合正交Go /No-Go范式下的数据,展示各指标在R语言中如何实现。在此基础上,探讨各指标的适用情境,介绍模型平均等模型比较的新思路。

  • 贝叶斯方差分析在JASP中的实现

    分类: 心理学 >> 心理统计 提交时间: 2023-09-18

    摘要: 贝叶斯统计应用于假设检验的方法贝叶斯因子在心理学研究中的应用日渐增加。贝叶斯因子能分别量化所支持的相应假设或模型的证据,进而根据其数值大小做出当前数据更支持哪种假设或模型的判断。然而,国内尚缺乏对方差分析的贝叶斯因子的原理与应用的介绍。基于此,本文首先介绍贝叶斯方差分析的基本思路及计算原理,并结合实例数据,展示如何在JASP中对五种常用的心理学实验设计(单因素组间设计、单因素组内设计、二因素组间设计、二因素组内设计和二因素混合设计)进行贝叶斯方差分析及如何汇报和解读结果。贝叶斯方差分析提供了一个能有效替代传统方差分析的方案,是研究者进行统计推断的有力工具。

  • 自我参照的神经成像认知本体论数据集

    分类: 心理学 >> 认知心理学 提交时间: 2023-09-12

    摘要: 自我参照(self-reference,或自我参照加工)指人们加工与自己相关的信息时的认知过程。认知神经科学领域对自我参照进行诸多研究以理解人类自我认知的神经基础。但是,自我参照一词在不同研究中是否表征着相同的心理过程?这一根本问题鲜受关注。本研究尝试初步建立自我参照的本体论数据集以检验该问题。使用规范化流程系统地检索文献并筛选文章,随后两位独立的编码者对纳入文章在行为和神经层面对自我参照的操作化定义进行编码并标准化,形成自我参照的神经成像认知本体论数据集。本数据集来自66篇神经成像论文,包括行为与神经层面对自我参照的操作化定义(以CSV文件格式保存)、不同操作化定义下自我参照所激活大脑区域的坐标数据(以BrainMap格式保存)、说明手册。数据编码的一致性分析表明,编码结果可靠。与自动化元分析数据库Neurosynth相比,本数据集的论文筛选更加精准,且能够比较自我参照的不同操作化定义所激活脑区的异同,为理解自我参照的神经基础提供更精确的结果。本数据集为深入理解人类自我认知的神经机制提供基础,也为其他类似的元研究数据集的创建提供参考,促进认知本体论的研究。

  • 中国学生家庭教养方式与健全人格关系的元分析

    分类: 心理学 >> 发展心理学 分类: 心理学 >> 人格心理学 提交时间: 2023-06-16

    摘要: 为探讨中国儿童青少年健全人格与家庭教养方式之间的关系及其调节机制,本研究对来自52篇文献、19642名被试的1504个效应值进行了元分析。结果表明:(1)积极教养方式与健全人格呈显著正相关,而消极教养方式与健全人格呈显著负相关;(2)教养方式对健全人格的影响受儿童青少年年龄段的调节,呈两头小、中间大的倒U型趋势,主要体现为在初高中阶段影响大,在小学和大学阶段影响小。此外,教养方式对儿童青少年健全人格的影响还受到子女性别、年代和地区的调节。本研究结果为中国家庭文化背景下儿童青少年健全人格的养成与教育提供了科学视角和实证依据。

  • 变量间的网络分析模型及其应用

    分类: 心理学 >> 发展心理学 提交时间: 2023-03-28 合作期刊: 《心理科学进展》

    摘要: 变量间的网络分析模型近年来被广泛应用于心理学研究。不同于将潜变量作为观测变量的共同先导因素的潜变量模型, 网络分析模型将观测变量作为初级指标, 采用图论的方法建立观测变量之间的关系网络, 其中变量为网络的节点, 而变量间的关系是节点之间的连线。因此网络分析可以突显观测变量之间的联系以及观测变量相互影响而形成的系统。通过变量网络中基于各个节点特征的指标(如中心性)以及基于整体结构特征的指标(如小世界性), 网络分析为研究各种心理现象提供了新的可视化的描述方式和理解视角。近10年来, 网络分析的方法已在人格心理学、社会心理学和临床心理学等领域得到一定的应用。未来研究应继续发展和完善网络分析模型的理论和方法, 使之运用到更多的数据类型和更广的研究领域中。

  • 解读不显著结果:基于500个实证研究的量化分析

    分类: 心理学 >> 社会心理学 提交时间: 2023-03-28 合作期刊: 《心理科学进展》

    摘要: 不显著结果(如, p > 0.05)在心理学研究中十分常见, 且容易被误解为接受零假设的证据, 并可能导致分组匹配研究的错误推断或者忽视被小样本的不显著结果掩盖的真实效应。但国内目前尚无实证研究对不显著结果的普遍性及其解读进行调查。本研究调查500篇中文心理学实证研究, 统计其摘要中出现与不显著结果相关的阴性陈述的频率, 判断并统计基于阴性陈述的推断准确性, 并使用贝叶斯因子对不显著结果中包含t值的研究进行重新评估。结果表明, 36%的摘要提及不显著结果, 共包含236个阴性陈述。其中, 41%的阴性陈述对不显著结果的解读出现偏差(如, 解读为支持了零假设)。对包含t值的研究进行贝叶斯因子分析, 结果显示仅有5.1%的不显著结果可以提供强证据支持零假设(BF01 > 10)。与先前对国际心理学期刊的调查结果相比(32%的摘要包含阴性陈述; 72%的阴性陈述对不显著结果的解读错误), 中文心理学期刊中报告不显著结果的比例更高, 且对不显著结果解读错误的比例更低。但国内研究者仍需进一步加强对不显著结果的认识, 推广适于评估不显著结果的统计方法。

  • 基于网络理论的物质成瘾新视角

    分类: 心理学 >> 社会心理学 提交时间: 2023-03-28 合作期刊: 《心理科学进展》

    摘要: 物质成瘾是一种涉及生理、心理和环境等多因素的复杂现象, 但是当前基于生物还原论的解释对物质成瘾现象整体性的理解和康复研究造成了阻碍。网络理论聚焦于心理障碍变量之间相互作用形成的反馈环路, 从整体视角为研究物质成瘾提供了新的理论框架。将网络理论应用于物质成瘾的研究中将有利于:(1)理解症状之间的相互关系和影响; (2)理解症状网络的整体性和系统性动态变化过程; 以及(3)将多层次和多水平因素整合到统一的理论框架中。从网络理论视角来理解物质成瘾, 也将对未来的干预和治疗提供了理论支持。目前, 网络理论仍处于言语模型阶段, 未来需要进一步提出更具体、可验证的统计模型, 以完善对于物质成瘾机制的了解, 更加有效地推进物质成瘾的治疗与恢复。

  • 认知本体论: 构建心理构念的统一框架

    分类: 心理学 >> 认知心理学 提交时间: 2023-01-10

    摘要: 构念(Construct)是研究者对其研究对象进行表征形成的抽象概念,是研究者与同行交流的核心载体。在科学心理学中,构念的本体论承诺某构念能否反映特定客观实体一直较少受到关注。科学心理学中对构念的定义和测量缺乏统一的规范,用于表征心理构念的概念之间关系混乱,不同研究对构念进行探索的异同之处难以被清晰地辨析,导致研究者难以对已经发表的结果进行整合,阻碍了科学心理学的理论进步。要解决这一问题,科学心理学需要建构基于共识的认知本体论(Cognitive Ontology)框架,梳理心理构念与心理实体(Psychological Entity)之间的映射关系。认知本体论回答如下两个问题:(1)作为科学心理学的研究对象是什么;(2)如何建立关于科学心理学研究对象的知识大厦?本文指出,基于当前科学界的共识演化论,科学心理学的研究对象应当是人类的心理能力(Psychological Capacity),即人类的演化过程中形成的适应性功能。对心理能力的实证研究需要通过形式化和数学化模型,建立心理能力-构念-测量-数据的逻辑链条,并在研究者间形成共识。现阶段,研究者需通过元研究对心理构念现有的操作化定义/测量进行汇总、分析和评估,并对这些测量进行大规模施测,形成关于该构念及其测量的大数据集;在大数据集的基础上,进行数据驱动和理论驱动的计算建模,以厘清各种测量间关系,更新关于该构念及相关构念的测量模型和理论模型,筛选和迭代对该构念的测量手段。通过研究者间的合作,不断迭代以上过程,积累数据、更新关于心理构念的测量模型与理论模型,推动科学心理学在知识的积累中实现理论上的突破。

  • 贝叶斯因子序列分析:实验设计中平衡信息与效率的新方法

    分类: 心理学 >> 心理统计 提交时间: 2022-12-31

    摘要: 实验设计的关键是平衡信息量与效率。贝叶斯因子序列分析利用贝叶斯因子不断更新证据的特点,通过贝叶斯因子标准和在收集数据过程的序列分析来平衡信息量与效率。本文展示如何使用开源软件JASP和R实现该分析的三个步骤:确定关键效应、确定停止标准、数据收集中序列分析并决策。该方法考虑现实条件且简单易行,可帮助研究者更有效进行实验。

  • 开放式荟萃分析的规范化报告

    分类: 心理学 >> 心理统计 提交时间: 2022-07-30

    摘要: 荟萃分析(又称元分析)以量化方式综合实证研究结果,是积累整合证据并推进基础与应用研究的重要工具。在开放式科学这种新型研究实践下,荟萃分析是整合开放数据、进行科学推断的重要手段。但荟萃分析的过程繁复、方法多样,其执行上的严谨性对荟萃分析质量影响较大,因此其报告的透明性和开放性对其结果的可重复性尤为重要。为了解中文荟萃分析报告规范性的现状,让更多研究者了解荟萃分析报告的规范性与透明性,提升荟萃分析报告的质量,本文以国际学界广泛使用的系统综述和荟萃分析优先报告条目(PRISMA)和开放式科学理念为基础,结合基于效应量的荟萃分析报告特点,拟定出荟萃分析报告的中文版清单,并以心理学中的荟萃分析为例,对近五年国内发表的68篇中文荟萃分析的方法和结果部分进行回顾。基于结果,我们建议荟萃分析报告需要在以下方面进一步加强其报告的开放性与透明性:文献搜索的时间及限制、研究筛选和数据收集过程的细节、文章筛选的流程图、效应量转换的细节、单个研究偏倚状况的评估等。本文的荟萃分析报告清单为开放式荟萃分析提供了较为全面的清单,为未来荟萃分析研究提供参考规范。

  • 基于网络理论的物质成瘾新视角

    分类: 心理学 >> 临床与咨询心理学 分类: 心理学 >> 心理测量 提交时间: 2022-07-28

    摘要: 物质成瘾是一种涉及生理、心理和环境等多因素的复杂现象, 但是当前基于生物还原论的解释对物质成瘾现象整体性的理解和康复研究造成了阻碍。网络理论聚焦于心理障碍变量之间相互作用形成的反馈环路, 从整体视角为研究物质成瘾提供了新的理论框架。将网络理论应用于物质成瘾的研究中将有利于:(1)理解症状之间的相互关系和影响; (2)理解症状网络的整体性和系统性动态变化过程; 以及(3)将多层次和多水平因素整合到统一的理论框架中。从网络理论视角来理解物质成瘾, 也将对未来的干预和治疗提供了理论支持。目前, 网络理论仍处于言语模型阶段, 未来需要进一步提出更具体、可验证的统计模型, 以完善对于物质成瘾机制的了解, 更加有效地推进物质成瘾的治疗与恢复。

  • 评估零效应的三种统计方法

    分类: 心理学 >> 心理统计 提交时间: 2021-04-25

    摘要: 在心理学研究中,以下两种情况下研究者可能需要对零效应进行评估:第一,推断某种效应不存在;第二,意外出现不显著结果,需要区分到底是效应不存在还是当前数据未能提供足够的证据。然而,常用的原假设显著性检验(Null hypothesis significance test, NHST)无法直接评估零效应。近年来,等价检验、贝叶斯估计和贝叶斯因子三种方法逐渐被用于评估零效应:在频率统计框架下,等价检验通过检验效应是否在最小感兴趣区内(Smallest effect size of interest, SESOI),通过p值来推断效应是否为零;在贝叶斯统计框架下,贝叶斯估计通过对比后验分布的最高密度区间和实际等价区的重叠情况,推断效应是否为零;而贝叶斯因子则是通过评估当前数据对原假设和备择假设的相对支持程度,推断当前数据对原假设的相对支持程度。文章通过分析两个真实的数据,展示三种方法的实际应用。三种方法各有其特点:等价检验在逻辑上是对NHST的拓展,易于从传统统计中延伸使用;贝叶斯因子的解读较符合直觉,逻辑上清晰;贝叶斯估计则具有较强的灵活性,可拓展于更多的研究问题。以上三种评估零效应的方法,可能能够帮助心理学研究者在实际研究中进行合理的统计推断和研究决策。

  • 解读不显著结果:基于500个实证研究的量化分析

    分类: 心理学 >> 心理统计 提交时间: 2020-10-17

    摘要: 不显著结果(如,p > 0.05)在心理学研究中十分常见,容易被误解为接受零假设的证据,并可能导致分组匹配研究的错误推断或者忽视被小样本的不显著结果掩盖的真实效应。但国内目前尚无实证研究对不显著结果的普遍性及其解读进行调查。本研究调查500篇中文心理学实证研究,统计其摘要中出现与不显著结果相关的阴性陈述的频率,判断并统计基于阴性陈述的推断准确性,并使用贝叶斯因子对不显著结果中包含t值的研究进行重新评估。结果表明,36%的摘要提及不显著结果,共包含236个阴性陈述。其中,41%的阴性陈述对不显著结果的解读出现偏差(如,解读为支持了零假设)。对包含t值的研究进行贝叶斯因子分析,结果表明仅有5.1%的不显著结果可以提供强证据支持零假设(BF01 > 10)。与先前对国际心理学期刊的调查结果相比(30%的摘要包含阴性陈述;70%的阴性陈述对不显著结果的解读有误),中文心理学期刊中报告不显著结果的比例以及对不显著结果的解读正确率均更高。但国内研究者仍需进一步加强对不显著结果的认识,推广适于评估不显著结果的统计方法。

  • 神经科学偏见效应:可重复性及其心理机制的探索

    分类: 心理学 >> 法制心理学 分类: 心理学 >> 社会心理学 提交时间: 2019-11-05

    摘要: 神经科学的发展对其他学科以及社会产生了重要的影响。虽然神经科学方法与行为研究方法都是探索人类心理与行为的有效手段并各有所长,但神经科学的研究结果却可能引起人们过度的解读和信任。研究者发现,当某一结论使用神经科学结果作为证据时,比使用行为科学结果或者心理生理学指标作为证据时更加让人信服,即使神经科学结果与该结论之间毫无关系,这种现象被称为神经科学偏见(neuroscience bias)。通过系统回顾近年来关于神经科学偏见的研究,我们发现:(1)虽然神经科学偏见存在可重复性的争论,但该效应确实存在;(2)神经科学偏见的产生可能是因为个体倾向于还原论的解释(即使用低层次、简单的机制来解释更高层次上的现象)及心理本质主义的影响(即人们认为心理与行为的本质是神经活动)。神经科学偏见反映了公众对科学结果解读的偏见,未来研究需要探讨这种偏见的心理机制,从而引导科学结果的正确解读和运用。

  • 道德自我在认知加工中的优势

    分类: 心理学 >> 社会心理学 提交时间: 2019-09-12

    摘要: 道德自我指个体对自己在道德方面的评估。作为自我概念的核心部分,道德自我对人们的道德判断和道德行为均有重要影响。最近的研究表明,道德自我相比自我的其他方面具有优势,例如自我增强效应(self-enhancement effect)在道德方面比其他方面更强,即人们普遍认为自己在许多方面处于平均水平之上,而在道德方面这种优越感最强。但是,道德自我的优势是否也存在于认知加工中仍是未知的问题。本研究结合认知神经科学的方法,以社会联结学习为研究范式,系统地考查了道德自我在知觉中的加工优势,提出道德自我是指导个体行为的内在参照标准,本论文从行为学(第二~四章)和神经生物学(第五章)水平为这一理论提供实证证据。 首先,通过三个控制研究(第二章:研究1-3),验证了道德品质信息在知觉加工中的优势,同时排除了熟悉性和文字启动等可能的混淆变量,为道德信息能够对知觉起到自上而下的影响提供证据。如果道德自我是个体行为与认知加工的内在参照标准,则研究1-3的结果也受到这一标准的调控。因此,我们预期,当把自我与他人作为外显变量时,道德信息对知觉的调控效应主要反映在道德自我这一条件上。为了验证这一假设(第三章),研究4比较了道德意义上积极、中性和消极的自我以及他人在知觉匹配中加工的差异,发现道德品质信息对知觉的调节作用主要发生在与自我相关的条件。为进一步将道德信息与自我相关的交互作用,分别将道德(研究5)或者自我(研究6)作为与任务无关的刺激,检验道德与自我对知觉的内隐调节作用,结果发现道德与自我能够对知觉产生调节作用。为了讨论道德自我在知觉加工优势效应的稳定性,我们采用元分析进一步表明(研究7),道德自我信息相对于其他条件人加工优势在反应时上的效应量大约为Cohen’s d = 0.5左右,表现出中等的效应量。 为了深入理解道德自我的知觉机制,本研究采用模型分析的思路分解认知过程(第四章),使用扩散模型和指数高斯模型对研究4 ~ 6的数据分析,研究8发现道德自我对知觉决策的影响主要是通过加快道德自我条件下的信息累积速率,而不是改变被试的决策偏见。为考察道德自我的知觉加工中的跨任务稳定性,在研究9结合了知觉匹配任务与知觉分类任务,且在知觉分类任务中设置了多种标准,结果发现,道德自我在不同的任务中均表现出稳定的优势。 论文的第二部分,进一步研究了道德自我的神经机制。一方面,使用大样本的神经成像数据,探索了自我道德评估得分与大脑结构的关系(第五章)。通过基于体素的形态学分析(研究10),我们未能发现,道德自我评分与大脑灰质体积之间的相关。为了对参与道德自我任务的脑区进行评估,我们使用神经成像元分析(研究11)比较了道德认知与自我参照的神经成像研究,发现两者共同激活了背内侧前额叶和眶额皮层,为进一步功能成像研究提供了良好的基础。 本课题使用社会认知神经科学的方法,从功能、算法和硬件三个层次研究了道德自我概念,将社会心理学与认知心理学和计算模型结合起来。本研究的一系列实验表明,道德自我在知觉中具有稳定的优势,这种优势表现为积极的道德自我信息在知觉中能够更快地进行信息的累积,其神经基础可能是背内侧前额叶和眶额叶皮层。道德自我在认知加工中的优势,与社会心理学中自我增强的效应一起,共同反应了道德自我概念对于个体的重要性,为今后进一步改变道德行为提供了基础。

  • 变量间的网络分析模型及其应用和特点

    分类: 心理学 >> 心理测量 提交时间: 2019-08-13 合作期刊: 《心理科学进展》

    摘要: 变量间的网络分析模型近年来被广泛应用于心理学研究。本文目的在于介绍网 络分析的基本原理与常用指标,并进一步介绍此方法在多个领域中的实证研究,旨在推 进研究者对网络分析模型的理解与应用。不同于潜变量模型将潜变量作为观测变量的共 同先导因素, 网络分析模型将观测变量作为初级指标,采用图论的方法建立观测变量之 间的关系网络,故使观测变量之间的联系不再受到潜变量模型的局限。通过变量网络中 基于各个节点特征的指标(如中心性)以及基于整体结构特征的指标(如小世界性),网络 分析为研究各种心理现象提供了新的可视化描述方式和理解视角。 本文详细介绍了此方 法目前在人格心理学、社会心理学和临床心理学等领域的应用, 进一步讨论了在未来研 究者可以发展和完善网络分析模型的方向,以使之运用到更多的数据类型和更多的研究 领域。

  • 效应量置信区间的原理及其实现

    分类: 心理学 >> 心理统计 提交时间: 2019-04-15

    摘要: 在心理学可重复危机的背景之下,报告效应量及其置信区间正逐渐成为主流心理学界所要求的新标准,但是研究者可能对效应量的置信区间缺乏足够的理解。为增强研究者对效应量置信区间的理解及应用,本文介绍了心理学研究中最常用的效应量指标——Cohen's d与η²——的置信区间的基本原理,即,在备择假设(H1)为真时,需要通过迭代估计的方式来估计相应非中心分布的非中心分布参数,从而构建Cohen's d与η²的置信区间。其中Cohen's d对应的是非中心t分布;而η²对应的则是非中心F分布。使用现有的计算机程序,能够对Cohen's d与η²的置信区间进行计算,例如 R与JASP,本文对此进行了分别展示。报告效应量置信区间不仅有助于研究者更好地进行统计推断,也有利于整个科学界知识的积累,因此本文介绍的方法对研究者具有十分重要的意义。

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