연구 방법에서 심리학

이 섹션에서는 실험을 설계하는 몇 가지 다른 방법을 살펴 봅니다., 기본 차리는 사이는 방법에는 각 참가자는 경험 중 하나의 레벨을 독립변수와 접근 방법에는 각 참가자의 경험에 모든 수준의 독립적인 변수입니다. 전자는 피험자 간 실험이라고하며 후자는 피험자 내 실험이라고합니다.

피험자 간 실험에서 각 참가자는 하나의 조건에서만 테스트됩니다. 예를 들어,연구원으로 샘플의 100university 학생들에 할당할 수 있 그들의 절반에 관하여 쓰는 외상 후 이벤트와 기타 반 쓰기에 대한 중립 이벤트입니다., 또는 연구원으로 샘플의 60 는 사람들과 함께 가혹한 광장(공장)에 할당할 수 있 20 그들의를 받는 각각의 세 가지 다른 치료를 하는 질환입니다. 그것은 필수적인에 사이-과목은 실험하는 연구원 참가자를 할당하도록 조건에 다른 그룹 평균 높은 서로 비슷합니다., 그 외상에서는 조건 그리고 중립적인 조건은,예를 들어,포함해야 하는 유사한 남성과 여성의 비율과 비슷한 평균 지능 몫(IQs),와 유사한 평균 수준 동기 부여의 유사한 평균 숫자의 건강 문제 및입니다. 이 일치는 조건 전반에 걸쳐 이러한 관계없는 참가자 변수를 제어하여 혼동 변수가되지 않도록하는 문제입니다.,

랜덤 배정

주는 방법으로 연구진은 이것을 달성한 종류의 외부 변수를 조건이라 할당,사용하는 것을 의미하는 임의의 과정을 결정하는 참가자가 테스트에서는 조건. 무작위 할당과 무작위 샘플링을 혼동하지 마십시오. 무작위 표본 추출은 모집단에서 표본을 선택하는 방법이며 심리학 연구에서는 거의 사용되지 않습니다., 무작위 배정은을 할당하는 방법을 참가자에서 샘플을 다른 조건,그리고 중요한 요소의 모든 실험적인 연구에서 심리학과 기타 필드를 너무입니다.

가장 엄격한 의미에서 무작위 할당은 두 가지 기준을 충족해야합니다. 하나는 각 참가자가 각 조건에 할당 될 확률이 동일하다는 것입니다(예:두 조건 각각에 할당 될 확률이 50%). 두 번째는 각 참가자가 다른 참가자와 독립적으로 조건에 할당된다는 것입니다., 따라서 참가자를 두 가지 조건에 할당하는 한 가지 방법은 각각에 대해 동전을 뒤집는 것입니다. 이 땅에 머리,참가자에게 할당되는 조건,그리고 토지 경우의 꼬리,참가자에 할당된 상태 B. 에 대한 세 가지 조건 하나를 사용할 수 있는 컴퓨터를 생성하는 임의의 정수에서 1~3 를 참조해주시기 바랍니다. 정수가 1 이면 참가자는 조건 A 에 할당되고,2 이면 참가자는 조건 B 에 할당되고,3 이면 참가자는 조건 C 에 할당됩니다., 실제로,전체 시퀀스의 조건 중 하나는 각 참가자들에 있을 것으로 예상되는 실험 일반적으로 만들어진 시간에 앞서,그리고 각각의 새로운 참가자에게 할당되는 다음 조건에서 순서로 그 또는 그녀는 테스트입니다. 절차가 전산화되면 컴퓨터 프로그램은 종종 무작위 배정을 처리합니다.

중 하나에 문제가 내리고 동전과 다른 엄격한 절차에 대한 무작위 배정하는 것은 그들의 결과에서 불평등의 샘플 크기는 다른 조건이 있다., 샘플 크기가 같지 않은 일반적으로 심각한 문제로,당신은 버리지 않고있는 데이터의 수집과를 달성을 같는 샘플 크기입니다. 그러나 고정 된 수의 참가자의 경우 통계적으로 동일한 크기의 그룹으로 나누는 것이 가장 효율적입니다. 따라서 각 그룹의 참가자 수를 가능한 한 비슷하게 유지하는 일종의 수정 된 무작위 배정을 사용하는 것이 표준 관행입니다. 한 가지 접근법은블록 무작위 화. 블록 랜덤 화에서 모든 조건은 그 중 하나가 반복되기 전에 시퀀스에서 한 번 발생합니다., 그런 다음 그들 중 하나가 다시 반복되기 전에 모두 다시 발생합니다. 이러한 각”블록”내에서 조건은 임의의 순서로 발생합니다. 다시,시퀀스 조건은 일반적으로 생성되기 전에는 모든 참가자 테스트,그리고 각각의 새로운 참가자에게 할당되는 다음 조건 수 있습니다. 표 6.2 는 9 명의 참가자를 세 가지 조건에 할당하기위한 그러한 순서를 보여줍니다. 연구 랜덤 라이저 웹 사이트는 임의의 수의 참가자 및 조건에 대한 블록 랜덤 화 시퀀스를 생성합니다., 다시 말하지만,절차가 전산화되면 컴퓨터 프로그램은 종종 블록 무작위 화를 처리합니다.

표 6.,ab”>4

B
5	C
6	A
7	C
8	B
9	A

Random assignment is not guaranteed to control all extraneous variables across conditions., 그것은 항상 그냥 우연한 기회에 참여 하나의 조건으로 판명 수 있습니다 실질적으로 이전의 피로,더 많은 동기 부여,또는 더 적은 우울 평균보다 참가자에서 다른 상태입니다. 그러나이 가능성이 큰 관심사가 아닌 몇 가지 이유가 있습니다. 하나는 무작위 할당이 특히 큰 샘플의 경우 예상보다 잘 작동한다는 것입니다., 또는 추론 통계는 연구자들은 사용하지 여부를 결정하는데 차이가 그룹 사이에 반영에 차이는 인구는”오류 가능성”의 임의 배정을 고려됩니다. 그러나 또 다른 이유가 있는 경우에도 임의 배정은 결과에서 혼동 변수에 따라서 생산하는 잘못된 결과를 이 혼동 가능성이 검출될 때 실험 복제됩니다. 결과는 무작위 배정하는 조건하지 않지만 틀림 관점에서의 통제 불필요한 변수이 항상 고려 힘의 연구 디자인이다.,

치료 및 제어 조건

피험자 간 실험은 종종 치료가 효과가 있는지 여부를 결정하는 데 사용됩니다. 심리학 연구에서,치료는 더 나은 사람들의 행동을 변화시키기위한 모든 개입입니다. 이 개입을 포함한 심리 및 치료를 위해 심리적 장애 또한 개입을 개선하도록 설계된 학습을 촉진하는 보존을 줄이고,편견니다., 는지 여부를 확인 치료,참가자들은 무작위로 할당하거나 처리 조건에서,그들이 받는 치료,또는 조건에서,그들은 받지 않습니다. 면 참가자들에서 치료를 조건은 끝까지 나보다 참가자는 제 조건을 예를 들어,그들은 적은 우울을 배우고,빠르게,보상,익스프레스 더 적은 편견—그의 연구는 결론을 내릴 수 있는 처리 작동합니다., 연구에의 효과에 대한 심리 및 치료,이런 종류의 실험은 종종 무작위 임상시험.

다른 유형의 제어 조건이 있습니다. 무 치료 통제 상태에서 참가자는 전혀 치료를받지 않습니다. 그러나이 접근법의 한 가지 문제점은 위약 효과의 존재입니다. 약 시뮬레이션 처리하는 부족 어떤 활성 성분이나 요소는 효과적 이고,위약 효과가 긍정적인 효과 같은 치료입니다., 많은 민간 요법을 작동하는 것과 같은 먹는 닭고기 스프를 감기 또는 배치 비누는 침대를 중지 야간 다리통—은 아마 아무것보다는 더 플라시보. 위약 효과가 잘 이해되지는 않지만,아마도 개선 될 사람들의 기대에 의해 주로 주도 될 것입니다. 을 갖는 기대를 향상시킬 수 있는 결과에 헤어드라이어 등이 마련되어,불안,그리고 우울증을 변경할 수 있는 인식을 면역 시스템의 기능(가격,Finniss,&어,2008).,

위약 효과는 흥미로운 자신의 오른쪽에 있(참고 참조”강력한 위약”),그러나 그들은 또한 심각한 문제에 대한 연구자는지 여부를 확인하려면 처리를 작동합니다. 그림 6.2 는 치료 상태의 참가자가 무 치료 통제 상태의 참가자보다 평균적으로 더 개선 된 몇 가지 가상의 결과를 보여줍니다. 는 경우 이러한 조건이(두 개의 가장 왼쪽의 바에서 그림 6.2)유일한 조건에서 이 실험은,그러나,수지 않는 결론을 치료했다., 대신 수는 참가자들에서 치료한 그룹을 개선하기 때문에 더 많은 그들이 그를 향상시킬 것으로 예상,그 동안에는 아무처리를 통제 조건 하지 않았다.

다행히도,거기에 몇 가지 솔루션은 이 문제를 해결합니다., 중 하나를 포함하는 위약 조건에서는 참가자는 위약처럼 많이 보이는 처리는 하지만족 활성 성분이나 요소를 생각하여 책임에 대한 치료의 효과적입니다. 할 때 참가자들에서 치료 상태 약을,예를 들어,다음 사람들에 위약 제어 상태를 취할 것 동일한 약이 없는 활성성분에서 처리(“설탕약”). 에서 연구에서 심리치료 효율성,위약할 수 있을 포함하는 심리 치료사고에서 말하는 체계화되지 않는 방법에 대해 하나의 문제입니다., 아이디어는 참가자 모두에서 치료과 위약어 그룹의 개선을 기대한 다음,개선 치료 그룹에서 이상에서는 위약어 그룹에 의해 발생되어 있어야합과 치료하지 않으로 참가자들의 기대합니다. 이 차이는 그림 6.2 의 두 외부 막대의 비교로 표시된 것입니다.

의 물론,원리의 동의가 필요합하는 참가자는 그들이 할당됩니다 하거나 치료 또는 위약 조건—할 수 없더라도에게 말했는지 실험 끝납니다., 많은 경우에 통제 상태에 있던 참가자는 그 때 진짜 처리가 있는 기회가 제안된다. 대체 접근법을 사용하여 만든 제어 상태에서는 참가자들에게는 그들이 치료를 받을 때까지 기다려야 합까지 참가자들에서 치료를 조건을 이미 받았습니다. Thisdisclosureallows 연구원을 비교하는 참가자들이 치료를 받은 참가자들은 현재 그것을 받지만 여전히 기대를 향상시킬(국)., 최종 문제에 대한 해결책의 효과 위약을 통제 조건을 완전히 비교에 어떤 새로운 치료법으로 최고 사용할 수 있는 대체 치료입니다. 예를 들어,단순 공포증에 대한 새로운 치료법을 표준 노출 요법과 비교할 수 있습니다. 두 조건 모두에서 참가자가 치료를 받기 때문에 개선에 대한 기대는 비슷해야합니다. 이 접근법은 또한 일단 효과적인 치료법이 있기 때문에 새로운 치료법에 대한 흥미로운 질문은 단순히”효과가 있습니까?,”그러나”이미 사용 가능한 것보다 더 잘 작동합니까?

피험자 내 실험

피험자 내 실험에서 각 참가자는 모든 조건에서 테스트됩니다. 피고의 신체적 매력이 자신의 죄책감에 대한 판단에 미치는 영향에 대한 실험을 고려하십시오., 또,사이-과목은 실험 중 하나가 될 것 같은 매력적인 피고의 요청을 판단 자신의 죄,다른 그룹의 참가자들이 나타 매력없는 피고의 요청을 판단 자신의 죄. 그러나 피험자 내 실험에서 같은 그룹의 참가자들은 매력적이고 매력없는 피고인 모두의 죄책감을 판단 할 것입니다.

이 접근법의 주요 이점은 관계없는 참여자 변수의 최대 제어를 제공한다는 것입니다., 모든 조건의 참가자는 동일한 평균 IQ,동일한 사회 경제적 지위,동일한 형제 수 등을 가지고 있습니다. 과목 내에서 실험한 적용하는 것을 가능하게 합니다 통계 절차를 제거하는 효과 이러한 불필요한 참가자에서 변수를 종속변수를 따라서 데이터 이하”noisy”효과 독립 변수를 쉽게 검출합니다. 우리는 책의 뒷부분에서이 아이디어를 더 자세히 살펴볼 것입니다. 그러나 모든 실험이 피험자 내 디자인을 사용할 수있는 것은 아니며 바람직하지는 않을 것입니다.,

이월 효과 및 평형

피험자 내 설계의 주요 단점은 이월 효과가 발생할 수 있다는 것입니다. 이월 효과는 나중의 조건에서 참가자의 행동에 대한 한 가지 조건에서 테스트되는 효과입니다. 이월 효과의 한 가지 유형은 참가자가 연습 할 기회가 있었기 때문에 나중에 조건에서 작업을 더 잘 수행하는 연습 효과입니다. 또 다른 유형은 참가자가 피곤하거나 지루해지기 때문에 나중에 조건에서 더 나쁜 작업을 수행하는 피로 효과입니다., 테스트되는 하나의 조건을 변경할 수 있습 방법을 참가자 인식 자극 또는 해석의 작업에서상 조건입니다. 이 유형의 효과를 컨텍스트 효과라고합니다. 예를 들어,평균 피고 판단 할 수 있는 더 엄중할 때 참가자들이 다 판단하는 매력적인 피고인을 때보다 그들은 단지 판단되는 매력 합니다. 피험자 내 실험은 또한 참가자가 가설을 추측하기 쉽게 만듭니다., 예를 들어,참가자 요청을 판단하는 죄의 매력적인 피고 다음 요청을 판단하는 죄의 매력없는 가능성이 높은 피고 추측하는 가설은 피고 매력에 영향을 판단의 죄. 이 지식을 이어질 수 있 참가자를 판단하는 매력적이 피고 더 많은 가혹 그가 생각하기 때문에 이것은 그가 무엇을 할 것으로 예상된다. 또는 참가자들이”공정하게하기위한 노력의 일환으로 두 피고인을 유사하게 판단 할 수 있습니다.”

이월 효과는 그 자체로 흥미로울 수 있습니다., (한 사람의 매력은 우리가 최근에 본 다른 사람들의 매력에 달려 있습니까?)그러나 그들이 연구의 초점이 아닐 때,이월 효과는 문제가 될 수있다. 예를 들어 참가자가 매력적인 피고의 죄책감을 판단한 다음 매력없는 피고의 죄책감을 판단한다고 상상해보십시오. 그들이 매력없는 피고를 더 가혹하게 판단한다면,이것은 그의 매력없는 것 때문일 수 있습니다. 그러나 그들이 지루해 지거나 피곤해지기 때문에 그를 더 가혹하게 판단하는 대신 일 수 있습니다., 즉,조건의 순서는 혼동 변수입니다. 매력적인 조건은 항상 첫 번째 조건이며 매력없는 조건은 두 번째 조건입니다. 따라서 어떤 차이가 사건의 측면에서 종속 변수에 의해 발생할 수 있습의 순서는 조건과하지 않는 독립 변수다.그러나 많은 상황에서 사용할 수있는 순서 효과의 문제에 대한 해결책이 있습니다. 그것은 평형이며,이는 다른 참가자를 다른 순서로 테스트하는 것을 의미합니다., 예를 들어,일부 참가자 테스트에 매력적인 피고인 조건에 의해 다음의 매력적이 피고는 조건,그리고 다른 사람이 될 것입 테스트에 매력 조건에 의해 다음의 매력적인 상태입니다. 세 가지 조건으로 여섯 가지 주문(ABC,ACB,BAC,BCA,CAB 및 CBA)이 있으므로 일부 참가자는 여섯 가지 주문 각각에서 테스트됩니다. 카운터 밸런싱을 통해 참가자는 우리가 이미 논의한 기술을 사용하여 무작위로 주문에 배정됩니다., 따라서 무작위 배정은 피험자 간 설계에서와 마찬가지로 피험자 내 설계에서 중요한 역할을합니다. 여기서 조건에 무작위로 할당하는 대신 조건의 다른 순서에 무작위로 할당됩니다. 사실,그것을 안전하게 말할 수 있는 경우에는 연구를 포함하지 않는 무작위 배정 한 형태 또는 다른에서,그것은 실험이다.

효율적인 방법의 균형적으로 증가를 통해 라틴 디자인하는 랜덤을 통해 동일한 행과 열에 있습니다. 예를 들어 네 가지 치료법이있는 경우 네 가지 버전이 있어야합니다., 스도쿠 퍼즐처럼 어떤 치료도 행이나 열에서 반복 할 수 없습니다. 의 네 가지 버전의 네 개의 트리트먼트,라틴 스퀘어 디자인과 같을 것이다:

A	B	C	D
B	C	D	A
C	D	A	B
D	A	B	C

두 가지 방법을 생각하는 것에 대해 균형을 잡을 수행., 하나는 더 이상 혼동 변수가 없도록 조건의 순서를 제어한다는 것입니다. 신의 매력적인 상태를 항상 최초과 매력 상태로 항상 두 번째 매력적인 조건을 먼저한 참가자와 두 번째에 대한 다른 사람입니다. 마찬가지로,매력없는 상태는 일부 참가자에게는 먼저,다른 참가자에게는 두 번째로옵니다. 따라서 두 조건 사이의 종속 변수의 전반적인 차이는 조건의 순서에 의해 야기 될 수 없습니다., 두 번째 방법은 무엇인지에 대해 생각되는 수행 하는 것이 있는 경우 이월한 효과,그것은 그것을 검출하는 것이 가능합니다. 각 주문에 대해 개별적으로 데이터를 분석하여 효과가 있는지 여부를 확인할 수 있습니다.

동시에-디자인 과목

지금까지,우리는 우리가 논의 접근 방식에-디자인 과목에서는 참가자가 시험에서 하나의 조건에서 시간입니다. 그러나 참가자가 각 조건에서 여러 응답을 할 때 자주 사용되는 또 다른 접근법이 있습니다., 예를 들어 참가자들이 매력적인 피고인 10 명과 매력없는 피고인 10 명의 죄책감을 판단한다고 상상해보십시오. 는 대신 사람들의 판단에 관한 모든 10 피고인의 하나의 형식에 의해 다음의 모든 10 피고인의 다른 유형은,연구원 수는 현재 총 20 개의 피고인 시퀀스에서는 혼합 두 가지 유형이 있습니다. 그런 다음 연구원은 각 유형의 피고에 대한 각 참가자의 평균 등급을 계산할 수 있습니다. 또는 상상 실험을 확인하기 위해 설계되었는지 사람들과 함께 하는 사회적인 신경성 불안증을 기억하는 부정적인 형용사는(예를 들어,””바보”무능”)보다 더 긍정적인 것(예:,”행복하다”,”생산적”). 연구원이 참가자들의 연구는 단일 목록을 모두 포함하는 종류의 단어가 그들을 기억하려고 많은 단어로 가능합니다. 그런 다음 연구원은 리콜 된 각 유형의 단어 수를 셀 수있었습니다. 많은 방법을 결정하는 순서를 자극이 제공됩니다,하지만 한 가지 일반적인 방법을 생성하는 다른 무작위 순서를 참조해주시기 바랍니다.

피험자 간 또는 피험자 내?

거의 모든 실험은 피험자 간 설계 또는 피험자 내 설계를 사용하여 수행 할 수 있습니다., 이 가능성은 연구자가 특정 상황에 대한 상대적인 장점에 따라 두 가지 접근법 중에서 선택해야한다는 것을 의미합니다.

피험자 간 실험은 개념적으로 더 간단하고 참가자 당 테스트 시간이 덜 필요하다는 장점이 있습니다. 그들은 또한 카운터 밸런싱이 필요없이 이월 효과를 피합니다. 과목 내에서 실험의 이점을 통제 불필요한 참가자로 변수,일반적으로 소음을 줄여 데이터와 그것을 더 쉽게 발견할 수 있습니다 간의 관계의 독립적이고 종속 변수입니다.,

좋은 엄지손가락의 규칙,다음은 가능한 경우를 수행하는 과목 내에서 실험(적절한 균형을 잡기)시간에 사용할 수 있는당 참가자가고 있는 심각한 문제에 대한 이월한 효과—이 디자인은 아마도 가장 좋은 방법입니다. 과목 내 설계가 수행하기가 어렵거나 불가능한 경우 대신 과목 간 설계를 고려해야합니다., 예를 들어,당신 테스트에서 참가자 의사의 대기실 또는 구매자에 라인에서 식료품점,당신은 당신이 충분하지 않을 수 있습을 테스트하는 시간에서 각 참가자의 모든 조건이며 따라서 선택한 사이-과목은 디자인합니다. 또는 당신이 다른 종족의 누군가와 상호 작용하도록함으로써 사람들의 편견 수준을 줄이려고 노력했다고 상상해보십시오. 이 과목 내에서 디자인되는 것을 요구 테스트는 일부 참가자들에서 치료를 조건 처음에는 제어 상태입니다., 그러나 치료법이 효과가 있고 사람들의 편견 수준을 줄이면 더 이상 통제 조건에서의 테스트에 적합하지 않을 것입니다. 이 어려움에 대한 사실이 많은 디자인을 포함하는 치료를 의미를 생산하는 장기적인 변화에서 참가자들의 행동(예:테스트 연구의 효과 심리 치료). 분명히 여기서 주제 간 디자인이 필요할 것입니다.

기억하는 것도 중 하나를 사용하여 형식의 디자인을 배제하지 않을 사용하여 다른 형식을 다른 학습니다., 연구자가 동일한 연구 질문에 답하기 위해 피험자 간 디자인과 피험자 내 디자인을 모두 사용할 수 없었던 이유는 없습니다. 사실,전문 연구원은 종종 이러한 유형의 혼합 방법 접근법을 정확하게 취합니다.