研究方法
Research MethodsThe Psychologist's Toolkit
CIE 9990 Paper 2 专属。🐱巧手猫拿出工具箱——实验、相关、个案、调查，加上抽样、伦理、数据分析。学会它，你就能评价任何研究。
~ 心理学家的工具箱 ~
心理学家
怎么找答案
控制变量，找因果。最严谨。
找关系，但不能说因果。
深入一个人（如 H.M.）。
问卷/访谈，量大但浅。
💡 核心：没有"最好"的方法——只有"最适合研究问题"的方法。问"X 导致 Y 吗"用实验；问"X 和 Y 有关系吗"用相关。
控制变量
找因果关系
自变量 IV：研究者操纵的变量。
因变量 DV：被测量的结果。
控制变量：保持恒定，防干扰。
随机分配：消除个体差异。
实验组 vs 控制组：对比基线。
独立组设计（independent groups）：每组被试只做一种条件。优点：无顺序效应；缺点：需更多人，个体差异。
重复测量设计（repeated measures）：同一批被试做所有条件。优点：省人、无个体差异；缺点：顺序效应（需 Counterbalancing 平衡）。
配对组设计（matched pairs）：两组被试按关键特征配对。折中方案。
💡 关键区分（考点）：问"X 导致 Y 吗"用实验；问"X 和 Y 有关吗"用相关。相关 ≠ 因果——这是统计学第一课。
怎么选被试
目标人群中每个人都有同等机会被选中。
✓ 最有代表性；✗ 实操难、耗时。
谁在就用谁（如街头拦截、学生样本）。
✓ 快、便宜；✗ 偏差大（不代表性）。
登广告招募自愿者。
✓ 伦理友好；✗ 自我选择偏差（爱帮忙的人≠普通人）。
按人口比例（性别/年龄）分组后随机抽。
✓ 代表性好；✗ 复杂。
⚠ 偏差陷阱：Milgram 全是美国男性，Asch 全是美国男大学生——样本偏差是最常见的批评点。评价任何研究，先问"这能推广到谁"。
被试的
权利高于一切
知情同意（informed consent）：被试知道要做什么。
保密（confidentiality）：数据匿名。
退出的权利（right to withdraw）：随时可走，无惩罚。
防伤害（protection from harm）：身心不能受长期伤害。
欺骗（deception）：有时实验必须隐瞒目的（如 Milgram）。需伦理委员会批准。
事后说明（debriefing）：实验结束后告知真相、确保被试离开时状态良好。
→ Milgram/Zimbardo 都因伦理问题推动了现代规范。
💡 伦理 vs 科学价值：研究有欺骗时，需权衡"科学价值 vs 被试权益"。现代伦理委员会（IRB）必须事先批准。动物研究还需遵守 3R 原则（替代/减少/优化）。
结果可信吗？有效吗？
定义：重复测量能得到一致的结果。
例：今天测 IQ 120，下周测 119 → 高信度。
检验：test-retest（重测）、inter-rater（评分者间）。
→ 信度是稳定性。
定义：测量的是真正想测的东西。
例：用尺子测体重 → 信度高但效度为零。
类型：内部效度（因果可信）、外部效度/生态效度（能推广到现实）。
→ 效度是准确性。
💡 关键：信度是效度的必要不充分条件——可以稳定但测错东西，但不能不稳定还测对。实验室实验内部效度高但生态效度常受质疑。
数据怎么分
定量（quantitative）：数字。如电压、反应时、正确率。→ 可统计、可比较。
定性（qualitative）：文字。如访谈、观察记录。→ 深度好、丰富，但难量化。
平均数（mean）：所有值÷个数。受极端值影响。
中位数（median）：中间值。不受极端值影响。
众数（mode）：最常出现的值。
标准差（SD）：数据离散程度。SD 大=分布散。
💡 考点：CIE 可能要求计算 mean/median/mode，或解释为什么某研究应选哪个。记住：有极端值时用中位数，分类数据用众数。
相关不是因果
两变量同向变化。如学习时间↑，成绩↑。
r 在 0 到 +1 之间。
两变量反向变化。如压力↑，睡眠↓。
r 在 0 到 -1 之间。
两变量无关。如鞋码与 IQ。
r ≈ 0。
⚠ 最常考的错误："冰淇淋销量↑ 溺水↑" → 不能说"吃冰淇淋导致溺水"。真正原因是夏天（第三变量）。相关只能说明有联系，不能说明谁导致谁。
四种方法
各有长短
✓ 找因果、控制严谨
✗ 人工环境、生态效度低
✓ 真实变量、伦理友好
✗ 不能说因果
✓ 深度极高、独特信息
✗ 无法推广、耗时
✓ 量大、便宜
✗ 自我报告偏差、浅
💡 三角验证法（triangulation）：用多种方法研究同一问题，互相印证——这是现代心理学提高可信度的重要策略。
CIE Paper 2
必考术语
自变量（操纵）/ 因变量（测量）。
信度（一致性）vs 效度（准确性）。
生态效度：能推广到现实生活吗？
欺骗 + 事后说明。伦理核心。
自测 + CIE 真题范例
独立组 vs 重复测量设计各有什么优缺点？
信度和效度的关系是什么？
为什么"相关不是因果"？举个例子。
Explain one strength and one weakness of the experimental method. [6 marks]
Strength：能控制变量、确定因果关系。如 Loftus 通过只改变动词（IV）测车速（DV），证明措辞导致记忆变化。
Weakness：生态效度低——看视频 ≠ 真实目击车祸。
💡 常见错误：① 混淆随机抽样（选人）和随机分配（分组）。② 说"样本偏差"不说明为什么是问题。③ 忘记伦理评价。
怎么学
最有效
① 方法-研究配对：每种方法配一个具体研究。
② 伦理清单：每个研究过一遍伦理四原则。
③ 统计练习：手算 mean/median/mode。
① Paper 2 考方法学为主。
② 评价要具体：不说"样本有偏差"，说"全是美国男大学生，无法代表女性和其他文化"。
③ IV/DV 要写清：阅卷按此给分。
💡 核心：研究方法是 CIE 的"工具箱"——理解了它，你就能评价任何研究。这是从"记知识"到"会思考"的关键一步。
CIE AS Level
全部完成！
🎉 5 卷 · 四大取向 + 研究方法——你已经走完了整个 CIE 9990 AS Level 考纲。从生物取向的神经元到研究方法的统计分析，你都懂了。
本册
参考来源
Cambridge International AS & A Level Psychology Coursebook (CUP) · CIE 9990
CIE 9990 Syllabus (2024–2026) · 官方考纲文档