心理学研究中的差异检验方法，本文主要内容关键词为：差异论文,检验方法论文,心理学研究论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
摘 要 心理差异的检验方法有两类，一类是确定心理差异是否存在，所用方法是平均数的差异检验和变异率：一类是确定心理差异的大小与重要性，所用方法是效应值。本文主要介绍了目前我国心理学研究中尚未广泛使用的变异率和三种效应值检验方法：ω[2]、d、BESD， 这类方法弥补了方差检验中的某些弱点，它能显示出差异的方向与大小，并能比较、整合不同样本的差异值。
关键词 变异率 效应值
科学的方法是科学研究的有效工具，也是科学发展的基础。随着科学研究方法的发展，科学研究早已不再停留于简单的描述性分析上，建立在精确化、数量化的统计分析结果之上的科学分析，越来越成为研究者们追求的时尚。在心理学研究中，人们常常要进行比较性的研究分析，其中最常用的方法是差异检验方法。在国外差异心理学的研究中，人们运用多种方法来检验心理差异的各种表现形式，使得差异检验更精确、更全面。心理差异的检验方法主要分为两类：一类是确认心理差异是否存在，常用的方法是平均数的差异检验和变异率；一类是比较心理差异的大小，这类方法称之为效应值。效应值（Effect Size ）是表示差异大小及重要性的一种可相互比较、可进行综合的统计方法。主要方法有三：ω[2]、d、BESD，它们各自有其不同的意义与使用价值。
目前，在我国常用的差异检验方法多限于平均数的检验，但这仅仅是一种最基本的检验方法。它并不能全面描述差异的各种表现形式，致使在一项研究中人为地丧失掉一些差异检验数据，甚至会作出无差的片面或错误的结论，降低研究的价值和科学性。鉴于此，本文重点介绍目前在我国还未被广泛使用并为人所熟知的变异率和三种效应值的使用方法，以使这些差异检验方法在我国得以广泛的应用，为心理学研究服务。
一、VR检验方法
VR是变异率的差异检验方法（Variance Ratio），它主要是运用变异数来考察样本分布形态上的差异检验方法。
确定心理差异是否存在的方法是通过平均数和变异数的分析来实现的。考察各样本团体间的平均数差异是否显著，是人们熟知的方法。但是，研究者们在考察心理差异时发现，样本间不仅存在平均数的差异，还存在样本分布形态上的差异。有时，样本平均数并未显示出差异，而在标准差上却显示出明显的差异。如果仅以平均数的检验结果就可能会武断地得出无差的片面结论，但是差异可能却显示在其他方面。 如， Kail等人（1979）指出男女间性别心理差异最重要的不是平均数的差异，而是变异数的差异。Maccoby（1966，1974 ）在比较男女差异时发现男生分数具有更大的变异，而女生分数则趋于集中。因此，心理差异的表现形式是多种多样的，仅仅停留在平均数的差异检验上，不能全面探讨心理差异的表现特征。为此，研究者们提出在心理差异的检验中，还应考查样本分布的差异。其检验方法是用变异数比率（VR）来表示的，公式如下：
其中SDa为样本a的标准差，SDb为样本b的标准差。当VR＝1时， 说明样本a与样本b的分数变异相同，无差异；当VR〉1时，说明样本a的变异大于样本b的变异；当VR〈1时，表明样本b的变异大于样本a的变异。变异率差异显著性水平的检验可使用方差齐性检验来确定。
但是，平均数与变异数检验的弱点是只能考查出心理差异是否存在，却不能反映出差异的大小，更无法进行比较。 为了解决这一问题， 1977年人们开始使用总分析技术（Meta—Analysis）来综合分析不同的研究结果，使不同的研究结果得以比较、整合，研究者们又提出了一些能显示出差异大小的效应值检验方法。
二、ω[2]效应值检验方法
这是由W.T.Plant于1977年提出的一种检验方法。ω[2] 表示在总变异中由某一因素所解释的变异比率。如，考查性别差异这一因素在认知能力上的作用大小，其公式为：
其中T[2]为T检验值的平方，N为人数。ω[2]值大小， 反映了性别因素所产生的变异量大小。
ω[2]方法的优点是可进行变异量的比较。其一：当在一个心理实 验中存在多个变异时，可考查每个变异的ω[2]值，比较它们以确定谁 更重要。例如，在实验中，考查不同年龄组的认知能力的性别差异。其中变异量有年龄和性别，通过计算两个ω[2]，可以研究是性别还是年 龄对认知能力的作用更大。其二：在总分析中，对许多实验中的同一种变量的ω[2]计算其平均ω[2]值，可获得一个平均效应值的指标。
但是，这种方法的一个主要局限是，它不能对具有不同变异的实验中获得的ω[2]值进行比较，只能在各变异相同的研究中进行比较。如，从一个检验性别与能力的研究结果中得出的性别ω[2]值，不能与一个 考查性别与兴趣的研究结果中获得的性别ω[2]值进行比较。因为ω[2]值依赖于其它变异，两个实验中除性别因素相同外，其它变量不同（能力与兴趣不同）而不能比较。另外，由于ω[2]值检验严格， 所以很难达到显著性水平，不易显示出某一因素的重要作用，因此使用它的研究者很少。
三、d效应值检验方法
这是由J.S.Hyde（1981）提出的一种以标准差为单位来检验两团体差异大小的方法，也是最常用的差异检验方法。其公式为：
其中M为样本平均数，SD为总体标准差。当d＝1时，说明样本a与样本b的平均数无差异；当d为正值时，说明样本a的平均数高于样本b 的平均数；当d为负值时，说明样本b的平均数大于样本a的平均数。│d│越大，表明平均数差异也越大，即组内变异小而组间变异大；反之，│d│越小，平均数差异也小，各组内变异大。
这种效应值的统计方法的优点有三个方面：其一是它提供了一个效应方向，d的正负值说明了样本a、b谁好谁差； 其二它可以不受局限地进行各种d值的比较；其三是对不同实验的同一变量所获得的d值计算其平均
值。例如，计算不同年级学生在某一认知能力上的平均值。计算值选用了格拉斯曼——亨特（1982）的计算方法：
其中di为某一样本的d值，Wi为某一样本的权重， 即样本的人数：∑Wi＝Na+Nb，N为不同样本人数。
四、BESD的效应值检验方法：
这是由Rosenthal和Rubin（1982）提出的一个简便而易于理解的效应值统计方法（Binomial Effect Size Display）。他们认为不同样本间的差异大小可以用各自在其总体平均数以上的人数百分比来表示。如，在侵犯行为的性别差异检验中，女性团体有40%的人其侵犯行为分数值超过男女总体平均数，而男性团体60%的人其分数超过总体平均数，说明男性的侵犯行为水平高于女性。
五、各效应值的应用价值
上述三种效应值的计算方法其优点是可以显示出差异的大小和方向，并比较各种差异值，具有平均数和变异率检验所不能达到的功能，这对心理差异的说明更详细、更完善。但是，目前国内对效应值的方法了解很少，使用它的人就更少了。即使在国外，除差异心理学研究普遍使用这种方法之外，其它心理学研究领域也很少使用。Riefer（1990）对美国五个主要心理学刊物三年来的研究统计发现，只有1.67%的研究报告了效应值。看来效应值的优点并没有被人们广泛的认识。
效应值未被广泛使用的原因是效应值本身也有它不完善之处。效应值大小的显著性水平的指标并不好确定，研究者们根据大量研究分析，将效应值的显著性指标确定为：ω[2]一般不超过0.05，0.04 的变异就已表明差异很大了；d值0.10左右，差异很小，d值0.30左右，差异中等，d值0.50左右，说明差异明显，d值0.70以上，说明有极大的差异现象。一般来说，d为0.30就可确认差异存在了，但前提条件是样本要大， 最好是大于100人。
如果样本不够大，怎样确定效应值的显著性水平呢 ？ 笔者在效应值方法的使用过程中发现，如果与方差检验或T检验结合使用， 即可互为补偿。用方差或T检验来确定差异的显著性水平， 用效应值来比较差异的大小。
现举一例综合说明心理差异检验方法的使用，见下表：
表 小学生数学能力的性别差异检验表
上表显示了使用T检验、 效应值和变异率三种方法来考查性别差异的结果。男女样本数量并不大，T 检验表明二年级和四年级男女差异显著；效应值结果表明d值均为正值，说明男比女好， 而且四年级的性别差异大于二年级；六年级学生在平均数上并没有差异，差异却显示在变异率上，变异率为1.53，数值大于1，显著性水平达0.01， 即男生分数变异性大于女生，表明男生在数学得高分和低分的人数多于女生。综合考查小学生数学能力的性别差异，利用格拉斯曼——亨特方法可以计算平均值，值为0.41。因是大样本，人数为227人， 依据已往研究者们的判定标准，d值大于0.30即可确认存在性别差异。所以， 本研究结论可认为小学阶段，在数学能力上存在性别差异，男生的数学能力优于女生，但高年级与中、低年级的性别差异表现形式不同。
综上所述，效应值的检验方法为心理学研究提供了更广泛、更精确、更实用的分析方法，有助于我们在研究中对心理差异现象作出更全面的分析和得出更准确的结论。
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