歡迎來到心理學家的工具箱！
歡迎來到 OCR 心理學課程中最重要的一章。你可以把研究方法 (Research Methods) 想像成一個「工具箱」。就像建築工人需要錘子和鋸子來蓋房子，心理學家也需要這些方法來建立我們對人類行為的理解。別擔心，有些術語剛開始看起來可能像外語一樣陌生，但一旦你看到它們在現實生活中是如何運作的，一切就會豁然開朗！在本章中，我們將學習如何設計、執行和分析心理學研究。
1. 四大支柱：研究方法
心理學家主要使用四種方式來收集數據。你今年學習的每一項研究都會使用其中一種。
A. 實驗法 (Experiments)
在實驗中，研究人員會改變一項事物，以觀察它是否會引起另一項事物的變化。這全關乎因果關係 (cause and effect)。
關鍵術語：
• 自變量 (Independent Variable, IV)：你所改變的變量（例如：給予的咖啡因攝取量）。
• 因變量 (Dependent Variable, DV)：你所測量的變量（例如：某人跑步的速度）。
• 外來變量 (Extraneous Variables)：如果你不加以控制，可能會干擾結果的「干擾」變量（例如：房間的溫度）。
實驗類型：
1. 實驗室實驗 (Laboratory Experiment)：在受控環境下進行。
例子：在安靜的大學實驗室中測試記憶力。
2. 田野實驗 (Field Experiment)：在現實生活環境中進行。
例子：測試人們是否會在繁忙的街道上幫助陌生人。
3. 準實驗 (Quasi Experiment)：研究人員不會改變自變量，因為它已經存在（例如年齡或性別）。
例子：比較 10 歲兒童與 50 歲成人的記憶力。
B. 觀察法 (Observations)
有時我們只想觀察人們的行為而不進行干預。
• 自然觀察 (Naturalistic)：在正常環境中觀察行為。
• 受控觀察 (Controlled)：在設置好的情境（如模擬實驗室）中觀察行為。
• 參與觀察 (Participant)：研究人員加入他們正在觀察的群體中。
• 非參與觀察 (Non-participant)：研究人員在旁觀察。
• 公開觀察 (Overt)：參與者知道自己被觀察。
• 隱蔽觀察 (Covert)：參與者在不知情下被觀察（秘密進行）。
C. 自陳報告法 (Self-Reports)
這單純是詢問人們的想法或感受。
• 問卷調查 (Questionnaires)：書面問題。可以使用開放式問題 (Open questions)（用自己的話解釋）或封閉式問題 (Closed questions)（是/否或勾選框）。
• 訪談 (Interviews)：
◦ 結構化訪談：有一系列固定的問題，不能偏離。
◦ 非結構化訪談：自由對話。
◦ 半結構化訪談：兩者的結合。
D. 相關法 (Correlations)
相關性研究探討兩件事物（共變量）之間的關係。
類比：想像一個蹺蹺板。如果兩邊同時上升，則是正相關。如果一邊上升而另一邊下降，則是負相關。
• 正相關 (Positive Correlation)：一個變量增加，另一個也隨之增加（例如：複習時間越長，成績通常越高）。
• 負相關 (Negative Correlation)：一個變量增加，另一個隨之減少（例如：玩遊戲的時間越多，睡覺的時間可能越少）。
• 無相關 (No Correlation)：兩者完全沒有聯繫（例如：鞋碼大小與智力）。
快速複習：「四大支柱」
• 實驗法：採取行動以觀察結果（因果關係）。
• 觀察法：觀察所發生的事情。
• 自陳報告法：詢問所發生的事情。
• 相關法：查看兩件事是否同時發生。
2. 研究規劃：研究目標與假設
開始之前，你需要一個計劃！
• 研究目標 (Research Aim)：關於你想研究內容的概括性陳述（「我想看看音樂是否會影響專注力」）。
• 假設 (Hypothesis)：一個清晰、可檢測的預測。
• 虛無假設 (Null Hypothesis)：預測沒有差異或沒有關係（「音樂不會影響專注力」）。
• 對立假設 (Alternative Hypothesis)：預測會有影響。
◦ 單尾假設 (One-tailed/Directional)：預測具體的變化方向（「音樂會改善專注力」）。
◦ 雙尾假設 (Two-tailed/Non-directional)：預測會有差異，但未說明方向（「音樂會改變專注水平」）。
假設記憶口訣：
單尾 = 一個特定方向（上升或下降）。
雙尾 = 可能是任何變化（任何方向）。
3. 抽樣：選擇你的參與者
你不可能研究世界上所有的人！你需要確定目標群體 (Target Population)（你感興趣的群體），然後選取一個樣本 (Sample)（你實際測試的人）。
• 隨機抽樣 (Random Sampling)：每個人都有相等的機會被選中（就像從帽子裡抽籤）。
• 機會抽樣 (Opportunity Sampling)：使用當時隨手可得的人（例如在食堂隨機詢問路人）。
• 志願抽樣 (Self-selected/Volunteer Sampling)：人們自己報名參加（回應廣告）。
• 滾雪球抽樣 (Snowball Sampling)：你找到一個人，他們再介紹自己的朋友，朋友再介紹朋友。
常見錯誤：不要以為「隨機」意味著「隨意」。在心理學中，隨機抽樣是一種非常特定且具有數學依據的方法，旨在確保公正性！
4. 數據記錄與分析
一旦獲得數據，你需要對其進行解讀。
數據層次
1. 類別數據 (Nominal)：分為類別的數據（例如：「是/否」、「吸煙者/非吸煙者」）。
2. 順序數據 (Ordinal)：可以排列順序或排名的數據（例如：比賽中的第一、第二、第三名）。
3. 等距數據 (Interval)：在具有相等間距的量表上測量的數據（例如：溫度或時間）。
描述性統計 (Descriptive Statistics)
這些用於總結數據：
• 集中趨勢測量：平均值 (Mean)、中位數 (Median) 和 眾數 (Mode)。
• 離散程度測量：全距 (Range)（最大值減最小值）和 標準差 (Standard Deviation)（分數圍繞平均值的分散程度）。
推論統計 (Inferential Statistics)
這些告訴我們結果是「顯著的」還是純屬巧合。
你知道嗎？心理學家通常尋找 \(p \le 0.05\) 的顯著性水平。這意味著結果偶然發生的機率僅為 5%！
你需要知道何時使用特定的統計檢定（基於數據類型和研究設計）：
• 曼-惠特尼 U 檢定 (Mann-Whitney U)
• 威爾科克森符號秩檢定 (Wilcoxon Signed Ranks)
• 卡方檢定 (Chi-square)
• 二項符號檢定 (Binomial Sign test)
• 斯皮爾曼等級相關係數 (Spearman’s Rho)
重點總結：
描述性統計用於描述你現有的數據。推論統計用於推論你的結果是否適用於整個群體。
5. 方法論議題：信度與效度
我們如何知道一項研究是否「好」？
信度 (Reliability) = 一致性
如果你再做一次測試，會得到同樣的結果嗎？
類比：如果浴室體重計連續三次顯示你的體重相同，它就是可靠的。如果它在五分鐘內給出三個不同的體重，它就是「壞掉的」（不可靠）。
• 評分者間信度 (Inter-rater reliability)：兩位不同的觀察者是否看到同樣的事情？
• 重測信度 (Test-retest)：稍後對相同的人再次進行測試。
效度 (Validity) = 準確性/真實性
你測量的是你聲稱要測量的東西嗎？
• 內部效度 (Internal Validity)：自變量是否真的引起了因變量的變化？（還是被外來變量搞混了？）
• 生態效度 (Ecological Validity)：研究中的行為是否反映了現實生活？
• 表面效度 (Face Validity)：測試乍看之下是否「看起來」能測量它應該測量的內容？
6. 倫理：保持專業
心理學家必須遵守 BPS 道德守則。你可以使用 CRISP 這個首字母縮略詞來記住一些關鍵部分（儘管 OCR 重點關注以下四個支柱）：
1. 尊重 (Respect)：包括知情同意 (Informed Consent)（告知參與者會發生什麼）、退出權 (Right to Withdraw)（允許參與者中途離開）和保密性 (Confidentiality)（隱去名字）。
2. 能力 (Competence)：研究人員必須具備專業資格。
3. 責任 (Responsibility)：保護參與者 (Protection of participants)（不造成生理或心理傷害）和解說 (Debriefing)（研究結束後向參與者解釋研究）。
4. 正直 (Integrity)：避免欺騙 (Deception)，除非絕對必要。
7. 科學是如何運作的
心理學旨在成為一門科學。這意味著我們重視：
• 客觀性 (Objectivity)：排除個人的情感或意見，使用事實證據。
• 可複製性 (Replicability)：其他人是否能複製你的研究並得出相同結果？
• 可證偽性 (Falsification)：能夠證明某個理論是錯誤的能力。
• 標準化 (Standardisation)：保持程序對每位參與者完全一致，以確保公平。
最終總結：
研究方法是心理學的「方法論」。通過掌握實驗設計、抽樣、統計學和倫理學，你就能審視任何研究，判斷它是一個強有力的證據還是一個有缺陷的實驗。別擔心統計檢定看起來很難——先專注於我們為什麼要使用它們！