歡迎來到心理學的「實戰指南」！
你有沒有想過，心理學家究竟是如何找出我們行為背後的原因呢？他們可不是憑空猜測的！他們使用的是研究方法（Research Methods）。你可以把這一章當作是「心理學家的工具箱」。你將會學習到研究人員收集數據的各種工具，了解他們如何篩選研究對象，以及如何確保研究過程公平且具備科學性。
如果起初覺得某些術語聽起來有點「深奧」，別擔心——我們會透過大量的例子一步步為你拆解！
1. 自我報告：問對問題的藝術
自我報告（Self-report）顧名思義，就是請人們親自講述自己的想法、感受或行為。這裡的兩大主要工具是問卷調查（Questionnaires）和訪談（Interviews）。
問卷調查 (Questionnaires)
這是一系列書面問題。問卷的優點是你可以同時發送給數百人！
問題類型包括：
1. 開放式問題（Open Questions）：參加者可以自由填寫任何想說的話（例如：「你今天心情如何？」）。這能獲得定性數據（qualitative data）（即文字描述）。
2. 封閉式問題（Closed Questions）：參加者必須從預設的答案中選擇（例如：「是/否」）。
3. 等級量表問題（Ranked Scale Questions）：參加者給出評分（例如：「在 1 到 5 分的量表中，你覺得有多快樂？」）。這能獲得定量數據（quantitative data）（即數字）。
訪談 (Interviews)
訪談是面對面（或透過電話）進行的。主要有三種類型：
• 結構式訪談（Structured）：你有預先列好的問題清單，且完全不偏離。這就像口頭版的問卷。
• 非結構式訪談（Unstructured）：就像自然的談話。你有一個主題，但問題會根據受訪者的回答而改變。
• 半結構式訪談（Semi-structured）：兩者的結合。你有固定的問題，但如果出現有趣的點，你可以隨時追問。
注意：研究者效應（Researcher Effects）
這是指提問者無意間影響了回答。例如，如果訪談員在你承認某事時表現出震驚的表情，你可能會為了看起來「更好」而修改接下來的回答。
重點總結
自我報告是了解人們想法的好方法，但要記住：人們可能會為了給人留下好印象而說謊（這稱為社會期許偏差，social desirability）！
2. 選擇你的群體：抽樣技術
心理學家通常想了解一個目標群體（Target Population）（例如「全英國的所有青少年」），但他們無法研究所有人！因此，他們會挑選一個較小的樣本（Sample）。
常見抽樣方法：
• 隨機抽樣（Random Sampling）：群體中的每個人都有平等的機會被選中（就像從帽子裡抽籤）。
• 分層抽樣（Stratified Sampling）：確保樣本的比例與總體一致（例如，如果總體中有 60% 是女生，樣本中也應有 60% 是女生）。
• 志願抽樣（Volunteer/Self-Selected Sampling）：你發布廣告，讓感興趣的人主動參與。
• 機會抽樣（Opportunity Sampling）：只詢問當時身邊剛好有空的人（例如：站在走廊隨機問路人）。
記憶法：抽樣的「R-S-V-O」
記住 Random（隨機）、Stratified（分層）、Volunteer（志願）和 Opportunity（機會）。
快速回顧
• 隨機 = 公平但難以執行。
• 機會 = 容易但可能會有偏差。
• 志願 = 參加者動機強，但他們可能與一般人「不同」。
3. 實驗：尋找因果關係
如果你想證明「一件事導致另一件事」，你需要進行實驗（Experiment）。
• 自變項（IV - Independent Variable）：研究者「改變」的變項（因）。
• 因變項（DV - Dependent Variable）：研究者「測量」的變項（果）。
實驗類型
• 實驗室實驗（Laboratory Experiment）：在受控環境下進行。優點：極其精確。缺點：環境人工化，參加者行為可能不自然。
• 田野實驗（Field Experiment）：在現實環境下進行（如學校或街道）。優點：行為自然。缺點：難以控制外在變項（extraneous variables）（如噪音或天氣等干擾）。
實驗設計（如何分組）
1. 獨立組設計（Independent Groups）：A 組進行條件 1，B 組進行條件 2。
2. 重複測量設計（Repeated Measures）：每個人都進行兩種條件。要小心順序效應（Order Effects）——參加者可能會感到疲勞，或者因為練習而變熟練！
3. 配對設計（Matched Pairs）：將兩個相似的人（如同樣年齡/智商）配對，一個放入 A 組，一個放入 B 組。
比喻：電燈開關
自變項（IV）就像電燈開關（由你控制）。因變項（DV）就像燈泡（它對你的操作做出反應）。外在變項則是像停電或燈泡壞掉等會搞砸實驗的干擾！
重點總結
實驗是唯一能判定「A 導致 B」的方法。為了保持公平，研究者會使用隨機化（Randomisation）（隨機分配）和平衡設計（Counterbalancing）（改變任務順序）來避免錯誤。
4. 相關性：尋找連結
有時候因為倫理或可行性，你無法做實驗。這時，你可以尋找相關性（Correlation）——即兩個「共變項」之間的關係。
• 正相關（Positive Correlation）：一個增加，另一個也增加（例如：溫習時間與考試成績）。
• 負相關（Negative Correlation）：一個增加，另一個減少（例如：缺課次數與考試成績）。
• 零相關（Zero Correlation）：兩者毫無關係（例如：身高與對芝士的喜愛程度）。
重要規則：相關不代表因果！
兩件事有關聯並不代表一件事導致了另一件事。例如，雪糕銷量與鯊魚襲擊次數在夏天都會上升。雪糕會「導致」鯊魚襲擊嗎？當然不會！背後的「第三個變項」是炎熱的天氣。
5. 觀察：記錄行為
與其詢問，不如直接觀察。觀察有多種方式：
• 自然觀察（Naturalistic）：在人們自己的環境中觀察。
• 結構式觀察（Structured）：使用「點算表」來計數特定行為。
• 顯性觀察（Overt）：被觀察者知道你在看。
• 隱性觀察（Covert）：你是「臥底」或隱藏起來的。
• 參與式觀察（Participant）：研究者加入該群體。
• 非參與式觀察（Non-participant）：研究者在一旁觀察。
小提示：點算方法
在事件取樣（Event Sampling）中，每當行為發生就畫一個記號。在時間取樣（Time Sampling）中，你只在固定的間隔（例如每 30 秒）進行記錄。
6. 倫理：做正確的事
心理學研究涉及人類（及動物），因此我們必須保持友善。英國心理學會（BPS）有以下規範：
1. 知情同意（Informed Consent）：參加者應知道他們在參與什麼。
2. 欺騙（Deception）：除非絕對必要，否則不應對參加者撒謊。
3. 退出權（Right to Withdraw）：參加者隨時可以離開。
4. 保護免受傷害（Protection from Harm）：不應令參加者感到壓力或受傷。
5. 保密（Confidentiality）：保護參加者的姓名隱私。
動物研究
使用動物時，研究者必須遵守《科學程序法（1986）》。他們必須盡量減少動物使用數量，並確保動物不會受到不必要的痛苦。
7. 數據分析：解讀數字
收集完數據後，你需要用描述性統計（Descriptive Statistics）來描述數據。
集中趨勢測量（平均值）
• 平均數（Mean）：總和除以數量。
• 中位數（Median）：排序後中間的數值。
• 眾數（Mode）：出現次數最多的數值。
離散程度測量（分佈範圍）
• 全距（Range）：最高分與最低分的差值。
• 標準差（Standard Deviation）：衡量數值偏離平均值的程度。
標準差的公式是：\( \sqrt{\frac{\sum (x - \bar{x})^2}{n - 1}} \)
推論統計（深入分析）
心理學家利用數學來判斷研究結果是巧合還是具備顯著性（significant）。你需要知道何時使用以下檢定：
• Spearman’s Rho：用於相關性分析。
• Mann-Whitney U：用於獨立組設計的實驗。
• Wilcoxon：用於重複測量設計的實驗。
• 卡方檢定（Chi-Squared）：用於觀察頻率（類別中的人數）。
卡方檢定公式：\( \chi^2 = \sum \frac{(o - e)^2}{e} \)
你知道嗎？
心理學家通常使用 \( p \leq 0.05 \) 作為顯著性水平。這意味著他們有 95% 的信心認為結果不是僥倖發生的！
8. 心理學是科學嗎？
要成為一門科學，研究必須具備：
• 可複製性（Replicable）：別人重複研究能否得到相同結果？
• 客觀性（Objective）：是否不受個人觀點影響？
• 信度（Reliable）：研究發現是否一致？
• 效度（Valid）：測量的是否真的是它聲稱要測量的？（例如，生態效度（Ecological Validity）指「是否像現實生活？」）。
• 可證偽性（Falsifiable）：能否證明理論是錯的？
最後的鼓勵
研究方法可能看起來有很多定義要背，但當你開始將它們應用到具體研究（如 Milgram 或 Sherif 的實驗）時，一切都會融會貫通！隨身攜帶這份指南，在你閱讀每一項研究時，檢查並核對所使用的方法。你一定做得到的！