“你的研究到底有什么意义？”这可能是心理学研究者最常被提问的一个问题，也是最打击研究者的一个问题。一项研究的意义受到质疑，几乎等同于彻底否定了这项研究。其实，心理学研究者往往十分重视自己研究的意义，例如，会在研究报告的特定位置，从理论意义和实践意义两个方面进行论证。显然，不少心理学研究者未能有效表达自己研究的意义。

如何有效表达一项心理学研究的意义呢？基本作法是，研究者基于文献进行有力论证。当选题置于重要的文献背景，而自己的研究是解决重要问题的缺口时，研究意义就充分展现出来了。此时，根本不用再写“可见，本研究具有重要的理论意义和实践意义”。如果研究者觉得还需要写类似的句子，那么，这通常表明研究者并没有真正发现自己研究的意义。

为什么心理学研究者在自己研究的意义受到质疑时，会有遭到严重打击的体验呢？原因很简单，心理学研究者专注于自己的选题，从而，在研究者的心目中，自己的选题处于聚光灯下，很容易显得光鲜亮丽。他人质疑选题时，经常要旁敲侧击甚至直截了当地提及其他观点，这等于把聚光灯移到其他问题了，研究者的选题很可能马上变得黯然失色。

如果一项心理学研究自带光环，研究意义不需要借助聚光灯就能显现，那么，这样的研究就高明了。如何使一项心理学研究自带光环呢？途径肯定很多，并且，根本途径还是研究者系统学习文献，找到重要问题的缺口和解决问题的方法，从而，研究者坚信自己的研究对于具体领域、对于心理学是有独特的重要贡献。显然，一项心理学研究的贡献，与这项研究的结果关系密切。

虽然一项心理学研究的意义并不完全取决于研究结果，但是，研究结果却是评价研究意义的重要依据。特别地，倘若研究结果显得与研究假设不符，即得到负性研究结果，那么，这样的研究结果无异于直接否定该项研究的意义。因此，深入考察研究结果，突显研究结果的价值，是使一项心理学研究自带光环的可能途径。

当前，效应量是心理学研究的一种重要结果。研究者通常用Cohen（1988）提出的小、中、大效应的标准（例如，η²分别为0.1、0.3、0.5）来解释效应量，但是，这些标准是人为划分的惯例，是在没有其他更好标准的情况下推荐的。也就是说，关于什么样的效应量是有意义的问题，还处于探索阶段，也不太可能有唯一的答案。

不难想像，如果研究者能够确定一个效应量有意义的标准，那么，当具体研究的效应量达到或超过这个标准时，研究者就可以判定自己的研究是有意义的。倘若如此，一方面，研究者对自己的研究是自信的，也就是说，给自己的研究带上了光环；另一方面，别人也不太可能再去质疑研究的意义了。

实际上，文献中已经有这样的研究思想，并且把这种标准称为最小效应量（the smallest effect size），同时也提出了几种确定最小效应量的方法，例如，成本-收益分析法、确定清晰目标法（Anvari & Lakens, 2021）。

成本-收益分析法，主要用于应用研究。例如，临床心理学或教育心理学研究者，可以通过比较而确定最小效应量。具体地说，比较干预的效应量与没有实施干预的变化、比较已有成绩差异的大小（例如，干预缩小差异的程度）、比较自己的干预成本与其他干预成本，由此确定研究者认为收益超过成本的效应量（Gruijters & Peters, 2020）。

确定清晰目标法，既可用于应用研究，也可用于基础研究。也就是说，研究者事先确定一个清晰的目标，考察什么样的效应量可以达到这个目标，就把对应的效应量确定为最小效应量。在临床心理学和健康心理学研究中，可以把治疗或干预目标确定为一个相关测量指标的最小增量，这样的增量是患者觉得足够有意义（Chatham et al., 2018）。由此，可以设定为相应研究的最小效应量。

心理学研究者无论采用哪种方式确定了最小效应量，就是确定了判定研究结果的标准。如果自己研究结果的效应量达到或超过了最小效应量，那么，研究者即可相信自己的研究在理论上和/或实践上是有意义的。如何具体确定最小效应量呢？那是另外一个问题，下文详述。

参考文献

Anvari, F., & Lakens, D. (2021). Using anchor-based methods to determine the smallest effect size of interest. Journal of Experimental Social Psychology, 96, 104159.

Chatham, C. H., Taylor, K. I., Charman, T., et al. (2018). Adaptive behavior in autism: Minimal clinically important differences on the Vineland-II: Adaptive behavior and autism. Autism Research, 11, 270-283.

Conen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences (2nd ed.). Hillsdale, NJ: Erlbaum Associates.

Gruijters, S., & Peters, G. J. Y. (2020). Meaningful change definitions: Sample size planning for experimental intervention research. Psychology & Health, 37, 1-16.