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广泛阅读,可以有效纠正错误观念
热度 5 李宏翰 2021-5-18 23:57
我们在生活、学习和工作中,不断积累经验教训,形成自己的思想观念,又按照自己的思想观念生活、学习和工作。同时,一个人的思想观念一旦形成,就很难改变。这些思想观念,也可能是学术方面的,还可能是错误的。如果没有恰当的机会,我们或许永远难以发现自己思想观念中的错误,就是被人指出自己思想观念的错误,也未必 ...
6079 次阅读|24 个评论 热度 5
老师的认可,对于学生很重要
热度 3 李宏翰 2021-5-17 23:57
昨天晚上,我写完博文《问你何能得优秀,为有自觉又自律》,通过 QQ 把它发给文中涉及的同学,请她先看看。约 50 分钟后,她回复了如下内容: 老师,我看完了您写的博文 。 几天前 , 我还是有些忐忑的,因为这是我四年来写过的第一篇完成度这么高的论文 。 看到老师在线上给我留的评语后 ...
7627 次阅读|6 个评论 热度 3
问你何能得优秀,为有自觉又自律
热度 2 李宏翰 2021-5-16 23:57
昨天上午的本科生毕业论文答辩,学生与自己的指导教师原则上不在一组。昨天晚上, 5 个小组各推出 1篇优秀论文,其中 1 篇是我指导的学生的。其实,答辩之前,我就预期她能获得优秀等级。这名学生所在组的答辩教师慧眼识珠、公平公正,也果然把她的论文评为优秀。她的论文何以成为优秀的?我想,她做论文的经历,足 ...
7363 次阅读|9 个评论 热度 2
若无基础,勿做中介
热度 2 李宏翰 2021-5-15 23:57
今天上午,本校应用心理学专业本科生进行毕业论文答辩,共分 5 个小组,每组 8 名学生。就我所在的组来说,采用实验法和测量法进行研究的学生各有 4 名,其中,用测量法做研究的学生,毫无例外地都进行了中介分析。看着这些论文,我头脑中不禁盘旋着一个看法:中介分析处于狂野之中,已经失控! 请看这 4 ...
6644 次阅读|7 个评论 热度 2
心理学论文中的不当表述:X负向预测Y
李宏翰 2021-5-14 23:57
在心理学研究中,存在一些常见的不当作法,例如,研究目的是考察几个变量之间的关系,却先对这几个变量进行诸多人口统计学方面的差异检验;进行中介效应检验,先用 Amos 或 Mplus 做一遍,再用 SPSS 插件 Process 做一遍。相应地,在研究报告中,也存在一些常见的不当表述,不但显得生硬,而且没有意义。糟糕的 ...
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从实验到调查:心理学研究的另一种取向
热度 2 李宏翰 2021-5-13 23:57
对于心理学研究,一般来说,先从现实生活或文献学习中获得启示与灵感,接着进行观察或调查研究,再提出理论,然后设计更严密的研究方案,在实验室进行检验。不过,也有一些心理学研究,先从现实生活或文献学习中获得启示与灵感,接着进行实验室实验研究,再提出理论,然后设计非实验的研究方案,进行观察或调查研究,即在 ...
6030 次阅读|4 个评论 热度 2
不用实验,照样可以进行因果研究
热度 4 李宏翰 2021-5-12 23:57
在心理学研究中,人们有意无意地轻视实验法之外的其他方法,例如,观察法、测量法,特别是认为这些方法不能进行因果推断。其实,任何一种研究方法都有优点,甚至是其他方法不能企及的优点。至于能否进行因果推断,主要还是看研究思想和研究过程,而不是研究方法。 有些情况下,受到现实或伦理限制,不能进行实验。例如 ...
6134 次阅读|10 个评论 热度 4
p值它太过灵敏,效应量长善救失
热度 3 李宏翰 2021-5-11 23:57
通常,人们在科学研究中追求数据的精确,特别是指标的灵敏。如果有谁反对这种追求,估计大家都会起来反对他。孰料,当前处于统计显著性检验争议中心的 p 值,正是这样一个兼具精确与灵敏的指标。要舍弃或禁绝这样的一个指标,凭直觉判断,一般人都不会赞同。然而, p 值被诟病的,也还真是它太精确、太灵敏 ...
21458 次阅读|6 个评论 热度 3
状态变量与特质变量:心理学变量的一种新分法
热度 3 李宏翰 2021-5-10 23:57
在心理学研究中,经常出现这种情况:以特定的理论为基础,推测某个变量是其他两个变量之间的中介变量,但是,进行研究时,又往往检验不到预期的中介效应。虽然出现这种情况的原因很多,但是,研究者的直接迷茫往往是:难道依据的理论错了?难道预测的推理错了?抑或两者都错了? 其实,也有可能是另外的情况:依据的理 ...
8541 次阅读|11 个评论 热度 3
合理使用效应量,保留p值又何妨?
热度 3 李宏翰 2021-5-9 23:57
关于统计显著性检验,西方心理学界存在争议 ( Cohen,1994 )。 近些年来,其他领域也有研究者主张放弃统计显著性检验,不要使用 p 值 ( Amrhein, Greenland, McShane, 2019 ) 。其实, p 值早就声名狼藉,甚至被认为是决策失误、可重复性危机的罪魁祸首 (Ziliak McCloskey, 2008) ...
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