PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU TRONG TÂM LÝ HỌC

1 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU TRONG TÂM LÝ HỌC Phạm Thị Thủy Tiên T10/2019 Tien.phamthithuy2386@hoasen.edu.vn Bài 8: Kế hoạch phân tích liệu Tổng quan • Các cấp độ đo lường liệu tâm lý học (levels of measurement) • Kiểm định tham số phi tham số • Nhắc lại số khái niệm liên quan • Kiểm định giả thuyết thống kê: nguyên lý chung, bước tiến hành, hai loại sai lầm, số kiểm định thường gặp • Nghiên cứu (bán) can thiệp: so sánh nhóm • Nghiên cứu tương quan, dự báo: tìm mối quan hệ, mơ hình hồi quy Rời rạc liên tục (discrete vs continuous) Biến rời rạc Điểm số nhận số giá trị định Thường số nguyên (đôi có hỗn số, vd: 1½) Thang đo Likert Biến liên tục Điểm số giá trị Có thể đo lường với mức độ xác tùy chọn Ví dụ: tuổi, thời gian, cân nặng Các cấp độ đo lường (levels of measurement) (Stevens, 1946) • Định danh – nominal • Thứ tự - ordinal • Khoảng – interval • Tỉ lệ - ratio Thang đo định danh Dữ kiện phân loại • Khác biệt định tính • Cho kiện tần số (frequency) • Thang đo thứ tự Dữ kiện xếp theo thứ tự dựa theo phân loại • Ví dụ: thứ tự vận động viên xe đạp trước đua • • Ba VĐV đầu: số áo 1, 2, NHƯNG: chênh lệch số phút khác với chênh lệch Thang đo khoảng Dữ kiện đo lường thang đo (scale) • Ví dụ: thang đo nhiệt độ • Sự khác biệt điểm thang đo • NHƯNG, khơng có điểm khơng (zero point) tự nhiên mà điểm khơng quy ước -> Nhiệt độ khơng có điểm bắt đầu - Vì vậy, 200 khơng nóng gấp đơi 100 • Thang đo tỉ lệ Giống ước lượng khoảng, điểm không tuyệt đối (natural zero point) có nghĩa • Ví dụ: chiều cao, cân nặng, thời gian phản hồi, v.v… • Tóm tắt: Các loại kiện (data types) Discrete/ Continuous 10 Một vài ví dụ… ² SV làm việc theo nhóm – người, thảo luận xem ví dụ sau thuộc loại kiện nào? Vì sao? 1) Số câu trả lời kiểm tra trắc nghiệm lớp 2) Điểm số IQ đo WISC 3) Mức độ hướng ngoại đo the Big Five Personality Trait Questionnaire 4) Bản khảo sát số hạnh phúc dùng thang đo Likert 5điểm 1) Tuổi học sinh đạt điểm trung bình kiểm tra IQ – WISC 2) Thời gian hoàn thành kiểm tra học sinh 22 K Popper: Science as falsifiability “It is easy to obtain confirmations, or verifications, for nearly every theory — if we look for confirmations.” “A theory which is not refutable by any conceivable event is nonscientific Irrefutability is not a virtue of theory (as people often think) but a vice.” “Every genuine test of a theory is an attempt to falsify it, or to refute it.” Confirming evidence should not count except when it is the result of a genuine test of the theory; and this means that it can be presented as a serious but unsuccessful attempt to falsify the theory (http://www.denisdutton.com/popper.htm) 23 Kiểm định giả thuyết Giả thuyết vô hiệu (null hypothesis) (1) Không có khác biệt nhóm HOẶC (2) Khơng có mối quan hệ biến số Ví dụ: (1) Khơng có khác biệt hành vi gây hấn nhóm chơi video game bạo lực nhóm chơi video game khơng có yếu tố bạo lực (2) Khơng có mối quan hệ giới tính thu nhập 24 Kiểm định giả thuyết (tt) Giả thuyết thay (alternative hypothesis) (1) Có khác biệt nhóm HOẶC (2) Có mối quan hệ biến số Ví dụ: (1) Nhóm chơi video game bạo lực có nhiều hành vi gây hấn nhóm chơi video game khơng có yếu tố bạo lực (2) Có mối quan hệ giới tính thu nhập (3) Trung bình thu nhập nam giới cao nữ giới 25 Kiểm định giả thuyết (tt) Ta tính toán xác suất mà kiện mà ta thu thập biến cố ngẫu nhiên, gọi p-value Xác suất nhỏ khả kiện thu biến cố ngẫu nhiên cao Trong tâm lý học, quy ước chung bác bỏ giả thuyết vô hiệu xác suất kiện xảy biến cố ngẫu nhiên nhỏ 5%, tức p < 05 Ta có 95% tự tin kết tìm khơng phải biến cố ngẫu nhiên Kết luận có ý nghĩa thống kê – statistically significant Ví dụ: Sự khác biệt thu nhập nam nữ khác biệt thực sự, thường gọi khác biệt có ý nghĩa thống kê 26 Một ví dụ … Một phụ nữ tun bố ta biết sữa rót vào tách trước sau rót trà vào - Biết số tách sữa rót vào trước sau Ví dụ: có tách tách rót sữa trước, tách rót sữa sau Xác suất nói tất ngẫu nhiên (random guess) = 50% (1/2) = 6.25% (½ x ½ x ½ x ½) H0ta :p=½ Ha: p > ½ = 1.56% [(½)6] *Nếu đốn trúng hết ta (98.44%) khơng đốn mị! 27 Các bước kiểm định giả thuyết thống kê 1) • • 2) • • 3) • 4) • 5) • Các khái niệm liên quan: Giả định – Assumptions 1) Thông số; ước số thống kê Phân phối ngẫu nhiên (hay chọn mẫu ngẫu nhiên) 2) Độ lệch chuẩn; sai số chuẩn Hình dạng phân bố 3) Standardised normal Giả thuyết thống kê – Hypotheses distribution Giả thuyết vô hiệu – Null hypothesis H0 4) z-score Giả thuyết thay - Alternative hypothesis Ha (Học kỹ môn Thống kê) Kiểm định thống kê – Test Statistics Đo z-score sai số chuẩn (z-score is the number of standard errors) ước lượng điểm thông số quần thể (thông qua thống kê mẫu) giá trị kỳ vọng H0 P-Value P-value nhỏ chứng để vô hiệu hóa H0 Kết luận – Conclusion Báo cáo kết p-value diễn giải kết (bác bỏ hay không bác bỏ H0) 28 Sai lầm loại I (type I error) Bác bỏ giả thuyết vô hiệu, chấp nhận giả thuyết thay cách sai lầm (GT thay vơ hiệu) Xảy ngẫu nhiên Kết luận điều kiện thí nghiệm có tác động lên biến số đo lường thực tế khơng có Nếu quy ước alpha level 05 có nghĩa có 5% khả xảy sai lầm loại Sự cần thiết việc lặp lại thí nghiệm (replication) 29 Sai lầm loại II (type II error) Chấp nhận giả thuyết vô hiệu cách sai lầm Ta kết luận can thiệp khơng có hiệu lên biến số đo lường thực tế có Ví dụ: Có thể có sai lầm loại II ta có q người tham gia (cỡ mẫu nhỏ) khơng thể tìm hiệu thí nghiệm (effect of the manipulation) 30 Một vài ví dụ thiết kế (bán) can thiệp Thiết kế khác nhóm với nhóm chứng IV DV Nhóm chứng Điểm số Nhóm Phân tích: Kiểm định t độc lập (hay Mann-Whitney U test) 31 Thiết kế khác nhóm có từ nhóm trở lên (3 levels) IV DV Nhóm chứng Nhóm Điểm số Nhóm Phân tích phương sai độc lập yếu tố [one-way independent ANOVA (or Kruskall-Wallis test)] 32 Thiết kế khác nhóm với hai biến độc lập IV1 IV2 DV Nữ Nhóm chứng Nam Nhóm Nữ Điểm số Nam Nữ Nhóm Nam Phân tích phương sai độc lập hai yếu tố (two-way independent ANOVA) 33 Thiết kế lặp lại (within-subject designs) Thiết kế pre-test/post-test IV = thời điểm đo lường: trước vs sau Đo trước Can thiệp Đo sau Phân tích: Kiểm định t phụ thuộc (hay Wilcoxon) 34 Thiết kế lặp lại biến độc lập có từ điều kiện trở lên (≥3 levels) IV = thời điểm đo lường (3 mức): Mức sở (baseline); trước can thiệp 1; trước can thiệp Đo trước Can thiệp Đo sau Can thiệp Đo sau Phân tích phương sai lặp lại yếu tố [one-way repeated measures ANOVA (or Friedman’s test)] 35 Thiết kế hỗn hợp IV1 = Thời điểm đo lường (2 mức) IV2 = Nhóm (2 mức) Nhóm – Can thiệp Đo trước Đo sau Nhóm – Nhóm chứng Phân tích: ANOVA hỗn hợp 36 Vài lời cuối Khi đặt câu hỏi giả thuyết nghiên cứu thường phải nghĩ tới cách mà bạn phân tích liệu điều phụ thuộc lớn vào giả thuyết mục tiêu nghiên cứu bạn Cách phân tích liệu liên quan chặt chẽ đến cách thiết kế nghiên cứu thu thập liệu (định tính, định lượng, cần biến nào, biến ?) Phương pháp phân tích liệu thống kê phổ biến dựa vào nguyên tắc phản nghiệm Popper quy tắc diễn dịch- giả thuyết Một phương pháp trở nên thịnh hành phân tích dựa vào lý thuyết xác suất Bayesian ... Thống kê suy luận -Là tập hợp n phần tử chọn ngẫu nhiên từ quần thể -Các biến giải thích biến kết quan sát -Các số thống kê (statistic) như: M - sample mean SD - standard deviation - Là tập hợp có... hiệu – Null hypothesis H0 4) z-score Giả thuyết thay - Alternative hypothesis Ha (Học kỹ môn Thống kê) Kiểm định thống kê – Test Statistics Đo z-score sai số chuẩn (z-score is the number of standard... thống kê mẫu) giá trị kỳ vọng H0 P-Value P-value nhỏ chứng để vơ hiệu hóa H0 Kết luận – Conclusion Báo cáo kết p-value diễn giải kết (bác bỏ hay không bác bỏ H0) 28 Sai lầm loại I (type I error)