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关于数据:想说爱你并不是很容易的事 精选

已有 19479 次阅读 2021-4-3 23:51 |系统分类:科研笔记

从事心理学研究的人,显得对数据极为钟情,心心念念都是数据,似乎达到了迷恋的程度。比如下面的情形:

甲:“唉,我的数据还没出来。”

乙:“嘻,我的数据出来了!”

丙:“嗐,我的数据不理想。”

丁:“嗯,我的数据还好吧。”

心理学研究者真的爱数据吗?其实,情况非常复杂,或许只是糊涂的爱。可能表现为:

其一,没有恰当界定变量就收集数据,例如,研究心理健康,采用的测试工具是测量心理症状的(常见的是SCL-90,即症状自评量表),获得的数据并非表示心理健康。我见过不少论文的表述非常奇怪,比如,“社会支持与心理健康呈负相关”,就是研究的概念与测试指标不协调,造成行文别扭。

其二,没有事先甄别数据就分析数据,例如,没有进行正态分布检验、没有依据规范剔除奇异值、没有进行必要的数据转换(比如,对数转换、平方根转换),直接进行各种差异显著性检验。

其三,不理解数据的作用就呈现数据,例如,把很多自己不懂也不需要的统计结果堆在文中。一些心理学论文,特别是学位论文布满了数据表,尤其是问卷调查类论文,表格能从1编号到50以上。

其四,不能根据情况构思出新的指标,从而,只会用原始数据进行统计分析,难以得到创新性的果。原始数据是根据研究条件获得的,对于一些问题的探索可能不是很灵敏,这就需要研究者构造新的指标,并计算对应的数据。

凡此种种,实为假爱。

真爱就好?其实不然。

若干年前,我在学习一篇英文文献时,看到一句话,翻译出来是:心理学家对数据本身不感兴趣,他们感兴趣的是数据反映的心理现象,特别是揭示的心理规律。

我恍然大悟:对于数据,倘若真爱,却是错爱。

不可否认,在心理学的研究中,数据的确重要,然而,却不是我们原来认为的那样重要太多的心理学研究者,真的本末倒置了——感兴趣的就是数据本身,而对数据代表的心理现象和揭示的心理规律却轻视或忽视了。这一点,从有关论文的讨论和结论就能看出来。

心理学界流行一种说法:让数据说话。今天仍然有“数据驱动的研究”之——那些不当的中介分析、调节分析,乃至更常见的人口统计学变量的差异分析,往往都属于这种情况

许多得到差异统计性显著的研究,其实难以得出心理学上的结论,因为它们的样本量可能太大,效力太高,如果查看或计算效应量,将会发现效应量连小的水平都达不到。同样地,许多没有得到差异统计性显著的研究,其实也不是没有价值,如果样本量太小,效力太低,查看或计算效应量,仍然可以提供有益信息,给出合理建议,比如,倘若效应量是中等水平的,以后研究要提高效力,倘若效应量甚小,则可提示以后不要再做类似的研究。

当人们谈论心理现象和心理规律时,是不会关心这些规律由哪些具体数据分析得来的。这是一个重要的方法论问题,即研究应当定向于揭示规律。开展心理学研究,不能把着眼点特别放在数据上,因为盯着数据,则容易只见数据——数据符合自己的预期则喜数据不符合自己的预期则忧。数据为上、数据至上的研究思路,必然限止研究者的视野,使之无法跳出单个研究来看待和分析所考察问题。

实际上,当前的心理学英文文献,倾向于用图来表示研究结果,不再出现平均数、标准差等具体数据(可在点击才能显示的在线附件中提供)。我起初看到这类论文感觉很不习惯,觉得没有准确数据,显得太不严谨。现在,我充分体会到用图呈现结果的妙处——恰当的图,不仅表示研究结果,而且隐含研究结论(用文字表述出来,就是定律)。

总之,数据不该是心理学研究者迷恋对象,我们更不要被一些数据蒙蔽了眼睛(例如,那些虽然显著但是数值很小的相关系数,以及那些虽然差异显著但均值相差很小的情况)。心理学研究者真正应当着力和倾情的是研究问题和研究结论。

我期盼心理学研究者有这样的场景——

、丙、丁,我们都发现了一个心理学定律!



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