心理学研究报告，即实证性论文，几乎都会在前言部分专门阐述该研究的意义，通常会有一个如此这般的小结：“可见，本研究具有重要的理论意义和实践意义。”同时，在讨论部分还会论证该研究的意义，再这般如此地表述一遍：“总之，本研究具有重要的理论意义和实践意义。”

那么，经过这种前后呼应的陈述与强调，真能表明一项研究具有重要意义吗？

判定一项研究是否有意义，特别地，是否有重要意义，显然有一定的标准，例如，研究问题的重要性、研究方法的开创性、研究成果的突破性，等。我想，这里的核心是研究问题的重要性——倘若研究问题不重要，纵然有开创性的研究方法，也难以有突破性的研究成果。因此，判定一项研究的意义，关键是研究问题的重要性。

研究问题的重要性，有两层含义：其一，研究的问题本身是重要的，例如，学生的学习问题；其二，研究的基本层面是重要的，例如，学生的学习动机。从哲学上讲，研究问题重要性的第一层含义是研究问题属于主要矛盾，而非次要矛盾；研究问题重要性的第二层含义是研究问题属于矛盾的主要方面，而非矛盾的次要方面。因此，对于特定的研究领域，如果研究的不是主要矛盾，或者不是矛盾的主要方面，那么，相应的研究就很难说具有重要意义。

这里，我提出一种判定心理学研究意义的量化指标——其实，是借用一种现有的统计量。

当前，在心理学研究领域，关于传统的统计显著性检验有很大争议，有关专家也提出了一些分析数据的改进指标，例如，效应量。简单地说，效应量就是自变量对因变量的效应大小。为了便于比较，可以对效应量进行标准化。美国心理学家Jacob Cohen提出了两个常用的效应量指标d和η2（η的平方）并设定了大、中、小3种水平，对应的值分别是0.2、0.5、0.8和0.1、0.3、0.5。可以认为，如果一个自变量对因变量的效应量是大的，那么，可以判定相应研究抓住了主要矛盾或矛盾的主要方面，相应的研究是有重要意义的；如果一个自变量对因变量的效应量是中等的，那么，相应的研究是有意义的；如果一个自变量对因变量的效应量是小的，那么，相应的研究则少有意义。

Jacob Cohen发现，心理学研究中的效应量通常是小的或中等的，而不是大的。这很容易理解，因为影响任何一种心理属性的因素都是极为复杂和数量众多的，研究者往往也只能选取他/她认为重要的和/或有意义的因素进行考察，特别地，考察的又可能其实不是重要的或主要的影响因素，那么，这样的自变量对因变量当然不可能有大的效应量。

例如，对学生的学习问题进行研究，考察影响学习成绩的因素。即使不了解心理学的人也知道，学习成绩如何，跟学生的聪明程度、努力程度、学校情况、家庭情况、社会环境等有关。心理学研究当然可以从这些方面进行考察，不过，肯定不会同时研究这么多因素，并且倾向于研究心理变量，例如，学习动机、学业情绪、自我效能、师生关系、学业焦虑、自尊、抑郁，等。这样一来，研究者实际考察的只是影响学习成绩的一部分因素，甚至只是研究者特别关注的那些因素。可想而知，这样的每个因素对学习成绩的效应量就不太可能是大的。

同时，研究很可能发现，学习动机、学业情绪对学习成绩的效应量大于自我效能、师生关系对学习成绩的效应量。纵然如此，研究者也更可能去考察自我效能而非学习动机对学习成绩的影响，原因较为复杂，这里不再展开。

问题是，无论研究者考察的是学习动机还是自我效能对学习成绩的影响，他/她都要说自己的研究是具有重要意义的。而今，可以通过统计软件或手工计算，方便地得到效应量，如果学习动机能够解释学习成绩差异（统计学术语是方差）的30%（η2= 0.30），自我效能可以解释学习成绩差异的4%（η2= 0.04），那么，考察学习动机的研究可以称为具有一定意义（甚至具有重要意义），而考察自我效能的研究其实少有意义，虽然，在进行统计显著性检验时，会发现自我效能可以显著预测学生的学习成绩。

据此，可以查看或计算任何一项研究的效应量，并且依据Jacob Cohen给出的标准判定它的研究意义。如果是这样，我想，不少论文，特别是学位论文估计都要改写关于研究意义的表述了。