发展心理学研究方法主题包括一系列方法论和统计问题,在试图研究发展时出现。或随时间的函数改变行为。组织有关研究方法的想法。区分三个域名 - 发展研究设计是有用的。在发育工作中特别相关的测量问题以及统计模型和方法,表征了该领域的研究努力。
发展研究设计
在过去的75年里,发展研究设计的主题已经多次推出。正如Wohlwill(1973)所说,发育科学的最基本目标是将行为(b)的变化作为时间{t),或b = j(t)。因此,发展研究设计应促进跨时行为的变化建模。然而,时间可以以多种方式衡量(Schroots&Birren,1990),并且不同的索引时间方式对于代表和理解行为变革具有重要意义。因为研究人员通常对行为的淫乱发展感兴趣,所以最常见的时间指数是年龄的年龄,或出生以来的时间。在这种方法下,发育心理学的目标是确定感兴趣的行为与参与者的年龄年龄之间的关系,通常象征为B = F a),反映了行为(b)是年龄可指定函数的假设(一种)。但是,施罗茨和比滨提供了许多与年龄年龄相关的心理年龄或时间的其他指标,但这可能是治理或至少更好的轨道发育变化,所以应仅考虑时间年龄的年龄,仅考虑最佳时间维度的近似值行为发展应绘制。
设计发展研究时必须面临的一个选项是在多个年龄将测量同一个人或不同的个体。大多数研究人员认识到在几次测量中评估同一个人的好处,因为这允许直接确定年龄变化。或每个人的给定行为中的年龄相关的变化(巴尔脚和Nesselroade。1979)。当然,如果调查的目标是在相当大的年龄跨度描绘行为变化,则这种方法可以减缓研究进度。为了解决这个问题,贝尔(1953)介绍了通过较短的几个样本的研究来估计长期年龄变化的方法。这可以通过评估属于更多限制年龄跨度的不同出生群体的多个受试者组,然后根据年龄年龄的函数组织部分重叠的趋势。这一概念由Schaie(1965)正式化,作为一般的发展模式,认识到对个人的年龄(A)和出生队列(C)的行为以及历史时刻或期间(P)的潜在影响测量是拍摄的。由此产生的概念围绕着对年龄,时期和群组行为的潜在影响,表示为B = FIA。第C),以及对行为的解释,如下所述。
基于年龄,时期和群组效应的考虑,可以清晰的三种简单的发展设计中的区别。最常用的简单发育设计是横截面设计,其中所有测量都在单一时间或测量期间获得。获得了时间年龄年龄不同的两种或更多种参与者样品,并且作为参与者样本的年代时代的函数排列的经验结果。但是,出生年份或出生队列,与横截面设计中的时间年龄完全混淆,因此群组效应是任何年龄相关趋势的可行替代解释。
此外,由于比较了不同样本的性能,因此横截面设计可以提供有关年龄相关差异或年龄差异的信息,而不是评估随着年龄的直接变化。必须满足几个假设,以便有信心与横截面设计的年龄差异代表可能因在研究的年龄跨度而变化或发展中可能导致的趋势。主要是假设对每个样品进行了可比性采样的假设。即使取决于抽样的意外差异也可能扭曲趋势,产生任何单个人会表现出的平均老化趋势。例如,考虑在6级,8,10和12年级学校的学生随机样本。辍学的学生倾向于在许多变量(例如,学校成就)上表现出较低的水平,而不是留在的学生学校完成高中。因此,鉴于初级和高级学生的逐步辍学,所有11岁的六年级学生的随机样本可能更代表所有11岁儿童的代表性,而不是选择代表所有17岁的人的代表。高中。
即使一个人可以在每个年龄级别验证采样的等同,横截面设计也不能产生关于从年龄到年龄的个体差异的稳定性的信息,因为在每次测量时评估不同的个体。鉴于对围绕这一趋势的任何行为的普遍发育趋势的理解既具有重要意义趋势的重要性,无法研究变革中个体差异是横截面设计的重要缺点。
第二种常见设计是纵向设计,其中所有测量都是从一个参与者样本获得的,通常是单一的出生队列的人。然后在两次或更多次测量次时观察到该单个样品。纵向研究的结果通常是在测量几次样品的时间年龄的函数中排列。但是,历史时期或期间完全相关,因此与不同时间的参与者完全混淆,所以历史时期的效果是任何谓词与数据有关趋势的替代解释。
纵向设计在横截面设计上具有一个主要优势:纵向设计允许研究人员研究年龄变化,因为通过跟踪两个或更多年龄的相同受试者,直接评估各个行为的变化。除了绘制平均发育趋势之外,这允许对发育趋势的个人差异建模。不幸的是,典型的纵向设计也必须面对至少两个重要的方法问题。其中的第一个涉及重新测试效果。只需第二次测试对象,特定测试通常会导致分数的一些变化。在大多数纵向研究中,参与者在测量的三次或更多次评估中,增加了重试困境的可能性变化的可能性。例如,Nesselroade和Baltes(1974)提出了证据,证明重试效应解释了平均年龄的大约一半的牙齿能力的变化。第二个问题涉及样品代表性和参与者跨越参与者的差异辍学的存在。通常,愿意参与纵向设计的参与者并不代表大的人口,后来丢弃纵向研究通常是非谐波的。这两个问题都限制了可以从纵向研究制作的概括。
时间滞后设计是第三个简单的发展设计,尽管它很少使用。在时间滞后设计中,从参与者获得测量,所有这些都是同龄的,但在历史时期的不同点测试谁。也就是说,人们可以在2010年,2020年等学习10岁的孩子等等。在时间滞后的设计中,队列和期间完全混淆。此外,由于年龄保持恒定,时间滞后设计对于跟踪世俗趋势最有用。由于发展心理学具有学习年龄相关趋势的主要目标,并且由于年龄在这种设计中保持不变,因此时间滞后设计对该领域的直接相关性比其他两个简单的设计,但及时应用时间 -滞后设计不应该被忽视。
返回Schaie(1965)提出的一般发育模式,在此框架内有三种更复杂的发展设计。这些是(a)由群组和年龄的因子交叉获得的群组顺序设计;(b)从时期(或测量时间)和年龄的因子交叉产生的时间顺序设计;和横顺设计,由群组和周期(或时间)的阶乘交叉定义。虽然Schaie最初争辩说,年龄,队列和期间的影响可以单独识别,后续评论员(例如,Mason&Fienberg。1985年)已经得出结论,年龄,群组和期间的影响不能在简单的数学中解开办法。由于Schaie讨论的三种设计中的任何三种设计中,这些效应缺乏单独的这些效果的识别。例如,考虑群组顺序设计,其中群组和年龄被反对。在这种设计中,测量时间(或期间)是通过在特定的时间年龄(例如,在2000年出生的儿童并在10岁评估的儿童在2010年期间进行评估)。因此,人们不能在单一设计中的所有三个年龄,时期和队列的所有三个因素变化; once levels of two of these factors are fixed, the levels of the third are fixed as well.
由于年龄,期间和群组的三个因素的效果不能单独估计,因此设计设计的选择应由理论决定哪些因素对变革有重要影响。例如,群组顺序设计中的效果,其中交叉群组和年龄,最简单地解释了这种时期(或历史时期)对感兴趣的行为没有影响。如果这一假设是准确的,则队列顺序设计产生了几个群组中的每一个的年龄趋势,使研究人员能够研究一般年龄趋势的形式以及这些形式由群组进行主持。类似的条件适用于两个剩余设计:如果群组效应可以忽略不计,则提供明确解释的时间顺序设计,并且如果假定年龄效应是零的,则产生不协调的解释的交叉顺序设计。鉴于这些考虑因素,横顺序设计似乎是三种复杂设计的最小足够的足够,因为必须假设年龄效应为零,并且队列顺序设计是最佳的,因为年龄和队列都被明确地包括在设计中。具有讽刺意味的是,交叉顺序设计是设计最广泛的设计(例如,Nesselroade&Baltes。1974)。队列顺序设计可以说是最不使用的设计。由于群组顺序设计需要更长的年龄较少,因此少年完成并产生较少的年龄水平的发展功能,因此差分使用设计的原因很清楚。尽管如此,队列顺序设计值得将来更广泛地使用,以证实并放置在更坚定的实证基础上,实际基于其他设计产生的研究结果。
测量问题
测量涉及将数量分配给观察(例如,人员)来表示每个观察的特定特征的大小。因此,可以使用统治者在任何一组数字单元上分配数字 - 例如,英寸,脚或厘米 - 表示一组各个的每个的高度。这里,测量装置是尺子,感兴趣的特性是高度,并且在测量标度的长度和要分配观察的数量之间存在直接比映射。
测量是至关重要的。如果被低估,所有研究致力于心理学的努力,对代表变量之间的关系的深刻影响,因此对于旨在占这些现象的理论。衡量的重要性比在发育心理学中更明显。试图研究行为与年龄的关系时。作为B = F(a),测量至关重要,因为一个必须确保测量标度的单位跨年龄跨度相当,并且一个是在所有年龄的时代评估函数相关行为和年龄的相同特征解释。研究人员经常假设他们的测量体现了诸如年龄水平的单位的可比性,但很少是直接测试的这些假设。
通常以众所周知的分类为标称,序数,间隔和比例尺度讨论测量尺度。标称规模的数字仅用于识别一个人跌倒的课程,并不意味着任何连续内的个人订购。相反,剩下的三个尺度上的数字提供了个体的排序:使用序列秤具有不等的间隔的排序,间隔等间隔相等,并且具有相等的间隔和具有比例的非统计零点。
至少部分地,通过横切前面的分类是定性和定量变量之间的区别。标称规模明确表示人与人之间的定性差异,但三种剩余规模类型与定性定量区别之间的关系不太清楚。例如,序数可以表示有序的分类或定性变量,其中数字表示不同,定性不同,分层排序的阶段。或者,序数可以表示初始,未精确的尝试评估定量连续体。规模类型与定性定量区别之间的混淆已经被某些领域的研究人员(例如,道德发育,自我发展)的研究人员在特定领域的可行性中涉及定性,分层排序阶段,但同样的研究人员已经提供了具有评分选项的工具,从而产生似乎落在间隔尺度上的分数,表明存在定量维度。这种分类的并发症继续关注发育心理领域。
早期的纵向研究,例如Bayley(1956; Bayley&Jones,1937)的伯克利增长研究采用了多个域的措施,并且许多变量具有例如至少间隔状态或至少间隔状态。Bayley(1956)显示高度和体重的增长图,通常假设符合比例规模的规定。这些尺度使信息变得拟合到数据的数据,但在描绘体质增长方面具有比心理发展更大的效用。对于心理发展,Bayley开发了一种有趣的方法来构建心理变量的衍生尺度(例如,她的16-D规范规范是由16岁的样本表现出的平均值和标准偏差,这将允许一个人学习年龄水平均值和方差的变化。然而,这个想法从未持有过,并且测量问题具有比过去更少的核心作用。大多数当代工作都使用旨在与参与者使用的措施相当禁止的年龄范围,跨越延长年龄范围的可比性存在的问题,并且在过程中阻碍了这些更广泛的年龄水平的发展变化的研究。此外,唯一往往在通过青春期发育阶段的发展期间往往跨越各种年龄的措施是智力的衡量标准。这些措施通常提供智商,其规范以非露天的方式 - 在每个年龄水平的群体中产生100的平均值和15个标准偏差。因此,鉴于目前研究中使用的大多数措施的测量性能,建模平均发育趋势是危险的或不可能的。
可以提供跨年龄水平的常见度量并且广泛用于认知过程的研究的一个依赖变量是反应时间,显然具有比例尺度特性的变量。在老化工作中,已经对普通减速假设进行了几个荟萃分析。在一般放缓,心理过程的速度可能会慢(Birren,1965)或信息可能beplay体育在线登录以一致的方式(Myerson,Hale,Wagstaff,Poon,&Smith,1990)丢失。无论何种效果如何,各种数学和统计模型都适合反应时间数据来表示减速的程度和一致性。已经完成了一些工作来模拟加速加速,在童年和青春期期间减少反应时间。然而,在发育期间加速加速的基础,被视为性能的定量改善,这显然是一个有问题的假设,因为它可能在老化期间放缓。
例如,在数值处理的域中(例如,添加。减法),儿童似乎通过一系列定性不同的阶段进行,代表求解给定类型问题的不同策略。无论战略选择是否在整个生命中持续不足,或者一个人终于采用他或她的最佳战略并一直使用这一战略,战略的定性进步可能会使反应时间(Widaman,1991)进行定量改进。因此,研究人员可能会对研究问题进行误导,以了解与年龄的数量反应时间变量相关的功能形式,而重要的发展发现是产生性能定量改进的定性变化。这是发展环境中产生的测量问题的一个例子。实质性理论和测量理论的未来进展可能导致更清楚地思考这些问题 - 研究最重要的行为的措施,而不是研究最容易达到的行为的措施。
统计模型和程序
在20世纪50年代和20世纪60年代,Wohlwill(1973)发现了一个明确的“实验主义者”进入发展心理学。这项入侵采取了研究人员的形式,在成熟的人的实验研究中培训,通常是大学生,选择包括多年群体的设计研究,以测试是否在年龄连续的各个点中找到类似的结果。这种入侵具有优势和缺点。例如,发育研究的严谨可能有所改善,研究主题肯定是在有趣的方向上扩展,但是,生成的结果往往与定义该字段的传统问题的结果比典型的研究结果更少。
实验主义已被牢固地陷入困境,作为发展科学的一种方法。然而,统计方法从场带来了最现代化的分析技术。尽管如此,统计数据的标准方法包括相关性,回归和方差分析(ANOVA) - 必须是发育研究中最常用的,并且可能是一段时间的标准。
在讨论代表和分析发展数据的新方法之前,应提出一些关于传统发育理论内的问题的类型。ANOVA和相关性和回归分析的标准技术经常用于发育研究中,通常按预期使用,但这些技术受误用,可能无法捕获发育数据的某些重要方面。例如,旨在分析跨定性独立变量水平的平均差异的ANOVA用于在许多环境中以年龄的函数测试发育变化。然而,当与纵向的重复测量数据一起使用时,研究人员不能在时间上模拟各个差异的模式,因为这些被降级到集体内的协方差矩阵,这些矩阵通常被忽略,并且几乎总是在研究出版物中被解报。
随着相关/回归方法,通常不会进行跨组的差异的关键测试,使研究文献在混乱中。例如,在调查发展的性别差异时,研究人员通常测试相关性或回归权重的差异,它们是否分别为男性和女性进行了分开。如果一个群体的相关性或回归重量很大,而不是另一个群体,这被解释为有证据表明,提出了性别的发展。然而,两组的相关性(或回归权重)之间的关键测试可能会揭示不可取的,这表明在发育过程中的性别缺乏差异。beplay体育在线登录独立相关性之间差异的意义的测试通常被视为无贡献,然而,未能利用适当的测试导致对许多冲突的解释开放的研究文献。
无论其不足,潜在滥用,Anova和相关性和回归分析都帮助统计统计发展研究中提出的重要问题。ANOVA强调了对平均发育趋势的理解,相关和回归分析用于研究对平均趋势的个体差异。实际上,相关措施是调查儿童和青春期的能力和其他过程的分化的主要支柱。统计方法论的入侵可以被视为试图引入新的分析方法,即纠正ANOVA和相关/回归分析的问题,并且代表更充分的发育过程和发育变化。beplay体育在线登录
在1987年初发表的儿童发展的特殊问题中,一些研究人员促进了结构方程模型(SEM)的发育心理学的效用,尽管其他人对如何使用和解释的方式提供理性担忧。尽管有疑虑,SEM可以构建思想和结果的方式无法打折。实际上,解决许多关键问题的方式 - 包括国家和特质构建之间的区别以及纵向研究中的适当因果滞后 - 唯一用SEM施用。如此清楚地意识到SEM在发育研究中的应用变得非常普遍。
在发育研究中使用SEM的一种方法是多组核查因素分析(CFA),以研究一系列措施的阶乘不变性(Widaman&Reise,1997)。使用这种多组CFA方法,研究人员可以测试跨年龄水平的潜在因素及其观察指标之间是否保持一致的关系。这种类型的因子不变性是证据表明,在不同年龄水平评估了相同的理论构建。此外,研究人员可以调查鉴定的潜在变量的平均水平和差异的差异,以及潜在变量之间的结构关系。在未来,项目响应理论方法的应用与CFA模型(Reise,Widaman,&Pugh,1993)提供了希望建立跨年龄水平测量变量的度量的可比性,这是一个继续瘟疫的问题场。
与发育研究具有特殊相关的SEM的另一个应用是增长曲线模型的规范。在这种方法下,来自多次测量的数据是初级测量变量,并且指定的潜在变量在第一时间测量和增长以来的第一次测量时表示初始级别。因为以这种方式识别了级别和生长的各个差异,所以可以从模型中的其他变量预测对这些潜变量的方差。通过这种方式,调查员可以找到考虑初始水平的个体差异和随后的感兴趣行为的关键解释变量。这静脉的贡献继续安装。正在开发出于开发纵向研究中的持久性缺失数据的富营计划或无计划缺失数据的富有成效的方法,以及纵向研究。
纵向数据内识别水平和生长因子的另一种方法是通常被识别为分层线性建模(HLM)的通用方法(BRYK&Raudenbush,1987,1992)。HLM认识到数据的分层结构。例如,孩子们在家庭内嵌套,家庭嵌套在社会经济地层中,等等。在纵向研究中,不同年龄的测量嵌套在个体内,因此初始水平和增长可以在HLM模型中表示,以及初始水平和随后的增长的预测因子。SEM或HLM模型是否能够轻松或良好的增长数据,其中个人可能具有不同的截距,增长率和渐近性是未来研究的主题。
另一个将越来越重要的统计模型,越来越重要的发展心理学通过生存分析的名称(Willett&Singer,1997)。在这里,重要的过渡或事件 - 例如未染色或辍学 - 是结果变量。
生存模型代表了事件作为年龄的函数的可能性或概率,并且可以增加协变量,这会影响发生的可能性。虽然生存模型在发育研究中罕见,但该方法的应用几乎肯定会增加未来。
代表定性发展进展的进展也取得了进展。例如,Collins和Cliff(1990)讨论了Guttman规模的纵向延伸,用于代表酉累积发育。1997年,Collins及其同事(Collins,Graham,Rousculp,&Hansen,1997)开发了计算机程序和分析程序,可实现潜在阶级分析和潜在过渡分析(LTA)。LTA可用于代表表征某些行为领域的单向变化,例如药物使用的阶段或算术能力的阶段。LTA产生从一个级别或阶段转变到另一个更高级阶段的概率,并且可以测试缺乏回归到早期的层次或阶段的假设。此外,可以包括协变量,以解释阶段转型概率概率的个体差异。
所有前面的新分析方法的一个常见要求是需要大型样本尺寸。这可能是广泛,自信地使用这些方法的单一大量绊脚石,因为现场的标准 - 鉴于与纵向研究相关的时间和货币开支 - 用于对应用复杂方法的应用而言而言的样本尺寸分析。随着已经发展和正在开发的优雅分析方法,如果坚定的承诺对收集足够的测量,可以很好地理解生长,稳定性和跨越寿命的增长,稳定性和下降的领域。足够大小的样本。
概括
发育心理学中使用的研究方法正在经历巨大的变化,受到统计方法论家的入侵。继续进展研究,措施建设及其适当得分,以及用于分析数据承诺令人兴奋的方法,以便在实质性了解寿命中对个人的增长和发展。
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