西方心理學(xué)研究中元分析的應(yīng)用

西方心理學(xué)研究中元分析的應(yīng)用

近年來，西方心理學(xué)和教育工作者在深入研究傳統(tǒng)興趣（如性別差異研究）時(shí)，采用原度法對(duì)大量報(bào)告結(jié)果進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)和分類，并從主題歷史上獲得了客觀、真實(shí)的結(jié)論。下面,對(duì)元分析技術(shù)作一介紹。元分析(meta—analysis)這一術(shù)語是區(qū)別于初始分析(Primaryanalysis)和進(jìn)一步分析(Secondaryanalysis)而設(shè)置的。初始分析是指起始的研究,包括研究者對(duì)某一題目所做數(shù)據(jù)的收集、數(shù)據(jù)的加工和結(jié)果發(fā)表;而進(jìn)一步分析是指在某一課題范圍內(nèi)不同領(lǐng)域的研究者對(duì)同樣的數(shù)據(jù)采取不同觀點(diǎn)和不同技法進(jìn)行的整理分析。元分析則是在無需獲得原始數(shù)據(jù)條件下對(duì)眾多研究采用的總結(jié)性統(tǒng)計(jì)分析方法。元分析方法的定義很多。Glass(1981)認(rèn)為,元分析是對(duì)多個(gè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果給予量值總結(jié)的數(shù)據(jù)分析;Hunter(1982)解釋說,元分析是對(duì)多項(xiàng)研究作描述性統(tǒng)計(jì)的數(shù)量累積和分析；而Hedges(1982)提出,元分析總體上講是運(yùn)用效應(yīng)量值方法,對(duì)不同的研究結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)整合。盡管這些定義是從不同角度作出的,但讀者由此對(duì)元分析研究方法的目的和意義還是不難理解的。近年來,一些研究者對(duì)元分析的命名提出質(zhì)疑,他們又編撰了新異詞匯表達(dá)這一方法,如定量綜述(quantitativereview)、研究綜合(studysynthesis)、研究整合(researchintegration)等。這些表述或許更為貼切,但元分析這一原始命名仍然保持至今,為人們常用。在心理與教育科學(xué)研究中,已有不少學(xué)者嘗試采用元分析技術(shù)對(duì)某一課題原有的眾多研究結(jié)果作出定量的總結(jié)。比如票數(shù)計(jì)算(votecounting)法。就是對(duì)所收集的文獻(xiàn)中正的和負(fù)的結(jié)果分別進(jìn)行計(jì)數(shù),作出定量的總結(jié)統(tǒng)計(jì)。其具體步驟是,研究者畫出表格,分別列出“顯著性正值”、“顯著性負(fù)值”、“不顯著”等類目;若研究結(jié)果支持某一假設(shè),就在該類目中做個(gè)標(biāo)記;若結(jié)果與假設(shè)相反,就在相應(yīng)類目上做個(gè)標(biāo)記。而后通過各類目間研究數(shù)目的比較作出整體結(jié)論。但是這一方法受到許多批評(píng),其中之一就是它混淆了統(tǒng)計(jì)測量中的第一類錯(cuò)誤(α)和第二類錯(cuò)誤(β)。我們假設(shè)某一研究者對(duì)性別差異中侵犯性這一課題收集了60項(xiàng)研究報(bào)告進(jìn)行考察;我們?cè)偌僭O(shè)每項(xiàng)研究都是基于40名被試(20男、20女);再假設(shè)事實(shí)上男性的侵犯性確實(shí)高于女性。如果這60項(xiàng)研究報(bào)告都采用雙尾T考驗(yàn)且α水平值定在0.05。那么,在所考察的60項(xiàng)研究中有多少研究要給出顯著的性別差異才能真實(shí)反應(yīng)實(shí)際的結(jié)果?有的讀者或許會(huì)給出非正確的回答,認(rèn)為要有95%,即57項(xiàng)研究結(jié)果應(yīng)給出男性的侵犯性明顯高于女性。若事實(shí)上男女間侵犯性之差異并不大(僅0.5標(biāo)準(zhǔn)差),兩組間T考驗(yàn)的力度值就很低,票數(shù)計(jì)算法是難以表達(dá)這一差異的。還有一種方法便是概率組合技術(shù)(probability—combiningtechniques)。它是將某一研究課題以前發(fā)表的許多報(bào)告得到的概率水平值(P值)進(jìn)行整理,組成一個(gè)總體概率值。具體方法是,把每個(gè)獨(dú)立的概率P值轉(zhuǎn)換為z分?jǐn)?shù),并將所有z分?jǐn)?shù)相加起來,得到的和再除以所有研究數(shù)目的平方根。由于常態(tài)差值之和的自身也是常態(tài)差值,可以反映轉(zhuǎn)化成整體的概率P值。也就是說z值總和的概率水平給出了整體的顯著性水平,其操作格式為:然后基于所有這些研究在.05水平上確定是否達(dá)到了顯著性差異。這一方法由于考察了大量研究、根據(jù)大量被試得到的結(jié)果,往往被看作是對(duì)以往研究報(bào)告頗有效力的整體總結(jié)方法。不久,Rosenthal(1979)對(duì)這一方法提出質(zhì)疑,他提出了所謂“文件柜問題(filedrawerproblem)”,這是指科技期刊編輯工作者一般更傾向于發(fā)表那些達(dá)到顯著差異的報(bào)告,而那些測量結(jié)果未達(dá)到顯著性差異的報(bào)告則往往留在“文件柜”中。這樣,概率組合技術(shù)會(huì)導(dǎo)致過高估計(jì)研究課題的效度,它給出的統(tǒng)計(jì)報(bào)告總是達(dá)到顯著性差異。所以,這種統(tǒng)計(jì)方法的意義就顯得不大。目前普遍采用的元分析方法大多轉(zhuǎn)換成測量的效應(yīng)量值(effectsize),統(tǒng)計(jì)指標(biāo)為d。它最早由Cohen(1969)設(shè)計(jì)出來,又由Glass(1981)等人作了完善修正。對(duì)于雙組實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)總有一實(shí)驗(yàn)組平均數(shù)(me)和一控制組平均數(shù)(mc),d值就是將兩組測量得到平均數(shù)的差再除以兩組共同的標(biāo)準(zhǔn)差(SD)。舉例來說,一個(gè)組的平均數(shù)為25,另一組的平均數(shù)為20,兩個(gè)組的標(biāo)準(zhǔn)差均為5,那么效應(yīng)量值就是換句話說第一組的分?jǐn)?shù)比第二組高一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差。即:近來,有人將上面兩組共同標(biāo)準(zhǔn)差SD改用兩組加權(quán)方差的平方根S值,公式為:無論怎樣,由元分析方法得到的效應(yīng)量數(shù)d值是以標(biāo)準(zhǔn)差為單位的差異量數(shù),它與原來各項(xiàng)測量采用的單位無關(guān)。研究者就是計(jì)算出某一課題范圍內(nèi)各研究的d值,從而根據(jù)眾多研究得出控制組與實(shí)驗(yàn)組的總體效應(yīng)量值。這里我們可以看出,元分析方法對(duì)研究進(jìn)行總結(jié)和評(píng)價(jià)有這樣幾個(gè)特點(diǎn):(1)它是一種定量方法,它運(yùn)用各種手段從一群獨(dú)立研究中組織和提取信息,并對(duì)這些研究所反映的效果和所揭示的關(guān)系作出總的估計(jì)。(2)由于這一方法的總結(jié)可以包含某一研究課題下所有可接受的文獻(xiàn),所以它是一種全面而客觀的評(píng)價(jià)。(3)由于元分析給出的是一般性結(jié)論,總結(jié)者必須搜集各種情形下同類研究并考察這些條件因素是否真正影響研究的主要結(jié)果。(4)它是系統(tǒng)的和可重復(fù)的;所以元分析方法得出的結(jié)論可由不同的總結(jié)者互相驗(yàn)證,因而避免了傳統(tǒng)文獻(xiàn)綜述的主觀性。元分析的結(jié)果要比我們通常運(yùn)用的P值考驗(yàn)包含更多的信息。由于兩組的平均數(shù)m、標(biāo)準(zhǔn)差SD和研究個(gè)數(shù)K都已提供,就可容易地得出各個(gè)研究的效應(yīng)量值,由元分析方法得到的平均d值就是指基于大量研究得到的兩個(gè)變量間的相關(guān)強(qiáng)度。然而,在進(jìn)行元分析研究時(shí)目前發(fā)現(xiàn)這樣的問題:一項(xiàng)研究轉(zhuǎn)化的d值與另一項(xiàng)研究的d值可能會(huì)有較大差異。為此,Hedges(1982)又發(fā)展了這一技術(shù),其理論邏輯與傳統(tǒng)的方差分析相似,讓研究者探查所采納研究間造成d值變異之源?？疾靌值的變異是否純粹歸因于樣本的隨機(jī)變異。如果回答“是”,研究者可得出結(jié)論:這一組研究具有同質(zhì)的效應(yīng)量值,所得到的整體效應(yīng)量數(shù)d就是可信的。如果回答“否”,也就是說d值間的差異明顯大于預(yù)期的機(jī)遇水平,研究者就要著手于系統(tǒng)變異分析,即尋找可以解釋效應(yīng)量值差異的“中介變量(moderatorvariable)”。中介變量的設(shè)置可按照理論推理也可基于原有的經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)。因此,現(xiàn)在的元分析研究除了對(duì)效應(yīng)量值作出統(tǒng)計(jì),還要對(duì)所有研究報(bào)告內(nèi)其它眾多變量作出編碼。這些潛在的中介變量可能是離散的(不同范疇的),也可能是連續(xù)的。如果中介變量是離散的,就得在該變量內(nèi)對(duì)各項(xiàng)研究作出分類,使不同類別間的d值差異達(dá)到顯著水平,保證各類別內(nèi)效應(yīng)量值表現(xiàn)出內(nèi)在同質(zhì)的d值。Linn和Peterson(1986)對(duì)空間認(rèn)知能力的性別差異元分析研究便是一例,在他們的性差研究中按照認(rèn)識(shí)心理學(xué)的理論構(gòu)思對(duì)空間能力進(jìn)行了三個(gè)范疇分類,使得各范疇內(nèi)都是同質(zhì)d值而范疇間都達(dá)到了顯著差異。還應(yīng)指出,元分析研究技術(shù)不僅僅能對(duì)實(shí)驗(yàn)研究進(jìn)行總結(jié),也能對(duì)相關(guān)研究進(jìn)行總結(jié)。相關(guān)研究的結(jié)果一般是用Pearson相關(guān)系數(shù)r來表征的。若對(duì)眾多相關(guān)研究作元分析總結(jié)時(shí),通常運(yùn)用這樣的步驟:(1)計(jì)算出整體相關(guān)系數(shù)r值;(2)計(jì)算出各相關(guān)系數(shù)的變異程度,即方差值Sr2;(3)算出各個(gè)研究由于用小樣本估計(jì)總體相關(guān)值的抽樣誤差Se2i,,再求出所有研究的平均抽樣誤差Se2;(4)比較相關(guān)系數(shù)的方差Sr2與抽樣誤差Se2,就可知道相關(guān)系數(shù)的變異中有多少是由于抽樣誤差造成的。計(jì)算公式分別為:其中:ri是第i個(gè)研究的相關(guān)系數(shù);Ni是第i個(gè)研究中的受試人數(shù);假定我們對(duì)智力與知識(shí)的相關(guān)感興趣,搜集到8項(xiàng)以前發(fā)表過的智力與知識(shí)內(nèi)在關(guān)系的研究報(bào)告;其中6項(xiàng)報(bào)告給出的是Pearson相關(guān)系數(shù),一項(xiàng)是用T考驗(yàn)結(jié)果,另一項(xiàng)是x2考驗(yàn)得分。后面的T考驗(yàn)和x2考驗(yàn)可轉(zhuǎn)換為再分析的效應(yīng)量值r,公式為:由此得到8個(gè)項(xiàng)目各自智力與知識(shí)相關(guān)r值,便先轉(zhuǎn)換為Z值平均數(shù),而后就可得出效應(yīng)量值r。簡言之,各個(gè)單項(xiàng)測量分?jǐn)?shù)要先轉(zhuǎn)為Z分?jǐn)?shù),再將各項(xiàng)研究Z值轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)體Z分?jǐn)?shù);若N為所有項(xiàng)目的受試范圍,Rosenthal(1984)給出的整體相關(guān)公式應(yīng)是:以上對(duì)元分析技術(shù)效應(yīng)量數(shù)d值和整體r值的推算作了介紹,以使讀者對(duì)元分析統(tǒng)計(jì)方法有個(gè)總括了解。最近,元分析的計(jì)算機(jī)程序進(jìn)入我國,這是德國學(xué)者Shwarzer(1988)編寫的統(tǒng)計(jì)軟件,該程序是對(duì)Gorman(1983)等人元分析軟件的進(jìn)一步修善。它的內(nèi)容比較簡單,給出10個(gè)亞程序供使用者選擇,分別是:(1)數(shù)據(jù)文件管理操縱(DataFileManagement)。此程序是讓使用者錄入原有統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。它包含三個(gè)文件結(jié)構(gòu),分別為概率值P分?jǐn)?shù)、效應(yīng)量d值和r值而設(shè)計(jì)的。還可以顯示、打印、累加、編輯和選擇數(shù)據(jù)記錄。(2)效應(yīng)量數(shù)d值的組合(CombinationofEffectSizesd)。這一子程序?qū)?shí)驗(yàn)研究得到的d分?jǐn)?shù)作再分析。d值乃是實(shí)驗(yàn)組和控制組間以標(biāo)準(zhǔn)差為單位的平均數(shù)之差。(3)效應(yīng)量數(shù)d值的聚類分析(ClusterAnalysisofEffectSizesd.)。由于在各項(xiàng)研究數(shù)據(jù)中效應(yīng)量值的分布可能是不同質(zhì)的(heterogeneous)。就要將零散的數(shù)據(jù)作聚類分析,可以把少數(shù)量的研究項(xiàng)目歸為同質(zhì)的(homogeneous)子集。這一手段可以發(fā)現(xiàn)潛在的中介變量。(4)效應(yīng)量r值的組合(CombinationofEffectSizesr)。這一程序?qū)ο嚓P(guān)系數(shù)r作元分析。相關(guān)系數(shù)r值可直接取自研究結(jié)果,也可間接地通過下面的亞程序(7)進(jìn)行轉(zhuǎn)換加工。(5)效應(yīng)量r值的聚類分析(ClusterAnalysisofEffectSizesr.)。這與上面亞程序(3)對(duì)效應(yīng)量數(shù)d值的聚類分析類同。(6)概率值P分?jǐn)?shù)的組合(CombinationofProbabilitiesP)。該程序是將某一研究給出的P值轉(zhuǎn)變?yōu)檎龖B(tài)Z分?jǐn)?shù)以后,運(yùn)用Stouffer公式整合為單尾的精確P值。這一方法只有在效應(yīng)量值無法直接得到的情形下才使用。(7)系數(shù)轉(zhuǎn)換(TransformationofCoefficients)。搜集到的文獻(xiàn)中并非所有的研究報(bào)告都提供了恰當(dāng)?shù)男?yīng)量值?？赡軆H提供了t分?jǐn)?shù)、F分?jǐn)?shù)、Chi平方值或其它某一種統(tǒng)計(jì)量數(shù)。這種情形下可用本程序?qū)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為需要的效應(yīng)量值。(8)加權(quán)平均數(shù)(WeightedMeans.)。有些研究報(bào)告的作者不是基于一個(gè),而是基于幾個(gè)獨(dú)立的被試群體,敵給出了幾個(gè)效應(yīng)量值。在這種情況下,再分析手段就要考慮,所有的效應(yīng)量值是否應(yīng)該分開考察或者從事聯(lián)合考察。這個(gè)程序是為后面統(tǒng)計(jì)目的編寫的。(9)相關(guān)值的顯著性(SingnificanceofCorrelations)。本程序可用來確定相關(guān)系數(shù)r是否在統(tǒng)計(jì)上達(dá)到了顯著水平;還可辨別一個(gè)相關(guān)系數(shù)是否與另一個(gè)相關(guān)系數(shù)有顯著性差異。(10)相關(guān)值的莖葉顯示(Stem—and—LeafDisplayforCorrelations)。這是對(duì)作為效應(yīng)量值的相關(guān)系數(shù)r一個(gè)方便的顯示技術(shù),它能比傳統(tǒng)的直方圖提供更多有用信息?？梢钥闯?若掌握了元分析統(tǒng)計(jì)軟件,是不難對(duì)一個(gè)課題過去的研究結(jié)果從各角度作出效應(yīng)量值探討總結(jié)的。然而,與任何統(tǒng)計(jì)測量技術(shù)一樣,元分析方法也有它的缺陷。Glass(1981)等人也曾指出,(1)元分析的綜合研究方法依然有前面提到過的“文件柜問題”,即過于依賴已發(fā)表的研究。未發(fā)表的研究報(bào)告或許仍被藏在“文件柜”中;故難以準(zhǔn)確表達(dá)所調(diào)查的“實(shí)情”;(2)這種方法對(duì)低水平的研究給預(yù)了過多重視。從上面的介紹可以看出,元分析把壞的研究與好的研究都做了同樣加權(quán)分配;(3)可以作一比喻元分析混淆了“蘋果”與“桔子”。為了在某研究課題得到豐富、有代表性的結(jié)論,在文獻(xiàn)的選擇上就要有適當(dāng)范圍。如果收集的報(bào)告過于廣泛,等于混淆了“蘋果”與“桔子”,那么結(jié)果應(yīng)是關(guān)于“水果”而言。這依舊出現(xiàn)了研究程度問題;(4)由于研究者可能對(duì)同一數(shù)據(jù)從不同角度給出多個(gè)研究報(bào)告,人們批評(píng)元分析方法會(huì)將許多并非獨(dú)立的結(jié)果結(jié)合到一起。若從同一測量中推出了多重結(jié)果,該測量數(shù)據(jù)必定比其它測量數(shù)據(jù)給出更多加權(quán)。為此,美國學(xué)者Bullock(1988)提出十四條標(biāo)準(zhǔn),用來評(píng)價(jià)元分析研究。他認(rèn)為,任何一項(xiàng)元分析研究都應(yīng)該:(1)采用一個(gè)理論模型作為研究基礎(chǔ),在這一模型范圍內(nèi)檢驗(yàn)其假說;(3)在所確定的內(nèi)容范圍內(nèi)把所有可以發(fā)表的研究都包括進(jìn)來(不僅僅是已發(fā)表的或顯然能被采納的研究);(4)避免只是按照數(shù)字精度、研究年限或出版地點(diǎn)對(duì)研究進(jìn)行取舍;(5)列出有效的、最終用于元分析的研究目錄;(6)依照理論范疇對(duì)各項(xiàng)研究進(jìn)行歸類選擇和編碼,不能只圖方便;(7)給出詳盡的編碼文件和解決編碼過程中出現(xiàn)問題的方法,包括如何處理缺失數(shù)據(jù);(8)采取多重比率用于編碼方案,且提出比率間可靠性的嚴(yán)格估計(jì);(9)報(bào)告所有分析的變量,避免出現(xiàn)變量子集的機(jī)遇聯(lián)系;(10)制出有效的、用于分析的數(shù)據(jù)集;(11)考察推斷從發(fā)現(xiàn)中得到各種解釋;(12)在研究所