匹配分析方法与数据类型（Matching analysis to data type）
IB心理学（IB Psychology）· 研究方法论（Research methodology）· 14 分钟阅读
1. 核心概念（Core concept）
数据的呈现与分析方式取决于研究的设计以及研究产出数据的属性。定量研究设计（quantitative designs）比如实验、相关研究生成数值型数据，可以通过描述性统计（descriptive statistics）、图表进行汇总，HL阶段还会用到推论统计检验（inferential tests）；定性研究设计（qualitative designs）比如个案研究、访谈、观察生成文本与意义类数据，需要通过主题分析（thematic analysis）等方法处理，不能直接计算平均值。数据还分为不同的测量水平（levels of measurement）：名义分类（nominal categories）、顺序等级（ordinal ranks）、等距分数（interval scores），不同的测量水平会限制可使用的汇总方法和检验类型。该部分核心技能是选择适配研究设计和数据的分析方法，而不是强行给意义类数据套入数值计算逻辑。
2. 核心研究（Key studies）
IB心理学的作答必须引用已命名的研究作为支撑，请掌握以下内容作为答题证据：
Bandura, Ross & Ross (1961)
观看过攻击性成人榜样的儿童会模仿该榜样的攻击行为，还会对波波玩偶做出未被示范过的新攻击行为。—— 该设置了控制组的实验生成定量数据——即攻击行为的计数，适配描述性汇总与不同组之间的统计比较。
Scoville & Milner (1957)
针对HM的个案研究发现，海马体切除后患者出现严重的顺行性遗忘（anterograde amnesia），但程序性记忆（procedural memory）未受损伤。—— 该个案研究产出关于独特个体的丰富定性数据，需要深度描述，不能被简化为单一平均值。
3. 评估（AO3）
优势——适配性提升效度（validity） —— 将分析方法与研究设计、数据类型相匹配，意味着得出的结论可以真实反映实际测量的内容，不会对原始数据造成扭曲。
局限——需要人为判断 —— 研究设计和测量水平的边界并不总是清晰的（例如合并后的李克特量表（Likert items）通常被近似当作等距数据处理），因此“正确”的分析方法往往是可论证的合理判断，而非绝对的硬性规则。
4. 考纲范围（Scope）
5. 常见陷阱
错误做法:
任何数据都可以计算平均值或者代入统计检验。
原因:
这是IB心理学考试中经常被扣分的错误概念。
正确做法:
统计方法适配定量的等距类数据；定性数据（访谈转录文本、田野笔记）需要针对主题和意义进行分析。对这类数据计算平均值，或者把单个顺序等级评分当作精确分数处理，都会错误表征数据的真实属性。
深入阅读
- 主题分析（Thematic analysis）主题分析是此处指定的定性研究路径（RM_4）。
- 描述性统计（Descriptive statistics）描述性统计是此处指定的定量研究路径（RM_5）。