ĐHKHXH&NV | Phạm T.T. Tiên
1
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU TRONG TÂM LÝ HỌC Phạm Thị Thủy Tiên T11-T12/2017 cindkie.thuytien@gmail.com
Buổi 3: Chọn thiết kế nghiên cứu (Research Design) – Phần 1
Mục tiêu buổi học 1) Nhận biết một số tiêu chí đánh giá tính khả thi của dự án nghiên cứu 2) Hiểu một số khái niệm quan trọng trong thiết kế nghiên cứu 3) Hiểu các yếu tố cơ bản của thiết kế thí nghiệm thực sự (true experimental design) 4) Nhận biết một số thiết kế thí nghiệm trong nghiên cứu tâm lý học 5) Thực hành và suy nghĩ về chọn thiết kế nghiên cứu
Đánh giá tính khả thi trên thực tế của nghiên cứu (practical feasibility) • Về người tham gia • Có thể kiếm được không? (participant availability) • Có thể bị tiêu hao không? (participant attrition) • Có làm đúng theo yêu cầu không? (participant non-compliance) • Người giữ cửa (gatekeeper): vd. Hiệu trưởng một trường học • Để giảm thiểu vấn đề người tham gia bỏ giữa chừng hoặc
không làm đúng quy trình: • Lấy mẫu đủ lớn để trừ hao • Khi tuyển người tham gia, nên trình bày rằng việc tham gia nghiên
cứu sẽ thú vị với họ và nêu lý do. • Luôn đảm bảo rằng kết quả của họ sẽ được bảo mật và ẩn danh • Có thể tỏ ý cho người tham gia biết rằng kết quả nghiên cứu sẽ được gửi cho họ
Đánh giá tính khả thi trên thực tế của nghiên cứu (practical feasibility) • Về trang thiết bị vật chất (cần máy móc gì, có sẵn không, có
phải học cách sử dụng không,…) • Về các món hàng tiêu dùng cần thiết (photocopy, gửi chuyển phát nhanh,…) • Các chi phí khác có thể phát sinh (thuê trợ lý nghiên cứu,…) • Nghiên cứu sơ bộ (pilot study): Tiến hành trước khi nghiên cứu chính thức, để kiểm tra phương pháp, vật chất thiết bị, vv… trên một nhóm nhỏ có các đặc điểm tương tự với nhóm mẫu sẽ tham gia trong nghiên cứu chính thức. • Xác định phương pháp phân tích thống kê cần thiết và kiểm tra lại cỡ mẫu • Lập thời gian biểu với thời gian cụ thể cho từng công đoạn của nghiên cứu
Đánh giá tính khả thi về mặt đạo đức của nghiên cứu (ethical feasibility) • Bảo vệ và đảm bảo phúc lợi cho người tham gia
(protection and welfare) • Nguyên tắc bản thỏa thuận có hiểu biết hay là đồng ý sau khi giải thích (informed consent) • Có sử dụng kịch bản giả (cover story hay deception) không? • Tham khảo ý kiến của hội đồng đạo đức, đồng nghiệp hoặc những
người có cùng đặc điểm văn hóa xã hội của người tham gia, nếu khả năng cao là người tham gia sẽ thấy khó chịu sau khi được thông báo mục đích thật của nghiên cứu thì không được dùng kịch bản giả. • Luôn cân nhắc các cách làm khác thật kỹ trước khi quyết định chọn dùng kịch bản giả
Đánh giá tính khả thi về mặt đạo đức của nghiên cứu (ethical feasibility) • Giải thích mục đích nghiên cứu cho người tham gia
(debriefing)
• Sau khi thu thập dữ liệu xong; có thể trao đổi thêm với NTG để rút
kinh nghiệm về những hiệu ứng phát sinh trong quy trình hoặc để vô hiệu hóa các hiệu ứng còn lưu lại ở NTG trước khi họ ra về
• Sự xâm phạm quyền riêng tư trong nghiên cứu quan sát
(observational study) • Tính bảo mật và ẩn danh của dữ kiện • Quyền rút khỏi nghiên cứu của NTG
• Phải thông báo cho NTG rằng họ có quyền rút khỏi NC bất kỳ lúc
nào (nếu trẻ em bất hợp tác cũng là một bằng chứng cho thấy trẻ không muốn tiếp tục) • NTG rút khỏi NC có quyền yêu cầu thông tin của họ phải bị hủy bỏ, và nghiên cứu không có quyền xuất bản các dữ liệu liên quan
Một số lưu ý khác • Xem xét trước những sản phẩm đầu ra (outcomes) mà
nghiên cứu có thể tạo ra
• Ấn phẩm ngay khi hoàn thành nghiên cứu • Sản phẩm có tính dài hạn hơn: nghiên cứu theo sau, mở rộng,
khắc phục những hạn chế của nghiên cứu hiện tại,… • Công bố trên tạp chí khoa học được xem là mục tiêu cuối cùng và quan trọng của nghiên cứu
• Nộp hồ sơ mời tài trợ nghiên cứu • Xem xét và đối chiếu tiêu chí của tổ chức tài trợ có phù hợp với nghiên cứu của mình không • Sử dụng mẫu/ form của cơ quan tài trợ (nếu có) để trình bày đề cương nghiên cứu • Một số yếu tố: tính thú vị, cấp bách, quan trọng, độc đáo của đề tài…
Quan hệ nhân quả (Causality) • 4 điều kiện để kết luận hai biến X và Y có mối quan hệ nhân
quả: 1. 2. 3. 4.
Có X thì có Y: Nhân và quả có mối liên hệ với nhau X có trước rồi mới có Y: Nhân trước, quả sau X và Y cùng biến thiên: Nhân và quả có mối quan hệ tương quan (cùng tăng hoặc cùng giảm) Chỉ có X mới gây ra Y: Loại trừ tất cả các nguyên nhân khác gây ra Y (hay Y chỉ xảy ra khi X xảy ra)
- Giả thuyết về quan hệ nhân quả là giả thuyết quan trọng nhất. - Nhưng quan hệ nhân quả chỉ có thể được kiểm chứng bằng thiết kế
thí nghiệm thực sự (true experimental design) hay còn gọi là nghiên cứu đối chứng ngẫu nhiên (Randomized Controlled Trials – RCTs). - Khả năng có nguyên nhân khác (alternative explanations) gây ra mối đe dọa với nội hiệu lực của nghiên cứu (threats to internal validity)
Sự biến thiên (variation) • Biến thiên có thể xảy ra trong một nghiên cứu thực
nghiệm bởi một trong 3 nguyên nhân sau đây:
Phương sai hệ thống do điều kiện thí nghiệm (systematic variance due to experimental effect)
Phương sai hệ thống do yếu tố nhiễu (systematic variance due to confounding)
Phương sai không hệ thống do sai số ngẫu nhiên (unsystematic variance due to random errors)
• Mục tiêu của nhà nghiên cứu trong một thiết kế thực
nghiệm tốt là kiểm soát (control) phương sai hệ thống và giảm phương sai không hệ thống xuống mức thấp nhất có thể.
Một ví dụ • Giả thuyết nghiên cứu: Trẻ em tiếp xúc với trò chơi vi tính
bạo lực sẽ có nhiều hành vi gây hấn hơn so với trẻ em không có tiếp xúc này. • Đi tìm mối quan hệ nhân quả giữa: • Nguyên nhân: Chơi trò vi tính bạo lực • Kết quả: Hành vi gây hấn
• Giả sử rằng ta luôn quan sát thấy trẻ có hành vi gây hấn
nhiều hơn sau khi chơi trò vi tính bạo lực. • Câu hỏi: Bạn hãy kể ra các nguyên nhân khác (cause/ alternative explanation) có thể lý giải cho hành vi gây hấn trong nhóm trẻ có tiếp xúc với trò chơi vi tính. Gợi ý: nghĩ về biến thiên có hệ thống và không có hệ thống.
Các loại biến số Biến số nằm trong mục tiêu nghiên cứu
Biến số không nằm trong mục tiêu nghiên cứu
• Biến số độc lập (independent variable): Là biến số dùng để mô tả hay đo lường các yếu tố được cho là gây nên (gây ảnh hưởng đến) vấn đề nghiên cứu Tên gọi khác: Nguyên nhân (cause); Yếu tố dự báo (predictor); Biến giải thích (explanatory variable) • Biến phụ thuộc (dependent variable): Là biến số dùng để mô tả hay đo lường yếu tố kết quả, hay là vấn đề mà nhà nghiên cứu quan tâm Tên gọi khác: Ảnh hưởng (effect); Kết quả (outcome); Phản ứng (response)
• Biến số gây nhiễu (confounding variable) Là biến số cung cấp một giải thích khác của mối liên hệ giữa biến số độc lập và biến số phụ thuộc • Biến số nền (background variables) Những biến số nền tảng, chẳng hạn như yếu tố nhân khẩu học như tuổi, giới, trình độ giáo dục, tình trạng kinh tế-xã hội, tình trạng hôn nhân, tôn giáo, v.v. -Có ích trong việc khái quát hóa kết quả cho quần thể nghiên cứu (generalization to the population)
Thực hành phân loại biến số • Trong các giả thuyết nghiên cứu sau, bạn hãy xác định: • Biến độc lập (independent variables – IVs) • Biến phụ thuộc (dependent variables – DVs) • Gợi ý: Để tìm IV, đặt câu hỏi ‘Nhà nghiên cứu tác động/
gây ra thay đổi lên yếu tố gì?’/ ‘Yếu tố nào được giả định là guyên nhân?’. Để tìm DV, đặt câu hỏi ‘Nhà nghiên cứu đo lường yếu tố nào ở người tham gia?’/ ‘Yếu tố nào được giả định là kết quả của sự thay đổi ở biến IV kể trên?’
Thực hành phân loại biến số • 1) Người tham gia được cho gặp một em bé cùng với
thông tin về giới tính của bé (trai hoặc gái). Sau đó họ được yêu cầu mô tả lại đặc điểm của đứa bé và nhà nghiên cứu ghi chép lại mô tả đó và đánh giá câu trả lời mang đặc điểm nam tính hay nữ tính. • 2) Người tham gia được sắp vào 2 nhóm ở 2 phòng với nhiệt độ 21 độ hoặc 32 độ. Sau đó họ điền vào bản khảo sát đã được chuẩn hóa để đo xu hướng hung hãn. • 3) Thời gian phản hồi của người tham gia trong bài kiểm tra trí nhớ làm việc được ghi lại sau khi uống thức uống không caffein và có caffein.
Độ hiệu lực và độ tin cậy • Độ hiệu lực (validity) xác định xem thực sự nghiên cứu có
đo lường và giải thích được những khái niệm và bản chất của mối quan hệ trên quần thể mà nó dự định đo lường và giải thích hay không. • Độ tin cậy (reliability): Mức độ mà kết quả và quy trình của nghiên cứu được lặp lại và luôn cho kết quả giống nhau một cách ổn định (stable and consistent), thường là bởi các nhà nghiên cứu khác sau khi nghiên cứu ban đầu được công bố Nhưng: Cronbach’s alpha – độ tin cậy của thang đo! (scale reliability or internal consistency)
Độ hiệu lực • Phân loại: • Nội hiệu lực (internal validity): xác định việc tác động lên
biến độc lập có thực sự gây ra sự thay đổi ở biến phụ thuộc • Hiệu lực cấu trúc (Construct validity): xác định độ chuẩn xác của phương pháp thao tác hóa khái niệm (hay là cách đo lường một thuộc tính). Hiệu lực cấu trúc là yêu cầu quan trọng để có nội hiệu lực cao. • Ngoại hiệu lực (external validity): xác định khả năng khái quát hóa kết quả nghiên cứu rút ra được từ một nhóm người tham gia cụ thể, hoàn cảnh và thời gian cụ thể sang cho toàn bộ quần thể mà nhà nghiên cứu quan tâm, hoặc quần thể khác, thời gian và bối cảnh khác. • Thường được kiểm chứng bởi các meta-analysis
Thực hành: Đánh giá độ hiệu lực của nghiên cứu của Milgram về sự phục tùng (obedience) (1963)
Các mối đe dọa đối với nội hiệu lực (Threats to internal validity) • Các yếu tố liên quan đến người tham gia: • Sự trưởng thành (maturation): sự thay đổi tự nhiên • Sự chọn lựa hay là thiên lệch trong chọn mẫu
(selection/ sampling bias): giữa hai nhóm có khác biệt hệ thống (systematic difference) • Chọn lựa và trưởng thành (selection by maturation): hai nhóm có khác biệt hệ thống trong mức độ thay đổi tự nhiên Giải pháp: Dùng phương pháp ngẫu nhiên hóa (randomization) và dùng nhóm so sánh (hay còn gọi là nhóm chứng)
Một ví dụ • Giả thuyết: phương pháp dạy học chủ động làm tăng học
lực của học sinh tiểu học hơn so với phương pháp truyền thống. ta chọn 2 nhóm học sinh từ 2 trường tiểu học khác nhau, mỗi nhóm học phương pháp chủ động hoặc truyền thống. • Cách làm: • Chọn ra 2 nhóm HS ở 2 trường tiểu học • Kiểm tra chất lượng đầu kì (PRE-TEST) • Áp dụng PP truyền thống hoặc chủ động cho mỗi nhóm trong 6 tháng (MANIPULATION) • Kiểm tra chất lượng giữa kì (POST-TEST) • Kết quả: Nhóm học bằng PP chủ động đạt điểm trung bình cao hơn nhóm còn lại • Câu hỏi: Đánh giá các mối đe dọa đối với nội hiệu lực có liên quan đến người tham gia của nghiên cứu trên.
Các mối đe dọa đối với nội hiệu lực (Threats to internal validity) • Các yếu tố liên quan đến công cụ (Instruments) • Độ hiệu lực khái niệm (construct validity) thấp, nghĩa là khi một
công cụ đo lường của một thuộc tính hoặc khái niệm lại thực chất đi đo lường một thuộc tính hoặc khái niệm khác • Ví dụ: Một bảng hỏi đo trầm cảm nhưng lại thực chất là đo năng lực giao tiếp xã hội • Sai lệch trong kiểm tra (testing): Hiệu ứng nhạy cảm hóa (sensitization), nghĩa là người tham gia chịu ảnh hưởng của bài kiểm tra hoặc thí nghiệm trước, và ảnh hưởng này làm thay đổi biểu hiện của họ trong bài kiểm tra sau • Sai lệch trong sử dụng các công cụ (Instrumentation): Sự khác nhau trong công cụ sử dụng trước khi test và sau khi test (hoặc trước và sau khi thí nghiệm) Giải pháp: Dùng một cặp nhóm chứng/ nhóm thí nghiệm không có test đầu vào/test trước (pre-test)
Các mối đe dọa đối với nội hiệu lực (Threats to internal validity) • Các yếu tố liên quan đến tính giả tạo: Phản ứng của
người tham gia và của nhà nghiên cứu • Hiệu ứng mong đợi kết quả thí nghiệm (experimental expectancy
effect): Nhà nghiên cứu tác động một cách vô thức lên hiệu quả của thí nghiệm -> Giải pháp: Thiết kế giấu kín với nhà nghiên cứu (experimenter blind design) • Hiệu ứng đặc điểm được trông đợi (demand characteristics): Người tham gia chủ động thay đổi hành vi của mình theo hướng mà họ nghĩ là phù hợp với mục tiêu của nghiên cứu -> Giải pháp: Dùng kịch bản giả (cover story, deception) và sau đó thông tin chính xác sau khi xong thí nghiệm (debriefing) Giải pháp chung: Thiết kế mù đôi (double-blind design)
Các mối đe dọa đối với nội hiệu lực (Threats to internal validity) • Các yếu tố liên quan đến bố trí nghiên cứu (research set-
up) • Việc diễn ra trước không rõ ràng (ambiguous temporal
precedence): Yêu cầu nhân trước rồi quả theo sau không đảm bảo chắc chắn đúng. • Hiệu ứng lịch sử (history effect): Sự kiện không dự báo trước xảy ra trong thời gian nghiên cứu và là nguyên nhân gây ra kết quả thí nghiệm mà nhà nghiên cứu quan tâm (alternative explanation) • Người tham gia rút khỏi nghiên cứu (mortality): sự rút khỏi nghiên cứu không đồng đều giữa các nhóm cũng có thể tạo ra một nguyên nhân thay thế đã gây ra kết quả thí nghiệm
Nghiên cứu can thiệp (true experimental design) • Hay còn gọi là nghiên cứu đối chứng ngẫu nhiên
(randomized controlled trials – RCTs) • Tối đa hóa nội hiệu lực, vì vậy là loại thiết kế tốt nhất để đi tìm mối quan hệ nhân quả • 3 yếu tố cốt lõi: • Can thiệp (manipulation): đảm bảo rằng biến nguyên nhân sẽ xảy
ra ngay trước khi kết quả xảy ra • So sánh (comparision): đảm bảo rằng kết quả không xảy ra tự nhiên, ví dụ như ta so sánh tình huống xảy ra khi có và khi không có yếu tố nguyên nhân • Ngẫu nhiên (randomization): đảm bảo không có sự khác biệt một cách hệ thống bằng các biện pháp ngẫu nhiên hóa
• Cách duy nhất để kiểm tra hiệu quả của ngẫu nhiên hóa là khả năng lặp
lại (replication) của kết quả nghiên cứu trong những lần sau
Can thiệp (Manipulation) • Nhà nghiên cứu kiểm soát biến độc lập, nghĩa là việc tác động
cho nó xảy ra ở mức độ nào được quyết định bởi nhà nghiên cứu • Các biến khác không phải là quan tâm nghiên cứu (external variables) cũng phải được kiểm soát, nghĩa là giữ cho nó tác động ít nhất lên kết quả nghiên cứu (nếu có) • Nhưng các biến số liên quan đến sự khác biệt cá nhân thường là những đặc điểm nội tại của người tham gia mà không thể kiểm soát được. Chẳng hạn, giới tính, tuổi tác, v.v. Đây thường là biến số nền và được ngẫu nhiên hóa để làm giảm thiểu các khác biệt không hệ thống. • Một số khái niệm trừu tượng và thuộc cá nhân vẫn có thể can thiệp được. Chẳng han, lòng tự tôn (self-esteem) v.v…
Ngẫu nhiên hóa (hay sắp xếp ngẫu nhiên) • Đối với nghiên cứu khác nhóm: Ngẫu nhiên hóa
(randomization) hay còn gọi là sắp xếp ngẫu nhiên (random assignment ) • Xóa bỏ mọi khác biệt hệ thống giữa những nhóm người tham gia ở
những điều kiện thí nghiệm khác nhau • Nguyên tắc hoạt động của phương pháp ngẫu nhiên hóa dựa trên quy luật số lớn. Quy luật này vốn chỉ đúng trong trường hợp mẫu lớn. Như vậy, có thể vẫn xảy ra thất bại trong ngẫu nhiên hóa (randomization failure)
• Đối với nghiên cứu cùng nhóm (within-subject design):
dùng phương pháp làm ngang bằng (counterbalancing) • Chia làm 2 nhóm theo hai thứ tự thực hiện thí nghiệm ngược nhau • Mục đích: khắc phục hiệu ứng luyện tập (practice effect) và hiệu
ứng chán chường (boredom effect)
Nghiên cứu phòng thí nghiệm và nghiên cứu tại hiện trường • Nghiên cứu phòng thí nghiệm (lab study) • Nội hiệu lực cao • Hiệu lực sinh thái thấp (ecological validity): là một khía cạnh của ngoại hiệu lực, chỉ khả năng khái quát hóa kết quả thực nghiệm ra cho các hoàn cảnh khác ngoài phòng lab kém • Nghiên cứu hiện trường (field study) • Tiến hành ở không gian công cộng hoặc ở nơi cư trú riêng tư, có thể là nghiên cứu tự nhiên hoặc thí nghiệm • Hiệu lực sinh thái cao • Nội hiệu lực thấp
Cả 2 loại thiết kế đều có thể cùng áp dụng trong 2 giai đoạn của nghiên cứu để bổ khuyết cho nhau.
Thiết kế lặp lại và thiết kế khác nhóm • Thiết kế lặp lại: Repeated measures • Hay còn gọi là thiết kế cùng nhóm (within-group design) • Người tham gia trải nghiệm tất cả các điều kiện của thí nghiệm • Thiết kế khác nhóm: Between subject design • Những người tham gia khác nhau tham gia các điều kiện thí nghiệm khác nhau • Thiết kế hỗn hợp: dùng cả yếu tố lặp lại (within-group
factor) và yếu tố khác nhóm (between- group factor)
Điểm mạnh
Điểm yếu
Giải pháp đề xuất
Thiết kế khác nhóm
• Người tham • Cần số lượng • Tăng cỡ mẫu gia không biết lớn người tham • Phân phối người mục đích gia tham gia vào các nghiên cứu nhóm một cách • Không bị các • Có thể bị nhiễu ngẫu nhiên – hiệu ứng kiểm bởi khác biệt RANDOMIZATION tra (test ngẫu nhiên giữa effects) các nhóm
Thiết kế cùng nhóm
• Cần ít người • Người tham gia • Làm ngang bằng tham gia có thể đoán biết (COUNTER• Cỡ mẫu ở mỗi mục đích của BALANCING) điều kiện nghiên cứu (condition) là • Hiệu ứng kiểm bằng nhau tra (test effects)
Một giải pháp khác – Ghép cặp (matching) • Matching là phương pháp ghép cặp các biến số nền hoặc
biến số khác nhóm quan trọng, ví dụ như: giới tính, tuổi, trí thông minh, v.v. • Mục đích là để giảm độ nhiễu (noise) của các sai số ngẫu nhiên trong thiết kế khác nhóm (between-group design) • Tăng độ nhạy (sensitivity) của thí nghiệm trong việc tìm ra hiệu ứng gây nên bởi biến độc lập (trong khi ngẫu nhiên hóa chỉ giảm nhiễu chứ KHÔNG tăng độ nhạy) • Đặc biệt cần thiết trong các nghiên cứu với trẻ nhỏ hoặc các trường hợp mà những khác biệt nhỏ có tác động hoặc có ý nghĩa lớn với nghiên cứu
Thiết kế dạng thừa số (factorial design) • Nghiên cứu tác động của một vài biến độc lập hay còn gọi
là yếu tố (factors) cùng một lúc, ở tại các mức độ khác nhau (conditions/levels) lên biến phụ thuộc • Các biến độc lập có thể gồm: • Một hoặc vài biến khác nhóm • Một hoặc vài biến cùng nhóm • Một hoặc vài biến khác nhóm và biến cùng nhóm
• Có thể cho biết tác động chính (main effect) và tác động
kết hợp (interaction effect) • Tác động chính: Là ảnh hưởng của biến độc lập lên biến phụ thuộc
hay là mối quan hệ nhân quả giữa biến độc lập và biến phụ thuộc • Tác động kết hợp: Là việc hai hay nhiều biến độc lập có ảnh hưởng qua lại và cùng tác động lên biến phụ thuộc
Một ví dụ • Nhà nghiên cứu muốn tìm hiểu xem các loại kích thích vật lý
khác nhau có ảnh hưởng đến việc cảm nhận và đánh giá của cá nhân đối với nhạc có tiết tấu nhanh hay không. • Ngoài ra, nhà nghiên cứu cũng muốn tìm hiểu xem giới tính có ảnh hưởng lên tác động của kích thích vật lý lên đánh giá âm nhạc hay không. • Chọn mẫu gồm 30 người tham gia, ½ nam và ½ nữ, cho họ nghe nhạc, sau đó đánh giá trên thang từ 1-10 • Trước khi đánh giá nhạc, tất cả người tham gia trải qua 1 trong 3 điều kiện thí nghiệm sau: • 1) Chơi đi cầu dây (rope bridge) • 2) Uống thức uống có cồn • 3) Nhóm chứng (control)
Hỏi: Bạn hãy xác định IVs, DV, và viết các giả thuyết nghiên cứu mà bạn có thể nghĩ đến.
Ví dụ thiết kế dạng thừa số
6
Rating for music
Rating for music
6
4
2
4
2
0
0
Control
Rope bridge
Alcoho l
Type of task
Main effect 1 - Yes
Male
Female
Gender
Main effect 2 – No
Interaction effect - Yes
Thực hành chọn thiết kế nghiên cứu Làm việc theo nhóm 2-3 người, bạn hãy đọc các thiết kế nghiên cứu dưới đây và trả lời câu hỏi: 1) Thiết kế nghiên cứu nào được sử dụng? 2) Tại sao lại chọn thiết kế đó? 3) Các biện pháp nào đã được sử dụng tăng nội hiệu lực của nghiên cứu?
Nghiên cứu số 1 Để so sánh tính hiệu quả của hai loại trị liệu khác nhau đối với chứng trầm cảm, các bệnh nhân trầm cảm được phân chia làm 2 nhóm, mỗi nhóm nhận một loại trị liệu, hoặc là (1) trị liệu nhận thức hoặc (2) trị liệu hành vi trong vòng 12 tuần. Trước khi bắt đầu trị liệu, nhà nghiên cứu cố gắng đảm bảo bệnh nhân thuộc 2 nhóm sao có cùng độ nặng của các triệu chứng trầm cảm bằng cách cho bệnh nhân làm một bài kiểm tra trầm cảm đã được chuẩn hóa, sau đó ghép cặp họ với nhau dựa theo mức độ trầm trọng của triệu chứng.
Nghiên cứu số 2 • Để đánh giá sự khác biệt trong khả năng đọc hiểu của
học sinh 7 và 9 tuổi, một nhà nghiên cứu chọn ra hai nhóm học sinh ở một trường cấp một tại địa phương. Học sinh được đưa cho và yêu cầu đọc một đoạn văn bản, và sau đó trả lời một danh sách các câu hỏi để kiểm tra mức độ hiểu bài đọc của trẻ.
Nghiên cứu số 3 • Để kiểm tra hiệu quả của việc sắp xếp lên khả năng nhớ
lại (recall), một nhà nghiên cứu lần lượt cho các tình nguyện viên tham gia vào hai điều kiện thí nghiệm. Để kiểm soát hiệu ứng thứ tự (order effects), nhà nghiên cứu chia hai nhóm, nhóm I tham gia điều kiện 1 trước và điều kiện 2 sau; nhóm II tham gia điều kiện 2 trước, 1 sau. • Điều kiện 1: Người tham gia cố gắng nhớ lại một danh
sách từ đã được sắp xếp thành các chủng loại có ý nghĩa • Điều kiện 2: Người tham gia cố gắng nhớ lại những từ tương tự, nhưng được sắp xếp ngẫu nhiên trên trang giấy
Tài liệu tham khảo • Breakwell, Hammond, Fife-Schaw, & Smith (2006).
Research Methods in Psychology. London: Sage. (Chương 4) • Coolican (2014). Research Methods and Statistics in Psychology. London & New York: Psychological Press (Chương 3,4,5)
Buổi học tới… • “Bài 4: Chọn thiết kế nghiên cứu 2” • Tài liệu đọc: Coolican, chương 3,4,5,9; Breakwell et al.
chương 5