消费心理学研究方法，实验心理学数据分析，视觉实验3×2请高人指点！

导读：本文介绍了消费心理学的研究方法，包括观察法、访谈法、问卷法和综合调查法。实验法是心理物理学研究的重要方法。在实验心理学数据分析中，需要注意描述统计和推论统计的区别和联系。心理统计学是应用统计学处理数字资料，以了解心理实验或调查结果的心理学分支。如下为有关请你谈谈消费心理学的研究方法，实验心理学数据分析，请高人指点！一个关于视觉的实验，3×2的的文章内容，供大家参考。

1、请你谈谈消费心理学的研究方法

消费心理学的研究方法

1）观察法

观察法是指调查者在自然条件下有目的、有计划地观察消费者的语言、行为、表情等，分析其内在的原因，进而发现消费者心理想象的规律的研究方法。观察法是科学研究中最一般、最方便使用的研究方法，也是心理学的一种最基本的研究方法。

2）访谈法

访谈法是调查者通过与受访者的交谈，以口头信息传递和沟通的方式来了解消费者的动机、态度、个性和价值观念等内容的一种研究方法。

3）问卷法

问卷法是以请被调查的消费者书面回答问题的方式进行的调查，也可以变通为根据预先编制的调查表请消费者口头回答、由调查者记录的方式。问卷法是消费者心理和行为研究的最常用的方法之一。

4）综合调查法

综合调查法是指在市场营销活动中采取多种手段取得有关材料，从而间接地了解消费者的心理状态、活动特点和一般规律的调查方法。

5）实验法

实验法是一种在严格控制的条件下有目的地对应试者给予一定的刺激，从而引发应试者的某种反应，进而加以研究，找出有关心理活动规律的调查方法。

2、实验心理学数据分析，请高人指点！！！！ 一个关于视觉的实验，3×2的 怎样做一个方差分析

箭头（前） 箭头（左） 箭头（右） 直线（前） 直线（左） 直线（右）

这个你是2（箭头、直线）X3（前、左、右）两因素实验设计。但是我不知道你的实验设计是完全随机还是随机区组，还是混合设计。你这样太笼统了！你能不能具体一点，把你被试怎么分配的也说下，就可以知道是什么设计了！被试内（随机区组）就要用重复测量分析，完全随机的话，直接用方差分析就是了！

大体看你的数据好像是重复测量，但是不怎么确定。如果觉得我能帮你，hi我！我也是学实验心理学的！

3、心理统计怎么统计

心理统计划分为两大部分内容，分别是描述统计和推论统计，其中描述统计又包括了统计图表、差异量数、集中量数、相对量数、相关量数等五小部分。推论统计部分包括推断统计的数学基础、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析、卡方检验和非参数检验七部分。

两大部分再进行有逻辑关系性的划分为四个部分：统计的基础、统计检验、参数估计、回归分析。统计基础部分包括描述统计整体和推断统计中的数学基础；统计检验包括参数检验和非参数检验，而参数检验又分为假设检验和方差分析，非参数检验包括卡方检验和大纲中非参数检验部分。

这四部分的逻辑性体验在：

1、第一部分使后面三个部分的基础，主要是后面三部分用到的一些基本量的概念部分。

2、第二部分是整个统计部分的中心，而参数估计是与检验一种比假设检验提供更多信息对总体的参数进行推断的方法，二者的差别在于，假设检验的结果是对当前数据与总体是否存在差异的回答，而参数估计是用一个数值或者一个区间来表示未知总体的参数或者参数的变化范围。

3、回归分析则与检验并列为对实验结果的整理方法，只不过回归分析结果反映的是相关关系性，而检验得出的结果反映的是因果关系。

4、心理统计学知识

心理统计学是研究在心理实验或调查中如何收集、整理、分析数字资料，以及如何根据这些资料所传递的信息作出科学推论的应用统计学分支。

心理统计学是心理学研究的有效工具之一。心理学发展的历史证明，科学心理学离不开科学实验或调查，而心理实验或调查又必然要面临处理数字资料的问题。例如：怎样收集资料才能使数字最有意义、最能反映所研究的课题；采用什么方法整理和分析所得数据，才能最大限度地显现这些数据所反映的信息，从而对实验或调查结果作出科学的解释；怎样才能从所得局部结果推论到总体，作出一般规律性的科学结论等等。要解决这些问题就必须依靠科学的统计方法。

心理统计学与教育统计学、生物统计学、医学统计学等相似，都是数理统计学在某一学科的具体应用。数理统计学提供了许多处理数字资料的一般方法，心理统计学则针对心理学的特点，研究如何应用这些方法去解决心理实验或调查中的数据问题，两者既有密切联系又不等同。随着心理学的发展，必然会有更多的数理统计方法被引进心理统计学中来，这样也会促进心理统计学的发展。

心理统计学的内容，按其目的与功能可分为描述统计、推论统计、实验设计三部分。

描述统计主要研究如何将实验或调查得到的大量数据简缩成有代表性的数字，使其能客观、全面地反映这组数据的全貌，将其所提供的信息充分显现出来，为进一步统计分析和推论提供可能。

其研究方法是通过绘制统计图表及计算各种统计量来描述这组数据的各方面特征，一般步骤为：对原始数据进行分类，作出次数分布表及次数分布图并算出峰度，以偏度系数反映数据的分布特征；计算平均数、中数、众数等集中量数，以表示一组数据的集中趋势；计算全距、平均差、四分差、标准差或方差等差异量数，以表示一组数据的分散程度；计算相关系数、回归系数或回归方程，以反映两列变量变化之间的关系或一致性程度。

推论统计是以描述统计为基础，以解决由局部到全体的推论问题，即通过对一组统计量的计算分析，推论该组数据所代表的总体特征。

推论统计一般包括总体参数的估计和假设检验这两方面的内容。总体参数即反映总体特征的量，一般可以通过适当的样本统计量进行估计。直接用样本统计量估计总体相应参数所得到的值称为点估计。除点估计外，最常用的是区间估计。其特点是根据样本分布及标准差，算出一个区间作为对总体参数的估计，同时给出这种估计的置信度，即总体参数落在该区间的可能性。

假设检验是一种统计的推理过程。其方法是首先对于所研究的问题建立假设，但检验时并不直接验证它，而是提出与此假设对立的假设，然后通过论证给出相应的显著性水平。在心理统计中，常用的是平均数、方差、比率、相关系数及回归系数等统计量的差异检验。也就是要检验从样本得到的统计量差异究竟是真实代表总体之间的相应参数的差异，还是仅仅由取样误差所造成。

统计学意义上的实验设计主要研究如何运用统计手法决定样本的选择及其合理分组方式，并通过对实验结果中各种因子及误差的统计分析，发现各种对实验数据的变异有影响的因子以及各因子的主效果或因子间的交互作用，从而决定该类型实验因子的合理设置及各因子应取的不同水平，使实验更加有效。常用的具体方法有方差分析及协方差分析等。

由于心理现象的复杂性、多元性，尤其是各因子间的交互作用，会使单因子实验结果的可靠性受到影响，因此就需要多因子实验，需要多元统计方法。

因计算过程复杂，多元统计的应用曾一度受到限制。近年来随着电子计算机的发展与应用，计算上的困难逐步得到解决，越来越多的多元统计方法为心理统计学所引用，从而促进了心理统计学的发展。

目前，多元回归、因素分析、主成分分析、聚类分析、判别分析等多元统计方法已普遍应用到心理学的研究中，成为心理统计学中的重要内容。

5、教育心理学中的研究方法有哪些

教育心理学研究的基本原则（一）客观性原则（二）系统性原则（三）理论联系实际的原则

教育心理学的主要研究方法

1．实验法，实验法是创设并控制一定的条件，并对其引起的某种心理及行为现象进行研究的方法。

2．测验法，测验法是指运用某种测验测量人的某种心理现象，使之数量化并加以研究的方法。

3．调查法，调查法是根据某一特定的要求，向被调查者提出有关的问题，让其回答，了解某一心理活动的发生及其条件，从而了解这一心理活动的方法。

4．观察法，观察法是在日常生活条件下，通过被观察者的外部行为表现，从而了解其心理现象的规律和特征的一种研究方法。

5．深入访谈法，深入访谈法是一种非结构式访谈，在访谈的过程中调查者无须按照预定的访谈结构和问题机械地提问，被调查者也无须按备选答案对问题做出回答，是就某一主题与被调查者进行自由、深入的交谈。

6．教育经验总结法，教育经验总结法是指教育工作者对自己日常工作中获得的关于教育过程心理现象的整合性认识及总结，寻找其中规律性的方法。

7．文件分析法，文件分析法是指通过对学生在学习生活过程中积累的有关文件进行分析，以了解其当前问题形成的原因。所谓的文件包括学生的信件、日记、周记、平时的作业、作文、考试成绩以及以往在校的行为记录等。

6、数据挖掘的数据分析方法有哪些

回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 ①分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。 ②回归分析。回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。 ③聚类。聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。 ④关联规则。关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。 ⑤特征。特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。 ⑥变化和偏差分析。偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。 ⑦Web页挖掘。随着Internet的迅速发展及Web 的全球普及， 使得Web上的信息量无比丰富，通过对Web的挖掘，可以利用Web 的海量数据进行分析，收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息、客户等有关的信息，集中精力分析和处理那些对企业有重大或潜在重大影响的外部环境信息和内部经营信息，并根据分析结果找出企业管理过程中出现的各种问题和可能引起危机的先兆，对这些信息进行分析和处理，以便识别、分析、评价和管理危机。

来源：数据堂