如何了解亲爱的玩家--心理学研究方法手记

2017-08-17

开贴整理、分享些在中科院心理所上课的心得

研究方法用处：设计效果检测；问题查找；大系统开发前痛点、关键点查找。

目前的几门基础课，研究方法感觉最实用，最能往实际工作中迁移应用
其他的，虽然比自己以前看的那些心理学更专业更严谨一些，不过觉得还是比较“纸上谈兵”的

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说研究方法之前，需要先讲讲“变量”

变量概念:
在某个维度可以发生变化的事物属性
例如：温度，颜色。付费率，留存率，物品售价
我们研究的目的，都是搞清楚变量间是否相互影响、如何影响。
例如：
A道具售价为多少销售量最大
变量为“A道具售价”,“销售量”
哪个皮肤最销量
变量为“皮肤款式”，“销量”
变量的分类:
在上面两个例子中
“道具价格“”皮肤款式“为己方可以控制的变量，研究中称为“自变量”
“销量”，己方无法控制，且根据自变量变化的，研究中称为“因变量”
操控变量的人，如定道具价的人、定皮肤款式的人，在研究中成为“主试”“实验者”
接受实验，做出反馈的人员，研究中称为“被试”

自变量的无效:
如果对自变量的操作，不影响心理状态或者行为，通常被称为零结果，这时认为自变量无效；反之，则认为自变量有效。
导致自变量无效的原因，一般由于
1）实验者选择的自变量实际上是无关变量
2）实验者未能对自变量进行有效的操作
例如：预估留存率不够高，猜测为新手引导原因导致；
调整新手顺序后，留存率依旧没有改变。这就属于自变量（新手引导）的无效
如果无效原因是因为留存率并不与新手引导相关，则对于当前状态下，新手引导对留存率来说是无关变量。
如果无效原因，是因为调整方式不对，则属于没有进行有效操作

因变量的信度:
同一被试在相同实验条件下反应结果的一致性程度。
通常以相同的被试在相同条件下所得的两套测量分数之间的相关表示。
因变量的效度:
当确实是自变量而不是其他因素引起了因变量的变化时，就认为因变量有效。
因变量的敏感性:
测试反馈的设定得太难或者太容易，不能有效的将被试区分开。这时就属于敏感性太低。
如果因为太简单，所有人都取得好成绩，则称为天花板效应
如果因为太难，所有都表现太差，则称为地板效应

自变量的混淆
实验的目的（或游戏中的设计），都是为了验证己方假设中的因变量是否被因变量影响、如何影响。需要避免由实验操纵的自变量与未做操纵的其他自变量彼此混淆的现象出现。
如果实验所设定加以控制的自变量在进行量的改变时，另一个已知或潜在的自变量亦随之有量的改变，则这两个自变量的作用就发生了相互混淆。
例如：
出售道具包的价格调了，里面卖的东西也有改变，那么到底是价格还是包内物品影响了销量就无法明确

对因变量足以产生影响的实验条件，叫做有关变量。
有关变量中，己方实验准备研究的变量叫做自变量；其他可以产生影响但不是研究对象的，叫做额外变量
研究方法的目的，其实就是寻找合适的方法控制复杂情况下的额外变量，弄清主要研究变量间的因果关系。

额外变量控制方法
1）消除法，让变量不要出现
2）恒常法，保持定值。
比如要研究价格对销量的影响，里头的东西就别变化。
3）平衡法，该方法的目的是让额外变量的作用在实验组和控制组保持平衡。它们发生作用的大小在各组都是一样的。
4）抵消平衡法：在重复测量设计中，被试会受到重复过程的影响。为避免先后顺序产生的偏差，通常采用抵消平衡法。
5）随机化。用于两种情况a）已知额外变量但无法控制的。b)不知无关变量，所以没法控制。
采用对被试随机化的处理，做到在统计学意义上的相等。

以上方法中，消除法和恒常法都好理解。随机化概率学课上也已经讲过。
觉得新奇的就是“平衡法”和“抵消平衡法”

此处先介绍下控制组
控制组用来与实验组做对比
实验组与控制组除了自变量不同外，其它都相同。那么，实验组和控制组在因变量上产生的差异就可以归结为自变量不同所产生的作用。
例如测试不同颜色对反馈速度的影响。
平衡法举例
被试者中有男有女，为了摒除性别因素影响，则，分组时，每组男女数目要一样

抵消平衡法举例
平衡法中每一组接受到的因变量是不一样的，且只测试一次。
抵消平衡法，用于所有组都需要整个测试项目进行遍。为了消除单个项目排序对被试反应的
例如：测试同颜色对操作速度的影响，每个被试者都将接受被试颜色的刺激。
不过因为不断对操作的熟悉，仅以固定次序的测试结果来做出判定，并不准确，则需要引入不同的排序来消除此种影响。
所以一半接先受颜色1再颜色2，一半接受颜色2再颜色1。

以上，变量的相关信息。总结来说如下：
自变量是被操纵的；
因变量是被观察的；
控制变量是保持恒定的。

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其他方面下篇再说
研究方法这门课，我的感受，核心如下几点

研究目的?看破人心，预测行为

研究的难点有哪些？人心难测。