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时间序列方法在实验研究
对许多实验心理学家,首选方法设计横断面。横断面研究涉及测量之间的关系感兴趣的一些变量(s)在一个时间点;一些常见的例子包括单一会话实验室研究和在线调查(例如,通过MTurk)。这些设计可以用于分离变量之间的关系,建立收敛条件和区分效度,利用统计学代表更大的人群样本。然而,定量研究人员指出,试图衡量和分析个人间变异是不完半岛体育官方网址入口整的没有一篇的潜在时序动态定义这些过程(如Molenaar, 2008;Molenaar, Huizenga & Nesselroade, 2002)。这种说法源于一种想法,横断面设计,而潜在的适合大样本,通常动力不足,过于轻率,ill-approximated统计假设隐含的一般线性方法。由于这些原因,心理科学家应该考虑补充他们的方法论与时间序列技术工具包,明确调查时间的变化,可以观察到在各个科目。
本文的目的是简要讨论时间序列方法在实验研究的重要性,并使读者熟悉一些方便的统计技术时,可以使用测试假说与时间序列数据。
测量行为作为时间序列
据丹尼尔·t·卡普兰和莱昂玻璃(1995),有两个关键特征的时间序列区分从横断面数据收集程序:
- 重复测量给定的行为在等距的间隔时间。采取多种测量是了解任何行为所必需的展开随着时间的推移,和这样做在相等的时间间隔提供明确调查的动力学行为体现在不同的时间尺度。
- 测量的时间顺序保存。这样做是唯一的方式全面检查特定进程的动态管理。如果我们希望一个给定的刺激会影响行为的发展在一个特定的方式,利用摘要统计信息将完全忽视数据的时间顺序和可能挡住重要行为动力学的观点之一。
等线性计算均值和方差仅仅描述全局属性的数据集,因此可能无法捕捉可以发现有意义的模式,只有通过观察时间点之间的连续依赖性。因此,时间序列技术在研究心理过程、提供一种有价值的方法,由于其本身的性质,从根本上嵌入。(更详细的治疗这个问题,看到Deboeck, Montpetit, Bergeman, &博克,2009)。
分析时间序列数据
一旦你收集了一系列的行为测量变量(s)感兴趣的,有各种各样的方法来探索和观察到的动态量化。这里有一些技巧,可以用来研究模式在时间序列数据:
自相关和互相关。一个自相关的大小反映了时间内观测时间序列之间的依赖关系。一个自相关图描述了测量数据之间的相关性Xt和Xt + n,这样每个值代表任何给定的行为在多大程度上与之前的系列内的行为。互相关涉及两个时间序列相关的转移时间滞后n(例如,Xt和Yt + n),可以发现,例如,一个过程是否倾向于“铅”对方的行为或者是否他们一起摆动。
重现量化分析(RQA)。RQA首先简单地绘制一个时间序列本身(例如,Xt对Xt),然后量化行为的某些状态是否保持稳定或复发,以及系列的多少是由确定的模式。Cross-RQA也可以用来分析复发的程度和确定的两个进程之间的模式,它已经应用于研究人际协调和姿势控制(例如,肖克利、桑塔纳,福勒,2003)以及情感同步量化的二元冲突的讨论(主要,帕克斯顿&戴尔,2016)。
相空间重建(PSR)。获取行为时间序列时,你的一个目标可以确定哪些变量是参与生产特定的行为模式和可能的底层结构动力学。做到这一点的方法之一是重构相空间,这是一个多维的阴谋,代表所有可能状态的过程,可以用来近似的数量变量参与生产观察到的行为变化。例如,我们可能解释高特质自尊作为个人代表一个强大的趋势采取和维护积极的自我评估。收集重复测量的自尊,然后执行PSR有助于描述的力量,个人倾向于保持自己的正面形象,以及揭示了补偿动力学遵循从消极的自我评估状态。
光谱分析。数学上,任何时间序列都可以转化为一个线性组合与不同频率的正弦和余弦波。在分析一个目标
时间序列数据往往是找出确定的周期(即。组件的电波)占最系列内的方差。执行一个光谱分解将时间序列转换成一组组成正弦和余弦波,然后用于计算系列的功率谱密度(PSD)的函数。策划系列的PSD揭示了平方每个组件频率之间的相关性和系列作为一个整体,产生类似直观的解释R2在多元回归。鲍尔在这个紧要关头,Gottschalk以及(1995)和惠布罗所言应用光谱分析对研究双相患者和对照组自我情绪的变化,发现双极个人的情绪变化往往表现出循环模式混乱和确定性明显多于对照组相对随机波动的观察。
微分方程建模。从本质上讲,微分方程允许一个学习彼此不同的变量如何改变以及如何影响一个变量的状态如何变化(Deboeck & Bergeman, 2013)。导数的估计一个时间序列可以通过许多不同的技术,计算微分方程然后构造和测试基于研究者的预测这些变量是如何相关的。直观的例子,这可能是在考虑一个浪漫的关系,改变一个人的情感满意度水平可能导致伴侣的满意度水平发生变化,反之亦然。每个合作伙伴的感情可能会加上对方的以复杂的方式,这样可以用微分方程模型他们的情感关系,展示一个人的情绪变化不可避免地与其他的变化联系在一起的心情。
将这些技术应用于你的研究
尽管这些方法可能出现外交和挑战性,他们很快就变得更加直观一度被认为在一个应用环境。上面的列表只代表的一些比较常见的方法在时间序列分析中,特别是那些已经成功应用在心理科学。
引用和进一步阅读
Deboeck, p R。& Bergeman c . s . (2013)。储层模型:一个微分方程模型的心理调节。心理方法,18,237 - 256。
Deboeck, p R。Montpetit, m。,Bergeman c。&博克,s m (2009)。使用导数的估计来描述个体内的可变性在多个时间尺度。心理方法,14,367 - 386。
Gottschalk以及。鲍尔,m . S。,和惠布罗所言p c (1995)。混乱的情绪变化在双相情感障碍的证据。普通精神病学文献》,52岁,947 - 959。
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