职业健康心理学研究方法

2022-12-08 10:54:30 来源:教育之星

职业健康心理学的发展与其严谨、科学的研究方法密不可分。作为一个广泛的交叉领域,其方法涉及组织行为学、心理学、职业医学、人类工效学等。通过了解、掌握和应用这些方法,可以帮助研究者更好地认识和研究职业健康领域的相关主题。目前,职业健康心理学领域主流及新兴的研究方法主要有多时点问卷调查、纵向研究、准实验设计以及应用客观生理指标和大数据方法等。

实地调查研究


【资料图】

多时点问卷调查。为了控制共同方法偏差,研究者建议将研究的变量进行时间上的分离,即进行多时点问卷调查。该方法被广泛用于职业健康心理学研究中,其程序通常为:进行两个或者三个时间点的问卷调查,每个时间点之间通常间隔1—4周。比如,在时间点1测量自变量和调节变量,一周后,在时间点2测量因变量和中介变量。值得一提的是,多时点问卷调查在本质上仍然属于相关研究设计,其捕捉的是变量之间的相关关系,不能进行因果关系推断。但这种方法在一定程度上可以间接检测因果关系,或为我们深入探索因果关系提供重要线索。

纵向研究。其关注的是变量之间相互关系的动态变化。通过这种方法,研究者可以评估因素的预测作用,这种预测大都也具有因果推断的意思。例如,研究者对工作满意度和离职意愿的关系进行探究,多时点问卷调查只能说明工作满意度和离职意愿之间有关系,但不能说明究竟是离职意愿导致工作满意度评分低,还是工作满意度降低导致离职意愿变高。而纵向研究表明,随着时间的增加,工作满意度的提高(或降低)会导致离职意愿降低(提高),而离职意愿的降低(或提高)不会导致工作满意度增高(或降低)。在职业健康心理学领域,越来越多的学者呼吁使用纵向研究。其程序为:通常使用3个或者以上的时间点,每个时间点均对所有变量进行重复测量,并且每个时间点之间间隔较长(1个月以上,半年或一年居多)。因此,纵向研究的缺点是时间较长,且被试容易随时间延长而流失。

经验取样法。它是指在一段时间内,被试在事件发生时或者随机的诸多瞬间回答问题,从而进行数据收集的方法。经验取样法的程序为:在第一周,研究者要求被试填写基线数据,如性别、年龄等人口学数据,以及短期内不容易变化的因素,如人格特质等。之后,研究者向被试说明时间或者事件等要求及注意事项。一周后,进行持续1—2周的经验取样。由于经验取样法收集的是实时数据,因此需要对被试的反应时间进行检验。如果在研究者发出信号10分钟或者15分钟后,被试仍然没有回答问题,那么该次回答将作废。而为了保证被试每天的填写率,研究者往往需要每日进行提醒和反馈。经验取样法的优点是生态效度较高,并且可以降低回忆造成的偏差,尤其适用于描述情境和变量之间的关系,以及个体情绪、认知和行为的变化及关系。然而,经验取样法通常在被试选取、抽样方式和数据处理方面具有较高的要求,容易造成被试的疲劳、敷衍和退出。此外,经验取样法本身是自我报告式的,也有可能造成共同方法偏差问题。

现场(实地)准实验研究

实验法是人为地、系统地对环境进行操纵,从而导致行为、态度或者认知的变化,并进行观察、记录和解释的一种研究方法。准实验设计是实验法的一种,与实验室实验最大的不同是,它没有将实验对象随机分配,也不能严格地对混淆因素(如个体差异)进行控制。随机化分配和对混淆因素的控制,能够保证每个被试被分配到各个实验组的机会和情境是随机而均等的。在这一前提下,如果实验组和对照组有差异,那么就可以认为是实验操纵导致的差异。然而,在职业健康心理学领域,很多关键变量往往是难以进行控制的。例如,研究者在对一项恢复训练的恢复体验(心理脱离、放松等)进行探究时发现,尽管已将被试随机分配到训练组和对照组中,但还会有很多因素可能影响训练结果,比如家庭因素(每个人的家庭状况不一致)、主管因素(上下级关系)等。

准实验设计一般分为单组设计、对照设计、因素设计、所罗门设计以及时间序列设计。其中,对照设计和因素设计使用最为广泛。对照设计包括两个分组:实验组和对照组。只有实验组的被试接受实验处理,对照组会接受安慰剂处理或者不接受任何实验处理。因素设计是一个实验中包含两个或者两个以上的自变量,每个自变量通常包含两个或两个以上水平。我们通常所说的2×2实验设计,就是有两个自变量,每个自变量有两个水平,这种设计的优势是可以调查两个自变量之间的交互作用。

此外,准实验设计还分为被试间设计和被试内设计。前者是每个被试只接受一种操纵情境,后者则是每个被试要接受所有操纵情境。准实验法的优点是能够进行因果推论,外部效度较高,样本量相对较小,且不容易受到共同方法偏差的影响。但如何进行有效的操纵并对无关变量进行控制和排除,是一个非常重要且困难的问题。

基于客观生理数据的研究方法

以上介绍的研究方法大多依赖于主观评价(自评或者他评),或多或少会受到评价偏差的影响。为此,研究者可以选择使用客观数据的方法来避免这些偏差。

一是测量皮质醇。皮质醇是肾上腺皮质轴释放的主要压力激素,一般用于测量应激反应。皮质醇可以从血液、唾液和尿液中测量得到,其中唾液测量最为简便,因而被广泛应用于职业压力研究中。唾液的采集程序为:首先将一支牙科采集棉签放置在口腔中,两分钟后,将拭子取出并放入试管冷冻,之后送入专业的实验室进行检测。通常,研究者需要观察皮质醇的恢复量,因此会进行多次唾液测量,比如开始前、压力测试中和压力测试后分别测量一次。

二是测量心率、血压和心率变异性。心率和血压主要受自主神经系统的交感神经和副交感神经某些分支支配,且易受到压力、饮食、身体健康、药物滥用等生物心理社会因素影响。二者与健康具有直接的、可量化的联系。近年来,研究者开始使用心率变异性来代替心率进行研究。心率变异性是指逐次心跳周期差异的变化情况。心率变异性分析作为一种敏感的无创性检测心脏自主神经系统活动的定量指标,已被公认并日益受到重视,尤其是在职业压力的测量中。研究者通过测量心率变异性可以了解人体生理和压力感受状况,如可以使用工作中的心率变异性来探究心理放松训练的效果。

受益于科技的发展,目前大多使用便携式测量工具,员工可以直接穿戴在身上,这些工具可以直接记录下实时数据,更客观、准确和方便。此外,这些工具不仅能快速测量心率、血压和心率变异性,也可以测量其他重要的生理指标,如皮肤电(可用于考察被试情绪及认知状态的变化)、脉压(可用于心血管疾病以及愤怒、抑郁、焦虑等情绪的研究)、血氧饱和度(可用于情绪变化的研究)等。生理指标的测量虽然能够提供更客观、更真实的数据,但取样仍较为复杂,容易给研究者带来较高人力、物力和财力成本。

基于大数据的研究方法

大数据是一种在获取、存储、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合,通常来源于公共数据、私人数据以及社区数据等。其分析方法比较复杂,主要有聚类分析、数据挖掘、遗传算法、机器学习、神经网络、信号处理、时间序列分析等。目前,大数据正迅速成为一种重要研究手段,被应用于预测个人行为、消费者选择、交通模式等。该方法不仅可以用来分析行为模式,还可以提供预测事件的可能性。例如,研究者可以通过手机定位的大数据,探讨员工工作、住房和通勤选择的关系,从而为工作和住所之间的距离选择提供建议。

大数据方法能够提高数据处理和利用效率,帮助人们了解事物发展的规律,从而促进科学决策。但大数据只能提供相关证据而非因果证据。大数据的规范性获取、数据的风险和架构、数据的质量,以及数据的分析等也都面临挑战,成为限制其应用的重要因素。

总之,严谨的方法是学科发展的重要推动力。方法的选择应以适合为主,并需要使用多种方法交叉验证。只有多种方法相互补充、重复验证,才能保证研究具有良好的内部效度和外部效度。

(作者单位:苏州大学政治与公共管理学院;华东师范大学心理与认知科学学院)

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