心理統(tǒng)計學(xué)學(xué)習(xí)的幾點(diǎn)哲學(xué)思考

摘 要： 為闡述哲學(xué)原理及方法論在心理統(tǒng)計學(xué)學(xué)習(xí)中的運(yùn)用，文章以哲學(xué)與統(tǒng)計學(xué)的關(guān)系為依托，結(jié)合具體統(tǒng)計方法技術(shù)的實(shí)例，通過對比與類比等手法，論述了“從一到多”、“整體與部分關(guān)系”及“具體問題具體分析”等哲學(xué)思想和方法論的應(yīng)用，從而為心理統(tǒng)計的學(xué)習(xí)提供方法學(xué)上的指導(dǎo)。

關(guān)鍵詞： 心理統(tǒng)計學(xué) 哲學(xué) 方法論

一、引言

哲學(xué)是關(guān)于世界觀和方法論的學(xué)說，研究自然、社會和思維的最一般的規(guī)律，在人們認(rèn)識世界和改造世界的過程中發(fā)揮了重要的作用［１］。哲學(xué)在發(fā)展過程中，不僅在自身領(lǐng)域的研究中取得了重大進(jìn)展，而且推動了其他的一些學(xué)科的誕生，如天文學(xué)、數(shù)學(xué)、教育學(xué)、美學(xué)等。統(tǒng)計學(xué)也當(dāng)然可以歸于哲學(xué)的發(fā)展框架下。因此，可以從某種程度上來講，哲學(xué)可稱為“萬學(xué)之母”，抑或“元科學(xué)”。

統(tǒng)計學(xué)作為一門研究客體特征和規(guī)律的方法論學(xué)科，有很強(qiáng)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)做支撐。它不但可以作為一門基礎(chǔ)學(xué)科創(chuàng)造和發(fā)展理論，完善學(xué)科結(jié)構(gòu)，而且可以作為一種應(yīng)用型很強(qiáng)的學(xué)科，為人們認(rèn)識世界和改造世界，進(jìn)行量化研究提供強(qiáng)有力的工具手段。掌握好統(tǒng)計學(xué)，對進(jìn)行科學(xué)研究，尤其是量化的科學(xué)研究必將大有裨益。然而正是由于其要求較強(qiáng)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，因此對于缺乏數(shù)學(xué)訓(xùn)練的人，尤其是文科學(xué)生來說，對統(tǒng)計學(xué)的掌握就可能成為一件比較讓人頭疼的事情，有的甚至是“談‘統(tǒng)計’色變”。即使不從理論研究的深度來學(xué)習(xí)，哪怕只是在統(tǒng)計學(xué)的應(yīng)用層面上來掌握，強(qiáng)調(diào)實(shí)用性，也需要費(fèi)些心思，再加上沒有適當(dāng)?shù)姆椒ǎ涂赡芨影脨懒恕５牵捎谡軐W(xué)對統(tǒng)計學(xué)起指導(dǎo)作用，為統(tǒng)計科學(xué)研究和統(tǒng)計工作提供一般指導(dǎo)原則和思維方法，因此如果能將哲學(xué)中的一些方法論知識運(yùn)用到統(tǒng)計學(xué)習(xí)中，可能會起到事半功倍的效果。

二、哲學(xué)思想的運(yùn)用

哲學(xué)的眾多原理和方法論都可以作為統(tǒng)計學(xué)習(xí)的有力指導(dǎo)，本文選擇三方面加以闡釋。

1.“從一到多”的思想，也可以稱為“從簡單到復(fù)雜”的思想。事物的狀態(tài)有繁有簡，有的表現(xiàn)在量的層面上，有的則表現(xiàn)在質(zhì)的層面上。單從量的層面上來講，就可以看到從1個、2個到3個乃至多個的變化。比如，線性回歸中，從最初的回歸模型中只包含一個自變量的最簡單模型到后來的回歸模型中包含2個甚至更多個自變量的情況，是一種從自變量的角度來觀察模型由簡單到繁瑣的過程［２］。再比如，從t檢驗(yàn)到方差分析的變化。t檢驗(yàn)可以有三種情況，即單樣本t檢驗(yàn)，獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)和配對樣本t檢驗(yàn)（后兩者均可以檢驗(yàn)兩個總體的均值是否有差異，只是在具體的操作過程中有些差別）。但是對于三個及以上的均值是否存在顯著差異的檢驗(yàn)，t檢驗(yàn)則顯得力不從心了（多次兩兩比較可能增大一類錯誤的概率），而方差分析則會很好地解決這一問題，因?yàn)槠洳粌H可以處理獨(dú)立樣本的問題，還可以處理重復(fù)測量的問題，在很大程度上彌補(bǔ)了t檢驗(yàn)的不足［３］。不難看出，從t檢驗(yàn)到方差分析，又是一個針對平均數(shù)個數(shù)從簡單到繁瑣的過程。回顧上面的例子，可以對這一形式的統(tǒng)計方法有一個比較性的認(rèn)識。首先，它們都是從一個向多個的變化過程。“多”個的發(fā)展是以“一”個的發(fā)展為前提的，換句話說，多個變量的模型要想發(fā)展，必須滿足一個變量的單個模型發(fā)展所需要的假設(shè)條件。比如，多元回歸要想進(jìn)行就必須滿足一元回歸所要求的一系列條件（如正態(tài)性、連續(xù)性和方差齊性）。而方差分析若要進(jìn)行也必須滿足獨(dú)立t檢驗(yàn)所需要的條件（方差齊性）。如果不能滿足，那么即使統(tǒng)計方法再先進(jìn)，其科學(xué)性差的結(jié)果也是不容置疑的。其次，還要看到“多”與“一”的不同。這表現(xiàn)在：一方面，從前提假設(shè)方面來講，“多”除了要滿足“一”所需要的基本前提條件外，還有自己的額外要求。比如，多元回歸中的多重共線性檢驗(yàn)、多元正態(tài)分布及方差分析中的協(xié)方差分析。另一方面，從功能上講，“多”的功能與“一”的功能既存在一致性，又存在區(qū)別，比如一元回歸所能解決的問題運(yùn)用多元回歸也能解決，但是一個含有兩個自變量的二元回歸的功能卻不能由分別以每個自變量作一次回歸的兩個簡單回歸的功能之和。對于方差分析，如前所述，亦不能分別進(jìn)行多次兩兩比較的t檢驗(yàn)來完成。了解這一思想后，在處理類似的情況時，便可以通過比較分清異同之處，查找前提條件，選用適當(dāng)?shù)姆椒ā?/p>

2.“整體與部分的關(guān)系”的思想。整體是由部分組成的，整體是部分的整體，離開部分，整體即不會存在；部分是整體的部分，離開整體談部分，部分也會喪失其原來的意義。這一思想要求我們要正確處理好整體與部分之間的關(guān)系。由于統(tǒng)計研究中經(jīng)常會涉及處理多個變量的數(shù)據(jù)的情況，多變量及多層關(guān)系的情況，或是為了更好地分析事物之間的關(guān)系，通過假設(shè)將多個數(shù)據(jù)變?yōu)橐粋€（如利用平均數(shù)來代表整組數(shù)據(jù)的信息），將幾個變量合并為一個（如某一概念的結(jié)構(gòu)分為了幾個維度），將多個相互復(fù)雜的關(guān)系合并為一個（如結(jié)構(gòu)方程及利用多元線性模型處理嵌套關(guān)系）。這就會使某些變量為了滿足統(tǒng)計分析的需要而臨時組成一個小的整體。比如，多層線性模型中，就會出現(xiàn)一個由不同層次的回歸模型而組成的層次結(jié)構(gòu)，每一層的回歸模型均可看做是這一多層模型中的一部分，而且是必不可少的一部分；而由多個層次的單個模型所組成的模型又很好地囊括了每一個層次的部分［４］。然而，各個部分所組成的整體可能有各個部分單獨(dú)所不具有的功能，亦即整體的功能并不是各個部分的簡單相加。比如，多層線性模型中就存在每個單層的回歸模型所不具有的擬合特性，能夠充分發(fā)揮其模型的整體擬合優(yōu)度來實(shí)現(xiàn)對各個層次的信息的最大限度的完美組合，而作為部分的每個層次的單一回歸模型，則只能依據(jù)下一層的回歸結(jié)果來考慮本層次的信息，并在一定程度上為更上一層的分析提供一定的信息基礎(chǔ)。但就單一層次來講，雖然可能會與相鄰層次發(fā)生關(guān)系，但是絕對不可能夠表現(xiàn)出所有層次的整體效果，即使是在層級次數(shù)很少的情況下。此外，對于模型的好壞程度的檢驗(yàn)也是如此［５］。對于整個模型的評價，既要有整個模型的擬合優(yōu)度的指標(biāo)，又要求其所組成的各個部分均達(dá)到顯著性水平；而對于各個部分的考察，則更多地只考察其自身的顯著性即可。這一點(diǎn)除了多層線性模型，在結(jié)構(gòu)方程處理一般概念結(jié)構(gòu)時也有所體現(xiàn)。一般認(rèn)為，如果想要證明所建構(gòu)的概念（如自尊）的結(jié)構(gòu)效度比較好的話，除了要使整體的結(jié)構(gòu)方程的各項(xiàng)指標(biāo)（如NFI，GFI）符合要求外，還要保證模型（概念）的各個維度也都要符合要求，甚至于對于每一層的各個項(xiàng)目的各項(xiàng)測量學(xué)指標(biāo)（四度）也要符合通行的標(biāo)準(zhǔn)，因?yàn)橐坏┮粋€不符合要求的題項(xiàng)進(jìn)入模型之中，將直接影響到維度的各項(xiàng)指標(biāo)的要求，進(jìn)而影響整個模型。而當(dāng)僅僅對某一個維度或題項(xiàng)進(jìn)行考察時，一般只對于其自身的數(shù)據(jù)所包含的信息進(jìn)行分析，很少涉及其他的部分。整體與部分的思想要求我們在處理涉及模型的統(tǒng)計分析時，一要分清整體界限，認(rèn)清整體的模型到底是什么；二要通過理論分析和數(shù)據(jù)驗(yàn)證，認(rèn)清整體模型相對于各個部分模型的獨(dú)特之處，即整體的優(yōu)越性，通過模型的擬合最大限度地利用數(shù)據(jù)所蘊(yùn)含的統(tǒng)計信息。此外，還不應(yīng)忽視的一點(diǎn)是，對模型的整體檢驗(yàn)，既要有對模型的整體的檢驗(yàn)，又要包含對局部的評估，將兩者綜合考慮，通過比較選擇出最適合的模型。

形式邏輯的研究表明［６］，類屬關(guān)系和整體與部分的關(guān)系是不同的。類屬關(guān)系中的屬相具有類項(xiàng)所具有的全部功能，而各類的功能則沒有其屬的很多功能。而整體與部分關(guān)系中的部分則不可能具有整體的全部功能，但是部分所組成的整體則具有各個部分所不具有的功能。比如，在前面談到的回歸中，一元回歸與多元回歸都?xì)w屬于“回歸分析”這一類，當(dāng)然無論一元回歸還是多元回歸都具有探索自變量與因變量的因果關(guān)系的傾向性這一回歸分析的特性，但是如果因?yàn)橐辉貧w和多元回歸乃至于其他的回歸類型歸屬了回歸分析這一類從而就使回歸分析增加了很多的其他功能（如真正確定因果關(guān)系），這顯然是不合適的。另一方面，由各個維度所組成的結(jié)構(gòu)方程會有比各個部分更加優(yōu)越的功能，但各個部分卻不能夠擁有這些功能（因?yàn)槠浞治鲋皇腔谧陨頂?shù)據(jù)）。弄清楚了這一點(diǎn)，就能夠很好地區(qū)分開類屬關(guān)系和整體與部分的關(guān)系，也就不至于遇到多個變量的統(tǒng)計分析時不知道該以何種方法論來進(jìn)行指導(dǎo)。這樣，無論是對于統(tǒng)計的技術(shù)分析，還是基于研究假設(shè)對技術(shù)理論的解說，都是使人受益匪淺的。

3.具體問題具體分析的方法論。統(tǒng)計學(xué)作為一門學(xué)科，其必有自己的知識體系。心理統(tǒng)計學(xué)也必然是如此。所謂的知識體系，通俗來講，就是知識組成的方式與結(jié)構(gòu)，或稱“知識樹”。知識體系的把握對于學(xué)好一門課程來說至關(guān)重要。當(dāng)前國內(nèi)外有關(guān)統(tǒng)計方法的書目中對統(tǒng)計知識體系的呈現(xiàn)不盡相同。有按照“從事物屬性上的排他性”來安排的，比如，講到平均數(shù)的檢驗(yàn)時，就把三種平均數(shù)（單樣本、兩樣本獨(dú)立和相關(guān)）的檢驗(yàn)全部呈現(xiàn)出來，依次講完。也有按照東方思維方式的“功能性分類”來展現(xiàn)，比如當(dāng)講到方差分析時，最先側(cè)重講一元（one way）方差分析，之后是更復(fù)雜的兩個自變量的方差分析，之后進(jìn)入“析因設(shè)計”（factorial design）的方差分析，從此采用多變量方差分析（MANOVA），以考察交互作用為首要任務(wù)［７］，而不是一氣呵成地把各種多變量的方差分析全部講完。誠然，每種體系具有各自的特點(diǎn)，不同書目有不一樣的體系，甚至于對于同一本書不同章節(jié)的知識可能適合于不同的知識體系。因此，要針對不同的內(nèi)容采用不同的呈現(xiàn)方式來構(gòu)建各具特色的知識體系。

三、結(jié)語

其實(shí)，從科學(xué)的整體結(jié)構(gòu)來看，哲學(xué)是處在統(tǒng)計學(xué)之上層的，而統(tǒng)計學(xué)也可以追根于哲學(xué)這一母體。因此，哲學(xué)中所蘊(yùn)含的方法論思想理論理應(yīng)適合于統(tǒng)計學(xué)這一學(xué)科的發(fā)展的指導(dǎo)。正如哲學(xué)中的“對立統(tǒng)一”觀點(diǎn)、“質(zhì)量互變理論”、“矛盾的偶然性與必然性”等理論在統(tǒng)計學(xué)中得到了廣泛的應(yīng)用一樣［８］，哲學(xué)的其他方法論思想也理應(yīng)被吸納到統(tǒng)計學(xué)學(xué)習(xí)的方法中，并將其很好地運(yùn)用到實(shí)際中去。這樣一來，統(tǒng)計學(xué)的學(xué)習(xí)就如同有了前進(jìn)的探照燈，即使數(shù)學(xué)基礎(chǔ)不扎實(shí)，在統(tǒng)計學(xué)學(xué)習(xí)的道路上也會存在諸多的平坦。

參考文獻(xiàn)：

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［4］張雷，雷厲，郭伯良.多層線性模型應(yīng)用.北京：教育科學(xué)出版社，2002.

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