密集追踪数据的收集方案优化和分析方法改进


1研究背景
近年来,随着心理学研究问题的不断深入和对个体特异性的重视,密集追踪研究(intensivelongitudinalstudy,ILS)已经成为心理学、生命科学、医学和健康等领域普遍采用的研究范式之一。ILS常采用经验取样法(experiencesamplingmethod)、生态瞬时评估(ecologicalmomentaryassessment)、动态评估(ambulatory assessment)和每日日记(dailydiary)等在自然状态下评估个体日常的生活经历(Bolgeretal.,2003)。其特点是可以对个体内(intra-individual)的动态关系以及个体间(inter-individual)差异进行研究(郑舒方等,2021;Hamakeramp;Wichers,2017;Xiaoetal.,2023)。相比于调查研究和实验室研究,ILS可以有效降低回忆偏差,提高生态效度(罗晓慧,刘红云,2024;Trullamp;Ebner-Priemer,2014)。更重要的是,ILS为探讨个体内波动和个体间差异提供新视角,为深入理解心理状态的发生、发展和变化过程提供有效方法,为个性化干预方案的制定提供可靠依据(Konigamp;Strahler,2023;Luo,Hu,amp;Liu,2024)。
但ILS中较高的测量强度(主要包括问卷长度和测量次数)会对所收集数据的数量和质量,以及研究结果的可靠性和有效性产生消极影响。在ILS中,参与者每天需要填写一份或多份问卷,通常持续数天甚至数月。这样频繁的评估可能会引起参与者作答反应的变化,导致数据质量下降(Eiseleetal.,2023)。已有的实验研究和元分析表明,ILS中的测量强度是影响数据质量的主要因素。增加测量强度可能会导致参与者的负担增加(Fuller-Tyszkiewiczetal.,2013;Santangeloetal.,2013)和依从性(compliance)降低(Eiseleetal.,2022;Vachonetal.,2019),并引起研究中状态变量的个体内变异降低(Eiseleetal.,2023;Fuller-Tyszkiewiczetal. ......
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