心理学实验软件PsychoPy方法
心理学实验研究方法
心理学实验研究方法心理学实验是评估心理学理论、研究心理现象的重要方法，其研究方法多样化且具有一定的规范性。
下面我将分享一些常见的心理学实验研究方法。
首先，心理学实验的设计需要明确研究目的和假设。
研究者应该清楚地定义研究的目标，例如研究人类注意力的特点，或者研究某种心理疾病的发病机制。
此外，研究者还需要提出相应的假设，用来指导实验的设计和数据的统计分析。
其次，心理学实验通常使用独立变量和依赖变量。
独立变量是研究者通过实验过程中操纵的变量，例如在研究注意力的实验中，独立变量可以是不同的视觉刺激或音频刺激。
依赖变量是研究者希望测量的变量，例如在同样的实验条件下，参与者在不同刺激下的注意力水平。
实验设计中还需要考虑控制变量。
为了保证实验结果的有效性，研究者需要控制其它可能干扰实验结果的变量。
例如，在研究学习和记忆的实验中，研究者可能需要控制参与者的起床时间、饮食和运动等因素的影响。
选择适当的实验样本也是实验设计的关键。
样本应该能够代表目标人群的普遍情况。
为了获得可靠的结果，研究者通常会进行随机抽样或分层抽样。
此外，样本的大小也需要考虑，在保证实验具有统计学意义的前提下尽量控制样本的数量。
在实施实验之前，研究者需要制定详细的实验操作步骤。
这些步骤应该是清晰和可重复的，以确保实验结果的可靠性。
此外，研究者还需要使用适当的实验工具和技术，例如问卷调查、行为观察、神经影像技术等，来收集实验数据。
在实验完成后，研究者需要对实验数据进行统计分析。
统计分析的目的是评估研究假设的支持程度，并判断结果的统计显著性。
常用的统计方法包括描述性统计、t检验、方差分析和回归分析等。
最后，研究者应该将实验结果进行合理的解释并进行科学的讨论。
他们应该结合其他研究结果和理论，来解释自己的研究结果。
并且，他们还应该指出研究的局限性和未来研究的方向，以推动心理学领域的进一步发展。
综上所述，心理学实验是一种重要的研究方法，它能够帮助研究者深入了解心理现象和心理机制。
心理学研究的主要方法
心理学研究的主要方法Psychological research utilizes several main methods in order to investigate and understand various aspects of the human mind and behavior. One of the most common methods used in psychology is the experimental method. This involves the manipulation of variables in a controlled environment in order to determine cause-and-effect relationships. Experimental research allows psychologists to establish the causal mechanisms that underlie behavior and mental processes.在心理学中使用最广泛的研究方法之一是实验方法。
这涉及在受控环境中操纵变量，以确定因果关系。
实验研究使心理学家能够建立行为和心理过程背后的因果机制。
Another important method in psychological research is the correlational method. This approach involves examining the relationships between different variables without manipulating them. Correlational research helps psychologists identify patterns and associations between different factors, providing insights into potential relationships between variables.在心理研究中另一个重要的方法是相关方法。
心理学实验程序编程（python）
⼼理学实验程序编程（python）任务⼀：实现简单的屏幕的颜⾊之间的切换import pygamefrom pygame.locals import *pygame.init()win = pygame.display.set_mode((800,600),DOUBLEBUF|HWSURFACE)for i in range(10):win.fill((0,255,0))if i%2==0:win.fill((255,0,0))pygame.time.wait(500)pygame.display.flip()注意的点：需要先导⼊Pygame.locals才能⽤后来的doublebuf 以及hwsurface但是怎么样定义屏幕的颜⾊即 depth 的设置还不是很懂。
任务⼆：捕捉⿏标移动的事件，并在⿏标的位置画⼀个圆import pygamefrom pygame.locals import *import syspygame.init()win = pygame.display.set_mode((800,600),DOUBLEBUF|HWSURFACE)while True:ev = pygame.event.get()for i in ev:if not i ==None:print(i)if i.type==QUIT:pygame.quit()elif i.type==MOUSEMOTION:pygame.draw.circle(win,(255,0,0),i.pos,3, 3)pygame.display.flip()疑问：在pygame.draw.circle函数中不能加关键字如radius=, 或者width =,只能直接写值，不知道为什么。
还有在捕捉事件的过程中⼀定要加⼊死循环，不然事件会瞬间打印出来，再后来的事件发⽣之前，捕捉已经结束。
任务三：simon 效应的雏形，随机呈现⼩圆点#random circle dot in the windowimport pygame,sys,randomfrom pygame.locals import *pygame.init()win = pygame.display.set_mode((800,600),DOUBLEBUF|HWSURFACE)cor = ()position = ()for i in range(30):num = random.choice([0,1])if num ==0:cor = (255,0,0)position = (200,300)else:cor=(0,255,0)position =(600,300)pygame.time.wait(500)pygame.draw.circle(win,cor,position,10)## win.fill((0,0,0)) the display covers?when the code is here,the reason is that the background dont cansal the circlepygame.display.flip()pygame.time.delay(1000)win.fill((0,0,0))pygame.display.flip()#no no no ,because i dont have the flip(), not the background cannt cover the circlepygame.time.delay(800)pygame.quit()sys.exit()注意的点：呈现圆点后的⿊屏，要⽤filp()函数，⽽并不是背景⾊不能够覆盖圆点任务四：如何添加声⾳##add a sound to the windowimport pygamefrom pygame.locals import *pygame.init()win = pygame.display.set_mode((800,600),DOUBLEBUF|HWSURFACE)sound = pygame.mixer.Sound("C:/Users/mike1/Desktop/1111111.wav")sound.play()需要注意的点：1、其实不需要win这个屏幕依然可以运⾏声⾳⽂件2、声⾳⽂件必须是wav格式，试了⼀下mp3格式，但是并不⽀持，可以在线将mp3格式转换成wav格式。
实验心理学实验方法
实验心理学实验方法实验方法：心理学主要研究不同情景下人类的行为。
通常，实验中要求人类参与者做某些任务。
自1990年以来，各种计算机软件的应用，改变了实验的呈现方式，减少了实验误差。
实验除了可以测量反应时、错误率之外，还可在实验之前、之间、之后运用调查、观察的方法研究。
1.实验室实验实验室实验是在心理实验室里使用仪器设备进行的有控制的观察。
它可以提供精确的实验结果，常用于对感知、记忆、思维、动作和生理机制方面的研究。
人类的行为和意识异常复杂，要想得到正确的结果，必须选择合适的实验设计。
试验中要控制额外变量、缩小实验者偏差、平衡实验顺序、选择合适的样本、确定合适的操作定义、选择合适的统计分析方法（很重要）。
2.其他方法除了实验室实验之外，还有个案法、观察法、访谈法、调查法、自然实验法。
心理学是一门实证性很强的科学。
有关被试心理的特点和规律，只能从收集到的实际材料中分析、综合，而不能凭研究者想当然地发挥。
因此，每一个学习心理学的人都要学会正确使用研究方法。
心理现象是复杂的，运用哪一种方法，要根据研究对象、研究条件、研究目的来确定，有时要综合好几种方法才能收集到多方面的资料。
心理学的各种研究方法是收集感性材料的直接手段，目的是要从中分析、归纳出规律性的东西。
因此，每一个学习心理学的人还必须运用唯物辩证法，对感性材料做出全面的、深刻的、相互联系的理性分析，防止片面地、孤立地、静止地研究心理现象。
统计法统计学方法在心理学上的应用开始于高尔顿关于个别差异的研究。
后来瑟斯顿等人又发展了因素分析法。
但统计法一直是与心理测验联系在一起的。
心理测验基本上属于自然实验的范畴，与这里所讨论的狭义的实验方法不尽相同。
把统计法应用于心理实验的设计是与费希尔的工作分不开的。
费希尔发展了方差分析和使用小样本的方法，提出了虚无假设的概念和推论统计等。
他的方法首先应用于生物学和农业的实验设计，后来才推广到心理实验设计上来。
从此就把心理实验中控制其他因素只改变一个自变量的古典设计方法向前推进了一步，开始应用同时改变几个自变量的多因素设计法，并可获得各因素之间的相互作用的信息。
PsychoPy的线上实验模式
PsychoPy的线上实验模式那这个“Pavlovia”是个什么东西呢？先把它的链接地址放在这⾥：https:///（⽂末点击“阅读原⽂”可直接进⼊）在官⽅的介绍中，这是⼀个开放平台，可以在这个在线的项⽬库中浏览现有的编制好的实验程序，也可以将你⾃⼰编制的实验程序在这个平台上公开或者设置为特定⼈员或⼩组可见，还能在现有PsychoPy程序的基础上fork（创建源项⽬代码的分⽀，并拷贝到⾃⼰的账号中）并基于此创建⾃⼰的实验程序。
在Pavlovia中可以将⾃⼰创建的项⽬保存在⾃⼰的项⽬库中，实现问题追踪和多⼈协作。
只需要上传HTML或JS的⽂件（可以是通过PsychoPy，jsPsycho或者lab.js制作的实验程序）到平台上，就可以开放权限给被试测试，并且收取到的数据也会保存在⾃⼰的项⽬库中。
加上配合Sona和Prolific等被试招募服务，就可以实现实验的完全线上化，简化了实验实施的流程。
如果了解“全球最⼤同性交友⽹站”——GitHub的同学，或者使⽤过GitLab的同学可能看完上⾯的介绍就会发现，Pavlovia这个模式和GitHub/GitLab⾮常相似，⼏乎可以说是⼼理学实验的GitHub了（具体⾥⾯的项⽬详情页应该就是使⽤的GitLab）。
在Pavlovia的Docs标签下，有简要的使⽤说明介绍：在Explore标签下，可以查询到平台上现有的实验程序们。
点击launch experiment可以在线试⽤该程序，点击view code可以进⼊到实验程序的详情页，具体的下载和fork等操作可以在详情页进⾏：在Dashboard标签下，类似于是个⼈中⼼，收到的消息，个⼈创建的实验和账户信息等在此呈现。
在Store标签下是充值信息。
⽬前个⼈账号收集⼀个被试的实验数据⼤概折合⼈民币1.7元左右，价格还是很合适的。
⽽学校或机构账号⼤概是1.3W⼀年，不限制被试数：以上就是对于Pavlovia这个平台的简单介绍了，具体的功能和细节欢迎⼤家⾃⼰去使⽤、尝试和发现。
psychopy code 条件分支
一、概述在心理学和认知神经科学的研究中，经常需要使用计算机程序来呈现实验材料并记录研究参与者的反应。
Psychopy是一个专门设计用于实验设计和执行的开源软件，它提供了丰富的功能和灵活的编程环境，使研究人员能够轻松地创建各种类型的心理学实验。
二、Psychopy的条件分支功能1. 概述Psychopy代码中的条件分支是一种常用的控制结构，它允许根据特定的条件来执行不同的代码段。
这种功能非常有用，因为在心理学实验中经常需要根据参与者的反应或其他条件来动态地调整实验的流程或呈现不同的实验条件。
2. 条件语句在Psychopy中，条件语句通常使用Python编程语言的if、elif 和else关键字来实现。
通过这些关键字，可以根据指定的条件来选择性地执行特定的代码块。
可以根据参与者的反应时间来呈现不同类型的刺激，或者根据不同的实验条件来执行不同的数据记录和分析操作。
3. 示例代码下面是一个使用条件分支功能的简单示例代码：```from psychopy import visual, coreimport randomwin = visual.Window()stim1 = visual.TextStim(win, text='Stimulus 1')stim2 = visual.TextStim(win, text='Stimulus 2')if random.choice([True, False]):stim1.draw()else:stim2.draw()win.flip()core.w本人t(1)```在这个例子中，根据随机选择的条件，程序要么呈现stim1要么呈现stim2。
这种动态的刺激呈现方式可以帮助研究人员设计更加灵活和个性化的实验。
三、应用案例1. 反应时间实验在心理学研究中，经常需要测量参与者对刺激的反应时间。
使用条件分支功能，可以根据不同的反应时间阈值来调整实验的刺激呈现顺序或类型，从而更好地控制实验的变量并提高数据的准确性。
(完整word版)心理学实验软件PsychoPy方法
心理学实验软件—PsychoPy作者：孙雨生花一个下午加晚上重新鼓捣了下PsychoPy这款心理学实验软件，之前刚接触Python的时候也试着学过，只是当时还年轻，看了半天没弄懂就弃之不用了。
如今要毕设了，总不能一个简单的行为实验都要一行一行代码往上砌，于是就想找一个像VB那样可以拖拖拽拽的傻瓜软件来用用，“业界”流传的心理学实验软件大概也就Presentation、E-Prime，当然牛逼点用C/C++/C++++、Matlab、Java甚至汇编、二进制码来写也可以，不过为了写个小实验程序还要去学一门语言隐隐会让人有点DT的感觉。
用PsychoPy当然不只是因为“Life is short，use Python”，既然是用Python写的软件,open-source、跨平台就足够吸引人，从官网看版本到v1.7，似乎维护得不错，挺值得推广.言归正传，大概啃了一下Documentation，稍加总结，想用的人就没必要再去啃一遍了。
1。
安装windows下面应该是。
exe一路回车；mac也是。
dmg直接拖进应用文件夹;甚至linux(大便系）都可以apt-get install psychopy.2. Builder模式PsychoPy编写实验程序有Builder View跟Coder View两种,Builder就是“拖拖拽拽”，手痒了想写代码可以用Coder模式，当然有更高级的API可以为这个开源项目做出自己的贡献，这个另议。
最简单的Builder模式界面如下：界面下方是实验的流程图；界面主要部分由三个标签页组成,标签页代表实验的几个阶段（如指导语、trials、感谢语等）分别与流程图对应;右侧为程序的components，如图片、文字、对应的按键、影片、声音以及鼠标等。
上图是软件中自带的stroop效应的demo，也就是一个完整的实验，只要点击工具栏上绿色的小人儿就可以运行实验，可以说比照这个demo,然后用鼠标点点试试，很快就可以完成一个一般模式的行为实验程序了。
SPSS操作_心理学研究方法_舒华_笔记_(修复的)
目录一、额外变量的控制方法 (2)二、输出描述性数据 & 剔除极端数据 (2)三、数据的转换 (4)1. 数据标准化 (4)四、心理学研究中的变量间相关关系 (5)1. 皮尔逊相关 (5)相关关系：偏相关分析、穿插滞后的相关设计、结构模型和线性结构方程 (5)(1) 相关分析 (6)(2) 偏相关分析 (6)(3) 穿插滞后的相关设计 (8)(4) 结构模型和线性结构方程 (8)2. 斯皮尔曼等级相关系数 (8)五、多重回归模型分析的SPSS操作 (10)1. 一元线性回归〔一个自变量〕 (10)2. 多元线性回归〔多个自变量〕 (13)(1) Enter法 (14)(2) 层次回归 (15)(3) 逐步回归〔stepwise regression〕 (17)六、实验设计的根本术语〔主效应、简单效应等〕 (17)(1) 主效应与交互作用 (17)(2) 简单效应和简单简单效应 (17)七、被试间设计 (19)1. 单因素被试间设计〔t、F〕 (19)独立样本t检验结果 (20)方差分析计算效应量〔〕 (23)进展事后检验步骤如下： (24)2. 两因素完全随机实验设计〔方差分析ANOVA〕 (25)3. 被试设计 (28)4. 混合设计 (28)一、额外变量的控制方法1.排除法2.对立法：额外变量与自变量的效果对立3.恒定法4.随机化法(1)被试随机分派：用excel将被试编号，在编号右侧写入能生成随机数的函数Rand〔〕，然后按随机后的数字排序，那么被试就被随机化了。
(2)安排试验顺序：例如随机化安排72次试验的顺序5.匹配法(1)被试匹配分组(2)实验材料匹配分组(3)共轭控制:实验过程中进展控制P386.兼作组法：被试设计7.抵消平衡法：ABBA二、输出描述性数据 & 剔除极端数据将要检查的变量移入右边的框中，并勾选红框中的选项〔意思是：输出Z分数，并作为一个变量列出来。
因为检查数据有效应的时候要用到Z分数〕。
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心理学实验软件- PsychoPy
作者 : 孙雨生
花一个下午加晚上重新鼓捣了下PsychoPy这款心理学实验软件，之前刚接触Python的时候也试着学过，只是当时还年轻，看了半天没弄懂就弃之不用了。
如今要毕设了，总不能一个简单的行为实验都要一行一行代码往上砌，于是就想找一个像VB那样可以拖拖拽拽的傻瓜软件来用用，“业界”流传的心理学实验软件大概也就Presentation、E-Prime，当然牛逼点用C/C++/C++++、Matlab、Java甚至汇编、二进制码来写也可以，不过为了写个小实验程序还要去学一门语言隐隐会让人有点DT的感觉。
用PsychoPy当然不只是因为“Life is short, use Python”，既然是用Python写的软件，open-source、跨平台就足够吸引人，从官网看版本到v1.7，似乎维护得不错，挺值得推广。
言归正传，大概啃了一下Documentation，稍加总结，想用的人就没必要再去啃一遍了。
1.安装
windows下面应该是.exe一路回车;
mac也是.dmg直接拖进应用文件夹;
甚至linux(大便系)都可以 apt-get install psychopy.
2. Builder模式
PsychoPy编写实验程序有Builder View跟Coder View两种，Builder就是“拖拖拽拽”，手痒了想写代码可以用Coder模式，当然有更高级的API可以为这个开源项目做出自己的贡献，这个另议。
最简单的Builder模式界面如下：
界面下方是实验的流程图;界面主要部分由三个标签页组成，标签页代表实验的几个阶段（如指导语、trials、感谢语等）分别与流程图对应;右侧为程序的components，如图片、文字、对应的按键、影片、声音以及鼠标等。
上图是软件中自带的stroop效应的demo，也就是一个完整的实验，只要点击工具栏上绿色的小人儿就可以运行实验，可以说比照这个demo，然后用鼠标点点试试，很快就可以完成一个一般模式的行为实验程序了。
这个简单的stroop效应实验的主体在于一个循环体trails上：
通过设定trails循环中的conditionFile来绑定实验条件，这里的conditionFile可以是.xlsx(Excel2007)文件也可以是纯文本的.csv文件，至于如何设定，看一下demo里面的例子就很清楚了。
3. 实验环境设定
为了让PsychoPy看起来更简单所以把这一步放到最后。
PsychoPy会检测显示器设备然后自动完成下面的Monitor Center，一般也不需要更改;
在每一个单独的实验中也需要一些环境变量的设定，如输出数据文件的格式、记录被试信息的Experiment info等：
4. Coder View
有兴趣的话也可以玩一下PsychoPy的coder模式，也就是Python。
当然这已经是coding 的事情了，欢迎翻墙至Blogger继续关注。