第一节 人格研究
个案研究、相关研究和实验研究这三种人格心理学的研究取向在19世纪末20世纪初的时候就已经同时存在于心理学的研究中了。在研究中选择哪种取向主要由研究主题的性质来决定；伦理问题、可行性问题以及经济问题也会影响研究取向的选择。从原则上来说，这三种取向对大多数研究主题都是适用的。在实际研究中，它们常被结合起来同时使用。
一、寻求研究深度：个案研究
个案研究(case study)是一种以单独的个体为研究对象的研究取向，它把个体看作一个整体，对之进行丰富全面、深入细致的描述和解释。其主要形式包括观察、访谈、测验、临床研究、个人资料分析(如信件、日记、个人传记等作品分析)等。人格心理学的创始人Allport就曾强调只有个案研究法才能考察个体身上独特的特质组合，才能了解特定的、现实的、活生生的人。在《珍妮的信》一书中，他介绍了自己的一个个案研究，分析了珍妮在12年里写的300多封邮件，确立了这位妇女的八个核心特质，勾勒出了一个真实而生动的女子的人格。
在某些个案研究中，研究者有时需要进行长期反复的观察，还需要开展一些非结构化的(unstructured)访谈和大量的作品分析，有时甚至需要跟研究对象吃住在一起，以观察他(她)和别人交往互动的方式(参与观察法)。研究者通过大量重复的观察，来确定对研究对象的最初印象是否正确、完整；如果所做的观察工作不充分，就很难做出准确的判断。通过这样的个案研究，研究者就能深入了解那些从表面现象入手很难得到的内容。而这些内容又进一步激发研究者的直觉，以便更深入地洞察人格的本质。以下我们来了解两种主要的个案研究取向：临床研究和叙事研究。
(一)临床研究
有些个案研究会涉及人格异常的个体，这类研究被称为临床研究(clinical study)。这样的研究多由心理治疗家开展，他们通过治疗中的个案研究了解人格异常的原因，发展自己的人格理论，客观上推动了个案研究取向的发展。例如，法国临床精神病医生Jean Charcot(1825～1893)发现某些病人并没有器质性病变，却局部瘫痪，甚至无缘无故地昏厥。他对这样的病人开展深入研究，并用催眠术对其进行治疗。这种方法被许多后来者继承和发展，其中包括Freud。Freud的精神分析理论被认为是天才的杰作，影响了人类生活的许多领域；但实际上，他的临床工作才真正体现出他的才华(Pervin，2001，p.5)。他可以在数星期、数月甚至数年里倾听同一名病人，理解和分析其思想和情感。此外，Henry Murray(1893～1988)、Carl Rogers(1902～1987)以及George Kelly(1905～1966)等也对临床个案研究有过贡献，他们除了分析病人的正常作品，还分析病人致病的过程，将人的机能视为一个整体。
(二)叙事法
叙事法(narrative approach)也叫生活史(life history)研究(Liebert ＆ Liebert，1998，p.41)它要求被试对自己的个人生活史进行描述，这些描述更多地是个人主观的回忆，而不是研究者的客观观察。虽然回忆可能存在歪曲和错误，但研究者旨在分析出被试的真正人格，并不需要获得“正确”的信息。之所以这样做，是因为一些研究者认为要理解个体复杂的人格仅仅通过客观抽象的技术是远远不够的，被试的自我概念及其对生活本身的认识可能提供非常微妙但更为重要的信息。被试如何看待自己的生活、回忆时提取出具有哪些特点的信息，可能恰恰反映出他的自我概念和世界观。人格存在于个体所叙述的故事之中。
(三)个案研究的长处和不足
个案研究的优点：(1)这种研究注重细节，能够对研究对象进行生动的描述。(2)个案研究一般在被研究对象所处的环境中进行，避免了人为控制，具有很好的生态效度(ecological validity)，即它能在较大程度上代表自然状态下的情形。研究者采取开放的研究态度，在研究中并不事先选择研究的问题，只是观察研究对象表现出来的行为，因而可以了解一个活生生的人的心理和行为过程。(3)通过个案研究，研究者可以获得大量的信息，进而提出种种因果假设。(4)不论人类行为的普遍规则是什么，我们都不能否认个体的独特性，个案研究正是以强调个人的独特性为其特色。
不过，从其他研究取向的角度看，个案研究可能存在如下不足：(1)个案研究一般是描述性的，缺少实验控制固然保证了生态效度，但从这样的研究结果中很难得出因果结论。不进行变量控制的另一个弊端是，无法进行重复研究，研究结果很难得到检验。(2)个案研究的数据常常来自被试的回忆报告，这种信息的可靠性很难保证；而且，由于遗忘或当下情绪的影响，被试会从现在看问题的角度去看待过去发生的事情，以致提供不准确的信息。(3)个案研究的优势在于质的分析，但其本身不长于量的分析。比起量的分析，质的分析很难提供行为的精确描述。(4)个案研究一般取样较小，常常只有一个被试，因此难以直接概括出具有普遍性的结论。而有关这一点，正是长期以来个性研究和共性研究争论较多之处，也可以说是个案研究需要与相关研究和实验研究结合起来使用的最大原因(王重鸣，1990，p.48)。
二、寻求研究广度：相关研究
个案研究取样小，难以得出适用面较广的结论。可是当我们做研究时，总是希望研究结论能适用于大多数人，如果可能，最好适用于所有人。相关研究(correlational study)便能满足这种需要，它借助统计测量方法来分析不同人格变量之间或人格变量与其他变量之间是否存一定程度的相关，以揭示各变量及变量之间关系的变化趋势。这种取向的数据大多数来自于自陈式问卷资料，也可以是他评资料或观察资料，所以相关研究能够在短时间内对大量被试进行研究。
(一)相关研究的历史
相关研究方法可以追溯到英国的France Galton(1822～1911)，他运用测验、评估、问卷的方法来研究个体差异，对大量被试的生理和心理特征进行测量。他提出相关系数(correlation coefficient)的概念，以揭示两组数据之间的相关程度。随后，英国心理学家Spearman受其启发，发明了因素分析方法，为Cattell和Eysenck等人的研究奠定了统计方法与技术手段的基础。20世纪40年代，Cattell通过因素分析提出并编制了著名的“16PF人格问卷”。Eysenck提出了人格特质的三个基本维度，并编制了相应的问卷。从此，人格心理学家开始把评定问卷作为获得人格数据的主要来源，把基于相关分析的因素分析法作为主要统计手段，把特质作为人格的基本单元，从而使特质研究逐渐占据了主导地位。
(二)散点图：相关关系的图解
许多被试在两个变量上得分之间的关系可以用散点图来表示，形象而简明。请看图2-1(a)中的例子，该图表示研究中所有被试在害羞量表上的得分和孤独量表上得分的关系。在图中，一个变量(孤独)由x轴表示，另一个变量(害羞)由y轴表示。图中的每个点均代表一个被试在这两个变量上的得分。例如，被试麦克在孤独特质上的得分是12，在害羞特质上的得分为20。
图2-1 正相关和负相关散点图
(三)相关的方向和强度
有关两个变量之间的相关关系的完整信息包括关系方向以及相关强度。两个变量可以是正向相关(正相关)，也可以是反向相关(负相关)，这就是相关的关系方向问题。两个变量之间的正相关意味着，变量x得分高，变量y得分也高；变量x得分低，变量y得分也低。图2-1(a)就表示孤独和害羞存在一种正向关系，在孤独上得分越高，在害羞上的得分也越高。负相关则表示两个变量是一种反向关系，变量x得分高，变量y得分反而低；变量x得分低，则变量y得分反而高。图2-1(b)中，自尊得分和害羞得分之间存在负相关，害羞得分越高，自尊得分越低。两个变量之间的相关强度则告诉我们，一个变量能在多大的程度上被另一个变量预测。用于表示两个变量之间相关强度的指数就是相关系数。相关系数一般用字母r表示，其分布范围从－1.00到+1.00。“+”表示正相关；“－”表示负相关。相关系数可以根据观测值和计算相关系数的公式来求取(参见心理统计方面的书籍)，其绝对值越大，表明两个变量之间互相预测的能力越强。也就是说，相关系数越靠近+1.00或－1.00，变量之间的相关强度越强；越靠近0，相关强度越弱。在散点图上，图中各点离那条表示完全相关的直线的距离可以体现出两个变量之间的相关强度。完全相关指的是所有各点都落在同一条直线上，相关系数是+1.00或－1.00，如图2-2所示。但是在相关研究中，很少出现完全相关的情况，变量之间的相关绝对值常小于1，即－1.00＜r＜+1.00。这样的相关强度在散点图上就可以用离散情况表示，相关越强，离散程度越小；相关越弱，离散程度越大。如果二者相关为0，则散点的分布就是无序的，就不可能从一个变量的大小去推断另一个变量的大小。
图2-2 两个变量之间不同程度的相关
(四)第三变量的问题
如果两个人格变量之间或人格变量与行为变量之间存在共变，研究者就可以得出结论说二者相关。这种研究取向可以让心理学家确定各种人格特征之间存在怎样的关系或者人格特征与特定情境中的行为表现存在怎样的关系。不过，有时会发现两个变量之间存在相关并非因为二者真有联系，而是因为二者同时和第三个变量有关系，从而使二者显示某种数量上的相关；但其实二者可能有关，也可能没有任何关系。这就是相关关系中的第三变量问题。如图2-3所示，害羞和考试焦虑之间存在一定的相关。不过我们可以看到，由于害羞和考试焦虑均与自我意识存在较高的相关，因而两者才表现出高相关；而害羞和测验焦虑可能有一定关系，也可能并没有关系。因而，如果相关研究中存在潜在的第三变量，那么对相关关系的解释就得比较谨慎。
图2-3 第三变量的例子
(五)因果推论问题
如果个体的成就动机(变量x)和其工作绩效(变量y)的相关为.40，我们能否断定成就动机影响了工作绩效，成就动机越高，工作绩效越好，二者有因果关系？从表面上看，这样的推论似乎符合逻辑。但是，要作因果推论，就涉及定向性问题(directionality problem)。也就是变量x与变量y谁决定谁的问题。x和y的出现存在时间上的先后，才能确定二者的因果关系。例如，大学生的学习成绩和班级活动参与程度之间存在正相关。可能的解释是，参与更多的班级活动，就可以学到更多的东西，从而带来更好的学习成绩。但另一种可能是，好的学习成绩使大学生对某些课程或主题感兴趣，从而更加乐意参与班级活动。此外，还可能存在第三变量同时影响学习成绩和班级活动参与程度，结果使两者相关的情况。因此我们不能仅从相关系数推论大学生的学习成绩和班级活动参与程度之间的因果关系。
要作因果推论，就得做好研究设计，使自变量在前，因变量在后。但是，人格研究中很多变量是个体差异当中相对稳定的人格特征，很难被实验操作。正因为如此，人格研究很难分清哪是自变量，哪是因变量，因果推论自然无法成立。为了超越这种局限，人格研究者提出了两个概念：特质研究和状态研究(trait and state studies)。特质是人格中相对稳定的成分，很难进行实验处理，但心理状态却可以通过实验来引发。因此，通过对状态的实验研究就能确定某心理状态与行为的关系，并推论出该状态所对应的特质变量对行为表现的影响。例如考察状态性焦虑对考试成绩的影响，可以进一步推断特质性焦虑与考试成绩的因果关系。此外，研究者还可以通过引进更为复杂的统计分析(如偏相关分析)或更复杂的研究设计(如追踪研究)，进一步拓宽传统的人格相关研究领域。
需要补充说明的是，并不是所有的相关研究都用相关系数来表示。有的研究可以通过比较两组或多组之间的结果变量来进行相关研究。在这样的研究报告中，不会提及相关系数，但其实质仍然是相关研究。例如，如果想研究性别和情绪稳定性之间的关系，我们就可以直接比较男性和女性在情绪稳定性测量上得分的差异。如果差异显著，则性别和情绪稳定性相关；如果不显著，则二者不相关。类似这样的研究，虽然统计上没有用相关系数来表示变量之间的相关，但仍属于相关研究。
(六)相关研究的长处和不足
相关研究的优点在于：(1)它不需要控制被试的行为或所处的环境，在自然环境中对其行为进行研究。比起实验研究来说，相关研究更贴近真实生活。事实上，许多人格心理学家感兴趣的变量(如性别、年龄、出生顺序)都不能进行实验操控。对有的变量强行操控又违背研究伦理。相关研究使研究者既遵守研究伦理，又能对重要变量进行研究。例如，若为了研究单亲家庭儿童的性格发展特点而将儿童与其父母隔离，显然有违研究伦理。不过研究者可以收集那些现实生活中已经是单亲家庭的孩子的信息，来研究这个课题。由此可见，相关研究取向拓宽了研究变量的范围。(2)使用相关研究的一个重要的作用在于，可以在研究早期探明一些变量之间可能存在的关系，为进一步的实验研究做好准备。例如，人格心理学家要研究害羞与自尊、社会焦虑、自我意识、孤独等变量的关系，他会首先使用相关法去探索这些变量之间的关系，找出相关系数最高的关系，以确定最有研究价值的问题。(3)相关研究允许研究者同时测量许多变量，进行多因素研究。在现实生活中，人们的行为受许多因素的影响。同时对多种因素进行研究，比较符合真实情况，而且从研究投入的时间、精力上来说也比较经济。(4)相关研究只要收集那些既有条件下的信息，不必像实验研究一样设置情境。(5)相关研究多为大样本，数据来源于多个被试，结论有更好的推广性。
相关研究的不足之处在于：(1)它只能对某一群体的人格差异进行定量分析，难以从质的角度对其进行解释。(2)它能找出两个变量之间的关系强度，而无法揭示因果关系；而且如果研究者设计不周全，两个变量的相关可能是潜在的第三变量引起的。(3)相关研究一般主要采用自我报告，所获得的信息可能并不真实。因为被试在回答问题时，容易受到社会称许性(social desirability)的影响，即按照社会期望他们的样子来展现自己，而并非依据真实状况作出选择。
三、寻求因果关系：实验研究
个案研究和相关研究都无法提供足以推论因果关系的信息，要达到这一目的，必须求助于实验研究。实验研究是在控制无关变量的条件下，系统操纵某种变量，研究其变化对另一变量的影响，从而揭示变量间的因果关系。实验研究可以重复进行，其研究结果可以得到验证，因而具有证伪和证实的科学性质。实验处理和实验控制是实验研究的两个关键特征。
(一)实验处理
实验处理(experimental manipulation)是指为了建立因果关系而对研究中的一些变量进行处理，使它(们)在实验中出现至少两种水平，以引起另一个变量相应的变化。这些受到处理的变量就是自变量(independent variable)，即我们认为会产生影响力的变量。而那个受到影响的变量就是因变量(dependent variable)。例如，一种药被认为可能会增强记忆。在实验研究中，就会让有些被试吃药片，另一些被试吃看上去相同的糖衣片；然后检测所有被试的记忆力。这里的实验处理变量(自变量)有2个水平：药片和糖衣片。因变量是记忆力。若结果显示药片组被试和糖衣片组被试在记忆力上有显著差异，而且前者比后者记忆力更强，就可推论这种药的确可以增强记忆。实验处理的水平可以达到两个以上。例如，心理治疗家想研究来访者所获得的积极评价是如何影响其自尊的。将30个被试分为三组，每组10人。第一组被试每小时获得5次积极评价，第二组被试每小时获得20次积极评价，第三组不能获得积极评价。这个研究中的自变量是积极评价次数，共3个水平，因变量是自尊。
(二)实验控制
实验取向的魅力在于实验控制(experimental control)。通过实验控制使每个实验条件下的被试在无关变量上是等价的，从而排除了无关变量的影响，才能断定实验结果是由我们安排的实验处理导致的。实验控制有很多方法，这里只介绍几种最常见的。(1)随机分组。为了避免选择被试时出现偏差，研究者一般会随机分配被试，让所有被试都有相同的机会被选到自变量的任何一个处理水平或方式中去。这样才可以保证被试的各种特性在各实验小组中都等同。以上述积极评价影响自尊的研究为例，如果将所有上午来做咨询的被试分到“不获得积极评价”组就不是随机分配。那些上午来做咨询的被试可能在年龄、职业情况上不同于别的来访者，这样就产生了额外变量。随机安排被试的程序应该使各组都既有上午来咨询的被试，也有下午来咨询的被试。在其他无关变量上也是如此。这样得到的实验结果就可以排除实验分组差异的影响，澄清实验处理本身的效应。(2)标准化程序。实验过程中也要以相同的方式对待所有被试，各组被试除了所接受的实验处理不同以外，其他都一样，这就是标准化程序(standardization of procedure)。标准化程序要求实验室的灯光、温度及其他条件都相同，并通过录音的方式来给被试指导语。通过标准化，各组被试之间的唯一区别就是实验处理。(3)控制组。在实验当中，接受实验处理的被试组为实验组，而不接受实验处理的被试组是控制组。控制组的被试在其他方面和实验组被试等同，它的唯一作用是作为实验组的比较对照基础。
实验控制方法多种多样，目的就是为了使自变量与因变量之间的因果关系推论的可靠性达到最大。实验设计越周密，对变量之间的因果关系推论就越可靠。
(三)实验研究的逻辑
实验研究的逻辑如图2-4(Carver ＆ Scheier，1996，p.30)所示。在实验开始时，我们把被试分为两组。在分组时要遵守随机分配的原则，以保证两组在接受实验处理前是两个等组。当对被试施加处理时，由于每组被试所获的处理不同，两组被试开始不一样了。可以说是研究者自己创造出了两组之间的差异。所以，如果实验结果显示各组被试在因变量上的得分存在差异，就只有一个原因可以解释这种差异，那就是实验处理。这是因为，整个实验过程都对其他无关变量进行了控制，两组被试只有实验处理不同。这个逻辑也适用于自变量的水平多于两个的实验研究。
(四)统计显著性和实践显著性
统计显著性(statistical significance)是一个统计学术语，其含义是，如果实验组和控制组间的真实差异为0(当然我们并不能知道真实差异)，那由两组样本得到的数据存在差异的可能性有多大。如果100次测量中出现差异的次数不多于5次，我们就说样本得到的数据具有统计显著性。而且，在其他条件一样的情况下，相关系数越大或组与组之间的差异越大，统计显著性也就越大。
然而，统计显著性依赖样本容量的大小，而不是相关系数或差异的大小。如果研究的被试数量非常大，即便组与组之间的差异很小，或者变量间的相关系数很小，也会达到统计上的显著性。例如，如果被试数达到180个，相关系数为.19就会达到显著。而当只有30个被试时，.30的相关系数也很难达到显著。这就涉及实践显著性问题。实践显著性(practical significance)考察一个研究的结论是否具有实践意义。统计显著性并不能保证实践显著性。例如，以5000人的样本为研究对象，结果发现，个体的收入和每个月购买的汽油总数存在.15的相关。考虑到样本容量的大小，这个相关系数其实非常小。而且，这个结果可能在实践上也没有多大意义。所以，统计显著性是对数据分析和解释的开始，而不是结束。
图2-4 实验研究逻辑图示
(五)实验研究的长处和不足
实验研究的优势在于其客观性、对变量的系统控制、精确的定量分析与因果推论能力，被认为是比临床和相关研究更具科学性的一种方法。
但实际上，实验研究也有不足之处。(1)实验方法只能用在那些可以进行系统控制或操纵的变量上，很多时候无法对具有广泛的相互作用关系的人格变量加以控制。实验研究需要对变量进行处理，但如果自变量只反映了人格的自然差异，那就只是相关研究，并非实验研究。例如，我们并不能对人的肤色、人格特点进行实验处理，根据这些变量分组的研究严格意义上并不算实验研究。(2)为了更好地控制额外变量，得到因果结论，人格心理学家进行实验研究时，常把人置于人为控制的环境中。实验室环境跟人们所处的现实环境有很大区别。例如，在实验室看电视和在家里看电视是不一样的；在实验室研究中，让被试具有攻击性和现实生活中被试表现出的攻击性也会不同。实验室的研究结论要推论到现实生活会有很大局限。(3)实验研究更多关注的是共同性，而不是个体的独特人格。它强调研究结论具有可推广性，追求的是适用于所有人的普遍结论。个体的独特性在实验研究中没有得到应有的重视。
每种研究取向都是利弊共存的，选择哪种取向更合适取决于研究目的。人格是一个复杂的研究对象，影响因素很多，单纯依靠一种理论、采用单一的方法是远远不够的。事实上，许多研究者往往会从其个人经验或偶然的观察中开始重要的理论假设，然后再通过相关研究或实验研究来检验这些理论假设。
四、三种研究取向的对比
为了对个案、相关和实验这三种心理学研究取向进行细致的比较，我们来分析一个具体的研究实例。这项研究要探讨的是电视暴力是否会导致孩子的攻击性这一问题。我们来看一看每种研究取向如何就同一个研究主题展开研究。
(一)电视暴力与攻击性：个案研究
最早对电视暴力和儿童的攻击性行为之间的关系进行研究的是个案研究，研究对象是那些明显深受电视暴力影响的青少年。下面就引用其中两项研究中的原文(Schramm et al.，1961)。
洛杉矶的一个家庭女仆发现，主人家7岁的儿子将玻璃渣撒到作为家人晚餐用的炖羊羔中。这个行为背后并无恶意，纯粹是小孩的一个实验，出于其好奇心，他想看一看这样做会不会带来像电视里一样的结果……(p.161)
一个大约13岁左右的男孩向警方承认，他给学校的老师发恐吓邮件是受到电视节目的启发。当他帮本地教堂的牧师抄写邮件时，突然想到这个主意。当牧师离开时，他就写了第一封恐吓邮件。“我是从电视上得到这个念头的，那个节目的名字叫‘lineup’。”(p.164)
这些研究报告互相独立，不过它们的确证明了电视暴力激起攻击性行为的可能性。研究者需要系统考察更多的孩子，以确定这种关系是否能推广到大多数人。如果研究者想进一步了解在一般儿童中电视暴力和攻击性之间的关系强度，就得开展相关研究。
(二)电视暴力与攻击性：相关研究
许多相关研究为电视暴力和儿童攻击性之间的关系提供了数据支持。例如，有一项研究考察了马里兰2300个高中生的收视习惯和反社会行为之间的相关关系。首先让学生填写4个最喜欢的“只要一播就会收看的”电视节目。研究者对每个节目的暴力性进行评定，接着对每一个被试的平均暴力行为进行评定。要求被试填写一个反社会行为自我报告清单(如在学校里打架斗殴)，报告自己表现各种行为的频次(用一些数值来表示频次，0=从不，1=一次，2=两次或更多)。这样，研究者获得了两列数据，一列数据是被试所喜欢的电视节目的暴力性程度，另一列数据测量的是被试的攻击行为。从统计上检验这两列数据之间的相关关系就直接说明了反社会行为和电视暴力之间的关系：看暴力电视节目越多，被试的反社会行为就越厉害。
(三)电视暴力与攻击性：实验研究
相关研究的证据不能证明电视暴力导致了被试的攻击行为，它只是揭示了所看的暴力电视总量与被试的反社会性行为存在相关。可能的情况是，由于被试本身常有攻击行为，所以才喜欢看暴力性的电视节目，而不是电视暴力导致被试的攻击行为。要证实因果关系就得采用实验方法。例如，研究者(Liebert ＆ Baron，1972)提出假设，观看暴力性电视节目的孩子比那些观看非暴力性电视节目的孩子，更多地伤害其他的小朋友。为了检验这个假设，研究者做了如下实验：让5～9岁的男孩和女孩一个人单独看一会儿电视。他们所看的是真实的电视节目。一半的孩子看的节目内容是追逐厮打、激烈枪战和刀光剑影；另一半孩子看的是令人兴奋的(活动量大但非暴力)体育节目，时间长度和前一半孩子一样。看完电视节目后，每个孩子都被带到另一个房间，让他坐到一个大盒子前。这个盒子有线连向隔壁房间，上面有一个绿色按钮，按钮上标有“帮助”字样；还有一个红色按钮，上面标有“伤害”字样。两个按钮上各有一个手柄，孩子可以推上其中任意一个手柄。按钮前方还有一个白灯。实验者告诉孩子，每一个按钮后的电线都连着一个游戏，这个游戏将和隔壁房间里的一个小朋友一起玩。如果推上“帮助”手柄，隔壁房间的小朋友就会比较容易操纵手柄；而推上“伤害”手柄，那个小朋友玩的手柄就会烫手伤人(事实上，并没有其他孩子在隔壁房间，被试的反应对其他人并没有影响)。而且手柄被推上的时间越长，另一个孩子获得帮助或受到伤害的可能性就越大。最后，实验者告诉孩子白灯一亮，他们就得推上其中一个手柄。然后实验者走出房间，白灯一共亮了20次。孩子推上“伤害”手柄的时间长度就是其攻击性的指标。本研究发现，观看暴力节目的孩子“伤害”其他孩子的意愿显著多于那些观看体育节目的孩子，男女都一样。因为两组孩子唯一的区别是一开始所看的电视节目，所以我们可以说观看暴力电视会导致孩子攻击性增强。
五、质化研究与量化研究
本章所介绍的个案研究多使用质的分析，也就是质化研究(Qualitative Research)，而相关研究和实验研究可以获得量化的数据，也就是量化研究(Quantitative Research)。质化研究与量化研究存在很大的差异。量化研究以理论驱动为主，在特定的理论指导下进行数据分析；而质化研究以资料驱动为主，大多数没有明确的理论，通常是通过系统的资料搜集和分析，理论逐渐从资料中浮现出来。在研究过程中，质化研究对资料采取完全开放的态度，尊重原始资料，理论只是作为分析资料的工具。随着心理学研究不断推进，心理学界许多研究者开始重视质化研究取向。心理学研究既受到其特定的研究对象、研究内容的制约，同时也由于量化研究取向本身具有的缺陷，因而研究不可能完全依赖量化研究取向来达到对社会世界的全面理解(风笑天，2001，p.11)。质化研究取向通过研究者与被研究者之间的互动对事物进行深入、细致、长期的体验，然后对事物的“质”得到一个比较全面的解释性理解(陈向明，2003，p.10)。但需要指出的是，质化研究和量化研究并不是完全对立的，二者之间仍有很多相辅相成之处。因此可以说，实际研究中采用何种研究取向，本质上并无优劣之分。