第3章　研究技术：实验

3.1　复习笔记

一、实验

实验就是为了调查一个或多个自变量对一个或多个因变量的效应的控制过程。自变量由实验者操纵，而因变量是被观察和记录的变量。实验研究中，自变量至少要有两个水平。

1．实验的优点

（1）实验可以很好的控制无关变量。理想的实验通常是，除了要研究的这一变量外，不允许其他因素（变量）来影响结果。

（2）经济。实验者通过创设感兴趣的情景来控制环境，可以迅速有效的获得数据。

2．做实验的原因

（1）在基础研究中，实验用来验证理论，并提供解释行为的数据。研究者将经过精心设计的并对其结果有清晰预测的实验称为临界实验。

（2）实验被用来重复和扩展以前的发现，或者表明以前的研究不能被证实。

（3）在少数情况下，实验仅仅是为了看发生了什么事情。

二、变量

变量是研究者可以操纵和控制的量，主要有自变量、因变量和控制变量。变量是使实验运转的嵌齿和齿轮。好实验与差实验的区别就在于，变量的有效选择和操纵。

1．自变量

（1）自变量就是那些被实验者操纵的变量。当自变量水平的变化导致了行为的改变时，就说行为是在自变量的操纵之下。

（2）自变量操纵行为的失败，常被称为零结果。导致零结果的原因有：

①实验者作出自变量是重要的猜测可能是错误的，而零结果是正确的。

②实验者需要对自变量进行有效的操纵，无法做到这点是产生零结果的常见原因。

③造成零结果的其他常见原因与因变量和控制变量有关。

由于无法确定是由于操纵失败还是由于零结果正确，因此实验者不能得出任何关于自变量和因变量间因果关系的结论。

2．因变量

（1）因变量是依赖于被试对环境操纵反应的实验反应值，即被实验者观察和记录了的随着自变量的变化而变化的被试行为。

（2）稳定性即信度是好因变量的一个标准。当一个实验被准确重复时，因变量也将得到以前的分数。

（3）因变量的测量范围受到限制，使测量结果“停留”在量表的最顶端或最底端，都会阻碍因变量对自变量效果的准确反映，造成零结果。测量结果“停留”在量表的最顶端称为天花板效应，测量结果“停留”在量表的最底端称为地板效应。

3．控制变量

（1）控制变量是由实验者控制的，在实验中保持恒定的潜在变量。控制变量是无关变量的一种。通过协方差方法控制的协变量也是无关变量的一种。

（2）对于任何一个实验，需要控制的变量都很多，远远地多于研究中实际控制的变量数。

（3）保持变量恒定并不是去除无关变量的惟一方法。统计方法同样是用来控制无关变量的。保持变量恒定是最直接的实验技术，因此，控制变量的定义只限定在这种技术上。（按照本书的观点，无关变量包括控制变量与协变量，而在其他的教材中，无关变量即为控制变量或称额外变量。）

4．变量命名

5．多个自变量

典型的实验往往同时操纵二到四个自变量，操纵多自变量的优点如下：

（1）在同一实验操纵多个自变量比做多个独立的实验效率要高。

（2）实验控制更好。

（3）从几个自变量概括出来的结论比尚待概括的资料更有价值。在不同类型的实验被试间建立结果的普遍性很重要。

（4）可以便于研究交互作用，即自变量之间的相互关系。交互作用指一个自变量产生的效应在第二个自变量的每一个水平上都不同的现象。当交互作用存在时，独立地讨论每一个自变量是毫无意义的。因为一个变量的作用还要依赖于另一变量的水平。

6．多个因变量

与多个自变量相同，多个因变量在实验研究中也有重要的应用。

（1）研究者常提供多个适当的因变量。

（2）从经济的角度考虑同时获得许多因变量的测量值是可行的。

（2）多个因变量可以增加实验结果的普遍性。

三、实验设计

实验设计的目的在于尽可能减少额外的或未控制变量，从而增加实验产生有效的一致结果的可能性。实验者必须作出的第一个实验设计决定是怎样将被试分配到自变量的不同水平中去。有两种主要的可能性，即仅将一些被试分到一种水平或将每一个被试分到每一种水平。第一种是被试间设计，第二种是被试内设计。

1．被试间设计

（1）被试间设计是一种保守的设计，一种处理方式不可能继续影响或污染另一种，因为每一个人只接受一种处理方式。然而，它的一个缺点是被试间设计必须处理个体间的差异，个体间的差异会降低结果的有效性。

（2）克服被试间设计的缺点的有效方法是获得等组，即使接受不同实验处理的被试组相等。获得等组的方法主要有匹配和随机化。

①匹配是按照一定的标准将被试配对，再将每个被试对的被试随机分配到不同组别中。匹配的一个困难是实验者不可能对每一个特征都进行匹配。

②随机化意味着每一个参与实验的被试都有相等的机会被分配到任何一个组别中。

③如果所有相关维度都已考虑到，那么，匹配要优于随机化，但由于很难将所有相关维度都考虑到，因此更常用的方法是随机化。

2．被试内设计

（1）被试内设计中每个被试接受所有的实验处理，因此，需要的被试比被试间设计少。同时，由于被试内设计采用的是对同一组被试的反复测量，因此，受个体差异的影响较小。

（2）由于被试内设计中被试接受多次的测量，因此，他们可能受到一般练习效应的影响。一般练习效应既包括由于反复经验而造成的成绩上升，也包括由于对作业感到厌烦或疲倦而造成的成绩下降。

研究者可以通过平衡程序控制一般练习效应，即通过随机排列处理方式、随机数字表或用计算机随机排列次序等。

（3）差异延续效应也是被试内设计的缺点之一，指实验的前部分对后部分的影响随着开始时处理方式的变化而变化。差异延续效应在某种程度上可以通过平衡技术减小，但平衡不能完全消除这些效应。

3．小样本设计

小样本设计是被试内设计的一种变式，指向人数较少的被试或单个被试呈现自变量的不同水平或处理方式的一种实验设计。由于测验的被试人数很少，因此要在相当经济和高度控制的实验中对每一个被试进行大量观察，并进行记录。小样本的实验在心理物理学、临床和操作条件反射研究中用得很广泛。

4．混合设计

被试间设计和被试内设计是针对一个自变量而言的。在同一实验中，一些自变量由被试间设计处理，另一些则由被试内设计处理，则称这个实验设计为混合设计。混合设计不像纯粹的被试内设计那样有效或经济，但常常更安全。被试间变量（比如男、女）只能采用被试间设计。被试内变量则既可以采用被试间设计也可以采用被试内设计。

5．控制条件

许多实验设置一些控制组（被试间设计）或控制条件（被试内设计）。控制组不接受自变量水平的处理。控制条件的重要属性是它为所要研究的自变量提供了一个可以比较的基线。

6．陷阱

（1）要求特征

要求特征指研究的参加者（被试）自发地对实验者的实验目的产生一个假设或猜想，然后再以一种自以为能满足这一“目的”的方式行为或反应的现象，要求特征来自于被试对他或她正在参加一个实验的认识。典型的要求特征有霍桑效应和安慰剂效应。

（2）实验者效应

实验者效应指实验者不经意地向被试流露出些微自己的期望以至于影响了实验结果的现象。这些效应并不仅仅限于以人为被试的实验。罗森塔尔现象（又称皮格马利翁效应）是典型的实验者效应。双盲实验可以有效的消除实验者效应。

（3）实验的自动化

实验者效应可以通过让计算机或其他设备做实验而得到完全或大部分消除，因为在这种情况下被试不必与人接触。

7．准实验

对于涉及无法操纵的变量的研究，往往采用准实验。

（1）变量无法操纵的原因

①道德因素。

②变量是与生俱来的本性（比如性别）。

（2）准实验的优点很明显：它们使用自然发生的自变量，其中绝大多数都具有高度的内在趣味和重要的实际意义。准实验利用了观察和相关研究的优点，并结合了实验的优势。

（3）典型的准实验常用被试变量作为自变量。对于大多数的天生的被试变量（年龄、性别、种族、种群）、社会引起的被试属性（社会阶层、宗教或居住区）、疾病以及与疾病有关的被试因素（肢体残缺、智力低下、脑外伤、灾难后果），只能选择而不能改变。

（4）准实验设计存在的问题。

①准实验中，因变量的变化是由被试变量与另外一些因素协同变化的结果。

②被试变量与因变量是相关的，但不能说一个变量导致了或引起了另一个变量的效应。

③准实验只能得出相关关系，而不能得出因果推论。

（5）在其他相关变量上对被试进行匹配，可以避免准实验研究的变量混淆。当匹配在实际上是可能的，并且回归假象也可以得到评估时，从准实验研究中得出的结论更加可信。

四、从问题到实验：基本内容

1．问题

问题是人们想要研究的现象。

2．从问题到实验

（1）实验者做实验的第一个步骤是将问题变成可检验的假设。然后再把假设转变为有自变量、因变量和控制变量的实验。

（2）假设的基本表述形式是：如果A，那么B。

3．数据

任何实验的目的都是为了检验自变量对因变量影响的假设。为了做到这一点，必须收集数据。一旦获得，就必须对这些数据进行分析。分析之后，就必须报告这些数据。

4．获得数据

（1）心理实验中的被试既可以动物也可以是人类。

（2）从一些群体中选择被试的方法称为取样。随机取样意味着总体的任何一个成员都有相同的机会被选为被试。

（3）团体测验更有效率，但必须注意避免污染实验。

5．分析数据

（1）大量的数据需要通过描述统计进行精简。最常见的是平均数和标准差。

（2）通过推断统计对假设进行检验。

（3）统计学绝不是思维的替代品，统计分析是一个服务于理论和假设检验的理论上的中立程序。

6．报告数据

（1）数据常用图或表表示。

（2）描述统计用来概括数据，推断统计可以说明结论的可靠性。