实验心理学-第18章
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控制，这意味着混淆的可能性常常存在。
匹配的另一问题是回归假象的介入。这一部分内容将在第12
章讨论，但在这儿我们简要地解释一下。在许多测量情形中，有一种
被称为向平均数回归的统计现象。一组分数的平均数是大多数人认
为的平均数：所有观察值的总和除以观察的人数。例如，样本为60
的被试平均身高是他们所有身高的总和除以60。如果在某些特征
上具有极端分散（很高或很低）的个体被重新测验，笫二次的分数比
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原先分数更接近整组的平均数。考虑这样一个例子，我们对200个
人进行数学推理的标准测验，这一测验有两个相等的形式，或我们知
道的两个相等的牍本。这一测验的平均数值是100分里的60分。
我们选出15个分数最高的和15个分数最低的，两组的平均数为
95、30，然后我们用另一版本重新测验。现在我们可以发现两组的平
均数是87、35。在第二次测验时，这两个极端组的分数向平均数回
归了：高分组的得分比第一次低些，低分组的高些。一般地，这种情
况在高分组上发生是因为一些人的真实分数或多或少比实际测查的
侥幸分数要低，即所得的分数要比他们应得的分数高。当再次测验
时，具有极高分数的人得分更低，接近真实分数。这种情况在低分组
上刚好相反。也就是说，一些人在第一次测验中所得的分数要低于76
“真实分数”，重测能使他们的分数更高，或更加接近于真实分数。
当两次测量之间存在不完全相关时，这种向平均数回归的现象
就能被观察到。分数选择越极端，向平均数回归越厉窖。这种情况
在所有类型的测量情境中都可能发生。如果极高或极矮的父母有一
个小弦，可能这个小弦的身高更接近于人口的平均水平＋而不是接近
父母的身高。对于绝大多数统计现象来说，向平均数回归对于所观
察的被试组而言是真实的，同时也是或然的（也就是说，并不是每次
都发生）。例如，有一些被试个体在第二次数学推理测验中偏离了平
均数，但群体总的趋势仍是向平均数回归。
向平均数回归怎样影响被试已在一些变量上进行丁匹配的准实
验。再考虑一个例子。这一例子与许多针对应用社会问题的回溯研
究一样有重要的意义。假设我们有一个教育计划，并相信这一计划
特别有利于提高非洲裔美国儿童的阕读分数。这一点特别重要，因
为非洲裔美国儿童的阅读分数明显比白人儿童要低，主要可能由于
他们不同的文化环境。我们现在有两组儿童，一组非洲裔美国儿童，
另一组白人儿童，在诸如年龄、性别以及最重要的最初阅读成绩等几
个维度上进行了匹配。对两组儿童都实施阅读提高计划，计划实施
完之后再次测查阅读分数。我们发现，出乎我们意料的是，非洲裔
美国儿童在接受阅读计划之后比以往更差，而白人儿童则有所提
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高。当然，我们只能得出结论认为计划帮助了白人儿童但实际上
损害了非洲裔美国儿童，尽管事实上，计划是为后一类儿童特别设
计的。
即使这一结论看起来似乎合理，但在这一例子中几乎可以确定
它是错误的，因为有回归假象的存在。考虑一下，非洲裔美国儿童和
白人儿童在最初阅读分数的匹配时发生了什么。由于非洲裔美国儿
童的分数要比白人儿童低，为了对这样两个样本进行匹配，必须选择
比平均数水平要高的非洲裔美国学生和比平均数低的白人学生。选
择了这两个极端组，我们可眦预期（由于向平均数回归），在重测时，
非洲裔美国儿童的得分更低，而白人儿童则更高，即使在阅读提高计
划没有任何作用的情况下。特殊的高分组非洲裔美国儿童和低分组
白人儿童都向组平均数回归了。即使在没有任何计划，儿童只是被
简单地重复测验的情况下，此类情形也会发生。
如果对io进行匹配而不是阅读分数，同样的结果也可能得到，
因为两者可能存在正相关。所以简单地进行另一变量的匹配不是一
个办法。一个解决方法是先对大样本的非洲膏美国儿童和白人儿童77
迸行匹配，然后各分两组，对其中的一个亚组实施阅读计划，另一亚
组则不实施。在一亚组阅读计划结束后再对所有被试进行重测。
（当然，非洲裔美国儿童和白人儿童的被试分配是随机的。）在两个亚
组中都可能出现向平均数回归现象，但阅读计划的作用可通过与没
有接受计划的亚组的比较来评估。也许实施了阅读计划的非洲裔美
国儿童比没有实施计划的儿童表现出更少的分数下降（向平均数回
归）。若果真如此则可证明该计划实际上是有积极作用的。
由于应用被试变量的准实验研究常常用来评估教育计划，因此
它的实践者应知道许多与使用有关的棘手问题。由于混淆，研究者
可能无法对结果说很多或得出重要结论。匹配可在某些可能的情况
下减少这类问题，但同时又会存在引入回归假象的可能性。许多研
究者并授意识到这一问题。在评估研究中，一个著名的错误类似于
这儿讲的虚构研究，将在第12章中讨论。
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，我
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第三章研究技术：实验／
们就能对从结果中得出的结论有更多的自信。但我们应该记住我们
有的仍仅仅是相关，即使已经非常小心地进行了控制。匹配有时
是有用的，但不能包治百病。在我们前面提到的比较精神分裂症
患者与其他人的心理测验的例子中，如果精神分裂症患者仍然比
新匹配的控制组表现差，我们能不能得出精神分裂症产生了言语使
用能力低下的结论？不，我们不能得出这一结论。在两组之间仍旧
存在其他差异。我们永远不能绝对确认我们已在相关变量上进行了
匹配。
对实验设计的研究是相当复杂的。在大多数章节中，我们都有
这样一个内容，“从问题到实验”。这一部分内容告诉我们怎样将一
些课题或问题变成一个实在的实验。下面我们讨论这部分内容。
从问题到实验：基本内容
问霹做实验
在各种杂志的研究报告中并没有对许多为何进行实验的原因解
释清楚。虽然这种简洁可能是由于喜欢短小文章的杂志编辑本着经
济节约的原则所要求的，但大多数是基于这样一种假设，即实验心理
学家或研究某一专业的真正心理学家郡具有普遍的背景知识。这在
科学的任何一门学科中都是真实的。例如，在杂志上写文章的物理
学家假设读者已经知道达因是力的单位，就不必麻烦去解释该术语。78
同样，心理学家常常假设读者知道刺激和反应这两个术语的含义，虽
然这两个术语可以用任何方式定义。这本书的一个目的就是当休想
阅读或写心理学研究报告时为你提供一些必要的词汇。
对于新的研究者来说，另一个问题与“实验室的学问”有关。“每
个人”都知道特定的“显而易见的”方法可用来做特定的研究。这些
方法随着研究领域的不同而不同，但在每一类别中都为大家所熟知。
它们是这样地为人们所熟悉，以致研究者很少去解释它们，而当新的
研究者不知道这些“显而易见的”方法和研究技术时又相当惊讶。动
物研究者常在实验之前剥夺动物食物几小时或者将鸽子的体重维持
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在鸽子能在食物持续获得情况下的体重的某一百分点上。虽然，这
样做的原因对于研究者显而易见，但它们并不一定为你所熟知。实
验者怎么知道在一个记忆实验中使用多少项目？实验要花多长时
间？为什么从一组具有相同价值的因变量中选择某个因变量？实验
要多少被试？本章第二部分的“从问题到实验”将回答这些“显而易
见的”问题。
从问置科实验
所有研究的目的都在于解决问题。这个问题可以是抽象的和理
论的或者具体的和应用的。问题可以从偶然的观察中得到，比如人
们在夏季似乎具有更强的攻击性。它的问题可以是“为什么夏季的
热度引起攻击”，或更具怀疑性的问题“温度高引起攻击吗”。问题也
可以是由实验室的偶然发现得到，比如在一片面包上发现一个霉点。
解决这一问题——为什么在这儿会长霉点——导致了盘尼西林的发
现。问题也可以从理论模型中直接得到，例如，我们问：“为什么强化
会增加强化之前行为的发生率？”
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，
从问题到假设
问题或多或少总是一种模糊的陈述，它必须经过证实或者必
须得到回答。除非问题被描述得很具体、很细致，否则，很难通过
实验检验。任何假设都是一种来自于问题的具体预期，常常可以
这样一种形式表述：如果A，那么B。问题和假设之间关键的区别
在于假设可以直接检验，而问题不行。一个实验必须能够驳斥一
种假设。
数据 79
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，我们必须收集数据。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。下面我们简短地依次介
绍这些内容。
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第三章研究技术：实验／
获得数据
实验设计并不能提供获得数据所需的全部条件。虽然设计告诉
你怎样将被试分配到实验中去，但它不会告诉你怎样获得被试。没
有被试，也就投有数据。
研究动物行为的心理学家比研究人类的心理学家在被试的选择
上有更多的控制。虽然动物心理学家必须为被试承担住房、喂养等
额外的费用，但他们能选择自己所希望购买的种系，因此若无意外的
大灾难，他们的被试常常是有效的。
对人类的研究最常以一些修心理学导论的大学生作为被试。假
如这种参与被作为学生的一种学习经历，那么它是道德的和合适的
（美国心理学会，简称APA，1973）。如果实验不被作为一种学习经
历，那么实验者必须付给被试报酬。由于大学生是精选的群体，如果
要将结果推广到其他被试群体中去，实验者必须要小心。例如，为教
授无机化学而设计的程序化学习系统方面的技术，被用于水管工的
教学中时可能就是不成功的。
从一些群体中选择被试的方法称为取样。由于对总体比如所有
美国的二年级大学生进行测验常常是币可能的，因此取样是必须的。
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。
而且每一个人的选择独立于其他人的选择，以至于选择一个人不影
响选择任何其他人的机会。由于实验没办法研究所有的大学生，所
以他们努力从有价值的总体中随机选择被试。但这一步常常是做不
到的，因此，研究者只能随机地将被试分配到不同的实验条件中去。
取样的统计意义将在附录B中讨论。
当你的样本选择好，实验设计已完成时，还有一个主要的决定要
做。你每次只测查一个被试还是同时测查一组被试？两种程序各有
利弊。团体测试最大的优点是经济。如果每个被试花1小时，对一
组30个被试进行测试只需花一小时，而如果单个测试则需30个小
时，这样，当其他条件都相等时·团体测试更快，因此也更好。但在许
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多情况下其他所有条件是无法都保持相等的。例如，做一个听力实
验，给左、右耳分别呈现独立的单词。一个心急的博士研究生决定节
省时间＋对其被试实施团体测验。但是却忘记了，除非被试的位置刚
好在两个扩音器之间，否则一些信息传到一耳的时间要早于另一耳。
这就使得自变量失效。当然，如果每个被试都带有耳机就可避免这80
一问题，那么采取团体测验更好。团体测验的另一问题是被试具有
互相影响的可能性，因此也会影响数据。也许被试会作弊，从他人那
里抄袭答案，或者团体中的性别比例可能会影响动机。有时这些问
题可通过将被试安置在防止社会交往的个94测试亭中来避免。
分析数据
实验的直接结果是反映各种条件下行为的一系列数字。正如西
德曼（1960）的幽默描述，科学家相信所有数据在一开始就受到了污
染。数据要么属于偶然，要么属于科学——但绝不会两者皆是。在
心理学家能确信数据属于科学之前，魔鬼“偶然”必须被驱除，这可以
通垃被称为推断统计分析的方法做到。
一旦统计分析告诉你，哪些散据是可靠的（不是偶然发生），你还
需决定哪些数据是重要的。投有哪种数学计算能告诉你检验了什么
假设，理论预测的是什么，等等。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。除了
what…if实验，理论和假设总是先于统计。
由于掌握实验产生的大量数据的含义根本不可能，常常需要通
过描述性统计对数据进行精简。最常见的是平均数和标准差。作为
数据分析的一部分，平均数常被用来计算各个自变量的各个水平和
用来显示交互作用的自变量的综合值。
报告数据
数据常用表或图来表示。图常常更容易理解。图3…2是对实验
结果如何报告的一个典型例子。因变量标在纵坐标——垂直线上，
自变量则画在横坐标——水平线上。多个自变量通过实线和虚线或
·艇
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第三章研究技术：实验/
者各个自变量运用不同的形状可以被标在同一个图上。
原始（未分析）数据很难报告·因此常用一些描述性统计如平均
数来概括数据。另外一些统计
