心理学实验中的变量
自变量及其操纵
- 含义
- 种类
- 根据自变量的特点，可分为
- 被试自变量 性别、品种
- 环境自变量 环境噪音
- 作业自变量
- 暂时性的被试差异 通常由指导语指导被试的行为产生暂时的差异。
- 操纵
- 建立合适的操作定义
- 操作定义是指用明确、统一、可以量化的术语，对自变量进行严格的规定
- 确定自变量的水平和范围
- 自变量若是连续变量，在选择水平时，确保水平间的差异大于水平内的差异。
- 校准测量自变量的仪器，保证研究的内部效度
- 控制呈现刺激的方式，包括呈现时间、次序、空间位置等
因变量及其观测
- 含义
- 因变量 实验中，实验者或主试观察或记录的对于被试的因变量的测量。
- 观测指标
- 客观指标 反应时、正确率、生化指标、行为指标等
- 主观指标 口头记录(口头报告)
- 因变量的控制
- 反应控制
- 使用规范的指导语，要求内容确定、简明、完整和标准化
- 建立合适的操作定义，即选择恰当的因变量指标
- 一个恰当的因变量的标准
- 客观性 指标是客观存在的，是可以通过一定的方法观察到的，并且能在一定的条件下重现
- 有效性 指标充分代表当时的现象或过程的程度，也叫效度(最重要)。
- 数量化 指标能被量化，便于记录、统计和比较
- 灵敏度 当自变量变化时，指标产生的变化的程度
- 避免量程的限制
- 天花板效应 由于反应指标的量程不够大，反应都停留在指标量表的最高端
- 地板效应 由于反应指标的量程不够大，反应都停留在指标量表的最低端。
- 反应指标的平衡
- 因变量测量时的异常现象
额外变量及其控制
- 含义
- 又称无关变量、控制标量 指与实验目的无关，但对被被试反应有一定影响的变量
- 来源
- 被试方面
- 要求特征 被试自发地对实验者的研究目的产生一个假想或猜想，然后再以一种自以为能满足这一猜想实验目的的方式进行反应。例如：霍桑效应、安慰剂效应
- 被试的状态、特征
- 主试方面
- 实验者效应 主试在实验中可能以某种方式(表情、手势、语气等)有意无意地影响被试，使他们的反应符合实验者的期望。例如：罗森塔尔效应/皮革马利翁效应
- 实验者的特征
- 设计方面
- 研究方法本身不完善，实验程序安排不恰当，测量仪器不止与安排不当等。如：练习效应、疲劳效应、位置效应、顺序效应
- 环境方面
- 实验环境中的许多因素，以及实验过程中的意外事件。例如：湿度、温度、光亮度、空间大小、设备灵敏度、喧哗、停电。
- 数据处理方面
- 未能剔除无效数据，数据分类不当，数据评价准备不一，使用错误的统计方法
- 控制额外变量的方法
- 排除法
- 讲额外变量排除在实验外。例如，如果要排除外界噪音的影响，可以去隔音室；双盲法
- 缺点
- 容易脱离真实情境
- 结论缺乏普遍性
- 生态效度不佳
- 恒定法
- 在所有的实验条件下，将某个额外变量固定在某个特定水平。对于不能完全排除的额外变量，可以采用此方法。例如温度、空间大小、光线亮度、设备。
- 缺点
- 不能推广实验结果到被恒定变量的其他水平上；
- 额外变量可能会和自变量产生交互作用
- 匹配法
- 将实验组和控制组的被试匹配，将每个会影响实验结果的特点相匹配。这样得出的实验组和控制组的差异可以归结为实验带来的变异。
- 缺点
- 将所有的特点都进行匹配不切合实际
- 对于大多数实验来说，年龄、性别和教育程度都是需要考虑的因素。
- 随机化法
- 将被试随机分配到每个处理组中
- 从理论上说，此方法是控制额外变量的最佳方法，但是有些时候因为条件限制无法实现。
- 抵消平衡法
- 有些额外变量无法消除，也无法恒定，可以采用某些综合平衡的方法，使得额外变量的效果相互抵消，比如ABBA法和拉丁方设计。
- ABBA法适合单因素两水平的实验
- 拉丁方设计：拉丁方设计不只有一种形式。只要每个处理在每行出现一次，每列出现一次，即为拉丁方设计
- 统计控制法
- 以上5种方法可以被称为实验控制法，但有时由于条件限制，不能采用以上方法，可以采用统计控制法(即事后用统计技术来达到控制额外变量的目的)。常用的统计控制方法是协方差分析、剔除极端数据