《实验心理学》

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实验心理学- 第19部分


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知他们的想法以及其他被试的想法都要收集到一起,因为委员会要
评估整个团体的观点。在高鉴别情况中,被试被告知每个人的观点
都将被分别考虑,因为委员会想评估每个人的反应。
    综上所述,因变量是在四种情况下所产生的想法数;低鉴别与低63
参与、低鉴别与高参与、高鉴别与低参与以及高鉴剐与高参与。
    这些结果如图3—5所示,图中显示了两种参与情况下不同鉴别
度的想法数。早期的社会浪费研究在低参与条件下被再次重复了,
结果发现当被试相信个体的作业不能被评估时产生的想法较少。现
在藉们看一下高参与条件下的结果:不管鉴别度的高低被试所产生
的想法数大致相同。由此可知,变量间发生了交互作用:鉴别度的作
用依赖于任务参与的水平。换句话说,当一个人面临一个与其有关
的任务时,社会浪费现象乃至责任扩散现象,较少可能发生,而当任
务没有什么内在意义时,情况就不同了。
  综上所述,当一个自变量的水平受到另一自变量水平的不同影
响时,交互作用就会发生。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~个变量的作用还要依赖于另一变量的水
平,我们只得对交互作用着的变量一起讨论,
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  第三章研究技术:实验/
低    高
    整射度
    图3…5袅明交互作用的布里克纳,暗盒斯和奥斯特lj2(1986)的实验结果
社会推费(相对于高鉴剜情况而言,低鉴别情况下产生的想法散艟少)是在低参与而
不是高参与情况下发生
    多个因变量
    因变量(被观察变量)常被用作行为指标。它揭示了被试作业
的好或差。它允许实验者对行为评分。实验者必须决定行为的哪
些方面与实验有关。虽然传统上常使用一些变量,但这并不意味着
它们是行为的惟一指标或最好的指标。比如,在动物学习的研究中
常使用压杆的行为或鸽子啄键的行为作为反应。最常见的因变量64
是压杆或啄键的次数。但对啄键的力量以及潜伏期(反应时间)的
研究也会得出一些有趣的发现(参见Notterman和Mintz,l 965),
研究者常要提供多个适当的因变量。假设我们要研究你现在正在
阅读的材料的可辨认性。当然,我们不能观察到这个“可辨认性”。
那么,我们要观察什么因变量呢?过去,我们常用的一些因变量
有;阅读材料后有意义信息的保持、阅读一定数目单诃的所需时
间、再认单个字母所出现的错误数、抄录或重新打印材料的速度、
阅读时的心率以及阅读时的肌肉紧张度——当然,所研究的因变量
远远不止这些。
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    /实验心理学
  另外,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。尽管如此,典型的实验一般只用一个因变量或最多同时用两个
因变量。这是不好的。正如同时使用多个自变量可以增加实验结果
的普遍性一样,同时用多个因变量也可以增加普遍性。为什么不用
多个因变量,其原因可能在于很难对多个因变量进行统计分析。虽
然现代的计算机技术使得一些复杂计算成为可能,但许多实验心理
学家并没有在多元统计方面受过良好的训练,因此往往不敢用。对
每一个因变量作独立的分析也同对每一个自变量作独立分析一样,
会忽视交互作用,会丢失许多信息。多元分析很复杂,然而,你应该
清楚在同一实验中使用多个因变量是很有利的。
实验设计
    实验设计的目的在于尽可能减少额外的或末控制变量,从而
增加实验产生有效的一致结果的可能性。整本书所写昀就是关于
实验设计的内容。这里,我们讲一下改进实验设计的常用方法的
例子。
    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。第一种可能是被试间设
计,第二种是被试内设计。两者之间的差异可用一个简单的例子说
明。30个学习心理学导论的学生同意参加实验,你要在此实验中测
定他们记忆无意义单词的能力。你的自变量是每个项目被诵读的次
数;一次或五次。你预期学习被呈现五次的项目比学习只被呈现一
次的效果要好。被试间设计要求你将被试分成两半——也就是说,
分成两组,每组15个学生——一组接受五次重复,另一组只接受一
次(怎样确定哪些被试到哪一组在下面讲)。被试内设计是所有30
名被试都要在两种自变量水平下学习,也就是说,既接受一次重复的65
测验,也接受五次重复的测验(怎样确定被试接受这两种实验处理的
顺序下面讲)。你应选择哪一种设计呢?
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    被试间设计
    被试间(两组)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(一次重复
或五次重复而不是两种都接受)。然而,它的一个缺点是被试闯设计
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,也就是
确定一次和五次重复条件下结果真正不同的能力。
    在被试间设计中,实验者必须尽量减少两个或多个组别中的被
试差异。很明显,如果我们将五个记忆力特别好的人有意放在一次
重复组中,而将五个记忆力特别差的放在五次重复组中,我们可能得
到没有差异的结果,甚至一次重复的成绩更好。为了避免这种结果,
实验者必须保证两组的被试在实验开始时各方面都是相等的。
  等组
  一种方法就是在正式实验开始之前,先对所有30个学生进行一
项记忆测试,以获得学生记忆无意义单词的基线测量值。被试的基
线分数可被用来将被试分成具有相同或相似分数的被试对。每一对
中的每一个成员可随机分配到一个组别,另一个则分配到另一组别。
这种技术被称作匹配。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,常常是只在一些特征上进行匹配,而在另一些可能相
关的特征上则有差异(匹配方法将在本章中详细讨论)。保证两组相
等的另一神更常见的方法是随机化。黼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。在复述实验中,
用随机化方法形成两个组别的方式是随机点名、让每一个人上前掷
骰子或者让偶数在一组而奇数在另一组。如果没有骰子,随机数字
的表格也可用来产生奇数和偶数+这种分配被试的方式不会产生偏
差,因为它忽视了所有被试的特征,我们希望通过这种方式形成的组
在任何相关维度上都是相等的,然而,随机化并不能保证组间一直都
相等。有时候’许多记忆力较好的被试被偶然地分在同一组+这种情
况发生的机会可以通过统计中的概率方法来计算(见附录B)。这就
是为什么实验设计和统计常被看作同一题目的原因。然而,设计关66
心的是安排实验的逻辑,而统计处理的是计算可能性、概率和其他一
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些的数学量值。
    如果我们确信所有相关维度都已考虑到,那么,匹配要优于随机
化,但由于我们很少能这样确信,因此更常用的方法是随机化。
    被试内设计
    许多实验心理学家偏好被试内设计(一组),即所有30个被试都
先在一次重复条件下测试,再在五次重复条件下测试(或相反)。由
于每个被试都是与她或他自己进行前后比较,因此更加有效。一次
重复与五次重复的结果不同不会像被试间设计那样被认为是由于个
体差异造成的。
  一般练习效应
  但是在更有效的被试内设计中存在一个危险。假设所有30个
被试先在五次重复条件下学习了许多项目,然后再接受一次重复的
学习。当被试接受一次重复的处理方式时,他们可能在学习无意义
单词方面已经相当熟练或者他们已对该作业感到厌烦或疲倦。这两
种可能性都称为一般练习效应。通常认为这些效应在所有实验处理
条件下都相同,因此,不管是五次重复后再一次重复还是一次重复后
再五次重复,它都不会受到影响。由于一般练刁效应对于所有的处
理条件都相同,他们大部分可以通过平衡程序进行控制。运用平衡
技术时实验者面临一个困难,即要决定被试按何种次序接受实验处
理。一种解决方法是运用随机化方式,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。这种方法的逻辑我们早已讨
论过。然而,虽然通过随机化方式进行平衡处理最终能使得次序相
等,但当只有很少的处理时,这种方式也是不适合的。在绝大多数实
验中,被试的数量总是超过实验处理数,所以随机化对于分配被试接
受不同处理来说是一种很好的技术。
    完全平衡能够保证所有可能的实验处理次序都被使用。在复述
实验中,这很容易,因为只有两个次序:一次、五次和五次、一次。一
半的被试接受五次、一次,另一半则刚好相反。当处理方式的数目增
加时,次序的数目也变得很大。三种处理方式有六种不同次序,四种
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第三章研究技术:实验/
处理方式有24种不同次序,五种处理方式则有lZO种次序,等等。
因此,自变量的水平增加时,完全平衡马上变得不切实际了。
    平衡并不是消除次序的效应。它允许实验者评估可能的次序效67
应。如果存在这些效应,特别是当它们与其他更重要的自变量产生
交互作用时,就需要采取步骤来改正设计。实验者或者通过使用被
试问设计重复该实验以避免次序效应,或者通过检查每一个被试在
先前条件下的行为,将原先的实验作为被试间设计进行重新分析。
    差异延续效应
    差异延续效应比前面的一般练习效应提出的问题更严重。在差
异延续效应的例子中,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。假设所有30位被试首先接受的是五次重复
然后是一次重复。由于有前面五次重复学习的经验,他们可能在仅
仅呈现一次时自己再私自重复四次。这可能会破坏自变量两个水平
之间的任何差异。这是一个差异延续效应的饲子,说明的是,第一种
处理方式对第二种处理方式的效应随着开始方式的不同而不同。这
不是一般缘习效应的例子,在一般练习效应中,被试以同样方式等待
第二种处理方式(如更高的技能、厌烦或疲倦)而不管他们在实验的
第一个阶段接受的是何种处理方式。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。如果我们有
理由预期差异延续效应可能会产生,我们除了平衡之外还可以使用
被试间设计或在两种处理方式之间保持足够长的时间间隔。虽然被
试间设计效率不高,它需要更多的实验被试,但总此做一个有较大缺
陷的实验要好。如果我们决定在两种实验处理方式间插入一个时间
间隔,我们必须要确定间隔的时间长度要足够能消除可能的差异延
续效应。
    小样本设计
    在讨论混合设计之前,我们先看一下传统被试内设计的一种变
式——小样本设计。小样本设计向人数较少的被试或单个
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