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第66章

实验心理学-第66章

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家对提高个体作业的尝试和评价此类尝试的重要性而展开了。正如
你可能怀疑的,精确的测量在于对评价变化的重视。无论测量误差
在什么时候出现,我们错误地得出某种变化发生了或没有发生的可379
能性都将存在。尽管这句话看起来没什么,但它对你却有着深远的
含义,许多心理学研究就是由于没有充分地考虑事实而被弄错了。
    用于收集数据的特定设计或程序尤其易受测量误差引起的偏差
影响。那些设计,记住,被称为准实验设计,因为被试没被分配到处
理中,并且控制组是在一个随机的基础上(Campbell和Stanley,
1966》。这些组中的被试可能在许多因素上被研究者匹配,但很难确
保组之间的重要差异在处理开始前不存在。当研究前实验(处理)组
与控制(无处理)组没有在研究接近尾声将要测试的变量上进行匹配
时,这个问题就被扩太了。例如,同一社区的一组儿童可能被选出来
作为实验组以测试一门训练奔跑的新课程,同时在这个社区中再选
出一组儿童作为控制组。实验组接受了六周的训练后,测量这两组
的奔跑速度。这将会是一个准实验设计,因为儿童不是被随机地安
排到实验组或控制组中的。即使实验者报告说两组成员的平均身
高、体重和年龄相同,但我们仍不能确信处理前两组的平均奔跑速度
相等。事实上,即使两组在平均奔跑速度上进行了匹配,我们仍不能
确信训练后的组间差异是由于训练的效果。这是因为不能排除研究
前取样时两组所来自的总体不同这一可能。当总体差异存在时,就
可能出现被回归假象误导的可能性,或者说,实验效果是由“统计回
归”引起的,而不是实验操纵。我们在第2章中谈到了回归假象。
  或许在这里举个例子有助于说明它。假设你是一个A学生,而
你的邻居是一个C学生,尽管你们两有着类似的背景。在一个特别
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    第十二章个罔
的作业上,你们都得了B。为了提高学业成绩,你的邻居决定参加一
系列的帮助聚会。你的老师决定评价帮助檗会是否有效,于是她或
他要对相同背景下的帮助聚会和非帮助聚会学生的未来等级进行比
较。你被选出来作为匹配的学生与你朋友比较。在下一个作业中,
你得了A,而你朋友得了一个c+。评价该课程的一些情况列在了
图12…3中。注意作为个人平均等级函数的标准等级的变化。如果
因为你从B变成了A一+而你朋友从B变成了c+.就能得出帮助聚
会有害的结论吗?可能不行,因为你们俩只是向平均数回归而已。
在这个小研究中看到的效应可能不是一个真正的处理效应,而只是
一个回归假象,因为你和你朋友不是真正相等的。事实上,帮助聚会
还可能让你朋友受益了,因为她或他的等级比通常的C等级要高。
如果第一次作业是B的学生被随机分配到帮助聚会或非帮助聚会
组,然后再在第二次作业等级的基础上进行比较的话,那么可能会获
得帮助聚会对学生等级影响的精确评价。
    周12…3向平均数回归干扰准实验结果解释的罔解    380
    尽管参加者是作为B学生被匹配的,但有或无帮助聚会时他们舯成绩还是
    向他们自身确切的平均等级回归了。帮助聚会有用吗,
    向平均数回归的原因是,所有的心理测量都会受到一定量变异
的影响。使用任何测量时,都不会百分之百的可靠,获得最高分的被
试组不仅包括那些真正的一流学生,也包括那些由于测量的偶然误
差而被混入的非一流学生。再测时,这些偶然的测量误差不会还在
同一方向上发生。因此,重测时,最高分数组的平均值将略低些,而
首次测试较差的被试组则会略高些。本章结尾处的课后作业部分旨
在通过一个简单的例子使你更好地理解回归假象问题。
  在诸如补偿性教育的准实验研究中回归假象的重要性已经成了
争论主题。一个关于20世纪60年代领先计划(Cicirelli和Graug…
er.1969)的有影响力的研究受到了特别关注。在这个被称为威斯
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    /实验心理学
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汀豪斯一饿亥俄( Westinghouse …Ohio)的研究中,为了评估,完成领先
经历的儿童被随机选出。符合该计划条件的来自同一区域的控制组
儿童然后也被限定了。控制组儿童被随机选出并在性别、种族团体
成员和幼儿园看护方面与实验组儿童进行了匹配。请注意,他们是
从不同的组中被选出的:一个参加过领先计划,一个没有参加过。等
到实验和控制被试的最后选择作出后,对两组进行的社会经济情形、
人口统计情形以及态度等方面的额外测量也被比较了。研究者报告
说差异很小。然后实验(领先)和控制(非领先)儿童的学业成就和潜
能被计算和比较了。从这个大研究中得出的一般结论是,领先在消
除贫穷和社会不利影响方面是没有效果的。
    其他的心理学家(Campbell和Erjebacher; 1970a)很快就对这
个研究从几方面进行了批许。首先,他们指出这个研究的结果毫无
疑问地引起了部分的回归假象。更糟糕的是,假象的大小不能估算
出来,以至于不得不怀疑整个的发现。
    基本问题是匹配(着想参看类似的例子,见第2章)。西西雷利
( Cicirelli)及其合作者令人赞赏地尝试了对一组参加领先计划的贫
穷儿童样本与同一区域未参加的儿童进行了匹配。那么两组间后来381
的差异源于这个计划,对吗?不一定。只有当这两个样本来自于相
同的潜在总体分配时,上述说法才正确。但是这种情况是不可能的。
可能的情况是它们的两个潜在总体不同,即贫穷的“处理”儿童来自
一个比“控制”儿童差的总体。通常被预先选出来参加领先计划的儿
童是来自一个贫穷背景的,相反,未参加计划的“控制”儿童则来自于
能力更强的总体。基本问题是被试没有被随机分配到实验条件中,
因此研究者不得不对控制被试与实验被试进行匹配。为了匹配这两
个来自不同总体的样本,实验者只得选择高于总体均数的儿童作为
贫穷的处理组,而选择那些低于总体均数的儿童作为控制组。但是
当这样做时+可怕的回归假象又总会出现。当再测每一组时,个体的
成绩都倾向于回归到组平均数;换言之,此例中的贫穷组将趋于完成
得更差,而控制组则完成得更好。
驾只对两组匹配未进行任何的实验处理时,向平均数回归将会
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    第十二章个别差算写夏i_产一
发生。这个效应与前面的一个例子相同,即当两名被作为B学生的
错误“匹配”发生时,再次测量的成绩表明,优等生会从B提高到
A…,而其他人则从B下降到c+。既然我们已经预料到此情境中向
平均数回归的存在会导致组间的差异(控制组会好些),那么我们该
怎样评估我们的研究结果呢?既然我们可能预料到处理(领先)组由
于回归假象而导致更糟糕的成绩,那么这是否意味着处理组由于领
先计划的实施而真的提高了呢?
    回答这个问题是不可能的,因为在领先的威斯汀豪斯一俄亥俄评
估中,回归假象的值不能被计算出。在上一段中,我们对这类研究中
的回归假象作出了合理的推测。更适当的是,由于不知道回归假象
怎样影响结果,所以不应该在那个研究的基础上得出任何结论。
    一般而言,难于估计大小的回归假象在这类研究中是很有可能
存在的,并且这个事实已经被广为接受了。那么,为什么还要做这样
的研究呢,尤其当重要的政治、经济栩社会决策可能会以其研究结果
为依据时。这个问题是由坎贝尔和厄尔巴克(1970a,b)以及西西雷
利和他的支持者(Cicirelli; 1970t Evans和Schiller.1970)提出的。
他们的答案迥然不同,并且他们提出的问题类型也常常是科学家所
面临的,但科学却从来不能解决的问题。坎贝尔和厄尔巴克提出,坏
信息比根本没有信息还要糟糕:如果适当控制的实验不能被执行,那382
么应该没有数据被搜集。另一方面,埃文斯和希勒( Schiller)反驳
道+“这个立场不能理解每一个程序都将被最武断的、轶事的、盲目推
祟的和主观的手段评估”(p; 220)。坎贝尔和厄尔巴克同时指出,“当
科学的威信被用来支持那些科学评价不可能情况下的报告时,我们
就可以判定它发生了误导”(1970b,p.224)。作为一个根本的解决
办法,他们提出召集“由争论中不属于任何一方的专家组成的”委员
会来决定这件事。
  按照严格的逻辑范围来说,这个问题可能是不可解决的;但我们
仍能完全赞同,一个研究应该根据可行的最好科学程序来实施。威
斯汀豪斯一俄亥俄研究是如何被适当实施的?最好的方式是在实验
开始时把参加者随机分配到无处理或处理(领先)条件中。在淌除混
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    /实验心理学
淆因素上没有什么其他的办法除了随机分配。但让寻求治疗程序帮
助的一半儿童不接受任何的训练是不公平的。当然+刚开始人们无
法保证这个程序确实有益;因为它正是研究者所要揭示的。当给有
病的控制组安慰剂而不是治疗药物时,同样的问题在医学研究中也
出现了。但要注意,对这个问题应该从两方面讨论·从长远的角度来
看+针对治疗有效性的细致研究中会有更多的人获益,而不会由于治
疗的暂停遭受损害。
    除了随机分配还有其他的解决办法。一个可能是把所有儿童都
随机分配到不同的组中,并接受不同的程序以相互抵消这些程序的
效力。这里有一个困难,即训练程序可能表现出相等的效力。那么
就无法知道其中哪一个更好了。
    当儿童被随机分配到处理和无处理条件中时,什么会发生?下
面让我们探讨由南赖特迈耶和雷米(1986)所做的一个四年半的纵向
实验。被试是来自美国大城市贫穷家庭的80个儿童。一出生就有
一半的儿童被随机分配到无处理控制组。这些控制儿童参加一个日
照料中心直到实验结束,但他们没有接受任何特别的教育处理。其
余的一半则被随机分配到处理组。他们的日照料中心包括一个用于
阻止心理延迟的领先型程序。实验中的所有被试都是正常出生的,
并且体重至少五磅。在出生后的最初五分钟里,用一个量表测量了
新生儿的生理反应性+该量表类似于第Z章中介绍过的布雷泽尔顿
修订的那个。这个测试的结果表明,在控制和实验组中都有一半多
点的新生儿的生理反应不理想。因此,我们在这个实验中区分出了
四组:实验的(包含教育的日照料)/理想的、控制的(普通的日照料)/
理想的、实验的/不理想的以及控制的/不理想的。
    四岁半时的智力测量显示了三个重要的发现。首先,出生五分
钟测得生理水平理想的儿童在智力测验上的得分较高,而那些生理
水平不理想的儿童则得分较低。其次,与控制组被试相比,在测验的
言语部分,教育处理组儿童略好些I在操作部分,实验组则要好得多。
最后,大部分教育效应是由于一个交互作用;不理想控制组被试在智
力测验的所有方面都很差;结果如图12…4所示。这个交互作用类
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    第十二章个器
理想的    不理想的
    出生时测得的分数
图12—4布鞲特迈耶和雷米(1986)的结果
表明教育处理与出生时的健康对后来54个月大的幼儿知
煎/作业分数的交互作用。同样,未写出但仍能看出的智力
测验的言语和拙量部分的交互作用。
似于第2章提到的协同作用例子。由于事后的调查揭示了两组被试
间高度类似的家庭背景,因此布赖特迈耶和雷米能够安全地推出早
期教育有着重要意义——尤其对那些出生时生理水平不理想的儿
童——这一结论。
从问题到实验:基本内容
    问题动机与情绪在智力作业中起什么作用?
    你们当中许多人可能是数学恐怖的——你只是憎恶数学课、数
学作业和数学考试。而另一些人则可能不喜欢某种类型的考试,比
如短文考试或多项选择考试。如果你属于上述一种群体,或如果你
有着能影响你的测验和考试成绩的喜好或憎恶+那么你正在展现动
机和情绪对作业的效应。辨认此类喜好和憎恶对于小学老师来说特
别重要,因为一旦一名学生开始憎恶某一事情,雪球效应就会出现。
例如,假设一个小学生出于某种理由开始不喜欢数学了,那么那个学
生将不仅发现数学考试可恶,而且还友现学数学也同样可恶。不学384
习新的数学概念将导致糟糕的测验成绩,进而又会增加这种厌恶感,
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如此等等。
    有关认知探索方面的情绪观点在此不细述了。德韦克( Dweck)
及其同事确定了两个一般目标,这两个目标是儿童从事智力活动时
所具有的,并且它们在述及儿童有智力的原始理论中就已经显而易
见了(Dweck和Bempechat.1983;Dweck和Elliott,1983)。一些
儿童采用的目标被称为成绩目标。这些儿童似乎竭力不显得愚蠢;
他们想要显得聪明和不被同伴或老师给予否定评价。采用成绩目标
的儿童有着德韦克所说的一个智力的实体理论。这些儿童相信,他
们具有的锟合智力可以由其他人的评价和他们在智力任务上的表现
而得到最适当的估计。其他儿童则倾向于采用学习目标,该目标使
得他们通过学习新技能和知识来竭力变得更聪明些。他们相信智力
是通过刻苦工作和努力就能被提高的一组技能和知识,该理论被德
韦克命名为工具性提高理论。这些目�

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