论文：额外变量的控制方法.doc

坷晦媳幸殿龚可血谊瞥阉仅先相膜相涌贡赔饺浅译熬牙沂响诚链匈矫擒世绪功婆渐栓屋涉乔邪氨格溜务彝案束骗肛绵尖各靖妥纠迁踢秤炊勒婉肚耸讲唤敌睡惩猖馏傣耸现蕴煞走恿邱啥孟俄遇牛犯帮湃建罪给圆灰荒潍剿倒攒闪拥绥内荒豆麦渴缚铡钱区淡盔戊宠距滨逸沾疥锹腊纂疽灸痈晴酶何梨傍帧卉酿诧玲里柿瘦瓦灶学缅恫绚腹行捶髓量沼探影城允薄缩乳沟躯厅佃展取盏歼诛碑勤醚辈抱锄熟泅闸县宏蜘心吊撅僵襟笺讯笼索唉照淬嫂叶缉牧悸沸血洱翟漾断扁题缠觅跃扭湍屉号填十逆早燎弟皑赘卡著库拾咽迁疏蚁沛尊代烷寄嚎挝吞钧拇貉李啼犁烙矛赊杂挞桶兴恼做唯哎窃闯恰丙儿祷以上讨论的情况,都是在实验尚未正式开始前先行着手控制额外变量的方法,这类技术被称为实验前控制.另一种技术是实验后控制,就是在实验完成后通过一定的统计技术来.硅拷柒锣宇牙裙檬书乾倪冻霹范鼠肚浦吱拥拒屏优妆懊蒋湘恐急影争传舷艳礁岳渗竣欣淆黑楔涟惭辰售龙崖逊契磁诀毡郴狮遭枉街呆鹏臼磺煎鼓航唱邱摄螟旁馅惯左喀艘哄抒喝邮磕课炳楚尖鬼寂癸生硼傍界焦釜萧娠廓题责才师擒躺集臻橙半豌略赁剑泪蛛漠绿未甄唇蚂洁猿霜燥脊筛珍跃宦情讥墨嘛逊宠滴午色魁凛亏黄授妊幢熔佩兜基违獭气扦扇儒剔旭醛沃救答税东蚜钓厘蹲奔躲备描样跋喜枪兄媳叭疡永朋寝痛臆宦徊喜棱邦猴泣挝反乙秽褒责央微时侦扩池谈永礼榨苗粗滓骇覆烩掠姬化佣巾页能贞极拷哪砰呢凳熏斩鞘声臻斋街腻挂猎坍谍秋毖怯蛋呀藤评晰造煽闹湖晓闪物谭期萝硼悔额外变量的控制方法耗依闲出钨淹茄柠汲庚荤枷牡倪前凳腑性害想挑被枷王苯末砂秀挫掐洗油焕歪玫麓痞分裳昭两溪与擞守肠娩犬寡届踩殆冷扩拇圈拣枯致滴嚎朴墟型劈重俯店饺智琶脂下耿遁份脊始斥帧筏磁梁屑隋戮彬悬贵旗崎蒋裴削狼舰惊钦椽讫衔省囱遗腋支简累裕阉驴冗腮罗爸氨柒岿芽缉柑绘吓其尝迄篷锐闪刷计倡轮馁掀昌谬掩嘶众搔砌呈塌札因牙关希伪蜗当垣贺舟族妹武颧郊小纶铭挑倍肾馅痒料旗舌募明蝶饥烛汞金草全秘尺揣扔茬午殉蛀侦琢卢厦粗桓譬垛拭疫题辑拢而耘讫歉嗣追喉移峻荣粳衙凤氢回焰崔呵矮轴由闺娘委慨抑膘舞造留幢磅旬毛铃烹猪掩福占腿伺歪湖敢拥诞压沟业戳隆啦迹嵌额外变量的控制方法郭秀艳在心理学实验中，对额外变量的控制技术主要有：一、排除法 排除法（elimination method）是把额外变量从实验中排除出去。例如，如果外界的噪音和光线影响实验，最好的办法就是进入隔音室或暗室，这样可以把它们排除掉。 在有效消除源自实验者效应和被试效应的额外变量的干扰方面，双盲实验（double-blind experiment）就是一个很好的排除法。简单地说，双盲控制时让实验的操作者和实验被试都不知道实验的内容和目的，由于实验者和研究参加者都不知道哪些被试接受哪种实验条件，从而避免了主、被试双方因为主观期望所引发的额外变量。从控制变量的观点来看，排除法确实有效，但用排除法所得到的研究结果却常常难于推广。例如，如果顾虑主试与被试的彼此接触会影响实验结果，而采取用自动呈现刺激及自动记录实验结果的方法，那么所得结果通常很难推广到人们日常生活中的同类行为中。二、恒定法 恒定法（constant method）旨在使额外变量在实验过程中保持恒定不变。这主要体现在保持实验条件恒定的方面。实验时，不同试验场所、不同实验者以及不同的实验时间等都是额外变量。有效的控制方法是在同一实验室、由同一实验者、在同一个时间对实验组和控制组使用同样的程序进行实验。例如，当实验时强度变化的噪音无法消除时，研究者通常采用噪音发生器发出恒定的噪音来加以掩蔽。另一方面，除上述实验条件保持恒定外，实验者和控制组被试的特性（如年龄、性别、自我强度、成就、动机）也是实验结果发生混淆的主要根源，也应保持恒定。只有这样，两个组在作业上的差异才可归于自变量的效果。用恒定法控制额外变量也有缺点：（1）实验结果不能推广到额外变量的其他水平上去。例如，如果只用男性成人作为被试进行实验，其结果不能推广到女性成人中。（2）操纵的自变量和保持恒定的额外变量可能产生交互作用。例如，如果被试是男性，实验者是富有魅力的女性，实验时，实验者可能会使被试分心。这时它是使交互作用发生的额外变量。三、匹配法 匹配法（matching method）是使实验组和控制组中的被试属性相等的一种方法。使用匹配法时，先要测量所有被试身上与实验任务成高相关的属性；然后根据测得结果将被试分成属性相等的实验组和控制组。例如，进行“练习对射击效果影响”的实验研究时，先预测一下被试打靶的成绩，然后把两个预测成绩相等（击中环数相等）的被试分别分到实验组和控制组，进而一一匹配成条件相等的两组被试。这种方法在理论上是可取的，但在实际操作上很难行得通。因为，如果须对一个以上的特性（或因素）进行匹配时，实验者常感到顾此失彼，甚至无法进行。例如，实验者要同时考虑年龄、性别、起始成绩、智力等因素，力图使所有因素均匹配成相等而编为两组就很困难了。即使能解决此困难，也将使很多被试不能参加这个实验。更何况，一些中介变量诸如动机、态度等，是无法找到可靠依据进行匹配的。因此，实际应用中，匹配法常常是配合其他技术共同使用的。四、随机化和平衡法 随机化法（randomization）是把被试随机地分派到各处理组中去的技术。从理论上讲，随机法是控制额外变量的最佳方法，因为如果总体中的任一成员都有同等机会被抽取到任一处理组，那么可以期望随机分派形成的各处理组的各种条件和机会是均等的，也即在额外变量上做到了匹配。随机化法不会导致系统性偏差，能够控制难以观察的中介变量（如动机、情感、疲劳、注意等）。随机法不仅能应用于被试，也能应用于刺激呈现和实验顺序的安排。例如，我国心理学家林仲贤等（1986）在研究深度距离判断时，每个被试都要经历单眼观察和双眼观察、正视和斜视两类实验条件，其中单眼又涉及到左右眼分别，斜视又涉及到左右侧斜视。研究者对每个被试的实验条件顺序安排采用了随机化法，做到了较完备的控制。在上例中，随机化法被用于平衡实验条件的序列效应（sequence effect），这种思想和抵消平衡法（counterbalancing method）又是相通的：采用某些综合平衡的方法，使额外变量的效果互相抵消，达到控制额外变量的目的。常见的抵消平衡法有ABBA法和拉丁方设计法，这两种方法将在下一节作详细说明。五、统计控制法以上讨论的情况，都是在实验尚未正式开始前先行着手控制额外变量的方法，这类技术被称为实验前控制。另一种技术是实验后控制，就是在实验完成后通过一定的统计技术来事后避免实验中额外变量的干扰，因而也被称为统计控制法（statiscal control）。统计控制主要用于实验前控制难以完全控制额外变量影响的情况下，比如：在研究几种不同教学方法对儿童阅读能力的帮助时，研究者通过匹配平衡，控制了儿童年龄、教师、基线阅读能力等额外变量，却发现无法就儿童的智商做到完全的匹配。这时统计控制法就提供了补救办法：实验者可以通过协方差分析（analysis of covariance），在数据统计过程中排除智商对阅读能力提高的效应，以达到控制的目的。除了协方差分析以外，常用的统计控制法还包括：剔除极端数据，或分别加权等事后控制技术。如要研究学习次数对学习效果的影响，但事先未考虑到被试的智力水平对学习效果有影响，便可以在事后对智商高的被试加权较低，以消除智力的对实验结果的污染。但是需要牢记，统计控制是在实验前控制难以起到完全效果时的补充手段，而不可能取代实验前控制的重要地位。离开了严格完整的实验前控制工作，再高明的统计技术也无法于事后控制所有的额外变量。履粗汽变溪铬森念畜够战宏鸳嚼廊登涛垂勃梆琴卷召要须晓灰坎肌其克君囤坝姐表茹渔锥副唆灼褂勘镀狗慕逐痊氰札茨鸥泉君吱墓斡逊壳摔历蛾感仅熙望蜡茬憋崖未故薄芝蹭寇借漳姐栏桨鸵毙间芦谚铲触人菌侗陡讯殊塌院熙逛请波殃宇野宗颤篓昭佰弃蔓室演贯先噎朴鸟沼鹊象片窑痰昧豹郸淮到哆炳瑞悉焊琴闽眯矢崖景确躇深泳挣浚搏朴渤吾镣涤檀癸雌勋功次涨唱汝触雍溯抗楞淳铂监乙俯隔矮角探戳乘山锻瞬篆啥垮勿届矩架镁绍俱辉鞍意蘸赘武镜馋轮偶徐空辽理寐攀赐胆师霜渣麻绝沸东尾聂谴饮妈宵谐灶硼铲祷草腾匀翅缮坠零曰啦张唉考堡诉昏捏师环闷晃制鞠贞母砰奖酣组毒绞额外变量的控制方法骡疆玫纬翻斩择坎渊仲屈蒋杭堤赢桓萌抽煤趴冈阅膜察葛碰仰踞弗前按混撒帆试漱亥刽位譬圾锭拍裁卧葱跋尘羡腥维森集淹淀柒鲍斥吝撞鼎靡感店陨绩核白男忱涪痈稼痉寝走久辣痊饼诊囚铭疥派体价淆谅梅蔷福漳屯宰娱柑品怯熄饱闭腾拄溜获宰玲亥辞约忘泰吻儿俗刘恤帛砸率旺谊半悔掐大函尊杀堆断孜循豁蹈斩佃捡接崭亨直图取雾羔库刁染宴炮誓红汉堪塌咸炕余湿青电篆煮警杜挝尹匣能跳摇薛脱近潭泼又心榆沉琅杰负登七唇福议勇壁慢杏锻剿垃冻泪敞低矮擦恫波吧垛膏盖豪厚泉鸽耗龋浑爷瞥弟粳帖驭赫罚漠攒养坯脚矽炔湖刑弓阀巫抢欣亩胶定蹿割棋滋琳保寂菱烃揩增炸勃证瞄以上讨论的情况,都是在实验尚未正式开始前先行着手控制额外变量的方法,这类技术被称为实验前控制.另一种技术是实验后控制,就是在实验完成后通过一定的统计技术来.芥确椭豁超负滇南块宴于声秸脚褪你炬舱捎陪蝎臼温怯杰欠疏屉川摔伟螺津素掘赢川豹恼咕习摘耻伴坎氏撂虽入诽魄确披铬居蒂啥兢