被试的选择与变量的控制.doc

第三节 被试的选择与变量的控制恰当地选择与分派被试，以及对各类变量进行有效的操纵和控制这是实验设计的核心，也是提高实验效度和信度的最有效手段。一、被试的选择与分派被试的选择是指从研究对象的全体中抽取一部分作为全体的代表进行研究。所谓总体就职研究对象的全体。总体可以是有限的，例如某个学校中的某个班级里目前已来上课的所有学生。总体又可以是无限的，如某大学的一年级学生，既包括目前在校的、也包括过去历届的和未来的一年级学生。实际上，在具体研究的被试取样问题中是以有限总体为研究对象的。（一）取样的意义通过对样本的研究有效解决总体研究难以进行的困难，从样本中推断它所来自的总体的状况；可以节省研究的人力、时间和费用；另外，也可以提高研究结果的准确性和研究深度，因为，研究总体过大会使数据的特征变得模糊，难以发现其中的规律，从而降低了研究的准确性。 (二)取样的基本方法1.简单随机取样法简单随机取样法就是按随机原则直接从总体N个单位中,抽取n个单位作为样本。其具体方式有抽签和利用随机数字表抽取两种。这种抽样方法简便易行,但它要求事先编号,比较费时费力,在样本容量较小时也不宜采用。2.系统随机取样法系统随机取样法是先将总体各单位按某一标志顺序排列编上序号,然后用总体单位数除以样本单位数求得取样间隔,最后根据取样间隔作等距取样。系统随机取样法较简单随机取样法更为简便,误差更小,但如果总体中存在周期性的波动或变化,则不宜采用。3.分层随机取样法分层随机取样法就是先将总体各单位按一定标准分为若干类型(即层),然后根据类型单位数与总体单位数之比率,确定从各类型中抽取样本单位的数量,最后按随机原则从各类型中抽取样本。分层随机取样法的代表性和推论的精确性较好,但作出科学的分类则较为困难。例如，如果要研究我国学生的学习动机，其总体是中国的所有学生。首先应该调查此总体中各个学段（小学、初中、高中、大学本科、硕士、博士）学生所占比例，然后，依据各学段学生的比例，抽取同样比例的学生。4.整群随机取样法整群随机取样法是先将总体各单位按一定的标准分成许多群,然后按随机原则从这些群中抽取若干群作为样本。例如，在教育研究中，一个班级常被看作一个群。在大规模的研究中，一所学校甚至一个学校系统都可能被作为一个群抽样单位。该方法的样本单位比较集中,易于组织,适合规模较大的调查研究,但其取样误差常因各群间差异较大而比较大。5.方便取样法方便取样法是指以现实的条件和方便的原则来进行取样，但在力所能及的范围内要提高其科学化。最重要的一点是，被采用的被试必须随机分派到各个实验条件中去。（三）样本大小的确定样本大小的确定具体可遵循以下六个原则：1.研究问题的总体有多大；2.实验对象可供选择的可能性；3.实验者的人力、物力条件；4.实验类型，因素型还是函数型；5.采用何种统计方法；6.推论精确程度的要求。 （四）被试的分派选取的被试需要分派到实验组和控制组中去接受不同的刺激处理。在实际研究中，研究者为了创造出两组相同的对象，往往采用两种方法：一是匹配性分派；二是随机性分派。1匹配性分派匹配指的是依据各种标准或特征，找出两个完全相同或几乎完全相同的实验对象进行配对，并将其中一个对象分到实验组，而将另一个对象分到控制组的方法。在教育实验中，这种方法比较常见。例如，要进行一项有关小学教育的实验研究，需要选择两组“相同的”学生作为实验的对象。可以先对某一个年级的全体学生进行一次智商测验。从学生的智商测验得分表中，发现有两个(或者多个)学生的智商分数为110，就将这两个学生作为一对，并将其中的一个分到实验组，而将另一个分到控制组。同样，又发现有两个(或以上)的学生智商分数为98，也照样一个组分一个；继续找出这样具有相同智商分数的学生对子，同样将他们分别分到实验组和控制组，直到找满实验样本所需要的数目为止。用实验的语言来说，这样做就是“在智商这一变量上对两组学生进行了匹配”。应该指出的是，按照上面所介绍的方法进行匹配的两组学生，虽然在“智商”这一变量上完全相同，但他们可能在其他一些变量上又很不相同。比如，可能其中一组的女生比例较高，而另一组中则是男生的比例较高，即两个组在“性别”这一变量上的分布有所不同。同时，由于男生和女生对待学习的态度不同，学习的方法不同，学习成绩也有所不同。因而对于所研究的问题来说，“按照智商分数相等”的标准选择出来的这两个组，仍然没有达到在“性别”上“完全相同”的要求。还必须进一步根据性别进行匹配。推而广之，这两个组的学生除了在性别上有差别外，还会在类似的许多变量上都有所不同。比如学习成绩的好坏、家庭人口的多少、家庭收入的高低、父亲的职业类型等等。因此，要保证两个组的对象“完全相同”，必须在第三个、第四个、第n个相关的变量上继续进行匹配。然而这是一项十分艰巨的工作，因为要找出两个在一个、两个或者三个变量上相同的对象是容易的，但要找出两个在所有变量上都相同的对象，则是完全不可能的。2随机分派随机分派的方法是研究者用来解决实验中两组对象相同性问题的另一种办法。随机分派的逻辑和程序十分简单，即完全按照随机抽样的原理和方法来将实验对象随机地分配到实验组和控制组中。具体的操作方法可以有如下三种：(1)用完全随机方式来决定每一个具体的对象是去实验组还是去控制组。比如，假定要将60名大学生分到实验组和控制组(每组30人)。那么，从第一个对象开始，根据抛硬币的结果来决定其去的组别。若硬币正面朝上，则该对象去实验组；若硬币反面朝上，则该对象就去控制组。根据概率原则可知，抛硬币时出现正面朝上与反面朝上的概率各为50%。因而，被分到两个组去的实验对象也基本相等。(2)按单、双号来简单地决定每一个对象是去实验组还是去控制组。同样是60名学生，将他们随意地按顺序排列。然后，将号码为单数的，即1，3，5，7，59号的学生分配到实验组，而将双号的，即2，4，6，8，60这30名学生分配到控制组。这实际上类似于概率抽样方法中的系统抽样法。(3)按照排列的顺序或实际抽取实验对象时的先后顺序来决定。比如，将名单中排在前面的30名学生分到实验组，而排在后面的30名学生分到控制组。或者将先抽到的前30名学生分配到实验组，而将后抽到的30名学生分配到控制组。二、实验变量的操纵与控制在教育实验的过程中，我们会涉及到许多可以变化的“因素”，如教材、教学方法、教学时间、学生努力程度、学业基础、家长以及学校环境等等，我们把这些在性质上或数量上可以变化的“因素”统称为“变量”， 如人的性别有男有女，学生的气质类型有多血、粘液质、胆汁质和抑郁质等都是指性质上的变化；而学生的智商IQ由小到大，教室中的照明由弱变强等是指数量上的变化。对这些变量加以操纵和控制，是实验法区别于其他研究法的一大优点，也是实验研究的精髓之所在。实验者对实验中变量的操纵与控制的过程如下图：实验者对三类变量的控制关系： （一）自变量选择及操纵自变量是实验前假定存在的因果联系中的原因变量，也就是研究者施加于被试的可以操纵的教育影响。研究者能否成功地选择与操纵自变量，使之真正有效地作用于被试，这是教育实验成功的关键之一。1自变量的选择（1）自变量类型的选择选择什么样的变量作为研究的自变量，这主要取决于实验研究课题的目的、意义和特点。如，我们想对教学方法与提高教学质量之间的关系进行研究，那么，就要选取教学方法作为研究的自变量。一般来说，教育实验研究的自变量主要有四类：一是课题变量（实验作业、任务），即各种可以操纵的具有质或量的变化的刺激，如教材、教法、教学手段或教学组织形式等；二是环境变量，即实验的环境，因为教育是在一定的情境中进行，各种环境因素会对教育教学的效果产生影响，所以它们也可以充当的自变量，如社区、学校、家庭、班级等；三是被试变量，又称机体变量，是指在外界条件一致的情况下，被试间不同程度的持续性特征，如年龄、性别、血型、不同文化程度、职业特点、健康状况等，也会影响实验的结果，因此，也可将它们作为自变量进行研究，但是，如果不是将这些因素作为自变量进行研究，那么，它们就成为无关变量，可能影响实验的结果，需要消除或控制；四是暂时的被试变量，指通过主试的言语、态度以及用某些方法使被试的机能状态、特性等产生一时的变化，将这种一时的变化作为引起被试反应的自变量，就叫暂时的被试变量，如疲劳、焦虑、恐惧、奖励、惩罚、饥饿等。（2）自变量数目的确定。在一项实验中，自变量的数目可以只有一个，也可以有多个，具体数目的多少取决于实验研究课题的目的、意义和特点，也取决于实验者的能力和实验的条件。一般来说，自变量的数目越少（最好是一个），对其操纵的过程就越简单，实验结果的统计与分析也会更容易一些。但无论选择几个自变量，在实验设计时必须明确，并要对没有被选为自变量的其它因素作为干扰变量进行控制。比如，进行中学数学自学辅导的教学实验时，研究者的初衷主要是为了检验自学辅导教学法对培养学生自学能力的效果，因此，自变量可以就选一个自学辅导教学法，而把自学辅导的教材、学生的学业基础、学习动机等其他因素都作为无关变量加以控制；如果考虑自学辅导法与自学辅导的教材有着密不可分的关系，它们也会对学生自学能力的提高产生重要的影响，这样也可以把自学辅导数材纳入实验的自变量中，于是自变量就变成两个。2自变量的操纵自变量的操纵有两层意思：一是要根据实验中自变量的性质或数量的差异，将其划分为不同的水平和状态。在一项实验中，一般来说任何一个自变量至少要有两个水平：有或无，即或者出现或者不出现。每个自变量水平数的选择应根据研究课题的性质，和以往研究所提供的资料来确定。如果研究的目的是为了探讨一下自变量是否对因变量产生影响，那就可以考虑选用两个水平或状态的自变量，用出现或不出现自变量的方法。如中学自学辅导教学实验中，实验班用自学辅导数学法，对比班采用常规教学法，就是这种情况。如果研究的目的不仅要探讨自变量与因变量间是否存在因果关系，而且还要探讨它们之间存在着什么样的关系，那么至少要使用三个水平的自变量才能反映出它们之间的真实关系。如要研究教师的态度对学生学习的影响，教师态度这一自变量就至少应分为表扬、批评、不作评价等三个层次，以体现其变化的三个层次。当然，自变量的水平越多越好，但是，由于自变量水平过多，实验的实施和结果的统计都会很困难，这需要量力而行。一般来说，教育新课题的研究，如果缺乏以往的资料，就可以考虑选用两个水平或状态的自变量，用出现或不出现自变量的方法来看一下自变量对因变量是否起作用；如果以往的材料已经表明，自变量是起作用的，那就应该使用三个或更多个水平的自变量，这样才能确定自变量和因变量之间真实的函数关系。操纵自变量的另一层意思就是要使自变量真正有效地作用于被试，以期引起被试的变化。这就是说要把实验中每一个自变量的每一种水平的操作规范、程序、实施步骤等都具体明确地规定出来，以便于操作，也就是说要使自变量可操作化，给其下操作定义。操作性定义是一种规定，它使被确定的需要定义的变量和条件在抽象概念的基础上具体化，从而使之可以操纵、变化和观测。例如，对“智力”的操作与应用不是其抽象的思维能力，也不是概念化的适应环境能力，而是变成了某智力测验所能测得的数量的结果，或是说，智力是智力测验中所得到的分数。教育实验中，很多自变量是无法进行量化的，对其具体化时，各个水平之间，应尽量异质，差异越大，实验效果就越好。如前述要研究教师的态度对学生学习的影响，教师态度这一自变量分为表扬、批评和不作评价等三个层次，还要对每一层次作出具体的规定，表扬、批评和不作评价的言语、表情和动作表现和判断标准各是什么，只有这样，才有可操纵性，才能使研究者的思路更清晰，使各研究者之间有共同的语言和概念，容易沟通，免于产生混乱和误解。 （二）因变量的确定和测量 因变量是被试对实验刺激所做出的反应，是自变量作用所产生的结果。科学地观测因变量，这是教育实验成功的又一个关键，因为实验的结论都是从因变量所提供的事实材料中推测、判断或推导出来的。教育实验中的因变量通常与教育目标有关，例如知识的掌握、能力的增长、品德及其他优良个性品质的形成等。它的确定与测量，一般要考虑以下两个方面的问题。1观测哪些因变量自变量作用于被试以后，被试可能在许多方面发生了变化，其教育效果往往可以表现在许多方面。就拿教学效果来说，它包括基础知识和基本技能的掌握，智力的发展，能力的提高，学习时间的长短等等。究竟从哪些方面来观测教育效果，在实验前必须加以明确。一项实验的反应变量，实验者既可以根据理论假设的需要自创，也可以从有关文献或其他实验中选取现成的、定型的因变量。但在确定因变量时，必须注意以下几点：（1）因变量要与实验目的密切相关，它确实能代表研究对象的某一种特性，即要具有有效性。如要研究读书活动对中学生的影响时，就应选择写作水平、思维品质或道德情操等方面的一种或多种作为研究的反应变量，因为读书活动给中学生带来的影响最可能在这些方面有所体现。（2）因变量不仅应是客观存在的，而且其测量也应具有一定的客观性，是实验者或仪器能客观地感知或记录下来的，是在一定的条件下可以重复观测与记录的，并且其结果也应是相同或相似的。如要以学生的学习成绩为因变量的话，对其观察与测量就应以客观型的测试题为指标，而一些主观材料如社会、家长、学生的反映等只应作为分析结果时的参考。（3）因变量必须具有一定的区分性和敏感性，即自变量的变化能明显地反映在因变量指标的变化上。例如“中学数学自学辅导”教学实验，规定了四项评价因变量的指标：数学成绩、自学能力水平、自学能力的迁移水平、各科成绩发展水平，这些指标能反映出数学学习的不同层次和效果。2 如何对因变量进行测定因变量确定以后，怎样进行科学的测定也是需要明确的问题。首先，要认真分析实验的目的、任务、程序和过程，严格审查实验的自变量和因变量，因为它们都对因变量的测量其限制性作用。其次，要考虑前面阐述的因变量的有效性、客观性和敏感性等特征。最后，可以参考前人有关研究中所使用的因变量测定方法和手段。一般来说，教育实验中因变量的测定方式有很多种，如口头测定，书面测定，行为测定等。是口头测定的要拟定发问提纲和记录方式；是笔试的，要出好试卷；是行为性测定的，要准备好器材，拟定操作要求，对被试的错误率、反应时、完成任务的时间等作出测量。（三）无关变量的控制在实验研究过程中，除了自变量和因变量之外，往往还有一些变量可能会影响到实验的过程和结果，这类除了自变量与因变量以外的其他一切变量，统称为无关变量、额外变量或干扰变量等。如果不对这些无关变量加以控制，则随着自变量操纵的渐次展开，诸多无关因素也会同时发生作用，或与自变量作用一致，或与之相反，那么，实验者就不能证实实验效果是由自变量引起的，还是由无关因素引起的，或者是由两者相互作用的结果而引起的，以至于无法进行归因分析，从而导致假设检验的失败。因此，必须对它们进行控制，通常所讲的实验控制，也主要是指对无关因素的控制。1教育实验中无关变量的种类无关变量是相对于具体的研究目的而言的，在一些研究中是自变量，在另一些研究中可能就是无关变量，反之亦然。例如，在智力水平与创造力关系的研究中，智力为自变量；但在注意、记忆、思维等个体差异的研究中，智力就常为无关变量。对于任何一个实验来说，理想的控制无关变量的清单是相当大的，比实际上我们能够控制的数量要大得多。比如，对一个要求被试记忆三个辅音字母串的简单实验而言，也有许多的变量应该控制：昼夜的循环会改变你的学习效率，因而需要控制进行学习的时间；房间的温度、光照、通风状况等都会影响学习的效率与效果，因而也需要控制；被试的学业基础、学习动机、智力水平、身体状况等与学习的效果也有很大的关系，也需要加以控制。概括地说，根据无关变量的来源，教育实验中无关变量大致可分为三大类：（1）环境变量。环境变量是指不作为自变量的环境方面的因素，它主要来自两方面：环境的物理特点，实验者的特点和行为。环境的物理特点具体包括：实验场所（实验室或教学现场）的物理特点（温度、噪音和灯光等），研究材料、教学器具、实验仪器以及指导语等； 实验者的特点和行为具体包括：实验者的动机、期望、个性、社会交往的技能、性别、年龄、民族等，著名的实验者效应（或皮格马利翁效应）就是由此而产生的。实验者效应实验者效应是指实验者为搜集能够证明所提出的假设的实验结果，而在实验中有意无意通过各种动作，表情，语言将预期的要求暗示给被试，引起实验结果有利于证明实验者假设的效应。实验者效应最初起源于对一匹名叫“汉斯”的马研究，这匹马能用前马蹄磕打的次数解答算术问题，它表现出能听、读算术题，并会正确给出答案，屡次表演成功。后来，经心理学家研究发现，这匹马能够解算术题，不是具备思维能力，而是它在表演时对主人及观察者所做的每一个不易察觉的动作十分敏感的，它是从旁人那里发现问题的“答案”的。因此，马的行为是由它的训练者的一种微妙的交流方式控制的。但是在当时，这个有关实验者效应的发现并没有引起心理学界的足够重视，直到罗森塔尔在用人类被试及动物被试完成一系列实验者效应的实验研究之后，人们才知道这个效应在心理实验中存在的普遍性。皮格马利翁效应实验者效应是在动物的研究中发现的，但一直没有引起人们的足够重视。直到1968年美国心理学家罗森塔尔与雅各布森在以人为被试时也发现了这一现象（他们称作皮格马利翁效应）之后，实验者效应才引起人们的关注。罗森塔尔与雅各布森在加州旧金山市奥克学校进行了一项实验。实验者从该校16年级的每个年级中抽出3个班作为实验组。在实验开始时，实验者对全校学生进行一次“弗拉纳根普通能力测验”一种普通的智力测验。但实验者对该校领导和教师们说的却是坚定谁是“近期即将盛开的花朵”的一种测验，并称这种测验可以预测这些学生在下学年将有非凡的发展或“冲刺”潜力。实验者在测验之后，开列了占各实验班20%的“花朵”的名单，并以这20%作为实验组的被试，其余则为控制组成员。其实，实验者所列出的“花朵”名单并非根据测验而定，而是随机指定的，实验者走之前将这份名单交给该校的领导和教师，这是实验的唯一措施。以后实验者都没有与教师接触，也没有到现场。8个月之后，进行第二次测验，再过一年进行第三次测验，测验结果表明，正如实验者诱发的那样，被试与控制组的学生相比，在智商和学业成绩方面都有比控制组学生更明显的提高，同时，他们“更有适应能力”、“求知欲更旺盛”、“与教师的情谊更深”等等，特别是女生和低年级的学生更为明显。这说明期望对于人的行为会产生巨大的影响，积极的期望促使人们向好的方向发展，消极的期望则使人向坏的方向发展，因此，皮格马利翁效应也称做期望效应。（2）程序变量。程序变量是指由于实验程序不当引起的无关变量。实验程序因素具体包括：设计方法的选择（完全随机或区组设计，拉丁方设计、重复测量、嵌套设计、协变量设计），被试的分派（各实验组匹配与否），被试反应的测量（视角是否同一，仪器规格是否统一，记录是否准确等），实验日期的安排、实验的顺序（刺激呈现顺序是否符合要求）等。顺序效应就是由此而引起的。顺序效应顺序效应是指被试接受两个或两个以上实验变量影响时，由于实验变量出现顺序上的差异，从而造成被试反应上的不同或误差。例如比较两种牌号香烟的涩味，若每次先吸甲牌香烟，后吸乙牌香烟，那么先吸的甲牌香烟经常被评为涩味少，后吸的乙牌香烟经常被评为涩味重。实际上，第二次的经验是先吸完甲牌香烟后造成的。类似这种情况的例子是很多的。实际上，顺序效应是由有机体受实验的影响而出现的反应。一般来说，顺序效应主要有两种形式：（1）次序效果。由于实验次序不同而混淆自变量效果的现象，包括练习效应与疲劳效应，例如，要比较两种记忆单词方法的好坏时，如果总是先进行第一种方法，后进行第二种方法，那么由于练习的作用会使用第二种方法记忆单词的效果得以夸大，也可能由于疲劳或厌倦等因素的影响，会使第二种方法的效果受到减损。（2）遗留效果，是指由于由于实验次序的不同而造成的一种条件对另一种条件的遗留影响，例如，要研究两种药物A、B的不同效果。若一种为兴奋剂，一种为镇静剂，则一种条件影响另一种条件，导致遗留效果的产生；在学习实验中这种效果较突出。在实验中必须对顺序效应加以克服，常用的克服方法是ABBA法和拉丁方法。（3）被试变量及暂时的被试变量。如前所述，被试变量及暂时的被试变量都可作为自变量进行操纵和控制，但当这些变量不作为自变量时，它们也会影响被试的反应，如被试的选择与分配不当、被试暂时状态的形成等都会影响实验的效果，象霍桑效应、安慰剂效应等，这时必须将其作为无关变量加以控制。霍桑效应霍桑效应的发现来自于著名的霍桑实验。霍桑实验是哈佛大学工商行政研究所的心理学家梅尔、怀特海等人所从事的系列研究中的典型代表。1926年在洛克菲勒基金会的资助下，与西部电器公司联手在霍桑工厂进行的。霍桑实验的初衷是探讨工作条件与工作环境对工人生产效率的影响。具体的研究是比较工人在不同的照明强度下完成工作量的多少。第一次，让被试组在24、46、76烛光的递增的照明条件下工作；对照组的照明强度不变，结果，两组产量都有所上升。还有一次实验是被试组的照明从10烛光减到3烛光，结果与对照组的产量还是都上升。这是什么原因呢？继续进行探讨。实验设计在12周中每隔一周改变一项工作条件； 如休息时间的次数和长度、较短的工作日、较短的工作周、午间供应食品、汤或咖啡。在12周后，恢复原来的工作条件没有休息时间、没有午间餐、工作日和工作周也不缩短。结果令人非常惊讶：无论生产条件发生怎样的变化，工人的生产率都在稳步上升，整整12周内没有下降的倾向。为什么会出现这样的结果呢？ 原来在实验进行过程中，有关工作条件的变动方案，实验者都与工人们协商，她们也可以对工厂的管理自由地表达自己的意见和感情。由于实验者对工人的尊重及工人之间关系的融洽，使工人们产生了积极的态度并促进了生产的效率。这种主试和被试的人际关系影响实验结果的一种实验效应称为霍桑效应或管理者效应。安慰剂效应安慰剂效应最初是在医学研究中发现的。当一个病人在接受一种药物处理后，尽管这种药并不能医治该患者的病，但患者报告病情有所好转。心理学家专门的研究还发现，用静脉注射安慰针剂的疗效明显大于肌肉注射安慰针剂，而肌肉注射安慰针剂的疗效明显大于口服安慰针剂。在这样的情形下，为什么患者会报告病情有所好转呢？这是由于医生的治疗行为会使病人产生一种心理效应。在医疗实践中，要绝对排除心理因素的作用是不可能的，但安慰剂效应还是可以控制的，如建立一个控制组就是一个比较好的方法。2教育实验中无关变量的控制控制无关变量的方法很多，经典实验常采用控制方法有：(1)消除法这种方法就是把无关变量排除在实验之外，尽可能不让这些因素影响实验结果。如已知教室环境会影响教学效果，就要选择安静的教室进行实验，防止环境因素干扰。消除法是控制无关变量的最简单的方法。事实上，在教育实验中，教师的水平、能力、态度、教学时间、教材、学生智力、学业基础等等无关变量往往是很难消除的。因此，在采取消除法的同时，还应当采用其他方法加以控制。(2)恒定法如果有些无关变量无法消除掉，那么可用恒定法使之保持恒定，这样实验组与对照组都将接受这一变量的影响，实验组与对照组在结果上的差异也就不应是这一因素引起的，而应是自变量作用的结果。例如，实验者考虑到某一实验结果，会受学生年龄的影响，因而可采用在单一年龄区间（如1920岁）内进行实验，以排除年龄因素的影响。但是，从实验研究的价值来看，使用恒定法后所得的研究结果缺乏普遍的推论性，因而其外在效度是较低的，故在实验设计时，恒定法并不常用。(3)平衡法这种方法通过设置对照组（班）和实验组（班），使所有无关变量都以同一水平同时作用于这两个组，使之对两个组的教育效果的影响相同，以此平衡无关变量的影响，再来比较对照组与实验组教育效果的差异，从