实验心理学-第22章
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／实验心理学
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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被试呈现
自变量的不同水平或处理方式。由于测验的被试人数很少，因此要
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在相当经济和高度控制的实验中对每一个被试进行大量观察，并进
行记录。小样本的实验在心理物理学，临床和操作条件反射研究中，
用得很广泛。就像被试间设计那样，实验者要注意平衡的处理方式
并预期与个体被试接受的多种处理方式有关的任何问题。小样本设
计将在第9章以及埃尔姆斯、坎特威茨和罗迪格（1992）所著的第8
章中详细讨论。
混合设计 68
实验中被试内设计和被试间设计并不是相互排斥的。在同一实
验中，一些自变量由被试间设计处理，另一些则由被试内设计处理。
这常常很方便，也很慎重（当然，假设实验有多个自变量）。如果一个
变量——例如注射药物——可能影响另一变量，那么这一变量可以
作为被试间变量，而同时其他变量可在被试内变化。当实验的兴趣
是作业的尝试或重复练习，那它必然是一个被试内变量。混合设计
能表现被试间的变量在另一个娈量——被试内变量——上的效应，
因此混合设计经常被使用。前面已讲述过马特尔和威利斯（1993）的
研究就属于混合设计。实验者将作业反馈（积极与消极）作为被试问
变量＋因为他们预期接受了积极反馈的被试不愿意相信稍极反馈。
相反，对于被试来说，观察小组的有效和无效行为——这一被试内变
量——也是台情合理的。这种综合设计（混合设计）不像纯粹的被试
内设计那样有效或经济，但常常更安全。
控制条件
自变量必须由实验者加以变化（或操纵）。这意味着在实验中每
一个自变量要在量（数量变化）或种类（质的变化）上发生变化。例
如，如果给予老鼠的奖励是一个自变量，实验者可选择一粒或四粒食
丸的量。另外一种方式是我们还可提供不同种类的奖励，如食物和
水。用来命名自变量的单个的处理方式或条件的术语是水平。在第
一个例子中，自变量的水平是一粒和四粒食丸，在第二个例子中是食
物和水。
除了自变量，许多实验还设置一些控制组（被试间设计）或控制
条件（被试内设计）。控制组不接受自变量水平的处理。以上述奖励
实验为例，控制组老鼠不接受任何奖励。再比如实验者感兴趣于噪
声对被试学习的影响。采用被试间设计时，实验者让一组被试暴露
在较响噪声的环境中学习约半小时，这是自变量的一个水平。而控
制组则在安静（很低水平的噪声）的环境中学习同样材料，然后对两
组学习材料的情况进行测试。所得到的两组测验结果的差异可归因
于噪声的影响。
控制条件的重要属性是它为所要研究的自变量提供了一个可以
比较的基线。有时最好的基线水平是没有任何处理的，但大多数情
况下要求某一活动。在记忆研究中常见这种例子，要求一组被试学69
习两张不同的单词表，实验者感兴趣的是一张单词表的学习如何干
扰另一张单词表的学习。实验组（接受自变量水平）先学习表A，再
学习表B，然后对表A进行测试。实验者想证明表B的学习干扰了
表A的保持。但在得出这一结论之前，先要有一个可比较的控制条
件。仅仅将表A的最后测试与第一次测试比较是不充分的，因为被
试可能仅仅因为他们累了而在最后表A测验中成绩根差，或者由于
他们有了额外的练习致使成绩很好。一个没有处理的控制条仵可以
是让控制组学习表A，然后一直等到实验组学好了表B之后再一同
测试表A的内容。但这也是一种较差的控制条件，因为被试在等的
过程中可以练习或复述表A的内容。这就会提高他们在最后表A
测验中的成绩，使得实验者得出实验组中表B的学习对表A的干扰
比实际要多这一错误结论。适当的基线条件应是让控制组在实验组
学习表B时不能学习表A，实验者可以让他们做些算术或其他忙碌
的工作以阻止他们复述（见图3…6）。
田3…6实验组和控制组学习单词表的例子
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有时在实验中控制条件的存在不明显，比如前面讨论的记忆实
验，自变量是项目的复述次数：一次或五次。实验者没有设置一个无
复述的控制组或控制条件，因为在这种奇怪的情形下不可能有学习
发生。在这个实验中，控制条件是隐舍的，因为五次复述可以与一次
复述进行比较，或相反。由于实验者对一次复述与五次复述的作用
感兴趣，我们也许不必明确地称一次复述水平为控制条件。但它确
实提供了一个可以比较的基线——从这点来说，五次复述也同样可
被看作控制条件，因为一次复述的结果也可以与之进行比较。
许多类型的实验都要求有多个基线水平。在生理和药物研究
中，需要对手术或药物注射进行控制。在控制条件中，被试可以接受
一次假的手术或被注射情性物质（安慰剂）；这样它们可以与没有接
受手术或药物注射的其他控制组进行比较。
陷阱
不幸的是，构建一个不太完善的实验设计相当容易，绝大多数实
验心理学家都将这类错误藏在积满灰尘的文件柜里。在这部分，我70
们只讨论实验设计中的一些错误例子，你会意识到这些错误在我们
的实验中是多么普遍。
要求特征
实验室实验试图把握真正受自变量影响的行为。有时候，实验
室环境本身或者对实验如何进行的知识有可能会改变行为的方式。
许多时候研究的参加者（被试）会自发地对实验者的实验目的产生一
个假设或猜想，然后再以一种自以为能满足这一“目的”的方式行为
或反应。做一个
