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／实验心理学
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式更好。在我们把提前下课作为中学里的一条普遍规律之前，我们
首先要在不同课程，如历史或生物课上比较这两种方式来建立其普
遍性。这里，被试的课程可以作为又一个自变量。将这两种变量放
进同一个实验则要比做两个连续的实验好得多。这可以避免控制方59
面的问题，比如一门课是在足球比赛进行的那一周被研究的（这时投
有奖励措施可改善学习），另一门课则是在比赛获胜之后（这时学生
对学习的感觉比较好）。
当一个自变量产生的效应在第二个自变量的每一个水平上都不
同时，我们获得了交互作用。对交互作用的研究是在实验中使用多
个自变量的主要原因。这最好用例子来描述。
马特尔和威利斯（1993）热衷于研究对团体作业的反馈如何影响
被试对团体行为的记忆这一问题。在观察同一工作组之前，有关作
业水平先给被试提供一个积极或消极反馈。接受积极反馈的被试被
告知，专家认为该纽的作业属于较好组水平，并且较好组占所有工作
组的20％。接受消极反馈的被试则被告知，这一团体属于较差组水
平，并且较差组也占所有组的20％。
这里有两个自变量。被试首先被给予了积极或消极反馈。所有
被试观看的都是同一工作组的同一盘录像带。工作组的成员试图在
水塘上建一座由木板和绳组成的桥时，他们既表现出有效的行为，也
表现出无效的行为。所有被试都看同一盘有着小组有效和无效行为
的录像带。因此，两个自变量分别是作业反馈（积极或消极）和被观
察的行为类型（有效或无效）。被试观看了录像带后，发给他们一张
行为表，让他们决定表中哪些行为实际观看过。因变量是被试认为
由工作组成员作出的有效行为和无效行为的比例。
实验结果如图3…1所示。当被试观看有效行为时，认为是小组60
成员所为的行为比例要比观察无效行为时低。当给予被试积极反馈
时，认为是小组成员所为的行为比例则高。
然而，图3…2表明对结果的这种简单解释有误导性。有救行为
的观察并不常常产生如图3…1所示的更低的归为小组所为的行为比
例。事实上，行为效应的方向依赖于所给予的反馈类型。只有有效
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行为再加上消极反馈被同时给予时才会产生更低的归为小组所为的
行为比例。但对于积极反馈而言＋这种结果就不会产生了。
记住，两个变量之间的交互作用表明由一个自变量（作业反馈）
有攮 无娃
行为
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图3…1两十自变量对归为小组成员所为的行为比例的髟响
（数据取自Mariell和Wdlis。 L993）
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田3…2作业反馈对归为小组所为的行为比例的影响
作业反馈（积韫或消极）的散应在有敢和无效行为上被分别显示
（数据l自Martell和WUis．1993）
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产生的效应在第二个自变量的每一个水平上（有效／无效工作行为）
都是不同的。这是我们在图3…1中所发现的内容。被试接受了一个
对工作小组的积极反馈时，他们能再认出的有效行为比无按行为多。
相反，被试若接受消极反馈，那么结果则刚好相反，能认出的无效行
为会比有效行为要多。这种情况表明，由于人们接受了消极或积极
反馈而产生了记忆错觉。尽管事实上两种条件下的被试实际看的是
同一盘录像带，但他们对小组行为的记忆却被先前的期望歪曲了。
积极清棱 积极消极
反馈 反馈
围3 3表明作业反馈和工作行为的类型在归为小组所为的行为比例上无交互作用的假想数据
图3…2在同一图中描绘了两种反馈情况。这样很容易看出交互作
用的本质；作业反馈所产生的效应依赖于观看到的行为类型（是有效
的还是无效的）．被试能认出的更多比例的行为与他们的反馈类型一
致（扣给予正反馈则认出的积极行为的比例高）。如果作业反馈对有
效和无教行为产生同样的结果，就会如图3—3所示的那样，给予两种反61
馈的被试认出的有效行为更多（左上图）或无效行为更多（右上图）。
现在让我们想像这个实验是在两种反馈条件下进行的，但实验
者忽视了（或社有考虑到）有效和无效行为之间的区分。换一句话
说，实验者是在一般意义上对小组进行了作业反馈效应的研究。图
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3…4表明了，在设计实验时忽视重要变量的危险性。从图中可看出，
反馈对归为小组所为的行为比例没有或很少产生效果。你可以看
到，用这种方式设计实验，实验者只能得到零结果，因此错过了作业
反馈对工作行为评定有影响这一重要发现（图3…4的结果仅仅是图
3…1或3—2中两种行为类型的结果的平均值）。
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0．O
积极 端橙
作业反馈
图34作业反馈蹿一般工作行为的影响（将有效和无效行为的数据放到一起）
（数据取自Manell和Wdlif11993）
图3…2反映的是实际的结果，表现出了交互作用。一个自变量
的作用依赖于另一自变量的水平。被试更可能复述或“记得”与他们
所接受的反馈一致的行为。
许多实验包括两个或多个自变量，这意味着结果可能会含有交
互作用。由于你可能常常碰到交互作用，我们再举一个双变量的实
验，以帮助你理解复杂实验的结果。
在布里克纳、哈金斯和奥斯特龙（1986）关于社会浪费的实验中
（见第1章）＋作者想确定个体的任务参与对社会浪费量的影响。
布里克纳和他的同事注意到，在早期的社会浪费研究中常用一些
低参与作业如拍手、说出小刀的用法等。他们推论，个体花在某一任
务上的努力与该任务对个体的内在重要性或个人意义有芙。在完成
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归为小组所为的行为比例
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／实验心理学
任务中，高个人参与可减少社会浪费，因为此时不管个体的作业是否
受到监督＋他们都会在这些任务上付出大量的努力。因此，研究者改
变被试在任务中的参与程度，也就同时改变了可被评估的个体努力
量。如果他们的推理正确，那么应该存在一个交互作用；低参与应该导
致社会浪费（当个体的努力不能被评估时，所付出的努力量将会减少）｝
但不管个体努力是否能被检查出，高参与都应该导致相同的努力量。
布里克纳及其同事让大学生在十二分钟内，针对履行一个学生
为了毕业将不得不通过的高级综合测验，提供尽量多的建议和想法。
在高参与情况下，让学生相信这一测验在他们毕业前就要实行。因
此，增加综合测验作为毕业的前提具有很高的个人相关性。在低个
人参与条件下，让学生相信这项测验以后将在另一学院实施。此外，
还通过指导语控制个体努力的可鉴别性，让每个被试都独自地在一
张纸上写下他们对这一综合捌验的想法。低鉴别情况中，被试被告
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。
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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
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