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以至无法再提高。对照组的老鼠也是这样。尽管用天花板效应来证
实目前的数据资料得到另外一种对效应的支持，但是负效应要比正
效应更容易获得。我们将在第10章里详细讨论数据分析中的这种
天花板效应。
鲍尔的实验结果提醒我们，应当注意吸取我们在前面把被试问
设计与被试内实际做对比时得出的教训。就像格赖斯和亨特所做的
关于刺激强度效应的实验一样，鲍尔也发现，一定数量奖赏的效应依
赖于我们所使用的实验设计类型。在被试内设计中，动物有获得两
种奖赏水平的经验，因此奖赏对行为的影响要比在进行被试间比较
时大，在被试间设计中，不同组的动物在连续的系列实验中得到的都
是固定量的奖赏。这里再强调指出，我们所使用的设计的特性能够
影响实验所得出的结论，也就是说，会影响自变量产生的效应。
对平衡的进一步思考
在不同的情况下可以使用不同的平衡设计。有些平衡设计报复
杂。现在，我们只讨论几种比较简单的平街设计，以便给大家提供几
个处理此类问题的技巧。
由于鲍尔的对照组所描述的那个例子在许多方面都是一个平衡
设计的典型范例。当对每个两种情况下的反应都要进行测试时，就
必须要把这两种条件进行平衡处理，以便不和练习阶段相混淆。对
这一问题的一个解决办法，也是大多数心理学家所乐于采用的一个
办法，就是ABBA设计。这里A、B分别代表两种条件＋这样就不会
使“特定条件”与“测试时间”相混惜，因为平均起来会同时对每种条
件进行测试（对手A来说1＋4…5；对B来说，2＋3…5，这里数字是
指测验的顺序）。但是特定的测试顺序也可能对结果产生一定的影
响。例如，我们如果假定有一个很强的练习效应会对因变量产生很269
大的影响，而且它在练习的最初阶段就出现了，也就是说在第一个A
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阶段就出现了。那么，这种练习效应对条件A有影响，但对条件B
就不会有影响，因此，ABBA设计将不能消除“条件”与“练习”之间的
这种混淆。
对于在训练初期出现的较大的练习效应这个问题，有两种解决
办法可供使用。一种是在实验正式开始之前，让被试按实验要求做
一些练习，这样，由于被试接受了一些练习，在我们感兴趣的实验变
量引进之前，因变量一直保持稳定。另一种解决办法是使用几种平
衡设计。例如，一半被试按一种设计进行，而另一半则按相反的设计
进行。也就是说一半被试按ABBA设计，而另一半则按BAAB设计
进行实验。鲍尔对平衡问题的解决是这种思想逻辑的扩展，因为他
在实验中同样频率地使用了每一种可能的平衡设计。但是当实验包
含两种以上条件时，这种平衡设计就显得笨拙了，在绝大多数情况
下，对实验初期多出现的练习效应问题的比较完善的一种解决办法
是让被试进行练习，然后使用两种平衡设计，格赖斯和亨特（1964）茌
刺激强度实验中所使用的就是这种平衡设计法。
对于有两种以上实验变量的情形，我们将推荐一种独特的平衡
设计——平衡的拉丁方设计。假设在一种平衡的顺序中有六个条
件，来使练习效应不会影响实验结果。例如，在一个同时对比实验
中（就像鲍尔的实验一样），有六种不同的奖赏量可供使用（而不是
两种），平衡的拉丁方设计将确保，当每种条件被试验时，它前后的
其他实验条件出现的频率相同。这个特征对减少条件之间的迁移
效应非常有用，从而使平衡的拉丁方设计要比其他的平衡设计更受
欢迎。
建立一个平衡的拉丁方比较容易，尤其是当实验有偶数个条件
时更容易。让我们把这六种条件从1…6标上数字。一个平衡的拉
丁方可以被看作一个两维矩阵，在这个矩阵中，列（垂直延伸的）表示
实验条件，行表示被试。表9…1就是一个六种条件的平衡的拉丁方。
被试用字母a…f表示，他们接受实验条件的顺序就是每行所列的顺
序。这样，由表9…1可知，被试a就按1、2、6、3、5、4这个顺序进
行实验，建立平衡的拉丁方的第一行公式为：l、2、n、3、n…l、4、n…2，
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第九章条件反黠s学习f
表9…1六个实验条件（I—6）的平衡拉丁方设计，
横行指出了被试a…f接受实验条件的牍序
表9…2 5个实验条件（1—5）的平衡拉丁方设计，横行指出了被试｝r
接受实验条件的颇序。当实验条件为奇数时，每个被试必
须在每个实验。条件下进行两次试验
第1第2第3第4第5第1第2第3第4第5
如此类推。在这里．n代表实验条件的总数。当第一行明确以后，对
于每一列，只要按顺序从小到大写出既可，当遇到n时，再按字母顺
序重新从1开始（如表9…1所示）。使用平衡的拉丁方时，被试一定
要按n的倍数进行实验，以便对练习效应进行适当的平衡。
当一个实验设计的条件为奇数时，使用拉丁方设计就有些复杂
了，应用拉丁方设计对它进行平衡时必须使用两个方阵，第二个方阵
与第一个方阵正好相反，请参看表9…2，同表9…1 …样，字母表示被
试，数字表示实验条件。使用拉丁方设计时，每个被试必须在每个变
量上试验两次。表9…2这个例子中有5千变量。一般说来，第一个
方阵是按偶数个变量时构建方阵的方法建起来的，在奇数个实验条
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件下第二个方阵则与第一个方阵正相反。
对许多目的不同的实验来说，平衡的拉丁方设计是一个最理想
的平衡系统，因为，一般来说，每一种条件都是在练习的同一阶段出
现，而且每一种条件在其他条件之前和之后出现的频率都相同。而
其他的平衡设计不具备上述的后一个特征，人们在使用中更加关心
的是在一种条件内的试验是否会影响另一种条件上的。
9。3 实验主题与研究范例
主题小样本设计
范例儿童的行为问题
即使是最简单的实验研究，也需要设计控制条件与实验条件的
比较。无论被试间设计还是破试内的设计，通常都需要大量的被试，
尽管被试内设计通常所使用的被试较少。被试如此之多，咀致任何
一个不寻常的参与者都不会对结果形成多大影响，更不会歪曲实验
结果。这种设计称作大样本设计，他已经成为心理学研究的一个标
准｝强有力的统计技术（参见附录B）使研究人员可以决定他们是否
有必要对实验条件之间的差异过分注意。相对于这种设计的是小样271
本设计。
在窦验心理学中，有两个领域是不使用大样本设计的，其中的一
个是心理物理学（详见第6章）。一个从事心理物理学研究的人员几
乎不关心被试间的个体差异，但是其他领域的研究人员（例如记忆）
却关心。因为心理物理学所测量的行为不很复杂，而且对实验条件
的控制也比在记忆研究中更严格。对实验控制的强调是使用小样本
设计——对操作性条件反射行为的实验分析——的研究领域的第二
个标志。斯金纳（1963）呼吁在操作性研究中使用小样本设计，因为
他想强调对行为的实验控制的重要性，和削弱统计分析的重要性。
斯金纳认为，统计分析通常成了一个目的，而不是帮助实验者推出实
验结论的工具。有关操作性条件反射中小样本设计的逻辑已经在西
德曼的书《科学研究的方法》（1960）中被详细阐述了。通常被用在大
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第九章条件反射与学习／
样本传统研究中的实验控制与统计推断是可以运用在小样本研究中
的，只要仔细控制实验情境和大量的连续测量因变量。小样本方法
尤其适用于矫正行为操作技术的临床运用。特别是当一个治疗专家
一次处理一个病人时更加如此，这是小样本设计的限定个案。尽管
治疗专家用同样的方法一次可以治疗许多人，但是相对于在大样本
研究中看到的那些被试数量来说还是很小的。我们以儿童的行为问
题为例探讨一下小样本设计。
让我们来想像一下这样的事情：忧心忡忡的家长寻求心理医生
的帮助，因为他们的女儿一天总要发几次脾气。当行为矫正专家使
用操作性条件反射技术时，他首先要见一下孩子的面。那么，他能对
行为作出什么诊断呢？是什么原因引起这种行为呢？治疗专家将如
何消除儿童的不良行为井使其恢复到正常状态呢？
一个行为矫正家常常要探寻在孩子的学习过程中，是什么原因
导致了这种麻烦行为，他会把注意力放在产生并维持孩子哭闹、踢东
西、撞头等行为的强化的关联性上面。通常所使用的疗法是尽力改
变患者的这种强化关联，孩子会为她或他的适应性行为和没作出的
不适当行为而受到奖赏。我们可以把想像中那个儿童的困境作如下
的解释。
对儿童来说，一个潜在的强化源就是父母对她的注意，而她则想
尽办法吸引父母的注意。一旦当儿童感到孤独和被忽视时，她就开
始哭泣，这就引起了父母的注意，从而强化了哭这个行为。下一次当
这个儿童又感到孤独时，她又使用哭这个策略，这样行为就会继续得
到强化。不久，儿童发现她不得不更大声哭才能引起父母的注意，因272
为她的父母一方面开始慢慢适应了这种行为，另一方面想不理她从
而使她停止这种行为。每次当孩子把这种行为的极端性增加时，她
的父母就开始注意，至少是一会儿。因为这种问题行为无论在强度
上还是发生的频率上都在逐步增强，这就导致了父母寻求心理医生
的帮助。父母不明智地通过强化塑造了孩子的极端行为，就像训练
鸽子走8字形一样，从一开始对鸽子的移动加以强化到它几乎走完
这个8字形。同样，孩子的撞头、发睥气等不良行为也会被强化，并
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照此道路发展下去。
治疗专家的分析表明，孩子的行为已经被一系列不好的强化巩
固下来。因此，治疗措施就必须打破强化与问题行为之间的关联，使
强化在积极行为之后出现，而不是在消极行为之后。心理医生的工
作在很大程度上是帮助父母成为一个有效的行为治疗家。父母应当
在儿童正常的时候去注意他。如果儿童还是发脾气·父母应当尽量
采取强化措施使其强度减弱。如果儿童发作时异常暴戾＋父母应该
先平静一会，然后再予以注意，这样的强化有助于减轻问题行为的强
度，渐渐地就会使发脾气这种坏习惯减轻。如果有可能的话，最好是
对这种发脾气不予理睬，这样就会使问题行为彻底消除，因为问题行
为之后不再有强化了。
AB设计
在考察小样本设计之前，我们先看一个常见的、无效的评价治疗
效果的方法。右关疗效的研究，如果有可能的话，应当与治疗结合起
来进行。这看起来比较简单，其中包括问题行为频率的测量，然后制
定治疗措施，肴行为是否发生变化。我们称这种设计为AB设计，这
里A代表治疗前的基准状态，B代表治疗后的状态，治疗是自变量。
这种设计经常应用在医疗、教育和其他应用研究方面。在这些研究
中，我们关心的主要是治疗或训练的措施对问题行为的效果。然而
AB设计不是一种有效的实验设计，应当避免使用。之所以无效，是
因为B阶段发生的变化可能是由其他因素导致的，这些因素与我们
感兴趣的因素发生混淆。治疗可能产生行为的改变，但是研究者没
有意识到的或无法控制的因素也会对行为的改变产生影响。由于缺
乏控制组的对比，我们不能够得出这样的结论，即行为的改变是由治
疗所导致的。要知道，在没有自变量的情况下，其他的于扰变量也会
导致行为的变化。当其他变量与自变量一起不知不觉地发生变化
时，就会产生混淆。仔细控制潜在的无关变量非常重要，这样就能保
证效果是由自变量产生的。这在AB设计中无法傲到，因为治疗家
研究者甚至没有意识到无关变量的存在。
解决这一问题，最好的办法就是使用大样本设计。我们可以把273
被试随机分成两组，一组是实验组＋接受治疗；另一组是控制组，不接
受治疗。如果实验组的状况随着治疗的进行而得到改进，控制组的
状况没有发生变化，我们就可以得出结论认为，是治疗而不是其他无
关因素导致了这个结果。在对个体进行治疗的案例中，比如前面虚
构的那个发脾气的女孩，生活中一般没有潜在的控制组，只有存在一
个被试的实验组。因为一个大样本设计，其实验组和控制组一般都
有大量的被试，因此在评价治疗效果时＋这种设计方法是不合适的。
ABA或反向设计
针对AB设计的缺点，实验者通过逆转B阶段之后的条件而产
生了一个变通的办法，即ABA设计或反向设计。在ABA设计中，
第二个A的作用是去除B阶段中其他因素影响行为的可能性，使实
验条件恢复到原先的基线水平。在第二个A阶段，不再使用任何自
变量＋让实验者观察行为是否返回到原来的基线水平上。如果行为
返回到了原来的基线水平，那么，研究者就可以得出结论认为，B阶
段中行为发生的变化是由于对自变量的操纵而引起的。但如果一种
无关变量与自变量高度相关，那么这种概括性的结论就不成立。实
际上，这种情况是不可能发生的。
在那个发脾气昀小女孩的例子里，治疗家首先指导其父母测量
其行为的基线水平，也就是计算出小女孩通常情况下的哭闹、发脾
气、擅头的次数，然后，指导父母如何改变孩子的问题行为。当儿童
表现出好行为时，父母应当通过注意对孩子进行强化，这样就会使问
题行为逐渐减少直至消失。同时，通过不注意他们的问题行为而使
其消除。如果在几周以后，发脾气的频率发生了变化，心理医生就会
让其父母重建旧的行为模式，以确信正是由于在不适当的时候父母
对孩子的注意才使孩子的行为得到控制，而不是注意以外的其他因
素。（当然，如果治疗家对这种研究不感兴趣的话，他也许在B阶段
见好就收了）。如果一开始的治疗对因变量（发脾气的频率）投有产
生影响，就有必要尝试其他治疗方法。基于操作性条件反射的行为
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哈特及其同事（1964）对托儿所一位4岁儿童比尔进行了研究，
该儿童看上去很健康、很正常，但却过分能哭。�