——不能，因为这种变化可能与某一历史阶 段有关
那么，如何区分成长效应和历史（时期）效 应呢？
——跨时间追踪不同年龄的群体
表5-5 发展影响：同期群在1980-2000年间政治保守程度的变化
同期群出 1980年时 保守分 1990年时 保守分 2000年时 保守分 生年月 的年龄群 值 的年龄群 值 的年龄群 值
随机分组 均值=50 （控制组） 随机分组 无 （控制组）
无处理 无处理
均值=60 均值=50
控制组间的 差异为10 （60-50）， 这个归因于 工具反应
将工具反应去除，干预的真实影响就是消除了工具 反应的实验组和控制组之间的差异。这种情况下的 实验组得分为70，而控制组得分为50，我们可以推 断干预具有20分的影响
将约5000个低收入家庭随机分配到不同的计划中 （没有收入支持、有短期支持、长期有保证的收入）
在众多被测量的变量中有测量工作努力度和婚姻稳定 性的变量
研究者从实验一开始直至整个实验过程的不同时点分 别对这些变量进行测量
参加实验的过程中，这些家庭过着他们的正常生活， 并将受到研究期间所有的变动经历的影响和其他变化 的影响（例如政治变化和社会变化）
米尔格拉姆实验 baike./view/1672946.htm
伦理议题：斯坦福监狱实验 baike./view/402672.htm
二、纵向设计
测量穿越时间的变化，并收集至少两个时间 点上的数据（类似于实验设计的前测和后测）
与பைடு நூலகம்验不同的是，纵向设计一般没有随机分 派的控制组
干预或者仅仅是自然观察） 设计中包含一个“实验组”，可以用来测量变化。
由于缺少随机控制组，引起一个问题：无法知道变化 究竟是由研究者的“干预”，还是时间的逝去或其他 影响引起的。
替代方案：选择大且多样性的样本，测定在一段时间 内，哪些人经历了“干预”而哪些人没有，因而产生 对照组。作用有限，但有价值
例如，研究有孩子是否会促使人们在政治上更为保守
设计：比较有孩子组和没孩子组的政治保守水平
由于任何小组之间的不同均可以归因于亲子关系之外 的因素，我们应该收集其他关于家庭的信息，并且对 两个组进行配对，这样我们可以将两个相似的组进行 比较。
然而，我们仍不能确定，有孩子是否会导致政治观点 上的变化，为了检验这个命题，我们可以要求参加者 描述他们在有孩子之前、较早的某个时期的政治观点。
测量结果变 量（Y）
测量结果变 量（Y）
测量结果变 量（Y）
做法：增加不进行前测的实验组和控制组
表5-3 所罗门四组设计举例
分组的方法 时间1（T1）干预 前测
时间2（T2） 后测
随机分组 均值=50 （实验组） 随机分组 无 （实验组）
处理 处理
均值=80 均值=70
实验组间的 差异为10 （80-70）， 这个归因于 工具反应
解释方案2：时代特征，比如说20世纪30年 代大萧条时期成长起来的一代人有着经济上 没有保障的经历，这可能是他们在政治上趋 保守的原因
解决方案：在一段时期内追踪相同的个体， 看他们是否随着年龄的增长而发生变化
4、确立历史（时期）效应
前例中，如果在一定时间跨度内追踪一群年 轻人，发现他们趋于保守，能否确定这一成 长效应？
突发性群体事件 自然灾害 社会动荡 （孪生子的故事）
（五）分析实验数据
实验分析的核心是组间比较
在比较中，需要强调三点： 1）比较应聚焦于组而不是个人 2）在对差异的重要性作出判断之前，需要确定实
验组和控制组之间差异多大才算显著 3）要用结果变量进行组间比较
其他
相互竞争的事前模型中，究竟哪个与数据拟 合得最好 4）可以用截面数据来评估和修正一个给定的 事前模型
在这个例子中，表5-5显示，每个同期群在保守性上 每10年就增加10分，而且，所有的同期群显示了相 似的变化程度，这种变化与特定的历史时期无关。
简而言之，不是历史时期，而是时间造就了这种变 化——成长效应
如果只追踪一个同期群（比如50年代），我们观察 到随着年龄的增长他们变得越来越保守。但是，我 们不知道这是由于年龄增长造成的，还是由于这个 特定的同期群有些与众不同才使得他们更加保守， 因为他们生长在60-70年代。
考察生育孩子对家庭性别分工的影响
从一个无子女夫妇样本开始，观察男女双方各自负 担的家庭工作的范围
之后持续观察这些家庭，可能有些有了孩子，而有 些没有
将有子女的分为一组，没有的分为另一组，观察两 组家庭分工的差异
问题：两组可能差异很大，可能是其他因素影响家 庭分工
解决方案：扩大样本，收集相关信息——统计控制 方法可以提高论证水平
时间1（T1） 干预 前测
投票意愿% 强制，无制裁
时间2（T2） 后测
投票意愿%
投票意愿% 强制，警告初犯 投票意愿%
投票意愿% 强制，轻度罚款 投票意愿%
投票意愿% 强制，严厉罚款 投票意愿%
投票意愿% 无强制
投票意愿%
3、所罗门四组设计——有助于评估变量结果 是不是由工具反应导致的
工具反应：当有前测和后测阶段时，即使没 有任何干预，这些测量本身也会让测量对象 产生一些变化。
3、准纵向设计（趋势研究） （1）模拟前、后测设计 （2）重复的截面设计
三、截面设计
三个明显特征： 1）无时间维度 2）着眼于既存的差异，而非引入干预因素所
产生的变化 3）根据既存的差异而不是随机分配来分组
用途： 1）描述性分析 2）确定因果关系的不存在是很有效的 3）可以帮助我们评价在根据理论获得的多个
（2）多重时间点前瞻性追踪调查设计 与前面类似，只是增加收集数据的时点 目的： ——考察长期和短期效应 ——当发生变化时进行追踪 ——描述变化的“形式” ——识别变化（或无变化）前的因素
（3）无替换单个追踪调查设计
（4）有替换单个追踪调查设计
通常是匹配替换，丧失随机性
1920-9 51~60 50 61~70 60 71~80 70 1930-9 41~50 40 51~60 50 61~70 60 1940-9 31~40 30 41~50 40 51~60 50 1950-9 21~30 20 31~40 30 41~50 40 1960-9 11~20 10 21~30 20 31~40 30
结果等同于无前测方法
但是如果是小样本，不能保障随机化，组间的初始 状态可能有差异，就需要使用前测来测量变化
4、因子设计——评估多个自变量的交互影响
表5-4 因子设计
分组的方法 随机分组
时间1（T1） 实验干预 前测 （X1和X2）
工作满意度 高控制男性 测量（Y）
随机分组
工作满意度 低控制男性 测量（Y）
思考
可能出现什么问题？ T1到T2期间控制不足的问题，危险在于导致
观察差异的原因往往是没有得到控制的事件 而不是实验干预。
至少如下两种情形会导致此类问题的发生： 1）一个组可能比另一个组更容易受到额外因
素的影响 2）外部因素可能与实验干预交互作用
自然实验
依赖自然发生的事件为干预，而不是依赖实验者引 入的干预
1、描述变化模式及稳定性 2、建立时间序列 因果分析的前提是时间顺序 思考：如何确定失业与心理健康之间的关系？ 截面设计： 纵向设计：
3、确立成长（年龄）效应
政治保守主义在老年人中比在青年人中要明显 得多，如何理解？
解释方案1：人们随着年龄的增长而变得保守。 他们可能变得没有冒险精神，需要更大的确 定性，或者对那些宣称变化会使世界更美好 的人持更加怀疑的态度
第五讲 实验、纵向及截面设计
一、实验设计
（一）经典实验设计
课堂讨论：
如果我们要检验命题1：一个人越难加入一个 群体，这个群体对这个人越发显得有吸引力
应该如何进行实验设计？
经典实验研究的步骤：
1）将人们随机分成两组：实验组和控制组 2）对“成员对群体吸引力的感受”进行测量 3）对实验组施加严格的进入程序，而对控制
表5-6显示，保守性得分是由人们何时出生决 定的
这样不同同期群保守性的差异就是由于历史 效应而不是因为成长效应产生的。
5、生命历程“生涯”分析 吸毒与亚文化的关系
（二）纵向设计的类型
1、前瞻性追踪调查设计 （1）简单前瞻性追踪调查设计 收集相同样本在两个时间点上的数据（可以积极制造
为了区别成长（年龄）效应和历史（同期群/时期） 效应，我们需要跨时间考察多个同期群。
如果同期群没有随着年龄增长而变得更加保 守，则说明不存在成长效应
但是，可能出现下列情况：
表5-6 时期影响：同期群在1980-2000年间政治保守程度的变化
同期群出 1980年时 保守分 1990年时 保守分 2000年时 保守分 生年月 的年龄群 值 的年龄群 值 的年龄群 值
（三）更复杂的实验设计
我们可以通过引进两个以上的小组、增加额 外的前测和后测、引入更多的自变量等方式 来丰富经典实验设计
1、多重后测——有助于辨别短期和长期结果 （孪生子的故事）
婚姻法的影响
2、多组
表5-1 强制投票对选举出席人数的影响
分组的方法
随机分组 （实验组1） 随机分组 （实验组2） 随机分组 （实验组3） 随机分组 （实验组4） 随机分组 （控制组）
在某种程度上，变化是由测量而不是实验处 理导致的。
表5-2 所罗门四组设计
分组的方法
随机分组 （实验组） 随机分组 （实验组） 随机分组 （控制组） 随机分组 （控制组）
时间1（T1） 干预 前测
测量结果变 处理 量（Y）