控制无关变量得方法
定义:所谓无关变量就是指在实验过程中除自变量之外任何能对因变量产生影响得变量,包括个体内外环境所产生得种种刺激、机体反应变量、由于这些变量与实验得主旨无关,所以统称为无关变量(Extrａnｅouｓ variaｂｌes)
因为因变量得变化,不但受到自变量得影响,也受到无关变量得影响,所以如何有效地控制无关变量,就是决定实验结果就是否确实可靠得一个极为重要得因素。
因此,在一次实验中,当我们确定了自变量与因变量以后,就应该使实验得其她条件保持恒定,只有这样,实验中得因果关系才能得到明确得说明,所以,无关变量就就是在实验中应该加以控制得变量,因此又称为控制变量。
如果以数学方程式来表示因变量与自变量以及无关变量之间得关系,就就是: ＤV＝f(IV,EＶ1,EV2,EVn)
因变量=f(自变量,无关变量1,无关变量2,,无关变量ｎ)
方法:
(1)消除法
控制无关变量最完美得办法就就是简单地把它们从实验环境中消除。
此法多适用于一些物理刺激因素得控制,例如,噪音,光线,等。
有一些无关变量,如实验得时间,实验得仪器,实验得主试,被试得年龄,性别,教育程度,不能简单地加以消除,那么就要有另外得办法来加以控制。
(2)恒常法
对于不能消除得变量,我们可以使它在整个实验中保持恒定,即所有得被试都接受相同得无关变量,这种控制方法称为恒常法、由于这些无关变量在实验中都保持恒常,它们对接受自变量不同水平得每个被试,所能产生得影响都就是一致得,所以不会影响通过自变量不同水平对因变量所造成得变化差异、对于一些被试变量,实验条件,可以采用此种方法。
例一,实验得时间安排在上午,可能会比下午得实验有更好得结果,因此我们可以通过将实验都安排在上午来消除时间这一因素可能产生得影响
（3）平衡法
这种控制方法得目得,就是让无关变量产生得作用在所有得实验组及控制组得效果都保持平衡、也就就是说,每一组都受到这些无关变量变化得作用,但它们作用得大小在各组都就是一样得。
例二:平衡各组“性别"变量得作用、
二十名被试,十二个男性,八个女性、分成两组进行实验。
假设被试得性别可能会对因变量产生作用,所以,需要控制这个无关变量。
先把12名男性被试随机分为两组,再把8名女性被试随机分到两个组中,这样,在每一组内性别都有变化,这种变化有可能对因变量产生影响,但就是由于性别因素对两个组得影响效应都就是一样得,因此这种作用就被平衡了、
注意:平衡与恒常控制手段不同。
采用恒常法,无关变量在组内以及组间皆无变化;采用平衡控制手段时,无关变量在组内就是有变化得,但就是变化所产生得作用在各组之间就是相等得。
如果研究者无法指认有些可能起作用得无关变量,可以采用适当得控制组,以达到平衡控制得目得。
实验者对实验组以及控制组,除了自变量得处理不同之外,对其她都一律同等地处理。
如此,实验组与控制组在因变量上产生得差异都可以归诸于自变量不同所产
生得作用、
例三:研究接受持枪稳定性训练对射击准确性得作用。
实验组被试在接受训练之前先射击50发,之后进行训练,再测验50发。
结果如下表:
就是否可以认为训练导致了成绩得提高？
解得因素。
为了排除其她因素得影响,必须采用控制无关变量得平衡手段。
设计种种控制组来达到消除无关变量得影响、例如,为了消除时间与练习这两个主要无关变量得影响,我们可以设计两个控制组。
例四:
训练无效。
控制一与控制二组:如果Ｘ显著大于Y,说明练习有效果,如果无差异,说明练习并不起作用。
（4）抵消平衡法
有些实验研究,被试需要在各种不同得实验条件下接受重复测验。
在这种重复测量得设计(Repeateｄmｅaｓuremｅnt deｓign)中,被试会受到接受重复测量所产生得影响。
这些混淆因素并非出现在测量之前,而就是产生在重复测量得过程中。
对此我们可以采用抵消平衡(counteｒ－bａlancing)或交叉平衡得手段来控制这类混淆变量。
这种控制手段主要用来平衡一组被试重复接受自变量各种水平得先后顺序所产生得无关影响。
例五:研究对红绿两种色光得反应时就是否长短不一得问题。
未抵消得设计:让一组被试先接受10次红光刺激,再接受10次绿光刺激、得到对红光反应快,能否得出结论认为被试对红光反应快?
设计问题:实验刺激得先后顺序就是一个潜在得无关变量、
抵消得设计:一半被试先接受红,再接受绿;而另一半被试相反,先接受绿,再接受
平衡用于被试只接受一次测量得设计。
（5）随机化法
随机化(Ｒａnｄomizaｔiｏn)控制主要用于两种情况:a、研究者已经知道某种无关变量能在实验过程中产生作用,但不适合使用上述得具体控制办法;b、无法确定起作用得无关变量,所以也就不能确定采用其她得控制手段。
在此情况下,我们就要预先采取措施,使无关变量得作用随机化。
无论无关变量产生什么样得作用,它对所有实验以及控制组得影响都可以假设为就是相等得。
随机化控制得假设:如果我们从总体中运用随机抽样得手段抽取被试,然后又用随机得办法将被试分为实验以及控制两组。
按照随机取样得统计理论,我们可以假定:第一,每组样本都具有代表性,它们具有代表总体得种种特性;第二,每组样本得各种特性,包括无关变量在内,都就是相等得。
实验、控制两组在实验中,除接受得自变量处理不同之外,其她一切能够影响因变量得已知或未知得无关因素都可以假定就是相等得。
(6)系统变化法
在实际生活中,有时自变量与一些研究中得无关变量关系相当密切。
当这类无关变量得水平多于一个时,为了确定自变量与无关变量各自得效果,可以用无关变量得系统变化来控制此无关变量、
例如:在一项关于“对考试焦虑得高三学生实施心理干预对学生学习成绩得影响研究"中,但学习成绩通常与学生得智力水平相关,因此学生得智力水平成为此项研究中得无关变量,为了使其不至于混淆自变量得效果,我们可以采取对其进行系统变化得步骤:首先用特定得智力量表来测量被试得智力水平;其次,根据低、中、高智力水平把被试加以分类;第三,把每类被试中得一半分到实验组,另
在心理学实验中,研究者或主试本身也就是无关变量,能够对实验得结果产生影响、主试得种族、性别、年龄、身份、地位、焦虑、友善、态度等都可能对被试得反应产生影响。
并且,这种影响不仅仅局限于对人类被试、
例如:R.Rosｅnthal曾指派研究助理进行白鼠学习迷津得研究。
她事先告诉研究助理,一组白鼠就是聪明白鼠得后代(g1),另一组就是愚笨白鼠得后代(ｇ2),而第三组则没有祖先就是否聪明或愚笨得信息(g3)。
实验得结果发现,g１要比g３成绩好,ｇ2最差。
而实际上,这三组白鼠都就是从同一总体中随机抽取得样本,因此这种差异就是由于主试主观期待得影响、
1、盲目实验
通常,实验者对接受自变量处理得实验组就是比较关切得,所以不免特别注意被试得行为反应,从而影响了实验得真实结果。
这种偏差在进行药物实验时,更为显著。
但我们可以采用隐蔽手段,控制实验者得偏差或期待,这种方法称为盲目控制(Ｂlind－contｒol)。
如果测验药物效果得被试对象为人类,施加药物得种类、水平,以及毫无药物作用得安慰剂都以密码替代,主试者以及被试双方都不知道药物处理得真相,也就无法产生预期作用。
这种控制方法,称之为双盲控制(Ｄoublｅbli ｎd-coｎtｒｏl)。
如果被试就是动物,则只对主试者一方隐瞒,称为单盲控制(Singl ｅ-blinｄ-contｒol)。
2、多主试控制
采用数名主试,进行同一实验研究,就是又一种控制主试念头或期待所产生影响得办法、
注意:研究者必须对实验、收集数据得程序有预先得妥善安排,不能简单得采用一位主试收集实验数据,另一名主试接替轮换得方法。
而就是要采用平衡得控制手段,使每一位主试都从各实验、控制组收集相同数目被试得实验数据。
再则,分析实验数据时,必须先单独分析每一位主试采集实验得数据,并进行比较,如果无差异,则可以将数据全部合并,如果存在差异,则说明这里存在主试效应,应进一步加以仔细得分析。
3、电脑主试
由电脑呈现实验程序,说明刺激变量,记录被试得反应,进行数据统计分析。
这就彻底消除了任何与主试有关得种种无关变量、
从实验得观点瞧,最好能抽取最具代表性得样本,再实验前以随机分配得手段,产生实验组与控制组,使其在各方面都相等,即每组组内被试得生理、心理特性都相等。
但就是,这不过就是一种理想,实际上就是不可能完全做到得。
所以,我们必须发展控制被试变异得措施,以达到两个极为重要得目得:
(1)减小组间在接受实验处理前得差异;
(２)减小组内被试间得差异、
控制手段包括重复测验、匹配、随机等方法,在后面讲到得实验设计就就是这些方法得具体体现。