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）。
0．空
0。1
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。
等组
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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／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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供《着期待咨询 / 83
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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�