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真正的科学实验有两大核心:操纵和随机分配。科学思维的基本理念是比较、控制和操纵。
先说操纵。科学实验的基本目的是分离变量,被认为是诱因而受操纵的变量叫自变量,随着自变量变化而变化的变量叫做因变量。一个好的实验是,科学家能操纵他们认为是诱因的自变量,并对其他可能影响实验的无关变量进行控制,从而排除其他无关变量参与干扰的可能性。因此,实验比相关研究更能做出更强的因果推断。因为在相关研究中,研究者仅观察两个假定相关变量的自然变动是否存在某种联系,但不能有效排除第三变量的干扰。
什么是随机分配呢?随机分配是将被试分配到实验组和控制(比较)组的一种方法,手段通常有抛硬币或电脑生成的随机数字表。随机分配可以平衡两组被试所有行为变量和自生生理变量,甚至更为微妙的虚假相关变量。也就相当于进一步排除其他干扰变量的可能性。通常,每组只要20-25的人数就能起到很好的随机分配效果。当然,样本量越大, 随机分配就越能平衡两组所有其他无关变量。
而当被试人数很少,两组仍可能存在差异,这时就需要用到重复实验。试看一例:
发展心理学家要研究早期丰富体验对学前儿童的影响,考察的因变量是儿童上学一年后的期末成绩。随机分配到实验组的小孩每天接触大量经过设计的丰富活动,控制组小孩则在同样时间只参加一些比较传统的活动。随机分配能够确保影响因变量的一些干扰因素(比如儿童智力、家庭环境等)基本保持一致。但是当被试人数很少时,就有可能出现随机分配后,两组儿童平均智力有明显差距。这时候就要用到重复实验,以确保智商差异出现在两组的概率是相等的。
重复实验如何提高结论的聚合效度,继续读第八章
再看引入控制组的必要性。 控制组,即缺少一种重要条件因素的组别,用于和实验组进行比较,是评估证据时必要的背景信息。而依赖见证、个案和常识常使我们忽略控制组对于检验日常观察得出的结论是否正确的必要性。正因为人类对关于行为的直觉理论是存在缺陷的,心理学研究才需要实验控制,这样才能把关于人类行为的粗浅概念上升为准确的科学概念和体系。
媒体经常干一件事:将人们的注意力从比较信息的必要性上移开。比如Times发表的一篇《离婚的持续性伤害》中报道了许多离婚家庭的孩子。但在缺乏非离异家庭的控制组参照时,我们如何能肯定离异家庭孩子的持久性伤害一定是来自离异这一个变量而非其他干扰变量呢? Ross & Nisbett指出
没有使用较为正式的实验程序所获得的积极效果,要么是“安慰剂效应”的产物,要么是没有使用随机分配而产生的偏差。当没有使用随机分配时,选择性变差将产生虚假相关。
本书第六章
理解了科学实验要义之后,再来看双盲实验。 老阳在"知识十二问"中说,双盲实验是最该掌握的高阶模型之一。
再举个例子。有无数增进人们心智能力的科学概念,普通人最应掌握的是什么?双盲实验。《自私的基因》作者道金斯回答道。他甚至认为,你只需要理解其原则,领悟到为什么有必要这么做,就能感受到其优美。如果每个学校都教学生做,那么会提高五方面认知能力。 为什么道金斯说,只要你理解双盲实验的原则,就能改善认知能力呢?因为它可以让你在头脑中进行不同方向的思想实验。人类往往习惯朝一个方向进行思考。双盲实验却不断提醒你要朝不同方向思考,注重「样本」、「对照组」与「基础概率」,避免「主观偏见」、「随机效应」、「安慰剂效应」等等。一旦养成「双盲实验」的习惯,你可以轻而易举地在头脑中干掉很多「认知偏差」。
第4章:见证和个案研究证据:安慰剂效应和了不起的兰迪
术语卡
安慰剂效应
印象
placebo effect,源于拉丁文,原意是I shall please,即“我应该取悦”。
例子
安慰剂效应是指,本不具有任何疗效作用的药物或医疗行为,比如玉米淀粉、糖丸、维生素、或是对某种病情施加毫不相干的医疗手段,却产生了预期之外的疗效,这种现象称为安慰剂效应。设置安慰剂效应对照组已经成为新药研发临床研究阶段的不二准则。
安慰剂效应最先由美国一位叫K. Beecher的麻醉师在二战期间发现。1955年,他在《美国医学会杂志》(JAMA)上发表了著名的论文“The Powerful Placebo”(强力的安慰剂),描述了数十个常规药物的效果其实来自安慰剂效应。他第一次指出吃药这个动作本身就有一定的治疗作用,只有强于安慰剂的药物作用才能认定为有效药物。
2006年,哈佛医学院又做了一个利用假针灸和玉米淀粉伪装的新药来治疗上臂疼痛病人实验,并发表在著名的《新英格兰医学杂志》上。实际上这两种治疗手段都对这种病情毫无作用,但实验结果是几乎所有病人都表示治愈了。
《医学的愚蠢和谬误》一书说:“医生对治疗手段的信任,病人对医生的信赖,都会产生相互的加强作用。而就此产生的结果往往会非常强有力,常常仅此就足够确保得到疗效甚至完全治愈。”这真是对安慰剂的最好解释。”
出处
南方周末:神奇的安慰剂效应
反常识卡
印象
在科学研究中,个案研究和鲜活见证远不足以成为坚实的理论依据。
例子
首先,仅凭常识就可知,个案光从样本数量的有效度上就不可能支撑起整个理论大厦。个案并非全无用处,它们可以为新的理论的产生或发展提供假设的灵感。但完成这步之后,个案就没有作用了。因为科学研究必须分两步走:假设>论证。在论证的部分,科学研究有其严肃的论证要求,比如设置对照组和控制变量等。具体如何操作,参看本书第六章。因此个案研究的证据不能用于建立因果性结论。
二是个案中不能排除安慰剂效应。安慰剂效应,以医药疗效为例,假使尝试新药的被试最后被治愈,但原因可能是新药的作用,也可能是一部分由于接受治疗带来的自然心理安慰,情绪安抚,从而间接对病情产生积极影响,抑或是身体自然的周期自愈能力。
第三,对鲜活个案赋予过多权重和意义已被证明是非常容易出现的人类认知偏差之一。简言之,人们容易偏倚印象最深,最容易从记忆中获取的鲜活案例作为判断依据。譬如,尽管研究已表明,驾驶汽车的风险远超航空飞行,但空难报道比起车祸更常见诸于媒体报道(又或者是因为媒体更热衷于报道前者?),但大部分人仍旧错误地认为遭遇空难的概率是众多交通方式中最高的。
而且,未经过科学训练的普通人往往容易更相信叙述的价值而非数据,这是一个很普遍、需要避免的误区。譬如,911后,媒体展现遇难者人数的方式极大影响了人们对灾难严重程度的感知。比起白纸黑字明确公布遇难人数为250,以照片墙形式展示不幸逝者的遗像,这一做法“成功”唤起了公众普遍的震惊和同情。
出处
本书该章节
拓展
问题:
反常识卡
印象
乔布斯
看乔布斯的传记电影里提到,他在患病期间去印度还是日本修禅过一阵。然而其实他的意外早逝也可能是因为相信伪科学而延误了治疗。高科技界的天才也会犯现在看起来“愚蠢”而致命的错误。
例子
“乔布斯在被告知得了胰腺癌之后,就无视医生的劝告而去追求未经证实的水果节食、咨询灵媒、无效的水疗,因而延迟手术长达9个月之久。”(Isaacson,2011)(?论文出处缺省)
出处
本书该章