控制無關(guān)變量的方法

1、控制無關(guān)變量的方法定義：所謂無關(guān)變量是指在實(shí)驗(yàn)過程中除自變量之外任何能對(duì)因變量產(chǎn)生影響 的變量 ， 包括個(gè)體內(nèi)外環(huán)境所產(chǎn)生的種種刺激 、機(jī)體反應(yīng)變量 。由于這些變量 與實(shí)驗(yàn)的主旨無關(guān) ，所以統(tǒng)稱為無關(guān)變量 （Extraneous variables ） 因?yàn)橐蜃兞康淖兓?，不但受到自變量的影響 ， 也受到無關(guān)變量的影響 ，所以如 何有效地控制無關(guān)變量 ， 是決定實(shí)驗(yàn)結(jié)果是否確實(shí)可靠的一個(gè)極為重要的因 素。因此 ，在一次實(shí)驗(yàn)中 ，當(dāng)我們確定了自變量與因變量以后 ，就應(yīng)該使實(shí)驗(yàn) 的其他條件保持恒定 ，只有這樣 ，實(shí)驗(yàn)中的因果關(guān)系才能得到明確的說明 ，所 以，無關(guān)變量就是在實(shí)驗(yàn)中應(yīng)該加以控制的變量

2、，因此又稱為控制變量 。如果以數(shù)學(xué)方程式來表示因變量和自變量以及無關(guān)變量之間的關(guān)系 ，就是 ： DV=f（IV,EV1,EV2,EVn） 因變量 =f（自變量 ，無關(guān)變量 1，無關(guān)變量 2，,無關(guān)變量 n） 方法：（1）消除法控制無關(guān)變量最完美的辦法就是簡(jiǎn)單地把它們從實(shí)驗(yàn)環(huán)境中消除 。 此法多適 用于一些物理刺激因素的控制 ，例如 ，噪音， 光線，等。有一些無關(guān)變量 ，如實(shí)驗(yàn)的時(shí)間 ，實(shí)驗(yàn)的儀器 ，實(shí)驗(yàn)的主試 ， 被試的年齡 ， 性別，教育程度 ，不能簡(jiǎn)單地加以消除 ，那么就要有另外的辦法來加以控制 。2）恒常法專業(yè) word 可編輯對(duì)于不能消除的變量 ， 我們可以使它在整個(gè)實(shí)驗(yàn)中保持恒定 ，

3、即所有的被試 都接受相同的無關(guān)變量 ， 這種控制方法稱為恒常法 。由于這些無關(guān)變量在實(shí)驗(yàn) 中都保持恒常 ， 它們對(duì)接受自變量不同水平的每個(gè)被試 ，所能產(chǎn)生的影響都是 一致的 ，所以不會(huì)影響通過自變量不同水平對(duì)因變量所造成的變化差異 。對(duì)于 一些被試變量 ，實(shí)驗(yàn)條件 ，可以采用此種方法 。例一 ，實(shí)驗(yàn)的時(shí)間安排在上午 ，可能會(huì)比下午的實(shí)驗(yàn)有更好的結(jié)果 ，因此我們 可以通過將實(shí)驗(yàn)都安排在上午來消除時(shí)間這一因素可能產(chǎn)生的影響（3）平衡法這種控制方法的目的 ， 是讓無關(guān)變量產(chǎn)生的作用在所有的實(shí)驗(yàn)組及控制組的 效果都保持平衡 。也就是說 ，每一組都受到這些無關(guān)變量變化的作用 ，但它們 作用的大小在各組都

4、是一樣的 。例二：平衡各組“性別”變量的作用 。二十名被試 ，十二個(gè)男性 ，八個(gè)女性 。分成兩組進(jìn)行實(shí)驗(yàn) 。假設(shè)被試的性別可 能會(huì)對(duì)因變量產(chǎn)生作用 ， 所以，需要控制這個(gè)無關(guān)變量 。先把 12名男性被試隨機(jī)分為兩組 ，再把 8名女性被試隨機(jī)分到兩個(gè)組中 ，這 樣，在每一組內(nèi)性別都有變化 ，這種變化有可能對(duì)因變量產(chǎn)生影響 ， 但是由于 性別因素對(duì)兩個(gè)組的影響效應(yīng)都是一樣的 ，因此這種作用就被平衡了 。注意 ：平衡與恒?？刂剖侄尾煌?。采用恒常法 ，無關(guān)變量在組內(nèi)以及組間皆無 變化 ；采用平衡控制手段時(shí) ，無關(guān)變量在組內(nèi)是有變化的 ，但是變化所產(chǎn)生的 作用在各組之間是相等的 。專業(yè) word 可編

5、輯如果研究者無法指認(rèn)有些可能起作用的無關(guān)變量 ， 可以采用適當(dāng)?shù)目刂平M ，以達(dá)到平衡控制的目的 。實(shí)驗(yàn)者對(duì)實(shí)驗(yàn)組以及控制組 ，除了自變量的處理不同之外 ，對(duì)其他都一律同等地處理 。如此，實(shí)驗(yàn)組和控制組在因變量上產(chǎn)生的差異都可以歸諸于自變量不 同所產(chǎn)生的作用例三 ：研究接受持槍穩(wěn)定性訓(xùn)練對(duì)射擊準(zhǔn)確性的作用 。 實(shí)驗(yàn)組被試在接受訓(xùn)練之前先射擊 50 發(fā)，之后進(jìn)行訓(xùn)練 ，再測(cè)驗(yàn) 50 發(fā)。結(jié)果 如下表 ： 是否可以認(rèn)為訓(xùn)練導(dǎo)致了成績的提高 ？被試受訓(xùn)練前是否接受訓(xùn)練受訓(xùn)練后實(shí)14接受24驗(yàn)組該實(shí)驗(yàn)可能有其他因素 ： 先射的 50 發(fā)；兩周的時(shí)間間隔 ；或者其他一些可能無法了解的因素 。為了排除其他因

6、素的影響 ，必須采用控制 無關(guān)變量的平衡手段 。設(shè)計(jì)種種控制 組來達(dá)到消除無關(guān)變量的影響 。例如 ，為了消除時(shí)間和練習(xí)這兩個(gè)主要無關(guān)變 量的影響 ，我們可以設(shè)計(jì)兩個(gè)控制組 。專業(yè) word 可編輯例四：被試受訓(xùn)練前是否接受訓(xùn)練受訓(xùn)練后實(shí)驗(yàn)組14接受24控制一組15無X控制二組無無Y實(shí)驗(yàn)組和控制一組 ：如果 X明顯小于 24，認(rèn)為訓(xùn)練有效 。如果 X不顯著小于24，則訓(xùn)練無效 ?？刂埔缓涂刂贫M ：如果X顯著大于 Y，說明練習(xí)有效果 ，如果無差異 ，說明練習(xí)并不起作用 。(4) 抵消平衡法有些實(shí)驗(yàn)研究 ， 被試需要在各種不同的實(shí)驗(yàn)條件下接受重復(fù)測(cè)驗(yàn) 。在這種重復(fù) 測(cè)量的設(shè)計(jì) (Repeated

7、measurement design )中， 被試會(huì)受到接受重復(fù)測(cè)量 所產(chǎn)生的影響 。 這些混淆因素并非出現(xiàn)在測(cè)量之前 ，而是產(chǎn)生在重復(fù)測(cè)量的過 程中 。對(duì)此我們可以采用抵消平衡 (counter-balancing )或交叉平衡的手段來 控制這類混淆變量 。這種控制手段主要用來平衡一組被試重復(fù)接受自變量各種水平的先后順序所產(chǎn) 生的無關(guān)影響 。例五：研究對(duì)紅綠兩種色光的反應(yīng)時(shí)是否長短不一的問題專業(yè) word 可編輯未抵消的設(shè)計(jì) ： 讓一組被試先接受 10 次紅光刺激 ，再接受 10 次綠光刺激 。得到對(duì)紅光反應(yīng)快 ，能否得出結(jié)論認(rèn)為被試對(duì)紅光反應(yīng)快 ？設(shè)計(jì)問題 ：實(shí)驗(yàn)刺激的先后順序是一個(gè)潛在的

8、無關(guān)變量抵消的設(shè)計(jì) ：一半被試先接受紅 ，再接受綠 ； 而另一半被試相反 ，先接受綠 ，再接受紅被試紅光綠光黃光S1123S2132S3213S4231S5321S6312被試紅光綠光黃光專業(yè) word 可編輯S1123S2132S3213S4231S5321S6312注意 ：抵消平衡與平衡的區(qū)別 ：抵消平衡用于重復(fù)測(cè)量的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) ，平衡用于 被試只接受一次測(cè)量的設(shè)計(jì) 。(5) 隨機(jī)化法隨機(jī)化 (Randomization )控制主要用于兩種情況 ： a、研究者已經(jīng)知道某種 無關(guān)變量能在實(shí)驗(yàn)過程中產(chǎn)生作用 ，但不適合使用上述的具體控制辦法 ；b、無 法確定起作用的無關(guān)變量 ，所以也就不能確定采

9、用其他的控制手段 。 在此情況 下，我們就要預(yù)先采取措施 ，使無關(guān)變量的作用隨機(jī)化 。無論無關(guān)變量產(chǎn)生什 么樣的作用 ，它對(duì)所有實(shí)驗(yàn)以及控制組的影響都可以假設(shè)為是相等的 。隨機(jī)化控制的假設(shè) ：如果我們從總體中運(yùn)用隨機(jī)抽樣的手段抽取被試 ，然后 又用隨機(jī)的辦法將被試分為實(shí)驗(yàn)以及控制兩組 。按照隨機(jī)取樣的統(tǒng)計(jì)理論 ，我 們可以假定 ：第一 ，每組樣本都具有代表性 ，它們具有代表總體的種種特性 ； 第二 ，每組樣本的各種特性 ，包括無關(guān)變量在內(nèi) ，都是相等的 。實(shí)驗(yàn) 、控制兩 組在實(shí)驗(yàn)中 ，除接受的自變量處理不同之外 ， 其他一切能夠影響因變量的已知專業(yè) word 可編輯 或未知的無關(guān)因素都可以假定

10、是相等的(6) 系統(tǒng)變化法在實(shí)際生活中 ， 有時(shí)自變量與一些研究中的無關(guān)變量關(guān)系相當(dāng)密切 。當(dāng)這 類無關(guān)變量的水平多于一個(gè)時(shí) ，為了確定自變量和無關(guān)變量各自的效果 ，可以 用無關(guān)變量的系統(tǒng)變化來控制此無關(guān)變量 。例如 ：在一項(xiàng)關(guān)于 “對(duì)考試焦慮的高三學(xué)生實(shí)施心理干預(yù)對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)成績的 影響研究 ”中， 但學(xué)習(xí)成績通常與學(xué)生的智力水平相關(guān) ，因此學(xué)生的智力水平成 為此項(xiàng)研究中的無關(guān)變量 ，為了使其不至于混淆自變量的效果 ，我們可以采取 對(duì)其進(jìn)行系統(tǒng)變化的步驟 ：首先用特定的智力量表來測(cè)量被試的智力水平 ； 其 次，根據(jù)低 、中、高智力水平把被試加以分類 ；第三，把每類被試中的一半分 到實(shí)驗(yàn)組 ，另

11、一半分到控制組 。該項(xiàng)研究設(shè)計(jì)如下圖所示 ：智力水平分組高中低實(shí)驗(yàn)組ABC控制組ABC(7) 控制被試在心理學(xué)實(shí)驗(yàn)中 ，研究者或主試本身也是無關(guān)變量 ，能夠?qū)?shí)驗(yàn)的結(jié)果產(chǎn)生 影響 。主試的種族 、性別 、年齡、身份 、地位 、焦慮、友善、態(tài)度等都可能對(duì) 被試的反應(yīng)產(chǎn)生影響 。并且 ，這種影響不僅僅局限于對(duì)人類被試 。例如 ：R.Rosenthal 曾指派研究助理進(jìn)行白鼠學(xué)習(xí)迷津的研究 。 他事先告訴研 究助理 ，一組白鼠是聰明白鼠的后代 (g1)，另一組是愚笨白鼠的后代 (g2) ，而第專業(yè) word 可編輯 三組則沒有祖先是否聰明或愚笨的信息 (g3)。實(shí)驗(yàn)的結(jié)果發(fā)現(xiàn) ，g1要比 g3成績好

12、，g2 最差。而實(shí)際上 ，這三組白鼠都是從同一總體中隨機(jī)抽取的樣本 ，因此 這種差異是由于主試主觀期待的影響 。1、盲目實(shí)驗(yàn)通常 ，實(shí)驗(yàn)者對(duì)接受自變量處理的實(shí)驗(yàn)組是比較關(guān)切的 ，所以不免特別注意 被試的行為反應(yīng) ，從而影響了實(shí)驗(yàn)的真實(shí)結(jié)果 。這種偏差在進(jìn)行藥物實(shí)驗(yàn)時(shí) ， 更為顯著 。但我們可以采用隱蔽手段 ，控制實(shí)驗(yàn)者的偏差或期待 ，這種方法稱 為盲目控制 (Blind-control )。 如果測(cè)驗(yàn)藥物效果的被試對(duì)象為人類 ，施加藥 物的種類 、水平 ，以及毫無藥物作用的安慰劑都以密碼替代 ，主試者以及被試 雙方都不知道藥物處理的真相 ， 也就無法產(chǎn)生預(yù)期作用 。這種控制方法 ，稱之 為雙盲

13、控制 (Double blind-control )。 如果被試是動(dòng)物 ， 則只對(duì)主試者一方隱 瞞 ，稱為單盲控制 (Single-blind-control )。2、多主試控制采用數(shù)名主試 ，進(jìn)行同一實(shí)驗(yàn)研究 ，是又一種控制主試念頭或期待所產(chǎn)生影 響的辦法 。注意 ：研究者必須對(duì)實(shí)驗(yàn) 、收集數(shù)據(jù)的程序有預(yù)先的妥善安排 ，不能簡(jiǎn)單的采 用一位主試收集實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù) ，另一名主試接替輪換的方法 。而是要采用平衡的控 制手段 ，使每一位主試都從各實(shí)驗(yàn) 、控制組收集相同數(shù)目被試的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù) 。 再則 ，分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)時(shí) ，必須先單獨(dú)分析每一位主試采集實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù) ，并進(jìn)行 比較 ，如果無差異 ，則可以將數(shù)據(jù)全部合并 ，如果存在差異 ，則說明這里存在 主試效應(yīng) ，應(yīng)進(jìn)一步加以仔細(xì)的分析 。專業(yè) word 可編輯3、電腦主試由電腦呈現(xiàn)實(shí)驗(yàn)程序 ， 說明刺激變量 ，記錄被試的反應(yīng) ，進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分 析。這就徹底消除了任何與主試有關(guān)的種種無關(guān)變量 。從實(shí)驗(yàn)的觀點(diǎn)看 ，最好能抽取最具代表性的樣本 ，再實(shí)驗(yàn)前以隨機(jī)分配