实验心理学-第81部分
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得更差,而控制组则完成得更好。
驾只对两组匹配未进行任何的实验处理时,向平均数回归将会
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第十二章个别差算写夏i_产一
发生。这个效应与前面的一个例子相同,即当两名被作为B学生的
错误“匹配”发生时,再次测量的成绩表明,优等生会从B提高到
A…,而其他人则从B下降到c+。既然我们已经预料到此情境中向
平均数回归的存在会导致组间的差异(控制组会好些),那么我们该
怎样评估我们的研究结果呢?既然我们可能预料到处理(领先)组由
于回归假象而导致更糟糕的成绩,那么这是否意味着处理组由于领
先计划的实施而真的提高了呢?
回答这个问题是不可能的,因为在领先的威斯汀豪斯一俄亥俄评
估中,回归假象的值不能被计算出。在上一段中,我们对这类研究中
的回归假象作出了合理的推测。更适当的是,由于不知道回归假象
怎样影响结果,所以不应该在那个研究的基础上得出任何结论。
一般而言,难于估计大小的回归假象在这类研究中是很有可能
存在的,并且这个事实已经被广为接受了。那么,为什么还要做这样
的研究呢,尤其当重要的政治、经济栩社会决策可能会以其研究结果
为依据时。这个问题是由坎贝尔和厄尔巴克(1970a,b)以及西西雷
利和他的支持者(Cicirelli; 1970t Evans和Schiller.1970)提出的。
他们的答案迥然不同,并且他们提出的问题类型也常常是科学家所
面临的,但科学却从来不能解决的问题。坎贝尔和厄尔巴克提出,坏
信息比根本没有信息还要糟糕:如果适当控制的实验不能被执行,那382
么应该没有数据被搜集。另一方面,埃文斯和希勒( Schiller)反驳
道+“这个立场不能理解每一个程序都将被最武断的、轶事的、盲目推
祟的和主观的手段评估”(p; 220)。坎贝尔和厄尔巴克同时指出,“当
科学的威信被用来支持那些科学评价不可能情况下的报告时,我们
就可以判定它发生了误导”(1970b,p.224)。作为一个根本的解决
办法,他们提出召集“由争论中不属于任何一方的专家组成的”委员
会来决定这件事。
按照严格的逻辑范围来说,这个问题可能是不可解决的;但我们
仍能完全赞同,一个研究应该根据可行的最好科学程序来实施。威
斯汀豪斯一俄亥俄研究是如何被适当实施的?最好的方式是在实验
开始时把参加者随机分配到无处理或处理(领先)条件中。在淌除混
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淆因素上没有什么其他的办法除了随机分配。但让寻求治疗程序帮
助的一半儿童不接受任何的训练是不公平的。当然+刚开始人们无
法保证这个程序确实有益;因为它正是研究者所要揭示的。当给有
病的控制组安慰剂而不是治疗药物时,同样的问题在医学研究中也
出现了。但要注意,对这个问题应该从两方面讨论·从长远的角度来
看+针对治疗有效性的细致研究中会有更多的人获益,而不会由于治
疗的暂停遭受损害。
除了随机分配还有其他的解决办法。一个可能是把所有儿童都
随机分配到不同的组中,并接受不同的程序以相互抵消这些程序的
效力。这里有一个困难,即训练程序可能表现出相等的效力。那么
就无法知道其中哪一个更好了。
当儿童被随机分配到处理和无处理条件中时,什么会发生?下
面让我们探讨由南赖特迈耶和雷米(1986)所做的一个四年半的纵向
实验。被试是来自美国大城市贫穷家庭的80个儿童。一出生就有
一半的儿童被随机分配到无处理控制组。这些控制儿童参加一个日
照料中心直到实验结束,但他们没有接受任何特别的教育处理。其
余的一半则被随机分配到处理组。他们的日照料中心包括一个用于
阻止心理延迟的领先型程序。实验中的所有被试都是正常出生的,
并且体重至少五磅。在出生后的最初五分钟里,用一个量表测量了
新生儿的生理反应性+该量表类似于第Z章中介绍过的布雷泽尔顿
修订的那个。这个测试的结果表明,在控制和实验组中都有一半多
点的新生儿的生理反应不理想。因此,我们在这个实验中区分出了
四组:实验的(包含教育的日照料)/理想的、控制的(普通的日照料)/
理想的、实验的/不理想的以及控制的/不理想的。
四岁半时的智力测量显示了三个重要的发现。首先,出生五分
钟测得生理水平理想的儿童在智力测验上的得分较高,而那些生理
水平不理想的儿童则得分较低。其次,与控制组被试相比,在测验的
言语部分,教育处理组儿童略好些I在操作部分,实验组则要好得多。
最后,大部分教育效应是由于一个交互作用;不理想控制组被试在智
力测验的所有方面都很差;结果如图12…4所示。这个交互作用类
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第十二章个器
理想的 不理想的
出生时测得的分数
图12—4布鞲特迈耶和雷米(1986)的结果
表明教育处理与出生时的健康对后来54个月大的幼儿知
煎/作业分数的交互作用。同样,未写出但仍能看出的智力
测验的言语和拙量部分的交互作用。
似于第2章提到的协同作用例子。由于事后的调查揭示了两组被试
间高度类似的家庭背景,因此布赖特迈耶和雷米能够安全地推出早
期教育有着重要意义——尤其对那些出生时生理水平不理想的儿
童——这一结论。
从问题到实验:基本内容
问题动机与情绪在智力作业中起什么作用?
你们当中许多人可能是数学恐怖的——你只是憎恶数学课、数
学作业和数学考试。而另一些人则可能不喜欢某种类型的考试,比
如短文考试或多项选择考试。如果你属于上述一种群体,或如果你
有着能影响你的测验和考试成绩的喜好或憎恶+那么你正在展现动
机和情绪对作业的效应。辨认此类喜好和憎恶对于小学老师来说特
别重要,因为一旦一名学生开始憎恶某一事情,雪球效应就会出现。
例如,假设一个小学生出于某种理由开始不喜欢数学了,那么那个学
生将不仅发现数学考试可恶,而且还友现学数学也同样可恶。不学384
习新的数学概念将导致糟糕的测验成绩,进而又会增加这种厌恶感,
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如此等等。
有关认知探索方面的情绪观点在此不细述了。德韦克( Dweck)
及其同事确定了两个一般目标,这两个目标是儿童从事智力活动时
所具有的,并且它们在述及儿童有智力的原始理论中就已经显而易
见了(Dweck和Bempechat.1983;Dweck和Elliott,1983)。一些
儿童采用的目标被称为成绩目标。这些儿童似乎竭力不显得愚蠢;
他们想要显得聪明和不被同伴或老师给予否定评价。采用成绩目标
的儿童有着德韦克所说的一个智力的实体理论。这些儿童相信,他
们具有的锟合智力可以由其他人的评价和他们在智力任务上的表现
而得到最适当的估计。其他儿童则倾向于采用学习目标,该目标使
得他们通过学习新技能和知识来竭力变得更聪明些。他们相信智力
是通过刻苦工作和努力就能被提高的一组技能和知识,该理论被德
韦克命名为工具性提高理论。这些目标怎样影响儿童的作业?在一
些环境中这些目标是有益的吗?在此将讨论这些间题。
问蹲儿童的动机月标怎样影响他们的智力作业?
我们可能预期,儿童的目标对他们作业的影响会与任务要求发
生交互作用( Hetherington和Parke,1986)。相对于新学习和高努
力的要求而言,快速、准确和正确操作的要求可能会使实体理论家们
完成得更好。而对工具性提高理论家们来说则相反,新学习和高努
力的要求可能会导致更好的作业。
假设任务性质与儿童的动机目标将会发生交互作用,即任务
要求与动机目标一致时智力作业将会最好,而两者有冲突时则会阻
碍他们智力任务的完成。
验证这个假设的一个实验设计要求两组儿童:实体组和工具性
提高组。每组都应该在两个条件下接受测试:成绩目标和学习目标。
因此,这将是一个由被试变量作被试间变量和测试条件作被试内变
量而构成的混台设计。
包含这两个变量的根本原因是为了了解它们之间的交互作用。
当实验变量中的一个变量是准自变量时,比如被试变量,这是很重要
的。因为被试变量必须被选出来并且不被操纵,所以在发现一个真385
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第十二章个踊差异s发展f
实自变量对被试变量的不同水平上的分化性效应方面是重要的。
这个研究中首先要做的事情是选出这两组被试。不利的是,满
足该目的的公开测试还没有。但是,德韦克已经提供了一个区分实
体理论家和工具性提高理论家的简单方法。让儿童从两个对智力的
陈述中选出一个,而且这两个陈述或者反映成绩目标或反映学习目
标。因此,依据这个原则你可以造出许多个陈述对(比如16个)。儿
童在此测验上的分数是选择某类陈述的次数。此例中实体分数将从
O变化到16。你可能产生的一些陈述类型的例子如下:
1.(a)你可以学习新东西,但你的聪明才智不会变化。
(b)聪明才智是只要你想就能提高的东西。
2.(a)tlt出错时我会觉得自己聪明。
(b)学会怎样做事情时我会觉得自己聪明。
3.(a)第一个交考卷时我会喜欢学校的功课。
(b)学习新东西时我会喜欢学校的功课。
4.(a)做容易的功课时我会觉得自己聪明。
(b)正在读一本难理解的书时我会觉得自己聪明。
确定儿童组属的最容易办法是,计算所有参加测试儿童实体分
的中数(印中位数)。然后再把高于中数的儿童分配到实体组,把低
于申数的其余儿童分配到工具性提高组。
建立一个可靠有效的测验是极其困难和耗时的。你可能发现,
在你的测验中得到一个广泛的分数分布也是困难的。为了确保获得
分数很高和很低的儿童,你可能需要修订你的测验问题直到产生好
的分数分布为止。
确定好每组成员之后(大约每组中15会是一个好的最低数),你
将需要设置测试情境了。在这里,德韦克和贝姆佩查特描述
了几种让实体和工具性提高儿童选择的任务,并要求他们估计自己
会做得怎么样。这些任务在难度和作业目标(学习或显得聪明)上不
同。作出选择后,给所有儿童都呈现中等难度的相同任务。因此,他
们通对先前的指导语操纵了儿童对任务的感知。同样的程序在本实
验中仍可使用。你可以用与德韦克用过的类似的指导语,然后让儿
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某种比赛通常要用的。这样做是为了保持他们的动机和兴趣。对于
学习定向的任务,可能会这样告诉儿童:“在