基思·斯坦诺维奇：这才是心理学（五）(8)

    但是，选择性偏差并不总是那么容易辨别。尤其是当我们事先就期望看到因果联系时，这种偏差经常会被忽略，就像在“自尊”的例子中那样。充满诱惑的相关性证据加上固有的偏见，就能够欺骗最聪明的头脑。下面让我们看一些事例。
    从关于“美国教育质量”的全国性讨论中，可以很容易地看到选择性因素的重要性，这场讨论已经在美国全国范围内持续了近二十年。在这场辩论中，公众被各种教育统计数据所淹没，但研究者却没有提醒公众，警告他们避免从相关数据去推论因果关系，因为相关数据内含有大量具有误导性的选择性偏差。纵观这场辩论，许多怀有政治目的的人试图不断地提出证据，用以说明教育质量和教师的薪资水平、班级规模是没有关系的，尽管已有许多研究表明这二者都非常重要（Ehrenberg, Brewer, Gamoran, & Williams, 2001）。他们所提到的证据当中，有一个是50个州的SAT（学术能力评估测试）成绩。这个测试的参加者是有意升入大学的高中生，学生的平均测试分数确实表明，学生成绩和教师薪资水平、教育的支出是没有关系的。
即使有关系，其趋势看起来也与期望的方向相反。在许多州，教师薪资水平很高，但是SAT的测试成绩很低，有些州教师的薪资水平在全国工资水平排行垫底，而学生的SAT测试成绩却很高。对这组数据的仔细审视给我们上了另外一课：选择偏差导致虚假相关是多么容易。
    在进一步的检验中，我们看到，密西西比州学生在SAT考试中的得分高于加利福尼亚州学生（Grissmer, 2000；Powell & Steelman, 1996），而且差异是非常显著的，密西西比州比加州的平均分要高出100分。而密西西比州的教师薪资水平在全国是最低的，这无疑会让那些鼓吹削减教师工资的人们弹冠相庆。但是，请等一下！密西西比州的学校真的好于加利福尼亚州？前者的教育水平真的高于后者？当然不是。几乎任何一个客观的指标都显示，加利福尼亚州的学校更好。但是如果这是真的，那么SAT的成绩又该如何解释？
    这个问题的答案要用选择性偏差来解释。SAT和学校通常选择的那些标准化考试不同，在标准化考试中，所有学生一律都要参加。但SAT并不是所有的高中生都参加的，因而存在选择性偏差。只有那些希望进入大学的学生参加这个考试。这个因素就能够解释州与州之间的平均分为何存在差异，同时解释了为什么一些州有最好的教育体制，在SAT考试中的平均分却很低。