基思·斯坦诺维奇：这才是心理学（六·上）(3)

    斯诺幸运地找到了一种自然情境，这种情境使得他能够排除其他的可能性。这种在自然情况下产生的“比较”条件并不多见。让科学家坐在那里等待这类情况发生是十分荒谬的。事实上正相反，很多科学家都试图以一种区分各种不同假设的方式来重构世界。为实现这一目的，他们必须操纵被认为是诱因的变量（在斯诺的实验里是被污染的供水系统），然后在保持其他所有相关变量不变的情况下，观察是否会有不同的结果（霍乱的发病率）。被操纵的变量称为自变量，随着自变量变化而变化的变量称为因变量。
    因此，一个好的实验设计应该是这样的：科学家能够操纵他感兴趣的变量，并对其他可能影响实验的无关变量进行控制。需要注意的是，斯诺并没有这么做。他不可能操纵供水系统的污染程度，但是他找到了这样一种条件，即供水系统受污染的程度是不同的，并且与社会经济水平有关的其他变量侥幸得到了控制。可是这种自然发生的情境不仅很少见，而且也不如直接的实验操纵那么具有说服力。
    约瑟夫·戈德伯格就是直接操纵变量，他假设这个变量就是引起某种特别现象的原因。戈德伯格不仅对与糙皮病相关的变量进行观察和记录，他还在一系列研究中直接操纵了其他两个变量。回想一下，他安排了低蛋白饮食的囚犯组来诱发糙皮病，同时安排吞食糙皮病患者排泄物的志愿者，其中还包括他妻子和他自己。因此，戈德伯格不仅观察了自然发生的情境，还创设了特殊条件组，从而排除一系列其他可能性并获得实验结果，这种推论要比斯诺的方法更具说服力。这也正是为什么科学家要试图操纵一个变量并保持其他所有的变量不变的原因：为了排除其他的可能性。
    随机分配与操纵共同定义了真实验
    我们这里并不是说斯诺的方法毫无可取之处。但科学家们的确愿意更为直接地操纵实验变量，因为直接操纵变量能够产生更具说服力的推论。细想斯诺的两组被试：一组由兰姆博斯公司供水，另一组由南沃克—沃克斯霍尔公司供水。由于处在同一个地区，可能保证了两组被试的社会地位几乎相同。
    但是类似斯诺这类实验设计的缺陷是，它是由被试决定自己属于哪一个组的。因为他们早在几年前已与两家自来水公司签订了供水合同。我们还必须考虑为什么一些人与这家公司签约，而另外一些人与那家公司签约。是不是一家公司比另外一家公司的口碑好？是由于这家的价钱比较便宜，还是广告说这家的水有很好的药用价值？我们不得而知。关键的问题是，这些人选择其中一家公司是不是因为该公司做广告说他们的产品质量优于另外一家，特别是对人的健康有益处？而或许这些因素才是低发病率的真正原因。这是有可能的。
    类似斯诺这样的实验设计就无法排除那些更为微妙的虚假相关，这类虚假相关不像其他与社会经济地位有关的相关那样容易被看出来。这就是科学家倾向于直接操纵他们感兴趣的变量的原因。当操纵变量与一种叫做随机分配的程序（在随机分配中被试不能决定自己进入哪种实验条件，而是被随机分配到某一个实验组）相结合时，科学家们就能够排除那些可以归因为被试本身特征的解释了。随机分配确保被试在对比实验条件下的所有变量基本保持一致，随着样本数量的增加，它还能平衡掉一些偶然因素。这是因为被试的分配是由不带偏见的随机方法实施的，而不是由某个人的选择决定的。请注意这里的随机分配与随机样本不是一回事，这两者的区别我们将会在第7章进行讨论。