实验：怎么定量地确定因果关系？-新东方前途出国

实验：怎么定量地确定因果关系？

 

前面两讲，我们分别说了抽样和问卷。如果调查对象内部差异特别大，又不能全部测量，那就用抽样，用样本推断总体；如果想了解人的内部状态，那就用问卷。  

当然，生活里还有一些时候，我们就是看到了两个事物，想确定它们之间有没有因果关系，或者想知道一个判断是不是靠谱。这时候还可以怎么办呢？  

这一讲，我们就来说一个以确立因果关系为目标的收集数据的方式——实验。  

这一讲的任务就是让你理解，当收集数据是为了确立因果关系的时候，对收集数据提出了什么样严格的甚至是变态的要求。  

实验的过程  

因果关系的表达应该是这样的句式，“因为……所以……”。因为你吃了这片药，所以你变聪明了。但关键问题是，怎么证明这件事呢？怎么证明确实是吃药让人变聪明了呢？  

要证明这一点，就要分好几步。  

第一步，肯定是要吃药。  

吃药这个行为，用实验的术语就叫“操纵自变量”，也叫“干预”，也可以叫“处理”。这一步看起来好像很容易，只要受试者把药吃了就行。但实际上，非常不容易。这个药是用水服下的，还是用茶水服下的？是整个吞下的，还是碾碎了吃的？是饭前吃的，还是饭后吃的……也就是说，你要保证干预和处理的标准一致。  

第二步，吃药之后，得看看受试者是不是比吃药前更聪明了。  

怎么证明这一点呢？得做两次智商测验。实验开始前做一次，比如得了90分，吃药之后一小时，再做一次。只有得分大于90，而且还得大不少，才能说明确实变聪明了。要是第二次测验得了91分，只比原来多1分，你说吃这个药会让人变聪明，我估计不会有人相信的。智商测试本来就是个范围，万一有误差呢？  

这里，智商是因变量，也就是我们要干预或者处理的结果。智商测试，就是测量因变量。其中，第一次智商测试，用实验的术语叫“前测”；第二次测试，就叫“后测”。后测和前测的差异，也就是你实施干预或者处理的前后差别，就是“效果”。  

如果差异大，就说明有效果。此时，你就可以下结论——吃这款药是你变聪明的原因。  

怎么确保实验可靠？  

刚才，咱们简单把实验过程过了一遍，你发现没有，这里的难点在哪里呢？在选择因变量，也就是你要测量什么来衡量自己干预或者处理的效果。  

你想，我们的目标是看这个药是不是让人变聪明了，但测量什么代表聪明程度呢？  

上面的案例里，我们自然地用到了智商测验。但智力水平就等于聪明程度吗？肯定不是所有人都赞同这一点。比如，有人可能就觉得，解决问题变快才是变聪明了，所以我们就不要做智商测试，而是让受试者做脑筋急转弯。看看吃药之前10分钟能解开几道题，吃药之后10分钟又能解开几道题，如果成功的题目大大增加了，就是变聪明了。  

因变量的本质就是，对因果关系里那个结果的操作化。如果你选择的因变量与那个结果对应得特别好，做出的结论就让人信服；对应得不好，就难以让人信服。显然，用智商对应聪明，就比用脑筋急转弯更让人信服一点。  

而且，因变量找准了，测量的仪器也得准确。测血压，血压计得是好的吧？测智商，测试题不能是100年前的版本吧？仪器不行，数据就不可能准确。数据不准，结论就不可能靠谱。  

那么，找准了因变量，也选择了靠谱的测量工具，我们就可以宣布找到因果关系了吗？  

还是不能。为了对抗各种攻击，我们还要做很多工作。  

其中最猛烈的攻击就是，不吃药就没有这个效果吗？  

所以，我们还要设置一个对照组。对照组的任务就是，确保除了自变量的干预不同这一点之外，其他的都相同。因此，我们必须也给一些人吃药，但这个药不是真的，然后看看这些没有真正吃药的人前测后测的差异，与吃药的人前测后测的差异的差异是多大。虽然这句话像一个绕口令，但含义不难理解。  

有了对照组，实验组和对照组的差异才能被解释成来源于你做的干预，也就是自变量的作用。  

如果没有对照组，有时候甚至会得出相反的结论。  

我给你举一个例子：  

维基百科的内容是用户自发贡献的，用户贡献内容不要求回报。于是研究人员就想知道，如果给用户发一个精神性的奖励，这些人的贡献会不会提高呢？研究人员就选择了100名有杰出贡献的用户，给他们发了精神性的奖励。结果发现，三个月内，这些人的贡献反而减少了。  

难道奖励带来了负面影响吗？  

幸亏研究人员设置了对照组。另外还有100名杰出贡献者，没有给奖励。结果发现，三个月内，这些人的贡献也减少了，不但减少了，而且比奖励组减少得更多。所以，贡献下降是整体趋势，奖励有很好的正面作用，缓解了贡献的下降速度。  

除此之外，还有一个严重的攻击是：对照组和干预组是两拨人，怎么可能相同呢？前面也说过，人和人之间是有差异的，你怎么保证是真正的对照呢？  

这确实是个问题。目前看，最 好的办法就是用双胞胎，一个干预，一个对照。这样能说服绝大部分人。可是，我们找不到那么多双胞胎，怎么办呢？次优的办法就是随机化。意思是说，你招募100名受试者，谁进入干预组，谁进入对照组，完全随机，按随机分配的结果来。  

还有，要是受试者一听说这个药有效，心理随之产生变化，尽管吃了假药也变聪明了怎么办？要是实验者发真药的时候和发假药的时候表情不一样怎么办？  

双盲实验就是解决这个问题的。谁吃真药谁吃假药，受试者不知道，实验者也不知道，实验结束后才揭晓。  

此外，还有一个社会期望的干扰——前测一做完，受试者就会猜实验者要什么。比如，原来这是要测量我是不是歧视女性，那在后测的时候，受试者就会隐藏自己的真实想法。  

总之，干扰因素很多很多，上面只是一些主要的。你要知道，好的实验没有那么容易操作。  

最后，还有一个重要的问题就是，受试者的代表性决定了结论的适用范围。要是受试者是老鼠，你敢把结论推广到人类吗？要是受试者是大学生，能代表全社会吗？  

有一个著名的案例，可口可乐改过一次配方，一推出就被骂惨了，只好改回来。可口可乐公司有那么鲁莽吗？人家在实验室是严格测试过的，受试者更喜欢新配方。但是，没办法，实验室不是社会，在实验室喝一口不等于在家喝一瓶。  

事实上，在实验室发生的社会过程很难在真实的社会环境中出现，所以实验室中发现的效应很多都是临时的，不能应用到社会上。  

总结一下，实验法通过操纵自变量、控制无关变量、观测因变量这样的逻辑，确保得出因果性结论。因此，实验法特别适合范围有限、界定明确的概念和假设。  

两个经典的实验案例  

下面，介绍两个在真实社会中做实验的案例。通过这两个案例，你会进一步理解，实验不一定要在实验室做，在真实世界进行会让结论更可信。  

先说一个验证性的实验：  

研究者的目的是检验一个想法，这个想法是，“如果从监狱释放的囚犯所得到的不仅仅是一套衣服和路费，而是能够帮助他们熬过过渡时期的少量资金支持，帮他们重新找到生活中的位置，那么就可以推迟或者阻止他们再次犯罪。”这个想法听起来很有道理，但毕竟只是想法，是不是真的就要检验。  

研究者选择了2000名释放的犯人，随机分成了6组。第一组资助释放者半年。第二组资助一个季度，但是减免个人所得税。第三组也资助一个季度，但是所得税不减免。第四组不给钱，只提供找工作的帮助。第五组什么都不提供，只进行谈话。第六组什么也不做，连联系都不联系。  

结果怎么衡量呢？看一年之后的被捕率。比较各个组的被捕率，就能知道哪一种方式对降低犯罪率是有效的。  

最终结果揭晓：一年之后的被捕率，第一组，50%；第二组，49%；第三组，49%；第四组，49%。第五组，48%；第六组，49%。结论很明显，各种力度和方式的资助，统统无效。  

这个研究是1980年做的，结果发表之后，引发了社会各界对犯罪惩罚的作用和相关刑事惩戒政策的深入讨论。  

再说一个商业性的案例：  

这个实验的受试者有11万人。美国游乐园都有一个项目，坐过山车。游客在上面大喊大叫的时候，被拍下来。当游客下来之后，实验者告诉他，你可以买这张照片做纪念。不过，一半游客听到的是，“你可以按自己的意愿付钱，而且收入的一半将捐赠给慈善机构”；而另一半听到的是，“这张照片的价格是多少”。  

结果表明，按意愿付钱的游客会比告知固定价格的游客给更多的钱。  

思考题  

最后，出一道思考题：  

某新闻媒体播出了一则新闻，主题是国产电饭煲PK日本电饭煲。日本电饭煲是市场的宠儿，都说比国产的好。于是，记者就组织了一次实验。找一只日本电饭煲和一只国产电饭煲，大米用同一种好大米，水用一样的好品牌的纯净水。分别做出米饭，请10位大爷大妈品尝。当然，事先不会告诉大爷大妈哪碗米饭是哪种电饭煲做出来的。  

结果呢？认为国产电饭煲比日本电饭煲好的，5人；日本的比国产的好的，3人；一样好的，2人。国产电饭煲胜出。于是，根据这个结果，加上一些技术参数的比较，记者得出“国产电饭煲胜过日本电饭煲”的结论。  

划重点  

1. 实验法是通过操纵自变量、控制无关变量、观测因变量这样的逻辑，既找到了因果性，也能知道原因的效果大小。 2. 实验法特别适合范围有限、界定明确的概念和假设。因此，实验法最大的问题就在于结论的外推，一不小心就会把结论的适用范围错误地扩大。 3. 走出实验室做实验，让实验控制与真实的社会生活接近，会让实验的结论更可靠。  

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