实验方法是一种方法,其中通过实验者操纵了一种变量(假设为原因的独立变量; IV),并观察到另一变量(被视为效果的依赖变量; DV)的相应变化。为了确定DV的变化是由IV引起的,还涉及至少两组:对照组和实验组。假设两组在所有方面都相同,不同之处在于对照组未接受IV的治疗,而实验组接受治疗。实际上,没有两组完全相同。因此,为了确保两组除了治疗或实验性操作之外是相同的,所有参与者均随机分配给对照或实验组。结果,两组成员之间的任何先天差异都同样分布。
例如,考虑一个假设的研究调查暴力电视节目对儿童行为的影响。研究人员首先将一群儿童随机分配给实验或对照组,然后向实验组中的儿童显示暴力电视节目,对对照组的儿童进行中性程序。在查看他们的计划后,允许孩子们在与其他儿童的房间里玩耍并观察。因此,实验条件中的儿童可能表现出比对照组中的儿童更具侵略性行为。鉴于对照组和实验组的使用,以及儿童随机分配给每个条件,研究人员可以推断出暴力电视节目在儿童中引起侵略,因为它们只有他们观看的程序类型。
实验方法有助于使因果推断更容易。在设计精心设计的实验中,IV和DV之间的关系很清楚。实验方法可以隔离变量之间的关系,该关系发生在复杂环境中,并且通常是不可观察的。如在该示例中,在真实设置中不容易观察到剧烈电视节目的效果。通过控制所涉及的所有其他变量,精心设计的实验使得可以辨别IV(S)和DV之间的关系。通过这样做,实验可以为进一步的科学调查提供理由。在其他情况下,任何两个变量之间的关系都很薄弱。因为实验者可以在实验中具有很多控制,所以它们可以最大化操作的大小,从而具有更高的功率来检测关系。在这些情景中,实验者的主要问题是存在关系。特别是在探索性步骤中,这种证据可以提供关于是否有权进一步调查的线索。
实验方法并非没有其缺点。首先,其主要优势通常可以是一个缺点。实验者对实验的许多方面的控制经常使其难以将结果概括为其他情况。因此,现实或其他研究中可能无法观察到实验中效果的大小。这加剧了,因为许多变量与其他变量交织在一起。从这个意义上讲,实验比现实更简单。实验者可能会尝试在设计中包含更多变量,以提高结果的普遍性;然而,往往将额外的变量纳入对实验者的挑战。实验通常需要每个参与者的更多时间和努力。这可能是实验不用于收集纵向数据的原因的一部分。 Maintaining control over participants for long periods of time may cause ethical issues, and may even be impossible.
参考:
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