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33 了解 额外变量
亲，这个“额外变量”在 PPT 里也叫：
控制变量、无关变量、干扰变量。
它是实验设计里特别关键的概念，因为它会影响研究结果，甚至会让我们误以为“自变量导致了因变量变化”。
33 理解：额外变量
一、什么是额外变量？
额外变量，是指除研究规定的自变量以外，一切可能影响研究结果的变量。
PPT 第四讲明确写到：额外变量也称控制变量、无关变量、干扰变量，是指除研究规定的自变量外，一切能够影响研究结果的变量。
比如研究：
教学方法是否影响学生成绩？
自变量是：教学方法。
因变量是：学生成绩。
但是学生成绩还可能受到很多其他因素影响，比如：
学生原有基础；
智力水平；
学习动机；
家庭支持；
教师水平；
考试难度；
课堂环境；
测验时间。
这些不是研究者本次重点考察的自变量，但它们也可能影响因变量“学生成绩”，所以它们就是额外变量。
二、额外变量为什么重要？
因为额外变量如果不控制，就可能混淆实验结果。
比如研究“新教学法是否提高成绩”。
实验组使用新教学法，对照组使用传统教学法。最后发现实验组成绩更高。
但是，如果实验组原本就是成绩好的班级，而对照组原本基础差，那么成绩差异就不一定是教学法造成的，而可能是学生原有基础造成的。
这时“学生原有基础”就是一个额外变量，它会干扰研究者对因果关系的判断。
PPT 第一讲讲实验研究时指出，实验研究是在对变量进行控制的条件下研究心理现象的变化，从而确立变量之间的关系；实验研究的优点之一就是可以较好地控制无关变量。
所以，控制额外变量，是实验研究能够揭示因果关系的重要前提。
三、额外变量和自变量、因变量的关系
在实验研究中，研究者真正关心的是：
自变量是否会引起因变量变化？
但是额外变量也可能影响因变量。
也就是说，因变量的变化可能有两种来源：
一种是自变量造成的；
另一种是额外变量造成的。
如果额外变量没有被控制，研究者就无法确定结果到底来自自变量，还是来自其他干扰因素。
PPT 中也提到，实验法通过操纵自变量，观察因变量变化，但是要控制其他可能引起因变量变化的混淆变量。
所以，额外变量本质上就是一种“备选解释”：
结果不一定是自变量造成的，也可能是额外变量造成的。
四、额外变量的来源
PPT 第四讲列出了额外变量的主要来源，包括：
第一，来自研究环境；
第二，来自量表的信度、效度和仪器性能与技术参数的设置；
第三，来自研究者；
第四，来自研究对象；
第五，来自研究设计和研究过程；
第六，来自数据处理和统计分析。
简单理解就是：
有些额外变量来自外部环境，比如噪音、温度、光线；
有些来自测量工具，比如量表不稳定、仪器误差；
有些来自研究者，比如主试暗示、实验者期待；
有些来自被试，比如年龄、智力、动机、疲劳程度；
有些来自实验程序，比如指导语不同、顺序效应；
还有些来自数据处理，比如统计方法不恰当。
五、额外变量的控制方法
PPT 第四讲也列出了额外变量的控制方法，包括：
排除法、恒定法、平衡法、随机化法、抵消平衡法、兼作组法、系统变化法、统计控制法、控制主试法等。
可以这样理解：
排除法：把可能干扰的因素排除掉。
比如实验时禁止噪音干扰。
恒定法：让所有组在某个条件上保持一致。
比如所有被试都在同一时间、同一教室测验。
平衡法 / 匹配法：让实验组和对照组在某些重要特征上相近。
比如两组学生智力水平、原有成绩接近。
随机化法：随机分配被试，使额外变量在各组之间大致均衡。
比如随机把学生分到实验组和对照组。
抵消平衡法：主要用于控制顺序效应。
比如一半被试先做 A 条件再做 B 条件，另一半先做 B 条件再做 A 条件。
统计控制法：在数据分析阶段控制额外变量。
比如用协方差分析控制智力水平，用偏相关控制第三变量。PPT 第三讲也提到，协方差分析和偏相关分析都可以用于从统计上控制无关变量。
控制主试法：通过单盲、双盲或电脑主试实验，减少研究者期待对结果的影响。
六、举例理解
比如研究：
音乐训练是否提高儿童注意力？
自变量：是否接受音乐训练。
因变量：注意力测验成绩。
额外变量可能包括：
儿童原有注意力水平；
年龄；
智力；
家庭教育资源；
家长配合程度；
测验环境；
主试态度；
测验时间；
儿童当天疲劳程度。
如果不控制这些额外变量，最后即使发现音乐训练组成绩更好，也不能确定是不是音乐训练本身起作用。
所以，研究者需要通过随机分组、前测、匹配、统一测验环境、统一指导语、控制主试等方法减少这些干扰。
七、深刻理解：额外变量会影响内部效度
额外变量最主要的问题是影响研究的内部效度。
内部效度关注的是：
因变量的变化是否真的由自变量引起？
如果额外变量没有控制好，因变量变化可能来自其他因素，研究结论就不可靠。
所以，实验研究要想说明因果关系，就必须尽量控制额外变量。
考试背诵版
额外变量又称控制变量、无关变量或干扰变量，是指除研究规定的自变量以外，一切能够影响研究结果的变量。它虽然不是研究者主要考察的变量，但也可能影响因变量，从而干扰研究者对自变量和因变量关系的判断。PPT 中指出，额外变量可能来自研究环境、测量工具、研究者、研究对象、研究设计和研究过程，以及数据处理和统计分析等方面。额外变量如果不加控制，可能导致实验结果混淆，降低研究的内部效度，使研究者无法判断因变量变化是否真正由自变量引起。因此，在实验研究中需要通过排除法、恒定法、平衡法、随机化法、抵消平衡法、统计控制法，以及单盲、双盲等方法控制额外变量。控制额外变量是揭示变量之间因果关系的重要条件。
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