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兴趣于信息加工方法的心理学家所接受（见Kantowitz，1989）。
但这个适应的问题解决能力是智力吗？按照这个观点，写一首
诗或谱一首曲是智力的还是才能的显现？对这些问题的回答需要一
个被根据许多操作定义作出的会聚操作数据所支持的令人信服的理
论。尽管操作定义在科学理论的发展上确实起到了重要作用，但是
操作定义的使用却有利有弊。其有利的方面是，操作定义能够促进
科学的交流，从而也增进了科学研究的信度。如此可靠的工作为概
念的阐述和精炼奠定了基础。其弊端在于，操作定义可能是被讨论
概念的相互矛盾的定义。尽管它们可能有效，但它们的含义通常服
从于争论。定义需要适应于一个用于描述和预测行为的其他概念所
组成的网络。当然，在理解自然和人工智力上的进步依赖于人们对
智力概念作出的一个满意的定义。
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／实验心理学
12。3 实验主题与研究范例
主题回归假象
范倒教育评价
有关智力和个体差异研究的一个问题围绕着心理学家和教育学
家对提高个体作业的尝试和评价此类尝试的重要性而展开了。正如
你可能怀疑的，精确的测量在于对评价变化的重视。无论测量误差
在什么时候出现，我们错误地得出某种变化发生了或没有发生的可379
能性都将存在。尽管这句话看起来没什么，但它对你却有着深远的
含义，许多心理学研究就是由于没有充分地考虑事实而被弄错了。
用于收集数据的特定设计或程序尤其易受测量误差引起的偏差
影响。那些设计，记住，被称为准实验设计，因为被试没被分配到处
理中，并且控制组是在一个随机的基础上（Campbell和Stanley，
1966》。这些组中的被试可能在许多因素上被研究者匹配，但很难确
保组之间的重要差异在处理开始前不存在。当研究前实验（处理）组
与控制（无处理）组没有在研究接近尾声将要测试的变量上进行匹配
时，这个问题就被扩太了。例如，同一社区的一组儿童可能被选出来
作为实验组以测试一门训练奔跑的新课程，同时在这个社区中再选
出一组儿童作为控制组。实验组接受了六周的训练后，测量这两组
的奔跑速度。这将会是一个准实验设计，因为儿童不是被随机地安
排到实验组或控制组中的。即使实验者报告说两组成员的平均身
高、体重和年龄相同，但我们仍不能确信处理前两组的平均奔跑速度
相等。事实上，即使两组在平均奔跑速度上进行了匹配，我们仍不能
确信训练后的组间差异是由于训练的效果。这是因为不能排除研究
前取样时两组所来自的总体不同这一可能。当总体差异存在时，就
可能出现被回归假象误导的可能性，或者说，实验效果是由“统计回
归”引起的，而不是实验操纵。我们在第2章中谈到了回归假象。
或许在这里举个例子有助于说明它。假设你是一个A学生，而
你的邻居是一个C学生，尽管你们两有着类似的背景。在一个特别
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第十二章个罔
的作业上，你们都得了B。为了提高学业成绩，你的邻居决定参加一
系列的帮助聚会。你的老师决定评价帮助檗会是否有效，于是她或
他要对相同背景下的帮助聚会和非帮助聚会学生的未来等级进行比
较。你被选出来作为匹配的学生与你朋友比较。在下一个作业中，
你得了A，而你朋友得了一个c＋。评价该课程的一些情况列在了
图12…3中。注意作为个人平均等级函数的标准等级的变化。如果
因为你从B变成了A一＋而你朋友从B变成了c＋．就能得出帮助聚
会有害的结论吗？可能不行，因为你们俩只是向平均数回归而已。
在这个小研究中看到的效应可能不是一个真正的处理效应，而只是
一个回归假象，因为你和你朋友不是真正相等的。事实上，帮助聚会
还可能让你朋友受益了，因为她或他的等级比通常的C等级要高。
如果第一次作业是B的学生被随机分配到帮助聚会或非帮助聚会
组，然后再在第二次作业等级的基础上进行比较的话，那么可能会获
得帮助聚会对学生等级影响的精确评价。
周12…3向平均数回归干扰准实验结果解释的罔解 380
尽管参加者是作为B学生被匹配的，但有或无帮助聚会时他们舯成绩还是
向他们自身确切的平均等级回归了。帮助聚会有用吗，
向平均数回归的原因是，所有的心理测量都会受到一定量变异
的影响。使用任何测量时，都不会百分之百的可靠，获得最高分的被
试组不仅包括那些真正的一流学生，也包括那些由于测量的偶然误
差而被混入的非一流学生。再测时，这些偶然的测量误差不会还在
同一方向上发生。因此，重测时，最高分数组的平均值将略低些，而
首次测试较差的被试组则会略高些。本章结尾处的课后作业部分旨
在通过一个简单的例子使你更好地理解回归假象问题。
在诸如补偿性教育的准实验研究中回归假象的重要性已经成了
争论主题。一个关于20世纪60年代领先计划（Cicirelli和Graug…
er．1969）的有影响力的研究受到了特别关注。在这个被称为威斯
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／实验心理学
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汀豪斯一饿亥俄（ Westinghouse …Ohio）的研究中，为了评估，完成领先
经历的儿童被随机选出。符合该计划条件的来自同一区域的控制组
儿童然后也被限定了。控制组儿童被随机选出并在性别、种族团体
成员和幼儿园看护方面与实验组儿童进行了匹配。请注意，他们是
从不同的组中被选出的：一个参加过领先计划，一个没有参加过。等
到实验和控制被试的最后选择作出后，对两组进行的社会经济情形、
人口统计情形以及态度等方面的额外测量也被比较了。研究者报告
说差异很小。然后实验（领先）和控制（非领先）儿童的学业成就和潜
能被计算和比较了。从这个大研究中得出的一般结论是，领先在消
除贫穷和社会不利影响方面是没有效果的。
其他的心理学家（Campbell和Erjebacher； 1970a）很快就对这
个研究从几方面进行了批许。首先，他们指出这个研究的结果毫无
疑问地引起了部分的回归假象。更糟糕的是，假象的大小不能估算
出来，以至于不得不怀疑整个的发现。
基本问题是匹配（着想参看类似的例子，见第2章）。西西雷利
（ Cicirelli）及其合作者令人赞赏地尝试了对一组参加领先计划的贫
穷儿童样本与同一区域未参加的儿童进行了匹配。那么两组间后来381
的差异源于这个计划，对吗？不一定。只有当这两个样本来自于相
同的潜在总体分配时，上述说法才正确。但是这种情况是不可能的。
可能的情况是它们的两个潜在总体不同，即贫穷的“处理”儿童来自
一个比“控制”儿童差的总体。通常被预先选出来参加领先计划的儿
童是来自一个贫穷背景的，相反，未参加计划的“控制”儿童则来自于
能力更强的总体。基本问题是被试没有被随机分配到实验条件中，
因此研究者不得不对控制被试与实验被试进行匹配。为了匹配这两
个来自不同总体的样本，实验者只得选择高于总体均数的儿童作为
贫穷的处理组，而选择那些低于总体均数的儿童作为控制组。但是
当这样做时＋可怕的回归假象又总会出现。当再测每一组时，个体的
成绩都倾向于回归到组平均数；换言之，此例中的贫穷组将趋于完成
得更差，而控制组则完成得更好。
驾只对两组匹配未进行任何的实验处理时，向平均数回归将会
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第十二章个别差算写夏i_产一
发生。这个效应与前面的一个例子相同，即当两名被作为B学生的
错误“匹配”发生时，再次测量的成绩表明，优等生会从B提高到
A…，而其他人则从B下降到c＋。既然我们已经预料到此情境中向
平均数回归的存在会导致组间的差异（控制组会好些），那么我们该
怎样评估我们的研究结果呢？既然我们可能预料到处理（领先）组由
于回归假象而导致更糟糕的成绩，那么这是否意味着处理组由于领
先计划的实施而真的提高了呢？
回答这个问题是不可能的，因为在领先的威斯汀豪斯一俄亥俄评
估中，回归假象的值不能被计算出。在上一段中，我们对这类研究中
的回归假象作出了合理的推测。更适当的是，由于不知道回归假象
怎样影响结果，所以不应该在那个研究的基础上得出任何结论。
一般而言，难于估计大小的回归假象在这类研究中是很有可能
存在的，并且这个事实已经被广为接受了。那么，为什么还要做这样
的研究呢，尤其当重要的政治、经济栩社会决策可能会以其研究结果