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当一个完备的实验告诉你某些事物间的特定关联，而多元回归分析却告诉你了另一种结果时，你应该选择相信实验结果。当然了，糟糕的实验能告诉你的不比多元回归分析多，但这不常发生。
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多元回归分析存在的另一个基本问题是，它总是假定自变量是建成大厦的砖石，而且在逻辑上认为每个变量都可以独立拿出来解释结果。然而事实并非如此，至少对于行为学研究的数据而言就不是这样。自尊和抑郁是内在相互联系的。认为其中一个变量会独立地对因变量产生影响是完全武断的。
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就像相关性不能证明因果关系一样，没有相关性也不能证明就不存在因果联系。当使用多元回归分析方法时，可能会出现假阴性结果，就像出现假阳性结果一样，这是因为我们没能分辨出隐藏的因果关系网。
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[1]“回归”这个术语在这里略显令人困惑，因为在检验一组自变量与因变量之间的关系时，“向均值回归”的概念似乎是完全不适用的。针对不同的目的而使用同一词语是因为卡尔·皮尔逊率先用这种方法检验一些变量的相关自变量之间的关系（有一种检验相关性的工具就是以发明者皮尔逊命名的）。父亲身高和儿子身高的相关性常常会呈现出一种向均值回归的状态。通常高个的父亲可能会有较矮的儿子，个矮的父亲反而通常会有较高的儿子。一种相关性是有关两个变量关系的一种简单的回归分析。多元回归分析是检验一组变量中的每两个变量之间的关系。
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逻辑思维：拥有智慧思考的工具 第12章 放弃提问，做个实验
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在你的一生当中，你会在报纸、杂志和商业报告中读到多少有关人的信仰、价值观和行为的调查问卷和研究成果呢？自然会有成千上万。很有可能，你自己也会设计一些这样的调查来获取信息，这对于你的事业、学业或是志愿工作十分重要。
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我们中的大多数人都没有学会以批判性的眼光去看待那些调查结果。“嗯，亲爱的，我在《泰晤士报》上看到一篇报道，有56%的美国人支持提高税收，以修建更多的国家公园。”同样，在我们自己设计调查问题时也会得到类似的回答。
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到目前为止，我讨论过的所有方法都几乎可用于任何事物——动物、蔬菜或是矿物。我们可以对老鼠做“A或B”测试，可以借助自然实验研究影响玉米地状况的因素，可以用多元回归分析研究影响水的纯度的因素。现在，我们要看一些在测量有关人类的变量时遇到的方法上的困难。不同于老鼠、玉米和水，人可以通过语言（口头或书面的）告知研究者他们的态度、情感、需要、目标和行为。人们还能告诉你，什么因素可以影响这些变量。在这一章中，你将会看到，这样的报告是怎样误导研究者的。而在本书的第一部分中你们已经了解到分析影响人类行为的因素时的限制，因此本章内容并不会让你惊讶。这一章会表明大量的行为测量方式如何为你提供有关人类性格和状态的可靠信息，对这些行为的测量要比人们的报告本身有说服力得多。
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你还能得到一些进行实验的建议，这样可以让你在研究哪些因素会影响人的态度、行为、生理和情感健康时更有把握。对于你自身的相关性证据，像其他类型的相关性证据一样，有时也会产生误导作用。在研究你自己时，用实验的方法可以让结果准确、有说服力。
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微妙变化的态度
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下面这些例子可能会让你在相信自我报告的答案前停下来多想一下，会帮助你思考如何以最佳方式获得有关人类态度和信仰的有效信息。这些例子也可能会让你，在面对人们解释其判断和行为的原因时，多一些批判性的考量。
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问题：假设我请你讲述三件你生活中积极的事，并谈谈你对生活的满意度；另一种情况是请你讲述三件你生活中消极的事，并谈谈你对生活的满意度。在哪种情况下你会表达出更高的生活满意度呢？
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回答：无论你怎样猜测，我都要遗憾地告诉你，你的答案是错误的，这完全取决于我问你的那三件事是发生在最近还是5年或更久以前。如果你在想着最近发生的一些糟糕的事而不是最近发生的一些积极的事，那么你的生活看上去会更糟糕一些。这并不令人意外。但是如果那些糟糕的事发生在过去，而现在的生活顺利，那么你的感觉就会大不一样。而如果快乐的事发生在很久以前，那么你最近也不会有特别好的感觉。（这也能解释发生在美国“最伟大的一代”[1]成员身上的奇怪现象，他们在“大萧条”时期的生活满意度甚至比其他时候更高。）
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问题：你在奥马哈市的表兄打电话来，问你最近过得怎么样。你的答案会受到当时你所处的环境影响吗？晴朗温暖的天气和阴冷的天气会让你的答案不同吗？
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回答：结果的确会有不同。如果天气不错，你更有可能回答最近一切都好。然而，如果你的表兄先单独询问了你天气状况，然后又问你最近的情况，那么你的回答则不会受到影响。为什么呢？心理学家认为，当人们被潜在引导着去想有关天气的信息时，他们的情绪会因为相关天气状况而受到影响，可能相应地更快乐一点儿或是更伤感一点儿。实际上：“生活看上去是不错的，然而可能一部分原因是我觉得有70华氏度（约21摄氏度），阳光暴烈，因此我又觉得一切都马马虎虎吧。”
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问题：你认为一个人对婚姻的满意度与他对整体生活的满意度之间的相关性是怎样的？
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回答：这看上去像是个很容易回答的问题。我们可以先问人们对生活的满意度，然后再问他们对婚姻的满意度。这两者间的相关性越高，则我们认为婚姻满意度对生活满意度的影响可能越高。研究者真的做了检验，发现相关性为0.32，这表明其实婚姻满意度对生活满意度的影响是很有限的。但是，假设我们颠倒提问顺序，得到的相关性系数就变成了0.67，这表明婚姻质量对生活质量影响相当大。因此，乔告诉你他的生活是幸福的还是马马虎虎的是依赖于——在很大程度上——你是否先问过他对婚姻的满意度如何。这一现象和本章中讨论的其他现象都表明，提问语言的类型对人们表达其想法的影响，这在第1章中也讨论过。其他一些现象表明情境对于人们表达其想法的影响，这在第2章中讨论过。
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提问顺序对人的影响是很大的，这一点在“先问关于婚姻的满意度就会让相关性相当明显”上就得到体现。如果你没有先提出婚姻这一点，那么人们对于生活的思考就会很宽泛，那么许多其他因素就会影响其对生活满意度的评判。那么，婚姻质量到底对生活质量有多重要呢？事实上，千万不要问这类问题。如果婚姻质量与生活质量的相关性变化的范围如此宽泛，那么我们并不能从中得到什么真实的情况。
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实际上，我们总在揣测每一个关于态度和行为的问题的答案——通常通过一些看起来是偶然的或是愚蠢的事物来判断。
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假设我问你，你对政治人物有多少好感。等一下，在这之前我会先指出其他人对于政治人物的平均支持分数为5分，这在以1—6分的评分体系里算是高支持度；或者我会说明其他人对政治人物的平均支持分数为2分。结果是，你会在前一种情况下给出较高分。其中一部分原因是纯粹一致性：你不想让自己看起来是个异类。而更有趣的是，告诉你他人的打分不仅会影响你对政治人物的判定，还会影响你对于我提及的这类政治人物的设想。如果我告诉你，大多数人对政治人物印象良好，那么我在暗示这里的“政治人物”是那种像丘吉尔或罗斯福一样的政治家。如果我告诉你，大多数人对政治人物的评价较低，那么我的潜台词是这里的“政治人物”是那种蝇营狗苟的政客。我在用语言左右你的判断。
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有多少美国人支持死刑呢？宽泛而言，大多数人都支持。而对于某一个具体案例而言，则是少数人支持。针对一个案件、一个罪犯和犯罪现场给出的细节越多，人们越不倾向于处死犯罪者。甚至在那些极端罪恶的案件中仍是这样，例如奸杀女性。在法庭上呈现出的有关罪犯的人格特征和生命背景的细节越多，人们越不愿意支持死刑判决。哪怕是在所有信息都完全负面的情况下，人们依然会这么做。
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有多少美国人支持堕胎？在此我得拉上窗帘，悄悄地问问人们：“你希望如何处置这个胎儿？”根据2009年的盖洛普民意调查，有42%的美国人支持有“选择权”，而不是“生命权”，即有42%的美国人支持合法堕胎。而一项同年进行的盖洛普调查显示，有23%的美国人认为堕胎在所有情况下都是合法的，有53%的美国人认为堕胎只是在特定的情况下合法。这样看来，有76%的美国人支持堕胎。我完全相信我们甚至能得到更高的支持率，如果我们给被调查者一些前提的话，比如当事女性因被强奸而怀孕，近亲性交而怀孕，或是为了保住母亲的生命。如果被调查者对上述任一个问题回答是的话，那么我们就说这个人是支持堕胎的。因此，究竟是少于一半的人支持堕胎还是相当多的人支持堕胎，这完全就是由提问方式决定的。
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心理学家进行的大量研究表明，人们对于某一事物的态度不会始终保持一致。“我对堕胎的态度如何呢？嗯。我想想看。对了，堕胎，支持。是了，我的看法是这样的，我会有条件地反对。”
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