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人们在思考其自身的价值观、品性和态度时很容易受到大量“人为因素”（artifact）影响。（artifact这个词有两种模糊的相关意义。在考古学中，这个词指人造的物品，例如一件陶器。在科学方法论中，这个词指因为一些难以预料的测量错误而导致的错误发现，通常都是人为原因导致的。）
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在上述有关文化差异的例子中，人们对于自身性格的汇报和我们对于不同国家的人的性格的判断之间的差异可归因于群体参照效应。当你问我对于自身价值观、人格特点和态度的看法时，我可能会有意识地把自己置于一个明显的群体中（比如我就是这个群体中的一员），而后再来回答你的问题。如果你问一个美国女人，她认为追求自己的目标有多重要，她可能会暗中把自己与其他美国人对比，可能与其他犹太裔美国人对比，也可能与她学校中的其他犹太裔美国女性对比。因此，当这样与其他美国人（或是犹太人，犹太裔女性，俄亥俄州的犹太裔女性）对比之后，选择她自己的目标就显得没有那么重要了。一个受访的中国人则可能把自己和其他中国人、其他中国男人或是其他在北京师范大学的中国男人做比较——可能对他而言，他更关心选择自己的目标，而不是他的参照群体中的其他人的选择。
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有意利用参照群体比较是一个影响自我陈述（比如奥地利人比巴西人更外向等）的重要因素，我们知道这一点的一个原因是，当你让参照群体显而易见时，差异就会消失。加州大学伯克利分校的欧洲裔美国人会认为他们比伯克利的亚裔美国人更认真，然而，当你让这两组人都与一个更明显的参照群体——“典型的亚裔美籍伯克利学生”——做比较时，他们之间的差异就没有了。
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当其他条件保持一致时，在大多数文化背景下的人们都相信他们自己要比同群体的其他人更优秀。这种自我拉抬偏差有时被称作“乌比冈湖效应”，这源自美国主持人盖瑞森·凯勒虚构出的一个神秘小镇，那里的“小孩都在平均水平之上”。在领导能力方面，有70%的美国大学生都认为自己要高于平均水平，只有2%的人认为自己低于平均水平。在评价“自己与他人的相处能力”时，几乎每个人都会认为自己高于均值。实际上，有60%的人会说自己在前10%的水平，而有25%的人会说自己在前1%的位置！
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自我拉抬偏差在不同文化和亚文化群体中会有不同程度的差异。在谦虚偏差这个问题上，没人会认为美国人表现得很明显，而东亚人则会表现得很突出。所以在任何涉及价值因素（领导力、与他人的相处能力）的自我评定中，我们都会发现西方人的自我评价总是比东亚人的自我评价高。美国人比韩国人更可能评价自己是更好的领导者，意大利人比日本人更可能自我评价更认真。
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还有许多其他人为因素也会影响自我陈述。这包括默许心向反应或者是赞同偏向。这是一种对所有事情都倾向于同意的态度。正如你预料的那样，礼貌的东亚人和拉丁美洲人比直率的欧洲人和欧洲裔美国人更经常说“是”。在同一种文化背景下，个体表示认同的情况也有差异。幸运的是，有办法可以消除这种偏误：研究者可以通过答案的类型来平衡，这样回答者就会有一半的时间在一些维度上得到较高的分数，例如内向和外向，他们会同意一种陈述，而在另一半时间中反对一种陈述。（“我喜欢参加大型派对”和“我不喜欢参加大型派对”）这就可以消除人们总是同意各种陈述造成的偏误。所有的社会科学家其实都深知这种维持平衡的方式，然而令人惊讶的是，他们常常选择忽略。
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听言，还是观行？
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依上所述，是否存在某种更好的方式能够比单纯询问当事者，进而可以比较不同的人、群体或是文化之间的差异呢？你确信一定有。测量行为，特别是在观察对象不曾察觉的情况下，那么这时候测量出来的结果便会比各种有人为因素介入的情况更有说服力。
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你可以通过检测人们在一些指标上的得分（或者更好一点的情况是，控制了他们的认知能力得分之后的结果）来判断其认真程度，而不是直接询问，比如房间的整洁程度、他们在赴约或上课时的守时程度等。我们也可以测量某种文化整体所表现出的认真程度，测量的对象可以包括邮政服务的速度、时钟的精准度、公共汽车和火车的准点率、人们的寿命、人们在面对冗长无聊的问卷时回答的问题数。（顺便提一句，不同国家的人的数学测试得分与他们回答冗长问卷时的问题数之间有着很高的关联。）
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令人惊讶的是，当我们测评不同国家人的认真程度时，我们发现，通过行为指标显示一个国家的国民认真程度越低，则通过自我报告得出他们的认真程度越高。
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当我们在测量一些真正的心理学变量时，我遵循的原则是，相信行为（包括像心率、皮质醇的分泌量、不同脑区的活动情况等生理活动），而不是相信人在具体的情境中的反应（由自己或他人描述的他们希望或是倾向于某些变量将出现的情况）。不过，若是与关于信仰、态度、价值观或性格的口头报告相比，你更应该选择相信人在具体情境中的反应。
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我当然不是希望你怀疑自己在媒体中看到的每一则新闻，或是怀疑自己设计一份行为调查问卷的能力。如果你想弄清楚你的职员究竟会在周六还是周日出去野餐，你不必太担心他们会糊弄你。
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然而，即使是对于偏好的表述，你还是不能完全相信自我报告。正如史蒂夫·乔布斯所言：“不应该让顾客自己弄清楚他们需要什么。”亨利·福特曾评论道，如果他问人们在交通方面有什么需求，他们会说“跑得更快的马”。房产经纪人往往会说“消费者都是骗子”。那些向你保证自己会喜欢低矮房子的顾客，最终会爱上20世纪20年代都铎式的建筑。那些追求钢筋玻璃材质的现代高楼的顾客实际上却喜爱人造的土坯房屋。
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了解人们的偏好对于生意人来说是一件麻烦事。即使是那些考虑最周全的人也会陷入困境。亨利先生在福特汽车公司的继任者喜欢组织焦点小组会议，参会的一组人相互提问，并回答法人代表的问题。组织者借助人们表达的偏好来判断哪种新产品或服务可以继续推出或保持。汽车界的传奇在20世纪50年代中期继续上演，福特先生有了一个新想法，他想把中柱从四门车上移除，看看这样轻便的外观是否能吸引更多的消费者。在组织焦点小组讨论时，人们都认为这个主意不好：“为什么要这样，车不能没有中柱”“看上去太奇怪了”“我认为这样不安全”。通用汽车公司则跳过了焦点小组讨论这一步，直接将无中柱车“奥尔兹莫尔比”投入生产，称其为四门活动硬顶小客车。该车在市场上获得了巨大的成功。这次无中柱车的经历显然并没有让福特公司反思自身焦点小组的问题。在20世纪50年代推出埃德塞尔汽车时，公司又一次在决策上受到了焦点小组的影响，但这次是惨痛的失败。
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在此我们学到的教训是：在任何时候都不要太相信人们的说辞，而是要看他们的实际行动。
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总结一下，这一部分主要讲述了我们如何找到最佳的测量变量，如何找到最佳方式检测这些我们关心的变量与其他变量的关联。在一系列研究策略的链条上，真实实验优于自然实验，自然实验优于相关性研究（包括多元回归分析），而相关性研究又胜过假设和“恰好是他”统计学。无论对于个人、机构，还是整个国家而言，如果不能采取最佳的科学方法论，就要付出惨重的代价。
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自我实验
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正如哈佛大学那项研究让女性评估影响她们情绪的因素一样，每当我们在日常生活中和其他领域里需要观察一些相关性现象时，总会遇到麻烦。幸运的是，我们可以以自己为实验对象，然后找出影响我们做决策的更多信息。
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是什么因素让人们难以入眠？清晨喝一杯咖啡是否能让你一天都保持高效状态？如果你在午餐后小睡一会儿是否在下午工作时更有效率？如果不吃午饭，你是否更有效率？做瑜伽是否能改善身体状况？佛教教义中的“仁爱”之念（具体表现为对他人微笑，反省积极的品格和慷慨的行为，重复“仁爱”这一词汇）是否能给你带来内心的平和并减轻你对他人的怨怒之情呢？
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对自己做实验存在的一个问题是样本量只有1。不过好处是，针对自己的实验天然就包括了“前后对比的设计”，这可以提高准确性，因为减少了误差方差。你同时还可以让复杂的变量达到最小值。如果你要观察某个变量对你的影响，那么在研究期间请保持其他所有因素持续不变，并对比在这个变量存在以及未存在两种情况下你的状态。这样你就能完成一个非常不错的实验了。不要同时在不同的房间里做瑜伽，或是在你和男朋友分手时做瑜伽。在一个恰当的“前后对比设计”的情形下开始做瑜伽。控制好你的身体和情绪状态，调整好你和他人的关系，在开始做瑜伽之前的几周保持良好的工作状态，并且在开始做瑜伽后连续几周都使用同样的测量变量。简单的三点量表就能提供充足的测量信息。在一天结束时你为自己的身体状况打分：不太好；还行；非常好。测量出在做瑜伽之前一段时间和之后一段时间的身体状况平均值。（希望在这段时间里你的生活中不要发生什么重大的事件影响这个计划。）
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通常你都能比“前后对比”研究做得更好。你可以根据实际情况充分利用随机分配的设计。如果你想弄清楚清晨喝咖啡是否会让自己做事更高效，那就不要只是随意地在某些早晨喝咖啡。如果你这么做了，那么任何会混淆视听的变量都有可能影响测量结果。如果你只是在早晨感到无力时喝咖啡，或是只在你想保持工作状态最佳的那天喝咖啡，那么你得到的数据就会一团糟，任何你从中得到的信息都有可能是无效的。在你要走入厨房时抛一枚硬币——正面冲上喝咖啡，背面冲上就不喝，然后记录你那一天的工作效率。使用三点量表：并不十分有效率，差不多有效率，非常有效率。连续几周都做记录。计算出喝咖啡的日子的平均效率状况，以及不喝咖啡的日子的平均效率值。
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在任何其他你想测量的影响身体状况或效率的因素的实验中，都可以采取相同的实验步骤。不要欺骗自己妄图不用系统性的随机实验就能得到良好的实验结果。
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在类似上述的情况下做实验是十分明智的选择，因为对于不同个体而言，喝咖啡产生的效果大有不同，通过耐力训练和力量训练而获得的效果迥异，到底是在清晨、中午还是晚上达到工作效率高峰也是不同的。对吉尔或乔伊有效的事情对你而言则未必有效。
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小结
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口头报告十分容易引起大量的误读和错误。我们的头脑中没有放文件的抽屉可以把态度取出来一个一个观看。人对自身态度的报告会受到问题语句的影响，会被之前提出的问题影响，会被在提问时突然出现的情境性因素影响。换句话说，态度通常是在不断变化的过程中被建构的，并且会受到大量外部因素的影响。
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