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统计学的世界（第8版） [:1702629675]
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统计学的世界（第8版） 第5章 好实验与坏实验
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案例分析
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媒体对于气候变化的报道似乎非常频繁。气候学家警告我们，未来几年将会出现巨大的变化。例如，科学家预言气候变化可能会给加州带来更多雨水，但是他们不知道增加的雨量会发生在冬天的雨季，还是春夏的旱季。现在是否有可能预测出未来气候变化可能产生的影响？
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加州大学伯克利分校的实验人员做了一个实验，研究雨量增加产生的影响。他们随机选了三块草地做实验：第一块草地在1~3月（冬季）多洒相当于往年降雨量20%的水，给第二块草地在4~6月（春季）也多洒相当于往年降雨量20%的水，第三块草地的洒水量与往年的降水量一样。有共计70平方米的18个环形草块被用于这项实验，每6块对应上述三种不同处理方式中的一种。实验人员测量的一个变量是总植物量，用每平方米的克数表示，并将一年的数据绘制成图表。将三种处理方法各自所得的总植物量加以比较，以评估雨量增加产生的影响。
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这是一个不错的实验吗？读完本章内容，你就可以了解这类实验的优缺点。
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谈谈实验
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观察研究是一种被动的数据搜集方式，实验人员只观察、记录或度量，但不进行干扰。而实验是一种能主动生产数据的方式，实验人员会把某种处理方式加诸实验对象，并观察实验对象有何反应。所有的实验和许多观察研究，其目的都是研究一个变量会对另一个变量产生何种影响。
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以下是我们用来分辨哪个变量是影响者，哪个变量是被影响者的实验术语。
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实验术语
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反应变量（response variable）是指用来测量研究结果的变量。
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解释变量（explanatory variable）是指可用于解释或引起反应变量变化的变量。
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实验中所研究的个体，通常被称为实验对象（subject）。
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处理方式（treatment）是指任何加诸实验对象的特定实验条件。若实验当中有数个解释变量，处理方式就是这些变量的值的组合。
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例1 在线学习
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一份乐观的网络学习报告介绍了位于佛罗里达州劳德代尔堡的诺瓦东南大学的一项研究成果。研究报告的作者声称，那些接受在线大学教育的学生与在线下课堂上的大学生的“学习效果是一样的”，而且用网络教学代替课堂教学可以帮大学节省成本，所以这项研究似乎倾向于鼓励人们转向网络教育。
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在这项实验中，大学生是实验对象，解释变量是接受教育的方式（线下还是线上），反应变量是学生在课程结束后的考试成绩。这项实验也测量了其他变量，包括课程开始前的考试成绩。尽管实验人员没有将其作为一个解释变量，但实验对象对于课程资料的了解可能会影响到他们的考试成绩，而实验人员希望这个因素不会对实验结果产生影响。
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例2 性教育的影响
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是否应该在学校里对青少年进行性教育，多年来人们在此问题上有怎样的争议？宾夕法尼亚大学做了一项研究，跟踪了在美国东南部城市的4所中学就读的662名黑人青少年连续3年的行为。这些青少年被随机分配到4个不同的班级：一个班级讲授8个小时的安全性交知识；一个班级讲授20个小时的禁欲和节育知识；一个班级讲授8个小时鼓励禁欲的知识；一个班级只讲授其他健康知识，包括正确的饮食和锻炼。结果表明，讲授了8个小时鼓励禁欲知识的班级，在接下来24个月里发生性行为的比例最低。
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宾夕法尼亚大学的这项研究是一个实验，实验对象是662名青少年。解释变量是青少年所接受的处理方式，该实验进行了4种处理方式的比较研究。它还测量了一些反应变量，其中主要的反应变量是实验对象报告的在24个月的跟踪期内发生性行为的情况。
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你可以看到有很多人把解释变量称为“自变量”（independent variable），把反应变量称为“因变量”（dependent variable），这是因为反应变量取决于解释变量。我不大喜欢这些名称，一部分原因在于“independent”这个英语单词在统计学里有完全不同的意思。
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坏实验
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进行在线学习的学生，是不是和在课堂上学习同样课程的学生学得一样好？要知道这个问题的答案，最好的方法是让一些学生到教室上课，让一些学生在线学习。这就是一个实验。诺瓦东南大学没有做实验，因为它没有对学生采取任何处理方式，而由学生自行选择去教室上课还是在线学习。这项研究只度量了他们的学习成绩。选择在线学习的学生，原本就和选择到教室上课的学生不太一样。比如，在开始课程学习之前所做的关于课程内容的测试中，选择在线学习的学生的平均分数是40.70，而选择到教室上课的学生的平均分数是27.64。在前者的水平本就领先的情况下，很难评估课堂学习和线上学习的优劣。线上学习和教室学习的效果已经和一些潜在的背景因素无可救药地混杂在一起了，图5–1展示了这种混杂在一起的影响。
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图5–1 诺瓦东南大学研究中存在的混杂状况。不同教学方法（解释变量）的影响和学生水平（潜在变量）对考试成绩的影响，没有办法区分清楚
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