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教育科研中对实验结果的控制  

2013-04-17 08:37:54|  分类: 教育科研 |  标签: |举报 |字号 订阅

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要正确地解释实验结果,除了具体分析影响实验效度的自变量外,还必须设法控制一些影响实验效果的无关变量。

一、实验控制的原则

实验控制有一个基本原则,这就是最大最小控制原则。意思是使自变量产生最大变化,使其他干扰的变量与误差产生最小的影响。这个原则在英文上称为maximincon  principle,前一字是由maximize minimize control三个字缩写组合而成。这个原则包括三层意思:

1.控制实验变量

要使实验变量有系统而且尽量的(maximized)使前后的变化显出差异。例如,要研究时间(自变量)与遗忘(因变量)的关系时,时间的选择应采用1357911等不同日期的变化顺序,而不宜采用12345678等不同小时的变化顺序。因为后者变化间差异太小,所产生结果影响不易辨别。

2.对自变量控制

当研究者能够决定他的实验对象将经历什么,或将接受什么处理和安排时,就说他能够操纵自变量。例如,如果研究者能够决定实验组的学生在新的学期中将接受新的教学法的教学,就说这个研究者能够操纵自变量—“新的教学法"

实验中对自变量的操纵常常体现在如何恰当地“制造出”这个自变量上。例如,如果人们的假设是“在紧张情景中,吸烟者会吸更多的烟”,那么,“紧张”和“香烟的消耗”是两个主要的变量,其中“紧张”是自变量,它一般可以定义为人们在心理上、精神上的一种压力或负担。要用实验来检验这一假设时,前提之一就是要在实验中制造出“紧张”来。人们可以用“必须在规定时间内完成一份数量大、难度大、并且占学期总成绩80%的数学考试”来对一组学生“制造”紧张。然而,许多对教育研究者来说十分感兴趣的变量通常都不能够被操纵。比如,教育研究者通常要探讨学生的性别、年龄、家庭背景或个性特征等等,是否会影响他们的学习倾向。而学生的这些特征却是研究者无法操纵的,即研究者无法使某个学生的这些特征发生改变。因此,人们往往无法用实验来研究这种关系。与实验相反,调查正好适合这种研究。除此以外,教育研究者还会由于政治的、伦理的原因或限制,而不能操纵另一些变量。比如,人们不能为了研究人的社会化过程,而把一部分儿童同社会隔离开来,即制造出“缺乏社会接触”这一自变量,以比较这些儿童的成长与那些正常生活在社会中的儿童的成长之间的差别。我们也不能去人为地让一对夫妇离婚,以观察离婚事件对其子女成长的影响。因此,许多对教育研究者来说十分感兴趣的变量通常不能被操纵,正是造成教育学者较少采用实验室实验研究方式的一个重要原因.

3.控制无关变量

要控制自变量之外一切可能影响结果的其他变量,使其保持不变或达到最小变化甚至排除在实验情境之外,务必不致影响自变量与因变量之间的因果关系。

4.控制测量工具

控制测量工具的选择与使用,务必使误差减低到最低限度。

二、实验控制的方法

根据上述原则,研究者要采取一些对可能影响实验结果的无关变量进行控制的方法。

1.随机控制法

随机控制是将参与实验的受试者以随机分派的方式,分为实验组与控制组或各个不同的实验组。从理论上说,随机法是控制无关变量的最佳方法。因为在概率的原则下,各组受试者所具备的各种条件机会均等。在实际使用时,随机分派法可分为两个步骤:

第一步是用随机的方法将参加实验的所有人员进行分组;

第二步是再以随机的方法决定哪一组为实验组,哪一组为控制组。

随机控制的方法,虽然在事实上未必各方面都完全相等,但理论上他们相等的机会是比较多的。

2.物理控制法

物理控制就是注意实验情境的物理条件是否保持恒定,刺激的呈现是否标准,以及反应的记录是否客观一致等物理性因素的控制。例如,为了使实验情境保持恒定,以免干扰实验变量对因变量的效果,要设法控制声音、灯光、气氛、周围环境等物理因素。

3.排除控制法

排除法是在设计实验时将可能影响结果的变量,预先排除于实验条件之外,使自变量简化,免受其他变量的影响。例如,在试验发现式教学法和演讲式教学法的优劣时,如果认为智力因素会影响结果,则只选高智力生为受试者(或只选中等智力生或只选低智力生为受试者),这样智力因素对实验结果的影响被排除掉了。同样,如果认为性别因素对实验有影响,则可采用单一性别(如只用男生或只用女生为受试者),这样,性别因素对实验结果的影响可排除掉。

排除法能很有效地控制无关变量,但所得的研究结果缺乏普遍的推论性。例如,只用男生为研究对象,将来结果就不适用于女生。因此,在实验设计时,排除法并不常用。

4.纳入控制法

纳入法是弥补排除法缺点的一种方法。这种方法是把影响将来实验结果的某种(或某些)因素也当作自变量来处理,将其纳入实验设计中,成为多因子实验设计。这样,不但可以收到控制之效,而且还可以进一步了解变量间的交互作用结果。例如,上例中,可将智力因素分为高、中、低三个层次纳入设计中,这时,原设计就变成为2(教学法)×3(智力)的二因子实验设计。在这一设计中,一方面可了解不同智力间的差别,另一方面又可了解智力和教学法之间的交互作用,亦即教学法的效果是否因不同智力层次而有所差异。假如同时考虑智力和性别两个因素,就成为:2(教学法)×3(智力)×2(性别)的三因子实验设计。

5.配对控制法

配对法是企图使实验变量之外其他变量发生相等影响的一种方法。具体做法是:首先认定与因变量有明显关系的变量,然后决定所要控制的变量,并据此选择同等分数或相同特质的受试者配对。配对后,再以随机分派的方式,将其中一个分派到实验组,另一个分派到控制组。例如,为了使两组学生的智力相等,研究者可从智力测验分数中,选择分数相同的受试者配成对,然后随机分派到实验组和控制组。常用以配对的变量有性别、年龄、社会经济地位、智力、学业成绩、个性特征和前测分数等。必须注意的是,配对变量的决定,一定要以和因变量有高度相关者为根据。

在理论上,配对后,实验组和控制组的受试者,在所据以配对的特质方面,可达到相等的程度。但在实验上是很难使用的。因为:首先,配对的变量若超过两个以上时,要找到这几个变量同时相等的受试者是十分困难的;其次,配对的变量虽然可保证会相等,但其他因素却未必会相等。再次,对于中介变量,如动机、态度等内在的因素,根本无法找到可靠的根据去进行配对。只有随机控制法才能克服配对法顾此失彼的缺点,而且对难以观察测量的中介变量如动机、性向、态度、疲劳、注意等因素,也同样发生控制作用,这也许是在实际中人们多用随机法而少用配对法的重要原因。

6.测量选择控制法

测量选择法是把参加实验的对象全部测量一下,然后根据测量的结果,予以合理的选择与分配。为了使各组均等而编制或采用的测验,必须合乎实验处理的要求。例如,如果打算采用两个组做实验,以比较两种数学教学方法的效果,那么所要测量的就是学生原有的数学水平。测量的结果出来后,就按分数多少的顺序排列好,然后再按排列顺序上的位置,把他们均等地分派在各组里面。为了使各组均等,在实行分组时可采取“弓”字排列式。如下AB两式,若按顺序连结,则是两条“弓”字形的曲线。

根据上述分组法,组数再多时仍可依此类推。为了使各组的均等更接近于理想水平,可在依上述方法分组后,再求得各组的平均分数而加以比较,若仍发现有彼此悬殊的情况,则可把这一组中分数较高的人和那一组中分数较低的人加以调换。此外,仅仅在平均分数上相等还不算相等,还必须在差异量数〈如平均差,标准差等〉上也力求相等。只有这样,才能使两组在原有水平上更接近于真正均等。控制无关变量是实验研究中一项非常重要的工作。但这里所说的“控制",只是相对的,而非绝对的,只有程度之分。要想对人类行为和对复杂多变的教育现象,像物理化学实验那样达到绝对控制而又肯定变量问因果关系的程度,事实上是不可能的。因此,在教育实验研究中要正确理解“控制"一词,才能正确解释所得的实验结果。

 

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