研究中的额外变量：类型与示例

额外变量

当我们进行实验时，如果不对某些变量进行控制，它们可能会影响我们的结果。

任何不是[自变量] (/blog_q/sub/variables_cn)但有可能影响结果的因素都称为额外变量。

它可能是参与者的自然特征，如智力水平、性别或年龄，也可能是环境特征，如照明或噪音。

研究者希望确保是自变量的操纵对因变量产生了影响。

因此，所有可能影响因变量变化的其他变量必须被控制。这些其他变量被称为额外变量或[混淆变量] (/blog_q/sub/confounding-variable_cn)。

额外变量应在可能的情况下进行控制，因为它们可能足够重要，可以提供对效果的替代解释。

额外变量是指除自变量和因变量之外的可能无意中影响实验结果的因素。通过仔细的实验设计和统计分析来控制、最小化或考虑这些因素，以避免混淆自变量和因变量之间的关系。

情境变量是指与外部环境相关的因素、条件或特征，可能影响情境的行为、决策或结果。

它们被称为“情境”变量，因为它们特定于某个情境或背景，而不是更稳定、个人特征（如人格特质）在不同情境中相对恒定。

情境变量的例子可以从环境的物理方面（如天气、地点、时间或噪音水平）到社会方面（如他人的存在、群体动态或社会规范）再到更抽象的方面（如时间压力、风险水平或指示的清晰度）。

情境变量应被控制，以确保所有参与者的情况相同。

标准化程序确保所有参与者的条件相同。这包括使用标准化指示。

这指的是每个参与者之间的差异以及这种差异如何影响结果，例如，情绪、智力、焦虑、紧张、注意力等。

例如，如果一个进行记忆测试的参与者感到疲倦、患有阅读障碍或视力不佳，这可能会影响他们的表现和实验的结果。选择的[实验设计] (/blog_q/sub/experimental-designs_cn)可能会影响参与者变量。

情境变量还包括可以通过平衡顺序来控制的顺序效应，例如，让一半的参与者先接受条件“A”，另一半先接受条件“B”。这可以防止由于练习而提高表现或由于无聊而表现不佳。

参与者变量可以使用[随机分配] (/blog_q/sub/random-assignment-in-experiments-definition-examples_cn)到自变量的条件来控制。

实验者无意识地向参与者传达他们应该如何行为——这称为[实验者偏差] (/blog_q/sub/observer-bias-definition-examples-prevention_cn)。

实验者可能会通过给参与者关于实验及其期望行为的无意线索来影响参与者的行为。实验者通常完全不知道自己施加的影响，这些线索可能非常微妙，但仍然可能产生影响。

此外，实验者的个人属性（如年龄、性别、口音、举止等）也可能影响参与者的行行为。

[要求特征] (/blog_q/sub/demand-characteristics_cn) 是实验中传达给参与者研究目的的所有线索。如果参与者改变行为以符合预期，要求特征可能会改变实验结果。

参与者会受到以下因素的影响：(i) 周围环境；(ii) 研究者的特征；(iii) 研究者的行为（如非语言沟通），以及 (iv) 对情境的理解。

实验者应尽量减少这些因素，保持环境尽可能自然，并严格遵循标准化程序。最后，或许应该使用不同的实验者来看看他们是否获得类似的结果。

假设我们想测量酒精（自变量）对驾驶能力（因变量）的影响。我们必须确保额外变量不会影响结果。这些变量可能包括以下几点：

如果这些额外变量没有得到控制，它们可能会成为混淆变量，因为它们可能会继续影响实验的结果。

引用来源

本文翻译自以下网站：

simplypsychology.org

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