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尋找兩組相同的對象
根據(jù)實驗研究的分析邏輯的要求,必須有兩組各方面都一樣的對象。在實際研究中,研究者為了創(chuàng)造出兩組相同的對象,往往采用兩種方法:一是匹配二是隨機指派。
?。?)匹配匹配(matching)指的是依據(jù)各種標準或特征,找出兩個完全相同或幾乎完全相同的實驗對象進行配對,并將其中一個對象分到實驗組,而將另一個對象分到控制組的方法。在心理學的實驗中,這種方法比較常見。例如,要進行一項有關小學教育的實驗研究,需要選擇兩組“相同的”學生作為實驗的對象??梢韵葘δ骋粋€年級的全體學生進行一次智商測驗。從學生的智商測驗得分表中,發(fā)現(xiàn)有兩個(或者多個)學生的智商分數(shù)為108,就將這兩個學生作為一對,并將其中的一個分到實驗組,而將另一個分到控制組。同樣,又發(fā)現(xiàn)有兩個(或以上)的學生智商分數(shù)為112,也照樣一個組分一個;繼續(xù)找出這樣具有相同智商分數(shù)的學生對子,同樣將他們分別分到實驗組和控制組,直到找滿實驗樣本所需要的數(shù)目為止。用實驗的語言來說,這樣做就是“在智商這一變量上對兩組學生進行了匹配”。應該指出的是,按照上面所介紹的方法進行匹配的兩組學生,雖然在“智商”這一變量上完全相同,但他們可能在其他一些變量上又很不相同。比如,可能其中一組的女生比例較高,而另一組中則是男生的比例較高,即兩個組在“性別”這一變量上的分布有所不同。同時,由于男生和女生對待學習的態(tài)度不同,學習的方法不同,學習成績也有所不同。因而對于所研究的問題來說,“按照智商分數(shù)相等”的標準選擇出來的這兩個組,仍然沒有達到在“性別”上“完全相同”的要求。還必須進一步根據(jù)性別進行匹配。推而廣之,這兩個組的學生除了在性別上有差別外,還會在類似的許多變量上都有所不同。比如學習成績的好壞、家庭人口的多少、家庭收入的高低、父親的職業(yè)類型等等。因此,要保證兩個組的對象“完全相同”,必須在第三個、第四個、……、第n個相關的變量上繼續(xù)進行匹配。這是一項什么樣的工作呢?十分顯然地是,要找出兩個在一個、兩個或者三個變量上相同的對象是容易的,但要找出兩個在所有變量上都相同的對象,則是完全不可能的。這也即是說,在某種意義上匹配的方法是基本無用的-因為目標是要使兩組對象在所有方面都相同,然而,在實際生活中無法做到這一點。
困難來自三個方面:一是現(xiàn)實中往往會沒有足夠的對象供選擇。因為隨著需要相同的變量數(shù)目的逐漸增加,現(xiàn)實中符合條件的對象數(shù)目將急劇減少。從實踐的角度來看,研究者將在這方面遇到難以克服的困難。二是研究者只能在那些他們已經(jīng)意識到對因變量可能有影響的變量上進行匹配。而實際生活中還有更多沒有被研究者意識到的因素可能對因變量有影響,這些沒有被研究者意識到的變量,顯然不會被研究者用來對對象進行匹配。三是人們的有些特征在實踐上是很難測量的,或者說是很難操作化為具體的、可觀測的指標的。比如人們的“動機”、“性格”等。如果不能很好地測量“動機”,就無法在“動機”這一變量上與對象進行匹配。當然,匹配的方法在實際研究中仍具有一定的作用,研究者還是可以在有限的條件下,針對那些與研究所關注的主要問題密切相關的變量來進行匹配,而暫時忽略和放棄其他一些與所研究的問題聯(lián)系相對不太緊密的變量。只是在這樣做的時候有一點應注意,研究的結論應限于一定的范圍,下結論時應留有充分的余地。還可以從一種相反的途徑來對實驗對象進行匹配,即直接將實驗組和控制組的總體結構配成完全一樣。這種方式與非隨機抽樣中的“定額抽樣”方法有點相似。例如,假如實驗對象共60名學生,其中有40名男生,20名女生,那么,安排20名男生、10名女生到實驗組,而另外20名男生和10名女生則分到控制組。這樣,實驗組和控制組在“組內(nèi)的性別比例”方面就是相同的;或者說,對這兩個組的對象在“性別”變量上進行了匹配。另外,假如這些對象中共有20名學生來自城市,其余40名學生來自農(nóng)村,那么,在按性別分組的同時考慮到城鄉(xiāng)變量的分配,即在分到實驗組和控制組的30名學生中,都要保證有10名是城市學生,20名是農(nóng)村學生。這樣就在“性別”和“城鄉(xiāng)”兩個變量上對實驗組和控制組進行了匹配。同樣困難的是,要想同時考慮實驗組和控制組在所有變量上的比例和結構,事實上也是不可能的。人們所能做的往往只是在非常有限的幾個重要變量上兩組結構相等。
(2)隨機指派隨機指派(randomization)的方法是研究者用來解決實驗中兩組對象相同性問題的另一種辦法。隨機指派的邏輯和程序十分簡單,即完全按照隨機抽樣的原理和方法來將實驗對象隨機地分配到實驗組和控制組中。具體的操作方法可以有如下三種:
(1)用拋硬幣的方式來決定每一個具體的對象是去實驗組還是去控制組。比如,假定要將60名大學生分到實驗組和控制組(每組30人)。那么,從第一個對象開始,根據(jù)拋硬幣的結果來決定其去的組別。若硬幣正面朝上,則該對象去實驗組;若硬幣反面朝上,則該對象就去控制組。根據(jù)概率原則可知,拋硬幣時出現(xiàn)正面朝上與反面朝上的概率各為50%。因而,被分到兩個組去的實驗對象也基本相等。
?。?)按單、雙號來簡單地決定每一個對象是去實驗組還是去控制組。同樣是60名學生,將他們隨意地按順序排列。然后,將號碼為單數(shù)的,即1,3,5,7,……,59號的學生分配到實驗組,而將雙號的,即2,4,6,8,……,60這30名學生分配到控制組。這實際上類似于概率抽樣方法中的系統(tǒng)抽樣法。
?。?)按照排列的順序或實際抽取實驗對象時的先后順序來決定。比如,將名單中排在前面的30名學生分到實驗組,而排在后面的30名學生分到控制組?;蛘邔⑾瘸榈降那?0名學生分配到實驗組,而將后抽到的30名學生分配到控制組。
按照上述三種方法分配的結果,兩個組在各個方面都會比較相似。例如,如果這60名學生中有40名男生,20名女生。那么,在所形成的兩個組中,其男女生所占的比例也會接近2:1。這也即是說,兩個組中的性別比與總體中的性別比基本相同。完全一樣的道理,這兩組學生在其他變量(特征)上的比例也都會與總體中的比例相接近。這樣,得到了兩個在所有變量上都幾乎完全一樣的小組?;蛘哒f,這兩個小組的學生在所有變量(包括那些尚未認識到的和無法測量的變量)上的分布幾乎都是相同的。這是隨機指派最為重要的作用??梢哉f,隨機指派為人們創(chuàng)造了幾乎完全相同的兩組對象。之所以說“幾乎完全相同”,是因為隨機指派仍然存在誤差,特別是當對象的數(shù)量比較小時,這種誤差可能還會很大。所以,在可能的情況下,實驗對象應達到一定的數(shù)量。
(3)配對方法與隨機指派方法的比較配對方法的實質是盡可能使實驗組和控制組中的成員相互之間在許多重要的背景因素、個人特征因素上完全一樣。而隨機化方法的實質則是依據(jù)與隨機抽樣完全一樣的原理,用概率論來控制各種干擾變量的出現(xiàn)。不難理解,當人們根據(jù)隨機化的方法,從一個總體中選出兩個群體時,各種干擾變量會以同樣的方式對兩個群體影響。因為根據(jù)概率論,此時所選出的兩個群體基本上是兩個完全相同的群體。所以,使用后者所進行的實驗在準確性和精確性上將超過前者。因為通過概率論可使那些偶然因素像熟知因素一樣被把握,所以在匹配法中的那些由于不熟悉而不能控制的因素,也成為可以把握的了。
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