津巴多普通心理学 Psychology: Core Concepts-5: 第一章 心智,行为和心理科学-7: 六个视角-9

相关研究的一大缺陷是，你永远无法确定每组之间是否完全具有可比性，因为你没有随机地将人们分配到实验组，也没有操纵自变量。

事实上，每个组都可能在一些重要的变量上存在差异（如获得的医疗保健或营养状况），而这些变量可能会被你忽略。因此，即使你发现接触含铅油漆的儿童中有更多的人存在学习障碍，你也不能肯定地得出结论：接触含铅油漆会导致儿童出现学习障碍。你最多只能说接触含铅油漆与学习障碍之间存在相关性。不过，这一结果依然有用，因为它缩小了对学习障碍的关联因素的搜索范围。此外，一系列可靠的相关性发现有时能为实验研究铺平道路。媒体报道的很多研究发现很可能来自相关研究，而不是实验研究，所以让我们近距离看看这些发现意味着什么，以及我们应如何准确地解读它们。

三种相关关系（见图1-6）

1. 如果两个变量呈现出向同一方向变化的模式（随着一个变量的增大，另一个变量也增大），我们称之为正相关。例如，在我们的假设中，我们预测了一种正相关关系，即接触含铅油漆的儿童有更高的学习障碍风险。

2. 
   

2. 但当一个变量减小，而另一个变量增大时，这叫作负相关。

你可能会发现大学生的饮酒量与他们的平均绩点（GPA）之间存在负相关关系（随着大学生饮酒量的增加，他们的平均绩点下降）。

3. 最后，如果变量之间完全没有关系，这就是零相关。

例如，身高和GPA之间就是这种关系。

研究人员通常将相关程度表示为一个数字，低至-1.0（表示强负相关），高至正数+1.0（表示强正相关）。重要的是，我们要注意，相关性即使是负的，也可以表示强烈的相关关系。（请注意，教授们经常会出关于这个知识点的考题！）

假设我们发现焦虑和学习时间之间的相关性为-0.7。也就是说，这是一个负相关，表明更强的焦虑与更少的学习时间相关。尽管这是一个负相关，但显示了比美国高考（SAT）成绩与GPA之间+0.4的正相关更强的关系。

图1-6 三种类型的相关关系

注：图1-6展示了三种主要的相关类型，包括27个人的数据点。（A）SAT成绩与GPA呈正相关；（B）每周饮酒量与GPA呈负相关；（C）身高与GPA没有相关性。

思考两个你认为在你的生活中相关的变量。描述你认为它们是怎样相关的，并说出你预测的相关性是正相关还是负相关。

解释相关性发现

批判性思维中最常见的错误之一是，将相关性发现曲解为因果性发现。

例如，几年前，研究发现儿童的自尊与他们的学业表现之间存在正相关关系。这是否意味着高自尊会使孩子们在学校表现得更好？这可不一定——得出上述结论就是因为犯了批判性思维的错误！虽然这一观念与我们关于自尊益处的“常识”相符，但如果我们没有进行实验研究、没有操纵自变量（自尊）、没有把学生随机分配到实验组和控制组，我们就不能确定它们的因果关系。科学家们通常这样描述这条一般原理：

相关关系不一定意味着因果关系。

所以，为了避免这个重要的批判性思维错误，对于任何相关性发现，你一定要想到如下三种可能的解释（见图1-7）。

A导致B。如果“A”指的是前面提到的第一个变量（自尊），“B”指的是第二个变量（成绩），那么这一解释承认自尊可能确实影响了学生的学习成绩。但这只是其中一种可能性。

B导致A。第二种可能性是学习成绩影响了自尊——换句话说，我们最初关于因果关系的假设顺序反了。你想一想，有没有可能是在学校表现好的学生由此有了更高的自尊？如果真是这样，那么学习成绩（而不是自尊）就是这种相关性的驱动力。

C导致A和B。在考虑相关性发现时，我们还必须认识到这里存在第三种可能性：如果另一个变量（C）——在研究中没有测量的变量——实际上是所观察到的关系背后的驱动力，那会怎样？在这个例子中，什么可能会影响一个学生的学习成绩和自尊？也许更多的亲子时光能帮助孩子提高学习成绩，也能提高孩子的自尊心。在此种情况下，我们会错误地假定成绩和自尊是有因果关系的——事实上，这只是表象，因为我们没注意到二者的真实原因。

图1-7 解释相关性结果的三种方式

注：（1）变量A（自尊）与变量B（学习成绩）呈正相关（相关）。自尊水平越高的学生学习成绩也越好。

（2）这一相关性的一个可能的解释是A导致B——在这种情况下，高自尊帮助学生在学校取得更好的成绩。

（3）这一相关性的第二个可能的解释是B导致A——在这种情况下，在学校取得更好的成绩会提高学生的自尊水平。

（4）第三种可能的解释是，第三个变量（我们称之为C变量）——在研究中未被测量的变量——可能是A和B之间的关系的真正原因。在这种情况下，自控力是一个可能的C变量。换句话说，自控力可能既会帮助孩子提高学习成绩，也会提高孩子的自尊水平。

因此，在相关性研究中必须将这三种解释考虑齐全，因为在没有实验研究的情况下是无法确定因果关系的。

重要的是要记住，假若我们没有真正实施一个实验，对原因的猜测就仅仅只是猜测——而且具有潜在的危害。

我们在此探讨的例子有力地说明了这种危害：

在相关研究展现了自尊与成绩之间的关系后，人们错误地认为高自尊能提高学生的成绩，美国向提高学生自尊的教师培训项目投入了数百万美元。

起作用了吗？没有。

相反，后续的实验研究却发现，成绩好是高自尊的原因之一，这一结果为前文中B导致A的解释提供了支持。而且，事实证明，自控力（在本案例中，是变量C的一个例子）既能提高自尊，也能提高学习成绩（Baumeister et al.，2003）。即使是训练有素的研究人员和立法者，在被“常识”干扰时，他们对研究的解释也会犯错误。

写一写

解释相关性

思考以下场景：一篇新闻报道写道，睡眠时间越长的人越有创造力。

用学到的三种方法解释这一相关性的发现，写出解释这一发现的所有方式（用A、B、C的格式）。

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