虚假相关现象：对两个变量间相关情况的直观评估

你和一位朋友都学心理学（但并非主修专业），你们在观察了校园里的其他同学后，发现一种称为“绕头发”的行为模式：有人喜欢用拇指和食指捏起一缕头发，并逐渐绕在食指上。你认为这一行为在经受很大压力的人身上尤其容易发生。由于心理学课要求做一份研究作业，你和朋友便开始进行一项研究。在一天内，你随机观察了150个学生样本，将他们分为绕头发组和不绕头发组。（假设你和朋友分别进行观察，而且你们的评分者间信度很高。）稍后，每个被试接受一项心理测验，以确定他们是否承受着很大的压力。

结果如专栏11-7所示。根据这些数据，请给出直觉上你对压力和绕头发动作之间的关系评估。如果你修过统计课程，你可以尝试算出相关系数以及可能统计量的卡方检验。如果没有学过，就试着用自己的语言表达你所认为的关系大小。

专栏11-7　虚假相关的例子

根据上面的数据，给出你对两个变量间相关情况的直观评估（0~1）。

我把这个问题给30个上认知心理学课的学生做。大部分人认为两个变量之间至少存在一种微弱的相关。事实上，两者之间当然没有任何关系。请注意，有压力和没有压力的被试绕头发的比例都是0.25（20／80和10／40）。然而，学生们的直觉却相当典型：即使在数据之间不存在联系，人们仍旧报告发现看上去似乎有道理的数据之间的联系。在这个例子中，绕头发和压力似乎有些关联，因为绕头发听上去就是个紧张时会做的动作，而紧张的动作一般会在焦虑的状态下产生。(www.xing528.com)

这种发现根本不存在的相互关系的现象称为虚假相关（illusory correlation）。注意这个例子，尽管在理想状态下（所有的数据都囊括在一个表中，你不用从记忆中回忆所有相关的例子）还是出现了这一情况。不存在模棱两可的情况（每个人要么是绕头发的，要么不是，要么是处在压力情况下，要么不是），也没有理由认为你会持有个人偏见而对评判形成干扰。两个变量的数据都是两分的（即都为是或不是），处理起来也很容易。

Chapman等人（1967a，1967b，1969）展示过一个更令人感叹的虚假相关现象。他们深受临床心理学“画人测验”（draw-a-person test）使用中矛盾的困扰。这是个心理诊断方面的测试，要求被试“画一个人”，并根据一系列的维度（比如，画中人物是否有肌肉感，眼睛画得是否不规则，是否孩子气，胖瘦，等等）对画加以评分。临床心理学家报告，某些画的特征和特定的症状以及行为特征之间有非常明显的相关（比如疑心重的当事人画的眼睛往往不规则，聪明的来访者画的脑袋往往比较大）。尽管如此，这些报告从未得到过研究测验本身的研究人员的证实。

在一项实验中，Chapman等人（1967a）给不熟悉画人测验的大学生看一套45张的画片，随机地与画这些画的人所表现出的症状相配对。这些大学生同样也“发现了”临床心理学家所报告的相关。因为画和症状是随机配对的，所以这些大学生和心理学家在数据中会出现某种相关，都表现出一种事先就已存在的偏见。他们“发现了”期望发现的相关，即便这种相关其实并不存在。

容易错误联系在一起的变量，在人们的头脑中往往更容易产生这样的联系（Chapman，1967b）。从表面上看，多疑的当事人画的眼睛大是有道理的：大眼睛可能是怀疑在艺术上的象征和代表。这里的关键是，我们带入情景之中的联系往往会影响我们的判断，即使它们其实并不存在我们也会信以为真。