控制实验：严格执行，取得明显成果

为了说明实验控制的重要性，我们设计一个研究来探讨某种新药对于某种疾病是否有疗效。可以直接把药给一组人，看看他们服后有没有好转。但是已经知道，病有时候自己会好转，因为身体有惊人的自愈能力。而且，疾病有一种自然变异性，即使是得了重病的人有时也可能感觉较好。如果人们服用了这种新药后病情有了好转，我们也许禁不住会宣告是这种药治愈了该疾病，但实际上不一定是这个原因。本研究的设计没有将其他可能的解释排除出去。

再加一组人到这一研究中，这些人没有接受过这种药物治疗。这组人病情的好转只能是身体的自愈能力或者疾病的自然变异的结果。如果无论使用了还是未使用这种药物，好转的人数都大致相同，那么可以得出结论说这种药没有促进康复。但是如果服了药的这一组中好转的人明显多于另一组呢？是否可以得出该药有效的结论？恐怕还是不能。仍然可能有似是而非的替代解释。还记得提到过的安慰剂效应吗？如果人们认为得到了有效的治疗，即使服用的只不过是糖丸，他们也可能比没有服用糖丸的人更容易好转。

我们可以通过用安慰剂组（即让这一组人服用糖丸或接受其他没有疗效的治疗）代替不治疗组来解决这一问题。此外，必须确保受试人员不知道他们收到的是真药还是安慰剂。也就是说，受试人员对于他们接受的治疗必须是“盲目的”。这些控制够严格了吗？还不够！研究发现，如果发药丸的人知道哪一组收到的是药，哪一组收到的是安慰剂，他会在不知不觉中暴露蛛丝马迹，受试人员会猜出他们收到的是什么。因此，发药者和收药者都不能知道谁收到的是什么。这种实验被称为“双盲”实验。

即便采用了双盲控制，也可能有其他因素影响结果。万一药物治疗组的男人较多，控制组的女人较多呢？万一药物组的人更常锻炼身体或者食用习惯更健康呢？这些情况也可能影响研究的结果，并且可能导致我们错误地相信是药物起了作用，而实际上并不是药物的功劳。为了克服这些问题，必须随机地将受试人员分配到不同的组。通过随机分配，每一组应该能得到大体相似的受试人员组合。

正如你会看到的，如果想得到优质的证据，就必须将许多不同类型的控制纳入研究中。如果没有适当的控制，就为各种解释打开了大门，而且也没有有力的根据来说明为什么选择这一个结果而不选择那一个。由于许多人没有意识到严格控制的重要性，当他们本不应该接受某项研究的结果时，也会轻易接受。这种不加质疑的态度导致了人们相信各种伪科学现象。回顾一下早些时候报告的ESP实验。在那些研究中，受试者实际上可能看到或感觉到了他们试图识别的齐纳牌背面的符号凹痕。这个实验的控制非常宽松，因此替代解释不胜枚举。伪科学常常得到支持预想信念的结果，因为其研究没有被严格控制。归根结底一句话：要是不评估测试的质量，很有可能形成错误的信念。(www.xing528.com)

因此实验方法的基本特性是操纵和控制。科学家操纵关注对象的一个变量（例如，将药给一组，安慰剂给另一组），看看两者之间是否有区别。与此同时，尽量控制其他各种变量的潜在影响（比如，通过随机分组来控制）。受控实验在确定事件的根本原因方面的重要性，怎么强调也不为过。在现实（未受控）世界中，变量往往是相互关联的。比如，服用维生素补充剂的人可能与不服用维生素的人有不同的饮食和运动习惯。因此，如果要研究维生素对健康的影响，就不能仅仅观察现实世界，因为这些因素（维生素、日常饮食或运动）中的任何一种都可能对健康产生影响。相反，我们要创造一种现实世界中不会真正发生的情况。这正是科学实验所做的事。科学实验力求将现实世界中自然发生的关系隔离开来，方法是一次操纵一个变量，而让其他所有因素保持为常量。①如果没有这样的过程，我们注定会相信类似治疗性触摸及协助性沟通之类的事情。

①K. Stanovich，How to Think Straight about Psychology（Boston：Allyn and Bacon，2001）第102页。

认识科学和科学方法十分有助于形成合理信念。然而，美国国家科学委员会估计有三分之二的民众并没有真正了解科学流程。②可悲的事实是，大多数人对科学程序的了解不足，因而无法在形成信念时充分评价数据的质量。

②国家科学委员会的Science and Engineering Indicators（2004）第7~3页。