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实验研究中的变量
变量（variable）是指在性质上或是在数量上加以改变的任务的属性，是实验的核心和基本特征（用变量说话）。在一个具体的实验中，变量分为自变量、因变量和额外变量。
（一）自变量及其操纵
1.含义：自变量是指实验者所操纵的，对被试反应产生影响的变量，又叫刺激变量、独立变量。
2.种类：作业变量、环境变量、被试变量
（1）作业变量：也叫课题变量，作业是指实验中被试的任务或者实验中所呈现的和被试任务有关的某种刺激，如迅速呈现的字母串、错觉图像等（呈现这些刺激时要求被试做出特定的反应）。把这些任务的任何特征作为自变量来操纵，这样的自变量就是一种作业变量。
（2）环境变量：当被试进行某种作业时，如果改变实验环境的任何特性，那么改变了的环境特性就是环境自变量，如实验室的照明情况或噪音强度都可以作为自变量加以研究。
（3）被试变量：可能影响对某种刺激的反应的被试的特性因素称为被试变量，如被试的年龄、性别、健康状况、智力、受教育水平，对此类自变量只能进行选择，而不能随意改变。
（4）暂时造成的被试差别：主要包括实验指导语造成的、暂时的被试差别，和药物、醉酒或催眠暂时造成的被试差别，其特点是作用时间比较短暂。
3.操纵
（1）对自变量下操作定义指用可感知、度量的事物、时间、现象和方法对自变量或指标做出具体的界定。
（2）确定自变量的各个水平指自变量的取值（或操纵结果），取几个值就意味着自变量有几个水平。
（3）校准测量自变量的仪器。
（4）控制刺激呈现方式。
（二）因变量及其观测
1. 含义：因变量是因为操作自变量而引起的被试的某种特定反应，又称反应变量、依从变量。
2.观测指标
（1）客观指标：反应速度、反应速度的差异、反应的正确性、反应标准、反应的难度、生化指标。
（2）主观指标：口语记录（口头报告）。
3.观测方法
（1）反应控制以人为被试，往往用指导语来控制被试的反应。指导语是心理学实验中主试给被试交代任务时说的话。规范的指导语应该内容确定、完全、简单明确、标准化。
（2）选择恰当的因变量指标对因变量进行明确的操作定义可以有效地对因变量进行观察。因变量指标的选择必须满足：有效性、客观性、数量化、可辨别、稳定性。
（3）避免量程限制
量程限制是指由于反应指标的量程不够大，而造成反应停留在指标量表的最顶端（天花板效应）或最底端（地板效应），从而使指标的有效性遭受损失的现象。
（三）额外变量及其控制
1. 含义
额外变量又叫控制变量，是与实验目的无关但能对被试反应有一定影响的变量。评价一项实验设计好坏的一个重要依据就是看研究者能否成功地控制那些额外变量。
2.分类
（1）按照特点分
①系统的额外变量与实验目的无关，相对恒定的客观条件会对实验结果产生影响，这种影响通常是在一个恒定的水平上下波动，这种额外变量称之为系统的额外变量，系统的额外变量对实验结果会产生系统误差。
②随机的额外变量指随机的、偶然出现的、不可预期的与实验目的无关的但又对实验结果有一定影响的因素，这些因素称之为随机的额外变量，随机变量引起的误差称为随机误差。
（2）按照来源分
①被试方面——要求特征
实验中，被试会自发地对实验者的实验目的产生一个假设或猜想，然后再以一种自以为能满足这一假想的实验目的的方式进行反应，称为要求特征。典型的要求特征有霍桑效应、安慰剂效应、约翰·亨利效应等。
霍桑效应（Hawthorne Effect），又称霍索恩效应，是指当被观察者知道自己成为被观察对象而改变行为倾向的反应。
安慰剂效应（Placebo Effect），又称伪药效应、假药效应、代设剂效应。病人虽然接受的是无效治疗，但却“相信”治疗有效，而让病患症状得到舒缓的现象。
约翰·亨利效应（Henry Effect），控制组意识到自己处于控制组且要和实验组竞赛的情况下，超常发挥的现象。
②主试方面——实验者效应
主试在实验中可能以某种方式（如表情、手势、语气等）有意无意地影响被试，使他们的反应符合实验者的期望。这种现象称为实验者效应，也叫作期待效应、罗森塔尔效应、皮革马利翁效应、毕马龙效应。
③设计方面——顺序效应
例如：练习效应、疲劳效应、空间误差、顺序误差、习惯误差。
④环境方面
⑤数据处理方面
3.额外变量的控制
（1）消除法：把额外变量直接排除，如声光实验的隔音室、暗室、双盲控制法。
（2）恒定法：额外变量无法消除或很难消除时，让它保持相对恒定，如实验仪器、物理条件。
（3）随机取样法：平衡被试个体差异的方法，从理论上保证了被试具有代表性，一般大于30个。
（4）等组匹配法：根据被试的某些方面的特征或行为表现，将被试人为地划分为具有相同特质的若干组，使被试的特质在一定程度上同质。
（5）抵消平衡法：有些额外变量不能消除也不能恒定，比如顺序误差、空间误差、习惯误差、疲劳效应和练习效应。可以采取ABBA法和拉丁方设计。
（6）统计控制法：用剔除极端数据、统计矫正、协方差分析等来保证数据的可靠性。（实验后控制技术）
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