46 下列何者不是實驗設計中存在的內在效度的威脅?
(A)選擇性偏差(selection Biases)
(B)霍桑效應(Hawthorne effect)
(C)受試者流失(attrition)
(D)統計迴歸(statistical regression)現象
統計: A(245), B(1537), C(527), D(852), E(0) #3136093
詳解 (共 7 筆)
(A) 選擇性偏差(selection Biases)是指人們常常根據自己對特定事件的代表性觀點,來估計某些事件發生的概率。
(B) 霍桑效應(Hawthorne effect)是心理學上的一種實驗者效應,是指當被觀察者知道自己成為被觀察對象而改變行為傾向的反應。
(C) 受試者流失(attrition)就是實驗參與者並沒有完成實驗就離開的情況。
(D) 統計迴歸(statistical regression)現象,是指在進行重覆測量時,前測中獲得的極高或極低分數會在後測時傾向於向平均值偏移,即隨著時間的推移高分者成績下降,低分者成績升高
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https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E9%9C%8D%E6%A1%91%E6%95%88%E5%BA%94
http://kmuexppsy.blogspot.com/2014/12/blog-post_10.html
https://wiki.mbalib.com/zh-tw/%E7%BB%9F%E8%AE%A1%E5%9B%9E%E5%BD%92%E6%95%88%E5%BA%94
霍桑效應實驗結果
1.改變工作條件和勞動效率之間沒有直接的因果關係;
2.提高生產效率的決定因素是員工情緒,而不是工作條件;
3.關心員工的情感和員工的不滿情緒,有助於提高勞動生產率。
推測是指改變實驗的環境沒有直接關係,會改變實驗的結果,與受試者的情緒比較有關連性
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外在效度(external validity)指的是實驗結果能否推廣到其他情境、族群或時間。若外在效度不足,代表研究結果只適用於特定情境,無法廣泛應用。以下是幾個影響外在效度的因素:
1. 樣本代表性不足
• 若受試者樣本不具代表性(例如只用大學生、同一地區的人等),研究結果難以推廣到其他族群。
2. 實驗情境不自然
• 實驗在高度控制的實驗室進行,與現實生活情境差距太大,可能無法反映現實中的行為。
3. 霍桑效應(Hawthorne Effect)
• 參與者因知道自己正在被觀察而改變行為,導致實驗結果無法應用於一般情境。
4. 時間因素(歷史效度)
• 如果研究僅在特定時間進行(如疫情期間),其結果可能不適用於其他時期。
5. 實驗操作的特定性
• 使用過於特定的刺激或材料,可能無法推廣到其他類似但不同的刺激或任務。
6. 互動效應(如選擇偏誤)
• 例如特定教學法只對某種學生有效,若不考慮樣本與處理的互動,可能誤以為對所有人都有同樣效果。
? 核心解析:為什麼「霍桑效應」不是內在效度威脅?
首先我們要區分這兩個效度的定義:
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內在效度: 實驗結果(因變項)的改變,是否真的由實驗處理(自變項)所引起?(強調因果關係的純淨度)。
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外在效度: 實驗結果是否可以推論/概括到其他情境、對象或時間?(強調通用性)。
為什麼 (B) 是外在效度威脅?
霍桑效應是指受試者因為意識到自己「正在被觀察或實驗」,而改變了自己的行為(通常是表現得更好)。
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這種現象會導致實驗結果無法推論到現實生活中「沒有被觀察」的一般情境。因此,它損害的是實驗結果的推論性,屬於外在效度的威脅。
? 內在效度的四大常見威脅(本題選項分析)
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(A) 選擇性偏差: 分組時不夠隨機,導致兩組學生起點行為本來就不同。這會讓人懷疑結果是「學生本來就強」還是「教法有效」?(內在效度受損)。
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(C) 受試者流失: 實驗進行到一半,部分學生退出(例如後段學生因跟不上而放棄)。這會導致實驗組與對照組的結構改變,影響因果判斷。
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(D) 統計迴歸: 當我們選取「極端分數」(如全校倒數 5%)的學生進行補救教學實驗時,即便教學無效,第二次測驗的分數通常也會因為統計機率而向平均數移動(變好)。這會讓我們誤以為是教學有效。