（一）实验研究的类型

实验研究就是通过操纵某些变量，以引发另一些变量的变化，从而为我们揭示变量间因果关系的研究方法。根据不同标准可将实验研究划分为以下不同的类型。

依据实验的场景划分，可以分为实验室实验和现场实验。实验室实验在实验者设定的特定场景中进行，可以实现对实验的精密控制，具有较高的内部效度，从而能够准确地揭示变量之间的关系。这种精密的控制主要体现在被试的随机分配和控制无关变量上。现场实验是在真实的社会场景中进行的实验，具有较高的外部效度，比如人际距离的研究，在真实的社会场景中，通过操控人际距离，来观察、记录、测量被试的反应，其研究结果可以直接用以预测真实情境中人的心理和行为，这是实验室实验无法做到的。当然，由于其对无关变量的控制较弱，因而内部效度较低。

依据实验中操控自变量的多少，可以分为单因素实验和多因素实验，单因素实验就是只操控一个自变量的实验，只能揭示一个自变量对因变量的影响，设计较为简单，结果解释清楚明确；涉及两个或多个自变量的实验就是多因素实验，可以解释多个自变量对因变量的影响，尤其是多个自变量的交互作用对因变量的影响。

此外，依据被试是否参与多个水平的测量，可以分为组间实验或被试间实验，组内实验或被试内实验，以及混合实验。在接下来的实验设计部分我们会对其进行详细说明。依据被试是否随机分配，可以分为真实验研究和准实验研究，两者的界定和区分将在准实验研究部分具体阐述。

（二）实验研究中的变量

科学研究有四个过程：描述、解释、预测和控制，实验研究因其对因果关系的揭示，可以帮助我们实现科学研究的最终目的——预测和控制。自变量和因变量则是因果关系中涉及的两类最主要的变量。

自变量。能够独立变化并引起因变量相应变化的变量称为自变量。一个实验研究可以有一个或多个自变量，每个自变量又可以分为多个水平。比如光照强度这个自变量可以分为强和弱两个水平。员工的动机这个自变量可以分为高动机和低动机两个水平。自变量所涉及的水平依据我们的研究需要而决定。

因变量。随自变量的变化而变化的变量称为因变量，因变量要具有敏感性，能够迅速准确地反映出自变量的变化，谨防天花板效应和地板效应。比如对员工创造力的测量，如果采用1小时内生成的观点数量作为创造力流畅性的衡量指标，就有可能出现天花板效应，1小时足够被试穷尽所有的可能了；此外，如果采用洞察力问题（insight questions）来测量创造性问题解决能力，一旦问题难度设置过高，就会出现地板效应，出现无人会回答的情况。

无关变量。无关变量会系统地影响我们感兴趣的因变量，但与我们的研究目的无关。很多无关变量对于因变量没有影响，我们可以忽略，但有些无关变量会对因变量产生实质性的影响，混淆自变量对因变量的影响，影响实验的效度，必须加以控制。常见的控制方法有消除法、恒定法、平衡法、统计控制法等。以霍桑效应为例，假设需要控制实验者效应和工作场所的温度的影响，对于实验者效应可以采取消除法，比如双盲实验；对于工作场所的温度可以采取恒定法，保证所有水平下的被试所处的温度都是一样的。

（三）操作定义

操作定义则是在抽象定义的基础上，通过一些直观的、可观测的指标对变量进行定义。抽象定义反映的是变量的内涵本质，可以将不同变量区分开来，但不能直接应用于实验当中，而操作定义是对抽象定义的操作性解释，使得实验操纵和测量得以实现。操作定义必须依据抽象定义的要求，反映抽象定义的内容。举例而言，我们假设员工创造力对组织创新绩效有正向预测作用，其中，创造力的抽象定义是产生新颖的、有用的观点的能力，但这个定义我们无法直接去记录、测量或者操纵，因此，可以将其操作定义为单位时间内产出新颖的、有用的观点的数量。

操作定义的提出具有较强的主观性，因而必须考虑其有效性。常见的效度问题有：一是自变量的操作没有引发我们所期望的变化。比如我们希望了解压力对员工创造力的影响，对于压力的常见操作方法有时间、冲突、催促、评价等。以时间为例，我们将5分钟设置为高压力组，10分钟则为低压力组，然而事实上因为匿名完成测验以及测验结果并不重要，时间长短难以引起被试的不同压力感受。二是自变量的操作引发了一定的变化，但并非是我们所期望的变化。同样以压力为例，如果采用催促来诱发压力，稍有不慎，催促诱发的可能是反感或敌意，而非压力。三是自变量的变化不但引起了我们所期望的变化，也引起了我们所不期望的变化。如果通过评价创造力表现来引发压力，那么除了引发压力外，还有可能产生霍桑效应。针对这些可能存在的效度问题，我们往往需要进行操作检验，操作检验的方式大致可以分为主观评估和客观评估两种。以压力的操作检验为例，时间的设置是否诱发了压力，可以通过测量被试的生理指标，也可以通过询问被试几个问题而发现。

（四）实验研究的效度(www.daowen.com)

1.影响内部效度的因素

一个完美的实验中自变量对因变量的影响应当是100%，但是实际情况中是不能做到的，各种各样的无关变量会干扰自变量对因变量的影响效果，使我们难以做出正确的因果推论。所以，要尽可能地去控制和消除混淆变量的影响，以提高实验的内部效度。除了混淆变量的影响外，还有一些常见的影响因素：

（1）成熟因素。如果实验的时间跨度较大，那么被试可能在这段时间内发生一些机体变化，比如能力提高、心理素质提高、生理成熟等，这些会对实验结果产生很大的误导。

（2）历史因素。被试在实验过程中遇到了一些特殊事件，影响了被试的行为，这也主要出现在时间跨度较大的实验中。

（3）实验者效应。实验过程中，实验者会根据自己实验的目的有意无意地做出一些偏向性的行为，影响实验的结果。

（4）练习因素。如果实验前侧和后侧的内容很相像，那么被试会因为练习和熟悉而提高测试成绩。

（5）被试选择偏差。实验过程中，被试没有被随机分配到各个实验组，导致实验者本身的差异对因变量产生影响。

（6）统计回归效应。初次测量中获得极端值的被试，在下次测验中其成绩会向均值靠拢。

2.影响外部效度的因素

外部效度可分为总体效度和生态效度，总体效度指的是实验的结果可以推论到被试所来自的总体的程度，生态效度指的是实验的结果推论到其他实验情境中的程度。影响外部效度的因素大致有以下几种：

（1）样本代表性。这是最重要的一个影响因素，是保证外部效度的基本要素。如果样本选择不能代表总体水平，那么外部效度就会被大大削弱。

（2）需求特性、霍桑效应、安慰剂效应。被试因为意识到自己正在实验当中，所以相较于平时，对测试的反馈会出现一些特殊的变化。

（3）实验情境和实际环境的差异。很多人质疑实验室实验的一个点就是实验室和真实的环境差异过大，我们在实验室中研究的自变量，放到实际情境中可能就被其他更多的自变量淹没了。对此，我们可以在不同的情境下重复进行同一个实验。