什么是实验变量?

• 随机变量： 是指即使与实验的目的不相关但有可能会影响实验结果的其他因素。理想状况下，这些变量不会对实验结果带来影响，因为一个严谨的实验设计可以被假定为随机变量的影响均匀分布在你的整个实验条件和刺激材料中。尽管如此，我们应始终考虑到随机变量带来的影响并尽可能地使之受控，因为它会使你的数据出现不必要的偏差。如果出现这种情况，你就需要调整你的实验设计和流程，从而使随机变量保持恒定或找出一种能够确定其影响的有效方式（转化为恒定或受控的变量）。所有的实验都会有随机变量。这里是一些不同类型的随机变量的例子：

• 数据采集场所的环境，例如，房间温度，背景噪声等级，光线等级等
• 被试者的特征差异（被试变量）
• 操作员或实验期间的实验行为，例如给与被试者们的指导语不一致，无意间透露了饰演的目的等信息

图2.展示随机变量对独立变量和因变量之间关系的影响。

• 受控的变量（或恒定变量）：是指需要在实验中保持稳定或受控的额外变量，因为它也有可能会影响到你的因变量。

• 被试者变量：被试者变量可被定义为在一个实验中能够影响被试者反馈的个体特征差异。常见的被试变量包括性别，年龄，种族，社会经济地位，识字情况，心情，临床诊断等。

• 刺激物变量：你的刺激物或刺激材料组的具体特点是实验中能够影响被试者做出的行为的一部分。这些变量通常是你的独立变量和协变量的体现或子集。例如刺激材料的数量，刺激材料的类别，刺激材料的紧凑程度，颜色，亮度，对比度等。

变量的操作化

在你开始实验之前，每个变量都需要具有一个清晰的定义和能够有效被衡量和记录的方法。这个过程被称为变量的操作化。

例如，你想要研究对食物的态度，视觉注意以及食物的选择。在你的第一个研究中，你的研究目标是考察“个人健康目标对不同食物组的视觉注意带来的影响”。

研究目标的第一部分-“个人健康目标…”包含了一个独立变量。为了将其操作化，你需要问问你自己这样一些问题：什么是“个人健康目标”？你能否将其量化？你能否将其细化分类？你怎样采集并记录它的数值？由于该项目的特征，你的变量有可能有两个以上的类构成（例如，减肥，保持体重，增肥…等）而它的值可通过问卷或访谈来记录。请注意在此案例中，独立变量也是一种被试者的内在属性，因此此变量也可被归类为一个被试变量。

研究目标的下一部分-“对不同食物组的视觉注意”-包含了你的因变量。我们再来问自己这样一些问题：什么是视觉注意？我要怎样来衡量它？食物要怎么分组？我们要怎样呈现不同食物组的刺激材料？要采用哪种与研究目标相关的分组策略？词组“视觉注意” 可以被操作化为1个以上可被量化和衡量的持续视觉行为。例如，像注视时间，注视点数量，视觉停留时间等眼动追踪统计指标可为你提供关于视觉卷入的信息及对刺激材料组中不同刺激物的倾向。词语 “…不同食物组”可以被操作化为事物的类型（例如蔬菜，红肉，乳制品）并在图片刺激物中呈现出来。因为你要操纵刺激物的类型并且这种操纵会影响到与行为反馈和视觉行为本身相关的情境，所以 你的刺激材料分类将成为独立变量设置的一部分并同时作为一个刺激变量存在。

图3.展示的是一个研究中不同变量操作化可能出现的结果，研究目的是找出“个人健康目标是否会对不同食物组的视觉注意产生影响”。

在上个例子中，被试者当时的“饥饿程度”以一种可能会影响视觉行为和注意偏好的因素。如果一名被试者吃过饭很久感觉很饿了，他的注意力可能会聚焦在高卡路里食物组，即使他在饱腹时一般不会去关注这类食物。如果你决定忽略这个因素，那它就会成为实验中的一种无关变量并可能会影响自变量和因变量之间的关联。另一方面，如果决定加以控制，你就必须要将其操作化，例如，你可以从上次吃饭过了多少时间来衡量。如果你通知所有的被试者在参加实验前1小时吃一顿饭，那么这种变量就会成为受控的变量，因为你通过这种方式将饿的程度在独立变量组中标准化了。