导图社区 这才是心理学
- 154
- 2
- 4
- 举报
这才是心理学
此书是心理学经典。 “这才是心理学”另一名字“对伪心理学说不”。全书内容科学，从科学特征逐步引出心理学及实验研究中重点内容。全书联系很强从不同侧面进行论述：可证伪、鲜活性、实证、第三变量、预设偏见、聚合性证据。 如：鲜活性。面临问题解决和决策场景，人们会从记忆中提取与当前场形有关信息，人们倾向利用更容易获得、能够用来解决问题或做出决策的信息。强烈影响可获得一个因素是信息的鲜活性。
编辑于2022-04-17 16:19:53
- 相似推荐
- 大纲
这才是心理学
科学的特征
系统实证主义的运用
实证主义：依靠观察的做法
系统：对自然界单纯、非结构化的观察并不能产生科学知识
可公开验证的知识
可重复性
同行评审：每一篇投到学术期刊的文章都要经过数位科学家的评审审核
人们往往不了解，如果密歇根大学的一名心理学家取得了一项重要的研究成果，那么类似的实验很快就会在斯坦福大学、明尼苏达大学、俄亥俄州立大学、剑桥大学、耶鲁大学、多伦多大学以及其他大学进行。通过这种检验，我们很快会知道这项结果是不是由于密歇根大学被试的特殊性或研究的实验环境所造成的。
可实证解决的问题
科学处理的是可解决、可具体指明的问题；也就是可检验的理论
认知心理学家史蒂芬·平克提出“未知”可被划分为问题或玄谜，并对此进行了探讨。如果是问题，我们知道可能会找到一个答案，即使目前还没有找到，我们也知道它可能会是什么样子。如果是玄谜，我们甚至不能想象答案可能会是什么样子。利用这些术语，我们可以看到，科学就是将玄谜变为问题的过程。
证明是“可检验的理论”的方法
可证伪
例子
弗洛伊德的精神分析被人诟病的就是“不可证伪”
影响
犯错并不是罪过 科学家们发现，可证伪性原则最具解放意义和最有用的一个启示是，在科学上犯错并不是罪过。
阻碍
自我中心偏见（预设偏见：政治偏见等） 自我中心偏见是一种行为倾向，该倾向使得人们以一种偏向于自身原有信念、观点和态度的方式来评估证据、提出证据和检验假设。 偏见盲点 科学家并不比一般人客观；相反，是科学的社会过程让他们保持诚实。单一的意识形态文化无法以这种方式保持心理学的诚实，因为它消除了批评和交叉检查的社会环境。极为讽刺的是，有一个众所周知的心理学现象表明，心理学家很容易自认为没有“自我中心偏见”，他们自以为在做科学研究时可以抛开意识形态上的偏见。这种现象被称为偏见盲点，是指人们很容易发现他人决策中的偏见，但难以察觉自己判断中的偏见。心理学家很容易（错误地）认为他们不受偏见盲点的影响，并认为意识形态上的同质性对他们的研究领域来说不算是个问题。
科学进步模型
提出理论
推导假设
使用各种方法对假设进行检验
假设被证实，该理论得到某种程度的证实
假设被证伪，对理论做出某种该改变|用一个新理论代替
逼近真理 当科学家谈到基于观察证伪了一个理论，或者用一个新理论替代了被证伪的旧理论时，他们并不是指要将先前用以建立旧理论的事实完全抛弃（我们会在第8章展开讨论这个话题）。相反，新理论必须能够解释旧理论能解释的全部事实，再加上旧理论不能解释的新事实。所以，一种理论被证伪并不意味着科学家们必须从头开始。复杂的理论不必完全正确，但可以大体正确；信念也不必绝对为真，但可以逼近真理。
犯错：在科学发展中有无数的错误
关联性原则
聚合性证据 两种方式来表述这个原则，一种是从实验局限性的角度，另一种是从理论检验的角度 1 聚合性证据原则要求我们将结论建立在大量略有差异的实验所得的数据之上。这个原则让我们能够得出更强的结论，因为在这种情况下获得的一致性不太可能是由某个特殊的实验程序所造成的。 2 聚合性证据原则也可以从理论检验的角度加以表述。当一系列实验一致支持某个理论，同时又共同地排除那些最重要的竞争理论时，研究就具有高度的聚合性。尽管没有单一的实验能排除所有的替代解释，但是将一系列能排除一部分替代解释的实验汇总起来，如果数据模式都呈现出某种特定趋势，就能产生一个强有力的结论。 聚合性和可证伪 正如理论是被聚合性证据所支持一样，它也要被聚合性的研究结果所否定。 科学共识 当我们说科学共识时，我们指的是证据在科学文献本身中的聚合性。
爱因斯坦综合征
科学进展的突破模式——我们可以称之为爱因斯坦综合征——经常将我们引入歧途，让我们以为新的发现必定违反关联性原则。
操作主义|本质主义
本质主义 本质主义认为，只有从内在本质或者本质属性的角度对现象做出终极解释的理论，才算得上是好的科学理论。
特征
喜欢咬文嚼字
探究一个现象终极、内在的本质的答案，这类答案往往是没有答案的。 如：地心引力是什么？智力是什么？等等
操作主义 科学理论的概念必须以某种方式建立在可观察事件的基础之上，或与之相关联，而这些可观察事件是可以被测量的
组成
数字 在科学中，一个概念的操作化涉及测量，即通过某种规则，用一个数字来表示某次观察结果。
一个正确的“数字”包括两个属性
效度
一个测量工具（操作性定义）是否测量了它本应测量的内容。
信度
信度是指测量工具的一致性 ——如果你对同一概念进行多次测评，是否能够得到相同的测量结果。信度的科学概念很容易理解，因为它非常类似于一般人对它的定义，也与它的字典定义之一非常相似：“任何总能产生相同结果的系统所具有的一种属性。”
概念 科学概念的定义并不是固定不变的，而是随着相关观测结果的丰富而不断变化，认识到这一点非常重要。
特征
操作主义将概念和可观测事件联系在一起
例子
例如，把“饥饿”这个概念定义为“我胃里的啃咬感”就不是一个操作性定义，因为它与“啃咬感”这种个人体验相联系，因此不能被其他观察者感知到。相比之下，包含可测量的食物剥夺时间或一些生理指标（如血糖水平）的定义是操作性的，因为它们包含了任何人都可以进行的可观察的测量。同样，心理学家不能满足于将“焦虑”定义为“我有时会产生的不适感和紧张感”，而是必须通过调查问卷和生理指标测量等一系列操作来定义这个概念。前面那个定义仅限于个人对身体状况的解释，他人无法重复。后者将这一概念置于科学的公共领域。
心理学是一门独立的科学
其一，心理学研究采用科学方法来探究人类及动物的所有行为
其二，从这些知识中发展而来的实际应用是以科学为基础的
心理学的特征
心理学首要特征：基于数据的科学的行为研究
心理学的研究对象
心理学的研究对象必须满足“可检验“这一标准
心理学研究方法
从个案研究到相关研究，再到操纵变量的实验研究。采用什么类型的研究最合适，通常取决于所研究问题的进展程度。
个案法
概念 个案研究是对单个个体或极少数个体进行的深入细致的调查。个案研究信息的作用，很大程度上取决于科学研究在某个特定领域进展到什么程度。
实验研究原则 我们将为心理学信息的消费者建立一个非常有用的原则： 个案研究和见证作为评估心理学理论和治疗的证据几乎是毫无价值的。 从个案研究或临床经验中获得的见解，在某些问题的早期研究阶段或许比较有用，因为它们可以提示哪些变量需要更深入的研究。个案研究在开启心理学新的研究领域方面起到过关键作用。 当我们从科学研究的早期阶段（在此阶段个案研究可能是非常有用的）进入更为成熟的理论检验阶段之后，情况就大为不同了。由于个案研究在某个特定理论的检验中不能作为证实或证伪的证据，所以它在科学研究的后期阶段不再有效。原因在于，个案研究和见证叙述都是孤立的事件，缺乏必要的比较性的信息来排除其他可能的解释。
阻碍
安慰剂效应
安慰剂效应含义 无论一种治疗方法是否有真正的治疗成分，人们都倾向于报告治疗对他们有帮助，这种倾向被称为安慰剂效应 例子 所有类型的心理治疗都涉及安慰剂效应。许多有轻度至中度心理问题的人，在接受心理治疗后说他们的情况有所好转。然而，控制研究表明，这一康复比例中，有相当一部分是由于安慰剂效应以及时间的推移。后一种情况被称为自发性缓解。
鲜活性： 当面临问题解决或决策情境时，人们会从记忆中提取与当前情境有关的信息。因此，人们倾向于利用更容易获得的、能够用来解决问题或做出决策的信息。强烈影响可获得性的一个因素，就是信息的鲜活性。
例子 没有什么比真诚的个人见证——说某件事情发生了或某事是真实的——更鲜活、更能打动人了。个人见证的鲜活性常常令其他一些可靠得多的信息黯然失色。 1 我们在购物前仔细收集了不同品牌的大量信息，最后却由于某个朋友或某则广告对另一产品的推荐，而在最后一刻放弃了自己的选择。买车就是一个典型的例子。在翻看了《消费者报告》中对数千个消费者的调查之后，我们终于决定要购买一辆X品牌的车。又参考了几本汽车杂志之后，看到里面的专家们也都推荐X牌子的车，这更坚定了我们的选择。直到在一次聚会上，我们遇到一位朋友，他说他一个朋友的朋友买了一辆X牌子的车，结果是残次品，光维修就花了几百美元，而且决定再也不买这个牌子的车了。显然，这样一个个别案例本不该在很大程度上影响我们的看法，因为我们是在收集了针对数千名用户所做的调查报告和众位专家的评判之后，才决定要买X牌车的。然而，我们中究竟有多少人能不过分看重这个个别案例呢？ 2 一个朋友开车30公里载你去机场，在那里你要乘飞机作一次1200公里的旅行。分别时，你的朋友可能会说：“一路平安。”这句临别赠言令人伤感又具有讽刺意味，因为你的朋友在回家的30公里路上死于车祸的风险，要比你飞行1200公里的风险高出3倍。这就是鲜活性问题，它解释了A对B旅途安全的祝愿存在着明显的不合理性，因为A反而比B面临更大的危险 3 鲜活性的见证为“伪科学”打开方便之门。如超心理学、占星术、生物节律和算命等。
为什么鲜活的见证那么有说服力？ “认知吝啬者” 数十年的认知心理学研究已经证明，人类是所谓的“认知吝啬者”，因为我们天生的设定是在处理一个问题时使用最不费力的心理加工过程（称为1型加工）。这种设定具有进化上的意义，因为如果一个问题可以通过使用简单的线索来解决，那么我们会有额外的脑力去做其他的工作。然而，当这些简单的线索要么不够充分，要么远不如现有的更复杂的线索时，就会产生问题。当某人选择相信个人观点而不是科学证据时，也会出现这样的问题。 当我们评估一种个人观点时，大脑中与社交有关的、进化上较为古老的区域会自动参与进来。相比之下，理解科学证据需要更复杂的战略思维和逻辑思维，这是人类较晚才发展出的文化成就，需要缓慢而耗费精力的2型加工。从这种双重加工的角度，我们可以看到，个人观点可能在几个方面凌驾于科学思维之上。首先，因为科学的思维策略是后天习得的，有些人可能还没有学会。然而，即使一个人能够评估科学证据，在面对更具有情感说服力的个人观点时，预设为1型加工的倾向仍可能导致一些人忽视科学推理。我们倾向于成为认知吝啬者，这常常阻碍我们完成更耗费精力的2型加工，而这是抑制1型加工并代之以统计思维所必需的。 好消息是，科学和统计思维可以通过练习来达到自动化的程度，从而成为一种不那么耗费精力的选择。
相关法
阻碍
第三变量问题 两个变量之间的相关——可能并不意味着这两个变量之间有直接的因果关系，而相关之所以产生，可能是因为这两个变量都与某个甚至尚未被测量的第三变量相关。 虚假相关： 相关的产生不是因为所测量的两个变量之间存在直接的因果联系，而是因为这两个变量都与第三变量相关（或者只是表现出一种偶然的关系）。 适用环境： 当我们的目标是预测而不是决定原因的时候。 怎么消除第三变量： 多元回归、偏相关、路径分析，可以用来解决这类问题。这些统计方法能够在去除（或“分离”“排除”）其他变量的影响之后，重新计算两个变量之间的相关。
例子
糙皮病 20世纪初，美国南部有数以千计的人罹患并死于一种叫作糙皮病的疾病。糙皮病被认为是由一种“不明来源的”微生物引起的传染性疾病，主要症状是头晕、嗜睡、脓疮、呕吐和严重腹泻。当时有证据表明这种疾病与卫生条件有关。毫不意外，这样的证据给许多美国糙皮病研究学会的医生留下了深刻的印象。在南卡罗来纳州斯帕坦堡，没有糙皮病的家庭似乎都有自来水管道和良好的排水系统。相反，糙皮病患者家中的排水系统都比较差。这种相关与这样的观点恰好吻合：由于糟糕的卫生条件，传染性疾病通过糙皮病患者的排泄物传播开来。 约瑟夫·戈德伯格（Joseph Goldberger）医生对这种解释表示怀疑，他在美国卫生局局长的指示下对糙皮病开展了许多研究。他认为糙皮病是由不良饮食引起的。许多患者赖以生存的是碳水化合物含量高、蛋白质含量极低的饮食，其特点是玉米、玉米粉和玉米糊很多，而肉类、蛋类、牛奶很少。戈德伯格认为，污水处理条件和糙皮病之间的相关在哪个方向上都无法反映因果关系（和“烤箱-避孕”的例子一样）。他认为之所以会出现相关，是因为拥有卫生管道的家庭通常经济条件也好，经济上的差异反映在他们的饮食上，其食物中含有更多的动物蛋白。 为什么戈德伯格的证据更好？ 戈德伯格有一类这样的证据（一种有控制的操纵，将在下一章进一步讨论）：它是研究者通过对关键变量进行实际操纵（而不只是观察相关性）而获得的。 1 戈德伯格确信糙皮病是不会传染的，也不会通过患者的体液传播，他给自己注射了一名患者的血液，还吃下一名患者喉咙和鼻子内的分泌物。根据两位研究者的描述，戈德伯格和他的助手甚至吃了含有糙皮病患者尿液和粪便的生面团！尽管用了这些极端的干预方法，戈德伯格和其他的志愿者都没有染上糙皮病。简言之，戈德伯格创造了这个传染病可能传播的所有条件，结果平安无事。 2 戈德伯格对其他人提出的因果机制进行了操纵，结果显示该机制是无效的，但仍有必要对他自己提出的因果机制进行检验。戈德伯格选择了来自密西西比州监狱农场的两组犯人，这些人都没有患糙皮病，并且都是自愿参加实验。其中的一组人被给予高碳水化合物、低蛋白质的饮食，这种类型的食物被戈德伯格怀疑是引起糙皮病的原因。另一组被给予营养更均衡的饮食。5个月后，低蛋白饮食的这一组患上了糙皮病，而另一组却没有丝毫的患病迹象。经过长期的艰苦努力，戈德伯格的假设最终被人们所接受，因为他的假设比其他任何假设都更符合实证证据。
评估公立学校和私立学校的相对效能 为了评估公立学校和私立学校的相对效能，我们需要更为复杂的统计，而不仅仅是学校类型和学业成就之间的关系。例如，学业成就与家庭背景的许多不同指标都有关系，如父母受教育程度、单亲或双亲家庭、社会经济地位、家中藏书的数量以及其他一些因素。这些特征也与孩子进入私立学校的可能性有关。因此，家庭背景是一个潜在的第三变量，可能会影响到学业成就与学校类型之间的关系。总之，私立学校的学生学业成就更高可能和私立学校的教学效率没有任何关系，其真实原因或许是家庭经济条件优越的孩子学习更好，更有可能进入私立学校。
方向性问题 当变量A和变量B之间存在相关时，在立即断定这种相关是由于A的变化引起B的变化之前，我们必须清楚因果关系的方向可能是相反的，即从B到A。
例子
眼动训练仪的骗局 自从100年前开始对阅读进行科学研究以来，研究者就知道眼动模式和阅读能力之间存在相关。阅读能力差的人，在阅读时眼动不规则，回扫（从右向左的眼动）和每行中的注视（停顿）较多。基于这种相关，一些教育工作者假设，眼动技能的缺失是造成阅读障碍的原因，因此许多“眼动训练项目”被开发出来并应用于小学生中。在确定这一相关是否真的表明不规则的眼动导致阅读能力差之前，这些训练项目就已经实施了很长时间。 现在我们已经知道，眼动与阅读能力之间的相关所反映的因果关系，与之前推断的正好相反。不规则的眼动不会导致阅读障碍，是缓慢的词语识别和理解困难导致了不规则的眼动。当教会儿童有效地识别单词和更好地理解文字后，他们的眼动就改变了。训练儿童的眼动对提高其阅读能力没有任何帮助。
在教育和心理咨询领域里有一个非常流行的假设：学业成就问题、药物滥用问题、早孕、霸凌以及其他许多问题行为都是低自尊造成的。 人们认为这个因果关系的方向很明显：低自尊导致问题行为，高自尊带来高的学业成就和其他领域的成就。关于因果方向的这一假设为许多提高自尊的教育项目提供了动力，这里的问题和眼动的例子是一样的：仅仅因为存在相关就推出因果方向的假设。事实证明，即使自尊和学业成就之间存在因果关系，也更可能是相反的方向：高学业成就（以及生活中其他方面的成就）导致高自尊，而不是相反。
利他让人更幸福 有研究表明，参加志愿工作的人比不做志愿工作的人更幸福。当然，必须确保没有第三变量能解释利他行为与幸福感之间的联系。第三变量被排除之后，还有必要确定因果关系的方向。是幸福让人们更利他，还是利他行为让人们幸福（“给予比接受更有福报”）？当研究者运用了第6章所描述的真实验的逻辑，并完成了若干适当的控制研究后，发现因果关系是双向的：幸福让人们更利他，而且利他行为也让人更幸福。
自我选择偏差 “自我选择偏差”一词指的是人们自己选择进入一个特定的群体，而不是被随机分配的情况。自我选择会产生个人变量和环境特征之间的虚假相关——这种相关并不表示因果关系。相关的产生是因为具有特定行为或生物特征的人选择了特定类型的环境，而不是环境导致人们出现那些行为或生物特征。
例子
亚利桑那州的空气害死人 让我们用一个简单的例子来说明选择偏差是如何产生虚假相关的。请快速说出美国的一个州名，在这个州里，由呼吸系统疾病导致的死亡率高于美国平均水平。当然，答案之一是亚利桑那州。什么？等等！亚利桑那州的空气不是很干净吗？难道洛杉矶的烟雾飘得那么远吗？难道凤凰城的郊区扩张已经如此严重了吗？不，这不可能！让我停下来想一想。或许亚利桑那州的空气的确很干净，而患有呼吸系统疾病的人都喜欢搬到那里，然后在那里去世。这样就对了。如果我们一不小心，就会出现上面所说的那种情形：我们可能会受到误导，以为是亚利桑那州的空气害死了这些人。
战机加护甲问题 在第二次世界大战期间，一名分析人员试图根据返航飞机上的弹孔分布模式来决定在飞机上放置额外护甲的位置。经过分析后，他决定在返航飞机上没有弹孔的地方增加护甲，而不是在有很多弹孔的地方。他的理由是，飞机的所有部位都有被子弹击中的可能。根据返航飞机上弹孔出现的位置，他得知飞机的这些地方被击中，但仍能返航。返航飞机上没有弹孔的区域并非不会被击中，而是被击中该区域的飞机没能返航。因此，返航飞机上没有弹孔的地方才需要更多的护甲！
看看这个说法：共和党支持者比民主党支持者更享受性爱。这绝对是事实。统计数据显示，支持共和党的选民对性生活的满意度高于支持民主党的选民。是什么让共和主义更性感？ 你猜对了。这是错的。政治不会改变任何人的性生活。那么，这些数据又作何解释呢？可以从两个角度来理解。首先，已婚人士比单身人士更倾向于投票给共和党。其次，调查显示，已婚人士对性生活的满意度高于单身人士。支持共和党不会改变任何人的性生活；只是性生活满意度较高的人群（已婚人士）更倾向于投票给共和党。
大量研究发现，适度饮酒者不仅比经常饮酒者健康，而且比不饮酒者健康 现在你我都知道了选择效应，所以不会试图劝说任何戒酒的人通过少量饮酒来改善健康。这是因为人们在决定喝多少酒时自我选择了归入哪个饮酒群体。雷宾解释说，研究发现，适度饮酒的人在他们所做的一切事情上都是适度的。他们适度运动，适度饮食，很多事情往往都做对了。当然，问题在于，我们无法知道是适度饮酒导致了积极的健康结果，还是适度饮酒群体的所有其他良好特征（运动水平、饮食等）导致了这一结果。由于选择效应，我们不能说适度饮酒就是原因。
实验法
科学思维 科学思维是建立在比较、控制和操纵的理念之上的。
随机分配 随机分配可以确保不同实验条件下的被试在所有变量上基本一致，随着样本量的增加，随机分配可以抵消一些偶然因素。这是因为被试的分配是由一个无偏随机化装置决定的，而不是个人的明确选择。 随机分配的效果 随机分配的效果如何，取决于实验中被试的数量。正如你所料，被试越多越好。也就是说，分配到实验组和控制组的被试数量越多，在操纵自变量之前两组在所有的其他变量上就越匹配。使用随机分配可以确保在被试分组时没有产生系统偏差。 随机分配优点 第一，在任何一个实验中，样本量越大，随机分配越能确保两组在所有无关变量上相匹配。 第二，即使在匹配不那么完美的实验中，由于随机分配不会产生系统误差，只要研究可以被重复，我们仍然可以得出令人信服的结论。 当不使用随机分配时，选择效应可能会产生虚假的积极结果。 随机样本和随机分配区别 随机取样是指如何选择被试进行研究。如前所述，并不是所有研究都需要随机取样，但当随机取样成为必要条件时（例如在调查研究、市场调查或是选举民调中），它指的是从总体中抽取一个样本的方法，这种方法要确保总体中的每一个成员都有同等机会被选为样本。被抽中的样本便成为研究的被试。这种随机取样的研究既可能是相关研究，也可能是真实验，理解这一点很重要。只有使用了随机分配的方式，才有可能成为一个真实验。 随机分配是真实验所必需的条件。
控制组很重要
区分现象的描述和对现象的解释很重要
例子
聪明的汉斯 用实验控制来排除对某种现象的不同解释是极为必要的。这种必要性可以通过行为科学中一个著名的故事来说明。故事的主人公叫聪明汉斯（Clever Hans）——一匹会算术的马。100多年前，一名德国教师向公众展示了一匹马，它的名字叫聪明汉斯，据说它知道如何算术。无论训练员给汉斯出的是加法、减法还是乘法题，汉斯都能用它的蹄子敲出答案，并且它的回答惊人地准确。 许多人对聪明汉斯的表现感到惊讶和困惑。这匹马真的表现出了一种在它的物种中还不为人知的能力吗？想象一下公众会怎么想。对汉斯特殊能力的有力见证被德国媒体广泛报道。一组“专家”对汉斯进行了观察，并证实了它的能力。每个人对此都感到很困惑。而且，只要对这种现象只是进行孤立的观察，而没有进行有控制的观察，那么困惑就会一直存在下去。然而，当心理学家奥斯卡·芬斯特（Oskar Pfungst）对汉斯的能力进行了系统的研究之后，这个谜团很快就被解开了。 芬斯特遵循了实验设计的优良传统，对动物表演的环境进行了系统的操纵，创设了一种“人为”情境（见第7章），从而可以对关于汉斯表现的不同解释进行检验。经过一系列仔细的测试之后，芬斯特发现，这匹马的确具有一种特殊能力，但不是计算能力。事实上，这匹马更像是一位行为科学家，而不是数学家。你瞧，汉斯非常细心地观察人类的行为，它在敲出答案时，会观察训练员或者出题者的头部。当汉斯快接近答案时，训练员会下意识地稍微歪一下他的头，然后汉斯就会停下来。芬斯特发现这匹马对视觉线索极其敏感，它能察觉头部的细微动作。于是芬斯特想出了一个方法来检验这个假设：让处在马的视线范围以外的训练员出题，当汉斯看不到训练员时，它就失去了“算术能力”。（芬斯特所用的技术发展出了现代版本，用来测试来自驯犬员的线索是否影响到了缉毒警犬）。
分离变量：创造特殊条件 科学家在验证关于某个现象的某种特定理论时，通常有必要创设特殊条件。
例子
重力定律 人们对下落的和移动的物体观察了几个世纪，却没有得出关于运动和重力的精确原理和定律。直到伽利略和其他科学家创设了一些人为条件来观察物体的运动之后，才得出了真正能解释运动的定律。在伽利略的时代，几乎没有人看到过光滑的铜球从光滑的斜面上滚下来。世界上有很多运动发生，但这种运动却非常罕见。然而，正是这种非自然的情境，加上其他类似的情境，使得我们第一次得出真正能解释运动和重力的定律。
误区
非自然性 许多心理学家在向外行人士展示关于某一行为的实验证据之后，都听到过这样的叹息：“但这不是真实的生活！”这种评论反映了人们的一种观念：在实验室研究人类心理有些奇怪。这种异议还包含了一种假设，即知识只能通过自然条件下的研究来获得。
实验研究的关键内容
操作性定义
变量控制
变量的深度思考（经典） 临床心理学家斯科特·利连菲尔德对变量的因果影响进行了讨论，认为它是一个从强到弱的连续体。只有当一个变量处于这一连续体的最强端时，它才能独立产生作用。因果影响的最强形式是，一个自变量是影响因变量的必要且充分条件。“必要”是指一个变量必须出现，效应才会产生。“充分”是指该变量本身就足以产生效应。而较弱形式的因果关系是，一个变量的效应受到同时存在的其他变量的影响。一个原因变量可能是必要的（因变量表现出效应时，该变量必须存在），但并非充分的（它要依赖于其他变量的存在才能产生效应）。最后，一个弱的原因变量可能既不是充分的也不是必要的——它的存在只是增加了效应的总体统计概率。
交互作用 一个自变量的效应大小可能依赖于另一个自变量的不同水平。 交互作用的概念增加了我们对某一现象的理解的复杂性。首先，一个结果可能有多重原因。其次，这些多重原因之间结合的方式可能不止简单的相加。我们不仅需要追踪和测量可能影响相关行为的许多因素，还要研究这些因素如何共同起作用。
人的行为是由多个原因决定的 任何一个特定行为都不是由一个而是由许多不同的变量引起的。我们得出变量A和行为B之间存在显著的因果关系的结论，并不意味着变量A就是引起行为B的唯一因素。 为了对某种特定行为做出全面的解释，研究者必须探讨各种不同的变量对它的影响，并把这些研究结果综合起来，才能完整地描绘出所有与该行为有关的因果关系。
单一原因解释的诱惑 复杂事件是由多重原因决定的，这个基本的观点似乎很容易理解。实际上，当问题没有太大争议时，这个观点确实很容易掌握和运用。但是，预设偏见，这个科学工作者的老对手，常常使人们倾向于忽略多重原因这一原则。
例子
子主题
肥胖问题 加利福尼亚大学的《健康简报》警告说：“如果把肥胖的流行完全归咎于人们因缺乏意志力而吃得太多，以及久坐不动的生活方式，就太过简单化了。肥胖是由多重因素导致的，它是由遗传、代谢、行为、激素、心理、文化、环境和社会经济因素之间交互作用而形成的综合问题”（p. 1）。科学作家吉娜·科拉塔更加直截了当，她写了一篇关于肥胖的文章，标题就是：没有单一的答案。
例子
基因和环境的交互 在心理学研究中，有许多生物和环境变量交互作用的例子。例如，研究发现，5-HTT基因的变异与人类的抑郁症有关。携带一种变异型（S等位基因）的人比携带另一种变异型（L等位基因）的人更可能患抑郁症。然而，携带S等位基因的人只有在经历了多重创伤性生活事件（例如，儿童期被虐待或忽视、失业、离婚）时，患抑郁症的风险才会增大。这种基因与环境的交互作用在发展精神病理学领域很常见
概率推理
不精通统计学和概率论的人不可能成为称职的心理学家
误区
有一个已经被反复证实的研究结论，那就是人们在做出决策时，具体的单个事件的信息，往往会压倒较为抽象的概率信息 例如，教师可能会呈现如下的事实：儿童的学业成绩与家庭的社会经济地位以及父母的受教育程度相关。但这一表述常常会遭到至少一个学生的反对，他会说，他有个朋友是美国优秀学生奖学金的获得者，但是他的父亲不过中学毕业。甚至那些理解吸烟-肺癌例子的人，这时候态度也变得摇摆不定了。 注：误解的方式来自个案及见证的鲜活性。
赌徒谬误 许多人难以认识到他们所处的情境也会涉及取样。也就是说，他们难以意识到自己看到的是一个样本，而不是总体。未能意识到这一点，会使他们忽略这样一个事实，即某一样本的测量结果会受到取样误差的影响。
例子
子主题
赌博轮盘问题 例如，每次赌博轮盘上出现的数字与上一次的数字无关。轮盘上的数字有一半是红的，另一半是黑色的（为简单起见，我们忽略绿色的零和双零），所以对任意一次旋转来说，出现红色或黑色数字的概率都是一样的（0.50）。然而在连续五六次出现红色数字之后，许多投注者转投黑色，因为他们认为现在黑色数字更有可能出现。这就是赌徒谬误：认为前一个事件的结果会影响后一个结果出现的概率，但两个事件之间明明是独立的。在这种情况下，投注者的想法就错了。轮盘并不记得先前发生过什么，即使连续出现15个红色数字，红色数字在下轮出现的概率仍然是0.50。
试图解释偶然性的倾向 我们大脑的进化方式，让我们不懈地寻求世界中的各种模式。我们从身边发生的事物中寻找关系、解释和意义。对人们这种寻找事物结构的强烈倾向，心理学家已经有所研究。它是人类智力的特征，能解释许多人类在信息处理和知识获取方面取得的辉煌成就。 世界上的许多事件不能完全以系统性的因素来解释，至少现在还不能。然而，当一个特定的现象没有现成的系统性解释时，我们喜欢寻求结构的头脑不会因此停止运作，它会将无意义的理论强加在原本随机的数据上。 相关错觉和控制错觉（解释偶然性） 人们有解释偶然事件的倾向，这一现象在心理学的研究中被称为相关错觉。当人们相信两类事件通常应该一起发生时，就会认为两类事件同时出现的频率很高，即使它们的同时发生是随机的，并不比任何其他两个事件同时发生的频率更高。总之，即使是面对随机事件，人们也倾向于看到他们所期望的联系。他们看到了并不存在的结构。 试图去解释偶然事件的倾向，可能源于一种我们想要相信自己可以控制这些事件的深切渴望。心理学家研究了所谓的“控制错觉”现象，即人们倾向于相信个人能力可以影响偶然事件的结果。
例子
金融分析 许多金融分析师的想法表明，在某些领域中，要想承认随机性的巨大影响是多么困难。金融分析师通常会对股市价格的每一次小的波动都做出精心的解释。事实上，这种变动大多只是随机波动
财经预测延伸 将这个财经预测例子延伸一下就可以说明，是什么样的逻辑让纯粹随机的一系列事件看起来像是由可以预测的因素造成的。假想你收到一封信，告诉你有这样一份关于股票市场预测的简报。这个简报并不收费，只是要求你测试一下它的预测是否准确。它告诉你IBM的股票会在下个月攀升。你把这封信随手一扔，之后你注意到下个月IBM的股票果真涨了。如果你读过一本与本书类似的书，你就知道这并不代表什么，只会将其视为一次侥幸的猜中。后来你又收到另一份来自同一家投资咨询公司的简报，该简报说IBM股票会在下个月下跌。当股票确实下跌时，你仍将其视为侥幸，但是这一次你可能就有点儿好奇了。当这家公司寄来第三份简报，预测IBM下个月会再次下跌时，你发现自己对报纸上财经内容的关注度提高了，并且发现这个简报又一次做出了准确预测，IBM这个月确实又下跌了。当来自这家公司的第四份简报说IBM下月会涨，而且股票的走势再次与简报的预测一致时，你难免会觉得这份简报还真神，不由自主地想花29.95美元订阅一年的简报。这种冲动难以抵挡，除非你能想象：此时在一个简陋的地下室里，某人正在准备下周要寄出的1600份简报，其中800份预测IBM下月上涨，800
心灵感应 下面要讲的这个故事你一定已经听过无数次了：“那天我正坐在那儿寻思，我好久没给德克萨斯州的老比尔叔叔打电话了，紧接着电话铃就响了，你猜怎么着？正是老比尔叔叔打来的。这种“心灵感应”的背后肯定有点儿什么原因！”这就是一个为巧合事件编造解释的典型例子。每天，大多数人都可能想到很多或远或近的人，在我们想起他们时，有多少人可能会打电话来呢？几乎没有。这样，一年之内，我们可能想过数百个不曾打来电话的人。最终，在经历数百次这种我们不曾意识到的“阴性结果”之后，终于有人在我们想到他或她的时候，正好给我们打来电话。这种事情难得一见，但难得一见的事情也会发生——纯粹出于偶然。其他解释都是画蛇添足。
样本
样本原则 较小的样本总是会产生更多的极端值。 取样误差 许多人难以认识到他们所处的情境也会涉及取样。也就是说，他们难以意识到自己看到的是一个样本，而不是总体。未能意识到这一点，会使他们忽略这样一个事实，即某一样本的测量结果会受到取样误差的影响。