2021/08/05

獨變項(independent variable)與依變項(dependent variable)

不用我提,你也知道你現在正面臨什麼煩惱,是什麼原因讓你落到現在這番田地。為什麼跟女友的關係這麼僵?剛在給客戶做的簡報為什麼會出包?銀行戶頭裡怎麼只剩這些錢。我們總在問原因,似乎當我們找到原因,掌控原因,就能得到或避開原因所造成的結果。

這類因果關係(causation)的疑問,哲學家 David Hume 沉思過後很有心得,他認為因果關係裡最重要的因素是時間。比如在時間序列上,原因必須發生在結果之前(其實根據定義我們必然會稱發生在前的事件為「原因」),同時原因與結果在時間與空間上必須要相近。你不會覺得十年前在高雄澄清湖棒球場上業餘投手的帥氣英姿,會影響你跟女友現在在臺北的戀情。

但你一定有發現,發生在結果之前的相近事件這麼多,女友翻臉前的一分鐘,你對著她說話,打哈欠,抖腳還滑手機,到底哪一個動作讓女友不開心?Hume 指出這就要看事件之間是否有必然關係,這是 Hume 最看重的關鍵點 ,不過他指出必然關係的判定標準,則須依據個人經驗,也就是只要你活得夠久,你就會形成直覺。

科學家們在椅上子坐不住了,他們不想依循主觀性強的個人經驗,而且他們顯然受到邏輯學家 John Mill 所啟發。他們設計實驗,將影響結果的各種原因一一排除掉,因為這些原因會影響推論的過程,變成一種干擾(extraneous variable),最後只留下一個原因。

當實驗中唯一的原因改變之後,結果也有對應的變化,我們就能確定這個原因會影響結果。科學家稱呼實驗流程中實驗者所操弄的原因為獨變項(independent variable),受到獨變項影響而改變的結果為依變項(dependent variable)。

獨變項通常是科學家深感興趣的因素,溫度、抽菸數量、運動時間、學歷、二氧化碳等等都能夠作為獨變項。科學家從過去的理論或從觀察中得知,這些因素可能會造成某種效果,但影響關係還不明確,因此需用要客觀的方式檢驗,這也是科學方法的精神。

比如科學家想知道瘦瘦(SOSO)減肥藥對體重造成的影響(如果你的煩惱是身高,那你可以自主換成長高藥),理論上吃適量的減肥藥可以在一段時間後降低體重。研究者為了確定減肥藥能降低體重,他們將實驗分成實驗組(experiment group)與控制組(control),再把兩組中,除了減肥藥之外可能影響參與者體重的其他因素都控制成一樣。

比如兩組參與者每天睡覺的時間、三餐的飲食內容、運動量、生活作息、房間溫度等等都控制成一樣,唯一的差異是實驗組的參與者每天都有吃一顆減肥藥,控制組的參與者沒有。兩個月後如果實驗組參與者的體重變化(當然是向下的變化),明顯多於控制組,那研究者有很大的信心宣稱實驗者的體重變化是來自於減肥藥,而不是其他因素(偷吃鹽酥雞),以此確定減肥藥的藥效。在這個實驗中,獨變項是減肥藥,依變項是體重。

心理學脫離哲學之後,心理學家採用科學方法檢驗人類行為與想法背後的原因,而目前也找到一些行為背後常見的潛在原因,如性格、體內化學物質,動機,思考方式。不過,生活中有太多影響人類行為的原因,加上原因之間還可能層層交疊,心理學家到目前也無法完全掌握,所以你要推論大部分的因果關係,還是得訴諸日常直覺。

Note:

1. 獨變項又翻作獨變數、自變項。依變項又翻作依變數。

2. 控制組又叫做對照組,因為它是用來對照效果用的,是一條比較的基準線。

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