读《这才是心理学:看穿伪心理学的本质》

长文慎入。

刷的是第10版的中译本,诚如序中所言,这是一本与众不同的心理学教科书。

全书共12章,主旨内容在结语部分已阐明,摘录如下:

  • 心理学的进步是通过研究可解的实证问题而取得的

  • 心理学家提出可证伪的理论来解释他们的研究发现

  • 理论中的概念都具有操作性定义,这些定义将随着证据的积累而逐渐演变
  • 这些理论是通过系统实证的方法来检验的,用这种方法收集来的数据是公开的,也就是说,它允许其他科学家重复这些实验并提出批评
  • 心理学家的数据和理论,只有在那些经过同行评审程序的科学刊物上发表之后,才算是进入了科学领域
  • 实证主义之所以具有系统性,是因为它遵循控制和操纵的逻辑,这二者也是真实验的特性
  • 心理学家采用许多不同的方法来获得他们的结论,这些方法的优缺点各有不同
  • 最终被揭示的行为规律,通常情况下都是一种概率关系
  • 大多数时候,知识只能通过对众多实验数据的慢慢积累得到。虽然这些实验都有各自的缺陷,但是他们总能聚合成为一个共识性的结论。「聚合性证据原则」

每章节都是对上诉某个或某几个论点的详细说明,因为觉得翻译的很好,所以以下对每一章节的笔记,除偶有用连接词来将部分段落连接起来外,基本是原文摘抄,个人的一些看法或者胡扯用「」做了标记。

如果你也是一名心理学小白,强烈建议将整本书从头刷到尾,特别是作者所列出的诸多精彩的实例和类比,非常具有启发性,这里鉴于篇幅,未一一列出。

Chapter01-心理学充满生机

  • 弗洛伊德问题

    大多数弗洛伊德的观点都曾经并且现在依旧被大多数实证取向的心理学家排斥。

    弗洛伊德观点存在的问题:

    • 不采用控制实验
    • 认为个体研究足以证明理论的真实或谬误
    • 根据他得到的数据(个案研究和内省)建立了一套精细的理论,而这些数据并不足以支撑此理论;他专注于构建复杂的理论构架,但并没有像许多现代心理学家那样,保证这些理论建在可靠、可重复的因果关系之上

    科学分两步走,第一步提出假设,第二步验证假设。

    而弗洛伊德工作的一个缺陷就是,他从不进入第二步,没有从个案研究中建立的有趣假设转向对这些假设的真正检验。

  • 现代心理学的多样性

    构成心理学的不是一整套宏大的理论,而是许许多多不同的理论,每个理论仅仅能够解释行为的有限方面。

  • 科学的统一性

    心理学是有关行为的,以数据为基础的科学研究。

    心理学的独立学科体现在:

    • 心理学研究采用科学方法来探究人类及动物的所有行为
    • 从这一知识衍生出的实际应用是具备科学基础的

    科学的三个相互关联的重要特征:

    • 应用系统的实证主义
    • 产生公共知识
    • 验证可解决的问题,产生可验证的理论
  • 常识的误区

    作为一门新兴的科学,心理学经常会和世俗智慧相冲突。

    世俗智慧是一种属于后见之明的智慧,它在真正预测性的意义上是无用的。

    昨日的常识往往变成今天的谬论。

Chapter02-可证伪性

对某理论的新证据进行评价,必须使新的数据具有证伪该理论的可能性。这项原则通常被称为“可证伪性标准“。

这里,需要对理论这个词有一个正确的认识。

当科学家说到“理论”的时候,他们指的不是未经验证的猜想。

科学上的理论是一组具有内在联系的概念,它们能对一组数据作出解释,并对未来实验的结果作出预测

好的理论能够作出具体的预测,具有高度的可证伪性

可证伪性原则意指理论被证实的次数并不是最重要的因素。原因在于,正如“敲门节奏理论”所展示的那样,并不是所有的证实都是等价的。证实能否令人信服,取决于预测在何种程度上将自己暴露在可能被证伪的情境下。

再提弗洛伊德问题

弗洛伊德的理论使用一个复杂的概念结构,在事后解释人类行为,但并不作事前的预测。简而言之,弗洛伊德的理论可以解释一切,但它不作具体的预测。

警惕那些不可证伪的理论「弗洛伊德的坑」:

这些(不可证伪的)理论拥有巨大的心理吸引力,其秘密在于它们能够解释一切事情。预先知道无论什么事情发生,你都能理解它,不仅给你智力上的掌控感,而且,更重要的是,让你拥有应对这个世界所需的安全感.

「可惜,这种不可证伪的理论是错的」

我们不能仅关注理论被证实的数量,更要关注验证本身的质量。

科学家侧重于已知事实的前沿,而忽视那些已经被充分证实的问题(所谓的公理)。为了推进知识的进步,科学家们必须一直身处已知的前沿。当然,这里是很多事情都不确定的地方。但科学进步正是通过这个过程来实现的,即试图在已知的前沿减少不确定性。

Chapter03-操作主义和本质主义

本质主义者:

  • 从内在本质或者本质属性的角度对现象作出最终解释,才算得上是好的科学理论
  • 无法对现象作出最终解释的任何理论都是无用的,这样的理论不能反映真实的内在情况,不能反映世界存在方式的本质。

操作主义者:

  • 科学理论里的概念必须立足于可观测事件,或与可观测事件相关联,而这些可观测事件是可以被测量的。
  • 在科学领域里,定义一个概念靠的是一系列操作,而非单独的行为事件或任务

以美国食品和药物管理局对各类食物不可接受的污染程度的定义为例:

番茄汁中“不可接受”的污染水平是每100克中超过10个苍蝇卵,蘑菇中“不可接受”的污染水平是每100克有五个以上的2毫米以上的蛆。

简单粗暴,却极具操作性。

科学不去回答本质主义者的问题,而是通过对概念进行操作性定义得以进步。

科学的操作态度和本质主义者在追求绝对定义之间最显著的区别在于,理论术语的用法在科学实践中不断演进,而不是在针对文字意义的争论中获得发展

概念的操作性定义要想有用,必须同时具备信度效度

  • 信度与效度

    信度:测量工具的一致性。如果我们多次测量同一概念得到的结果是近似的,那么我们就说测量工具表现出较高的信度。

    任何总能够产生相同结果的系统所具备的一种属性。

    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。

    书中举了用测鞋码器测智商的例子,高信度,低效度,或者说是无效度。

很少有科学概念几乎完全是通过可观测的操作来定义的。大部分概念的定义采用更为间接的方式。比如A型行为模式,通过一系列二级概念来定义:强烈的竞争欲望、潜在的敌意、赶时间行为、达成目标的强烈驱力等等。

此外,还需要知道,一个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不断丰富而发生变化。

在评估一个心理学理论的可证伪性时,操作性定义的理念是一个非常有用的工具。概念有没有直接或间接地建立在可观测操作的基础上,是识别不可证伪的理论的重要线索。

科学中人性化的力量就是让知识公开化,让任何有冲突的观点都能以一种双方都接受的方式得以检验

这里,作者提到了节省原则,这一原则在后续章节中也曾反复出现。

何为节省原则?

当两种理论拥有同样的解释效力时,我们倾向于选择那个比较简单的理论(涉及较少的概念和概念之间的关系)。

「在第六章比较,操纵和控制中,节省原则多次出现」

Chapter04-见证和个案研究证据

「先来接受一个劲爆的事实」

个案研究和见证作为评估心理学理论和治疗的证据是毫无价值的

  • 个案研究

    个案研究是指对一个个体或很小的群体集中而详细的调查。

    从个案研究或临床经验中获得的灵感,在特定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进一步研究。

    当我们从科学研究的早期阶段(在此阶段个案研究可能是极为有用的)步入更为成熟的理论检验阶段之后,情况就大大不同了。由于个案研究在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不再有效。其原因就是:个案研究和见证叙述都是所谓的“孤立事件”,缺乏比较性信息,而这种信息对于排除其他可能的解释来说是必要的。

  • 安慰剂效应

    安慰剂效应是指无论治疗是否有效,人们都会报告某种疗法曾对他们有所帮助。

    安慰剂在医学治疗和心理治疗中都很常见。大多数具有疗效的疗法都是有效治疗成分和安慰剂效应的未知组合。

    安慰剂效应的存在,宣告了见证叙述作为证据是无效的, 因为可能医生什么也没有做,但是患者仍认为疗法有效。

  • 鲜活性效应

    鲜活性效应是指当面临问题解决或决策情境的时候,人们会从记忆中提取与当前情境有关的信息。

    再没有比发自内心的个人见证更鲜活、更引人注目的了,这都是一些已经发生的事或者是真实的事。个人见证的鲜活性常常令其他一些更可靠的信息黯然失色。生活中购物场景就是很好的例子,购物时,我们在不同的品牌前权衡了半天,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。

    不仅公众受到鲜活性问题的困扰,在心理学和医学领域,有经验的临床从业者一直都在努力摆脱个别案例的压倒性影响给他们的决策带来的阴影。

    由于鲜活性效应,见证证据经常被人们过分地倚重。

    书中提到了了不起的兰迪Jame Randi.多年来,他一直尝试着教公众学会一些基本的批判性思维的技巧,身体力行的告诉人们,见证证据是没有价值的。

    后面作者花了大量篇幅,举了诸多鲜活性的例子,来阐述伪科学传播所造成的代价是巨大的。

Chapter05-相关和因果

「本章的主旨可以用一句话概括:相关关系 不等于 因果关系,相关关系是因果关系的必要不充分条件。」

两个变量之间仅仅存在相关,并不能保证一个变量的变化就会导致另一个的变化,关键就在于相关并不意味着因果关系;在第三变量问题里,两个变量之间的相关并不意味着它们之间存在直接因果路径,因为相关的产生可能是由于这两个变量或许都与未被测量的第三变量有关。事实上,如果潜在的第三变量也经过了测量,就可以用相关统计,如偏相关来评估第三变量是否决定了这种关系;让相关统计的解释变得困难的另外一个原因就是方向性问题。实际上,如果两个变量有直接的因果关系,因果关系的方向是不能根据相关来判断的。

  • 戈德伯格与糙皮病

    这个例子很特别,也很生动,后面多处提到这个案例。「不得不说,戈德伯格非常勇敢,非常具有科学研究的严谨和奉献精神。」

  • 虚假相关

    相关的产生不是因为两个变量之间存在一个可以测量的直接的因果联系,而是因为这两个变量都与第三变量相关。

变量相关涉及的两个误区:

  • 方向性问题

    当变量A和变量B之间存在相关时,在断定A的变化引起B的改变之前,我们必须清楚因果关系的方向可能是相反的,即从B到A。

    比如眼球运动与阅读能力,学业成就和自尊的例子。

  • 第三变量的问题

    两个变量之间的相关并不能预示任何方向上的因果,因为当这两个变量都和第三变量相关时,该相关还是会出现。

    比如糙皮病的例子,烤箱—节育,私立学校—学业成就。

  • 选择性偏差

    选择性偏差指的是特定主体和环境变量之间的关系,当不同生理、行为、心理特点的人们选择不同类型的环境时,就有可能出现选择性偏差。选择性偏差造成环境特征和行为 — 生物特征之间的虚假相关。

    选择性偏差是造成诸多虚假相关的罪魁祸首。事实上,人们在一定程度上选择他们的环境,并人为创造了行为特性和环境变量之间的相关。正如戈德伯格的例子所阐述的那样,确保选择性偏差不会捣乱的唯一方法,就是在操纵所有变量的情况下进行真正的实验。

Chapter06-比较,控制和操纵

科学思维最重要的特点:比较,控制和操纵。

科学家通过比较在不同条件(但是有控制的)下得到的结果,可以排除一些错误的解释,并证实正确的解释。实验设计的基本目的是分离变量。当成功分离出一个变量,实验的结果就能排除大量之前提出作为解释的其他理论。科学家们通过两种方法尽可能地排除不正确的理论:要么是在实验条件下直接进行控制;要么在自然情境下进行观察,以便比较各种可能的解释。

  • 随机分配

    随机分配是一种将被试分配到实验组和控制组的方法,以保证每个被试有同样的几率被分到其中一个组。

    使用随机分配能有效避免由于分组方式所导致的系统误差。这两组被试在所有变量上均得到匹配,但即使存在一定程度的不匹配,随机分配也消除了实验组或控制组之间的偏差。

    「第七章比较了随机分配和随机取样的区别」

  • 控制组的重要性

    书中举了蛮多例子来说明,实验中添加控制组多么的重要,其中纽约市尝试对其公共项目之一——“家园”(Homebase)进行实验测试的例子蛮特别的。

    他们随即分配了一些人加入这个项目(直到2300万美金花完),另一些相同数目的人则不进入这一项目。这个设计让纽约市弄清了2300万美金花出去之后有多少人从流离失所中被拯救了回来。

    这样的真实验,容易让一些民众作出情绪化反应,认为无家可归者被当成了小白鼠。而实际上,没有人因为实验而得不到服务。无论人群是否被随机分配,都会有相同数量的人接受这个项目的帮助。唯一的不同是通过从控制组收集信息,而不是简单地忽略掉不在项目中的人,纽约市将可以判定这个项目是否起作用。

    「如果王安石变法的时候,也能考虑到控制组,也许事情的发展不会那么的糟糕。」

后面一整节的篇幅,作者举了聪明汉斯的例子,来说明,使用实验控制来排除某种现象的各种其他解释的必要。

  • 聪明的汉斯

    聪明的汉斯不是一匹会算术的马,而只是一匹对视觉线索极其敏感的马。

    汉斯的例子揭示了区分“对现象的描述”和“对现象的解释”的重要性。

    推断马具有数学能力只是这一现象的一种“假设的解释”。从“马能敲出正确答案”就得出“马具有数学能力”的结论是不符合逻辑的。马具有数学能力只是针对马的表现的诸多解释中的一种,而这种解释是可以通过实证方法来检验的。

  • 操纵与控制

    人类关于行为的直觉理论是有缺陷的,这就说明了为什么心理学研究需要实验控制。只有这样,我们才能把关于人类行为的粗浅概念上升为准确的科学概念和体系。

    实验方法的核心就是操纵与控制,这就是为什么实验比相关研究能够作出更强的因果推断。在相关研究中,研究者仅仅观察两个变量的自然变动是否显示某种联系,而在真实验中,研究者要对被假设为原因的变量进行操纵,通过实验控制和随机分配来保持其他所有变量不变,然后再来看这个假设变量是否会产生影响。这种方法排除了相关研究中出现的第三变量的问题。

Chapter07-自然性并非总是必要的

心理学实验通常遭受的批评:

科学实验没有价值,因为它是人为发生的,和“真实的生活”不一样。

本章试图解释这种批评的不合理之处。

物理学家通常将所要研究的现象转移到实验室,创造一些特殊条件,以便观察物体运动。比如探索物质本质特征的物理学家们建造巨大的加速器来诱发基本粒子之间的碰撞。碰撞中产生的一些副产物是存在时间不到十亿分之一秒的新粒子。然而,这些新粒子的属性却有助于解释原子结构理论。许多新粒子在世界上一般是不存在的,即使存在,我们在自然状况下也没有机会观察到它们。

而心理学家不过是把在其他学科研究领域的科学方法应用到人类行为的研究上罢了,比如糙皮病就是一个很好的创造非自然条件下的实验的例子。

  • 随机分配 VS 随机取样

    随机取样涉及的是如何选择被试进行研究。随机分配是真实验所必需的条件。实验人员将被试分为实验组和控制组,当每一名被试被分到实验组的机会和被分到控制组的机会相等时,就实现了随机分配。

    随机取样发生在样本选取之前,而随机分配则是在定好样本后,确定哪些样本进入控制组,哪些进入实验组。

  • 理论研究 VS 应用研究

    应用研究的目的是把数据直接应用于现实生活,但是基础研究则专注于理论验证。

    基础研究和应用研究在实践性应用方面的差异常常会随着时间的增长而逐渐消失。应用研究的结果会很快得到应用。但是没有什么能比普遍的、准确的理论更具有实用性了。尽管很多科学家进行理论或实证研究的初衷并非解决具体的实践性问题,但他们发展出的科学理论或研究结果最终都解决了现实世界的许多问题。

    书中举了很多例子来说明这个论点,包括猴子为什么咬紧牙关,果蝇实验,暗适应之类的基础研究。

    「如果换成从前,我也会认为这些研究是在浪费钱吧?现在看来,果然是要多读书,太无知了。」

  • 大二学生问题

    大二学生问题是指大二学生在大量的心理学研究中充当被试,因此这些研究所得出的结果是否具有可推广性受到了质疑。

    作者给出了心理学家对此的合理辩解,主要为以下三点:

    • 这种批评不能说明研究结果无效,只是需要更多的研究来证明理论的可推广性。
    • 在心理学众多领域里,大二学生问题不构成一个问题,因为所研究的心理过程是非常基本的过程(例如视觉系统),几乎没有人相信视觉系统的基本构造跟被试样本的人口分布特征有关。
    • 许多研究结果得到了重复,这些结果在很大程度上可以推广到不同的地理分布中,并且在较小程度上也能推广到具有不同社会经济因素、家庭变量以及早期教育经历的人群中去。

    许多非科学人士会认为医学比心理学要科学得多,但是在实践中药物的不确定性不亚于心理学。心理学的知识总是具有一定的概率和不确定性——但在大多数的生物社会科学领域,情况也差不多。

  • 正确看待真实生活和大二学生问题

    人工条件并不会让实验研究减色,它们只是被创造出来用以分离变量。

    实际上,在用于验证理论的基础研究中,人为的环境条件是有意创设的,因为这有助于把研究的关键变量从所要控制的无关变量中分离出来。因此,心理学实验“不像是真实的生活”这个事实其实是一种优势,而非缺点。

Chapter08-聚合性证据的重要性

本章主要阐述了两个原则:关联性原则,聚合性证据原则

  • 关联性原则

    关联性原则是指一个新的科学理论,必须与先前已确立的实证事实建立关联

    新的科学理论不仅仅要解释新的事实,还要兼容旧的事实,这样才会被认为是一个真正的理论进步。新的理论可以以一种迥然不同的方式来解释旧的证据,但是它必须能解释得通。

    以爱因斯坦的相对论为例,无论爱因斯坦理论中的那些新概念是多么令人震惊(钟表变慢、质量会随速度增加,等等),但它们都遵从关联性原则。在宣告牛顿力学的滞后性的同时,爱因斯坦的理论没有否定那些以牛顿观点为基础的运动事实,或者是认定其毫无意义。相反,在速度较低的情况下,这两种理论都做出了本质上相同的预测。爱因斯坦理论的高明之处在于,它能够解释更为广泛的新现象(有时是令人吃惊的),而这些是牛顿力学所做不到的。因此,即使是爱因斯坦理论这个在科学历史上最惊人的、基础性的概念重构,也依旧遵循着关联性原则。

    伪科学和伪理论的一个特点便是忽略关联性原则,旧的、“不相关”的数据灰飞烟灭,新的相关数据尚不存在。

  • 跃进模式 VS 渐进整合模式

    爱因斯坦提出“相对论”是迄今为止有关科学进步的飞跃模式最著名的一个例子,至此,一系列非凡的理论灵感重新定义了时间、空间和物质等基本概念。

    但是科学不同于艺术,科学中的概念变化遵从关联性原则,而这一原则在艺术中并不存在,或至少说是极为罕见的。

    把爱因斯坦式的革新视为科学典型的倾向,诱使我们误以为所有科学进步靠的都是重大飞跃。问题就在于,人们倾向于将这些例子泛化成一种观念,认为科学进步理所应当是这样产生的。事实上,很多科学领域的进步靠的都不是某一个突然的突破,而是由一系列构不成重大影响的停顿及前进之间的反复组成的

    作者列举了遗传学和分子生物学的进步,说明科学进步的渐进模式。这些进步的发生,凭借的不是革命性地重构一些重大概念,而是几种能站得住脚的不同解释进行长期与反复的交锋和对峙

来看看聚合性原则到底是什么。

  • 聚合证据原则

    • 从有局限性的实验角度表述聚合性

      假设来自大量不同实验的结果都一致支持了某一特定结论。假如实验本身并不完善,我们应该继续去评估这些局限性研究的性质和程度。如果所有的实验都是以同样一种方式出现瑕疵,这些情况将会降低我们对实验结论的信心,因为结论的一致性也许仅仅源于一个特定的瑕疵,而这个瑕疵是所有实验共有的;另一方面,如果所有实验都呈现出不同的局限性,我们对结论的信心就会大增,因为结果的一致性看似并非源自某一个让所有实验结果都混淆不清的干扰性因素。

      每一个实验都有助于纠正其他实验在设计方面的错误,只要大量的实验能够得到近似的结果,那么我们就可以说我们的实验证据实现聚合了

    • 以理论验证的形式表述聚合性

      当一系列实验始终支持某个假定的理论,同时又能共同排除那些最主要的竞争性理论时,研究就具有高度的聚合性。

      书中用两个表来说明,个人觉得很好,附上:

      现有5种理论,且都经过了一系列的实验验证,结果如下:

情况1:

理论A 理论B 理论C 理论D 理论E
实验1 否定 否定 支持 未验证 未验证
实验2 未验证 未验证 支持 否定 否定

结论:

理论A 理论B 理论C 理论D 理论E
总体结论 否定 否定 支持 否定 否定

情况2:

理论A 理论B 理论C 理论D 理论E
实验1 未验证 否定 支持 未验证 否定
实验2 未验证 否定 支持 未验证 否定

结论:

理论A 理论B 理论C 理论D 理论E
总体结论 未验证 否定 支持 未验证 否定

相比情况2,情况1中,理论C的说服力更强。

当一系列实验始终支持某个假定的理论,同时又能共同排除那些非常重要的竞争性理论时,研究就具备了高度的聚合性

心理学因为其研究的问题涉及复杂的人类行为,其实验具有高度模糊性的因素。心理学实验的诊断性往往较低。也就是说,支持某一个理论的数据经常只能排除一小部分可能的解释,还遗留了许多有可能取代这种理论的“候补”理论。其结果是,只有收集并比较来自大量研究的数据之后,依据聚合性证据原则,才能得到有说服力的结论。

在评估心理学的实证证据时,心中要想的是“科学共识”,而不是“重大突破”;是“渐进整合”,而不是“大步飞跃”。

「何止是心理学……」

  • 研究方法 和聚合性原则

    聚合原则同样也意味着,我们应当乐于看到多种不同方法应用于心理学研究的各个领域中。因为不同的研究技术各有其优势和不足,用于获得特定结论的各种方法之间呈现一种相对的平衡是比较理想的。

    这里,作者举了一个有关旁观者效应的例子。

    旁观者效应是指,一些人在看到他人处于危难之中时并不施以援手。当有更多潜在的帮助者在场时,帮助行为出现的可能性会降低。对这一现象的研究,从早期的实验室研究,过渡为现场设计。这种实验和现场式的研究,在其他如教育领域也得到了广泛的应用。

  • 向更有效的研究方法迈进

    对于某个特定问题的研究,通常是从相对较弱的方法过渡到可以做出较强结论的方法。通常的递进顺序是:

    从个案研究到相关研究,再到操纵变量。

  • 不要对矛盾数据感到绝望

    聚合性原则的一个启示是,当一个问题的最初研究结果看上去有些矛盾时,我们不应当对此感到绝望。

    「个人觉得下面这段是全书中出现的一个非常精彩的类比,我擦,第一次看到的时候,真的被惊艳到」

    在科学中,证据融合的过程就像投影仪慢慢将一张未知的幻灯片的焦点调清晰。起初,屏幕上的模糊影像可能代表任何东西。接着,随着一点点地调整焦距,虽然这个图像仍不能被清楚地识别出来,但许多其他的可能假设也许会被排除。最后,当焦距调准,就可以非常有信心地作出最终的判断。证据融合过程就好比一个调焦过程。幻灯片的模糊影像就如同互相矛盾的数据,或者是那些支持多重假设的证据。

    这里提到了一种叫做元分析)的统计技术,又可称为后设分析,wiki上对此有较详细的解说。书中作者举了一些例子来说明元分析的应用以及元分析的缺点。

    「作为统计专业的学生,对这个概念表示完全没有印象……」

Chapter09-多重原因问题

任何一个特定行为都不是由某个单独的变量引起,而是由许多不同的变量共同决定的。

注意,虽然某个变量只是影响特定行为的众多因素之一,并且只能解释这一行为的一小部分,但并不是说这个变量就是无足轻重的。

  • 交互作用

    交互作用是指一个自变量的影响效果依赖于另外一个自变量的不同水平。

    这里作者举了影响青少年学业平均水平的因素调查和儿童精神疾病相关因素方面的研究等例子,说明单一因素不能产生巨大的影响,但当多个因素结合在一起时,就会产生相当大的影响

    「想起主成分分析和因子分析……」

  • 单一原因解释的诱惑

    很多时候,人们习惯用“零和”态度去对待潜在的原因——所有的原因都和其他的原因竞争,强调一个的必要性会降低另一个的重要性。“零和”观点是错误的。

    心理学所研究的几乎所有复杂问题都是由多重原因决定的。

    考察行为的原因时,要依照多样性的原则来思考。不要陷入误区,认为某一特定行为只是由某一特殊原因造成。

Chapter10-概率推理

决策心理学的最新研究发现,概率推理可能正是人类认知的阿喀琉斯之踵。

「搜了下wiki,贴上有关阿喀琉斯之踵的简介」

阿喀琉斯是古希腊神话中的人物,出生之时,其女神母亲便将其捉住脚踝放入冥河里浸泡,但由于抓住的脚踝没有沾水而使其成为日后的弱点。

阿喀琉斯之踵指某人或某事物的最大或者唯一弱点,即罩门关键所在

和大多数学科一样,心理学研究所得出的是概率式的结论——大多数情况下会发生,但并非任何情况下都发生。

概率预测事实上就是真正的预测

  • “某某人”统计学

    由于某些人知道与某个成熟的统计学趋势相左的“某某人”的例子,就会质疑这个趋势。用个案来否定整体趋势。

  • 概率推理以及对心理学的误解

    大多数人能理解医学科学提出的治疗、理论及事实是概率性的。

    一旦面对心理学的话题,人们常常忘记一个最基本的原则,那就是知识不需要完全确定后才是有用的——即便某些知识不能预测个体的具体情况,但如果能对群体的总体趋势有预测能力,也是非常有益的。

    问题在于,社会越复杂,人们就越需要概率思维。如果一个普通人想要对其生活的社会有一个基本的理解,那么,他至少应具备统计思维这一最基本的能力。

    某些概率推理中的普遍误区:

    • 对概率信息的不充分利用

      一个具体事件的信息往往可以完全击败较为抽象的概率信息,明显的比如前面章节中提到的鲜活性问题。

      事实上人们知道什么是对的,但却本能地做出了错误结论。心理学家把这类问题称为认知错觉。

      在认知错觉中,即使人们知道正确答案,他们也会由于问题的问法不同而做出错误的结论

    • 样本大小信息的误用

      样本越小,产生极端值的可能性就越大。

      在不同领域中进行证据评估时需要遵守的一条基本原则,就是认识到样本规模对信息可信度的影响,这对于理解行为科学的研究结果尤为重要。

      最少的有效样本量:30。

    • 赌徒缪误

      赌徒谬误:即倾向于将过去事件和未来事件之间联系起来,而实际上两者是独立的。

      明明是独立事件,却认为先前的结果会影响下一结果出现的概率。

      赌徒谬误来源于对概率的诸多错误认识。其中一个错误认识就是,如果一个过程真正是随机的,就不可能出现重复同一结果或某种模式的序列,哪怕是一个不起眼的随机事件

      正因为如此,人们在模拟一组真正的随机序列时,常常适得其反地产生出一个很少出现重复和某种模式的排列。这是因为人们往往会错误地让可能的结果尽量轮流出现,以为这样才称得上是随机抽样,这无疑破坏了真正的随机排列中可能出现的结构。

      赌徒谬误的另一个错误认识源于一个更为普遍的倾向,未能认识到偶然性在决定结果时所起的作用。「第11章的主题」

有时对一门学科的精通依赖于对某些信息的掌握,而对这些信息的掌握又只有通过正规的学习才能实现。如果说对一门学科的深入理解是一般外行人也能随便达到的,那是一种在学术上不负责任的态度。统计学和心理学就属于这一类学科。

「啧啧……」

Chapter11-偶然性在心理学中扮演的角色

我们大脑的进化始终以这样一种方式,就是让我们能够不懈地寻求世界中的各种模式。我们寻求身边事物的关系、解释及其背后的意义

偶然性和随机性是我们周围环境不可分割的一部分。

当一件事取决于偶然性时,并不一定表示它是不确定的,只是说它目前是无法确定的。

这里作者举了几个精彩的例子,比如金融分析师对股票价格的分析,经纪人的预测,甚至虚构了一个骗局,来说明认识随机性的重要性。「哈哈,这个骗局还蛮像回事。」

  • 解释偶然性:错觉相关和控制错觉

    人们有解释偶然事件的倾向,这一现象在心理学的研究中称为错觉相关。

    而控制错觉,则是指人们有一种倾向,愿意相信个人能力可以影响偶然事件的结果

    试图去解释偶然事件的倾向可能源于我们深切地渴望相信自己是可以控制这些事件的。

    许多有控制的研究都证明,当人们头脑中已经预设了两个变量相互关联的想法时,他们甚至能够在两个变量根本毫无关系的数据中发现联系

    另一个比较明显的错误认知,称之为公平世界假设,它指人们倾向于相信自己是生活在一个公平的世界里,在这里,每个人都得到他们应得的东西。这种假设所体现的对于偶然性的错误理解,导致人们容易看到虚假想噶滚,比较典型的一个例子是“盲人有非常敏锐的听觉”,这就是一个错误的信念,这个错误信念可能会一直流传下去,因为这种联系能体现“上天是公平的”,而这正是人们希望看到的。

  • 偶然性与心理学

    人的一生是由很多偶然性因素决定的。

    理解偶然性对于正确认识心理学非常重要,受过正规训练的心理学家承认他们的理论只能解释人类行为变化的一部分而非全部,他们会坦然面对偶然因素。

  • 巧合与个人巧合

    「其实就是小概率事件的发生,从概率角度来看,只要样本量足够大,一定会发生。」

    巧合只是相关事件偶然地同时出现。

    许多人认为巧合需要特别的解释,他们不理解巧合的发生并不需要偶然性之外的因素,巧合并不需要特别的解释

    事实上,概率法则确保了随着事件发生次数的增加,一些罕见偶合出现的可能性会变得很大。这一定律不仅允许罕见偶合出现,而且从长远来看几乎保证了它的出现。

    基本上你能想到的所有罕见偶合都会出现,只要你等待的时间足够长。 【等到天荒地老吗?】

    发生在我们个人生活中的罕见偶合往往对我们具有特殊的意义,我们尤其不愿将其归因为偶然。产生这种倾向的原因有很多,某些是动机性和情感性的,还有一些是概率推理的失败。

  • 接受错误以减少错误

    「为了减少错误,就必须接受错误,感觉很有点,为了life 不那么的 difficult,就必须接受 life is difficult 的味道」

    在试图解释世界上发生的所有事,同时又拒绝承认偶然因素的作用,实际上会降低我们对现实世界的预测能力。

    此处作者以认知心理学上的一个红蓝灯实验为例来证明了这个原则的正确性。

  • 统计预测 VS 临床预测

    「这个对比的结论还蛮毛骨悚然的,毕竟医学涉及的是有关人命的东西」

    统计预测是指依据统计资料中得出的群体趋势所作的预测。

    临床预测则是指,职业心理学家声称,他们能对个体进行预测,从而超越了对“一般人”或不同类别的人所进行的预测。

    临床预测似乎可以视为对统计预测的有益补充,但问题是临床预测并不准确。

    一种普遍的反统计论调或误区在于,认为群体统计不适用单个人或事。这种观点是对概率基本原则的误用……要保持逻辑上的一致,反统计论的鼓吹者就必须相信并承认,如果一个人被迫玩一次俄罗斯轮盘赌,允许他选择膛内装有1发或5发子弹。事件的单一性使得选哪把枪都无所谓

Chapter12-不招人待见的心理学

「哈哈,为心理学平反」

心理学和超验心理学

超自然体验和其他超常能力的研究不被认为是心理学的一部分,在20世纪历经90多年的研究之后,我们仍然无法在控制实验条件下重复验证任何超感知现象。尽管过去几十年来进行了大量有关超感知的研究,却从来没有一个研究能达到这一简单而基本的科学标准。就是因为其研究一直无法积累任何正向的成果,所以它让大部分心理学家失去了兴趣。

市场上的多数自助类读物和菜谱式知识的泛滥,让人们对心理学的研究方法和目的产生错误印象。

我们的个人心理学知识多数是“菜谱式知识”。我们做某件事,是因为我们认为它会导致其他人做出某些相应的行为,或是因为我们相信这些事能帮助我们实现某些目标。而由科学心理学产生的菜谱式知识可能会更精确,因为和个体的菜谱式知识相比,它们经过了更加严格的检验程序。

加餐

书中金句频出,最后来点小小的加餐。

科学是一套不断挑战原有信念的机制,在这种机制里,原有信念以一种能够被证伪的方式接受实证检验。

科学的独特优势并不在于它是一个不会犯错的过程,而在于它提供了一种消除错误的方式,它能不断消除我们认识中的错误。

有些理论观点经过实证检验存活了下来,而另一些则被淘汰出局,凡保留下来的都更接近真理。

Enjoy!!