第三节  决定研究变量

—、什么是研究变量

研究变量指研究者感兴趣的，所要研究与测量的，随条件和情境变化而变化的因素。通俗地说，变量就是会变化的、有差异的因素。变量是相对于常量而言的，常量指在一个研究中所有个体都具有相同的特征或条件。而变量则是指在—个研究中不同的个体具有不同的特征或条件。例如，一个研究想比较两种不同的教学方法对大班幼儿计算成绩的效果，在这个研究中，年级水平是一个常量，因为每个被试都是大班儿童，大班对于每个个体来说具有相同的值，它在研究中是不变的条件，教学方法有两种，教学方法可按多种价值标准来衡量，因此它是变量。另外，计算成绩也是个变量，因为两种方法实施后，不同的被试在计算的测量上会有不同的分数，计算成绩的值是不相同的。

在教育研究中，常量不是要研究的内容，研究要探讨的只是变量之间的相互关系。一项研究往往会涉及多个变量及其相互关系，正如教学方法的研究中，就被试来说，学习成绩、智力、动机、兴趣、能力等因素在质和量上都会发生变化，都有差异，而且这些变量的相互关系交织在一起。要把它们都拿来研究是不可能的，因此研究者必须事先决定研究的主要变量，并理清变量之间的关系。

二、自变量、因变量和无关变量

自变量，因变量和无关变量是教育研究中最重要的、应用最广泛的变量。

1．自变量（independent variable）

自变量又称刺激变量，是引起或产生变化的原因，是研究者操纵的假定的原因变量。

2．因变量（dependent variable）

因变量又称反应变量，是自变量作用于被试后产生的效应，是研究者要测定的假定的结果变量。

3．无关变量（extraneous variable）

无关变量有时也称控制变量，是指与特定研究目标无关的非研究变量，即除了研究者操纵的自变量和需要测定的因变量之外的一切变量，是研究者不想研究，但会影响研究进程的，需要加以控制的变量。

通常研究要探讨的是自变量和因变量的对应关系，自变量是研究者要操纵的因素，是变化的原因。因变量是研究者测定的因素，是变化的结果。自变量的变化能引起或影响因变量的变化，而因变量的变化依赖于或取决于自变量的变化。例如：

①二种不同教学方法教学效果的比较研究

自变量：两种不同的教学方法（活动幻灯和直观图片）

因变量：测量幼儿的学习成绩

②儿童的智力与语言发展水平的研究

自变量：儿童的智商

因变量：语言发展水平测验的分数

③幼儿园男女幼儿体能各项指标的比较研究

自变量：幼儿的性别—一男、女

因变量：体能测量的成绩

在—项研究中除了自变量和因变量外，还可能有许多变量介入到研究过程中来，并且干扰自变量和因变量的对应关系。这些变量统称为无关变量，无关变量是研究者要控制的因素，因为不排除这些无关因物的干扰，便难以解释自变量和因变量的对应关系。例如，进行一项教学方法的改革实验，自变量是新的教学方法，因变量是对学业成绩的测定，如果不对家长辅导，课外补习等无关因素进行控制，我们很难测得的学业成绩的进步是由于实施新的教学方法而获得的。因为学业成绩的进步有可能是家长辅导的结果，也有可能是课外补习的效应。控制无关变量就是要排除这些因素对研究结果的影响，使自变量和因变量关系“纯化”。自变量、因变量、无关变量三者的相互关系见图2—2。

原因                                               结果

自变量  

                                                  因变量

无关变量 

   时间

     图2—2  自变量、因变量、无关变量三者关系图

从图中我们可以看到，研究的目的是探讨自变量和因变量的对应关系，图中用实线表示，研究的焦点最终集中在因变量的测定上。为了达到目的，为了获得准确的测定结果，必须对无关变量进行有效的控制，尽可能排除无关变量对因变量测定的影响，图中虚线表示无关变量会影响因变量的测定结果，需要加以控制。从时间顺序上看，自变量以及无关变量总是发生在因变量测定之前。

要推断自变量和因变量是否存在因果关系。通常要同时满足三个条件：一是具有共变关系，即自变量和因变量要共同变化，是自变量变化了，因变量也要随之而变化；二是具有时间顺序关系，即自变量的变化必须发生在因变量变化之前，因变量的变化取决于自变量的变化；三是对无关变量的控制，即排除无关因素对自变量和因变量对应关系的影响，使自变量和因变量的关系“凸现”。

下面举几个例子：

假设1：小学低年级学生超过平均身高的儿童比低于平均身高的儿童更易被同学选为班级干部（—般假设）

自变量：儿童的身高（高于和低于平均身高）

因变量：被选为班级干部

无关变量：儿童的熟悉程度、教师的暗示等

假设2：随着教育水平的提高，师生课堂交流的程度降低（一般假设）

自变量：不同的教育水平（小学、初中、高中）

因变量：师生课堂交流测验量表上的得分

无关变量：师生关系、教学风格、课的模式、内容等

假设3：用图片辅助讲解概念和用言语讲解概念两种方法对大班幼儿概念的记忆没有明显的差异（虚无假设） 

自变量：两种不同的教学方法（图片、言语）

因变量：测定概念保持的时间

无关变量：概念学习的时间、次数、材料的熟悉程度，原有的知识基础等

三、调节变量和中间变量

在决定研究变量这个环节中，确定自变量、因变量、无关变量是最基本的要求。在理解以上三种变量相互关系的基础上，我们再引进两个变量：调节变量和中间变量。虽然这两个变量不及前三个变量那样常用，但它们对形成研究结论具有重要意义。

一般来说自变量和因变量以外的一切变量均属于无关变量。我们可以把调节变量和中间变量看作是无关变量中的一部分。

1．调节变量（moderator variable）

调节变量也叫减缓变量，当我们想研究自变量对因变量的作用时。发现自变量和因变量的对应关系可能会受到不可控制的第三因素的影响。这第三因素可称为调节变量。

假设我们要研究学生语文水平和数学水平的相互关系，发现二者具有较高程度的相关（r＝0.80），那么语文水平是否是数学水平的原因？还是教学水平是语文水平的原因？后来发现，语文水平和数学水平的关系可能是由第三因素——学生的智力决定的，即智商高的学生，语文、数学水平均好，反之，智商低的学生，语文、数学水平都差。在这个研究中，智力或智商就可作为调节变量。通常在研究设计中，可把调节变量作为一个次要的自变量纳入处理，然后再分析调节变量对研究结果的作用。

2．中间变量（intervening variable）

中间变量又称中介变量，是介于原因和结果之间，自身隐而不显，起媒介作用的变量。中间变量是不能观测和控制的变量，它的影响只能从研究的自变量和因变量的关系中推断出来。

例如，研究兴趣与学业成绩的关系，自变量为对某门学科的兴趣，因变量为某门学科的测验成绩。结果是学习兴趣浓厚，学业成绩相对要好。当我们自问：为什么学习兴趣浓厚导致学业成绩良好？原因是什么？这就是在问中间变量是什么？可能的答案是学生注意力的集中，或投入学习的时间增加等等。理解中间变量对形成研究结论具有重要意义，因为推断中间变量可引出一般性结论。兴趣本身是不会增加学业成绩的分数的，但兴趣可引起学生的注意力，增加注意可以提高学习效果。认识到这—点，那么即使不采用提高兴趣的形式，只要采取各种能吸引学生注意力的手段，便可提高学业成绩。

自变量、因变量，无关变量、调节变量都是具体的，可观测的变量。而中间变量则是假设的、潜在的概念变量，它不能直接观测，它的作用只能从自变量或调节变量对因变量所产生的作用中推导出来。通常像成就动机、兴趣，挫折等常被用来解释学习过程中一些变量关系的中间变量。为了更好地理解各种变量的作用，可用下图表示它们之间的关系（见图2—3）。

原因               关系                    结果

自变量

                       推断                 测定

调节变量         中间变量           因变量

无关变量

         控制

    时间

       图2—3  研究变量的相互关系图

在图中自变量、因变量、无关变量的关系照旧，调节变量是从无关变量中分离出来的一种变量，它的作用相当于一个次要的自变量，并与自变量一起作为原因纳入研究。中间变量是原因和结果之间，自变量和因变量之间的可能中介，它的存在会对自变量、调节变量的效果的解释产生影响。

下面举几个例子：

假设1：儿童的语音能力和语言训练时数呈正相关

自变量：语言训练授课时数

因变量：语言能力测验的分数

无关变量：练习时间、家长辅导、儿童原有水平等

调节变量：儿童的智力

中间变量：学习能力

假设2：不同性格的幼儿（场依存性和场独立性）会在不同的教学方法中获益，即场独立性倾向的幼儿更适合于启发式教学法；场依存性倾向的幼儿更适合于引导式教学法。

自变量：2种不同的教学方法（启发式、引导式）

因变量：幼儿在阅读测验上的成绩、学习所花的时间、对教学方法的喜欢程度等。

无关变量：教学内容、班级大小、年龄、性别、阅读水平等

调节变量：两种不同类型的性格

中间变量：课堂的组织形式

假设3：采用电化教学要比口头讲授的效果好

自变量：授课的方式（电化教学和口头讲授）

因变量：学习效果的测量

无关变量：授课时数、内容、学生原有水平、练习时间等

调节变量：性别、智商

中间变量：注意力