Experiment and Quasi Experiment 1

一、實驗法的目的

知識來源於理論建構。

理論的組成是：應變項、自變項、變項間的關係。

實驗法就是希望能夠在一個封閉的環境-實驗室-中，排除其他無關的變項，單獨觀察、測量、記錄變項間的關係，然後分析觀察資料，以考驗理論是否成立。

實驗法是探索第1類知識-物理、與第2類知識-生理時，研究方法的主流。

准實驗法定義

第3類知識-行為研究上，如果無法達到「封閉實驗室」環境要求、或受試樣本無法達到「隨機性」分派條件，則稱為「準實驗」。

西方的實證思想、實驗方法源遠流長，可以上溯至 Aristotle時代，Galileo 的滾球實驗，開創了現代的自然科學領域。西方的文明發展，在17世紀以後超越中華，也可以說是「實證思想」普及度的差別。

統雄老師的學習分享方法，強調許多實驗法：接龍實驗、恐怖箱實驗、公投實驗、量尺實驗、舞者實驗、電子商務策略/網站排名實驗…-就是希望能夠激發每一個人都潛伏存在的實證精神！

二、實驗法設計與收集資料程序

各種研究方法都不脫「知識產生的程序」：

實驗方法的觀念在西方科學史上源遠流長，但當前的完整「實驗法」體系，是由Ronald Fisher 從 Design of Experiments(1935)這本書所開始建構的，包括：收集資料的實驗設計，與資料分析的統計假設、統計方法-最常用的就是變異數分析。

各種研究方法都不脫「科學知識產生的程序」：１、建構理論（建立統計假設） ２、收集資料 ３、分析數據（檢定統計假設） ４、辯難詮釋，主要是在「收集資料」階段的不同。

實驗設計/實驗法資料收集的特色

收集資料的工作包括：選擇對象、測量設計、與實施方式。

實驗設計這方面工作的特色為：分組比較、實驗處理、與推論控制。

分組比較：對象分配

實驗法最大的特色就是自變項一定要「分組比較」。通常最少分作2類型的組別組：實驗組、控制組。控制組又稱為對照組，用以比較實驗的效果。

譬如：作導入新藥的研究，應變項是「用藥效果」，自變項是「用藥種類」，要指定1組病人作為服用新藥的實驗組；同時，指定另1組相同病症的病人服用其他藥品作為控制組。

作導入資訊系統教學的研究，應變項是「學習成就效果」，自變項是「學習方式」，就要指定1班學生作資訊系統學習，為實驗組；同時，指定另1班學生作傳統黑板學習，即為控制組。

以上是雙變項-單因子實驗，如果是多因子實驗，則為進階的「多因子實驗」設計。

實驗處理與測量

實驗組要加以「實驗處理(treatment)」，就是一套方法，以區別「自變項」的2組（或以上）受測對象，是否有不同的效果。

在導入新藥的研究中，實驗處理就是「服用新藥」，實驗組的病人吃的是真正的新藥；而控制組的病人，表面上也向他宣稱「服用新藥」，事實上吃的卻是「安慰劑」-沒有副作用的無關營養補充劑等。

作導入資訊系統教學的研究，實驗處理就是「某科目的學習內容」，2組要在同時間內學習相同教材，實驗組以資訊系統方式學習，而控制組作傳統黑板方式學習，最後接受相同的學習成就測驗。

實驗推論控制的實施方式 

如果能在封閉實驗室中實施：是標準實驗法。

無法達到「封閉實驗室」環境要求：就是準實驗法。

實驗的結果要能推論全體，通常必須進行以下2項控制之一：

第一、實驗控制

或稱隨機分派，即樣本的來源必須符合隨機性、樣本必須隨機抽出。

不過，不論生命研究、或行為研究，實驗法的樣本要自「公眾」隨機抽出，幾乎不可能。

所以，實務上只能縮小母群範圍為小團體，在小團體中隨機抽出。並在知識論上，謹慎推論：「在某醫院中的效果」「在某學校中的效果」「類似某小團體中的效果」。

第二、統計控制

生命研究、或行為研究的實驗效果，很可能受到其他自變項的影響。

譬如：作導入新藥的研究中，新藥效果可可能受到「肥胖程度」的影響。

作導入資訊系統教學的研究時，學生的「學習成就效果」，可能是學生原來智商就高低不同。

所以，實驗法幾乎都要考慮排除其他非實驗所要觀察的變項，稱為「統計控制」，亦即必須採用2次以上測量。在實驗處理之前，必須先對可能會產生影響的其他變項-特稱為「共變項」作「前測」，而在實驗處理後作「後測」，並依據2次測量作共變數分析。

而受試樣本無法達到「隨機性」分派條件的「準實驗」，都要作排除可能共變項的統計控制。

三、實驗法的資料分析方法

實驗統計假設（兩種假設： H₀, H₁）

資料分析時，如果是物理實驗，因為物理對象通常具備「反身性、等加性」，所以實驗樣本的結果，通常不會和母群不同。

但如果是生理、或行為實驗，對象一定不具備「反身性、等加性」，所以實驗樣本的結果，不一定會和母群相同。亦即觀察樣本的「大」不一定「全體真正大」，觀察樣本的「小」也不一定「全體真正小」。

如果研究對象符合「常態分配」，就可以使用統計方法的「假設檢定」程序，來確認樣本效果的大小，是否可以推論為母群效果的大小。

統計方法是一種「逆向思想方法」，從「無法證明『兩者相同』」，而推論「兩者相異」。當然，有時研究對象不僅「兩者」，而是「多者」。

所以「統計假設」一定「成對」出現：

H₀: 反面假設：假設兩者相同。

H₁: 正面假設：假設兩者相異。

假設統計呈現的要件，經常包括：統計參數（如平均數、變異數、百分比、相關係數…）的等式、不等式、或邏輯敘述式。

有些文獻資料上，只出現一個H，而且呈現的形式接近「理論敘述」而不是統計假設的要件，反映作者可能並不知道統計假設的專業意義，而當成一個常識名詞，這種作法不值得鼓勵。

詳細解說，請參考：統雄-統計神掌 統計學精華篇。

實驗法的標準統計工具：共變項分析

實驗法幾乎必會採用共變項分析。

四、管理研究上的案例：Mayo的霍桑實驗

Elton Mayo 於1924-1932 間，長期在美國伊州Cicero, Illinois ，西方電訊公司(Western Electric) 的霍桑工廠(Hawthorne Works)，進行了如何提升生產力的實驗。

本實驗也開啟了西方管理學的第二理論：人文主義的管理理論；也是第一理論「科學主義管理」的反動。

同時，意外的，在霍桑實驗中的理論定位中，反映了美國女性角色與女權地位。統雄老師的補充觀察：「女權地位」很可能是霍桑實驗中被忽略的交互作用變項（現在常改稱為調節變項），實驗中應存在「女權地位*被實驗者效果」的相乘效應，形成行為的交互作用模型或調節模型。

在實驗中，他將女作業員6位分作1組，設定不同的變項與實驗處理，比較彼此生產力是否不同。

實驗最早是觀察作業環境的影響，第一個是照明的亮度。

結果他發現，作業場所的照明的亮度即使差別非常大，最暗的1組已接近伸手不見五指，對生產力也沒有影響。原來，女工自覺是參與競爭型實驗的一分子，在榮譽感的動機驅使下，即使工作條件惡劣，產出也沒有降低。

他後來再把自變項換為：中場休息、提供點心、工作時數、決策參與…等等，最後他認為影響生產力的是員工社會心理因素，所以他的發現被稱為霍桑效果(Hawthorne Effect)、人文主義的管理理論(Humanistic Management)，或「人際關係管理(Human Relations Management)」理論。

霍桑實驗進一步的討論，請參考：女性角色與女權變遷，在霍桑實驗中的理論定位。  

管理學理論進一步的討論，請參考：管理學‧經濟學‧人類行為學。 

五、案例：資訊系統導入研究：

如何設計實驗法-範例

確認研究目的：

企業導入資訊系統時，是訓練既有員工、還是聘用新員工比較好？員工的電腦知識和學習動機，是否會影響績效？

確認理論建構：

員工類型 → 績效

電腦知識 → 績效

學習動機 → 績效

確認變項的測量方法：

應變項：績效：1.使用資訊系統作業的實作成效。2.使用資訊系統作業的滿意度。

自變項：電腦知識和學習動機採用態度心理量表測量。

確認實驗程序：

對象與分組：既有員工、電腦相關科系學生、非電腦相關科系學生。

前測：電腦知識和學習動機

實驗處理：資訊系統導入後訓練，為期6個月。

後測：1.實作考試。2.使用資訊系統作業的滿意度量表。

進階：多因子實驗設計 Factorial Experiment Design