小样本实验研究设计方法与思路

刘勇、王涛：小样本实验研究设计方法与思路
个案实验研究及小样本实验设计越来越被临床心理学工作者所重视，传统的大样本实验方法不能解决临床实验研究中存在的一些问题。

作为临床实践的各位工作者们也需要一套方法来证明自己的基本理论和实践的真实性与可行性。

本文在查阅相关大量文献资料的情况下，结合临床实践经验以及对实验方法的理解。

在化繁为简原则的指导下，为广大真正工作在临床心理咨询第一线的同行们提供一个参考。

希望广大课题组成员能从中获得一些启发，使我们的技术更具有科学性，使更多的人们从中受益。

一、问题的提出
1．再实用的心理技术也需要验证性科学实验研究
2006年12月，美国迈阿密大学王爱民教授应辽宁师范大学的特殊聘请暨辽宁师范大学杨丽珠教授的特别邀请，前来我校进行短期工作。

其中的一项重要内容就是要帮助辽宁师范大学心理咨询中心对正在使用的一套高效的心理技术进行科学研究方法上的升级。

我们都知道，由于金洪源教授及其所带领的研究生学习团队近年开发研究的心理学临床咨询治疗新技术，已经被大量的临床治疗事实证明是一套易学易用，简捷而高效的新的实用技术。

无论是对于广大咨询员，还是对于广大从中受益的来访者来说，它的高效、实用的特点已经是人所共知的事实。

为此，很多人对此不理解，认为多年多人用临床治疗事实明明白白地证明了的实用、高效技术，为什么要花很大的精力去搞什么科学实验方法上的检证证明？对于这个问题的回答其实可以从另一个角度进行回答，那就是科学与技术的关系。

科学是通过逻辑性、实证性所反映的客观事物的关系和规律的真理性的
系统化知识体系。

我们知道心理学是一门科学，作为科学家族的一个成员，就要要求它具有科学上的一般特点。

科学是一个求“真”的过程，无限追求真理的过程。

科学本身有一套标准的研究范式。

要求每个学科本身对其研究过程，以及研究对象，进行可观察，可控制，可重复的实验研究。

也就是说对一某一现象不但描述它是什么，而且不要进行证明它肯定是什么。

而为了增加其客观性，可操作性要对其进行量化处理。

比如我们经常提到的，经过我们治疗来访者的情绪明显好转，那么什么叫明显好转？是一天笑两次叫明显，还是笑一次？技术是人们在生产活动中，各种具体技艺，经验和具体知识。

技术是围绕具体的生产对象组织知识和技巧的，便于应用，而科学是从认识论上组织知识的，便于学习，便于探索。

其次，技术关心的是知识是否迅速的转化为财富，注重创新，但不关心对事物本质的认识，因而扩展知识的能力较弱；而科学注重于说明事物的本质，因而具有很强地的扩展知识的潜质，但由于科学不是从具体应用的角度组织知识的，则实用性不如具体技术。

从科学与技术的关系的方面上看，我们可以看出科学与技术的结合才是最佳的方法途径。

这也是为什么说科学技术是第一生产力的原因所在。

没有科学的研究方法作为指导，很可能把一套高效的技术与一些非科学的东西混在一起，容易被人所质疑。

因此我们有必要把科学的研究方法提到日程上来，这样就需要小样本研究范式的实验研究模式，以此作为指导性的规范来帮助广大临床心理学工作者走上科学的研究之路。

2．临床心理咨询与治疗为什么要进行小样本的实验设计
随着现在科学技术和心理学的发展，在心理学研究的实践中逐步形成了两种主要的研究范式：大样本研究范式与小样本研究范式。

大样本的研究范式现在被运用的较多。

它可以运用组间和组内的变异，复杂的统计方法，科学的实验设计来控制一些无关变量，来分析自变量和因变量的两者的关系，从而得出某种结论。

但这种研究方法不适合做临床心理咨询的工作者们。

因为心理咨询很难在同一时间内找到大量的具有相同病症的被试。

后来人们提出运用一些个案研究方法（case study）来弥补这方面的不足。

然而，这种研究方法所得结果通常
是描述性的、不能重复的，缺乏实验科学的严格性。

如果采用传统的实验组和对照组的设计方法，对患有心理障碍的人进行治疗，也会产生许多问题。

因为在临床心理学领域中所涉及的问题一般都带有明显的个体特点，在许多情况下，相同的病例很少，不能进行组间实验研究。

个案小样本实验设计方法是把实验研究应用于个别被试的设计方法，既具有实验科学的严谨性，又不受人数的影响，把临床治疗与实验评定结合在一起，这在临床心理学研究中具有极其重要的意义，此种方法一出现就被广大临床心理学家所重视。

二、个案小样本实验设计基本术语及方法
1．基本术语
通常个案实验设计要求研究者在治疗开始前对被试进行几天的行为观察，这一时期称之为“基线阶段”，所获得的咨询称为“基线数据”。

基线观察主要有两种作用：一是描述作用，所得的基线资料能够对被试的状况或行为作较全面的描述，研究者在基线数据的基础上确定治疗范围以及治疗的类型；二是推断作用，基线数据可以作为对被试行为发展趋势进行预测和描述的基础，即推测不进行治疗被试近期会有什么为行水平，个案实验设计原理在很大程度上取决于基线数据的推断作用。

自变量（Independent Variable）是由研究者选定，并进行操纵、变化的能产生所欲研究的心理现象的因素，或因素组合。

作为研究者操纵变化这些因素是想了解这些因素的不同变化，对人的心理或行为产生哪些影响。

因变量（Dependent Variable）它是被试由自变量所产生的反应或输出。

它依据自变量的变化而变化，但不能简单认为它是自变量的结果。

因为可能是其它无关变量所形成的。

控制变量(Control Variable)是心理实验中能影响因变量的变化，但非
研究者所选择的、操纵，必须使之控制的因素，称之控制变量，又称无关变量。

只有当这些无关变量进行控制，才能研究自变量与因变量的关系。

比如研究声音的强度对消费者购买行为影响。

在这个实验中，声音的强度是自变量，消费者所做出的购买行为就是因变量。

而商场的大小，商品的价格，消费者的购买力等等都是控制变量。

再比如研究一种新的教学方法对学习成绩的影响的实验研究。

新的教学方法是自变量，学习成绩是因变量，学生原有的成绩，老师的教学水平，家长的对实验研究的态度等等是控制变量（无关变量）。

2．具体的实验设计方法
⑴ AB设计
在这种设计中A代表的是治疗前的基线状态，B代表的是治疗后的状态，治疗是自变量。

这种设计经常应用研究在医疗、教育和其他应用研究方面。

在这些研究中，我们关心的主要是治疗或训练的措施对问题行为的效果。

然而AB设计不是一种有效的实验设计，应当避免使用。

之所以不好是因为B阶段发生的变化可能是其他因素导致的，这些因素与我们感兴趣的因素发生混淆。

治疗可能产生行为改变，但同时其它没有意识到的因素或无法控制的因素也会对行为的改变产生影响。

所以由于没有控制组的对比，我们不能得出行为的改变是由治疗干预所导致的。

解决这一问题，最好的办法就使用大样本设计。

我们可以把被试随机分成两组，一组是实验组，接受治疗；另一组是控制组，不接受治疗。

如果实验组的状况随着治疗的进行而得到改进，控制组的状况没有发生变化，我们就可得出结论认为，是治疗而不是其它无关因素导致了这个结
果。

然而一个大样本的设计，其实验组和控制组一般都要大量的被试，因此在评价治疗效果时，这种设计方法是不合适的。

⑵ ABA（B）设计
ABA（B）设计又称反向设计，如（图1）所示：图中的第一个阶段表示基线阶段，通过基线数据对未来的行为进行预测，即推断若不对被试进行干预，其行为将表现为A的延续（B中的虚线）。

只有在基线数据较为稳定并且没有规律性的改变时，推断才是比较肯定和可靠的。

所以，在临床实验中，一般要等基线稳定和对未来的预测有一定把握之后，才进入第二阶段（B），实施干预。

在第二阶段，研究者要继续对被试进行行为观察，以了解在干预过程中被试的实际行为水平（B中的实线）是否超出或离开了基线预测的水平。

如果干预是有效的，实际行为表现应明显超出预测水平，如图（1）2所示的那样，在干预阶段被试的行为已经发生改变，超出了预测水平（实线远远超过虚线）。

这种变化可能是治疗干预的结果，但仅凭一次干预是不能得到确定的结论的。

干预阶段的行为变化可能并不是由治疗产生的，而是一些外部因素影响的结果。

为了证实治疗的效应，在第三阶段撤消干预（A），并把这阶段的行为水平与干预阶段预测的行为水平加以比较。

由于撤消干预，被试实际上又回到基线状态，他的行为水平也随之必然回到基线水平。

从第三阶段的资料对下一阶段的行为再次做出预测（B的虚线）。

最后，在第四个阶段再次给予干预，如果被试的成绩再次超过基线水平（如图1）4所示，就可以证明治疗干预确实是行为变化的原因。