《這才是心理學》讀書筆記
《這才是心理學》，原書作者：基思斯坦諾維奇 Keith E Stanovich。
本書章節脈絡清晰，邏輯聯繫緊密，每一章節後都有小結，書的末尾有全書觀點回顧，閱讀體驗較好；而閱讀本書，不僅可以增加對心理學及其科學實驗研究的了解，還能提高我們的批判性思維。本文旨在梳理脈絡，呈現原書中重要的觀點，希望給讀過此書或未讀過的朋友提供一定的參考。
從內容上來說，本書主要講述三方面的問題：
1、心理學為何是一門科學？（第一章到第三章）
2、真實的心理學的研究是怎樣的？（第四章到第八章）
3、為什麼心理學的研究是概率性的結論？（第九章到第十一章）
下面著重介紹每一部分出現的主要觀點。
1、心理學為何是一門科學？
首先，作者提出何為科學？何為科學研究？科學研究需要滿足的三個標準是：系統的實證主義；公共的可被檢驗的知識；可判斷實驗的真假，即可證偽。
其次，作者強調了心理學實驗中，「可證偽性」這個標準的重要性，否則實驗就是無效的。
然後，心理學是實證操作主義的，不是本質主義的，即，心理學的結論是通過實際操作實證觀察得出的；心理學研究的是公共知識，為了便於與他人分享或被同行檢驗，對某些詞語進行了特定的可操作性的定義，即可通過實驗操作測量出來。
2、真實的心理學的研究是怎樣的？
首先，心理學的研究方法經歷從個案研究，到相關研究，再到控制研究的過程；個案研究和相關研究的結果通常是不可靠的，但依然是有價值的，比如：如果某個假設，在個案研究或相關研究上得到了否定，那麼通常可以據此否定該假設。
個案研究或者個人見證或者個人案例，即便得到了肯定的結論，參考價值依然不大。理由如下：
1）、研究中可能存在「安慰劑效應」（研究者的自我心理安慰，或者研究對象曲意迎合研究人員呈現肯定的結果）；
2）、研究者在篩選實驗對象時，會存在「選擇性偏差」（基於預期的目的，有意或無意選擇有利於呈現肯定結果的證據，而避開反面的證據）；
3）、個案具有「鮮活性效應」（鮮活生動的案例，更容易帶動受眾的感性情緒，從而更容易導致系統1進行非理性的決策）；
4）、最重要的原因是，個案即便得到證實，只適用於該個體，不能將該結論推廣為對所以案例都是適用，即個案因為樣本太少太單一，不能排除其他可能的情況，即不能否定其他備擇假設。
在對相關性研究中，作者著重強調了相關與因果之間關係常見的謬誤：即人們容易將兩事件相關理解為兩事件具有因果關係。而事實上，A與B相關，可以是以下幾種情況：
1）、A推出B；
2）、B推出A；
3）、C推出A，D推出B；C與D相關；
4）、A與B無本質聯繫，出現虛假相關情況；
方向性問題：判斷時間A，B相關的概率方法，沒有辦法用來判斷A，B之間的推出因果關係，所以，不能簡單地由A與B相關，推出A是因B是果；
選擇性偏差：因為實驗中存在選擇性偏差，所以有可能出現A與B虛假相關的情況。
控制研究是一種科學的研究方法。
控制組的設置：在研究過程中，研究者會設置實驗組和控制組，進行對照研究，觀察結果差異，不僅可以規避「安慰劑效應」對結果產生的誤差，還可以避免落入「只為證實某結論正確而忽略證偽」的陷阱中；類似於概率統計中的備擇假設，人們傾向於只檢驗原假設是否成立，而忽略了檢驗備擇假設。
隨機分配：對被試者（研究對象）進行實驗組還是控制組，採取隨機分配的方式；並且，選擇參加實驗的被試者，多樣性越大，樣本數量越多，結果越接近真實。
分離變數：對實驗組和控制組之間實驗過程的差異，設計得越細越容易得出真實的結果，即控制或操縱變數。
對研究結果的解釋或描述上，是否還存在其他可能的情況？是否仍需要繼續分離變數？多次重複實驗，可減少系統誤差。
對控制組的設定和分離變數，都是為了達到對實驗的操控的目的；具備隨機分配加操控的實驗被稱為真實驗。
那麼，問題來了，如果採用了科學的研究方法，某假設被證實了，就能說明該假設是正確的，可靠的嗎？據此，作者給出了兩把板斧。
第一、關聯性原則。例如，愛因斯坦的廣義相對論，必須能夠解釋或符合牛頓狹義相對論的那一部分，即能夠與已經確立的實證事實產生關聯，具有兼容性；又能夠解釋一些新的事實。
第二，聚合性證據。即某一個新的理論A具有強有力的聚合性證據，需要滿足兩種條件：（1）、縱向比較，很多的，不同的，有差異的實驗都呈現支持理論A的結果；實驗次數越多，聚合性越強，其可以降低了由某單個實驗設計缺陷導致出現結果偏差的風險。（2）、橫向比較：在同一實驗中，理論A打敗了其他的競爭性的理論，打敗的競爭性理論的數目越多，則理論A具有更強的聚合性證據。
心理學研究的發展過程是漸進融合的，而不是大躍進式的。
3、為什麼說心理學的研究是概率性的結論？
世界是複雜聯繫的，偶然性事件或小概率事件也是常常發生的。心理學的研究結論只能是概率性的，不可能放之四海而皆準。
實驗中的樣本數量越多，實驗的結果越接近理論的概率值，結果數據越穩定；反之，樣本數量越少，越容易出現極端值。
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