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1、 . 基于因果关系归类中的实验效应|因果关系有哪些类型 摘要：可见两种条件下特征对归类权重正与单特征归类权重相反“倾向具有特征X”条件下特征对归类权重明显“75”条件下归类权重，实验结证实“75”条件下单特征归类权重与双特征归类权重模式与实验“双极”条件下几乎完全相而两种实验效应“倾向具有特征 X”条件下出现了明显变化，因关系类效应实验 / 摘要 采用与 Rr 实验相程序考察了不非型特征值用语和基比率信息表达方式对基因关系归类影响 实验结表明非型特征值采用“正常”或型特征值相反值并不会对归类实验效应产生不影响 实验结表明与将基比率信息表达具体明确值“75”相比“倾向具有特征 X”表达方式会削弱
2、致性效应突显因位置效应 这些结说明改变两种实验效应强是 r 和实验采用基比率信息表达方式而不是 Rr 实验非型特征值用语 关键词 归类因关系因位置效应致性效应 分类 B85 前言 分类研究重要目标是揭示事物特征以及与特征相关知识(如释性或因性知识)如何影响人们对类别表征和使用 早期研究主要关事物知觉特征归类(l)效应但随研究表明知识几乎影响着所有基类别判断 关是类别特征因知识对归类判断影响 类别特征存因关系例子很多 . 比如人们知道爪子使老虎能够捕食猎物腮使鱼类水可能呼吸风扇使汽车发动机保持低温等等 许多研究对因知识归类作用进行了考察发现了因知识对归类影响些重要效应 因位置效应( l )和致性
3、效应( r )是研究发现两种比较重要实验效应 因位置效应是指其它因素平衡情况下特征类别因络出现越早归类判断具有权重越 致性效应是指基因关系归类除特征身特性提供归类线特征交关系是否合类别特征因关系模式对人们归类判断也产生影响 支持因位置效应和致性效研究证据有很多但效应强问题上存争论 r 和认 Rr 实验采用人造类别刺激材可能放了致性效应而减弱了因位置效应 r 和认 Rr 实验呈现给被试类别特征值分型特征值和非型特征值型特征值“高”非型特征值“正常”而采用“正常”作维值是有问题 原因有二 虽然采用“正常”作非型特征值目表明靶类别(如玛斯塔星)与其上位类别(所有星球)区别但种做法会放致性效应 因被试
4、会认“正常”值倾向起出现 二 Rr 等实验没有提供关型特征非型特征基比率信息这种情况下所有特征维上都是“正常”值项目(即“0000”项目)也会获得较高归类比因“0000”项目完全合靶类别特征因交关系致性效应因也会被放 了验证他们观 r 和将非型特征值换成与型特征值相反值比如对特征“密”特征值分别“高”和“低” 结发现与 Rr 实验结相比致性效应减而因位置效应增强 . 根据这结 r 和认采用“正常”作维值是造成 Rr 实验只出现部分因位置效应和高强致性效应原因 问题提出 究竟采用“正常”作非型特征维值是否会对因位置效应和致性效应产生影响?事实上即使这是问题单凭 r 和研究不能作出有效回答 因两研
5、究程除了非型特征值用语上不外还有多方面不 首先与 Rr 实验相比 r 和研究不仅改变了维值用语也改变了对特征基比率表达前者基比率表达精确数值“75”而者表达“倾向具有特征 X” 二实验设计上前者采用是混和设计而者采用是组设计；三实验程序方面前者实验学习阶段安排了学习效测验要被试对有关学习容选择题进行作答；实验测试阶段直向被试呈现有关类别原型图示图信息包括类别原型特征及特征因关系 而者实验程序无这两方面安排 上述研究程任何不都可能导致实验效应强上出现差异 研究采用与 Rr 实验相实验设计和程序保持二和三方面与 Rr 实验相情况下考察非型特征值用语和基比率信息表达方式对两种实验效应可能影响 实验考
6、察采用“正常”作非型特征值两种实验效应可能发生变化；实验特征值用语致情况下考察基比率信息不表达方式对两种实验效应可能影响 . 通测验进行实验测试向被试随机呈现 6 样例(四双值特征所有组合)要其对样例属靶类别可能性进行评价 每样例呈现两次共 3 次试验 33 被试 选取 7 名学生每种实验条件下随机分配 36 人 每 6 被试学习类别 3 结与分析 与 Rr、r 和处理数据方法样采用多元回归分析方法将每被试对 6 测试项目归类比化单特征归类权重和直接、接因关系特征对归类权重 图所示是所有被试平单特征归类权重 对组变量实验条件(正常双极)和组变量特征(3)进行混和设计方差分析结表明特征主效应显著
7、(3,0)366000 说明特征差异显著；实验条件主效应不显著；实验条件与特征交效应显著(3,0)00 说明两种实 验条件下四特征归类权重模式存差异单独分析显示“正常”条件下特征()归类权重显著(863)(,35)780000；、3 和无显著差异 “双极”条件下特征(080)归类权重显著(936)(,35)333000；显著 3(857)(,35)3003 和(887)无显著差异 . 从这结可以看出两种条件下单特征归类权重表现出相似模式并没有象出现象 r 和认因位置效应明显增强现象 两种条件下致性效应也表现出相似状况 如图 3 所示两种实验条件下直接与接系特征对归类权重都正且直接系特征对归类权
8、重接系特征对归类权重 对实验条件变量(正常双极)和特征对类型变量(直接接)进行方差分析结表明实验条件主效应不显著(,70)7005 说明致性效应也没有出现像 r 和认那样“正常”条件下被放结特征对类型主效应显著(,70)300 说明直接特征对归类权重显著高接特征对归类权重 两变量交作用不显著 从以上结可以看出与采用“双极”维值相比非型特征采用“正常”作维值并没有增强因位置效应削弱致性效应 上已提到 r 和实验与 Rr 实验程序上有多处不实验证实其它方面相情况下采用“正常”作维值用语并对致性效应产生影响 至少与“双极”条件相比是这样 实验采用“正常”作维值没有出现象 r 和实验那样放致性效应现象
9、说明可能存其它导致致性效应发生变化因素 r 和实验与 Rr 实验另重要不是特征基比率信息表述 Rr 实验基比率信息表达“75”r 和实验基比率信息表达“倾向具有特征 X”(如“r 星倾向具有高密”) 实验对这变化是否对两种实验效应产生影响进行检验 . 实验 实验目检验基比率信息表达方式是否对基因关系归类产生影响 实验 直接对“75”和“类别倾向拥有 X 特征”两种基比率信息表达方式进行比较 除这条件两种条件其它方面相 两种条件下维值采用“双极”形式 比如对特征“密”“75”条件下告诉被试“75玛斯塔星密高而 5玛斯塔星密低”；“类别倾向具有 X 特征”条件下 告诉被试“玛斯塔星倾向具有高密而其
10、它行星倾向具有低密” 方法 材 材维值采用“双极”形式基比率信息表达方式分“75”和“类别倾向拥有 X 特征”两种 其它与实验相 程序 程序与实验相 . 3 被试 选取 7 名学生每种实验条件下随机分配 36 人每 6 被试学习类别 结与分析 图所示是两种条件下平单特征归类权重 对组变量基比率信息(75倾向具有特征 X)和组变量特征(3)进行混合设计方差分析结表明特征主效应显著(3,0)980000 说明特征差异显著；基比率信息主效应显著(,70)67000 说明“倾向具有特征 X”条件下特征归类权重明显高“75”条件下 基比率信息与特征交效应显著(3,0)3000 说明两种实验条件下四特征归
11、类权重存差异 单独分析显示“75”条件下特征(078)归类权重显著(896)(,35)536000；、3 和归类权重无显著差异 “倾向具有特征 X”条件下特征(395)归类权重显著(09)(,35)57000；显著 3(933) (00)丹和(893)无显著差异 可见两种条件下特征归类权重表现出部分因位置效应 图 5 是两种基比率信息表达方式下特征对归类权重 对基比率信息变量和特征对类型变量进行方差分析结表明 . 特征对类型主效应显著(,70)6600 说明直接因系特征对归类权重显著高接因系特征对归类权重；基比率信息主效应显著(,70)363000 说明“75”条件下特征对归类权重显著高“倾向
12、具有特征 X”条件下特征对归类权重 两变量交作用不显著 可见两种条件下特征对归类权重正与单特征归类权重相反“倾向具有特征 X”条件下特征对归类权重明显“75”条件下归类权重 这说明造成致性效应改变不是非型特征用语而是基比率信息表达方式 从上述结可以看出基比率信息不表达方式会使基因关系归类因位置效应和致性效应发生改变 从实验程看实验“75”实验条件与 R 研究实验相另实验条件下只是像 r 和(006)研究样将基比率信息表述“倾向具有特征 X” 实验结证实“75”条件下单特征归类权重与双特征归类权重模式与实验“双极”条件下几乎完全相而两种实验效应“倾向具有特征 X”条件下出现了明显变化 致性效应“
13、倾向具有特征 X”条件下明显比“75”条件下而“倾向具有特征 X”条件下单特征归类权重不仅明显“75”条件下因位置效应也表现出增强趋势(尽管只是出现了部分因位置效应) 这结有力地说明造成 r 和实验“清晰”条件下致性效应 Rr 实验致性效应原因是 r 和实验采用“倾向具有特征 X”表达基比率信息方式造成而不是他们认“正常”非型特征值 5 讨论 由 r 和对维值“正常”造成影响进行检验实施实验程有四方面与 Rr 实验程不因将实验结释是其方面差异所致必然令人质疑 . 研究采用与 Rr 实验相程序保持实验设计 和实验程序两方面相情况下考察了另外两方面非型特征维值用语和基比率信息表达方式对基因关系归类
14、影响 实验证实非型特征值采用“正常”或型特征值相反值并不会对归类实验效应产生不影响 实验证实与将基比率信息表达“75”相比 “倾向具有特征 X”表达方式会削弱致性效应增强单特征归类权重 综合起可以肯定地说是 r 和实验采用基比率信息表达方式改变了致性效应强非型特征值用语并没有对实验效应产生影响 5 维值用语作用 不管是 Rr 实验还是 r 和实验他们采用实验材都涉及两类别 是靶类别靶类别具有特征分型特征和非型特征型特征即对靶类别代表性特征非型特征对靶类别代表性低 另是与靶类别形成对照类别该类别具有型特征特征正是靶类别非型特征它非型特征正是靶类别型特征 实验被试要记住与靶类别相关特征信息 随判断
15、呈现样例属靶类别可能性 对这样判断任特征是什么或怎么样并不重要重要是型特征代表性 比如对玛斯塔星样例判断不管特征是温还是密也不管是温高、温正常还是温低 关键是它们类别成员身上出现可能性 这种可能性方面定实验规定基比率 另方面定实验描述特征因关系 . 因所采用维值用语只要使特征维两值形成区别即可 就这作用而言非型特征值用语无论是“正常”还是“低”都会与型特征值“高”形成足够明显区别 除外它并不会对归类判断产生影响 实验结也正是如非型特征值用语并没有产生像 r 和分析那样引导被试形成增强致性效应独特推论 5 基比率信息影响 分类研究 基比率信息实际上就是指特征类别效 它表明了特征类别成员身上出现可
16、能性是种非常重要归类判断线 对特征基比率信息任何不致表达都可能对样例归类比产生不影响 Rr 和 r 和研究都考察了型特征和非型特征基比率信息明确与否对归类影响 Rr 实验和 r 和研究实验靶类别型特征和非型特征基比率都没有明确分只是告诉被试比如“些玛斯塔星密高些玛斯塔星密低” 特征基比率信息不清情况下型特征归类权重不仅低而且因位置效应完全消失了 而特征基比率信息清楚情况下情况正相反 可见清楚基比率信息会提升型特征归类权重 突显其因位置效应 致性效应强弱两种情况下正相反致性效应基比率信息没有区分强而基比率信息明确强减 . 对这结 Rr(003b)认特征基比率信息不清情况下被试无法从型特征身获得可
17、靠归类线主要根据样例特征与类别因关系上致性进行归类判断致性效应因些面增强 对这释 r 和并无异义他们质疑是什么基比率信息明确情况下他们获得致性效应强比 Rr 获得弱 他们认这是 Rr 研究以“正常”作维值缘故 研究证实 r 和虽然研究发现了问题但他们却错误地释了这问题 研究实验基比率信息明确情况下对比了两种基比率信息表达方式 “75”和“类别倾向具有特征 X”对两种实验效应影响 实验发现当基比率信息表述“类别倾向具有特征 X”出现了与 r 和实验相似结与“75”条件下相比致性效应降低而单特征归类权重升高 可见正是两种基比率信息不表述方式而不是“正常”维值用语造成了这结 那么究竟两种表述方式有何
18、差异?很明显“75”是具体明确比率数值而“类别倾向具有特征X”虽然表明了型特征与非型特征基比率信息但不是具体清晰数值 研究认正是这差异对两种实验效应产生了不影响 方面两种基比率信息会促使被试对特征因关系强形成不认识 “75”条件下比如对和特征和类别成员身上出现概率都是 75而且和具有因关系面对这样精确关系被试会认特征因关系是种“全或无”关系因出现概率是 75所以基比率也是 75 即特征和因关系强是 00 特征因关系线因被突出致性效应增强 因位置效应被削弱因因关系强是 00特征链上不论原因特征位置哪里它对结特征定作用都是相因位置效应因被削弱 而“倾向具有特征 X”表述形式不易促成这样推理 . 比
19、如对和被试可能认就象类别什么倾向具有特征有其己原因样类别倾向具有特征也有其原因而和因关系只表明是类别具有原因只定概率程上会引起这无疑会使被试认和因关系不是确定性(00)而是概率性(00) 因相比“75”条件“倾向具有特征 X”条件下因关系致性线减弱 另方面明确具体基比率信息“75”会促使被试通概率计算形成特征身提供归类线 然而样例所具有型特征越多通这种方式获得归类线反倒会越弱因当型特征有归类比 75两 75563三 75 很明显这样比率线不仅无法提供可靠归类线而且会对被试判断造成干扰 这使得被试把力更多地投向样例与类别因关系上致性 结致性效应增强 而“倾向具有特征 X”条件下被试无法进行这样概率计算归类他们更可能采取整合特征线和因关系线方式作出判断 致性效应因而相对减弱而因位置效应得以突显 6 结论 研究采用与 Rr 实验相实验设计和程序考察非型特征值用语和基比率信息表达方式对致性效应和因位置效应可能影响 实验证实采用“正常”或型特征值相反值作非型特征值并不会对致性效应和因位置效应产生不影响 实验并没出现如 r 和认采用“正常”作非型特征值会放致性效应而削弱因位置效应结 . 实验证实型和非型特征基比率信息明确情况下与“类别倾向具有 x 特征”这种模糊基比率信息表述方式相比具体明确基比率信息“75”会增强致性效应 相关热词 因关系类效应实验
