&Steelman,1996）利用先前提到过的偏相关技术证实了这种关系。他们发现，一旦在统计上控制了每个州参加考试的学生在比例上的差异，那么每个学生的教育支出每增加1000美元，这个州的SAT考试平均成绩就会提高15%。尽管大多数的证据都无可辩驳地表明，如果不进行统计校正，选择性偏差会让州与州之间SAT成绩的比较变得毫无意义，但媒体和政客们仍在继续使用未校正的分数来达到他们的政治目的。

    来自临床心理学的例子可以表明，选择性偏差问题是多么地具有欺骗性和违背常理。研究数据有时会显示，接受心理治疗的人在各种成瘾症——如肥胖、吸毒、吸烟——的治愈率方面，要低于那些没有接受过心理治疗的人（Rzewnicki&Fays,1987;Schachter,1982）。你想知道原因吗？原因并不是因为心理疗法使得成瘾的行为更加难以改变，而是因为那些寻求心理治疗的人的成瘾问题更复杂和棘手，而且很少能够自愈。

    维纳（Wainer,1999）给我们讲了一个二战期间的故事，这个故事提醒我们选择性偏差违背常理的一面。他提到一位飞机分析师，这个分析师一直试图通过分析飞机被子弹击中的弹孔分布，来确定飞机上的哪个部位是应该放置加固防弹层的位置。他最后的决定是：把加固防弹层放在返航机上没有弹孔的地方。他的理由是，子弹袭击飞机各个部位的几率是均等的，所以，如果一架飞机能返回，就表示这架飞机被子弹击中的地方必定不会对飞机造成致命损伤。那些没有弹孔的地方，看来都是要害，因为该部位如果被击中，飞机可能就不会返航。因此加固防弹层应该安装在返航机没有被击中的部位！

    总之，这一章提供给读者的规则很简单：提防选择性偏差的发生；当只有相关时，应避免因果推论。不可否认，复杂的相关数据里确实存在着有限的因果关系。同样不可否认的是，相关的证据有助于证明假设的聚合效度（见第8章）。然而对于心理学知识的消费者来说，宁可站在怀疑的角度，也不要被那些错误地暗示了因果关系的相关所蒙蔽。

    本章的主旨是想传达这样一个理念，两个变量之间仅仅存在相关，并不能保证一个变量的变化就会导致另一个的变化，也就是说，相关并不意味着因果关系。在第三变量问题里，两个变量之间的相关并不意味着它们之间存在直接因果路径，因为相关的产生可能是由于这两个变量或许都与未被测量的第三变量有关。事实上，如果潜在的第三变量也经过了测量，就可以用相关统计，如偏相关（第8章将会讨论）来评估第三变量是否决定了这种关系。让相关统计的解释变得困难的另外一个原因，就是方向性问题。实际上，如果两个变量有直接的因果关系，因果关系的方向是不能根据相关来判断的。

    在行为科学中，选择性偏差是造成诸多虚假相关的罪魁祸首。事实上人们在一定程度上选择他们的环境，并人为创造了行为特性和环境变量之间的相关。正如戈德伯格的例子所阐述的那样（在接下来的两章中我们将会进一步讨论），确保选择性偏差不会捣乱的唯一方法，就是在操纵所有变量的情况下进行真正的实验。

    

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    注释：

    ①亚利桑那州在美国西部，以地广人稀、气候干燥、空气清洁著称——译者注松语文学Www.16sy.coM免费小说阅读