额外变量

实验心理学里可以近似看成一个东西

去你的

在实验中，能够影响因变量的变化，但非研究者所选择，确定，操纵，变化而必须是之中立化，控制的因素称为控制变量，又称无关变量或者是额外变量。应该是这样吧！

【答案】：D统计控制法。 消除法（排除法）是把额外变量从实验中排除出去；恒定法指使额外变量在实验过程中保持恒定不变；匹配法是使实验组和控制组中的被试属性相等的一种方法；统计控制法是在实验完成后通过一定的统计技术来事后减少实验中额外变量的干扰，如协方差分析、剔除极端数、分别加权法。

Y = AX ^ 2 + BX + C 其中X是自变量，Y是因变量，Y与X的变化而变化

其实都是翻译惹的祸.有一个英文单词,它的意思是“可以影响结果、但不被研究者关注的变量”.有的书把它翻译成“额外变量”,也有的书翻译成“无关变量”.另一个英文单词,它的意思是“不影响结果的变量”.中国人也翻译成“无关变量”.所以,“无关变量”这个词有两种意思.由此可见中国心理学的落后,连名词都不统一,那必然影响学术交流.为了避免混淆,我在要用到“可以影响结果、但不被研究者关注的变量”的时候一律写“额外变量”.而那“不影响结果的变量”,这个词我连提都不提.

中介变量不是额外变量，中介变量也是我们要研究的变量，中介变量是考虑自变量X对因变量Y的影响,如果X通过影响变量M来影响Y，则称M为中介变量。根据Baron和 Kenny的解释，通俗地讲 ,就是自变量通过中介变量对因变量产生作用。额外变量是我们不研究并且避免对实验造成影响的变量

在实验中，能够影响因变量的变化，但非研究者所选择，确定，操纵，变化而必须是之中立化，控制的因素称为控制变量，又称无关变量或者是额外变量。应该是这样吧！

去年也有人讨论这个问题，为何有的书籍上对这两个概念做了不同的解释~~都是翻译惹得祸~~ extraneous variable,一派主张译成称额外变量，例如北大杨博民、朱滢的实验书，另一派主张译成无关变量，例如张厚粲的汉英心理学词汇。 其实译成啥无所谓，但是还有另外一个词捣乱，irrelevant variable,这个译成无关变量似乎也没错。 个人倾向于额外变量的译法，但是个别书目主张译额外变量，还"特意"拿无关变量irrelevant variable出来与之辨析就“太可恶”了，因为很容易让人认为无关变量和额外变量不是一回事情~~而实际上，如果说的是extraneous variable，翻译成无关变量、额外变量、控制变量，其实是一回事情。而irrelevant variable，英文烂如我，也知道是无关自然就没关系呗，但是为啥就不能注明下英文呢？当然，这点北大杨博民先生书上做的最好。

在有关变量中，主试不打算研究的变量叫做额外的有关变量，简称额外变量。额外变量必须加以控制，所以我们也把额外变量叫做控制变量。无关变量，也称控制变量，指与自变量同时影响因变量的变化、但与研究目的无关的变量。

我觉得这个根本搞不清楚，因为很多书是混的，有些就把无关变量和额外变量当一个意思，但是又有些又说这两个是有区别的。只是呢，现在书上一提到无关变量，多数都是要控制的意思。

我看到郭秀艳书上写的实验条件分为无关变量和相关变量（revelantvariable）相关变量分为自变量和额外变量（extraneousvariable）

天地玄黄，宇宙洪荒，水无常形，万物都有其变化，生活中也充满了变数，驱动人生是一款免费的驱动管理安装软件。

消除法：采取一定的手段或措施，消除可能对实验结果不利的各种环境刺激、实验条件的额外因素或主试被试方面的主观因素比如，双盲实验和单盲实验。双盲实验：在主试者与被试者都不知道实验的目的情况下实施实验（单盲就是要么主试要么被试不知道实验目的）恒定法恒定法：当额外变量无法消除或很难消除时，使额外因素在实验过程中保持在相对恒定的水平以排除其变化对结果造成的干扰。比如在实验过程中保持光照、温度等的恒定。随机取样法随机取样法：平衡被试间个体差异因素的一种常用方法，通常以抽取被试样本和被试分组来实现该方法从理论上保证被试的代表性，不同实验处理组的被试特质基本处于相同水平，以此来保证不同组实验结果的可比性。比如被试的随机取样、随机分组，实验刺激的随机呈现等。等组匹配法等组匹配法：根据被试某些方面的特征或行为表现，将被试认为地划分为具有相同特制的若干组，使各组特制基本相同。比如将20名男性和30名女性均匀分配到两组，各组分别有10名男性15名女性。抵消平衡法抵消平衡法：在额外变量既不能消除也不能保持恒定的情况下，通过实验程序设计的方法抵消或平衡额外因素带来的误差。通常其用来应对实验中的顺序误差、空间误差、习惯误差、疲劳效应、练习效应等，如ABBA法和拉丁方设计。统计控制法当实验中某些额外因素未能加以有效控制时，可以采用提出极端数据，统计校正或根据主试观察提出不可靠的数据，保证实验数据的可靠性。一般用在实验之后。