丁小斌　陰國恩

摘要采用與Rehder實驗相同的程序，考察了不同非典型特征值用語和基本比率信息表達方式對基于因果關系歸類的影響。實驗1結果表明，非典型特征值采用“正?！被虻湫吞卣髦档南喾粗挡⒉粫w類中的實驗效應產(chǎn)生不同的影響。實驗2結果表明，與將基本比率信息表達為具體明確的一個值“75％”相比，“A傾向于具有特征X”的表達方式會削弱一致性效應，突顯因果位置效應。這些結果說明，改變兩種實驗效應強度的是Marsh和Ahn實驗中采用的基本比率信息的表達方式而不是Rehder實驗中的非典型特征值用語。

關鍵詞歸類，因果關系，因果位置效應，一致性效應。

分類號B842.5

1前言

分類研究的一個重要目標是揭示事物的特征以及與特征相關的知識(如解釋性的或因果性的知識)如何影響人們對類別的表征和使用。早期研究主要關注事物的知覺特征在歸類(classification)中的效應，但隨后的研究表明，知識幾乎影響著所有基于類別的判斷。本文關注的是類別特征之間的因果知識對歸類判斷的影響。類別特征之間存在因果關系的例子很多。比如，人們知道爪子使老虎能夠捕食獵物，腮使魚類在水中可能呼吸，風扇使汽車發(fā)動機保持低溫，等等。

許多研究對因果知識在歸類中的作用進行了考察，發(fā)現(xiàn)了因果知識對歸類影響的一些重要的效應。因果位置效應(the causal status effect)和一致性效應(the coherence effect)是研究中發(fā)現(xiàn)的兩種比較重要的實驗效應。因果位置效應是指，在其它因素平衡的情況下，特征在類別因果網(wǎng)絡中出現(xiàn)的越早，在歸類判斷中具有的權重越大。一致性效應是指在基于因果關系的歸類中，除過特征本身的特性提供的歸類線索，特征交互關系是否符合類別特征因果關系模式對人們的歸類判斷也產(chǎn)生影響。

支持因果位置效應和一致性效的研究證據(jù)有很多，但在效應的強度大小問題上存在爭論。Marsh和Ahn認為Rehder實驗中采用的人造類別刺激材料可能放大了一致性效應，而減弱了因果位置效應。Marsh和Ahn認為，在Rehder的實驗中呈現(xiàn)給被試的類別特征值分為典型特征值和非典型特征值，典型特征值為“高”，非典型特征值為“正?！?，而采用“正常”作為維度值是有問題的。原因有二，第一。雖然采用“正?！弊鳛榉堑湫吞卣髦档哪康脑谟诒砻靼蓄悇e(如瑪斯塔星)與其上位類別(所有星球)的區(qū)別，但種做法會放大一致性效應。因為被試會認為“正常”值傾向于一起出現(xiàn)。第二，Rehder等在實驗2中沒有提供關于典型特征非典型特征基本比率大小的信息，在這種情況下，所有特征維度上都是“正?！敝档捻椖?即，“0000”項目)也會獲得較高的歸類比，因為“0000”項目完全符合靶類別的特征因果交互關系，一致性效應因此也會被放大。

為了驗證他們的觀點，Marsh和Ahn將非典型特征值換成與典型特征值相反的值，比如對于特征“密度”，特征值分別為“高”和“低”。結果發(fā)現(xiàn)，與Rehder的實驗結果相比，一致性效應減小，而因果位置效應增強。根據(jù)這一結果，Marsh和Ahn認為采用“正?！弊鳛榫S度值是造成Re-hder的實驗只出現(xiàn)部分因果位置效應和高強度一致性效應的原因。

2問題提出

究竟采用“正常”作為非典型特征維度值是否會對因果位置效應和一致性效應產(chǎn)生影響?事實上，即使這是一個問題，單憑Marsh和Ahn的研究不能作出有效的回答。因為兩個研究的過程除了在非典型特征值用語上不同外，還有多個方面不同。首先，與Rehder的實驗相比，Marsh和Ahn的研究不僅改變了維度值用語，也改變了對特征基本比率的表達，前者的基本比率表達為一個精確的數(shù)值：“75％”，而后者表達為“A傾向于具有特征X”。第二，在實驗設計上，前者采用的是混和設計，而后者采用的是組內(nèi)設計；第三，在實驗程序方面，前者在實驗的學習階段安排了學習效果的測驗，要求被試對有關學習內(nèi)容選擇題進行作答；在實驗的測試階段一直向被試呈現(xiàn)一個有關類別原型的圖示，圖中信息包括類別原型的特征及特征之間的因果關系。而后者的實驗程序均無這兩方面的安排。上述研究過程中的任何一點不同都可能導致實驗效應的強度上出現(xiàn)差異。

本研究采用與Rehder的實驗相同的實驗設計和程序，在保持第二和第三方面與Rehder的實驗相同的情況下考察非典型特征值用語和基本比率信息表達方式對兩種實驗效應可能的影響。實驗1考察采用“正?！弊鳛榉堑湫吞卣髦禃r兩種實驗效應可能發(fā)生的變化；實驗2在特征值用語一致的情況下考察基本比率信息的不同表達方式對兩種實驗效應可能的影響。

3實驗1

實驗1的目的在于考察維度值用語“正?！笔欠駥谝蚬P系的歸類產(chǎn)生的影響。在實驗中，直接對“正常”維度值條件和“雙極”維度值條件進行比較。兩種條件下，特征基本比率信息均表述為“75％”。比如，對于特征“密度”，在“正?！睏l件下，告訴被試“75％的瑪斯塔星密度高而25％的瑪斯塔星密度正?！?；在“雙極”條件下，告訴被試“75％的瑪斯塔星密度高而25％的瑪斯塔星密度低”。

3.1方法

3.1.1材料

材料與Rehder、Marsh和Ahn研究中采用的一樣，共六個類別。每個典型特征的基本比率描述為“75％”?！罢！睏l件下，非典型特征值為“正?！?，“雙極”條件下，非典型特征值為典型特征值的另一極。所有被試還需要學習圖1所示的特征之間的三個因果關系。表1例舉的是類別材料瑪斯塔星的特征和因果關系。

3.1.2程序

程序與Rehder的實驗相同。被試首先在屏幕上按自己的速度學習呈現(xiàn)的類別信息，隨后需要完成與學習內(nèi)容相關的一些多項選擇題。通過測驗后，進行實驗測試，向被試隨機呈現(xiàn)16個樣例(四個雙值特征的所有組合)，要求其對樣例屬于靶類別的可能性進行評價。每個樣例呈現(xiàn)兩次，共32次試驗。

3.1.3被試

選取72名大學生，每種實驗條件下隨機分配36人。每6個被試學習一個類別。

3.2結果與分析

與Rehder、Marsh和Ahn處理數(shù)據(jù)的方法一樣，采用多元回歸分析的方法，將每個被試對16個測試項目的歸類比轉(zhuǎn)化為單特征歸類權重和直接、間接因果關系特征對的歸類權重。圖2所示的是所有被試平均的單特征歸類權重。

對組間變量實驗條件(正常，雙極)和組內(nèi)變量特征(F1，F(xiàn)2，F(xiàn)3，F(xiàn)4)進行2×4的混和設計方差分析，結果表明，特征的主效應顯著，F(xiàn)(3,210)=13.66，p＜0.001，說明特征之間差異顯著；實驗條件的主效應不顯著；實驗條件與特征交互效應顯著，F(xiàn)(3,210)=12.14，p＜0.01，說明兩種實

驗條件下四個特征的歸類權重大小模式存在差異：單獨分析顯示，“正?！睏l件下，特征F1(12.24)的歸類權重顯著大于F2(8.63)，F(xiàn)(1,35)=17.80，p＜0.001；F2、F3和F4之間無顯著差異?！半p極”條件下，特征F1(10.80)的歸類權重顯著大于F2(9.36)，F(xiàn)(1,35)=13.33，p＜0.001；F2顯著大于F3(8.57)，F(xiàn)(1,35)=13.22，p＜0.01，F(xiàn)3和F4(8.87)無顯著差異。從這一結果可以看出，兩種條件下單特征歸類權重表現(xiàn)出相似的模式，并沒有象出現(xiàn)象Marsh和Ahn認為的因果位置效應明顯增強的現(xiàn)象。

兩種條件下一致性效應的大小也表現(xiàn)出相似的狀況。如圖3所示，在兩種實驗條件下，直接與間接聯(lián)系特征對的歸類權重都為正，且直接聯(lián)系特征對的歸類權重大于間接聯(lián)系特征對的歸類權重。對實驗條件變量(正常，雙極)和特征對類型變量(直接，間接)進行2×2的方差分析結果表明，實驗條件的主效應不顯著，F(xiàn)(1,70)=1.27，p＞0.05，說明一致性效應也沒有出現(xiàn)像Marsh和Ahn認為的那樣在“正?！睏l件下被放大的結果：特征對類型的主效應顯著，F(xiàn)(1,70)=11.34，p＜0.01，說明直接特征對的歸類權重顯著高于間接特征對的歸類權重。兩個變量的交互作用不顯著。

從以上結果可以看出，與采用“雙極”維度值相比，非典型特征采用“正?！弊鳛榫S度值并沒有增強因果位置效應，削弱一致性效應。

上文已經(jīng)提到，Marsh和Ahn的實驗與Rehder的實驗在程序上有多處不同，實驗1證實，在其它方面均相同的情況下，采用“正常”作為維度值用語并未對一致性效應產(chǎn)生影響。至少與“雙極”條件相比是這樣。實驗中采用“正?！弊鳛榫S度值沒有出現(xiàn)象Marsh和Ahn實驗那樣放大一致性效應的現(xiàn)象，說明可能存在其它導致一致性效應發(fā)生變化的因素。Marsh和Ahn的實驗與Rehder的實驗另一個重要的不同是特征的基本比率信息的表述。Re-hder實驗中基本比率信息的表達為“75％”，Marsh和Ahn實驗中基本比率信息的表達為——“A傾向于具有特征X”(如“Myastars星傾向于具有高密度”)。實驗2對這一變化是否對兩種實驗效應產(chǎn)生影響進行檢驗。

4實驗2

實驗2的目在于檢驗基本比率信息的表達方式是否對基于因果關系的歸類產(chǎn)生的影響。在實驗中。直接對“75％”和“A類別傾向于擁有X特征”兩種基本比率信息表達方式進行比較。除過這一個條件，兩種條件在其它方面均相同。兩種條件下，維度值均采用“雙極”形式。比如，對于特征“密度”，在“75％”條件下，告訴被試“75％瑪斯塔星密度高而25％瑪斯塔星密度低”；在“A類別傾向于具有X特征”條件下。告訴被試“瑪斯塔星傾向于具有高密度而其它行星傾向于具有低密度”。

4.1方法

4.1.1材料

材料中維度值均采用“雙極”形式，基本比率信息表達方式分“75％”和“A類別傾向于擁有X特征”兩種。其它與實驗1相同。

4.1.2程序

程序與實驗1相同。

4.1.3被試

選取72名大學生，每種實驗條件下隨機分配36人，每6個被試學習一個類別。

4.2結果與分析

圖4所示的是兩種條件下的平均單特征歸類權重。

對組間變量基本比率信息(75％，A傾向于具有特征X)和組內(nèi)變量特征(F1，F(xiàn)2，F(xiàn)3，F(xiàn)4)進行2×4的混合設計方差分析，結果表明，特征的主效應顯著，F(xiàn)(3,210)=29.80，p＜0.001，說明特征之間差異顯著；基本比率信息的主效應顯著，F(xiàn)(1,70)=21.67，p＜0.001，說明“A傾向于具有特征X”條件下特征的歸類權重明顯高于“75％”條件下的?；颈嚷市畔⑴c特征交互效應顯著，F(xiàn)(3,210)=22.31，p＜0.001，說明兩種實驗條件下四個特征的歸類權重大小存在差異。單獨分析顯示，“75％”條件下，特征F1(10.78)的歸類權重顯著大于F2(8.96)，F(xiàn)(1,35)=15.36，p＜0.001；F2、F3和F4之間的歸類權重無顯著差異?！癆傾向于具有特征X”條件下，特征F1(13.95)的歸類權重顯著大于F2(10.94)，F(xiàn)(1,35)=25.47，p＜0.001；F2顯著大于F3(9.33)(p＜0.01)，丹和F4(8.93)無顯著差異。可見兩種條件下，特征歸類權重均表現(xiàn)出部分因果位置效應。

圖5是兩種基本比率信息表達方式下的特征對的歸類權重。對基本比率信息變量和特征對類型變量進行2×2的方差分析結果表明。特征對類型的主效應顯著，F(xiàn)(1,70)=6.46，p＜0.01，說明直接因果聯(lián)系特征對的歸類權重顯著高于間接因果聯(lián)系特征對的歸類權重；基本比率信息主效應顯著，F(xiàn)(1,70)=13.63，p＜0.001，說明“75％”條件下的特征對歸類權重顯著高于“A傾向于具有特征X”條件下的特征對歸類權重。兩個變量的交互作用不顯著。可見，兩種條件下特征對歸類權重的大小正好與單特征歸類權重大小相反，“A傾向于具有特征X”條件下的特征對歸類權重明顯小于“75％”條件下的歸類權重。這說明造成一致性效應大小改變的不是非典型特征的用語，而是基本比率信息的表達方式。

從上述結果可以看出，基本比率信息不同的表達方式會使基于因果關系歸類中的因果位置效應和一致性效應發(fā)生改變。從實驗過程來看，實驗2的“75％”實驗條件與Rehde研究的實驗1相同，另一實驗條件下只是像Marsh和Ahn(2006)的研究一樣將基本比率信息表述為“A傾向于具有特征X”。實驗結果證實，“75％”條件下單特征歸類權重與雙特征歸類權重的大小模式與實驗1“雙極”條件下的幾乎完全相同，而兩種實驗效應在“A傾向于具有特征X”條件下出現(xiàn)了明顯的變化。一致性效應在“A傾向于具有特征X”條件下明顯比“75％”條件下的小，而“A傾向于具有特征X”條件下的單特征歸類權重不僅明顯大于“75％”條件下的，因果位置效應也表現(xiàn)出增強的趨勢(盡管只是出現(xiàn)了部分因果位置效應)。這一結果有力地說明，造成Marsh和Ahn實驗“清晰”條件下一致性效應小于Rehder實驗1的一致性效應原因是Marsh和Ahn在實驗中采用“A傾向于具有特征X”的表達基本比率信息的方式造成的，而不是他們認為的“正?！钡姆堑湫吞卣髦?。

5討論

由于Marsh和Ahn對維度值“正常”造成的影響進行檢驗時，實施的實驗過程有四個方面與Rehder的實驗過程不同，因此，將實驗結果解釋為是其中一方面的差異所致必然令人質(zhì)疑。本研究采用與Rehder實驗相同的程序，在保持實驗設計

和實驗程序兩方面相同的情況下，考察了另外兩方面，非典型特征維度值用語和基本比率信息表達方式對基于因果關系的歸類的影響。實驗1證實非典型特征值采用“正?！被虻湫吞卣髦档南喾粗挡⒉粫w類中的實驗效應產(chǎn)生不同的影響。實驗2證實與將基本比率信息表達為“75％”相比。“A傾向于具有特征X”的表達方式會削弱一致性效應，增強單特征的歸類權重。綜合起來，可以肯定地說，是Marsh和Ahn實驗中采用基本比率信息的表達方式改變了一致性效應的強度，非典型特征值的用語并沒有對實驗效應產(chǎn)生影響。

5.1維度值用語的作用

不管是Rehder的實驗還是Marsh和Ahn實驗，他們采用的實驗材料都涉及兩個類別。一個是靶類別，靶類別具有的特征分為典型特征和非典型特征，典型特征即對于靶類別代表性大的特征，非典型特征對靶類別的代表性低。另一個是與靶類別形成對照的類別，該類別具有的典型特征的特征正好是靶類別的非典型特征，它的非典型特征正好是靶類別的典型特征。實驗中被試需要記住與靶類別相關的特征信息。隨后判斷呈現(xiàn)的樣例屬于靶類別的可能性。對于這樣的判斷任務，特征是什么或怎么樣并不重要，重要的是典型特征的代表性。比如，對于瑪斯塔星樣例的判斷，不管特征是溫度還是密度，也不管是溫度高、溫度正常還是溫度低。關鍵的是它們在類別成員身上出現(xiàn)的可能性。這種可能性一方面決定于實驗中規(guī)定的基本比率。另一方面決定于實驗中描述的特征之間的因果關系。因此，所采用的維度值用語只要使特征維度的兩個值形成區(qū)別即可。就這個作用而言，非典型特征值的用語無論是“正?！边€是“低”都會與典型特征值“高”形成足夠明顯的區(qū)別。除此之外，它并不會對歸類判斷產(chǎn)生影響。實驗1的結果也正是如此，非典型特征值的用語并沒有產(chǎn)生像Marsh和Ahn分析的那樣引導被試形成增強一致性效應的獨特的推論。

5.2基本比率信息的影響

在經(jīng)典分類研究中。基本比率信息實際上就是指特征的類別效度。它表明了特征在類別成員身上出現(xiàn)的可能性，是一種非常重要的歸類判斷線索。對特征基本比率信息任何不一致的表達都可能對樣例的歸類比產(chǎn)生不同影響。

Rehder和Marsh和Ahn在研究中都考察了典型特征和非典型特征基本比率信息大小明確與否對歸類的影響。在Rehder的實驗和Marsh和Ahn研究的實驗2中，靶類別的典型特征和非典型特征的基本比率都沒有明確的大小之分，只是告訴被試比如“一些瑪斯塔星的密度高，一些瑪斯塔星的密度低”。在特征基本比率信息大小不清的情況下，典型特征的歸類權重不僅低而且因果位置效應完全消失了。而在特征基本比率信息大小清楚的情況下，情況正好相反。可見，大小清楚的基本比率信息會提升典型特征的歸類權重。突顯其因果位置效應。一致性效應的強弱在兩種情況下正好相反，一致性效應在基本比率信息沒有大小區(qū)分時強度大，而在基本比率信息大小明確時強度減小。對于這一結果，Rehder(2003b)認為在特征基本比率信息不清的情況下，被試無法從典型特征本身獲得可靠的歸類線索，主要根據(jù)樣例特征與類別在因果關系上的一致性進行歸類判斷，一致性效應因些面增強。對于這一解釋，Marsh和Ahn并無異義，他們質(zhì)疑的是為什么在基本比率信息大小明確情況下，他們獲得的一致性效應強度比Rehder獲得的弱。他們認為這是Rehder研究中以“正?！弊鳛榫S度值的緣故。本研究證實，Marsh和Ahn雖然在研究中發(fā)現(xiàn)了問題，但他們卻錯誤地解釋了這一問題。

本研究實驗2在基本比率信息大小明確的情況下對比了兩種基本比率信息的表達方式?！?5％”和“類別A傾向于具有特征X”，對兩種實驗效應的影響。實驗發(fā)現(xiàn)當基本比率信息表述為“類別A傾向于具有特征X”時，出現(xiàn)了與Marsh和Ahn實驗相似的結果：與“75％”條件下相比，一致性效應降低，而單特征歸類權重升高?？梢娬莾煞N基本比率信息不同的表述方式而不是“正?！钡木S度值用語造成了這一結果。那么究竟兩種表述方式有何差異?很明顯，“75％”是一個具體明確的比率數(shù)值，而“類別A傾向于具有特征X”雖然表明了典型特征與非典型特征基本比率信息的大小，但不是一個具體清晰的數(shù)值。本研究認為正是這一差異對兩種實驗效應產(chǎn)生了不同影響。

一方面，兩種基本比率信息會促使被試對特征之間因果關系的強度形成不同的認識。在“75％”條件下，比如對于F1和F2，特征F1和F2在類別成員身上出現(xiàn)的概率都是75％，而且F1和F2之間具有因果關系，面對這樣精確的關系，被試會認為特征之間的因果關系是一種“全或無”的關系，因為F1出現(xiàn)的概率是75％，所以F2的基本比率也是75％。即特征F1和F2之間的因果關系的強度是100％。特征之間的因果關系線索因此被突出，一致性效應增強。同時因果位置效應被削弱，因為在因果關系強度是100％的特征鏈上，不論原因特征的位置在哪里，它對結果特征的決定作用都是相同的，因果位置效應因此被削弱。而“A傾向于具有特征X”的表述形式不易促成這樣的推理。比如，對于F1和F2，被試可能認為就象類別為什么傾向于具有特征F1有其自己的原因一樣，類別傾向于具有特征F2也有其原因，而F1和F2之間的因果關系只表明F1是類別具有F2的一個原因，F(xiàn)1只在一定概率程度上會引起F2，這無疑會使被試認為F1和F2之間的因果關系不是確定性的(100％)而是概率性的(小于100％)。因此，相比“75％”的條件，“A傾向于具有特征X”條件下因果關系一致性線索減弱。

另一方面，明確具體的基本比率信息“75％”會促使被試通過概率計算來形成特征本身提供的歸類線索。然而樣例所具有的典型特征越多，通過這種方式獲得的歸類線索反倒會越弱，因為，當?shù)湫吞卣饔幸粋€時，歸類比為75％，兩個時75％=56.3％，三個時75％=42.1％。很明顯這樣的比率線索不僅無法提供可靠的歸類線索，而且會對被試的判斷造成干擾。這使得被試把注意力更多地投向樣例與類別在因果關系上的一致性。結果一致性效應增強。而在“A傾向于具有特征X”條件下，被試無法進行這樣的概率計算，在歸類時他們更可能采取整合特征線索和因果關系線索的方式作出判斷。一致性效應因而相對減弱，而因果位置效應得以突顯。

6結論

本研究采用與Rehder的實驗相同的實驗設計和程序，考察非典型特征值用語和基本比率信息表達方式對一致性效應和因果位置效應可能的影響。實驗1證實，采用“正?！被虻湫吞卣髦档南喾粗底鳛榉堑湫吞卣髦担⒉粫σ恢滦孕鸵蚬恢眯a(chǎn)生不同的影響。實驗中并沒出現(xiàn)如Marsh和Ahn認為的采用“正?！弊鳛榉堑湫吞卣髦禃糯笠恢滦孕魅跻蚬恢眯慕Y果。實驗2證實，在典型和非典型特征基本比率信息大小明確的情況下，與“A類別傾向于具有x特征”這種模糊的基本比率信息表述方式相比，具體明確的基本比率信息“75％”會增強一致性效應。