反应偏差

反应偏差是一个广义术语，指参与者在回答问题时出现不准确或虚假反应的各种倾向。这些偏差在涉及参与者自我报告的研究中十分普遍，例如结构式访谈或社会统计调查。反应偏差可能对问卷或调查的有效性产生巨大影响。

反应偏差可能由多种因素引起，这些因素均与一个观点相关：研究对象并非被动地对刺激作出反应，而是主动整合多种信息来源以在特定情境中生成反应。因此，实验条件的几乎任何方面都可能潜在地影响受访者。例如：问卷问题的措辞、研究者的态度、实验实施方式，或参与者希望成为“良好实验参与者”并给出符合社会期望的回答等，都可能以某种方式影响反应。所有这些调查和自我报告研究中出现的“伪迹”都可能损害研究的信度。

更加复杂的是，即使调查受到了反应偏差的影响，它们通常仍然具有较高的信度，这可能让研究者对其结论产生虚假的安全感。由于反应偏差的存在，一些研究结果可能是由系统性的反应偏差造成的，而不是由研究者提出的假设效应所导致，这将对使用问卷或调查方法的心理学及其他类型的研究产生深远影响。因此，研究者需要意识到反应偏差及其对研究可能造成的影响，以便采取措施阻止其对研究结果产生负面影响。

## 研究历史

由于自我报告在这些领域中占据重要地位，反应偏差长期以来就存在于心理学和社会学文献中。然而，研究者最初不愿承认这些偏差的影响程度，以及它们可能使依赖这些测量方式的研究失效。一些研究者认为，在样本规模足够大时，被试群体中的偏差会相互抵消。这意味着反应偏差的影响只是随机噪音，如果研究样本足够大，其影响会被抵消。然而，在提出这一观点时，还没有有效的方法论工具可以检验它。当新方法被开发出来后，研究者开始重新检验反应偏差的影响。随着这类研究的推进，出现了两种对立的观点。

第一组研究支持海曼的观点，即尽管存在回应偏差，它对参与者的回答往往只有最小的影响，因此无需采取大规模措施来减轻其影响。这些研究者认为，尽管有大量文献指出回应偏差会影响研究参与者的回答，但实际上这些研究并未提供其确实如此的经验证据。他们认为，当样本量足够大时，这种偏差的影响会被“抵消”，并且它并不是精神健康研究中的系统性问题。这些研究还质疑了早期基于其心理学研究方法列表来探讨回应偏差的研究。例如，他们提到许多研究的样本量非常小，或者在研究社会期许误差（回应偏差的一种类型）时，研究者并没有办法对研究中使用的陈述的“期望性”进行量化。此外，一些学者认为，研究者认为是回应偏差造成的现象（例如男性与女性在回答方式上的差异），实际上可能是真实存在的群体差异。其他几项研究也发现，回应偏差并不像看起来那样严重。第一项研究发现，在比较控制回应偏差与不控制回应偏差的参与者回答时，他们在调查中的答案并无显著性差异。两项其他研究发现，尽管偏差可能存在，但其影响极小，对显著改变参与者回答几乎没有影响。

第二组研究者反对海曼的观点，认为回应偏差具有显著影响，研究者需要采取措施减少回应偏差，以进行可靠的研究。他们认为，回应偏差的影响是一种内在于此类研究的测量误差，必须得到处理，以便研究能够产生准确结果。在心理学中，有许多研究在不同环境和不同变量下探讨回应偏差的影响。例如，一些研究发现，在老年患者的抑郁报告中存在回应偏差的影响。其他研究者发现，当问卷或调查中的回答可能被认为是理想或不理想时，会出现严重问题，而个人对某些问题的回答可能受到其文化的偏向影响。此外，有观点支持这样一种概念：仅仅参与实验本身就会显著影响参与者行为，从而在自我报告研究或实验环境中导致偏差。最具影响力的研究之一发现，社会期望偏差（回应偏差的一种类型）可以解释参与者回答中高达 10–70% 的方差。实质上，由于多项研究表明回应偏差对自我报告研究结果具有显著影响，该观点支持采取措施来减轻回应偏差的影响，以保持研究的准确性。

尽管双方在文献中都有支持，但似乎有更多的经验证据支持回应偏差的重要性。为了加强回应偏差重要性的论点，许多否认回应偏差显著性的研究本身报告了多项方法论问题。例如，它们使用的样本量极小，不能代表整体人口；它们只考虑了可能受回应偏差影响的变量中的很小一部分；并且它们的测量是通过电话进行的，问题措辞很差。

## 类型

### 顺从偏差

顺从偏差（又称“赞同倾向”）是一类反应偏差，即受访者在调查中倾向于对所有项目表示同意。这种偏差可能是一种不诚实的报告形式，因为参与者自动认可任何陈述，即使结果产生矛盾回答。例如，某受试者可能在问卷中同时认可以下两个相互矛盾的陈述,“我更喜欢和他人在一起”,“我更喜欢独处”这对自我报告研究构成严重问题，因为研究者无法正确理解受试者对陈述的真实态度。研究者将这种偏差理解为来自两类原因：第一类观点认为，参与者试图保持“可取性”，以避免研究者不满。第二类观点由李·克隆巴赫提出，他认为偏差源于参与者的认知加工问题，而不是取悦研究者的动机。他主张参与者倾向于回忆支持该陈述的信息，而忽略矛盾信息。

研究者采取多种方法减少此偏差。主要策略是设计平衡反应集，即使量表中包含数量相等的正面与负面措辞条目。这意味着如果研究者希望测量某一特质，一半条目需要通过“同意”反映该特质，另一半条目通过“否定”反映该特质。

反对倾向是这种偏差的相反形式。它指的是参与者在问卷或测量中始终选择否认或不赞同任何陈述。当参与者在实验过程中持续采取这种回应模式时，它会产生类似的效果，即使参与者可能的任何认同都失去效度。

### 礼貌偏差

礼貌偏差是一种反应偏差，当一些个体在面对关于某项服务或产品的问题时，为了对提问者保持礼貌或礼貌，而不完全表达他们的不满时发生。它是质性研究方法中常见的一种偏差。

在关于机构内分娩过程中不尊重和虐待行为的研究中，礼貌偏差被发现是导致在医院和诊所中这些行为潜在低报告的原因之一。研究发现，一些文化特别容易出现礼貌偏差，使受访者倾向于说出他们认为提问者想听到的内容。这种偏差已在亚洲文化和西班牙裔文化中被观察到。礼貌偏差被发现与顺从性偏差相关，尤其是在东亚文化中，人们倾向于表现出较高的认可倾向。如同大多数数据收集方式，礼貌偏差在电话调查中也被视为一种重要的担忧。

已经有尝试通过创造良好的访谈环境来减少礼貌偏差。强调积极与消极体验都同样重要，有助于提升学习效果并尽可能降低偏差。

### 需求特征

需求特征指一种应答偏差，即参与者仅仅因为处于实验之中而改变其反应或行为。这种情况的产生，是因为参与者积极参与实验，并可能试图揣测实验目的，或采取他们认为符合实验情境的某些人的行为。马丁·奥恩是最早识别此类偏差的学者之一，并提出了若干理论来解释其成因。他的研究指出，参与者在参与实验时进入一种特定的社会互动，而这种特殊互动驱使他们在意识和无意识层面改变自身行为。需求特征可以通过多种方式影响实验中参与者及其反应。其中最常见的一种与参与者的动机相关。许多人选择自愿参与研究，是因为他们相信实验具有重要意义。这使得参与者希望成为“好受试者”，并恰当地履行其在实验中的角色，因为他们相信恰当参与对研究的成功至关重要。因此，在尝试积极参与的过程中，受试者可能试图了解实验所检验的假设，并调整自身行为，以支持该假设。奥恩将这种变化概念化，他认为实验对于受试者而言可能被视作一个问题，而他们的任务则是找到该问题的解决方案——即以支持实验者假设的方式表现。另一方面，受试者也可能试图发现实验假设，目的是提供错误信息以破坏该假设。这两种结果都是有害的，因为它们阻碍实验者收集准确的数据并得出合理的结论。

除参与者的动机之外，还有其他因素会影响研究中需求特征的出现。许多因素与实验情境本身的独特性质有关。例如，研究中的参与者更有可能忍受不舒服或乏味的任务，仅仅因为他们处于实验中。此外，实验者的非语言行为（如他们迎接参与者的方式，或在实验过程中与参与者互动的方式）可能会无意中影响参与者在实验过程中的反应。同样，先前的实验经验或参与者听到的关于实验的传闻，也可能极大地影响他们的反应方式。在实验之外，这些过去的经历和行为方式也可能显著影响患者如何评价其心理健康专业人员的有效性。许多治疗师收集客户反馈的方式依赖自我报告量表，而这类量表很容易受到反应偏差的影响。如果参与者在治疗师面前填写这些量表，或因为认为治疗应该有效而感到必须给出正面回答，他们可能会产生偏差。在这种情况下，治疗师无法获得准确的反馈，也就无法改善疗法或精准调整后续治疗以符合参与者的需要。所有这些不同的例子都可能显著影响参与者的反应，驱使他们以不反映真实信念或心态的方式作答，从而对基于这些调查的结论产生负面影响。

虽然无法完全消除需求特征，但研究者可以采取一些步骤以减少其对结果的影响。一种减少反应偏差的方法，是使用欺骗来防止参与者发现实验的真实假设，然后对参与者进行事后解释。例如，研究显示反复使用欺骗与事后解释有助于防止参与者对实验感到熟悉，并且参与者在多次被欺骗和解释后不会显著改变其行为。另一种减少需求特征的方法是尽量保持实验者的中立性，或训练实施实验的人员尽可能保持中立。例如，研究表明广泛的一对一接触使中立性更难保持，因此建议在设计实验时限制这种互动。另一种防止需求特征的方法是使用盲法实验并提供安慰剂或对照组。这可以防止实验者影响参与者，因为研究者不知道参与者应该以何种方式反应。尽管并不完美，但这些方法可以显著减少需求特征对研究的影响，使实验结论更有可能准确反映其意图测量的内容。

### 极端反应倾向

极端反应倾向是一种反应偏差，使得受试者只选择问卷中最极端的选项或答案。例如，在使用李克特量表并提供1至5分选项的问卷中，受试者可能只给出1或5分。另一个例子是，参与者在包含“非常同意”或“非常不同意”选项的问卷中，仅选择这两种回答。关于为什么这种偏差会在群体中出现，有多种解释。其中一种解释将其与文化身份关联起来。该观点指出，某些文化背景的人相比其他群体更容易出现极端反应倾向。例如，研究发现来自中东和拉丁美洲的人更容易受到极端反应影响，而来自东亚和西欧的人较不容易受到影响。第二种解释与参与者的教育水平有关。研究显示智力水平较低（通过IQ和学业成绩分析衡量）的人更容易受到极端反应影响。此外，问卷或调查中问题的措辞也可能引发这种偏差。某些主题或问题的措辞可能驱使参与者以极端方式作答，尤其是在涉及参与者的动机或信念时。

这种偏差的相反情况是，参与者只选择中间或温和的反应选项作为答案。

### 题目顺序偏差

题目顺序偏差，或称为“顺序效应偏差”，是一种反应偏差，即受访者会因问卷或访谈中题目出现的顺序不同而对问题产生不同反应。题目顺序偏差不同于“反应顺序偏差”，后者专门指问卷题目中选项排列顺序所造成的偏差。问卷中较早出现的题目可能通过多种方式影响后续题目的回答。其中一种方式是题目会建立“互惠或公平规范”，这一概念由赫伯特·海曼与保罗·希茨利在1950年的研究中提出。在他们的研究中，首先问美国是否应允许来自共产主义国家的记者进入美国并按其所见报道新闻；另一问题则问俄罗斯等共产主义国家是否应允许美国记者进入并按他们所见报道新闻。研究显示，允许共产主义国家记者进入的“是”回答比例因顺序不同而增加37个百分点，而美国记者问题的比例变化为24个百分点。当某个题目被放在第二位时，它的语境会受到第一题答案的影响，而受访者会倾向于以被认为“公平”的方式回答第二题。另一种顺序影响的方式与题目框架有关。如果受访者首先被问及对于某主题的整体兴趣，他们的兴趣评分可能更高；但如果先被问及技术性或知识性的题目，兴趣可能降低。“部分—整体对比效应”也是一种顺序效应。当一般性问题和具体问题以不同顺序呈现时，具体问题的回答通常变化不大，而一般性问题的回答可能发生显著变化。题目顺序偏差主要发生在问卷或调查环境中。降低这种偏差的策略包括随机化题目顺序、按照主题分组题目以形成逻辑顺序等。

### 社会期许偏差

社会期许偏差是一种反应偏差，会促使参与者否认不受欢迎的特质，并将社会期望的特质归于自己。本质上，它驱使个体以能让自己在研究者面前显得更好的方式回答问题。这种偏差有多种形式。有些人会过度报告良好行为，而另一些可能低估个人的不良或不受欢迎行为。这种偏差的一个关键因素涉及研究进行的社会规范。例如，在研究个体吸毒倾向时，如果受访者来自一个吸毒被视为普遍或正面的社区，他们可能会夸大吸毒行为；而来自严厉谴责吸毒的社区的人可能会低估使用情况。这种偏差在基于受试者观点的问题中特别明显，例如要求评价或打分，因为没有“正确答案”，受访者可以以多种方式作答。总体而言，社会期许偏差会显著影响自我报告研究的有效性，尤其当研究主题具争议性时。如果无法控制这种偏差，研究者难以判断结果是否源于个体差异，或仅反映受访者顺应社会规范的倾向。因此，研究者尝试采用策略来减少社会期许偏差，以确保研究结论的有效性。

多种策略可用于限制社会期许偏差的影响。1985年，安东·内德霍夫总结了一系列缓解策略。其中多数学策略涉及欺骗受试者，或改变问卷呈现方式。以下为七种策略的简化列表：

- 投票箱法：受试者匿名填写问卷并投入上锁投票箱，以避免访谈者得知回答，并减少社会压力。
- 强迫选择项目：设计同等可取性的选项，避免某一方向的社会期许反应。
- 中性问题：使用被广泛视为中性的题目，以减少社会期许反应。
- 随机反应技术：参与者随机回答一组问题之一，研究者不知道回答的是哪一个，从而提高诚实性，并通过统计方式解释数据。
- 自填问卷：在受试者填写前将其隔离，以减少研究者提供的社会线索。
- 虚假测谎：研究者让受试者相信机器能检测回答的真实性，完成问卷后再向其解释。由于成本高、耗时且每人仅能使用一次，因此少见。
- 受访者选择访谈者：允许受试者选择访谈者，以提高关系融洽度并促进诚实回答。
- 代理受访者：不直接询问目标对象，而是询问其熟人。通常用于行为问题，不适合态度或信念研究。

各项技术或策略的有效程度取决于不同的情境和所提问题。为了在广泛情境中最大限度地降低社会期望偏差，有学者建议研究者结合多种方法，以提高减少社会期望偏差的成功概率。在选择减少社会期望偏差的最佳方法时，不以“越多越好”（即行为报告率越高越好）的假设进行验证，因为这是一种“弱验证”，并不总是保证最佳结果。相反，应通过将观察数据与报告数据进行“真实对比”，以揭示最准确的方法。

## 相关术语

- 无应答偏差并不是回答偏差的反义词，也不是一种认知偏差；它发生在社会统计调查中，当参与调查的人与未参与者在结果变量上存在差异。
- 回应率不是认知偏差，而是指完成调查者与未完成者的比例。

## 高度脆弱领域

某些领域或主题更容易受到各种回答偏差的影响，包括：

- 酗酒
- 精神疾病中的自我报告，特别是抑郁症