因果推理加权三指标模型及其应用研究

摘要

以往因果推理领域的研究存在:1）未能保证背景原因的效力在目标原因出现组和目标原因不出现组之间保持一致;2）未考察认知负荷因素对被试的因果推理的影响;3）只使用一个指标解释所有因果推理现象，较少考虑被试判断的中间过程;4）未深入发掘因果强度估计和因果结构判断之间的影响因素差异等问题。鉴于因果推理规律的复杂性，很难用一个指标描述和解释所有的研究结果，本研究使用随机数方法建构因果推理的加权三指标模型（以下简记为W-3I模型）来解释复杂的因果推理现象，并开展实证研究检验该模型的预测能力。所有实证研究均使用保证背景原因的效力在目标原因出现组和目标原因不出现组之间保持一致的信息呈现方式开展。
　　 在对以往实验数据的元分析的基础上建构因果强度估计的集中呈现范式和序列呈现范式W-3I模型，因果强度估计集中呈现范式和序列呈现范式的W-3I模型的三指标为△P、PPC、P(E/C)(产生式用P(E/C)，预防式用P(-E/C))，集中呈现范式三指标的权重值依次为0.5186、0.3653、0.0936;序列呈现范式三指标的权重依次为:0.4225、0.0018、0.5229。以实验五、六、七的实验数据为基础建构因果结构判断集中呈现范式W-3I模型，模型的三指标为:△P、PPC、CCP，三指标的权重值依次为:0.3029、0.4799、0.2235。
　　 实验一、二检验因果强度估计集中呈现范式W-3I模型的预测能力，实验兰、四检验因果强度估计序列呈现范式W-3I模型的预测能力，并通过比较W-3I、△P、PPC、P(E/C)、wpCI、EI、H、SS模型的预测与实验数据之间的相关系数和平均平方误来鉴别模型的优劣。实验一在固定PPC的同时反方向变化△P和P(E/C)，结果显示即使在P(E/C)的变化量是△P的变化量4倍的条件下，被试因果强度估计值还是随△P的变化而变化，但差异并不显著;在P(E/C)的变化量小于或等于△P的变化量条件下，被试因果强度估计值随△P的变化而变化，且差异达到显著。实验二探讨目标原因密度对被试因果强度估计的影响，结果显示在△P=0、.25、.50、.75四种设计中，被试的因果强度估计均不受原因密度的影响。被试在实验一、二中的因果强度估计变化趋势都符合W-3I模型的预测，W-3I模型的预测值与实验一、二数据之间有最高的相关系数和第二低的平均平方误。实验三使用标准提问方法、实验四使用反事实提问方法探讨使用能消除获得△P和P(E/C)的认知负荷差异的信息呈现方式条件下的P(E/C)效应，结果显示不管是在标准提问还是在反事实提问条件下，当P(E/C)较大时，被试的因果强度估计值都随△P的变化而变化，差异达到显著。被试在实验三、四中的强度估计变化趋势都符合W-3I模型的预测，W-3I模型的预测值与实验三、四的实验数据有最大的相关系数和最小的平均平方误。
　　 实验五首次提出了影响因果结构判断的CCP因素，并探讨了CCP因素的作用方式。使用固定△P操纵PPC和CCP等量反方向变化的设计方法，结果显示CCP因素对被试的因果结构认可度有重要影响，在产生式问题上其影响力甚至可以和PPC的影响力相抗衡。实验六使用固定△P操纵PPC和CCP不等量反方向变化的设计方法，进一步检验PPC和CCP对因果结构判断的影响，结果显示被试的因果结构认可度随变化量较大的指标的变化而变化。实验七固定PPC变化△P和CCP，考察实质取样因素对因果结构判断的影响，结果显示高实质取样在PPC=0的问题上导致显著更低的结构认可度，在PPC＞0的问题上导致显著更高的结构认可度;取样大小和因果方向对被试的因果结构认可度有中等程度的影响。计算W-3I、△P、PPC、CCP、Support、SS+、x2模型的预测与实验五、六、七数据之间的相关系数和平均平方误来鉴别模型的优劣:与其他结构判断模型相比，因果结构判断W-3I模型的预测与实验五、六、七组成的总数据之间的相关系数最高，平均平方误最小。
　　 本研究的创新之处包括1）将保证背景原因效力一致性的方法适用于因果强度估计集中呈现范式原因密度因素的研究和序列呈现范式的研究;2）使用随机数法建构W-3I模型，综合多个指标来共同解释因果推理现象;3）提出了使用相同认知资源就能获得△P和P(E/C)的信息呈现方法，并检验该方法对被试表现的影响;4）提出了因果结构判断的CCP指标，初步揭示了CCP指标的作用方式。
　　 本研究还可从以下几方面继续深化:提高计算模拟的深度以模拟每名被试在每个题目上的作答;建构精细的联合概率分布以构造贝叶斯模型来解释因果推理现象;建构因果结构判断序列呈现范式的W-3I模型;建构多目标原因和多效果等实验情境的W-3I模型;建构类比推理，模式识别等领域的W-3I模型，等等。

目录

声明

摘要

1 文献综述

1．1 相关概念的界定

1．1．1 单一目标原因因果推理的界定

1．1．2 结构和强度的界定

1．1．3 因果方向的界定

1．1．4 相关比例的界定

1．2 研究综述

1．2．1 材料变化的影响研究

1．2．2 被试特征的影响研究

1．2．3 任务变化的影响研究

1．3 因果推理模型

1．3．1 RW模型

1．3．2 wpCI模型

1．3．3 EI模型

1．3．4 H-模型

1．3．5 ΔP模型

1．3．6 PPC模型

1．3．7 Support模型

1．3．8 SS模型

1．4 问题的提出

1．5 研究方案

2 因果强度估计集中呈现范式的W-3I模型及其适用性研究

2．1 模型建构

2．2 对已有研究数据的适用性研究

2．3 因果强度估计集中呈现范式W-3I模型的预测能力检验研究

2．3．1 实验一 ΔP与P(E／C)不同变化量对因果强度估计的影响研究

2．3．2 实验二 背景原因效力一致条件下原因密度效应研究

2．4 模型的心理学意义

2．5 第二部分结论

3 因果强度估计序列呈现范式的W-3I模型及其适用性研究

3．1 模型建构

3．2 适用性研究

3．2．1 实验三 标准提问条件下ΔP对因果强度估计的影响研究

3．2．2 实验四 反事实提问条件下ΔP对因果强度估计的影响研究

3．2．3 第三部分讨论

3．3 模型的心理学意义

3．4 第三部分结论

4 集中呈现范式下因果结构判断的W-31模型及其适用性研究

4．1 因果结构判断影响因素研究

4．1．1 实验五 PPC与CCP反方向等量变化对因果结构判断的影响研究

4．1．2 实验六 PPC和CCP反方向不等量变化对因果结构判断的影响研究

4．1．3 实验七 实质取样因素对因果结构判断的影响研究

4．2 因果结构判断的W-3I模型的建构

4．3 适用性研究

4．3．1 量的比较——相关系数和平均平方误

4．3．2 质的比较——是否进行了结构判断

4．4 模型的心理学意义

4．5 第四部分结论

5 总的讨论

5．1 保持背景原因效力一致性的意义

5．2 认知负荷对因果推理的影响

5．3 因果方向间的不对称

5．4 因果结构判断与强度估计

5．5 CCP与PPC的关系

5．6 被试作答的理性与非理性

5．7 模型的理性与非理性

5．8 Support模型和SS(+)模型

5．9 模型比较

6 本研究的主要结论

6．1 为三个呈现范式建构出W-3I模型

6．2 W-3I模型具有最强的预测能力

6．3 CCP指标能精确预测结构判断因果方向间不对称现象

6．4 因果推理影响因素研究得以推向深入

7 本研究的创新之处

8 本研究有待完善之处

参考文献

附录1

附录2

致谢

在读期间公开发表论文情况