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第568章 如果被测试人说假话会否使心理学测试无效AI回答测试（第9页）

12。

被试撒谎的影响：心理学研究如何调整理论与结论？

即使研究者采取了各种方法来减少被试撒谎的影响，心理学研究仍然不可避免地受到某种程度的数据偏差。关键问题是：当研究数据可能被扭曲时，心理学理论和结论应该如何调整？

（1）数据分析中的“噪音”问题

心理学研究通常涉及大量被试的回答，即使某些个体撒谎，研究者仍然可以通过统计方法来识别和处理异常数据。

（a）异常值检测（outlier

detection）

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被试撒谎可能会导致异常数据点。例如，在幸福感研究中，如果大多数人对“你对生活满意吗？”的回答在5-7分之间，但个别被试填了“0”或“10”，这可能是撒谎或故意夸张的结果。

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研究者可以使用统计方法，如**标准差（standard

deviation）分析、箱线图（boxplot）、马哈拉诺比斯距离（mahalanobis

distance）**等，识别极端数据并进行处理。

（b）数据平滑（data

sothing）

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在纵向研究（longitudinal

studies）中，如果某个被试在短时间内自相矛盾地改变回答（例如一周前说自己“非常幸福”，一周后说自己“极度痛苦”），研究者可以使用**数据插值（data

imputation）或移动平均法（ving

average）**来平滑数据，以降低个别撒谎者对整体结论的影响。

（c）贝叶斯统计（bayesian

statistics）

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传统统计方法假设数据是完全真实的，而贝叶斯统计可以将不确定性纳入计算模型。例如，如果研究者怀疑某些数据点存在撒谎的可能性，他们可以设定一个先验概率（prior

probability），在分析过程中调整对数据的信任度。

（2）理论的适应性：如何调整心理学理论？

即使某些被试撒谎，心理学理论仍然可以调整，以适应复杂的现实情况。

（a）从“绝对结论”到“概率结论”

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传统心理学研究常常希望得出明确的因果关系（如“压力会降低工作效率”），但如果被试撒谎，研究者可能更倾向于得出概率性结论（如“在90%的情况下，压力与工作效率呈负相关”）。

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这种调整使研究结果更符合现实，并减少了个别撒谎者对结论的影响。

（b）从“静态理论”到“动态理论”

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许多经典心理学理论（如马斯洛的需求层次理论）假设人的心理状态是相对稳定的，但如果被试在不同时间点撒谎，研究者可能需要考虑心理状态的动态变化。

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例如，在情绪研究中，研究者可能需要接受这样一个观点：“人们的自我报告并不总是完全真实，但它们反映了一种随时间变化的心理趋势。”

（c）整合跨学科方法