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锚定条件下干扰方式对大学生数量估计的影响及 erp 研究 中文摘要 i 锚定条件下干扰方式对大学生数量估计 的影响及 erp 研究 中文摘要 锚定效应普遍存在于各种各样的判断和估计任务中， 与人类判断与决策的一些核 心机制有关， 对人们日常生活和学习有非常重要的影响。 本研究在前人研究的基础上， 结合事件相关电位（erp）技术，采用自编材料对锚定条件下干扰方式对大学生数量 估计的影响及神经机制进行探讨。研究分为两个部分：第一部分对无锚定条件下干扰 方式对大学生数量估计的影响进行了探讨； 第二部分对有锚定条件下干扰方式对大学 生数量估计的影响进行了讨论。 研究结果发现： （1）从干扰方式来看，无论是无锚条件还是有锚条件，个体的反应时都是随着 估计任务难度的加大而逐步上升的，而估计的合理性则是逐步下降的。 （2）从锚值类型来看，在三种干扰方式中都存在锚定效应，高锚值能带来较高 的估计，低锚值能带来较低的估计，而且高锚值比低锚值的调整时间更长。 （3）从锚定方式来看，无锚条件下的反应时比有锚条件的短，但估计的合理性 却较之更低。 （4）从脑电指标来看，干扰方式的差异主要体现在顶区的 n1 成分、顶区、顶 中区的 p2 成分和 n300 成分上，时间区间为 120350ms；锚值类型的差异主要体现 在顶区晚正成分 lpc 上，时间区间为 350600ms；无锚条件与有锚条件的差异主要 体现在顶区晚正成分 lpc 上，时间区间为 350550ms。 关键字：关键字：锚定效应 干扰方式 锚值类型 数量估计 作 者: 童 娴 指导老师: 何华老师 英文摘要 锚定条件下干扰方式对大学生数量估计的影响及 erp 研究 ii influence of different interference pattern on the numerical estimation of undergraduates in anchoring condition and erp research abstract anchoring effect commomly exists in all kinds of judgment and estimate tasks, related to certain core mechanism of huam judgment and decision-making. it is of great importance in our daily learning and life. on the basis of the precedent achievements related, this research studied how the different way of interferences, under the anchoring effect condition, influence the numerical estimation of college students and what is its neural mechanism of this process by using the technology of event-related potential (erp) and self-made materials. this paper is composed of two parts, one is that different ways of interferences effect on numerical estimation without anchoring condition. another research process is almost the same, but under anchoring condition. the conclusions are as follows: (1) in the term of ways of interferences, the reaction time was increased following the increased difficulty of the task whenever under or without anchoring condition. at the same time, the rationality of the results in numerical estimation task was descended gradually. (2) in the term of value types of anchor, there existed anchoring effect in every way of interferences. higher value of anchor brought out higher estimate number, lower value brought out lower number. (3) in the term of ways of anchoring, the reaction time was shorter without anchor, but the rational of estimate was lower comparing to the anchoring condition. (4) in term of electrical activity of the brain, the differences of way of interferences reflected on n1 in parietal cortex and p2, n300 in parietal cortex and central and parietal 锚定条件下干扰方式对大学生数量估计的影响及 erp 研究 英文摘要 iii cortex. time interval was 120350ms. different value types of anchor had different lpc in parietal region. time interval was 350600ms. and differences between anchoring condition and non-anchoring condition were lpc in parietal region. time interval was 350550ms. key words: anchoring effect; way of interference; value types of anchor; numerical estimation written by：tong xian supervised by：he hua 目 录 1 引 言 . 1 1.1 估计的研究 . 1 1.1.1 估计的定义 . 2 1.1.2 估计的相关研究 . 2 1.2 数量估计的研究 . 3 1.2.1 数量估计的定义 . 3 1.2.2 数量估计的相关研究 . 4 1.3 锚定效应的研究 . 7 1.3.1 锚定效应的定义 . 7 1.3.2 锚定效应的类型与研究范式 . 7 1.3.3 锚定效应的心理机制 . 9 1.3.4 锚定效应的神经心理机制研究 . 10 1.4 锚定效应和数量估计的研究 .11 2 研究课题的提出及研究构思. 12 2.1 问题的提出 . 12 2.2 研究的意义 . 12 2.3 研究框架及假设 . 13 2.3.1 研究框架 . 13 2.3.2 研究假设 . 14 3 准备实验研究 . 15 3.1 实验方法 . 15 3.1.1 实验目的 . 15 3.1.2 实验被试及主试 . 15 3.1.3 实验材料 . 15 3.1.4 实验设计及程序 . 16 3.1.5 实验流程 . 16 3.2 实验结果分析 . 17 3.2.1 反应时分析 . 17 3.3 准备实验讨论 . 19 4 研究一 无锚条件下干扰方式对大学生 数量估计的影响 . 21 4.1 实验方法 . 21 4.1.1 实验目的 . 21 4.1.2 实验被试与主试 . 21 4.1.3 实验材料 . 21 4.1.4 实验设计 . 21 4.1.5 实验程序及结果记录 . 21 4.1.6 实验流程 . 22 4.2 实验结果分析 . 23 4.2.1 反应时分析 . 23 4.2.2 估计值的合理性分析 . 24 4.3 实验讨论 . 25 5 研究二 有锚定条件下干扰方式对大学生数量估计的影响 . 27 5.1 实验一 传统锚定条件下干扰方式对大学生数量估计的影响 . 27 5.1.1 实验方法 . 27 5.1.2 实验结果分析 . 28 5.1.3 实验讨论 . 33 5.2 实验二 基本锚定条件下干扰方式对大学生数量估计的影响 . 34 5.2.1 实验方法 . 34 5.2.2 实验结果分析 . 35 5.2.3 实验讨论 . 39 6 脑电结果分析 . 40 6.1 脑电成分分析 . 40 6.1.1 p1 成分. 40 6.1.2 n1 成分 . 41 6.1.3 p2 成分. 43 6.1.4 n300 成分 . 44 6.1.5 晚正成分 lpc . 45 6.2 无锚定条件和有锚定条件下大学生数量估计的脑电特征 . 50 7 总讨论 . 53 7.1 不同锚值类型对大学生数量估计的影响 . 53 7.2 不同干扰方式对大学生数量估计的影响 . 54 7.3 不同锚定方式对大学生数量估计的影响 . 54 7.4 锚定条件下不同干扰方式的数量估计的脑电分析. 56 8 研究结论 . 58 9 研究的前景展望 . 59 参考文献 . 60 附录 1 实验指导语 . 66 附录 2 实验材料 . 67 附录 3 脑电波形图 . 68 攻读学位期间公开发表的论著、论文 . 71 后 记 . 72 锚定条件下干扰方式对大学生数量估计的影响及 erp 研究 1 引 言 1 1 引 言 每个人每天都在面临选择和决策，传统经济学用 “理性人”的假设和效用最大 化的假设来解释人的决策行为，但是 kahneman 和 tversky（1974）的研究就否定了 这种观点， 他们认为在实际生活中的人的大多数决策都不能满足传统经济学中的基本 假设， 实际上人们在作决策判断时会有一些思维捷径，这些捷径有时能帮助人们快速 地做出准确的判断，但有时会导致判断的偏差，这些因走捷径而导致的判断偏差称为 “启发式偏向” 。锚定效应是一种典型的启发式偏向，是指在不确定情境下，判断与 决策的结果或目标值向初始信息或初始值即 “锚” 的方向接近而产生估计偏差的现象。 现今已有大量的研究证明锚定效应确实影响了人的决策行为， 并且这种效应是普遍存 在和难以消除的。 生活中，人们每天都要面对大量的数的信息，当受到某些测量条件限制无法获得 精确信息或没有必要进行精确的计算或判断时， 就会倾向于使用估计方式获得大概数 值来应付当前作业。估计是人们日常生活中经常使用的基本技能之一，估计能力的高 低不仅与数学运算能力的提高有关，而且与适应丰富多变的环境也有关。 随着科学研究技术水平的提高，erp、fmri 等先进仪器得到发展并引入到心理 学实验中来。关于锚定效应和数量估计神经机制得到众多研究者的重视，但是多数还 是把它们作为两个独立的主题来进行的， 但是锚定效应存在于生活中各种各样的判断 和估计任务中，与人类判断与决策的一些核心机制有关，锚定和估计的关系本是密不 可分的。所以本研究会在前人研究的基础上，结合 erp 技术对锚定方式中数量估计 的特点及其神经生理基础加以探讨，以期丰富该领域的研究。 1.1 估计的研究 估计是人们日常生活中经常使用的基本技能之一， 它和人们的生存和种族延续是 息息相关的，可以说，没有合理的、精准的估计能力，人们将会难以适应丰富多变的 环境，更别说生物的延续和进化。尽管估计对人们的生活是如此的重要，但是对其的 研究势头仍然不如其他数量加工能力的猛烈，例如感数、计数等。直到 carpenter 等 （1976） 研究表明学生的估计技能难以适应实际需要后， 研究者开始重视估计的研究， 1 引 言 锚定条件下干扰方式对大学生数量估计的影响及 erp 研究 2 他们对估计的成分、类型、影响因素及脑神经机制进行了研究，丰富了估计的内涵。 1.1.1 估计的定义估计的定义 估计是指在实际生活中，个体对于某些没有必要或者无法进行精确处理、运算和 判断的情境时，应用相关的知识和策略即时得出近似答案的数值的能力。柯林斯英语 词典于 1958 年将估计定义为“关于距离、价值、尺寸等的一个近似的观点，粗略的 计算” 。 随着对估计研究的不断深入， 研究者们对估计提出了不同的定义。 williamson (1978) 把估计定义为对特定数值没有给出全部的计算过程，是一种粗略计算的过程。 thompson(1979)提出估计大多是在大量目标的数字、 数字计算结果或物体测量结果的 背景下进行的，是一种学习后的猜测。smart(1982)将估计定义为“为某个具体目的而 形成一个足够准确的大小、数量或数字的近似值” 。而 hall(1984)认为“通常估计是 一种心理练习的结果” 。claton(1992)在之前研究者的基础上，提出估计是“对价值、 距离、 尺寸等值或算术计算所做的经过训练的猜测技巧” 。 siegler 等(2005)认为估计是 一种或多种不精确的数量表征之间转换的加工过程， 这些表征或是数字化或是非数字 化的。 综合以上研究者的观点， 估计主要包括 3 个方面： 是对情境的计算是非精确的； 这种猜测技巧有习得成分；是对多种数量表征转换的加工过程。本文采用司继伟 (2002)对估计定义：一个不经过物理操作而迅速给数学问题提供一个近似答案的心理 操作过程。 1.1.2 估计的相关研究估计的相关研究 carpenter 等(1976)的研究表明学生缺乏基本的、必要的估计技能，难以适应实 际需要，许多研究者便开始重视对估计的研究。case 等 (1990)在研究中强调协调不 同估计成分的重要性，lefevere (1993)在其研究中也强调了这一点。case 和 sowder （1990） 提出儿童在 12 岁之前会协调多种估计成分来弥补内在的估计成分的认知 局限性， 而且这种协调能力是可以习得的，他们认为估计的这种协调能力需要用两种 不同性质的成分： （a）选择使用接近判断的恰当替代数字； （b）对替代数字的总和进 行心算。 siegler(2004) 把估计分为为四种类型：计算估计、测量估计、数量估计和数字线 估计。 四类估计中最常见的是计算估计，又称为估算是指需要通过对原始数字进行一 锚定条件下干扰方式对大学生数量估计的影响及 erp 研究 1 引 言 3 系列的心理计算才能找到计算结果的估计， 估算实际上是估计的一种， 司继伟 （2002） 就对估计和估算进行界定， 认为估算是个体不经过精确计算而借助原有知识对问题提 出粗略答案的一种估计形式，是心算、数概念和算术计算技巧之间相互作用的过程； 测量估计也称为“估测” ，是个体对长度、高度、重量、容积等类似测量尺度上的估 计；数量估计又称“估数” ，是在没有足够的时间或是没有必要精确数出物体数量时 做出的一种粗略估计，是一种高层次的认知加工过程；数字线估计任务一般给被试提 供一系列两端注明数字的线段，要求判断在线段上第三个数据的大概位置。 dowker(2003)指出还没有证据直接证明不同的估计类型中存在着发展和个体差异的 一致性，对此，booth 和 siegler（2006）为了考察数字线估计的发展趋势是否也会在 存在于其它类型的估计中，设计了四种估计任务对学前班到四年级学生进行考察，结 果发现四种估计任务中存在一致性的发展趋势和个体差异， 计算和估计策略的使用灵 活性方面也存在个体差异。虽然目前国内外对于估计的研究已有了很大进展，但这些 研究大多集中于计算估计上，测量估计和数量估计研究偏少，因此对于这部分类型的 研究还有待于进一步加强，进而丰富估计领域的研究成果。 1.2 数量估计的研究 数量估计是一种典型的、 基本的数量加工方式， 近年来越来越受到研究者的重视， 对其的研究范围也在不断扩大。主要集中在其发展性、表征方式、影响因素和脑神经 机制等几个方面。 1.2.1 数量估计的定义数量估计的定义 人们常常通过计数来获得一个集合中物体的精确数量，而在某些日常活动中，却 无法或者没有必要对呈现在视野中的物体做出精确计数， 这时人们就会倾向于通过估 计来获得一个大概的数量，这就是数量估计简称“估数” ，它实际上是要求个体在一 种背景中给出一个单位数，如： “大约多少” 。geary(1994)认为数量估计是一种个体发 展的简单技能。siegler 和 booth(2005)指出，数量估计就是对离散物体数量的界定， 是一种需要灵活运用数学知识的问题解决方式。 尽管数量估计的结果相类似感数和计 数，但它们的表征过程却截然不同的，感数是对小数字快速而准确的识别能力，计数 则是当数字范围超过了感数范围时，被试对其进行数数的过程，这个过程比较缓慢， 1 引 言 锚定条件下干扰方式对大学生数量估计的影响及 erp 研究 4 徐继红（2007）指出数量估计是一种高级水平的认知加工过程，它需要将非数字式数 量表征转换成一个数字，它包括思维以及“弥补感数和计数的不足” 。因此在本文中 采用 徐继红（2007）的定义：数量估计是指在没有足够时间数出物体的数量，或者 是要数的物体数量过大、 亦或是对非静止的物体根本无法做出计数的情况下做出的一 种粗略估计。 1.2.2 数量估计的相关研究数量估计的相关研究 （1） 数量估计发展性研究 一般使用衡量估计答案偏离精确答案的离散程度来衡量被试估计的合理性， 赵振 国(2006，2008)对中国儿童的数量估计能力进行了研究，结果发现 3 岁以上的儿童已 有一定的数量估计能力，但还不太稳定且估计答案合理性较低。siegler（1982）通过 对儿童及成人数量估计的研究发现，数量估计的合理性随着年龄增长而提高。徐继霞 （2007）的研究也发现成人估计精确性较高，绝对百分比误差在 20%以内。lemaire 等（2007）对年轻被试和老年被试数量估计能力的比较研究中未发现年龄效应，这说 明数量估计能力并没有随年龄的增长而消退。韩瑽瑽（2010）等采用数字线估计任务 考察了数学困难儿童与普通儿童数量估计能力的发展特点及差异， 结果发现在数字线 估计任务中二年级儿童的精确性显著低于三年级和四年级的， 而且数学困难儿童的精 确性显著低于普通儿童的。综上所述，无论是儿童还是成人都具备合理数量估计的能 力， 并且在一定的年龄范围内具有随着年龄和数学认知能力的增长而逐步提高的发展 趋势，而在达到一定的年龄后不会再出现提高或下降，是一种相对稳定的能力。 人们在进行数量估计时会采用不同的策略， 这些策略的使用可以在一定程度上提 高估计的速度和准确性，同时人们在进行估计任务的时候也不是使用单一的策略，而 是根据估计目标的特性多种策略转化使用。gandini（2008）总结出六种策略：基准、 锚定、分解或改组、近似计数、精确计数及其他。徐继霞（2007）的研究中发现了四 种主要策略：分组、前后比较、整体知觉、数字偏好，并且发现被试还会根据待估物 体的分布和密度进行估计。在的策略运用方面也出现了年龄趋势，司继伟和张庆林 （2003） 通过对六年级儿童的测查与分析，发现六年级儿童已具有一定的估计能力和 运用多种估计策略的能力，但是使用的频率、执行速度和准确性都存在明显差异，而 且估计值也会受到数字类型和运算规则的交互影响。luwel 和 lemaire（2005）指出 锚定条件下干扰方式对大学生数量估计的影响及 erp 研究 1 引 言 5 随着儿童年龄的增长，会逐渐使用更复杂的估计策略，而那些简单的策略使用频率会 降低。verschaffel 等（1998）的研究发现具有适应性的儿童和成人在加减策略之间转 化的次数越多，其估计值偏离正确答案的误差就越小。由此可看出，随着儿童年龄的 增加，其对估计策略的运用熟练度、复杂度、准确度、速度也会有所提高。 （2） 数量估计的影响因素研究 国内外对影响数量估计精确性的因素也做了许多的研究，atkinson 等（1976）的 研究发现物体本身的特性会影响数量估计的精确性， 当物体的异质性较高时会使估计 物体的数量变得较为容易，例如颜色、形状的差异。burgess 和 barlow（1983）的研 究发现不规则性的降低可能会提高数量辨别的精确性； allik 和 tuulmets(1991)的研究 发现数量估计的精确性受到刺激的呈现时间、掩蔽图形的异步呈现(soa)等时间维度 因素的影响；徐继红（2007）的研究发现干扰刺激呈现越多，对被试估计的影响就越 大，正确率就越低。徐继红和司继伟（2008）考察了不同干扰方式对成人数量估计的 影响， 结果发现反应时随数量估计任务难度的增加而不断增长，而且随着干扰刺激的 增多，任务变得更复杂，成人估计合理性也会降低，这支持了徐继红的研究。儿童的 数量估计任务中也发现了相同的规律：司继伟等（2008）在不同图形排列方式对不同 数学学业水平小学生数量估计的影响研究中发现数学学业水平和图形排列方式不同 都会对儿童数量估计的准确性会产生显著影响；张芳（2011）探讨了锚值、干扰刺激 和呈现情境的不同对小学生数量估计的影响， 结果发现小学生数量估计受这三因素的 影响。 从以往研究看来，数量估计的精确性不仅受物体本身的特性、空间向度和时间向 度三个维度的影响，还受到干扰刺激、任务难度和锚值等因素的也影响，但是哪些因 素起主导作用，各种影响因素之间是否有交互作用等等都需要进一步深入探讨。 （3） 数量估计表征方式的研究 研究已发现数量估计的表征方式有对数规则模型和积累模型两种，dehaene （1997） 认为从婴儿到成人都和其他动物一样是依靠单一的对数规则进行表征的，因 而提出了数量表征的对数规则模型；累积模型认为，所有年龄段上的人都是按照相等 的速度随标量的变化呈线性增加进行表征的。 虽然研究者对数量估计的表征方式进行 了大量研究，但是仍然没有一种模型能完整解释人们进行个估计时所使用的表征方 1 引 言 锚定条件下干扰方式对大学生数量估计的影响及 erp 研究 6 式。 sielger 干扰刺 激数量和靶刺激相同与干扰刺激数量是靶刺激的 2 倍存在显著差异（p=0.000.05） ，这与反应时的 研究结果相似， 可能是由于无干扰方式与干扰刺激数量和靶刺激相同方式难度不算太 大， 还在被试估计范围内； 而在干扰刺激是靶刺激数量的 2 倍方式的难度进一步增大， 被试估计答案中猜测的成分就会增多。 虽然无干扰与干扰刺激数量和靶刺激相同没有 达到统计意义上的显著差异， 但仍然可以从表 4-2 中看出： 随着任务难度的不断增大， 被试数量估计的正确率是呈下降趋势的。 4.3 实验讨论 研究一主要讨论了在无锚定的条件下，干扰方式对被试数量估计的反应时、估计 合理性的影响，为有锚定条件大学生数量估计的研究提供参考。 从被试估计的反应时来看，在无锚定的条件下，干扰方式的主效应显著，这说明 干扰类型对于被试数量估计的反应时有显著影响。总平均反应时是依次逐步增加的： 无干扰方式的任务难度最低，其平均反应时是最短的；靶刺激和干扰刺激数量相同方 式的任务难度居中，其平均反应时是在无干扰与干扰刺激数量是靶刺激的 2 倍之间 的；干扰刺激数量是靶刺激的 2 倍方式的任务难度最大，其平均反应时也是最长的。 由此可以看出，干扰刺激的出现和数量的增加会影响数量估计的反应时，这是可能由 于干扰刺激的出现和数量的增加会占用被试的更多的注意资源， 导致被试反应时的延 4 研究一 无锚条件下干扰方式对大学生数量估计的影响 锚定条件下干扰方式对大学生数量估计的影响及erp 研究 26 长。 从被试估计的合理性来分析，在无锚定的条件下，干扰方式的主效应显著，这说 明干扰类型对于被试数量估计的合理性有显著影响。和反应时一样，总平均绝对百分 比误差也是依次逐步降低的：无干扰方式是最低的，而干扰刺激数量是靶刺激的 2 倍方式是最高的。由此可以看出，干扰的出现和数量的增加会影响被试数量估计的合 理性， 这是可能由于干扰刺激的出现和增加会加大被试的认知负荷，导致被试估计的 正确率下降。 锚定条件下干扰方式对大学生数量估计的影响及erp研究 5 研究二 有锚定条件下干扰方式对大学生数量估计的影响 27 5 研究二 有锚定条件下干扰方式对大学生数量估计的 影响 研究二分为实验一和实验二， 分别讨论了传统锚定条件和基本锚定条件下干扰方 式对大学生数量估计的影响 5.1 实验一 传统锚定条件下干扰方式对大学生数量估计的影响 5.1.1 实验方法实验方法 （1） 实验目的 考察在传统锚定条件下，不同锚定值（低锚、高锚）与三种干扰方式（无干扰、 干扰刺激数量和靶刺激的相同、干扰刺激数量是靶刺激的 2 倍）是否对大学生的数量 估计存在影响。 （2） 实验被试与主试 同研究一 （3） 实验材料 同研究一 （4）实验设计 采用 2（锚值类型：高锚值、低锚值）3（干扰方式：无干扰、干扰刺激数量 和靶刺激相同、干扰刺激数量是靶刺激的 2 倍）的被试内实验设计，因变量为被试的 反应时、估计值、估计正确率。 （5）实验程序及结果记录 同研究一 （6）实验流程 行为实验程序及结果记录 实验开始先呈现+注视点 1000ms，然后呈现刺激图片 1300ms，刺激图片消失后 立即出现锚值比较的图片，要求被试把该锚值和自己的估计值进行大小比较，如果是 大于按“j”键进行反应，如果是小于按“f”键进行反应，被试按键反应后立即呈现 5 研究二 有锚定条件下干扰方式对大学生数量估计的影响 锚定条件下干扰方式对大学生数量估计的影响及erp研究 28 “？”图片，要求被试尽快并大声的说出估计值，当接收到被试的汇报后图片立即消 失并出现 500ms 的空屏，之后进入下一个试次，如果“？”图片呈现 3000ms 内没有 接收到任何口头汇报，就直接进入 500ms 空屏再进入下一个试次。整个实验中要求 被试认真地完成任务，尽可能大声的汇报估计值，记录被试的反应时和估计值。 图 5-1 传统锚定条件实验流程图 erp 仪器及 eeg 结果记录