来源：公众号“盐启学术”
在我们日常生活中，所谓的“自证预言”其实无处不在。你有没有过这种经历？你一大早起来觉得今天是个倒霉日，结果真是一整天都不顺心！在研究设计中，这种情况也非常普遍。当我们有意无意地预设了一个结果，往往会影响我们整个研究的方向和结果。今天，我们就来聊聊如何避免在研究设计中掉进“自证预言”的大坑。
1. “自证预言”到底是啥？
简单来说，“自证预言”就是你一开始就带着某种假设去看问题，然后做出的研究结果恰恰证明了你一开始的假设。用大白话讲，就是你给自己挖了个坑，还特别开心地往下跳。比如，你觉得A产品比B产品好用，于是你在设计调查问卷时，无意识地用了一些引导性的语言，让受访者也觉得A比B好，最终得出一个“哇塞，A产品真的更好”的结论。
2. 不要做那个“想当然”的研究者
很多时候，我们在设计研究的时候，很容易受到自身偏见的影响，甚至无意识中就会把自己的想法强加在研究对象上。这就好像你坚信低碳饮食最健康，结果你在做饮食习惯调查时，设计了一堆支持低碳饮食的选项，忽略了其他饮食方式。这样，你的调查结果自然会倾向于证明低碳饮食的优越性，但这其实只是你“想当然”的结果。
所以，不要做那个“想当然”的研究者。设计研究时，要时刻提醒自己：我的任务是探索事实，而不是证明我想要的事实。保持中立和客观，才能获得真正有价值的研究结果。
3. 随机化分组，给你研究结果加点“料”
如果你想让研究结果更可靠，避免“自证预言”的影响，随机化分组是个好办法。简单来说，就是把参与者随机分配到不同的研究组中，而不是根据某些特定特征或偏好来分组。这样可以确保每个研究组的样本具有代表性，减少因为研究者自身偏见或其他干扰因素对结果的影响。
比如，你想研究一种新药的效果。如果你把所有健康状况较好的参与者分到实验组，把健康状况较差的分到对照组，那显然得出的结果会倾向于支持新药有效。相反，如果你用随机化分组的方式，不论健康状况如何，随机将参与者分组，那么得出的结论会更加客观。
4. 双盲实验，研究者和参与者都要“蒙在鼓里”
双盲实验是控制“自证预言”影响的一种经典方法。简单来说，就是在实验过程中，研究者和参与者都不知道谁被分到了实验组，谁被分到了对照组。这样可以有效避免研究者的主观倾向影响实验结果，同时也避免了参与者的心理预期影响他们的反应。
举个例子，你正在测试一款新护肤品的效果。如果研究者知道某些参与者使用的是新产品，他们可能会无意识地更关注这些人的皮肤变化，记录数据时也会更“有偏见”。但在双盲实验中，这种主观影响被最大限度地减少了。
5. 数据说话，用科学打脸
最后但同样重要的是，要始终以数据为导向，用科学方法来假设。在数据分析过程中，要避免过度解读或选择性解释。正所谓，“数据不会说谎，但解读数据的人可能会。”无论得出的结果是否符合预期，都应该客观记录并分析，而不是为了证明某个假设而去“调整”数据。
如果你在进行一个心理学实验，发现结果和你的假设完全相反，那就大胆接受这个结果！这可能意味着你发现了一个更有趣的现象，而不是你的研究“失败”了。
研究设计中的“自证预言”像个隐形的绊脚石，一不小心就可能让整个研究变得不再客观和科学。避免这个坑的关键在于：保持中立、不带偏见，采取科学的研究方法，如随机化分组和双盲实验，并且始终以数据为导向。记住，科学研究的意义在于探索真相，而不是证明我们的“想当然”。希望这些方法和建议能够帮助你在未来的研究中少走弯路，得出真正有价值的结论！
