现场实验

在科学研究中，现场实验（，又称实地实验）指在实验室以外、真实世界环境中进行的实验。与在高度受控的人工环境中检验假设的不同，现场实验通常在真实情境中、在受试者不知情的情况下进行，且研究者不仅控制受试者群体，还控制随机分配过程和干预的公开程度。现场实验也不同于自然实验和准实验：自然实验依赖外部力量（如政府政策）来实施随机分配，而现场实验要求研究者自主控制和实施随机化过程；准实验则利用自然发生的、近似随机的处理分配（如微弱优势当选的选区、天气模式、自然灾害等）进行研究。

在现场实验中，研究者将受试者（或其他抽样单位）随机分配至处理组或对照组，以检验因果关系。随机分配有助于确保处理组与对照组的可比性，使得处理后出现的任何组间差异能够合理地归因于处理本身，而非两组之间预先存在的差异。现场实验涵盖了广泛的实验设计，在处理的真实性、参与者的代表性、情境的相似性和结果的测量等方面各有不同程度的普遍性。近年来，现场实验在社会科学中应用日益广泛，被用于研究健康、教育、犯罪、社会福利和政治等领域中政策相关干预措施的效果。

基本特征
在随机分配之下，受试者被以非确定概率分入各组，使现场实验的结果能够反映真实世界的情况。研究者要获得无偏的潜在结果，还需满足另外两个核心假设：排他性假设和无干扰假设。排他性假设（）要求唯一相关的因果途径是通过接受处理来实现的；处理组与对照组在分配、实施或测量上的不对等将违反这一假设。无干扰假设，亦称稳定单元处理值假设（，SUTVA），要求某一受试者的结果仅取决于其自身是否接受处理，而不受其他受试者是否接受处理的影响。当这三个核心假设均满足时，研究者较有可能通过现场实验获得无偏估计。

在完成现场实验设计和数据收集之后，研究者可运用统计推断检验来确定干预措施对受试者产生影响的规模和强度。现场实验允许研究者收集多种类型和数量的数据，例如可以设计一个实验，利用处理前后的信息，通过适当的统计推断方法来检验干预是否对受试者层面的结果变化产生效应。

实际应用
现场实验为研究者提供了一种以更高外部效度检验理论和回答问题的途径，因为其模拟了真实世界的情境。与调查研究相比，现场实验的一大优势是可以在受试者不知晓自己参与研究的情况下对其进行测试，从而避免受试者因意识到被观察而改变行为的“霍桑效应”。例如，有研究者通过发布不同类型的招聘广告来测试人们对稳定工作与有趣工作的偏好，以此检验问卷调查结果的有效性。

一些研究者认为现场实验能更好地防范潜在的偏差和有偏估计量。现场实验可作为比较观测数据与实验结果的外部基准，帮助确定观测研究中的偏差程度，并为从先验判断中得出的假设增加可信度。在数据分析方面，研究者可利用机器学习方法对实验数据进行模拟、重加权和推广，从而提高收集实验结果的效率和速度，降低实施实验的成本。现场实验中的另一项前沿技术是多臂老虎机设计，包括在处理随时间变化的情况下采用自适应设计的实验方法。

局限性
现场实验也存在若干局限性。由于现场实验必然发生在特定的地理和政治环境中，将研究结果外推以形成关于目标总体的普遍理论存在困难。不过，研究者已开始探索有效的推广策略，包括比较实验群体与外部群体的环境特征、利用更大样本量的信息，以及建模处理样本内部的效应异质性。

不遵从问题是非现场实验面临的主要挑战之一。当被分配至某一组的受试者实际上未接受所分配的干预时，就会产生不遵从问题（包括单边和双边不遵从）。数据收集中的其他问题还包括流失——即接受处理的受试者未能提供结果数据——在特定条件下这将使数据产生偏差。借助工具变量等计量经济学方法，研究者仍可从存在这些问题的数据中获取有用信息。

现场实验还可能引起受试者之间的干扰问题，具体表现为当接受处理的受试者或群体影响了未处理组的结果时（通过位移、沟通、传染等机制），未处理组的结果可能并非真正的未处理结果。干扰的一个子类是溢出效应，即处理组的效果波及邻近未处理组。此外，现场实验通常成本高昂、耗时长、难以重复，且面临伦理陷阱。受试者或群体如果感觉处理选择有失公平，可能会试图破坏实施过程（例如在“负所得税”实验中，社区可能游说使其所在社区获得现金转移）。研究者可通过采用“阶梯楔形”设计，在不同时间安排上最终让整个样本获得干预，以缓解部分伦理和实施难题。

经典案例
现场实验在科学史上留下了深远的印迹。现代现场实验的起源可追溯至18世纪：1747年，英国海军医生詹姆斯·林德利用受控现场实验的方法，确定了柑橘类水果对坏血病的治疗效果，成为医学史上最早的对照实验之一。

在经济学领域，现场实验被广泛用于分析歧视问题。例如，Bertrand和Mullainathan通过向雇主发送除求职者姓名外完全相同的简历，发现带有典型白人或非裔美国人姓名的简历在获得面试机会上存在显著差异，以此证实了劳动力市场中的种族歧视。

在社会心理学领域，斯坦利·米尔格拉姆的斯坦福监狱实验和罗伯特·西奥迪尼的“登门槛效应”现场研究均具有重大影响。在农业科学领域，统计学家R. A. 费希尔利用来自农田的随机化现场实验数据，奠定了实验设计的统计基础。在政治学领域，Harold Gosnell于1924年和1925年进行了关于选民参与的早期现场实验。

参见

• 实验
• 实地调研

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• 准实验
• 自然实验
• 随机对照试验
• 外部效度
• 因果推断
• 实证研究

参考文献