擺姿勢也許能增加自信，但不能真正改變你

事件起因

2016年的9月底，最受注目的國際新聞是當屆美國總候選人首次電視辯論會，還有當年度搞笑諾貝爾獎陸續公佈，為10月初的諾貝爾獎公佈暖身。就在這段時間，有一份心理科學危機消息在歐美社會科學圈引起關注，在9月的最後一個星期引起許多討論。雖然這則事件的熱度被其它更重大的新聞消息蓋過，Retraction Watch轉述New York magazine的消息之後，一星期之內與事件有關的核心人士先後公開表態。

為何這個事件值得關心心理科學知識進展的讀者注意？要從9月25日晚上，目前任職UC Berkeley的Dana Carney，在個人網頁發表的公開信說起。Carney是2010年發表於心理科學期刊（Pscyhological Science）的論文〈Power posing brief nonverbal displays affect neuroendocrine levels and risk tolerance〉共同作者之一。這篇論文為大眾所知，是另一位共同作者Amy Cuddy於2012年在TED的演講，以這篇論文的研究結果向聽眾宣傳權力姿勢效應︰改變身體語言能增加個人執行力。演講錄影的中文字幕版見下方影片︰

這場演講錄影在英語世界至今已累積3,600萬的瀏覽次數，YouTube中文字幕版的瀏覽次數也逼近54萬人次。使用「權力姿勢（Power Posing）」輸入google搜尋，會發現許多介紹及推廣這項研究及觀點的中文資料，而且都是一面倒的肯定。其中有一篇刊登於泛科學的介紹文，有研究內容的詳細介紹，尚不清楚權力姿勢效應為何這麼轟動的讀者，建議先轉個彎去看這篇介紹文和Cuddy的演講，再回來看這場925事件。

9月25日晚上，Carney在公開信裡表示我不再相信權力姿勢效應是真的（…I do not believe that “power pose” effects are real.）。就在一年前，2010年原始論文的共同作者還在同一本期刊，發表回顧文章Review and summary of research on the embodied effects of expansive （vs. contractive） nonverbal displays.，捍衛2010年的研究成果，相信權力姿勢效應經得起原研究團隊與其它實驗室的考驗。為何一年之後，其中一位成員轉換立場，並且做出學術界罕見的認錯聲明？心理科學人士與大眾能從這次事件獲得什麼教訓？

2015年的隔洋交鋒

刊登Carney三人第一份權力姿勢研究成果的心理科學期刊，於2015年5月刊登一份由瑞士的學者Eva Ranehill等人主導的註冊再現研究（Registered Replication Research，參考我寫的介紹），在Carney三人的原始研究設計中，Ranehill等人增加原始研究沒有的權勢感受（feeling of power）自我評估，用意是確認擺姿勢會改變參與者的主觀自信，檢驗研究操作基本有效程度。這項評估在2010年之後，有部分後續研究採用，做為增加實驗信效度的措施，但是沒有研究採用與原始研究相同的操作條件與測量方式。

Ranehill等人招募的參與者數目是Carney三位的五倍（2010有42位；2015有200位），同樣測量參與者在擺指定姿勢兩分鐘之後的決策行為與荷爾蒙濃度變化。結果如同大部分註冊再現研究一樣，行為與荷爾蒙的變化都沒有顯示權力姿勢效應。Carney三人也在這篇報告刊出時，彙整包括2010年原始研究在內的33份已發表研究，主張Ranehill等人的再現研究，只是眾多顯示有效的研究之中，少數顯示無效的發現。看似合理且有效的防衛，為何一年之後的9月25日，Carney的立場發生180度的轉變？

天外飛來P-Curve補刀

在U Penn任教的Uri Simonsohn與同事長期開發能評估某種主題的研究論文，存在出版偏誤與P 值操縱（p-hacking）的方法。出版偏誤是只有統計結果顯著的實驗機會，會獲得較高的出版機會，或者才會被研究者被寫入論文。P 值操縱是對收集後的資料，在分析程序中進行各式“拷問手段”，直到獲得一般同意小於.05的p值為止。如果讀者不懂什麼是p值，可先看這篇blog建立概念。

Uri Simonsohn在2014年發表的第一版P-Curve，提出一種可實作的方法學︰如果一系列研究的有效結果都是因為出版偏誤與P 值操縱，才能得到顯著的報告，必定有很高比例的p值是在0.05到0.04之間。只要把一系列研究的p值排成次數分配，就能用統計檢定方法，讓有嫌疑的研究結果現形。

由德國心理學家Felix Schönbrodt建置的互動式網站shinyapps.org，已經納入最新版的P-Curve及經過驗證的資料。透過簡單的操作，讀者可以了解如何利用P-Curve判斷資料存在人為操作的程度。點開p-checker網頁之後，先點選中間的p-Curve，接著從網頁最左下角Load demo data，選取想要看到的P-Curve分析資料。我建議讀者先選擇Non-hacked JPSP data，看看沒有人為操作的研究結果P-Curve是什麼樣子。選取後網頁自動繪出下圖︰