对电视暴力影响的评估是一个典型例子，告诉我们如何将数据累积起来，最终回答心理学中的问题。尤其是在社会迫切关注的领域，明智的做法是要记住，这些问题的答案只有在融合了大量不同实验的结果之后才慢慢地出现。用一个简单的道理来总结：在评估心理学的实证证据时，心中要想的是科学共识，而不是重大突破；是渐进整合，而不是大飞跃。
未能认识到科学是“共识而非突破”这一原则，阻碍了公众去理解“人类活动是全球变暖的原因之一”这一结论背后的证据[26]。事实上，科学界对这个结论没有太多的争论（就广义而言），因为这个结论不是建立在单一研究的基础之上。1993年至2003年期间，共有900多篇关于全球气候变化的论文发表，绝大多数论文都得出了人类活动与全球变暖有关的结论[27]。在建立结论时，没有一项研究起到了决定性的作用，所以很显然，推翻一项研究完全不会改变结论。但是，请注意，从广义上确定结论并不决定我们应该针对结论采取什么行动。采取什么样的行动，是一个政治上的判断。事实本身属于科学领域。事实并不一定要求特定的政策响应——或者任何响应。
研究方法和聚合性原则聚合性原则还意味着，心理学的各个研究领域都应使用多种不同的方法。因为不同类型的研究技术各有优劣，所以在得出特定结论所用的方法之间保持相对的平衡是比较理想的。心理学一直以来都因过于依赖基于实验室的实验技术而受到批评。然而，近年来一个明显的趋势是，心理学各个领域所使用的研究方法越来越多样化。为了寻求聚合性的证据来支持他们的理论，研究者已经开始转向越发富有想象力的现场设计。
例如，有大量研究都在探讨所谓的“旁观者冷漠现象”，即一些人在观察处于紧急状况中的另一个人时，没有给予帮助的情况[28]。旁观者给予帮助的可能性，有时会随着在场旁观者人数的增加而下降。这一现象的早期研究者很清楚，如果仅靠观察实验室里的参与者目睹紧急事件时的反应就做出结论，那么这一结论是不可靠的。因此，在一项早期的著名研究中，研究者找到了一家愿意合作的酒类商店，同意假装店内发生了96次盗窃事件。当收银员在商店后面为“顾客”取啤酒时（“顾客”实际上是实验者的同谋），“顾客”拿着一箱啤酒走出前门。在收银台有一两个真正的顾客目睹了这一过程。然后收银员回来问顾客：“嘿，刚才那个人怎么了？你看到他离开了吗？”这样，顾客就有机会报告刚才发生的盗窃事件。与实验室结果一致，另一个人的在场抑制了报告盗窃事件的倾向。
第10章将讨论的许多概率决策原则都源于实验室研究，但也经过了现场研究的检验。例如，研究者使用源于实验室的原理来解释医生、股票经纪人、陪审员、经济学家和赌徒在各自环境中进行概率推理的方式[29]。在一些教育心理学领域中，实验室结果和非实验室结果也具有相当高的聚合性。例如，不同课程体系的实验室研究和现场研究都表明，早期的拼读教学有助于获得阅读技能[30]。
应当记住，研究的综合不总是指向肯定的结果，也就是支持最初的假设。有时，研究的聚合趋向于否定结论，即最初的假设不能得到支持。教育心理学中有关学习风格的研究就是如此。长期以来，人们一直认为老师有办法测量每个孩子的“学习风格”。我不想在这里提及具体的风格，因为不同的作者对“风格”的分类不同（这也是问题的一部分）。总之，人们觉得老师应该能够按照学习风格对学生进行“因材施教”，这样所有学生的成绩都能提高。（有时也有人声称，如果这样做，学生们的成绩会更均衡。）问题是，在对这一想法进行了数百次研究之后，并没有证实这一点[31]。没有可重复的证据表明教师能够针对这些学习风格选择“相匹配”的教学方式，从而提高学习效果。
向更有效的研究方法迈进对某个特定问题的研究，通常是从相对较弱的方法发展到可以做出较强结论的方法。例如，研究者对某个特定假设的兴趣，最初可能源自某个让人特别感兴趣的特殊个案。正如我们在第4章中讨论的，这就是个案研究应当起到的作用：为进一步采取更有效的方法进行研究提供一些假设，同时激发科学家用更严格的方法来研究问题。因此，在个案研究之后，研究者采用相关研究来确认变量之间的关联是真正存在，抑或只是几个特殊个案的巧合。如果相关研究证实了变量之间的关系，研究者就开始尝试采用实验法来操纵变量，从而分离出变量之间可能存在的因果关系。
这个递进的顺序是，从个案研究到相关研究，再到操纵变量的实验研究。采用什么类型的研究最合适，通常取决于所研究问题的进展程度。美国心理科学协会前主席道格·梅丁[32]提醒我们：“一些成熟的研究领域可能类似于第三期的临床试验，此时研究方法和测量方法已经确定了，唯一需要关注的是对效应量大小的评估。其他领域则可能依赖于开放式的研究，不能提前指定因变量，通常也不应该提前指定”（p.6）。
讨论“向更有效的研究方法迈进”为我们提供了一个机会，以纠正有些读者可能会从第5章中产生的一个误解，即认为相关研究在科学中没有什么用处。的确，当一个因果关系假设需要验证时，操纵变量的实验研究更受青睐。然而，这并不意味着相关研究对知识毫无贡献[33]。首先，许多科学假设是以相关或者不相关的形式来表述的，因此相关研究是在直接验证这些假设。第二，尽管相关并不意味着因果关系，但因果关系一定包含相关。也就是说，尽管一个相关研究不能肯定地证实因果关系假设，但它可以起到排除因果假设的作用。第三，相关研究比表面上看起来更有用，因为新近发展的复杂相关设计可以让研究者做出有限的因果推论。我们在第5章讨论了偏相关这种复杂的相关技术，这一技术可以检验出变量间的关联是否是第三变量造成的。
然而，最重要的原因可能在于，有时出于伦理的考虑，我们无法对一些变量进行操纵（例如，营养不良或肢体残障）。而另外一些变量，诸如出生顺序、性别、年龄等，则因其无法被操纵而成为天然的相关性变量，因此涉及它们的科学知识，都必须建立在相关证据的基础之上。当然，这一情况并不是心理学领域所独有。天文学家显然无法操纵所有影响其研究对象的变量，然而他们依然能够得出结论。
健康心理学中一个研究方法演进的例子是关于A型行为模式与冠心病之间关系的研究[34]。最初，A型行为模式这一概念源于两位心脏病专家的观察，这两位医生认为他们从一些病人的行为中发现了一种模式，包括时间紧迫感、自由浮动的敌意以及对成就的极度追求。于是，一些医生通过对少数个案的敏锐观察，提出了“A型人格”这一概念。这些个案研究提出了这个概念，但并不能作为确凿证据，证明某种特定的行为模式是导致冠心病的部分原因。证明这一点需要的不仅仅是少数几项个案研究。它包含了由心脏病专家和心理学家组成的研究团队数十年的努力。
对这个问题的研究，很快从永远都不可能证实假设的纯粹的个案研究，转向了更有效的研究方法。研究者发展和检验了A型行为模式的操作性定义。大规模的流行病学研究证实了A型行为和心脏病之间的相关性。接着，这种相关研究工作就变得更加复杂了。研究者使用复杂的相关技术来寻找潜在的第三变量。由于A型行为模式与其他传统的风险因素（例如吸烟、肥胖和血液胆固醇水平）存在相关，因此A型行为和心脏病之间的相关可能是虚假的。然而，研究结果表明，A型行为是心脏病发作的一个显著的独立预测因素。当其他变量在统计上被排除后，A型行为模式与冠心病之间仍然存在关联。
最后，研究者采用实验研究对变量进行操纵，以确定是否可以证明因果关系。一些研究试图验证影响两者之间关系的生理机制，并使用动物作为被试——某些人可能称之为“不是真实生活”的研究方法。另一个实验研究则以有过心脏病发作的人作为被试。这些被试被随机分配到两组中的一组。一组接受咨询，目的是帮助他们避免传统的风险行为，如吸烟或者摄入高脂肪食物。另一组在接受相同咨询的同时，还参加一个旨在帮助他们减少A型行为的项目。三年之后，在接受A型行为咨询的病人中，心脏病复发的情况要明显少得多。
简而言之，证据聚合起来支持了“A型行为模式是导致心脏病的一个重要原因”这一假设。对这个问题的研究过程是一个很好的例子，它清楚地说明了研究如何逐步从有趣的个案研究转向相关技术，再到更复杂的相关技术，最后到可以操纵变量的实验研究。
我们可以从这个例子中得到的另外一点经验是，科学概念总是在不断地演进。这个论点是我们在第3章讨论操作性定义时首次提出的。近期的研究似乎表明，把A型行为作为一个整体来讨论它与心脏病之间的关系，就过于简单化了。原因在于，似乎只有该行为模式中的特定成分（特别是对抗性敌意）才与冠心病有关联[35]。因此，从这个例子中可以看出，科学在发展过程中如何揭示越来越具体的关系，以及理论概念如何被细化。
在我们讨论科学共识的最后，还有一点需要注意。当我们说科学共识时，我们指的是证据在科学文献本身中的聚合性。科学共识不是200名科学家就一个与他们的专业特长无关的问题签署请愿书[36]。当然，科学家可以对任何社会或政治议题自由地签署请愿书，但这类文件与本章所讨论的科学共识不是一回事。我们将在第12章中看到，美国心理学协会在一些社会问题上表明立场是错误的，因为这些问题与它所出版的科学期刊的内容只有松散的联系（或者根本没有联系）。