坎貝爾定律

坎贝尔定律（英语：Campbell's law）是源自于常常写关于研究方法文章的社会学家兼心理学家唐纳·坎贝尔（Donald T. Campbell）的一个说法。这说法指出，“若一个社会指标被用于社会决策的程度越高，这指标就越容易受到腐化的压力影响，也越倾向扭曲和损害这指标所测定的社会过程。”

在一个类似的注解上，坎贝尔也写下了以下的内容：
在使用以一般竞争力为导向的正常教学方法的状况下，考试可以是一个学习成效的有用指标；但是当考试分数变成教学的目标时，它就失去作为教育状况有用指标的价值，同时也会导致学校教育受到不当的扭曲。（类似的偏颇也存在于对课程中的客观测验或入学测验的使用之上。）
坎贝尔定律可视为眼镜蛇效应的一个例子。坎贝尔定律的原则有时被用以说明美国学校使用的高利害测验（high-stakes testing）的副作用。这些副作用，有可能会以考试引导教学或赤裸裸地作弊的形式显现。一个例子是“学习─劣势落差”（Learning-Disadvantage Gap）当中的“高利害测验教育法则”。

类似的法则

相近而不同名称的概念也已被提出，其中的例子包括了古德哈特定律（Goodhart's law）和卢卡斯批判（Lucas critique）等等。另一个类似于坎贝尔定律相关的概念，在2006年，在英国研究人员Rebecca Boden与Debbie Epstein在一篇对循证政策（evidence-based policy）这个受到英国首相托尼·布莱尔支持的政策的分析中提出。在这篇研究中，Boden和Epstein提到说，一个尝试将其决策奠基于事实证据之上的政府，最后会产出受到扭曲的资料，而这是因为政府会尝试获取并控制知识产出的过程所致，这使得他们认为受影响的研究结果应当被称为“循政证据”（policy-based evidence）比较恰当。
当一个人扭曲决策过程以改进他们的表现分数时，他们常会有替代性的想法，开始认为说这些基准是测试他们真实表现的良好指标，即使事实不尽然如此也一样。
坎贝尔定律也带来了一个更加正面但复杂的讯息。使用量化和非量化的各种指标来测量进度是重要的；然而，将量化资料用于评估之上，可以使这些指标受到扭曲与操纵，因此必须使用坚实的量度以减少资讯受到变造与操纵的可能性。在“对规划之下的社会改变的影响的评估”（Assessing the Impact of Planned Social Change）一文中，坎贝尔强调说“越来越多的用于社会决策的社会指标受到了腐化的压力，且倾向于扭曲和损害这指标所监测的社会过程。”坎贝尔定律也让人们注意到了像是有教无类法案和力争上游计划（Race to the Top）等所处的状态可能会损害教育。