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截至1941年，格兰特研究共招募了211名大二学生作为受研究对象。这个数字到底够不够呢？大家意见不统一。研究所里最著名的研究人员弗雷德雷克·威尔斯曾寄给克拉克·希斯一封信，恳求他不要再继续招募学生了，这样研究人员就可以开始对已掌握的大量数据进行分析。
但是也有人担心211个案例还是太少，毕竟研究目标是确定心理学和人类学方面的联系。最终两种意见之间达成妥协，研究人员都同意从1944届学生中选取最后一批受研究对象。他们在1942年作为大二学生开始参与研究，从而形成了最终由268人组成的实验组。从1938年到1943年之间，格兰特基金总共为研究所捐助了45万美元（按2009年美元价值计算是700万）。
但接下来面临的问题是如何对收集来的大量数据进行分析，事实证明这并不容易。我刚刚说过，不管在数据收集还是理论猜测方面，纵向研究都必须有一定程度的超前性。毕竟，我们事先并不知道哪些数据有用（如果能提前知道的话，也就没有必要进行研究了），所以只能凭借准确的预测。这一点有利有弊。但格兰特研究开始很早，所以并没有前人的经验可以借鉴。
格兰特研究开始时，人们对于成人成长和发展还知之甚少，这一领域的研究几乎是一片空白。因此在收集数据时，研究人员希望数据越多越好，但有时候并没有仔细考虑过数据有什么用。许多调查员在分析数据时都不知道从何下手。1944年，威廉·格兰特开始表露出对这项研究的怀疑，并犹豫要不要撤资。格兰特基金的受托人不断向研究人员施压，要求他们拿出一份初期研究成果。因此在接下来的两年，所有研究人员都在拼命寻找可以出版的材料。
在1945年之前只有三篇论文出版；1945年，为了迎合格兰特的要求，两本专著匆忙出版，研究所还出版了一本通俗读物，将格兰特研究的发现以一种可读性较强的形式呈现出来。
欧内斯特·胡顿是一位哈佛教授、一位杰出的体质人类学家，也很擅长写作。研究所的人类学家卡尔·塞尔策一直师从于他（我父亲是考古学家，同师从于他）。他坚定地投入到体质医学研究中。他认为：“如果我们想对受研究对象进行全方位研究，就必须从体格开始。”他还预测格兰特研究引发的一系列相关研究将来会使人类可以“通过干预遗传和生育来决定一个人的品性”。
胡顿引导早期研究人员形成这样的想法：“整体上，品性‘正常’和‘强壮的体格’之间是紧密相关的。”胡顿对格兰特研究的总结于1945年出版，书名是《年轻人，你们很正常》（Young Man, You Are Normal）。这与格兰特提议的标题“格兰特社会适应研究”相去甚远，因此研究人员与赞助人之间的分歧仍然不断扩大。然而，在之后的30年里，胡顿的著作仍然是格兰特研究最重要的出版物。
在书中他写道：“从不同的角度研究体格，会发现体格与各种人格品质紧密相关。显然，体格一定能够反映个人的社会能力。”然而，他并没有通过实验证据来支持他的观点，只是单纯地将反对者贬低为“愚钝的环保人士”。这一点。这不仅表现出他对环保观念一无所知——如今环保可是一个相当重要的话题，而且是对一整套思维方式的对抗。然而，7年前，阿伦·博克开始为研究做规划时，就已经考虑到先天条件与后天培养的关系问题；从博克与胡顿的态度差异我们就可以看出，早期的研究理念已经难以为继、不得不转型了。
格兰特研究的第二本专著是《人是什么》（What People Are），作者是研究所主任克拉克·希斯。希斯的研究成果也主要依赖于人类测量学数据，但也借助了由威廉·伍兹设计的一种未经测试的人格剖析法。威廉·伍兹是研究所里的精神病学家，没有接受过研究训练。
伍兹的人格剖析法（见附录五）从性格的26个方面对受研究对象进行打分，许多都是二分法，比如外向型（热情、善于表达）/内向型（性格恬淡）、合群/不合群、话多/话少、善于社交/不善社交等。研究人员努力把性格剖析结果与体格关联在一起，但得出的结论并不具有说服力。
这两本匆匆出版的著作都没有引起太多关注，当然也无法阻止环境主义逐渐成为社会科学的主流思想。在之后几年的研究中，把体型分类结果与其他方面的独立评估结果放在一起比对可以发现，体型分类结果并没有体现出很强的相关性。伍兹的性格剖析结果（大部分评估结果）也没有体现出很强的相关性。
那时，研究人员获得的证据都不太具有说服力；更糟的是，早期的调查员们相互之间可以看见对方的评分，所以我们不知道研究早期发现的性格和体格之间的联系是否受到成见效应或者偏见的影响。1970年，我试着去重新搭建早期论文中总结出来的一些联系，但没能成功。
但我们也不能对早期调查人员所做的工作嗤之以鼻，我们必须考虑当时统计方法的落后性。那时没有电脑来收录那么多信息，不能像今天一样敲一下键盘就可以在一瞬间把数据沿着好几个轴排列整齐。受研究对象的名字排在记账簿左侧，分数、各项指标排在顶端，各项数据都要通过人工手写输入。这还只是第一步。
数据分析时，研究人员还要手动从记账簿中摘出数据，人工进行计算，有些计算还非常复杂。早期调查员们使用的测试方法现在已经过时，但我们无法想象分析测试结果是多么耗费心血的一项工作。
20世纪40年代，研究所连门罗计算器（早期的电子计算器都是这么叫的）都没有。令人讽刺的是，1944年，世界上最早的计算机之一“马克一号”就陈列在距离我们研究所不到300米远的地方。那时候，研究人员还没有掌握复杂的数据分析技术和方法，所以才没能发现早期数据中存在的关联关系。直到20世纪末期信息技术爆炸之后，早期研究人员播下的种子才结出果实。但在整个过程中，最困难的一部分工作其实是早期研究人员完成的。