单因素拉丁方实验设计

应用举例及延伸
研究题目：文章的生字密度对学生阅读理解的影响。 研究背景：研究者从四个班随机选取32名学生，每个班8人，实验在 星期三、四、五、六下午分4次进行。考虑到不同班级的学生阅读能 力可能不同，不同实验时间被试的状态也不同，因此，应将班级和实 验时间作为无关变量加以控制。 实验变量：自变量A——生字密度，含有4个水平（5：1、10：1、15： 1、20：1）； 因变量——阅读测验的分数；无关变量B——班级，含 4个水平；无关变量C——实验时间，也含4个水平。 实验设计：单因素拉丁方实验设计 实验程序：首先建构一个4×4的拉丁方格标准块，将每个班的学生随 机分配在拉丁方格中，每个方格中的两个学生接受完全相同的实验条 件。然后将拉丁方格标准块随机化，并按随机块的方案实施实验。
结束
Байду номын сангаас
单因素随机区组实验设计
第二章 实验设计
单因素拉丁方实验设计的基本特点
适用条件：研究中有一个自变量（P≥2），两个无关变量（ P≥2 ）， 三个变量的水平数P相等；假定自变量的水平与无关变量的水平之间 无交互作用； 基本方法：随机分配处理水平给P2个方格单元，每个处理水平仅在每 行每列中出现一次。每个方格单元中分配一个或多个被试接受处理， 实验中总共需要的被试数为N=n P2 （n ≥ 1）。 误差控制：区组法（无关变量纳入法）的扩展。通过统计处理，可分 离出两个无关变量引起的变异，进一步提高实验精度。 实验设计模型：Yijkl = µ+αj+βk+γl +εpooled (i=1,2,......,n； j=1,2,......,p； k=1,2,......,p； l=1,2,......,p) 总变异组成：实验处理引起的变异；无关变量B、C引起的变异；误 差引起的变异。
数据处理方法（SPSS统计软件）
包含的统计变量：实验的自变量A，无关变量B、 C，实验的因变量Y。 实施的统计过程：analyze—General Linear Model—Univariate… 预期的统计结果：自变量A的主效应是否显著； 两个无关变量的效应是否显著；若自变量主效应 显著，则进行平均数多重检验。