单被试实验的统计分析：非重叠法效果量估计
spss统计分析三大检验回归诊断因子分析知识
• 旋转后的各个因子 的含义更加突出。 每个公因子都有反 映几个方面的变动 情况。
• 第一个公因子反映 交大载荷的有外商、 国有、港澳台、股 份制、集体经济单 位；第二个有联营 经济单位；第三个 则是其他经济单位。
• 该表列出来采用回 归法估计得因子得 分系数。根据表中 的内容可写出因子 得分系数。
实例分析：全国各地区不同所有制单位平均 收入排名
• 下图是全国各地区不同所有制单位平均收入情况，具体包 括国有经济单位、集体经济单位、联营经济单位等7个部 分。利用主成分分析探讨各地区按所有制类别分类的排名。
• 进行因子分析前，可以 计算相关系数矩阵、巴 特李特球度检验和KMO 检验等方法来检验候选 数据是否适合采用因子 分析。
因子分析：主成分分析的内在原理和过程
• 方法概述：因子分析法就是从研究变量内部相关的依赖关系出发，把 一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量 统计分析方法。
• 基本思想：对原始的数据进行分类归并，将相关比较密切的变量分别 归类，归出多个综合指标，这些综合指标互不相关，即它们所综合的 信息互相不重叠。这些综合指标就称为因子或公共因子，就能相对容 易地以较少的几个因子反映原资料的大部分信息。
模型汇总即对方程拟合情况的描述， R方就是自变量所能解释的方差在 总方差中所占的百分比，值越大说 明模型的效果越好。案例计算的回 归模型中R方等于0.994，模型拟合 效果较好。
• 方差分析表是对 回归模型进行方 差分析的检验结 果，主要用于分 析整体模型的显 著性。可以看到
方差分析结果中F 统计量等于4123， 概率p,0.000小于 显著性水平0.05， 所以该模型是有 统计学意义的， 人均可支配收入 与人均消费性支 出之间的线性关
单因素实验设计及结果分析
单因素实验设计及结果分析实验设计是科学研究中至关重要的一部分，它帮助研究者确定实验的目的、方法和结果的解释。
在本文中，我们将探讨单因素实验设计及其结果分析方法。
单因素实验设计在科学研究和统计分析中被广泛应用，它可以帮助我们了解一个因素对实验结果的影响。
单因素实验设计是指在一个实验中，研究者只改变一个因素（独立变量），并观察这个因素对实验结果（依赖变量）的影响。
这种实验设计有助于我们分析变量之间的因果关系。
下面将介绍一些常见的单因素实验设计及其结果分析方法。
1. 随机分组设计：这是一种常见的单因素实验设计方法。
研究者通过随机将被试分为实验组和对照组，实验组接受独立变量的处理，而对照组则不接受处理。
比较两组的实验结果，可以得出独立变量对实验结果的影响。
2. 重复测量设计：这种设计方法适用于需要连续观察同一组被试的实验。
研究者在不同时间点对被试进行多次测量，比较测量结果的差异，以确定独立变量对实验结果的影响。
3. 配对设计：配对设计适用于需要考虑个体差异的实验。
在这种设计中，被试会与其他被试进行配对，以使每对配对中的两个被试在某些重要特征上相似。
然后，每对配对中的一名被试接受独立变量的处理，而另一名被试作为对照。
结果的分析是单因素实验中不可或缺的一部分。
下面将介绍一些常见的对实验结果进行分析的统计方法。
1. 描述统计分析：描述统计分析是对数据进行总结和描述的方法。
通过计算均值、标准差、百分位数等参数，我们可以对实验结果的整体特征进行描述。
2. 方差分析：方差分析是一种用于比较不同组之间差异的方法。
通过计算组间方差和组内方差之间的比值，我们可以确定独立变量对实验结果是否有显著影响。
3. T检验：T检验是一种用于比较两组均值差异是否显著的方法。
在单因素实验中，可以使用独立样本T检验（用于比较不同组）或配对样本T检验（用于比较同一组在不同条件下的均值）。
4. 相关分析：当我们需要研究两个变量之间的关系时，可以使用相关分析。
心理学实验设计与统计分析方法
心理学实验设计与统计分析方法在心理学研究领域中，实验设计和统计分析方法是至关重要的工具。
它们帮助研究人员制定准确的实验方案，收集和分析数据，并得出科学有效的结论。
本文将介绍心理学实验设计和统计分析方法的基本原则和常用技巧。
一、实验设计方法实验设计方法旨在确保心理学实验的可靠性和有效性，从而得出可靠的结论。
以下是几种常见的实验设计方法：1. 随机分组设计随机分组设计是一种常用的实验设计方法。
它通过将实验参与者随机分配到不同的实验组和对照组中，来控制潜在的干扰因素。
例如，研究人员可能将参与者随机分为接受心理治疗的实验组和接受安慰性谈话的对照组，以观察两种干预方式的效果差异。
2. 反复测量设计反复测量设计是一种用于观察变量随时间变化的实验设计方法。
通过定期测量和记录参与者在一段时间内的变化，研究人员可以更好地理解变量的发展趋势。
例如，研究人员可能每个月测量一次参与者的焦虑水平，以观察焦虑水平是否有显著变化。
3. 交叉设计交叉设计是一种实验设计方法，用于比较不同条件下的参与者的表现差异。
它采用参与者在不同条件下的重复测量，以减少个体差异的干扰。
例如，研究人员可能让参与者在不同音量条件下完成学习任务，并比较他们在不同音量条件下的表现。
二、统计分析方法统计分析方法帮助研究者从收集到的数据中找出规律和趋势，推断总体特征，并评估结果的可靠性。
以下是几种常见的统计分析方法：1. 描述性统计分析描述性统计分析方法用于概括和描述数据的分布情况和中心趋势。
例如，研究人员可以计算数据的平均值、标准差和频率分布，以提供对数据的整体认识。
2. 推断性统计分析推断性统计分析方法用于从样本数据中进行推断，以支持对总体特征的推断。
例如，研究人员可以使用t检验来比较两个组别之间的平均值差异，以确定是否存在显著差异。
3. 方差分析方差分析是一种用于比较三个或更多组别的平均值差异的统计方法。
它可以用于分析多个组别之间的差异，也可以控制其他潜在变量的影响。
统计检验之统计检验力和效果量ppt课件
解：已知条件为：
n 100, 1
x1 115,
15
1
n x 100, 2
111,
2
15
2
1、建立假设：
H :
0
1
2
H :
1
1
2
2、计算统计检验量Z
Z
X 1
X
2
1
2
2
2
1
2
n1 n2
115 111 4 1.89
152 152 2.12
100 100
3、令α=0.05，双侧检验的临界值 为1.96
水平）
要检验专业知识和棋局类型对记 忆成绩是否有显著影响，二者是否存 在交互作用；两因素和它们交互作用 的效果量及检验力各为多少。
运用SPSS进行方差分析后得到：
变异来源
F
偏η2 统计检验力
因子A
…… 18.65** 0.538 0.982
因子B
…… 14.73** 0.479 0.949
交 互 作 用 ……
拒绝 H 0 I 型错误 正确决策，1 统计检验力
在其他条件不变的前提下 α 和 不可以同时增大或减小
❖ 八戒可真聪明：我明白了，
❖ 虚无假设H0认为“猪宝宝与猴小兵”的智力 没有显著差异，
❖ 备择假设H1认为“猪宝宝与猴小兵”的智力 存在显著差异。
❖ 唐僧：不论我接受或拒绝哪个假设，都有可 能犯错误，这涉及到统计检验力的问题。
本例中，=0.93 6 = 2.28 查表，得到统计检验力在0.88～
0.96之间。
3、运用SPSS计算统计检验力
（以SPSS18.0中文版为例）
点击“分析”菜单中的“一般 线性模型”；再点击“单变量 （U）……”后，出现对话框，输 入“因变量（智商）”，“固定因 子（教学方式）”；
黑龙江省考研心理学复习资料心理测量与统计方法解析
黑龙江省考研心理学复习资料心理测量与统计方法解析一、引言心理测量与统计方法是心理学研究中不可或缺的重要内容。
本文将对黑龙江省考研心理学复习资料中的心理测量与统计方法进行解析，帮助考生更好地理解和掌握相关知识。
二、心理测量方法解析心理测量是研究者通过各种工具和方法来评估和测量人的心理特征和心理过程的过程。
在黑龙江省考研心理学复习资料中，包括以下几种常用的心理测量方法：1. 自陈式测验：自陈式测验是指被试者根据自身认知、情感和行为等方面的经验，主观地回答提出的问题。
常见的自陈式测验有问卷调查和量表法。
2. 直接观察法：直接观察法是指研究者直接观察被试者的行为、表情和动作等，并作出评估。
例如，通过观察被试者在学习任务中的表现来评估其学习能力。
3. 认知测验：认知测验是评估被试者认知能力和思维过程的方法。
常见的认知测验有智力测验、学习记忆测验等。
4. 生理测量法：生理测量法是通过测量被试者的生理指标，如心率、皮肤电导等来评估其心理状态和反应。
生理测量法常用于研究情绪、压力和注意力等心理现象。
三、统计方法解析统计方法是心理学研究中用于收集、处理和分析数据的一系列方法。
在黑龙江省考研心理学复习资料中，以下是一些常用的统计方法：1. 描述性统计分析：描述性统计分析用于对数据进行整理、归纳和总结，其中包括平均数、标准差、频数和百分比等指标。
2. 探索性统计分析：探索性统计分析是指对数据进行初步的探索，以发现潜在的关系和模式。
常用的方法包括散点图、频率分布图和相关系数等。
3. 推论统计分析：推论统计分析是通过对样本数据的分析来推断总体的特征和关系。
常见的推论统计方法包括t检验、方差分析和回归分析等。
4. 因子分析：因子分析是一种用于探索变量间潜在结构的统计方法，可以帮助研究者发现变量之间的因果关系和隐含维度。
四、心理测量与统计方法的应用心理测量与统计方法在心理学研究中有广泛的应用，其中包括以下几个方面：1. 临床诊断和评估：心理测量可以帮助临床医生进行精确的诊断和评估，如自闭症的诊断和抑郁症程度的评估等。
第四章 单一被试研讲解
• 局限：容易因类化作用而无法验证变量之 间的因果关系。
• （3）跨情境多基线设计
• 在同一个实验对象、同一类行为的前提下， 针对不同实验情境实施实验处理的设计模 式。
• 在这种实验设计中，训练者可以选定一位 受训练者的某种特定行为，放在几种不同 的实验情境中逐一介入实验处理，以观察、 记录和测量某特定行为的改变情况。
第四章 单一被试研究方法
• 一、概念
• 运用科学的方法，对不同数量的研究对象， 进行连续性评量，以建构自变量与依变量 的因果关系，从而掌控被试行为的变化。
• 特点：
• 在方法上，强调以科学的方法，有效地控 制相关变量。
• 在对象上，少则一、二人，多则一、二十 位，着重个别行为的特质。
• 在功用上，特别适用于异质性高的团体， 能以行为变化或教学成效为研究目标。
• 然后，在相同实验情境下，按程序要求先 后介入实验处理条件，以便观察实验处理 条件对受训练者目标行为有何影响。
• 优点 • 比较适合用来研究学生的学业行为。 • 实验结果的推论比较可靠，可以对不同学
生进行横向比较。
• 缺点或限制
• 该设计实现必须选出若干受训练者，而这些对象应具有相 同的学习背景以及相同水平的目标行为，所以往往很难找 到。
• 优点： • 被试可多可少 • 掌握内在效度 • 具有高度弹性 • 适用异质团体
• 限制： • 重复评量 • 变项太多
二、实验阶段
• 基线期 • 处理期 • 追踪期
• 基线期
• 在行为处理策略正式展开之前，通过观察、 记录来收集受训练者的目标行为资料，将 收集到的数据用来评量受训练者的目标行 为表现情况的阶段，一般可持续一周左右， 多数是在2-5天之间。
单被试实验的统计分析：非重叠法效果量估计
单被试实验的统计分析：非重叠法效果量估计作者：续志琦辛自强来源：《心理技术与应用》2018年第02期摘要单被试实验有助于得出有生态效度的研究结论，但在分析其研究结果时较少使用客观的统计指标，阻碍了该方法的应用。
基于非重叠法的效果量估计对样本量、数据形态要求低，适合用于单被试实验的数据分析。
近年来涌现出10多种非重叠法效果量指标，以扩速线指数、非重叠数据占比、提高率差异、非重叠对占比与控制基线趋势的非重叠Tau值这5种指标较为典型。
在选用单被试实验的效果量指标时，应基于数据的形态和趋势、指标的鉴别力、精度与统计检验力等因素综合考虑。
未来的单被试实验研究在分析结果时应重视非重叠法效果量指标的使用，以提高单被试实验结果的客观性和可比较性，促进单被试实验方法的推广。
关键词单被试实验；效果量；非重叠法分类号 B841.4DOI： 10.16842/ki.issn2095-5588.2018.02.0041 引言作为一种历史最悠久的实验设计（参见 Skinner，1938），单被试实验设计（single-subject experiment design）在考察实验处理效果方面具有独特价值，值得加强应用（辛自强，2017）。
不同于群组设计以组平均数差异作为判断处理是否有效的依据，单被试实验设计考察的是单个个体在实验处理前后的变化。
由于关注的是每个独特个体对实验处理的反应，单被试实验设计不仅在小样本、特殊样本研究中具有优势，还可以作为探索新理论、检验实践干预效果的方法使用。
然而，单被试实验设计得到的数据通常不符合参数检验的假设。
因此，不宜使用群组设计的统计方法如t检验、方差分析等对单被试实验结果进行分析。
传统上，对单被试实验结果的分析主要依赖定性分析方法，例如视图分析技术（visual analysis of graphs，又称视觉分析）。
该技术通过坐标图呈现数据，然后由研究者依据坐标图呈现的数据形态变化推断实验处理是否有效。
实验心理学主要知识点归纳
实验心理学主要知识点归纳实验心理学是一门研究人类行为和心理过程的科学，通过实验方法来观察和测量这些行为和过程。
在实验心理学中，有一些重要的知识点是我们在学习和研究中需要掌握的。
本文将对实验心理学主要知识点进行归纳。
1. 实验设计实验设计是实验心理学中重要的知识点之一。
良好的实验设计可以确保实验的可靠性和有效性。
实验设计包括以下几个方面：1.1 变量：实验设计中的变量分为自变量和因变量。
自变量是研究者操纵的变量，而因变量是研究者观察和测量的变量。
1.2 随机分组：为了避免实验结果的歪曲，实验设计中常采用随机分组的方法将参与者随机分配到不同的实验条件中。
1.3 对照组：在实验设计中，为了对比和控制其他变量的影响，常设立对照组，用于比较实验组的结果。
1.4 伪装和双盲：为了减少实验结果的主观偏见，实验设计中常使用伪装和双盲的方法，让参与者和实验人员不知道实验的真正目的和条件。
2. 实验伦理实验伦理是实验心理学中必须遵守的道德规范。
在进行实验研究时，必须保护参与者的权益和尊严，确保实验的安全和合法性。
实验伦理包括以下几个方面：2.1 参与者知情同意：在进行实验研究时，必须征得参与者的知情同意，并告知实验的目的、过程以及可能的风险和利益。
2.2 保密和隐私：实验中涉及到参与者的个人信息和隐私，必须严格保密，并遵守相关法律法规。
2.3 实验后处理：实验结束后，必须对参与者进行适当的后处理，包括提供必要的辅导和咨询，以保护其身心健康。
3. 数据分析和解释实验心理学研究的结果必须进行准确的数据分析和解释。
数据分析方法包括描述统计和推论统计，通过对数据进行分析和整理，得出科学而可靠的结论。
3.1 描述统计：描述统计是对实验数据进行整合和总结的方法，包括计算平均值、标准差、频数等指标，以便更好地理解和描述数据的特征。
3.2 推论统计：推论统计是通过样本数据对总体进行推断的方法，包括假设检验、方差分析、相关分析等。
通过推论统计，可以验证假设并得出结论。
单被试实验设计
实验设计
目录
01 信度与效度
03 优点和不足
02 实验设计方案
基本信息
所谓单一被试实验是指以一个或几个被试为研究对象，通过对被试在基线期与处理期的行为变化来分析、推 断实验处理是否有效。单一被试研究方法在科学研究中具有重要作用，尤其在面对小样本、特殊群体时，其作用 更是无法取代。
信度与效度
多基线设计
在多基线设计中，实验者可能在不同情境中对一个个体进行干预，或在不同时间对不同个体进行干预。例如， 为了检验冥想练习对减轻抑郁情绪的作用，研究者会教实验参与者在家如何进行冥想练习，如果实验结果表明在 家的抑郁水平下降，而在工作场所的抑郁水平没有下降，则表明参与者在工作场所没有进行冥想，也就证明冥想 练习对降低抑郁水平是有效的。如果再教给参与者如何在工作场所进行练习，而参与者在工作场所的抑郁水平也 下降了，就进一步证明了冥想是有效的。
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信度
效度
信度
在单一被试实验中，研究者经常使用观察来确定目标行为发生与否，这样，不同的观察者会受到自身认知及 经验的影响，从而使测量具有主观性，因而研究要确定内部观察者信度，以确保实验过程的公正、道德和严 谨。
效度
实验的效度通常分为内部效度和外部效度，单一被试实验也不例外。
内部效度是指研究者充分控制自变量、Байду номын сангаас变量以及无关变量(或混淆变量)的程度，亦即研究的自变量与因变 量之间关系的明确程度。其影响因素主要包括被试的流失、突发事件、多种处理问题的相互干扰、实测工具及主 试的影响等等。
实验设计方案
ABAB设计
撤销设计
多基线设计
撤销设计
撤销设计是一种特定的单被试实验设计类型，由于设计中只有“基线（A）——干预（B）”两个环节，又被 称为AB设计，A代表基线，B代表处理或干预。而AB设计是最基础的单一被试设计，其他设计本质上都可视为A-B 设计的变式，由于其方便利行，许多研究者采用了AB设计。
实验心理学主要知识点总结
实验心理学主要知识点总结【实验心理学主要知识点总结】实验心理学是一门研究心理现象和心理过程的科学，通过实验方法来探究心理学的各个方面。
本文将对实验心理学的主要知识点进行总结。
一、实验心理学概述实验心理学是运用科学方法研究心理现象和心理过程的分支学科。
它通过对被试者进行控制和观察，收集和分析实验数据，从而对心理现象进行解释和预测。
二、实验心理学的方法1. 独立变量和因变量：在实验中，独立变量是被研究者操纵的变量，而因变量是被研究者观察或测量的变量。
独立变量用于探究其对因变量的影响。
2. 随机分组设计：实验中通常采用随机分组的方式，将参与者随机分配到不同的实验组和对照组中，以减少个体差异对结果的影响。
3. 双盲实验：双盲实验是指既对实验者又对被试者进行保密，旨在消除因实验者或被试者的预期效应而引入的偏差。
4. 实验结果的统计分析：实验心理学往往使用统计方法对实验结果进行分析，以确定结果的显著性。
三、实验心理学的经典实验1. 杨氏假面具实验：杨氏假面具实验是一项经典的实验，通过展示表情假面具并观察被试者对其的反应，研究情绪识别和情绪表达的认知过程。
2. 皮亚杰的认知发展实验：皮亚杰的实验主要研究儿童认知发展阶段和思维方式的变化，如儿童的物体永久性和空间认知等。
3. 梅尔茨的洗衣房实验：梅尔茨的实验通过观察和记录实验者在洗衣房等待期间的行为，研究人们对时间感知和时间利用的态度和行为。
4. 斯坦福监狱实验：斯坦福监狱实验模拟监狱环境，研究囚犯和狱警之间的权力关系，揭示了权威性对个体行为的影响。
四、实验心理学的重要概念1. 操作性条件反射：操作性条件反射是一种学习形式，通过行为和结果之间的联系，使个体能够通过某种行为来获得某种结果。
2. 记忆：记忆是指个体对经历过的事件、知识和技能等的保持和再现能力，实验心理学研究了记忆的形成、存储和检索过程。
3. 学习：学习是指通过经验和训练，改变行为和认知的过程。
实验心理学关注学习的条件和方式，如经典条件作用和操作条件作用等。
效应量的估计、报告和解释
差分 析 中 的 η^ 2 等。 这 些 统 计 量 具 备 以 下 特 性［10 ： － 12］ 1） 尺度不变性（ scale free） 。如果观测数据 的尺度单位发生变化，ES 估计值仍保持不变。2） 绝
可直接用于反映 ES 大小，且它比那种标准化的测 量指标所传递的信息更生动［3］。但在心理学中，大 多数研究现象较为抽象，其测量单位由人为设定，且
心理学探新 2011，Vol． 31，No． 3，260 － 264 PSYCHOLOGICAL EXPLORATION
效应量： 估计、报告和解释*
卢谢峰 唐源鸿 曾凡梅
（ 湖南师范大学 教育科学学院，长沙 410081）
摘 要：鉴于心理学界对效应量（ effect size，ES） 的日渐重视，本文集中探讨了标准差异型和关
＊＊非严格意义的组内设计是指对同一因素的考察在理论上允许以组间设计替换。此时对 ES 的估计类似于组间设计
的情况。但对那种关注测量变化量的严格意义的组内设计而言，建议基于差异分数 D 而非原始分数来计算分母标准差。这 体现出对研究主题本身的理论思考［14］。
＊＊＊gD 是 Gibbons，Hedeker 和 Davis（ 1993） 将 Hedges 基于组间设计的 g 指标研究扩展至组内设计而成［13］，由于 sD = spooled
非严格意义的组内设计＊＊ ，且两测量条件总体方差齐性 非严格意义的组内设计，且理论上能区分出前测条件和 后测条件 非严格意义的组内设计，且理论上无法区分出前测条件 和后测条件，两 测 量 条 件 方 差 不 齐 性，此 时 需 同 时 报 告 两种可能的 Δ 值
非严格意义的组内设计，且两测量条件总体方差齐性
组内设计情况下几种典型标准差异 ES 指标的计算公 式及适用条件［11 － 14］。SPSS 软件尚未提供这些指标
关于单被试设计优缺点的简述
关于单被试设计优缺点的简述1 单被试实验设计的概念单被试实验设计（Single-Participant Research Design）是以一个或几个被试为研究对象，通过对被试在基线期与处理期的行为变化来分析、推断实验处理是否有效，是对在不同的实验条件下，针对单个被试行为变化进行的实验研究。
有时这种方法也扩展为对少数几个被试的研究。
这种方法强调的是一个或少数几个被试，又称它为小样本实验设计或单刺激被试研究。
尽管，在现代的心理学实验研究中，人们更倾向于采用被试组实验设计，但这并不意味着单被试实验设计在心理科学研究中不重要。
事实上，单被试实验研究贯穿心理学历史的始终。
早在19世纪科学心理学诞生之际，单被试实验设计就受到许多著名心理学家的重视，并用它进行科学研究。
实验心理学的奠基人费希纳就是使用单个被试来研究人类的感觉能力，创立了至今犹用来测量感觉阈限的心理物理学方法，并发现了至今仍受到重视的心理物理学原理。
艾宾浩斯受费希纳的启发，用他自己作为实验的被试，进行了有关记忆实验的研究，揭示了记忆遗忘的规律。
艾宾浩斯的记忆研究，虽然使用单个人作为被试，但其实验研究成果却具有普遍性。
在他之后，许多研究者用不同数量的被试进行了类似的研究，都得到了与艾宾浩斯相类似的结果。
斯金纳等行为主义心理学家在行为的实验分析中也使用了单被试。
斯金纳是单被试实验研究方法的热心倡导者。
他使用单一被试进行研究，发展了操作条件反射理论。
他用操作条件反射的研究结果证明，小样本研究优于大样本研究。
他声称，他宁可用1000小时研究一只动物，而不愿用1小时研究1000只动物。
他认为大样本研究的一个主要问题是它需要将所有被试的数据加以平均，在大多数情况下，被试的行为存在个别差异，组平均数仅仅是一种抽象的数值，往往与大多数被试的行为表现不一致，从而掩盖了被试行为的个体差异。
不能代表组内任何一个个体的实际情况。
许多早期的心理学家都曾使用过这种方法进行实验研究。
心理学统计 第四部分 不包含重复测量的方差分析
• 完全随机分组，也就是没有其他操作，原则上来 说是要分班均衡，但是也会产生两个差异显著的 班级。 • 那么前边提到的分为三个班级的情况，到底是均 衡还是不均衡呢？ • 很显然两两t检验的方法，并不能解决这个问题。 • 这时，我们需要采用一种新的统计方法，这就是 方差分析。
通过原始数据计算方差 • 组内平方和：
SS X 2 ( X ) 2 / n
SSw SSi ( X ij ( X ij ) 2 / ni ) X ij2 ( X ij ) 2 / ni )
2 i i j j i, j i j
• 令Ti为第i组的分数之和，则
单因素ANOVA的优势：
• 如果采用对组间进行两两t检验，随着成对均数检 验次数的增加，犯一类错误的概率会增加，方差 分析可以解决这一问题； • 即使任何两组均数之间没有显著性差异，方差分 析也能检测出几组均数之间的一个显著性差异。
B基本统计过程
• 样本量不相等的方差分析
• 单因素方差分析基本步骤 • 方差分析原始数据公式
• F分布最显著的特点就是正偏态分布。
• F分布的均数接近于1，等于dfw/(dfw-2). • 当样本量增加时，F均值逐渐逼近1；同时F分布 的偏态会变小。当样本量接近无穷大时，F分布 基本上接近于均数为1的正态分布。
• F值是组间均数的差异与组内变异的比值。
• 当F值等于1时，组间均数的差异与组内的变异相 同，接受零假设；当F值接近0时，组间均数的差 异要远小于组内的变异，说明组间无差异，也接 受零假设；只有当F值远大于1时，组间均数的差 异要大于组内的变异，这时拒绝零假设，组间是 有差异的。 • 因此，方差分析是一种 单侧检验（查表）。
同等学力心理学精心整理必过--研究方法、统计、测量
同等学⼒⼼理学精⼼整理必过--研究⽅法、统计、测量⼼理研究⽅法、统计、测量名词解释主要指记录、保存、交流和传播⼼理学知识的⼀切印刷品和视听材料，如书籍、期刊、报纸、学术会议论⽂、学位论⽂、科技通讯和科技档案等。
是指研究真实、正确地揭⽰所研究问题的本质及其规律的程度，即研究结果符合客观实际的程度。
内部效度：是指研究的⾃变量与因变量之间关系的确定性，即保证因变量的变化确系由特定的⾃变量⽽不是其他的外部变量所引起。
统计结论效度：是检验研究结果的数据分析程序与⽅法的有效性的指标，他研究的基本问题是研究误差、变异来源与如何适当地运⽤统计显著性检验。
外部效度：是指研究结果的代表性和适⽤性。
它可细分为总体效度和⽣态效度。
取样：是指从研究对象的全体中抽取⼀部分作为全体的代表进⾏研究。
简单随机取样法：就是按随机原则直接从总体中抽取⼏个单位作为样本，其具体⽅式有抽签和利⽤随机数字表抽取两种。
系统随机取样法：是将总体各单位按某⼀标志顺序排列并编上序号，然后⽤总体单位数除以样本单位数求得取样间隔，最后根据取样间隔作等距取样。
分层随机取样法：就是先将总体各单位按⼀定标准分为若⼲类型，然后根据类型单位数与总体单位数之⽐率，确定从各类型中抽取样本单位的数量，最后按随机原则从各类型中抽取样本。
整群随机取样法：是先将总体各单位按⼀定的标准分成许多群，然后按随机原则从这些群中抽取若⼲群作为样本。
多段随机取样法：是先将研究总体各单位按⼀定的标准分为若⼲群，作为取样的第⼀级单位，然后，再按⼀定标准将第⼀级单位分成若⼲⼦群，作为取样的第⼆级单位，如此类推。
在各级单位中依照随机原则抽取样本。
取样误差：是指样本统计值与总体相应参数值之间的差异。
取样误差的计算公式：S X=S/√n消除法：即通过采取⼀定措施，将影响研究结果的各种⽆关变量消除掉。
如为了消除“实验者效应”、“霍桑效应”可采⽤“双盲程序”；采⽤好的指导语可消除被试的紧张、焦虑，还可消除被试因不明⽩如何去做⽽产⽣的各种随机与系统误差。
单一被试实验法ppt
单一被试实验的数据分析方法
统计分析法运用于以下几种情境： 研究者不能获得稳定的基线，但基线的
趋势明显时，可运用统计分析法来确定 干预介入时所发生的变化的显著性。 结果不明确时，直观分析法很难顺利进 行，这时就需要运用统计分析。 单一被试研究中存在着较多的因素混杂 变量，需要用统计分析法来加以甄别。
单一被试实验的数据分析方法
3.定性分析法 定性分析法包括个案研究、个人经历、
内省、生活故事、访谈以及观察的、历 史的、相互影响的、视觉的或非视觉的 文本。
定性分析法可以用于几乎所有单 一被试研究中。例如，对问题、情境、 相关个体、道德规范的看法及对结果的 效度的描述等经常会在研究中出现。
单一被试实验的数据分析方法
单一被试实验设计的类型
4.变更标准设计 变更标准设计(changing criterion
designs)要求以分段的或逐步变化的方式 细致地改变所必需的标准水平以增加行为 出现的可能性或减少行为出现的可能性。
该设计最早由霍尔命名(1971)。最初 变更标准设计被哈特曼和霍尔归为多重基 线设计中的一个特殊类型，它也被看作是 A-B设计的一个变式。在变更标准设计中， 收集到基线数据(A)后，处理阶段被分为 多个子阶段，每个子阶段要求目标行为的 变化越来越接近最终的行为目标。
3.交替处理设计 交替处理设计(altemating
treatments designs)，可以对作用于 相同行为的两个或多个自变量(处理)的 效果进行比较。此设计经常与其他设计 联合使用。
单一被试实验设计的类型
交替处理设计有三种基本类型： (1)无基线交替处理设计，不需收集基
线数据； (2)基线交替处理设计，需在处理开始
6.单一被试实验法在特殊教育研究
2）目标行为：
明确、可量化、可重复测量
3）实验处理：
场所、指导语、工具、人员
二、单一被试实验方法论基础
• 简单共存类比
• 合情推理法
• 证伪法
三、单一被试实验的信效度
1. 信度
评分者一致性信度
2. 效度
– 内部效度：实验处理的有效性 – 外部效度：实验结果的推广性
四、数据收集
10，9，13，9，12。
处理期10天，不良行为发生的次数为：8，5，6，2，2，6， 3， 5， 2，1。
五、单基线实验设计及数据处理
2. 基线期、处理期数据分别进行自相关检验
Br<1, 数据非自我相关 p112
五、单基线实验设计及数据处理
3. 基线期、处理期数据差异显著性检验
独立样本t检验 Analyze-Compare means -Independent sample t-test
第四章
单一被试实验法在特殊教育
研究中的应用
一、单一被试实验简介
1. 定义：
以一个或几个被试为研究对象，通过相关
的实验设计研究干预是否有效的一种方法
一、单一被试实验简介
2. 类型：
1）单基线实验设计
A-B, A-B-A-B等
2）多基线实验设计 跨情境、跨行为、跨被试设计
一、单一被试实验简介
3. 组成要素：
常用因变量指标：
• 次数
• 百分比
• 时间
• 其他指标：肌张力，举重量……
五、单基线实验设计及数据处理
1. 收集目标行为数据，绘制二维坐标图
如有一问题儿童，经常无端骚扰同伴。某研究者用负强化方法教正
其行为。每天观察4小时，上午2小时，下午2小时，并记录其骚扰行为
心理学研究方法第四讲单被试实验设计
Letters from Jenny。
第四讲 单被试实验设计
13
个案研究实例简介1（1）
CAN CLIENTS BE THEIR OWN THERAPISTS ? A CASE STUDY ILLUSTRATION
This article reports on the use of Self-Management Training (SMT), a therapeutic strategy which capitalizes on the advantages of brief therapies, while at the same time reducing the danger of leaving too many tasks not fully accomplished….The essence of this approach involves teaching the client how to be his or her own behavior therapist. The client is taught how to assess problems along behavioral dimensions and to develop specific tactics, based on existing treatment techniques, for overcoming problems. As this process occurs, the traditional client-therapist relationship is altered considerably. The client takes on the dual role of client and therapist, while the therapist takes on the role of supervisor.
《心理学研究方法》重点概念
《心理学研究方法》重点概念第一篇：《心理学研究方法》重点概念重点概念1.实证研究：通过量化的方式收集数据材料来说明观点、论证假设。
P72.纵向研究：又称追踪研究，指在较长的一段时间内，通过系统地考察行为的发展变化，从而揭示科学规律的研究。
P73.第一类错误：当H0本来是真的，但是检验统计量的观测值却落入拒绝域，错误的拒绝了H0，这时犯了“拒真”错误，称第一类错误。
P464.第二类错误：H0不是真的，但是检验统计量的观测值又没有落入拒绝域，因此错误的接受了H0，这时犯了“受伪”错误，称第二类错误。
P465.效应量：是衡量实验效应强度或者变量关联强度的指标，它不受样本容量大小的影响。
6.单样本K-S检验：对于连续变量，如果样本容量较大（大于50），可以用单样本K-S检验，此检验可以检验正态分布、均匀分布、泊松分布、指数分布。
P477.KMO检验：检验统计量是用于比较变量间简单相关系数和偏相关系数的指标。
主要应用于多元统计的因子分析。
8.操作性定义：是根据可观察、可测量、可操作的特征来界定变量含义的方法。
即从具体的行为、特征、指标上对变量的操作进行描述，将抽象的概念转换成可观测、可检验的项目。
9.中介变量：如果变量X 通过影响变量M 来影响变量Y，则称M 为中介变量。
10.调节变量：如果变量Y与变量X的关系是变量M 的函数，称M 为调节变量。
就是说, Y与X 的关系受到第三个变量M 的影响。
11.参与观察：指观察者参与到被观察者的实际环境之中，并通过与被观察者的共同活动所进行的观察。
分为完全参与观察和不完全参与观察。
P27312.自然观察：指在对观察对象不加任何干预和控制的状态下进行的观察。
这种观察能搜集到研究对象在日常生活中真实、典型的行为表现，但研究者处于被动，难以揭示那些较少在自然状态下表现出来的心理特点。
P27213.结构访谈：指根据统一的设计要求，通过结构化的问题进行的标准化访谈。
P28014.半结构访谈：兼有非结构和结构访谈的特点，将访谈人员的提问和访谈对象的回答区分开来做不同的设计。
within-group和单一被试实验
within-group和单一被试实验
within-group实验和单一被试实验是两种不同的实验设计方法。
在一个within-group实验中，被试者是同一个群体的不同成员，每个被试者都接受所有的实验条件。
例如，研究者可能会收集一组被试者的基线数据，然后分配不同的治疗条件给每个被试者，最后再次测量结果。
这种实验设计可以用来比较同一群体在不同条件下的表现，以消除个体差异的影响。
然而，within-group实验可能存在历练效应（practice effect）和顺序效应（order effect）的问题，因为被试者接受不同条件时，他们可
能会在实验的进行中逐渐熟悉任务或对之前的条件产生习惯性的反应。
相比之下，单一被试实验是指每个被试者仅接受一种实验条件。
这种实验设计被用于评估某个特定变量对被试者的影响，而不需要考虑被试者之间的差异。
例如，研究者可能会研究某种药物对一个被试者的影响，这个被试者将在服用药物之前和之后进行测试。
单一被试实验可以提供有关个体对变量的反应的详细信息，但不能排除个体差异对结果的影响。
总结来说，within-group实验适用于比较同一群体在不同条件
下的表现，单一被试实验适用于评估某个特定变量对个体的影响。
选择哪种实验设计应该根据具体研究问题和研究目的来确定。
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心理技术与应用2018，V〇1.6,No.2,89-99Psychology：Techniques and Applications单被试实验的统计分析：非重叠法效果量估计续志琦辛自强(中央财经大学社会与心理学院心理学系，北京100081)摘要单被试实验有助于得出有生态效度的研究结论，但在分析其研究结果时较少使用客观的统计 指标，阻碍了该方法的应用。
基于非重叠法的效果量估计对样本量、数据形态要求低，适合用于单被 试实验的数据分析。
近年来涌现出10多种非重叠法效果量指标，以扩速线指数、非重叠数据占比、提高率差异、非重叠对占比与控制基线趋势的非重叠Tau值这5种指标较为典型。
在选用单被试实验 的效果量指标时，应基于数据的形态和趋势、指标的鉴别力、精度与统计检验力等因素综合考虑。
未来的单被试实验研究在分析结果时应重视非重叠法效果量指标的使用，以提高单被试实验结果的客观 性和可比较性，促进单被试实验方法的推广。
关键词单被试实验；效果量；非重叠法分类号B841.4DOI: 10.16842/ki.issn2095-5588.2018.02.0041引言作为一种历史最悠久的实验设计（参见Skinner，1938)，单被试实验设计 （single-subject experiment design)在考察实验处理效果方面具有独 特价值，值得加强应用（辛自强，2017)。
不同于 群组设计以组平均数差异作为判断处理是否有效 的依据，单被试实验设计考察的是单个个体在实 验处理前后的变化。
由于关注的是每个独特个体 对实验处理的反应，单被试实验设计不仅在小样 本、特殊样本研究中具有优势，还可以作为探索 新理论、检验实践干预效果的方法使用。
然而，单被试实验设计得到的数据通常不符合参数检验 的假设。
因此，不宜使用群组设计的统计方法如t 检验、方差分析等对单被试实验结果进行分析。
传统上，对单被试实验结果的分析主要依赖 定性分析方法，例如视图分析技术（visual analysis of graphs，又称视觉分析）。
该技术通过坐 标图呈现数据，然后由研究者依据坐标图呈现的 数据形态变化推断实验处理是否有效。
虽然视图 分析操作简便、直观，但其结果缺乏统一客观的 衡量标准，无法进行研究间的效果比较和元分析，这无疑阻碍了单被试实验方法的应用以及研究结 果的推广。
因此，学界（Shadish，2014)呼吁在 视图分析的同时辅以统计分析，从而实现客观度 量、统一比较与结论推广的目的。
在国内，学界一直缺乏对单被试实验统计方 法的系统介绍。
尽管学者（杜晓新，2001)在介 绍单被试实验方法时提及了可以使用“T检验、U 检验和C检验”等方法分析实验结果，但并没有 具体介绍这几种检验的含义、操作方法与解释标 准。
其他学者（刘文，廉欢，2012)对单被试实 验方法的介绍也大多集中在设计类型方面，对统 计方法只是粗略提及其存在。
目前，国内单被试基金项目：国家社会科学基金重点项目（16AZD057)通讯作者：辛自强，E-m iail:xinziqiang@so h u.c o m i8990心理技术与应用6卷实验研究数量少，且很少采用统计分析。
国际上，该领域的研究者则一直在完善和筛 选单被试实验统计分析方法，开发新兴的统计分 析指标。
其中，效果量是最受关注和推崇的一类 统计分析指标。
效果量不受因变量单位和样本量 的限制，可以用作与随机群组实验结果的比较和 兀分析（Shadish，2014)。
它不仅能很好地配合视 图分析对结果进行展示，还具有成熟的统计理论 基础（参见 Parker，Vannest，&Brown，2009; Parker，Vannest，&Davis，2011; Shadish，2014)。
效果量方法根据估计原理可分为三类：非重 叠法(non- overlap methods)、参数法(parametric approaches)与均差法(standard mean difference) (Olive&Smith，2005)。
其中，基于非重叠法估计 的效果量使用最多（Beretvas&Chung，2008)，最 便捷易用，已成为国际上单被试实验研究的一种 通用指标（Shadish，2014)。
本文将从估计方法和 解释标准两个方面梳理和介绍5种非重叠法效果 量指标，并探讨各指标的适用条件，以期加强单 被试实验研究的可推广性。
2基于非重叠法的效果量：概念 及指标在单被试实验研究中，通常以某种实验干预 的使用与否为自变量，将实验分为基线阶段（无 实验处理的自然状态，又称为阶段A)和干预阶 段（进行实验处理后的状态，又称为阶段B)，通过对比分析各阶段的数据，推断干预是否引发了 个体心理和行为上显著的变化。
因而，单被试实验研究中的效果量是对基线阶段至干预阶段实际 变化的估计（Lenz，2013)。
基于非重叠法的效果量则是根据基线阶段和 干预阶段数据的非重叠程度来衡量因变量水平在 阶段间的变化。
非重叠（non-overlapping)表面上 描述的是数据点之间的大小关系，实际是考察干 预阶段某数据点相较于基线阶段某数据点是否发 生了实验预期的变化。
在预期实验处理提高因变 量水平的情况下，非重叠指阶段B某时间点的因 变量水平高于阶段A某时间点。
与之相对的是重 叠（overlapping)，即阶段B某时间点的因变量水 平低于或等于阶段A某时间点。
在预期实验处理 降低因变量水平的情况下，非重叠和重叠的含义 与前述相反。
此时非重叠指阶段B某数据点小于 阶段A某点的情况，重叠则意味着大于等于。
由于这种方法基于数据间的非重叠或重叠关系进行 估计，有些文献中也称之为“重叠法”（overlapping methods，参见 Shadish，2014)。
相比于参数法与均差法，非重叠法更适合用 于单被试实验的效果量估计（见表1)。
参数法基 于参数检验估计效果量；均差法使用基线阶段和 干预阶段均值之差除以标准差估计效果量。
前者 对数据分布形态（例如，呈正态分布）等有一定 的假设要求，而单被试实验采集到的时间序列数 据基本不符合参数检验假设。
后者依赖均值和标 准差估计效果量，不能很好地概括单个被试随时 间变化的情况。
相比之下，非重叠法具有简单便 捷、对数据要求低的优点，还能更好地利用和概 括数据中蕴含的信息。
表1非重叠法、参数法与均差法的比较维度特点非重叠法参数法均差法数据特性对数据分布形态没有要求V X V 适合处理时间序列数据，较好地概括单个被试随时间变化的情况V X X 使用简便性计算简单，基于视图手工计算V X X 对使用者的理论知识要求低，稍加练习就能掌握估计和解释方法V X V效果量以百分比的形式呈现，易于理解V X X2期续志琦辛自强：单被试实验的统计分析：非重叠法效果量估计91目前，已有学者对多个基于非重叠法的效果 量指标进行了深人地比较研究和验证，完善了指 标的使用规则（参见 Parker&Vannest，2009 ;Parker，Vannest，Davis， &Sauber，2011；Rakap，Sny-der，&Pasia，2014)。
在10余种基于非重叠法的 效果量指标中（参见Parker，Vannest，Davis，& Sauber，2011; Scruggs，Mastropieri，&Casto，1987 ；Wolery，Busick，Reichow，&Barton，2010)，有4种非重叠法效果量指标较为典型，它 们分别是扩速线（extended celeration line)指数，简称 ECL;提高率差异（improvement rate difference)，简称 IRD;非重叠对占比 （non-overlap of all pairs)，简称NAP;控制基线趋势的非重叠Tau 值(Tau for nonoverlap with baseline trend control)，简称Tau-U。
另有非重叠数据占比（percentage of non-overlapping data)是提出较早、使用较广泛的 指数，被许多的研究使用，简称PND。
下文将按 提出时间的先后顺序介绍这5种指标。
3基于非重叠法的效果量：估计 和解释3.1扩速线指数扩速线（ECL)指数由W h ite和Haring (1980)开发，是仅有的三种可以控制基线阶段增 长趋势的非重叠法指标之一（Brossart，Vannest，Davis，&Patience，2014)。
ECL基于基线阶段的 “速度线”（celeration line)扩展至干预阶段的一 条线计算，故称扩速线法。
其中速度线即趋势线，因为最初在评价临床变化时用以表示行为模式是 加速、减速或不变化而得此名称（Gingerich & Feyerherm，1979)。
非重叠的判断依据是干预阶段 数据点超过基线阶段趋势线延长线。
计算时通常 米用White和Haring (1980)绘制的分中线（split middle line)作为基线阶段的趋势线，使用其他类 型的趋势线亦可。
下式为假设干预起提高作用时的E C L计算 公式。
f超出基线阶段趋势延长线的1ECL= 干预阶段数据数量 X100%I干预阶段总数据量 J(公式 1)需要注意的是，E C L现以PEM-T的名称出现，两者实质一样。
PEM-T是近年学者对ECL重新使用、推广时使用的名称。
PEM-T全称超中值趋势数据占比（percentage of data exceeding a median trend)，由Wolery 等（2010)在超中值数据 占比(percentage of data exceeding the median，PEM，见Ma，2006)的基础上改进而来。
PEM-T和PEM的差异在于非重叠的判断依据，PEM-T的非重叠指超过基线中值趋势，PEM的非重叠指超过基线中值。
因而，PEM-T相较PEM可以控制基线阶段的趋势。
基线阶段不存在趋势时，PEM-T 和 PEM 等同(Parker，Vannest，Davis，& Sauber，2011)。
现国内尚无使用E C L的研究，下面以图1所示一个虚构的A-B型设计视图为例介绍E C L的计算：(1)使用White和Haring(1980)的方法在 视图上画出基线阶段的趋势线/分中线，延长至干预阶段，得基线阶段趋势线延长线。
趋势线画法为：首先，将基线阶段沿着横坐标（时点轴）分成两半。