单因素试验设计
单因素实验设计例子
单因素实验设计例子
以下是 6 条关于单因素实验设计例子的内容：
1. 咱就说研究光照对植物生长的影响吧，这可太有意思啦！把几盆相同品种的小植物，有的放在阳光充足的地方，有的放在比较阴暗的角落。
哎呀，你说这最后它们会长成啥样呢？就像我们走不同的路，结果会大不同吧！
2. 再看看温度对面包发酵的作用呀！一组面包放在常温下，一组放在稍高温度的地方。
哇塞，最后做出的面包口感会不会差别很大呢？这就好比同样的食材，不同的火候，做出来的菜味道也不一样呢！
3. 嘿，想想看药物剂量对病人恢复的影响呀！给一部分病人用高剂量的药，一部分用低剂量的。
这能不能让我们清楚看到哪种剂量效果更好呢？这不就如同给汽车加油，加多少油能跑得更远一样嘛！
4. 试试不同肥料对花朵绽放的影响怎么样呢？有的施这种肥，有的施那种肥。
难道你不想知道哪种肥料会让花朵开得更娇艳吗？就如同给孩子不同的教育，塑造出的人也不同呢！
5. 来研究一下噪音对小白鼠行为的影响呗！一组在安静环境，一组在嘈杂环境。
哇哦，小白鼠会有不一样的表现吗？这多像我们在安静的图书馆和喧闹的市场里的状态差别呀！
6. 瞧瞧不同教学方法对学生成绩的影响吧。
一种用传统教法，一种用创新的教法。
难道不会好奇到底哪种能让学生学得更好吗？这差不多就是走不同的学习道路嘛！
我的观点结论：单因素实验设计真的太重要啦，可以让我们深入了解某个特定因素到底会产生多大的影响，帮助我们做出更好的决策和判断呀！。
第11讲 单因素实验设计
被试间设计的一般目的是确定在两个或多 个实验处理条件之间观测指标是否存在差 异。 重要特征： 重要特征：
随机抽样（random sampling） 随机抽样（ sampling） 随机分派被试（random assignment） 随机分派被试（ assignment）
心理学研究方法 11
被试内设计的特点
被试内设计的优点： 被试内设计的优点： 相对于被试间设计而 言，被试需要量少是 其优点。同时， 其优点。同时，其主 要优点在于能够从根 本上消除源于个体差 异的所有问题——处 异的所有问题——处 理混淆和处理效应模 糊。 被试内设计的缺点： 被试内设计的缺点： 被试缩减问题； ① 被试缩减问题； 时间相关问题； ② 时间相关问题； 顺序效应问题， ③ 顺序效应问题，如 后延效应（ 后延效应（carryover effect） effect）和累积误差 error）。 （progressive error）。
心理学研究方法
25
案例分析
某厂技术员开发了两种新的加工工艺，为 某厂技术员开发了两种新的加工工艺， 决定是否推广此工艺， 决定是否推广此工艺，需确定其是否比老 加工工艺有更好的效费比和加工质量。 加工工艺有更好的效费比和加工质量。 确定新工艺的效果可能受到“ 确定新工艺的效果可能受到“员工操作技 能水平” 能水平”的干扰
心理学研究方法
10
单因素被试内设计
（within-subjects experimental design） withindesign） 自变量
处理1 处理 处理2 处理2 处理3 处理
S1
处理2 处理 处理3 处理3 处理1 处理
单因素实验设计
单因素实验设计单因素实验设计是指在实验中只有一个研究因素，即研究者只分析一个因素对效应指标的作用，但单因素实验设计并不是意味着该实验中只有一个因素与效应指标有关联。
单因素实验设计的主要目标之一就是如何控制混杂因素对研究结果的影响。
常用的控制混杂因素的方法有完全随机设计、随机区组设计和拉丁方设计等。
一、完全随机设计1.概念与特点又称单因素设计或成组设计，是医学科研中最常用的一种研究设计方法，它是将同质的受试对象随机地分配到各处理组进行实验观察，或从不同总体中随机抽样进行对比研究。
该设计适用面广，不受组数的限制，且各组的样本含量可以相等，也可以不相等，但在总体样本量不变的情况下，各组样本量相同时的设计效率最高。
例如：为了研究煤矿粉尘作业环境对尘肺的影响，将18只大鼠随机分到甲、乙、丙3组，每组6只，分别在地面办公楼、煤炭仓库和矿井下染尘，12周后测量大鼠全肺湿重（g），通过评价不同环境下大鼠全肺平均湿重推断煤矿粉尘对作用尘肺的影响，具体的随机分组可以如下实施：第一步：将18只大鼠编号：1，2，3， (18)第二步：可任意设置种子数，但应作为实验档案记录保存（本例设置spss11.0软件的种子数为200）；第三步：用计算机软件一次产生18个随机数，每个随意数对应一只老鼠（本例用spss11.0软件采用均匀分布最大值为18时产成的18个随机数）；第四步：最小的6个随机数对应编号的大鼠为甲组，排序后的第7个至第12个随机数随因编号为乙组，最大的6个随机数对应编号的大鼠为丙组（结果见表1）。
表1 分配结果编号 1 2 3 4 5 6 7 8 93.75 8.75 16.29 11.12 5.49 3.98 13.64 16.71 1.69随机数组别甲乙丙乙乙甲丙丙甲编号10 11 12 13 14 15 16 17 1813.62 16.36 2.12 4.74 11.54 3.98 0.13 17.35 16.38 随机数组别丙丙甲乙乙甲甲丙丙2.随机数的产生方法（1）随机数字表：如附表13（马斌荣，医学统计学，第4版），这是一个由0～9十个数字组成60行25列的数字表。
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。
第 讲单因素实验设计
高照明度 中等照明度
低照明度
组X
X
组Y
Y
组Z
Z
目录
原始数据表如下：
姓名
1 张明 ……
30 刘修 31 刘冬
…… 60 黄卫 61 李家
…… 90 张岩
组别（V1）
工作效率（V2）
高（照明度） 56
高
67
中等
53
中等
61
低
45
低
68
目录
不同照明条件对工作效率影响研究的统计分析：
不同照明条件下工作效率比较
如果水平数为2，则进行 independent samples T test; 如果水平数大于2，则进行完全随机的方差分析： analyze— compare means—One-Way ANOVA
(3目) 录两个处理水平的单因素完全随机设计举例
不同照明条件对工作效率的影响研究
研究2种照明条件下工人车零件的效率。被试60人，随机分 为2组，每组30人，每组被试分别接受1种处理，见下表：
高照明度
低照明度
组X
X
组Y
Y
目录
不同照明条件对工作效率的影响研究：
原始数据表
姓名
组别（V1）
工作效率（V2）
1 张明 ……
29 刘修
30 刘冬
31 黄卫
32 李家 ……
60 张岩
高（照明度） 56
高
67
高
53
低
61
低
45
低
68
目录
不同照明条件对工作效率影响研究的统计分析：
表1 不同照明条件下工作效率比较
目录
-- 基本方法：首先将被试在无关变量上进行匹配，并区分为 不同的组别（每一区组内的被试在无关变量上相似，不同区 组的被试在无关变量上不同），然后把各区组的被试随机分 配给自变量的各个水平，每个被试只接受一个水平的处理。
单因素两水平实验设计
单因素两水平实验设计1. 引言：实验设计的世界说到实验设计，大家可能觉得这是一门高深莫测的学问，其实不然！就像我们在厨房做饭，最重要的不是材料有多奢华，而是你怎么搭配和调味。
单因素两水平实验设计就像是简单的家常菜，听起来复杂，做起来却很简单。
今天，我们就来聊聊这个有趣的实验设计，保证让你轻松理解，还能让你在朋友面前显得很专业哦！2. 什么是单因素两水平实验设计？2.1 基本概念首先，咱们得搞清楚“单因素”和“两水平”到底是个啥意思。
单因素呢，就是咱们只关注一个变量，比如你想研究咖啡的浓度对你清晨状态的影响，咱们就只盯着浓度这个因素。
两水平嘛，就是说咱们只需要考虑两个不同的水平，比如浓度高和浓度低。
就像吃饭，有人爱吃辣，有人觉得清淡好，这就是两种不同的“水平”。
2.2 实际应用说到应用，举个简单的例子吧。
想象一下，你是一位咖啡爱好者，决定做个小实验。
你想知道喝浓咖啡和淡咖啡哪个能让你早上更清醒。
你把咖啡分成浓和淡两种，然后安排几天分别喝这两种咖啡，记录一下自己的感觉和状态。
这就是典型的单因素两水平实验设计，简单又直接，结果清晰明了。
3. 实验步骤：从头到尾的“流程”3.1 设定假设首先，设定一个假设，这就像做菜之前得想好你想做什么。
比如，你的假设是“浓咖啡能让人更清醒”。
这时候，你的朋友可能会说：“哎呀，谁不知道这个呀！”没错，但这就是实验的起点，接下来就要验证这个假设。
3.2 收集数据然后，你需要进行实验，收集数据。
咱们之前说过，分成两组，分别喝浓咖啡和淡咖啡。
每天记录一下你的状态，比如你早上几点起床，感觉如何，有没有提神。
就像做日记一样，记录得越详细，结果才会越靠谱。
3.3 分析结果最后，得分析数据。
这一步就像是把厨房的锅碗瓢盆收拾好，看看到底做出了什么美食。
你可以用一些简单的统计方法，比如平均值、方差等，看看哪种咖啡让你觉得更清醒。
结果一出来，嘿，惊喜还是失望，统统在于数据哦！4. 小结：实验设计的魅力其实，单因素两水平实验设计的魅力就在于它的简单和直观。
单因素实验设计
单因素试验设计是指只有一个因素（或仅考查一个因素）对试验指标构成影响的试验。
单因素试验设计要求对试验水平进行布局和优化，是一种水平试验设计。
单因素试验设计方法可分为两类：同时试验设计和序贯试验设计。
同时试验设计就是一次给出全部试验水平，一次完成全部试验并得到最佳试验结果，如穷举试验设计。
序贯试验设计要求分批进行试验，后批试验需根据前批试验结果进一步优化后序贯进行，直到获取最佳试验结果，如平分试验设计、黄金分割试验设计。
一、试验范围与试验精度（一）试验范围试验范围指试验水平的范围。
试验设计时需预先确定试验范围，一般采用两种方法：○1经验估计。
可凭经验估计试验范围，并在试验过程中作调整。
○2预先试验。
要求在较大范围内进行探索，通过试验逐步缩小范围。
（二）试验间隔与试验精度试验间隔是指试验水平的间距，试验精度是指试验结果逼近最佳水平的程度。
显然，试验间隔与试验精度是一对矛盾，试验间隔越大，试验精度越低。
在保证试验精度的条件下，试验水平变化而引起的试验结果变动必须显著地超过试验误差。
（三）试验顺序在确定试验顺序时，往往习惯于按照试验水平高低依次做试验。
这样，随着试验的进行，有些因素会发生缓慢变化甚至影响试验结果。
因此，正确的做法是采用随机化方法来确定试验顺序。
在试验工作量较少或者试验准确度要求较低时，也可以采用按水平高低或者选取中间试验点的方法来进行试验排序。
需强调指出，以上不仅对单因素试验设计，而且对所有试验设计方法都适用。
二、单因素试验设计（一）平分试验设计平分试验设计就是平分试验范围，把其中间点作为新试验点，然后不断缩小试验范围直到找到最佳条件。
当试验结果呈单向变化时，也就是说最佳试验点只可能在试验中间点的一侧，可采用平分试验设计。
该方法简便易行，但要注意单向性特征。
（二）穷举试验设计与均分试验设计穷举试验设计是将所有可能的试验点在一批试验中全部进行试验。
均分试验设计是根据试验精度要求，均分整个试验范围以获得所有试验点。
单因素实验设计2015.4.10
各部分平方和除以各自的自由度便得到总均方、处理间均方 和处理内均方（误差均方）,分别记为：
MST(或ST2 )、 MSA(或SA2 )和MSe(或Se2 ),即
MST= ST2 =SST/dfT; MSA= SA2 =SSA/dft; MSe= Se2 =SSe/dfe 注意： 在方差分析中不涉及总均方的数值，所以一般 不必计算； 总均方一般不等于处理间均方加处理内均方。
… Xi χi1 χi2 χi3 … χij χin
… Xa χa1 χa2 χa3 … χaj χan
合计
χ11 χ12 χ13 … χ1j χ1n
1
a1
x1 x1
x2
2
x2
x3 x3
xi
xa
xa
3
i
xi
x x
a
a2
a3
ai
aa
符号
a n
文字表述
因素水平数 每一水平的重复数 第i水平的第j次观察值 第i水平所有观察值的和 第i水平均值
、 ( i ) i、 ( xij i ) ij的估计值。
故an个观察值的总变异可分解为处理间的变异和处理 内的变异两部分。
全部观察值的总变异可以用总均方来度量，处理间变
异和处理内变异分别用处理间均方和处理内均方来 度量。
总均方的拆分是通过将总均方的分子──称为总离均 差平方和，简称为总平方和(total sum of squares，SST) ，剖 分成处理间平方和(sum of squares between treatments ，SSA) 与处理内平方和(sum of squares within treatment ，SSe)两部
单因素实验设计模式名词解释
单因素实验设计模式名词解释
单因素实验设计是一种实验设计模式，其中只有一个自变量（也称为因素）被操作和测试。
自变量是在实验中被改变的因素，可以影响结果的变化。
在单因素实验设计中，只有一个自变量被操作，其他变量都保持不变，以便确定自变量对结果的影响。
这种实验设计可以用于许多领域，包括心理学、物理学、化学和生物学等。
在单因素实验设计中，通常将变量分为两组：实验组和对照组。
实验组接受自变量的处理，而对照组不接受处理，作为比较组。
在实验过程中，收集并分析数据，以确定自变量对结果的影响。
单因素实验设计具有简单、直接和容易控制变量的特点，因此被广泛应用于科学研究、医学、工程和社会科学等领域。
同时，单因素实验设计也具有一些局限性，例如难以推广到真实世界的复杂环境中，可能需要考虑更多的自变量，以获得更全面的数据。
单因素实验设计
单因素实验设计单因素实验设计是指在实验中只有一个研究因素，即研究者只分析一个因素对效应指标的作用，但单因素实验设计并不是意味着该实验中只有一个因素与效应指标有关联。
单因素实验设计的主要目标之一就是如何控制混杂因素对研究结果的影响。
常用的控制混杂因素的方法有完全随机设计、随机区组设计和拉丁方设计等。
一、完全随机设计1.概念与特点又称单因素设计或成组设计，是医学科研中最常用的一种研究设计方法，它是将同质的受试对象随机地分配到各处理组进行实验观察，或从不同总体中随机抽样进行对比研究。
该设计适用面广，不受组数的限制，且各组的样本含量可以相等，也可以不相等，但在总体样本量不变的情况下，各组样本量相同时的设计效率最高。
例如：为了研究煤矿粉尘作业环境对尘肺的影响，将18只大鼠随机分到甲、乙、丙3组，每组6只，分别在地面办公楼、煤炭仓库和矿井下染尘，12周后测量大鼠全肺湿重（g），通过评价不同环境下大鼠全肺平均湿重推断煤矿粉尘对作用尘肺的影响，具体的随机分组可以如下实施：第一步：将18只大鼠编号：1，2，3， (18)第二步：可任意设置种子数，但应作为实验档案记录保存（本例设置spss11.0软件的种子数为200）；第三步：用计算机软件一次产生18个随机数，每个随意数对应一只老鼠（本例用spss11.0软件采用均匀分布最大值为18时产成的18个随机数）；第四步：最小的6个随机数对应编号的大鼠为甲组，排序后的第7个至第12个随机数随因编号为乙组，最大的6个随机数对应编号的大鼠为丙组（结果见表1）。
表1 分配结果编号 1 2 3 4 5 6 7 8 93.75 8.75 16.29 11.12 5.49 3.98 13.64 16.71 1.69随机数组别甲乙丙乙乙甲丙丙甲编号10 11 12 13 14 15 16 17 1813.62 16.36 2.12 4.74 11.54 3.98 0.13 17.35 16.38 随机数组别丙丙甲乙乙甲甲丙丙2.随机数的产生方法（1）随机数字表：如附表13（马斌荣，医学统计学，第4版），这是一个由0～9十个数字组成60行25列的数字表。
单因素实验设计
心理学研究方法
9
被试间设计的特点
� 被试间设计的优点： 主要优点是被试分数 相互独立，因而较好 地保证了结果的纯洁 性——避免了参加多 个实验处理可能产生 的练习效应、疲劳效 应、对比效应（敏感 或钝化）。
� 被试间设计的缺点： 被试需要量较大是一 个主要的缺点，尤其 在总体规模较小的时 候。
心理学研究方法
� 被试内设计的缺点： ① 被试缩减问题；
② 时间相关问题；
③ 顺序效应问题，如 后延效应（carryover effect）和累积误差 （progressive error）。
心理学研究方法
12
处理1
John 20 Mary 30 Bill 40 Kate 50
M=35
处理2
Huy 24 Tom 35 Daff 43 Ane 54
Y21Yi1
Yi2
Yij
Yip
均数
心理学研究方法
Yn1 μ.1
Yn2 μ.2
Ynj μ.j
Ynp μ.p
20
实验设计模型
α 假设：H0：μ.1=μ.2=……=μ.p 或 j=0 设计模型：Yij =μ+αj+∈i(j)
Yij——被试i在处理水平j上的分数 μ——总体平均数 αj——水平j的处理效应——变异源1 ∈i(j)——误差效应，成正态分布——变异源2
第11讲 单因素实验设计
Single-factor Experimental Design
要点
� 被试间设计与被试内设计 � 单因素实验常用设计模型
� 完全随机设计 � 随机区组设计 � 拉丁方设计 � 重复测量设计
心理学研究方法
2
实验设计过程: 两个侧面
实验心理学第四讲真实验(一)单因素实验设计
• • •
方差齐性检验 方差分析的前提条件：各组被试要同质 方法：比较变异最大的组与变异最小的组之间是否差异显著 差异显著，方差不齐，被试组分配不同质，不能用常规的方差分析
F（3，11）= 2.574，p > 0.05；分子和分母的自由度分别是k和n-1
组内平方和(误差平方和)的计算 • 完全随机实验设计中的误差变异即接受相同实验处理的被试 之间的变异之和，又称单元内误差 • 包含了被试个体差异、其它的无关变异和实验误差
总结（单因素被试间和被试内设计）
相同点 • 一个自变量，自变量有两个或多个水平 • • • 不同点 被试间设计——自变量是被试间变量 被试内设计——自变量是被试内变量 变异分解不同
各有优缺点
单因素随机区组实验设计
• • • 适用情境： 研究中有一个自变量，自变量有2个或多个水平 研究中还有一个无关变量，也有两个或多个水平 自变量的水平和无关变量的水平之间没有交互作用
H0：aj = 0
例子
物体的清晰程度对儿童识别能力的影响 自变量：图形的清晰度，高、中、低三个水平 实验材料：100幅图形 36名被试，随机分配到三个处理水平，每个处理水平 12名被试 • 因变量：被试命名100幅图形的正确数 • • •
被试命名不同清晰度图形的正确数
平方和计算公式 • 总平方和 ＝ 组间平方和 ＋ 组内平方和
拉丁方设计的优缺点 • 可以分离出两个无关变量的影响，减小实验误差 • 通过对方格内单元误差与残差做F检验，可验证实验设 计的正确性 • 关于自变量与无关变量不存在交互作用的假设很多情 况下难以保证 • 要求每个无关变量的水平数与自变量的水平数相等
被试命名不同清晰度图形的正确数
• 计算表和各种基本量的计算
单因素实验数据设计方案
作者：XXX
20XX-XX-XX
目录
• 实验设计概述 • 实验因素与水平 • 样本容量与实验设计 • 数据收集与分析方法 • 实验结果解释与结论 • 单因素实验数据设计方案案例
01
实验设计概述
实验设计的概念
实验设计是科学研究的重要环节，通过对实验目的、实 验因素、实验结果等内容的规划和安排，实现科学研究 的系统化、规范化和可重复性。
例
案例一：不同处理对作物生长的影响
实验目的
比较不同处理方法对作物生 长的影响，以便选择最佳的
处理方法。
实验设计
选择同一种作物，分别采用 不同的处理方法，如施肥、 灌溉、喷洒农药等，记录作 物的生长情况，如株高、叶
面积、产量等。
数据分析
比较不同处理下的作物生长 情况，分析各处理对作物生 长的影响，并得出最佳的处 理方法。
实验水平的确定
确定水平数量
根据实验目的和实际条件，确定每个实验因素的水平数量 。
合理设置水平值
水平值的选择应具有代表性，能够反映实验因素不同水平 对实验结果的影响。同时，要确保各水平之间的差异明显 ，以方便观察实验结果的变化。
考虑实际应用场景
在设置实验水平时，应考虑实际应用场景中的条件和限制 ，确保实验结果具有现实意义和可操作性。
实验设计是建立在科学理论基础上，对实验过程进行全 面而严谨的计划和安排，以确保实验结果的准确性和可 靠性。
实验设计的目的
探索和研究客观事物的本质和规律，验证和发展 01 科学理论。
提高实验的精度和可靠性，减少误差和偏见。 02
优化实验过程，提高实验效率和质量。 03
实验设计的原则
科学性原则
实验设计应基于科学理论和前人研究 成果，合理选择实验因素和水平，确
单因素实验设计
四．单因素完全随机实验设计方差分析的前提条件
1.正态分布。 2.方差齐性。（分配给不同处理水平的被试在统计上是无差异的） 3.独立性。 4.连续性。
特别注意： ①如果自变量有两个水平，即实验中有两组被试，则F检验与两组Z或t检验等效。
也就是说，两个独立样本差异的显著性检验可以看成是单因素完全随机实验 设计的特例。
单因素实验设计
第一讲 单因素完全随机实验设计
一.单因素实验设计定义:实验中只有一个自变 量的实验设计。
分类： 1.单因素完全随机实验设计 2.单因素随机区组实验设计 3.单因素重复测量实验设计 4.单因素拉丁方实验设计
二．单因素完全随机实验设计的模式：
表：
三.单因素完全随机实验设计的基本特点：
1.实验中只有一个自变量，平，即实验有多组被试，则不能用Z或t检验去进行显 著性检验。
③如果F检验结果显著，则表明各组均数中至少有两组均数差异是显著的，但是 并不能知道哪几组均数差异显著，所以还需要进行多重比较。
思考题：单因素完全随机实验设计方差分析
有A、B、C三种不同的阅读策略训练方法，从5年级学生中随机挑选9名学生参 加训练，将其随机分为3组，每组3名学生，每组接受一种训练方法。一学期结 束后，对6名学生进行阅读能力测验，测验结果如表：
2.如自变量有P个水平，实验就有P组。
3.两种情况：
①随机选择N个同质的被试，并随机分配到P个不同水平的实验处理中， 每组被试人数可相同，也可不同。
②有P组不同质的被试接受同一种实验处理，每组被试人数可相同，也可 不同。
4.优点：每个被试只接受一次处理，没有疲劳与练习效应，实验设计和实施简单。 缺点：被试间的个体差异无法控制，实验的精度较低，如果实验中含有多个处 理水平时，需要的被试量也会比较大。
单因素实验设计
心理学研究方法
16
常用实验设计模型
1. 完全随机实验设计
�
基本思想：
� �
随机抽样 随机分派被试 由于被试是随机分配给各处理水平的，被试之 间的变异在各个处理水平之间也应是随机分布、 在统计上无差异的，不会只影响某一个或几个 处理水平。
�
基本假定：
�
心理学研究方法
18
完全随机设计被试分配表
处理水平 Treatment
心理学研究方法
4
自变量 处理1 处理2
实 验 情 境
处理3
被试组1
被试组2 随机分派 随机抽样
被试组3
图11-1：被试间设计示意图
心理学研究方法 5
随机分派的常用程序：区组随机化
（block randomization ）
在这里，区组（block）是所有实验处理 构成的一个随机排列顺序。 � 实施程序：首先为每一个处理安排一个代 码（字母或数字），然后利用随机化技术 （如使用随机数码表）将实验处理进行随 机化排列，一个排列构成一个block。根 据被试的数量决定block的数量。最后将 被试依次安排到不同block中的不同位置 （treatment）。 � 优点：可以使各处理组有等额的被试，提 高等组的质量。
�
被试间设计的缺点： 被试需要量较大是一 个主要的缺点，尤其 在总体规模较小的时 候。
心理学研究方法
10
单因素被试内设计
（within-subjects experimental design ） 自变量
处理1 处理2 处理3
S1
处理2 处理3 处理1
S2
处理3 处理1 处理2
S3
实 验验验 验 情情情 情 境境境 境 实实实
单因素随机实验设计
单因素随机实验设计单因素随机实验设计是一种常用的实验设计方法，适用于研究一个因素对实验结果的影响。
本文将介绍单因素随机实验设计的基本原理、步骤和注意事项。
一、基本原理单因素随机实验设计的基本原理是通过对同一因素的不同水平进行处理，观察实验结果的变化，以确定因素对实验结果的影响程度。
通过随机分配处理水平，可以减少实验结果受其他因素干扰的可能性，从而更准确地评估因素的影响。
二、实验设计步骤1. 确定实验目的：明确研究的因素和目标，确定需要观察的指标和水平。
2. 设计处理组数：根据实验目的和可用资源，确定处理组数。
一般情况下，处理组数越多，实验结果的可靠性越高，但同时也增加了实验的复杂度和成本。
3. 随机分配处理：将处理水平随机分配给不同处理组，确保每个处理水平被充分考虑和比较。
4. 进行实验观察：对每个处理组进行实验观察，记录实验结果。
5. 数据分析和统计：根据实验结果，利用统计方法进行数据分析，评估因素对实验结果的影响。
6. 结果解释和结论：根据数据分析的结果，解释因素对实验结果的影响程度，并得出相应的结论。
三、注意事项1. 控制其他因素：尽量控制其他可能影响实验结果的因素，以确保实验结果主要受待研究因素的影响。
2. 处理水平选择：处理水平的选择应该充分考虑实验目的和可行性，同时也要考虑处理水平之间的差异程度，以便观察到明显的效应。
3. 随机分配处理：处理水平应随机分配给不同处理组，避免分配偏倚导致结果的误差。
4. 样本大小和重复次数：样本大小和重复次数应根据实验目的和预期效应大小进行合理选择，以确保实验结果的可靠性和统计显著性。
5. 数据分析方法：选择适当的统计方法进行数据分析，以评估因素对实验结果的影响，并进行假设检验和置信区间估计。
6. 结果解释和结论：对数据分析结果进行合理解释，得出准确的结论，并提出进一步研究的建议。
总结：单因素随机实验设计是一种常用的实验设计方法，通过对同一因素的不同水平进行处理，观察实验结果的变化，以确定因素对实验结果的影响程度。
单因素正交试验设计
单因素正交试验设计
单因素正交试验设计，也称为正交表设计，是一种用于研究单个因素对实验结果影响的统计实验设计方法。
它通过排列组合的方式，使得各水平之间的差异能够更好地被估计和分析。
在单因素正交试验设计中，只有一个自变量（即因素）是需要研究的对象，而其他所有可能的因素都被固定在一个特定的水平上。
这样做的目的是为了减少不必要的干扰因素，从而更准确地评估目标因素对实验结果的影响。
正交表是一种特殊的二维表格，其中每一行代表了一个试验条件，每一列代表了该因素的一个水平。
通过选择适当的正交表，可以保证各水平之间的差异能够均匀地分布在各个试验条件中，以便进行有效的比较和分析。
使用单因素正交试验设计时，通常需要确定以下几个步骤：
1. 确定因素的水平：根据实验目的和可行性，确定该因素需要研究的水平数。
2. 选择适当的正交表：根据因素的水平数，选择一个适合的正交表。
常见的正交表包括拉丁方、田口试验设计等。
3. 进行实验：按照正交表的要求，安排试验条件，并进行实验。
记录每个试验条件下的结果。
4. 数据分析：使用统计方法对实验数据进行分析，评估因素对结果的影响。
常见的分析方法包括方差分析、回归分析等。
通过单因素正交试验设计，可以更系统地研究和评估单个因素对实验结果的影响，提高实验结果的可靠性和可重复性。
同时，正交试验设计也可以帮助优化实验过程，减少实验次数和资源投入，提高实验效率。
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(1) 新型光学流通式生物传感器
传统的光学传感器一般为静态响应，有许多不足之处，如污 染问题、提供的测量数据精密度差、响应时间长、不能用不 可逆反应进行分子识别等。建立动态响应模式，有望解决以 上问题。另外，传统的光学生物传感器多用酶分子识别，但 由于酶种类缺乏、价格昂贵及诸多影响酶活性因素的存在而 限制了其发展。寻找新的分子识别模式，是传感器发展的一 个重要方向。如利用动植物组织、微生物、细胞进行分子识 别，利用化学基础研究的新成果超分子化学进行超分子识别 等，这些分子识别模式具有广阔的前景，值得人们探索和研 究。本课题组改变传统光学传感器静态响应模式，把流动分 析技术引入传感器的设计中，克服静态响应的缺点，建立动 态响应模式，设计出流通式化学发光传感器、流通式荧光传 感器和流通式室温磷光传感器，并对光学传感器的换能器和 分子识别系统作了全面的研究，完成了一系列性能优良的流 通式光学传感器。
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纳米光学生物传感器的 实验研究
小组名称：检索狂 小组成员：20090018 20090032 20095185 20095198 20095221 指导教师：邓发云
曹洪伟 徐开慧 郑宗生 王行 高鹏
74 20090031 刘林 75 74 20095184 李向阳 75 73 20095186 黄明 73 74 20095197 杨亚宇 74 74
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2005年后有明显的上升，表明对纳米光学生物
传感器的实验研究火热。 中文文献的数量远少于英文文献的数量，这表明 我国对纳米光学生物传感器的实验研究远不及国 外，同志们仍需努力！
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分析后得出的纳米光学生物传感器的实 验研究方法：
（16）欧洲专利局获取的原文
检索结果分析
通过对各个检索工具的检索结果进行 去重等处理，最后得到相关文献81篇 ，其中中文15篇，英文66篇。文献的 年分布如下图所示：
16 14 12 10 8 6 4 2 0
中文 英文
20 00
20 02
20 04
20 06
20 08
20 10
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检索结果分析
信息检索实质是信息问题 解决，信息检索的一般步 骤也应是一个问题解决的 过程。
2
五步走
分析和利用信息 评价信息 制定策略并实施检索
选择信息源
界定问题
界定问题
１.分析研究问题 ２.建立背景知识 ３.拟定主题概念
表 一、分析研究问题
纳米光学生物传感器 的实验研究
研究问题 研究目标
时间范围 地域范围 事件背景
纳米金属颗粒可以用于光共振检测，如通过抗原－抗体或蛋白－ 受体结合等方法在导电材料表面固定纳米金属颗粒团，由于纳米 颗粒反射偶极子的相互作用，引起反射光的共振增强，通过检测 共荧光素标记的识别因子与肿瘤受体结合，然后在体外用仪器显示 出肿瘤的大小和位置。纳米金属颗粒还可以作为一种通用的荧光 湮灭基团，在寡核甘酸探针分子的两端分别标记纳米金颗粒和荧 光激发基团，探针由于碱基互补形成“发卡”结构，荧光激发基 团和纳米金颗粒靠近，引起激发荧光湮灭；而当探针与特异性靶 DNA结合后，其构象发生变化，纳米金颗粒和荧光激发基团分离 ，从而激发出荧光。该原理可用于核酸的实时荧光检测，以及单 碱基突变多态性检测等。
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研究方法及发展前景
近十年 国内外 高速发展的科学领域、 现代科学的前沿
表 二、建立背景知识 信息问题 纳米光学生物传感器 包含的主题概念 纳米传感器、光学传感 器、生物传感器、 Biosensor、 Nanosensors、 Optical sensor
表 三、拟定主题概念 研究问题 纳米光学生物传感器的实验研究 主题概念 纳米光学生物传感器 主题词 传感器、实验研究、sensor、 sensors、experimental study 检索词 纳米传感器、光学传感器、生物 传感器、实验研究、biosensor、 nanosensors、optical sensor、 experimental study 扩展词 传感器、发展前景、sensors、 sensor、 prospect、prospects
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