(精选)实验心理学二章实验设计与数据统计分析
第二章 实验设计与数据统计分析(上)PPT课件
■ 心理学实验的目的在于探讨刺激与行为（反应） 之间的关系或说明关系的性质
■ S－R或S－O－R之间的关系在心理学实验研究 中则以自变量、因变量、额外变量（控制变 量）、中间变量、调节变量、无关变量等变量 之间的关系来进行描述
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一、实验设计的基本问题——变量 选择与控制
2.实验设计中的控制
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第二章 实验设计与数据统计分析
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心理学实验研究的一般程序 （教材之外的补充）
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心理学实验研究的一般程序 一．课题选择与文献查阅 二．提出问题与研究假设 三．实验设计与实施 四．数据处理与统计分析 五．研究报告的撰写
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一、课题选择与文献查阅 ■ 选择研究课题包括确定研究方向和选 择具体研究课题两个方面的内容： 1.研究方向：研究者在一个较长时期内 长期从事的研究活动的工作方向。 2.研究课题：研究所要解决的问题。
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一、课题选择与文献查阅
■ 研究课题的类型（按研究目的）： ■ 理论性课题——以揭示心理现象本质
及其发展变化规律为主要目的的课题。 ■ 应用性课题——直接为社会实践服务，
以提出解决某种社会实践问题的具体 方案或对策为主要目的的课题。
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一、课题选择与文献查阅
■ 研究课题的类型（按深度）：
■ 描述性课题——对心理现象的真实情况进行具体 描述的课题，回答“是什么”、“怎么样”的问 题。
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概念
实验设计包括：
■ 形成统计假设 ■ 制定实验计划：证明实验假设的思路？如何搜
集数据？如何分析数据？ ■ 阐明检验统计假设所遵循的决策：决策标准？
（探索性研究与验证性研究的决策标准通常存 在差异） ■ 实施计划：按计划搜集资料，并分析资料 ■ 统计决策：对统计假设的真伪作出归纳性推断
2-0第二章 实验设计与数据统计分析
实验组和对照组实验前后的创造性测验结果比较能否？O2未受训老鼠的RNA 控制组O1受训老鼠的RNA 实验组结果注射注：记录老鼠注射RNA 后，接近食物盒子的次数研究喝啤酒的量对反应速度的影响通常情况下，多组后测实验设计不设置控制组，而是把o 原则：同一区组内的被试尽量“同质”o 人数分配有三种情况：A 一名被试作为一个区组。
（类似于被试内设计）这时，每名被试(区组)均接受全部处理，在接受处理的顺序上要采用随机化的方法。
B 每个区组内的被试的人数是实验处理数目的整数倍。
C区组内的基本单元是一个团体。
o 总之，每一个区组应该接受全部实验处理，每一种实验处理在不同的区组中重复的次数应该完全相同。
o 优点：考虑到个别差异对实验结果的影响（即区组效应），而把实验单元（被试）划分为几个区组，并在统计计算上将这种影响从组内误差中分离出来，从而进一步反应出实验处理的作用。
o 不足：在划分区组时有一定困难，如果在同一区组内各实验单元（被试）的差异较大，就出现较大的误差，对这种情况研究者应该引起注意。
o 准实验设计不易对被试进行随机取样，虽然可设置控制组，但实验组和控制组的背景条件不可能保证一定相同。
o 因此可以说：准实验设计是未对自变量实施充分的控制，但使用真正实验的某些方法搜集、整理及统计分析数据的研究方法。
由于该设计研究是在没有控而它不能控制与实验处理同影响，不能排除那些与自变影响。
交互作用作为影响实验外部不易受到充分控制。
往往会降低或增加被试对实在被试身上产生作用而影响绩。
o在两种设计组合的基础上，影响该设计内部效度的因素基本上得到了有效的控制，即该设计基本上控制了历史、成熟、测验、选择与成熟的交互作用等因素对实验结果的影响。
o 但测验的反作用效果、以及选择偏差与实验处理X 的交互作用则可能会成为影响该设计外部效度的因素。
o2、探索大城市与中、小城市在数学测验成绩上出现明显差异的原因o ？发现中国不同地区的数学早慧少年的数学学习水平直接受该地区经济、文化、教育发展水平的影响.经济和文化教育发达的大城市，由于数学教育发展快，信息流通，教师的教学业务水平较高，学生的数学学习水平明显优于其他地区.o 可以为提出研究假设提供相对充足的论据，这种假设以后可以通过更严格的实验方法来进行检验。
心理学实验设计与数据分析
心理学实验设计与数据分析心理学实验设计和数据分析是心理学研究的核心部分。
通过精心设计实验和精确分析数据，研究人员可以揭示人类行为和心理过程的规律，验证心理学理论，提供科学依据。
本文将详细探讨心理学实验设计的基本原则与方法，数据分析的技术与步骤，以及如何通过有效的数据分析支持实验结论。
一、心理学实验设计的基本原则一是明确研究问题与假设。
在开始实验设计之前，研究人员需要清晰定义研究问题和假设。
明确的研究问题是实验设计的基础，而假设则提供了实验要验证的方向。
研究问题应具体、可操作，而假设则应当是可检验的。
例如，如果研究问题是 “情绪状态是否影响工作记忆表现？”，则可以提出“积极情绪状态下的工作记忆表现优于中性情绪状态”作为假设。
二是选择适当的实验方法。
根据研究问题的性质，选择合适的实验方法至关重要。
常见的实验方法包括实验室实验、现场实验和自然实验。
实验室实验提供了严格控制的环境，有助于控制混杂变量；现场实验则在自然环境中进行，结果更具外部效度；自然实验则利用自然发生的事件作为实验条件，适用于某些难以操控的变量。
三是控制变量与随机化。
为了确保实验结果的有效性，必须控制可能影响实验结果的混杂变量。
通过随机化将被试分配到不同的实验组，能够减少系统性误差，并提高实验的内部效度。
此外，在设计实验时，还需要设定对照组，以便与实验组的结果进行比较，验证实验干预的效果。
四是选择合适的实验设计类型。
实验设计通常分为单因素实验设计和多因素实验设计。
单因素设计研究一个自变量对因变量的影响，而多因素设计则研究两个或多个自变量的交互作用。
选择适当的实验设计类型可以帮助更好地理解变量之间的关系。
例如，研究情绪对工作记忆的影响时，可以设计一个单因素实验，考察不同情绪状态下的工作记忆表现；也可以设计一个多因素实验，考察情绪状态与工作记忆负荷之间的交互作用。
二、数据分析的技术与步骤一是数据收集与整理。
实验完成后，数据收集和整理是分析的第一步。
心理学实验设计及其统计学分析方法
心理学实验设计及其统计学分析方法心理学实验是一种科学工具，可以帮助研究人员掌握复杂的心理过程和现象。
在进行心理学实验前，必须仔细设计实验计划，并选择合适的统计学分析方法，以确保实验结果准确可靠。
本文将简单介绍心理学实验设计及其统计学分析方法。
一、实验设计心理学实验设计的基本原则是要满足实验的内、外部有效性。
内部有效性意味着实验要严格控制所有可能影响实验结果的因素，以便能够合理地得出结论。
外部有效性是指实验结果的一般性和代表性，即实验的结果是否反映了整个目标人群的情况。
在实验设计中，需要考虑诸多因素，例如：1. 实验对象。
实验对象应当有代表性，包括年龄、性别、文化背景等因素。
2. 实验条件。
应当在实验条件下尽可能控制变量，以便隔离出每个变量对实验结果的影响。
3. 实验操作。
实验设备及过程应当明确简洁，以便操作引导员、实验对象和数据分析者都能理解。
4. 实验设计类型。
实验可以采用预测性、描述性、控制性、操纵性和比较性等类型的设计。
二、统计学分析方法统计学方法是得出结论的主要手段之一。
心理学实验的结果可以用统计学方法分析，以便获取结果的准确度和代表程度。
心理学实验的统计学分析需要研究人员掌握一定的计算机技巧和数据分析方式。
以下是几种常用的统计学方法：1. 描述性统计学。
描述性统计学是通过数据分析发现模式，揭示可行性和可信性。
常见的描述性统计学方法包括平均值、标准差、中位数等。
2. 推论统计学。
推论统计学是根据从样本中获得的信息，在一定的置信度下推断总体的参数。
常用的推论统计学方法包括t检验、方差分析等。
3. 因果关系分析。
因果关系分析是度量变量之间的关系，并尝试确定两个变量之间的主要因果联系。
4. 非参数方法。
非参数方法是不考虑总体参数的具体值而采用直接统计样本数据的一种方法。
这种方法可以处理小样本和非正态分布数据。
三、结论心理学实验设计和统计学分析是心理学研究的基础。
只有通过合理、科学、严密的实验设计和精确的统计学分析，才能得出真实、可靠的结论，为心理学研究提供更有力的证据。
心理学研究中的实验设计与数据分析
心理学研究中的实验设计与数据分析心理学作为一门科学，通过实验设计与数据分析来揭示人类心理活动的规律与特点。
在心理学研究中，实验设计是获取有效数据的重要手段，而数据分析则是对实验结果进行系统整理和解读的过程。
本文将从实验设计和数据分析两个方面探讨心理学研究的方法和技巧。
一、实验设计实验设计是心理学研究的基础，它决定了我们能否得出有意义的结论。
一个好的实验设计要具备以下几个要素：1. 研究问题的明确性：在开始实验设计之前，我们首先要明确研究的目的和问题是什么，这有助于我们确定实验的目标和方法。
2. 可操作性：一个可行的实验设计需要充分考虑实际操作的可行性，包括实验材料、实验条件等。
3. 控制变量：在实验设计中，我们需要控制可能对实验结果产生干扰的变量，例如，我们感兴趣的变量是A，那么其他与A相关的变量B、C等需要进行合理的控制。
4. 随机分组：为了减少实验结果的偶然性，我们可以使用随机分组法将被试随机分配到不同的实验组和对照组。
二、数据分析实验数据的分析是心理学研究中至关重要的一环，它能帮助我们从数据中提取有用的信息，揭示实验结果的意义。
以下是一些常见的数据分析方法：1. 描述性统计：描述性统计是对实验数据进行整理、总结和描述的过程。
我们可以通过计算均值、标准差、频数等指标来了解数据的集中趋势、变异程度和分布情况。
2. 推论统计：推论统计是通过对样本数据进行推断以获得总体特征的过程。
其中，假设检验和置信区间是两种常用的推论统计方法。
假设检验可以帮助我们确定实验结果是否具有统计学意义，而置信区间则可以告诉我们实验结果的可信程度。
3. 方差分析：方差分析是一种常用的多组间比较方法，用于检验不同组别间的差异是否显著。
通过方差分析，我们可以确定实验中自变量对因变量的影响，并分析不同组别间的差异大小。
4. 相关分析：相关分析用来研究两个或多个变量之间的关系。
通过计算相关系数，我们可以了解变量之间的相关程度及其方向。
心理学实验设计与数据分析
心理学实验设计与数据分析一、实验设计1.研究问题与目标：在进行心理学实验设计时，首先需要明确自己的研究问题和目标。
研究问题可以是心理学中的一个理论疑问，而研究目标则是对这个疑问进行验证和解答。
2.变量选择：在实验设计中需要确定所要观察的变量，包括自变量和因变量。
自变量是研究者通过操作和控制的变量，而因变量是衡量和观察的结果。
3.实验组与对照组：在实验设计中，一般通过设置实验组和对照组来比较两个或多个条件下的差异。
实验组是接受特定处理的群体，而对照组则是与实验组在其他条件下保持基本相同的群体。
4.参与者招募与分组：在进行心理学实验时，需要招募符合条件的参与者。
参与者可以通过广告、社交媒体等途径进行招募。
同时，需要对参与者进行随机分配，以保证实验的有效性。
5.实验材料准备：在进行心理学实验之前，需要准备相应的实验材料，包括实验指导、问卷、问卷调查工具等。
二、数据收集与处理1.数据收集与记录：在进行实验时，需要记录参与者的基本信息和实验过程中产生的数据。
可以使用纸笔记录或电子记录的方式进行数据的收集。
2.数据清理：在数据收集完成后，需要进行数据清理。
这包括检查数据的完整性、一致性和准确性，对缺失值或异常值进行处理。
3.数据编码：根据所设定的自变量和因变量，对数据进行编码。
编码是将数据转化为可进行统计分析的形式，包括数值或分类。
4.数据分析方法选择：在进行数据分析时，需要根据研究目标和数据特点选择适当的分析方法。
常见的数据分析方法包括描述统计、方差分析、回归分析等。
5.结果解释与讨论：在进行数据分析后，需要对结果进行解释和讨论。
这包括对研究假设的验证、结果的合理性解释以及对研究发现的意义进行探讨。
综上所述，心理学实验设计与数据分析是心理学研究中非常重要的一部分。
通过合理的实验设计和正确的数据分析，可以有效地回答心理学问题，推动心理学研究的发展。
同时，研究者在进行实验设计和数据分析时也需要保证数据的安全性和道德性，确保研究过程的科学性和可信度。
实验心理学第二章心理实验研究设计类型
①设计模式
前测
后测
R O1 X O2
R O3
O4
O1 、O3 表示在实验前对两组被试进行前测验，得到初 始状态的成绩，O2、O4是后测成绩。
（1）随机实验组控制组前测后测设计
② 数据的统计检验：
A：增值分数比较：△a＝O2－O1 ? △a＝△b
△b ＝O4－O3
两组增值分数进行显著性检验的方法：t-检验（参数统计） （常用）；曼-惠特尼U-检验或中位数检验（非参数检验）。
♫若有两种以上的处理，有多少种处理就采用多少个被试 者（组）。
教材（ A 、 B ）对学生成绩的影响。
组间设计：一组用教材A，另一组用教材B ，或者相反。
（一）组间设计
2、实验处理 实验中由主试操纵的自变量构成的实验条件。 实验处理的数目由每个自变量各自水平的乘积所得。
例：呈现速度对命名汉字的影响（组间实验设计） 2×2=4
▲首先对被试进行前测，让所有被试做“共同作业”，即接 收预备测验，获得作业分数；
▲其次，根据作业分数形成配对组。 ③ 优点：在实验处理之前，就把组间变异缩到最小和要求两 组组内变异比单独的随机分配更接近相等。 ④ 缺点：
（3）使用组内实验设计
复习思考
我们要研究句子类型对理解速度的影响，
自变量是什么？ 因变量是什么？ 额外变量是什么？
第二章 实验设计与数据统计分析
第二节 心理实验研究的设计类型
一、真实验设计 （一）组间设计（between-group design） 又称被试间设计、独立组设计、完全随机设计 1.、组间设计的界定 要求每个被试者（组）只接受一个自变量处理，对另外一 个被试者（组）进行另外一种处理的实验设计。 【实验中每个被试只接受一种自变量水平或自变量水 平的结合。】
chp2 心理实验设计与数据统计分析
第三节
一 二 三 3
被试内设计
被试内设计概述
单因素被试内设计 多因素被试内设计
被试内实验设计的控制
四
五
被试间与被试内实验设计比较 Nhomakorabea35一、被试内实验概述
含义
被试内实验设计（within-subject designs） 是指每个被试接受实验处理的所有水平的设计。 也称重复测量实验设计（repeated-measure designs）
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研究不同声音刺激对学生解答数学问题的影响。
自变量：声音刺激（四个水平） 因变量：解答数学问题成绩 实验设计： 实验处理几种？：X1、 X2 、X3 、X4。将学生按照平时成绩分 成3类：优良，中等和较差。那么就获得了三个区组。在每个区 组中随机抽取12名被试，三个区组共有36名被试。将每个区组内 的学生随机分成4个小组，每组3人。实验时一个区组内的每个小 组，随机接受一种实验处理。
水平：因素的特定值称为“水平”或称为“处理”
2、水平结合
一个因素的某一水平与另一因素的某一水平的结合，成为一 个水平结合，或者一个处理结合 例如：噪声强度两个水平：40分贝（A1）、60分贝（A2）; 任务难度两个水平：高（B1）、低（B2）
包含的实验处理有2×2=4
3、主效应与交互效应
主效应：指的是一个因素的独立效应，即它的不同水平所引起的变异 3×2 2×2×2：噪声强度、任务难度、有无竞争
A、简单效应：一个因素的水平在另一个因素的某个水平上的变异。 例如：噪声强度两个水平：40分贝（A1）、60分贝（A2）; 任务难度两个水平：高（B1）、低（B2） 如果两个因素之间存在交互效应，就需要做简单效应分析。 在B1（任务难度高）水平上， 40分贝（A1）与60分贝 （A2）时，测验成绩有没有差异，如果有，称为A在B1水平上有简单 效应； 同样A在B2水平上是否简单效应； B在A1水平上是否简单效应； B在A2水平上是否简单效应；
心理学研究中的实验设计与数据分析
心理学研究中的实验设计与数据分析在心理学研究中，实验设计和数据分析是非常重要且密不可分的两个环节。
实验设计是为了能够制定合理的实验方案，从而获得确凿可靠的实验结果。
而数据分析则是对实验数据进行统计和解释，以得出结论并验证研究假设。
本文将探讨心理学研究中的实验设计和数据分析以及相关技术的应用。
在实验设计中，研究者需要明确研究目的和假设，并选择适当的实验参与者和材料。
例如，假设我们想研究社交媒体对青少年情绪的影响，我们可以招募一定数量的青少年作为实验参与者，并使用问卷调查和观察记录等工具来收集数据。
在数据收集完毕后，我们需要进行数据分析。
心理学研究中常用的数据分析方法有描述性统计和推论统计。
描述性统计主要是对收集到的数据进行总结和描述，包括计算均值、标准差、频数等指标，以便对数据有一个整体的了解。
推论统计则是通过样本数据来推断总体的特征，并对研究假设进行验证。
其中常用的推论统计方法有假设检验和相关分析。
假设检验可以帮助我们判断研究结果是否具有统计意义。
以前面的例子为例，我们可以使用独立样本 t 检验来比较使用社交媒体和不使用社交媒体的青少年在情绪水平上是否有差异。
相关分析则可以帮助我们研究变量之间的关系。
例如，我们可以使用皮尔逊相关系数来分析社交媒体使用时间和情绪水平之间的相关性。
除了传统的统计方法外，还有一些新兴的数据分析技术也被广泛应用于心理学研究中，例如机器学习和大数据分析。
机器学习是一种基于统计学习理论的方法，通过计算机算法对数据进行分类和预测。
在心理学研究中，机器学习可以用于情绪识别、人格分析等方面。
大数据分析则是利用大量的数据进行模式和趋势分析，从而得出新的见解和发现。
需要注意的是，心理学研究中的实验设计和数据分析并非单方向的过程，而是相互交织、反复迭代的过程。
研究者在进行实验设计时需要思考如何采集能够支持分析和验证研究问题的数据，而在进行数据分析时则需要考虑实验设计的合理性和结果的可解释性。
第二章--实验设计与数据统计分析
一、实验设计的基本问题——实验中的效度
实验的内部效度：指实验变量（处理） 能被精确估计的程度。
一、实验设计的基本问题——实验中的效度
影响内部效度的因素： 1. 历史（经历）
历史事件指那些在实验过程中，与实验变量同时发生， 并对实验结果产生影响的特定事件。当出现这种情况 时，研究者往往无法判断实验结果是由处理（自变量） 引起的，还是由特定事件引起的。
1. 实验处理的“传染”
假如实验组与控制组有机会相互沟通，实验组的被试 就可能把一些实验刺激的因素传递给控制组的被试。 例如，某学校在进行一项教师是否进行学习方法指导 对学生成绩影响的实验研究中，实验班和对照班的学 生可能会私下交流学习经验，得到学习方法指导的实 验班学生会把好的学习方法传播给对照班的学生。这 时候我们就说对照班受到了“污染”，已经不是真正 的对照班了。
效度反映的是对因变量的测量是否测 得到的是因变量自身真正代表的属性。
实例
在一项研究解题方法（自变量）对解题 能力影响的研究中，若以被试在一定时间 内解答出来的问题的多少为因变量的指标， 当要解答的问题足够多，而且按困难程度 排列时，以解答问题的数目作为因变量指 标是有效的。但是，如果问题很多但又都 非常容易，那么解答问题的数目作为因变 量的指标就不能说是有效的。因为它可能 是由阅读速度和书写速度造成的，而并不 能准确地反映出学生的解题能力。
一、实验设计的基本问题——实验中的效度
影响内部效度的因素：
2. 成熟或自然发展的影响
人们无论是否参与实验，都在不断地成长和变化。而 此类的变化将影响实验结果。在长期实验中，被试随 着年龄的增长，将会变得日益成熟，经验和能力都会 得到提高。参与时间较短的实验，被试也会发生疲倦、 困倦、无聊、饥饿或其它变化，这些变化也会改变他 们在实验中的行为。
心理学中的实验设计与数据分析
心理学中的实验设计与数据分析心理学作为一门科学，离不开实验设计和数据分析。
良好的实验设计和严谨的数据分析是保证心理学实验结果科学有效的前提。
本文将探讨心理学中的实验设计与数据分析。
实验设计实验设计是心理学实验中最核心的环节。
良好的实验设计能够保证实验结果的有效性和可靠性。
下面是一些实验设计的常见要素：1.实验对象——心理学中实验对象可以是人类或动物。
针对不同对象的实验可能会有所不同，需要根据具体情况进行设计。
2.实验所需材料——实验设计可能需要使用到人工材料、电脑软件或各种不同类型的设备。
3.实验变量——实验中的变量通常被分为自变量和因变量。
自变量是研究者可以控制或者操纵的变量，而因变量是研究者观察或者测量的变量。
4.实验过程——实验设计需要明确实验过程，以保证实验的一致性和可靠性。
实验的执行需要按照既定程序进行，以保证研究数据无误。
5.实验室环境——实验室环境需要保持相对稳定，并符合科学要求，以避免实验结果偏差。
实验设计的正确性取决于每一个环节都得以精心安排和实施。
根据实验设计原则，一个合理的实验设计，应该满足如下要求：1. 可操作性——实验设计应该易于操作，可以得出可靠的结果。
2. 重复性——实验的执行步骤应该足够清晰明确，可以让其他人在同样条件下操作。
3. 可试验性——实验设计应该有助于测试假设和研究问题的答案，并可得出可靠的结果。
数据分析数据分析在心理学实验中同样至关重要。
在确定实验结果之前，需要对数据进行统计和分析，以确定它们的可靠性和有效性。
下面是一些数据分析的常见方法：1.描述性统计——描述性统计是描述数据特征和变异的数学工具。
心理学中的描述性统计包括平均数、标准差和百分位数等指标。
2. 相关性分析——相关性分析是分析数据之间关联性的数学工具。
在心理学中，相关性分析旨在确定不同变量之间的相关性，以协助推断二者之间的关系。
3. 方差分析——方差分析是比较不同群体之间差异的数学工具。
在心理学中，方差分析通常用于比较有不同经验、训练或治疗的群体，以确定这些因素对结果的影响。
心理学实验中的实验设计和数据统计方法
心理学实验中的实验设计和数据统计方法心理学作为一门研究人类心理活动和行为的学科，经常利用实验方法来验证心理学理论和假设。
而在进行心理学实验时，合理的实验设计和有效的数据统计方法是非常重要的，它们可以帮助研究人员得出准确、可靠的结论。
一、实验设计实验设计是心理学实验的基础，它决定了实验过程中的条件和变量的选择，以及参与者的分组等。
在进行实验设计时，有一些常见的设计方法可以应用。
首先是随机分组设计。
这种设计方法将参与者随机分配到不同的实验条件下，以降低其他因素对实验结果的影响。
例如，在研究记忆力的实验中，将参与者随机分配到两个条件组，其中一个组接受记忆训练，另一个组不接受训练，通过比较两组的记忆力表现来研究记忆训练的效果。
另一种常见的设计方法是双盲实验。
在双盲实验中，既有参与者分组的随机性，又有实验人员和参与者不知道实验条件的情况。
这样做可以减少实验过程中的主观干扰和偏见。
例如，在研究药物是否有效的实验中，既有一个接受药物的组，也有一个接受安慰剂的组，而实验人员和参与者都不知道自己接受的是药物还是安慰剂。
此外，重复测量设计也是一种常见的实验设计方法。
它可以通过比较同一组参与者在不同实验条件下的表现来研究变量之间的关系。
例如，在研究音乐对学习记忆的影响时，可以先让参与者在静音条件下学习，然后再让他们在有音乐的条件下学习，通过比较两次学习的成绩来研究音乐对学习记忆的影响。
二、数据统计方法在进行心理学实验后，研究人员需要对实验数据进行统计分析，以获得有意义的结论。
以下是一些常见的数据统计方法。
首先是描述性统计。
描述性统计可以用来描述和总结数据的特征，例如平均值、标准差、频数等。
通过描述性统计，研究人员可以对实验数据有一个整体的了解，并发现任何异常值或趋势。
另一种常见的统计方法是推论统计。
推论统计是基于样本数据来推断总体特征的一种方法。
其中，假设检验是最常用的推论统计方法之一。
通过假设检验，研究人员可以判断样本数据是否能代表总体，并进一步检验实验条件之间的差异是否显著。
心理学实验设计与数据分析
心理学实验设计与数据分析一、实验设计心理学实验设计是对研究目的的明确和系统地策划，它是评价实验结果科学性的基础，同时也是衡量研究者能力和水平的重要标志。
一个好的实验设计应当具备以下特点：1.问题的明确性。
研究问题应该是明确的、具体的，并且可以量化。
2.相互独立的变量。
将实验中所涉及的变量一一明确并使其互相独立，以方便变量之间的影响关系的判断和分析。
3.实验组与对照组的设置。
在明确问题的基础上，应对照实验组和对照组，这样才能比较两组之间的差异性。
一个完整的实验设计应具备实验题目、实验对象、实验材料、实验流程和实验数据分析等几个方面的内容。
二、数据分析在完成实验后，需要对实验数据进行收集、整理、编码，最后进行数据分析。
数据分析是为了解释实验结果，从而回答研究问题，并进一步评价研究成果的学术价值。
数据分析的方法主要有描述性统计学和推论性统计学两种。
1.描述性统计学。
这种方法主要是对数据进行简洁、生动的描述，如各项指标的平均值、标准差、最值等等。
描述性统计学可以反映数据的总体情况和分布情况，为后续推论性统计学和数据挖掘分析打下基础。
2.推论性统计学。
这种方法主要是通过概率论、数理统计等工具来推断总体特征，从而认识各项指标之间的关系。
具有推广性、代表性和预测性等特点。
数据分析方法常见的统计方法包括卡方检验、t检验、方差分析、相关分析和回归分析等。
三、应用领域心理学实验设计和数据分析的应用领域非常广泛，涉及到人类社会行为、心理健康、教育教学等多个方面，例如：1.心理咨询。
针对客户的个性特点和需要，设计不同的心理咨询实验方案，从数据分析中发现问题所在并对个体进行针对性的心理辅导。
2.教育教学。
通过心理学实验的进行，对教学策略进行调整和优化，探索学生特点，提高学习效能。
3.组织管理。
协助企业或组织进行员工素质的考察和培训，解决公司或组织的问题。
总之，心理学实验设计和数据分析的应用价值不容忽视，有助于促进人类心理健康、教育学习和组织效益的提高。
实验心理学实验设计与数据统计分析PPT课件
3.实验设计的内容 广义地说，实验设计包括以下几方面： （1）形成统计假设，并为检验假设、搜集和分析 数据制定有效的计划； （2）阐明检验统计假设所遵循的决策； （3）按计划搜集资料； （4）按计划分析资料； （5）对统计假设的真伪作出归纳性推断。
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4、分类
（1）依据：实验控制条件严密程度不同，即： ①对内在无效来源和外在无关因素的控制程度； ②能否随机选择和分配被试； ③能否主动操纵实验变量.
真实验设计 准实验设计
非实验设计
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（2）依据：每个实验都需要回答三个问题 ①实验采用多少自变量？ ②各自变量内又采用多少处理水平？
③在各自变量和各处理水平中用相同的被试者，还 是用不同的被试者？
根据这三个条件的组合，就可构成许多不同类型的 实验设计。
被试内设计 被试间设计
混合设计
➢这三种设计为实验中的“三大动态因素”（不可并存）
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（7）仪器使用 （8）选择和成熟的交互作用及其他
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2、影响外部效度的因素
实验的外部效度：指实验研究的结果能被概括到实验 情景以外的程度。即实验结果的普遍代表性和适用性。 （1）测验的反作用 前测增加或降低被试对实验条件的敏感性，使得实验 结果难以推广。 （2） 选择偏差与实验变量的交互作用 抽样或分组没有做到真正的随机化，带来选择偏差 （即以非对等组进行比较）。 （3） 实验安排的反作用
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②保障被试退出的自由（这一原则规定，研究者必须 尊重被试的自由，允许被试在任何时候放弃或退出实 验，被试应当被告知自己有权利随时选择放弃实 验。）；
③保护被试免遭伤害（这一原则要求研究者在实验进 行中和完成后，都必须确保被试不会因为实验而产生 任何不良反应）
实验设计与数据统计分析
第二章实验设计与数据统计分析✶实验设计的基本问题–变量的选择与控制–实验中的效度✶真实验设计–完全随机设计–多因素实验设计–随机化区组设计✶准实验设计和非实验设计一、实验设计的基本问题（一）变量的选择与控制1、变量的选择2、实验设计中的控制–何谓控制？–控制的应用对变量的控制：随机化使用控制组3、实验误差–是存在于实验单元内作同样处理所得观测数据间的变差的度量。
–实验误差的来源：内在变差；环境和操作的不一致；重复实验的误差。
或S;G;R型误差。
（二）实验中的效度何谓实验效度？–一项实验所能揭示的事物本质规律的有效性程度。
自从1966年科贝尔(Campbell)和斯大理(Stanly)提出内在效度(InternaI Validity)和外在效度(ExternalVa1idity)这一概念描述研究效度以来，很多学者对影响效度的因素作过认真的研究，提出很多方面的因素。
1979年库克(Cook)和科柏尔(Campbell)认为这一划分方法不够完整，后又从内在效度中抽出一部分命名为统计结论效度(Statistical Conc1usion Validity)，由外在效度中提出一部分命名为构想效度(Construct Validity)。
1、内部效度及影响因素含义：实验处理被精确估计的程度。
♦影响内部效度的因素–历史：在实验中，与实验变量同时发生，并对实验结果产生影响的特定事件。
–成熟或自然发展的影响：–选择：–测验：–被试的亡失：–统计回归：–仪器的使用：–选择和成熟的交互作用及其他。
2、外部效度及影响因素含义：实验结果能被概括到实验情境条件以外的程度。
♦影响外部效度的因素：–测验的反作用效果–选择偏差和实验变量的交互作用–实验安排的反作用效果–重复实验处理的干扰3、统计结论效度含义：统计方法的适切性所引起的结论有效性程度，它主要反映统计量与总体参数之间的关系。
内在效度是总体参数（真值）与有系统偏差的实验总体参数之间的关系问题，如没有系统误差，两个总体参数之间应该无差异。
实验心理学二章实验设计与数据统计分析
2，3，5，8，9，11，14，16 平均数8.44 再使用新操作法训练后，求 他们的结果，并比较，就能得出哪个方法更好。
单因素实验设计
3、单因素重复测量的实验设计 重复测量设计又称被试内设计，这种方法是只使用一组被试，并且一 组被试要接受全部的自变量的处理。 举例怎样的讲台与课桌的距离另老师容易接受？自变量：0.5 1.0 1.5 随机选取一组被试，分别接受三组实验处理★ 这样就有个问题：实验顺序会不会影响结果？ 因此出现拉丁方平衡法。 123 312 231
两个自变量（年龄大小和材料性质）对再认能力 的影响
被试间设计和被试内设计
被试间设计：是每一个被试只接受一个自变量水平的处理，对
另一被试进行另一种自变量水平处理 优点：不同处理之间不受影响。 缺点：a. 需要被试量大；b. 组间被试差异造成对实验结果的
混淆——对策：匹配和随机化
被试内设计：指每一个被试都接受自变量的所有水平处理
这是什么设计？
心理实验设计一览表
多变量(多因素）设计
多自变量设计：
是指在一个实验中包含两个或两个以上的自变量，并且每个因素都 有两个或两个以上的水平，各因素的各个水平互相结合，构成多种 处理的一种实验设计。
主效应—— 交互作用—— 简单效应—— 交互作用：自变量之间的相互关系。当一个自变量产生的效果在第 二个自变量的每一个水平上不一样时，就产生了交互作用。
心理实验设计的类型及特点
（二）实验中的效度 1、影响内部效度的因素 历史经历、成熟或自然发展的影响、选择、测验、 被试的流失、统计回归、仪器的使用、
2、影响外部效度的因素 测验反作用的结果、选择偏差与实验变量相互作 用、实验安排的反作用效果、重复试验处理的干 扰
心理学实验设计与数据分析
心理学实验设计与数据分析随着心理学的发展，心理学实验设计在研究过程中扮演着重要的角色，而数据分析则是对实验结果进行全面的统计和分析，进一步加深对研究对象的了解和认识。
本文将介绍心理学实验设计的基本原则和数据分析方法，帮助初学者了解实验设计和分析的流程和重要性。
一、实验设计原则1. 实验的目标和假设在实验设计过程中，首先需要明确实验的目标是什么，例如查明某一行为或现象背后的心理机制。
同时，还需要构建假设，即关于实验结果的猜测或预测。
这些假设将作为研究的基本框架，并且会对实验的设计和数据分析起重要的指导作用。
2. 可控制的变量在实验过程中，需要找到可以被控制的独立变量和被测量的依赖变量。
独立变量是针对因素进行的操作或者干预，而依赖变量是实验过程中要测量的结果。
同时，在实验的设计中还需要注意控制其他一些可能会影响结果的变量，如时间、环境、个体差异等。
一个好的实验设计需要尽可能地保证独立变量和被控制变量的纯净性。
3. 有效的操作化指标操作化指标是将概念定义为可量化的测量指标。
例如，针对焦虑症状，可以使用菲尔斯特茨焦虑量表来进行评估。
好的实验设计需要考虑测量指标的可靠性和有效性，并精确地描述与操作化指标的关系。
4. 伦理问题任何一项研究都需要遵循研究伦理规范，保障被研究对象的权益和安全。
当实验中涉及到人体试验时，需要经过严格的道德评估和获得人伦委员会的批准。
5. 实验证明力在实验结果的分析和解释中，需要遵循实验证明力原则。
即结果必须能够充分证明所提出的假设，并且排除可能的偶然性或其他解释。
实验证明力强的实验结果通常被视为可信度更高的研究成果。
二、数据分析方法1. 描述性统计分析描述性统计分析通过对收集的数据进行表格、图表等方式呈现数据分布情况、中心值、变异程度等，以便更清晰地了解数据的总体情况。
2. 推断性统计分析推断性统计分析则是对样本数据进行分析，并利用统计方法推断出样本所代表的总体数据的特征。
通过推断性统计分析，可以帮助研究者了解不同样本之间的显著性差异，并确定结果是否可以推广到整个总体。
心理学实验设计与数据分析
心理学实验设计与数据分析在心理学领域，实验设计和数据分析是非常重要的研究方法。
通过科学的实验设计和准确的数据分析，心理学家能够深入了解人类的思维、情感和行为。
本文将介绍心理学实验设计和数据分析的基本原理和方法，并探讨其在心理学研究中的应用。
一、实验设计实验设计是心理学研究的基础，它涉及到确定实验目的、选择实验参与者、制定实验材料和程序等方面。
一个好的实验设计应该具备以下几个特点：1. 清晰明确的研究问题：在进行实验设计之前，研究人员需要明确研究的目的和问题。
只有明确的问题才能指导实验的设计和数据的分析。
2. 随机分配参与者：为了保证实验结果的可靠性和有效性，研究人员需要使用随机分配的方法将参与者分为实验组和对照组。
这样可以减少个体差异对实验结果的影响。
3. 控制变量：为了排除其他因素对实验结果的干扰，研究人员需要控制实验中的各种变量。
只有在控制变量的条件下，才能确保实验结果的有效性。
4. 合理的实验材料和程序：实验材料和程序需要根据研究问题的特点来设计。
合理的实验材料和程序可以提高实验的可信度和可重复性。
二、数据收集在心理学实验中，数据收集是一个非常重要的环节。
数据的收集方法可以根据实验的要求和研究问题的特点来选择。
常见的数据收集方法包括问卷调查、观察记录、实验测量等。
1. 问卷调查：问卷调查是一种常见的数据收集方法，通过向参与者提供一系列问题，研究人员可以了解他们的主观感受、态度和行为。
问卷调查可以通过纸质问卷或在线问卷的形式进行。
2. 观察记录：观察记录是一种直接观察参与者行为的方法。
通过观察参与者的行为和反应，研究人员可以获取客观的数据。
观察记录可以通过实地观察或视频录像的方式进行。
3. 实验测量：实验测量是一种精确测量参与者反应和行为的方法。
研究人员可以使用各种仪器和设备来记录参与者的生理指标，如心率、脑电波等。
实验测量可以提供更加客观和准确的数据。
三、数据分析数据分析是心理学研究的关键步骤，通过对收集到的数据进行分析，研究人员可以得出结论并回答研究问题。
考研心理学复习方法实验心理学的重要实验设计与统计分析
考研心理学复习方法实验心理学的重要实验设计与统计分析考研心理学复习方法：实验心理学的重要实验设计与统计分析心理学作为一门有关人类心理活动的科学，旨在探索和解释人类行为和心理过程背后的机制。
在考研心理学复习中，实验心理学是一个重要的领域，它致力于通过实验设计和统计分析来推动心理学的发展。
本文将介绍考研心理学复习中实验心理学的重要实验设计与统计分析方法。
一、实验心理学的重要实验设计1. 随机分组设计随机分组设计是实验心理学中最常用的实验设计之一。
它通过将参与者随机分配到实验组和对照组，使得各组参与者的特性和条件均匀分布。
研究者可以在实验组中进行干预，观察对照组中的参与者作为对照条件。
这种设计有助于确保实验结果的可靠性和有效性。
2. 反事实实验设计反事实实验设计是一种特殊的实验设计，它通过构建一个假设的情景，然后探索如果情境改变，结果将如何发展。
这种设计方法常用于探索因果关系，尤其是在伦理或实际情况下难以进行真实实验的情况下。
3. 重复测量设计重复测量设计又被称为“内部测量设计”。
在这种设计中，参与者在同一个实验中接受多次测量，以便观察他们在变量改变时的反应。
重复测量设计能够探索变量变化对个体的影响，并提供更为准确的实验结果。
4. 交叉设计交叉设计是一种特殊的实验设计，它旨在探索不同干预或处理对参与者的影响。
在这种设计中，参与者将会接受不同顺序或条件的实验。
交叉设计能够消除个体差异的干扰，并提供更可靠的实验结果。
二、实验心理学的重要统计分析方法1. 描述统计分析描述统计分析是对实验数据进行总结和描述的统计方法。
它包括计算均值、中位数、标准差等参数，以帮助我们了解数据的分布情况和特征。
这些统计指标可以帮助我们理解实验数据的集中趋势和离散程度。
2. t检验t检验是一种常用的假设检验方法，用于比较两个样本或处理之间的差异是否显著。
它可以帮助我们判断实验结果是否具有统计学上的显著差异。
t检验的结果通常以p值的形式呈现，p值小于显著性水平（通常为0.05）时，说明差异是显著的。
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二、实验设计类型的分类标准
三、结合实例探讨多因素实验设计（重难点）
1、多因素完全随机设计 2、多因素被试内设计 3、多因素混合设计
一、心理实验设计的关键名词
1、变量、因素、水平、处理…… 2、2x2， 2x2x2， 2x3x4 …… 3、单因素、两因素、多因素…… 4、随机、匹配、重复测量、混合、随机区组……
思考题
指出下面是什么样的设计？ 实验目的：考察暴力场面对人的记忆的影响。 被试：226名University of Washington的自愿参加者； 随机分配到以下两组。 组一：看带有暴力场面的电影 组二：看非暴力场面的电影 看完电影之后，要求两组被试回答25道关于电影中事件的 问题。其中一道题非常关键：问被试在银行外面露天停车 场踢球的男孩穿的足球衫上的号码是多少。 因变量是正确回忆出男孩运动衫号码的人数的百分数。 结果：组一，4%；组二，28%。
水平：一个变量可分的维度数。如：性别-男、女； 刺激的强度：高、中、低；呈现时间： 100ms，500ms 等。
处理：对于单因素，有几个水平就有几个处理； 两/多因素，处理数是自变量的水平数的乘积
2、随机、匹配、重复测量、混合……？
随机：据奇偶,编号等随机分派给不同的处理中一个
匹配:要求所匹配的若干组在与反应变量有关机体变 量上,平均数和标准差相同,即组与组匹配.
不能用被试内设计；若被试内、被试间处理都适用时，更倾向于用被 试内设计。
混合实验设计：是在一项实验中，有些自变量是被试内的，而有些
自变量是被试间的实验设计。
三、结合实例探讨多因素实验设计
例1、多因素完全随机设计
多因素完全随机设计
首先确定各个自变量的类型水平，并确定自变量的组合水平P（即实验处理），然后 确定每种实验处理需要的人数n，从相应群体中随机选出N个被试（N=P×n)，随机将N个 被试分为P组，每组随机指定接受1种实验处理，，进行处理后得出每组各个被试在因变 量的结果。
设计的优点： a. 效率高 b. 实验控制较好 c. 可以获得交互作用。
多变量(多因素）设计
多自变量设计的表达方法
自变量：一般用大写字母表示，如自变量A、B、C
设计可以用：A X B X C，或者用自变量的水平数 相乘。例如2X3X4等。
多变量(多因素）设计
多因变量实验设计
是指在一个实验中包含两个或两个以上因变量的 实验设计。就是具有多个行为指标。
根据被试的分派程序分
单因素实验设计：单因素随机组实验设计 单因素匹配组实验设计 单因素重复测量实验设计
两/多因素设计：随机两因素实验设计
重复测量两因素实验设计
随机区组两因素实验设计 两因素混合设计
单因素实验设计
1、单因素随机组实验设计 根据随机的方法，把被试随机分为两个组，然后 把自变量的处理分派到两个随机组的一个，控制 其他可能的干扰变量，并测量两组被试的反应。
单因素实验设计
1、单因素随机组实验设计 一般模式
噪音影响学生记忆单词的成绩？ （自变量噪音有无，因变量学生记忆单词的成绩） 不同的噪音影响学生记忆单词的成绩？
单因素实验设计
2、单因素匹配组实验设计 匹配组设计要求所匹配的若干组在与反应变量相关 的有机体变量上，其平均数相同，标准差相同。例 如在智商、经验、熟悉程度等变量上。 一般模式
第二章心理实验设计的类型及特点
心理研究的一般程序： 1、确定一个研究问题 2、形成假说
3、进行实验设计★
4、进行实验 5、结果的数据处理 6、结果的解释和理论概括，形成实验报告
心理实验设计的类型及特点
一、实验设计中的基本问题 （一）变量的选择与控制 1、变量的选择 2、实验设计中的控制 （1）控制的概念 （2）控制的应用——对变量的控制、使用控制组 3、实验误差 误差的来源 误差的减少
思考题
给被试呈现如图所示的照片制成的幻灯片，要求被试利用7点量表评 价每一张幻灯片的情绪的强度。每次呈现一张幻灯片，每张呈现10秒 钟，然后给被试35秒钟进行评定。实验中的自变量为照片的形式（左 侧构成，原始照片，和右侧构成），每位被试评价54张幻灯片：18张 左侧构成照片，18张原始照片和18张右侧构成照片。
不同照明条件与噪音条件对工作效率的影响研究：
照明条件定为明、暗两种水平，噪音条件为高、低两种水平，两种因素组合水平 为4种：明高、明低、暗高、暗低。每种实验处理准备要30人，从某工厂随机选出120 名工人，随机将他们分为4个组，每组30人，然后每组随机指定接受1种处理，见下面
安排表：
明高 明低 暗高 暗低
第1组
第2组
第3组
第4组
多因素完全随机设计
不同照明条件与噪音条件对工作效率的影响研究：
照明条件定为明、暗两种水平，噪音条件为大、小两种水平，两种因素组合水平为 4种：明高、明低、暗高、暗低。每种实验处理准备要30人，从某工厂随机选出120名工人 ，随机将他们分为4个组，每组30人，然后每组随机指定接受1种处理，进行处理后各组被 试的工作效率表（原始数据表）见下：
单因素实验设计
例如，某车间工人，原来使用一种旧的操作法， 现改用另一种新的操作法，该新操作法有两种不 同的顺序，问哪一种顺序操作更好？ 通过分析，工人原来的熟练程度影响因变量。所 以有必要对其进行控制——匹配
单因素实验设计
把匹配分数相同或相近的组成工人一队，然后把每队中一 个成员随机分派到不同的处理中去。
21.324
1
27.857 14.126
21.324
9.876** 5.876*
8.432**
多因素完全随机设计
首先：确定各个变量的类型水平，并确定自变量的 组
合水平P（实验处理） 然后：确定每种实验处理需要的人数n,从相应群体
中 随机选出N个被试（N=PXn) ,随机将N个被试 分为p组，每组随机指定接受一种实验处理，进 行处理后得出每组各个被试在因变量的成绩。
顺序小组1
① ②③
顺序小组2
② ③ ①
顺序小组3
③ ①②
顺序小组3
① ②③
注： ①表示明高；②表示明低；③表示暗高； 表示暗低
多因素被试内设计
不同照明条件与噪音条件对工作效率的影响研究：
照明条件定为明、暗两种水平，噪音条件为高、低两种水平，两种因素组合水平为4
种：明高、明低、暗高、暗低。每种实验处理准备要32人，从某工厂选出32个被试，每个
实验心理学
—勘破心理世界的侦探 把实验法应用于心理问题是心理研究史上
无可比拟的伟大事件 —波林
第二章心理实验设计的类型及特点
心理实验设计
第二章心理实验设计的类型及特点
心理实验研究的程序 心理实验设计的类型及特点
一、实验设计中的基本问题 二、实验设计的类型和特点
第二章心理实验设计的类型及特点
心理实验研究的程序 科学研究方法的重要性 爱因斯坦的公式 A=X+Y+Z (X代表艰苦劳动，Y代表正确的方法， Z代表少 说空话，A代表成功） 良好的方法能使我们更好地发挥运用天赋的才能，拙劣的 方法则可能阻碍才能的发挥。 心理学研究与其他科学研究有其共性，一般程序如下：
重复测量:也称为被试内设计,要求全部被试对 所有的处理都进行反应.
混合:即有被试内变量,又有被试间变量. 随机区组
二、心理实验设计的分类常规的标准
1、按自变量的数目和水平来分 2、根据被试的分派程序来分
按自变量的数目和水平来分
单因素实验设计：一个水平 两个/多个水平
两、多因素实验设计：
2x2， 2x2x2， 2x3x4 ……
思考题
Sackheim，Gur和Saucy（1978）研究人的两侧面孔在情绪表达强度上的差异。早 期的研究者发现，被试能够准确地区分呈现给他们的人类的6种基本情绪（快乐、 惊奇、恐惧、悲伤、愤怒、和厌恶）的照片。Sackheim和他的合作者利用一个人 的一侧面孔和其镜像重新构成一张完整的面孔的照片。上图为三种实验材料。
噪音大 噪音小
不同照明度与噪音度条件下工人工作效率比较
高照明度
低照明度
84.6513.24
70.1915.54
67.55 14.12
55.63 12.11
不同照明度与噪音度条件下工人工作效率方差分析表
项目
平方和
自由度
均方
F检验
主效应
照明度(A)
27.857
1
噪音度(B)
14.126
1
交互作用 A×B
两个自变量（年龄大小和材料性质）对再认能力 的影响
被试间设计和被试内设计
被试间设计：是每一个被试只接受一个自变量水平的处理，对
另一被试进行另一种自变量水平处理 优点：不同处理之间不受影响。 缺点：a. 需要被试量大；b. 组间被试差异造成对实验结果的
混淆——对策：匹配和随机化
被试内设计：指每一个被试都接受自变量的所有水平处理
这是什么设计？
心理实验设计一览表
多变量(多因素）设计
多自变量设计：
是指在一个实验中包含两个或两个以上的自变量，并且每个因素都 有两个或两个以上的水平，各因素的各个水平互相结合，构成多种 处理的一种实验设计。
主效应—— 交互作用—— 简单效应—— 交互作用：自变量之间的相互关系。当一个自变量产生的效果在第 二个自变量的每一个水平上不一样时，就产生了交互作用。
1、变量、因素、水平、处理……？
自变量—实验结果的确是由你设置的那个/多个 变量引起的
自变量必备的条件： （1）自变量本身能变化的 （2）自变量能由研究者直接控制操纵 （3）自变量能引起要研究的心理现象
1、变量、因素、水平、处理……？
因素：也叫自变量：性别、年龄、作业任务、 刺激的特性、呈现时间、强度、SOA等