心理学实验设计-被试间设计与被试内设计 PPT
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心理学PPT课件 被试间实验设计
从图中可以看出两个因素间的交互作用显著
2018/9/22
第四章
47
通过实例来掌握多自变量被试间设计
目的
性别和进食行为的关系研究
研究者
Pliner & Chaiken（1990）
假设
女性的进食量会受到其同伴性别的影响
异性同伴在场，女性会吃的较少
同性同伴在场，她们会吃的较多
男性进食量不受同伴性别影响
使用匹配法的步骤
测量所有被试者与实验中所要完成的作业密切相关的
特点
根据测得的结果，把实验组和控制组被试的特点匹配
成相等状态
第四章
2018/9/22
12
三、如何消除被试间设计中的个体差异
匹配法（matching method） 匹配法评价
优点 排除被试变量对自变量效果的混淆
缺点 在实际上很难施行
个以上的处理水平
若实验中有A、B、C三个因素，对应的水平数是
p、q、r，那么共有p×q×r个处理水平的结合
被试数：n×p×q×r 个
2018/9/22
第四章
44
通过实例来掌握多自变量被试间设计
主效应
每个自变量单独产生的效应。
交互作用
一个自变量对另一个自变量的影响作用。
2018/9/22
2018/9/22
第四章
51
通过实例来掌握多自变量被试间设计
在多自变量实验中，先看主效应，再看交 互作用 从图19可看出：
在总体上，男性比女性吃薄脆饼干的平均数要显著的
多，因此被试性别有显著的主效应 在总体上，同伴的类型并不能改变被试吃薄脆饼干的 数目，所以这个因素并没有显著的主效应 被试性别和同伴性别这两条线并不是平行的，表明二 者间存在交互作用
关于被试的实验设计
三、混合设计
• 是一个实验中同时采用两种基本设计的实 验设计。 • 它要求一个自变量用一种设计处理，如被 试内设计处理，而另一个自变量则可用不 同种类的设计处理，如被试间设计。
谢谢
关于被试的实验设计
• 一、被试间设计 • 二、被试内设计 • 三、混合设计
被试间设计
• 要求每位被试只接受一个自变量水平 的处理。 • 优点：一种处理方式不会影响或污染 另一种处理方式 • 缺点：被试接受的处理不同，无法分 辨出因变量的变化是被试的差异所致， 还是自变量的变化所致。
被试间设计
• 1、匹配（非随机分配） • 对所有被试进行前测，然后根据前测得作业分数进行匹配 （ps：前测的内容必须与实验作业高度相关） • 缺点：1、不可能面面俱到 2、费时费力 3、匹配的特征 也有可能发生交互作用，可能混淆实验结果 4、需谨慎回 归假象的介入 • 2、随机化设计 • 方法 1、抽签法 2、免练习效应和疲劳效应。
被试内设计
• 每个被试须接受自变量所有水平上的处理。 • 节省了人数，而且个体差异得到控制，但要面临 实验处理间相互污染的问题。 • 存在的问题： • 1、位置效应 • 2、延续效应 • 3、差异延续效应
被试内设计
• • • • 平衡设计 1、ABBA设计 2、拉丁方设计 可以控制被试内设计中的位置效应和延续 效应，差异延续效应在某种程度上也可以 通过平衡技术减小，但不能完全消除。
心理学实验设计-被试间设计与被试内设计 ppt课件
PPT课件 12
举例：“某训练方法能否有效扩大儿童词汇量
”
1. 单组前后测设计
用词汇量拓展 训练方法进行 一年的训练
100名5岁儿童，测 得他们的词汇量， 作为前测成绩
一年后后测
2. 固定组比较设计
选择两个幼儿园， 一个作为实验组， 一个作为对照组 对实验组用词汇量拓 展训练方法进行一年 的训练
平，因而产生多种水平结合 可以是被试内，也可以是被试间 允许考察不同因素之间可能的交互作用
PPT课件
22
被试间、被试内和混合设计
被试间（between-subjects design）
又称作组间设计（between-groups design）
被试间因素或被试间变量
被试内（within-subjects design）
模式： R| O1 T O2（Expr1） R| O3 O4（Ctrl1） R| T O5（Expr2） R| O6（Ctrl2） O6-O4：测验维度意识 O4-O3：历史、成熟与回归 O5-O2：前测与处理交互作用 O6-O5： T的效应
PPT课件 20
举例：“语文训练计划结果模式”
interaction ）；
3.选择与处理的交互作用（interaction effects of selection biases and experimental variable）
PPT课件
14
匹配组设计（matched groups design）
模式
|Ms,s|Rs,s|
控制组 O O
一年后，再次测 得他们的词汇量 ，作为后测
13
举例：“某训练方法能否有效扩大儿童词汇量
”
1. 单组前后测设计
用词汇量拓展 训练方法进行 一年的训练
100名5岁儿童，测 得他们的词汇量， 作为前测成绩
一年后后测
2. 固定组比较设计
选择两个幼儿园， 一个作为实验组， 一个作为对照组 对实验组用词汇量拓 展训练方法进行一年 的训练
平，因而产生多种水平结合 可以是被试内，也可以是被试间 允许考察不同因素之间可能的交互作用
PPT课件
22
被试间、被试内和混合设计
被试间（between-subjects design）
又称作组间设计（between-groups design）
被试间因素或被试间变量
被试内（within-subjects design）
模式： R| O1 T O2（Expr1） R| O3 O4（Ctrl1） R| T O5（Expr2） R| O6（Ctrl2） O6-O4：测验维度意识 O4-O3：历史、成熟与回归 O5-O2：前测与处理交互作用 O6-O5： T的效应
PPT课件 20
举例：“语文训练计划结果模式”
interaction ）；
3.选择与处理的交互作用（interaction effects of selection biases and experimental variable）
PPT课件
14
匹配组设计（matched groups design）
模式
|Ms,s|Rs,s|
控制组 O O
一年后，再次测 得他们的词汇量 ，作为后测
13
2024实验心理学第五讲：被试间实验设计
contents •实验心理学基本概念回顾•被试间实验设计原理•被试选择与分组策略•实验材料准备与设备调试•数据收集、处理与结果呈现•案例分析与讨论环节目录01实验心理学基本概念回顾实验心理学定义与特点定义特点实验方法及其重要性实验方法重要性变量类型与控制策略变量类型实验心理学中的变量包括自变量、因变量和控制变量。
自变量是研究者主动操纵的变量，因变量是研究者观察的变量，而控制变量则是为了保持实验条件的一致性而需要控制的变量。
控制策略为了有效地控制实验中的变量，研究者可以采用多种控制策略，如随机化、双盲法、对照组设计等。
这些策略有助于减少实验误差，提高实验的可靠性和有效性。
02被试间实验设计原理被试间实验设计定义及目的定义目的通过控制实验条件，观察不同组被试在相同或不同自变量水平下的表现，从而推断自变量与因变量之间的因果关系。
基本原理与操作流程基本原理操作流程优点能够控制实验条件，减少误差；通过随机分配被试，提高实验的内部效度；适用于探究自变量对因变量的因果关系。
缺点可能存在被试间的个体差异；实验结果可能受到实验者效应、期望效应等因素的影响；需要较大的被试样本量。
适用场景适用于探究单一或少数自变量对因变量的影响；适用于研究具有明确假设和可操作自变量的心理学问题。
优缺点分析及适用场景03被试选择与分组策略被试选择标准与程序被试选择标准被试来源被试数量01020304随机分组将被试随机分配到实验组和对照组，确保两组被试在人口学特征上无显著差异。
匹配分组根据某些关键特征将被试匹配到不同组别，以减少实验误差。
分层随机分组在随机分组的基础上，根据某些特征将被试分层，然后在各层内进行随机分组。
注意事项确保分组过程公正、透明，避免主观偏见和实验误差；记录分组过程和结果，以便后续分析和验证。
分组方法及注意事项制定详细的实验指南和操作规范，确保所有被试接受相同的实验处理。
标准化实验程序控制额外变量双盲实验设计随机化和重复测量识别和控制可能影响实验结果的额外变量，如环境噪音、实验者效应等。
被试间实验设计
2020/4/16
第四章
44
通过实例来掌握多自变量被试间设计
❖主效应
每个自变量单独产生的效应。
❖交互作用
一个自变量对另一个自变量的影响作用。
2020/4/16
第四章
45
扩展阅读：有意思的因素间的交互作用
实验假设：男性数学表现会受到相关刻板 印象的影响。
研究者：Aroson.et al. 1999 被试：欧洲裔男性 自变量：数学能力：中等，高等（被试间变量），刻
两因素随机区组实验设计
基本模式
2020/4/16
第四章
41
三因素完全随机实验设计
特点
❖三个自变量：A，B，C ❖每个自变量有两个或两个以上水平 ❖随机分配被试 ❖每个被试接受实验处理的一种结合，最简单的
是2×2×2因素被试内实验设计，共有8个实验处 理：
a1b1c1,a2b1c1,a1b2c1,a2b2c1,a1b1c2,a2b1c2,a1b2 c2，a2b2c2
没有主效应 和
交互作用
2020/4/16
第四章
50
只 有 显 著 的 同 伴 性 别 主 效 应
2020/4/16
第四章
51
通过实例来掌握多自变量被试间设计
❖在多自变量实验中，先看主效应，再看交 互作用
❖从图19可看出：
在总体上，男性比女性吃薄脆饼干的平均数要显著的 多，因此被试性别有显著的主效应
实验设计的变式——两个实验组设计
2020/4/16
第四章
24
实验设计的变式——两个实验组设计
❖设计评价
①比较实验组与控制组的结果，能够确定自变量 是否起作用
②比较实验组不同处理水平的结果，能够确定自 变量与因变量的关系是线性还是非线性的
心理学考研实验心理学实验及实验设计ppt课件
方差分析
通过比较不同组别间的差异，分析实验因素对结果 的影响。
回归分析
探讨自变量和因变量之间的关系，建立回归模型并 检验其显著性。
24
结果解释与报告撰写
2024/1/30
结果解释
根据统计分析结果，对实验数据进行解释和讨论，验证假设并得 出结论。
结果可视化
通过图表等形式将结果呈现出来，提高结果的可读性和易理解性 。
系。
复杂实验设计
复杂实验设计是指包含 多个自变量、多个因变 量以及多个实验处理组 的实验设计，需要采用 更复杂的统计方法来分
析实验结果。
2024/1/30
10
03
心理学实验方法与技术
2024/1/30
11
观察法
01
自然观察法
在自然情境中对被观察者的行为 进行直接观察记录，不加以任何 干预。
参与观察法
听觉感知实验
例如，探究不同音高、响度、音色对听觉辨 别和记忆的影响。
2024/1/30
触觉感知实验
例如，考察不同材质、温度、压力对触觉感 受和认知的影响。
17
记忆实验设计
瞬时记忆实验
如数字广度测试，研究短时间内对信息的保持能 力。
短时记忆实验
如词汇记忆任务，探究信息在短时间内的存储和 加工过程。
长时记忆实验
实验设计目的
实验设计的目的是通过科学的方法和 手段，控制和操纵自变量，观察和测 量因变量的变化，从而验证研究假设 ，揭示变量间的因果关系。
2024/1/30
8
实验设计的基本原则
随机化原则
随机化是实验设计的基本原则之一，要求在被试的选择、分组以及实验顺序等方面采用
随机方法，以消除或减少非实验因素对实验结果的影响。
通过比较不同组别间的差异，分析实验因素对结果 的影响。
回归分析
探讨自变量和因变量之间的关系，建立回归模型并 检验其显著性。
24
结果解释与报告撰写
2024/1/30
结果解释
根据统计分析结果，对实验数据进行解释和讨论，验证假设并得 出结论。
结果可视化
通过图表等形式将结果呈现出来，提高结果的可读性和易理解性 。
系。
复杂实验设计
复杂实验设计是指包含 多个自变量、多个因变 量以及多个实验处理组 的实验设计，需要采用 更复杂的统计方法来分
析实验结果。
2024/1/30
10
03
心理学实验方法与技术
2024/1/30
11
观察法
01
自然观察法
在自然情境中对被观察者的行为 进行直接观察记录，不加以任何 干预。
参与观察法
听觉感知实验
例如，探究不同音高、响度、音色对听觉辨 别和记忆的影响。
2024/1/30
触觉感知实验
例如，考察不同材质、温度、压力对触觉感 受和认知的影响。
17
记忆实验设计
瞬时记忆实验
如数字广度测试，研究短时间内对信息的保持能 力。
短时记忆实验
如词汇记忆任务，探究信息在短时间内的存储和 加工过程。
长时记忆实验
实验设计目的
实验设计的目的是通过科学的方法和 手段，控制和操纵自变量，观察和测 量因变量的变化，从而验证研究假设 ，揭示变量间的因果关系。
2024/1/30
8
实验设计的基本原则
随机化原则
随机化是实验设计的基本原则之一，要求在被试的选择、分组以及实验顺序等方面采用
随机方法，以消除或减少非实验因素对实验结果的影响。
心理学考研实验心理学实验及实验设计ppt课件
d 指导语要标准化。
23
24
2、选择恰当的因变量指标
在心理学实验中，一般常用的指标有：
绝对阈限 差别阈限 反应时 反应持续时间 反应程度 完成量 错误率 完成一定的作业所需要的时间 达到一定基准所需要的次数 口头报告 ……
25
恰当的因变量指标应满足
有效性，即指标充分代表当时的现象或过 程的程度，也称为效度（validity）。
• 如反应时的影响因素：感觉通道（光180mm，声、触140mm）、刺 激强度、被试准备时间、指导语、环境的安静与否。
• 又如注意缺陷多动障碍：认知加工机制（行为抑制、执行控制）， 脑神经机制（顶叶损伤、前额叶损伤），父母教养方式，个性特 征等。
6
函数型实验
是指研究各种因素怎样影响行为的实验，即研究 条件和行为之间的函数关系的实验。
如： 教学方法与学习成绩的函数关系。
7
思考：如何理解因素型实验和函数型实验的
差别？ • 因素型实验——由果溯因；静态；初步探讨 • 函数型实验——由因推果；动态；系统考察 • 前者可视为后者的预备实验。
8
二、心理实验中的变量
• 变量是使实验运转的嵌齿和齿轮。好实验与差 实验的区别就在于，变量的有效选择和操纵。 ——坎特威茨(Kantowiz.B.H)
34
抵消平衡法
抵消平衡法是通过采用某些综合平衡的方式使 额外变量的效果互相抵消以达到控制额外变量 的目的的方法。
这种方法的主要作用是控制序列效应 （sequence effect）
常见的抵消平衡法有ABBA法和拉丁方法
35
ABBA法研究举例
例如：研究对红绿两种色光的反应时是否长短不 一的问题。
23
24
2、选择恰当的因变量指标
在心理学实验中，一般常用的指标有：
绝对阈限 差别阈限 反应时 反应持续时间 反应程度 完成量 错误率 完成一定的作业所需要的时间 达到一定基准所需要的次数 口头报告 ……
25
恰当的因变量指标应满足
有效性，即指标充分代表当时的现象或过 程的程度，也称为效度（validity）。
• 如反应时的影响因素：感觉通道（光180mm，声、触140mm）、刺 激强度、被试准备时间、指导语、环境的安静与否。
• 又如注意缺陷多动障碍：认知加工机制（行为抑制、执行控制）， 脑神经机制（顶叶损伤、前额叶损伤），父母教养方式，个性特 征等。
6
函数型实验
是指研究各种因素怎样影响行为的实验，即研究 条件和行为之间的函数关系的实验。
如： 教学方法与学习成绩的函数关系。
7
思考：如何理解因素型实验和函数型实验的
差别？ • 因素型实验——由果溯因；静态；初步探讨 • 函数型实验——由因推果；动态；系统考察 • 前者可视为后者的预备实验。
8
二、心理实验中的变量
• 变量是使实验运转的嵌齿和齿轮。好实验与差 实验的区别就在于，变量的有效选择和操纵。 ——坎特威茨(Kantowiz.B.H)
34
抵消平衡法
抵消平衡法是通过采用某些综合平衡的方式使 额外变量的效果互相抵消以达到控制额外变量 的目的的方法。
这种方法的主要作用是控制序列效应 （sequence effect）
常见的抵消平衡法有ABBA法和拉丁方法
35
ABBA法研究举例
例如：研究对红绿两种色光的反应时是否长短不 一的问题。
心理统计被试间设计SPSS操作PPT课件
文件 新建 语法 运行 全部
MANOVA 因变量 BY 因素1（1,2）因素2（1,2） /PRINT=CELLINFO(MEANS) /DESIGN /DESIGN=因素1WITHIN 因素2（1）因素1 WITHIN 因素2（2）
2020/1/13
18
三因素完全随机实验设计
A
研究中包含三个因素，均为被试间变量 spss操作方法同上 主效应分析，三重交互作用， 一个因素如何受另外两个因素的制约 简单效应分析
9
单因素完全随机多组设计
研究中包含一个因素，属于被试间变量 因素的水平数≥3 因此研究中包含三组或更多组的被试
2020/1/13
10
2020/1/13
11
单因素完全随机多组设计spss操作
.
.
.
.
一
二
三
四
竖着输入数据 （一组为分类、 一组为自变量）
分析
分别填入因变量
单因素方差分析 列表和因子
可比较均值 和两两比较 点击完成
2020/1/13
19
文件 新建 语法 运行 全部
MANOVA 因变量 BY 因素1（1,2）因素2（1,2）因素3（1,2） /DESIGN /DESIGN=因素1 WITHIN 因素2（1） WITHIN 因素3（1） 因素1 WITHIN 因素2（2） WITHIN 因素3（1） 因素1 WITHIN 因素2（1） WITHIN 因素3（2） 因素1 WITHIN 因素2（2） WITHIN 因素3（2）
被试间设计
鄢婷婷
2020/1/13
1
概述
• 不同条件之间的比较只能在不同被试间进行 • 每个被试只能接受一种处理 • 例：但感兴趣的变量是被试变量时，可采用被试间设计
被试内和被试间设计
《索尔索＆麦克林实验心理学》索尔索、麦克林实验设计：对控制条件的设计，人们可以在控制条件中对人类与动物的活动、思维或行为进行实证观察。
心理学实验：至少操纵一个变量来研究因果关系的研究。
我们着重强调实验研究，研究者在实验研究中操纵一些因素(变量），控制其他因素，并探究操纵的变量在另一变量上的效应.有些实验中,研究者可能不通过物理方式操纵变量,而通过选择进行操纵.实验设计的基本流程：研究假设-—设计实验—-实施实验——进行观测-—得出结论研究的步骤：文献综述+创造性思维——确定研究问题——形成假设--定义变量——确定被试——选择研究方法—-设计研究(实验设计之前的步骤)——获得被试的同意——实施实验-—收集数据——分析数据——解释结果—-撰写报告--修改、完善、提出新的假设实验设计的评论（如何评论)1.自变量是什么？它至少有两个水平吗，或者是使用了实验组和控制组设计？如果没有，说明设计存在缺陷。
任何实验都需要将一种处理与其他处理进行比较.2.自变量是被试变量还是可操作变量？3.因变量是什么？如何进行测量？4.假定自变量有两个水平，是否除自变量外的所有条件保持一致?如果没有，说明实验中存在变量混淆。
5.实验使用了哪种设计？6.……被试间设计（随机化被试设计）被试内设计（重复测量设计）：通过让所有被试接受所有实验处理来保证各处理组在被试变量上的同质性。
练习效应和疲劳效应的顺序平衡方法:拉丁方设计和随机区组设计。
两类实验设计的比较一个实验要对隔离喂养的和集体喂养的大鼠进行比较,显然同一被试不可能同时参加这两种处理。
再如一个研究要比较高智商和低智商的被试，或法语教学的两种方法,显然各处理应当使用独立的被试组.所以有些实验使用独立组设计会更容易。
被试内设计通常适用于被试需要对不同情境下的几种刺激进行多次反应的情况,而这些刺激可以认为是实验的自变量。
另外，一些对顺序效应感兴趣的研究也需要使用被试内设计。
例如，研究者如果想了解被试从高奖赏情境转到低奖赏情景后会发生哪些变化,就需要让被试同时参加这两种条件的处理.《实验心理学概论——心理与行为科学研究方法入门》张学民单变量组间实验设计：在一个实验设计中，有几种实验处理就需要几组被试。
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O1（70） T O2（90）
单组时间序列设计
模式： O1 O2 O3 O4 T O5 O6 O7 O8
逻辑： 从一系列测量值中剔除成熟效应，然后比较前测 和后测是否存在明显的差异。 如果引入处理后，使得前测和后测数据不再连续 ，即靠近引入实验处理的前测与后测成绩水平截 距高低发生明显变化，则有处理效应。
缺点
外部效度低，原因可能是多次测验降低或增加了被试对实验变量 的敏感性；实验安排的反作用效果（reactive effects of experimental arrangements）会影响该设计的外部效度；
重复实验处理的干扰（multiple-treatment interference） 。
典型的完全随机设计
模式： 实验组 R| T O
控制组 R|
O
也称独立组设计（independent groups design ）
逻辑：
由于两组被试采用随机分派（R），两组在性质上 属相等组，因而两组间的任何差异都只能归于处理 的效果。
举例：“某训练方法能否有效扩大儿童词汇量
”
1. 单组前后测设计
混淆因素可能解释）：
处理效应；
历史（history）、自然成熟（maturation ）、 回归（ regression）、测验维度意识（testing）、工具使用（ instrumentation） 、前测与处理的交互作用。
举例
假设被试前测（新学期开始时的测验）时语文 成绩平均为70分，参与一项旨在提高语文成绩 的训练计划（处理）后，后测（期末进行的一 次测验）时语文成绩平均为90分
100名5岁儿童，测 得他们的词汇量， 作为前测成绩
用词汇量拓展 训练方法进行 一年的训练
一年后后测
2. 固定组比较设计
选择两个幼儿园， 一个作为实验组， 一个作为对照组
对实验组用词汇量拓 展训练方法进行一年 的训练
一年后，再次测 得他们的词汇量 ，作为后测
优点：实验组和对照组相对同质，克服了成熟、历
史因素的影响。
单组相等时间样本设计
模式：
T0O1
T1O2
T0O3 T1O4
逻辑：
无处理时（T1）的观测值作为前测、基线成绩， 而有处理时的观测值作为后测成绩，通过对比这 两组值是否存在差异，推断处理的效应。
特点：
多次处理，多次观测；处理与测量交替进行，时 间间隔相等
举例：“某降压药品是否对高血压患者有效
”
方法：
选择50名患者追踪调查100天，每天固定测量血压， 每10天为一个单位，取平均值作为该时段的血压。
10个时段中，5个时段服药，5个时段不服药，交替 进行。
200
血 压
150
值 100
/mmHg
50
0服
不服
服 不服 服 是否服药
不服 服
不服 服
不服
优点：
较好地控制了历史因素、测验因素、统计回归等额外变量的影响 。
第六讲 被试间和被试内设计
实验设计的基本术语
用来区别被试组或实验条件的维度叫因素（factor） ，即自变量。
因素的特定值称作水平（level）或处理（treatment） 水平结合（level combination） 主效应（main effect）和交互作用（interaction） 简单效应（simple effect）和简单简单效应 处理效应（treatment effect） 因素设计（factorial design）
特点：前后测数目相等，时间间隔相等。
优缺点： （1）较好地控制了被试成熟因素的影响，能把该因素的效
应从总体数据中分离出来。 （2）通过多次观测避免了可能由于一次测验而造成的有偏
向性样本成绩的概率，从而克服了测验可靠性的问题。 （3）多次观测克服了统计回归的影响。 （4）多次测量，可能会降低被试对实验处理的敏感性。 （5）难以排除测验与处理之间的交互作用，也难以克服历
G2|
O
模式2（涉及因素为被试变量时）： G1|
O
G2|
O
前后测完全随机设计 （pretest-posttest studies）
模式： R| O1 T O2
R| O1
O2
逻辑：
如果实验组和控制组间分数变化（O2-O1 ）差异显著，说明 处理有效果。
单因素设计
准实验设计
一组后测设计和一组前后测设计 单组时间序列设计/单组相等时间样本设计
典型的完全随机设计 匹配组设计 不等组设计 前后测完全随机设计 所罗门四组设计 被试内设计
一组后测设计 （one group post-test design）
模式：
TO
biases and experimental variable）
匹配组设计（matched groups design）
模式
逻辑：两组被试基 本相等，可以把后 测成绩的差异归为 由实验处理造成， 能较好地进行变量 间的因果推论。
|Ms,s|Rs,s| |Ms,s|Rs,s|
… |Ms,s|Rs,s|
逻辑：如果同记忆中的一般情况相比，或同已 有记忆相比，施加处理（T）后，所观察变量 有变化，则说明处理有效果。
例：“心理干预能否帮助戒酒”
一组前后测设计 （one group pretest-posttest design）
模式： 组数 前测 实验处理 后测
1
O1
T
O2
逻辑：如果同前测相比，后测分数发生变化，则 说明处理有效。
史等因素的影响。
缺点：如果没有按照随机化原则和等组法选择对等
组，则会影响实验结果的推论，难以克服的因素主 要有：
1. 选择（differential selection） ；
2.选择与成熟的交互作用（selection-maturation interaction ）；
3.选择与处理的交互作用（interaction effects of selection
… |Ms,s|Rs,s|
控制组 O O
…
O
…
O
实验组
TO TO … TO … TO
不等组设计（nonequivalent groups design）
自然组（natural groups）
可行性方面限制无法操纵变量、或变量为选择的被试变量
模式1（涉及因素为操纵变量时）：G1| T O
单组时间序列设计
模式： O1 O2 O3 O4 T O5 O6 O7 O8
逻辑： 从一系列测量值中剔除成熟效应，然后比较前测 和后测是否存在明显的差异。 如果引入处理后，使得前测和后测数据不再连续 ，即靠近引入实验处理的前测与后测成绩水平截 距高低发生明显变化，则有处理效应。
缺点
外部效度低，原因可能是多次测验降低或增加了被试对实验变量 的敏感性；实验安排的反作用效果（reactive effects of experimental arrangements）会影响该设计的外部效度；
重复实验处理的干扰（multiple-treatment interference） 。
典型的完全随机设计
模式： 实验组 R| T O
控制组 R|
O
也称独立组设计（independent groups design ）
逻辑：
由于两组被试采用随机分派（R），两组在性质上 属相等组，因而两组间的任何差异都只能归于处理 的效果。
举例：“某训练方法能否有效扩大儿童词汇量
”
1. 单组前后测设计
混淆因素可能解释）：
处理效应；
历史（history）、自然成熟（maturation ）、 回归（ regression）、测验维度意识（testing）、工具使用（ instrumentation） 、前测与处理的交互作用。
举例
假设被试前测（新学期开始时的测验）时语文 成绩平均为70分，参与一项旨在提高语文成绩 的训练计划（处理）后，后测（期末进行的一 次测验）时语文成绩平均为90分
100名5岁儿童，测 得他们的词汇量， 作为前测成绩
用词汇量拓展 训练方法进行 一年的训练
一年后后测
2. 固定组比较设计
选择两个幼儿园， 一个作为实验组， 一个作为对照组
对实验组用词汇量拓 展训练方法进行一年 的训练
一年后，再次测 得他们的词汇量 ，作为后测
优点：实验组和对照组相对同质，克服了成熟、历
史因素的影响。
单组相等时间样本设计
模式：
T0O1
T1O2
T0O3 T1O4
逻辑：
无处理时（T1）的观测值作为前测、基线成绩， 而有处理时的观测值作为后测成绩，通过对比这 两组值是否存在差异，推断处理的效应。
特点：
多次处理，多次观测；处理与测量交替进行，时 间间隔相等
举例：“某降压药品是否对高血压患者有效
”
方法：
选择50名患者追踪调查100天，每天固定测量血压， 每10天为一个单位，取平均值作为该时段的血压。
10个时段中，5个时段服药，5个时段不服药，交替 进行。
200
血 压
150
值 100
/mmHg
50
0服
不服
服 不服 服 是否服药
不服 服
不服 服
不服
优点：
较好地控制了历史因素、测验因素、统计回归等额外变量的影响 。
第六讲 被试间和被试内设计
实验设计的基本术语
用来区别被试组或实验条件的维度叫因素（factor） ，即自变量。
因素的特定值称作水平（level）或处理（treatment） 水平结合（level combination） 主效应（main effect）和交互作用（interaction） 简单效应（simple effect）和简单简单效应 处理效应（treatment effect） 因素设计（factorial design）
特点：前后测数目相等，时间间隔相等。
优缺点： （1）较好地控制了被试成熟因素的影响，能把该因素的效
应从总体数据中分离出来。 （2）通过多次观测避免了可能由于一次测验而造成的有偏
向性样本成绩的概率，从而克服了测验可靠性的问题。 （3）多次观测克服了统计回归的影响。 （4）多次测量，可能会降低被试对实验处理的敏感性。 （5）难以排除测验与处理之间的交互作用，也难以克服历
G2|
O
模式2（涉及因素为被试变量时）： G1|
O
G2|
O
前后测完全随机设计 （pretest-posttest studies）
模式： R| O1 T O2
R| O1
O2
逻辑：
如果实验组和控制组间分数变化（O2-O1 ）差异显著，说明 处理有效果。
单因素设计
准实验设计
一组后测设计和一组前后测设计 单组时间序列设计/单组相等时间样本设计
典型的完全随机设计 匹配组设计 不等组设计 前后测完全随机设计 所罗门四组设计 被试内设计
一组后测设计 （one group post-test design）
模式：
TO
biases and experimental variable）
匹配组设计（matched groups design）
模式
逻辑：两组被试基 本相等，可以把后 测成绩的差异归为 由实验处理造成， 能较好地进行变量 间的因果推论。
|Ms,s|Rs,s| |Ms,s|Rs,s|
… |Ms,s|Rs,s|
逻辑：如果同记忆中的一般情况相比，或同已 有记忆相比，施加处理（T）后，所观察变量 有变化，则说明处理有效果。
例：“心理干预能否帮助戒酒”
一组前后测设计 （one group pretest-posttest design）
模式： 组数 前测 实验处理 后测
1
O1
T
O2
逻辑：如果同前测相比，后测分数发生变化，则 说明处理有效。
史等因素的影响。
缺点：如果没有按照随机化原则和等组法选择对等
组，则会影响实验结果的推论，难以克服的因素主 要有：
1. 选择（differential selection） ；
2.选择与成熟的交互作用（selection-maturation interaction ）；
3.选择与处理的交互作用（interaction effects of selection
… |Ms,s|Rs,s|
控制组 O O
…
O
…
O
实验组
TO TO … TO … TO
不等组设计（nonequivalent groups design）
自然组（natural groups）
可行性方面限制无法操纵变量、或变量为选择的被试变量
模式1（涉及因素为操纵变量时）：G1| T O