第五章-真实验设计-2多因素完全随机PPT课件
双因素实验设计 PPT
成 绩
L
M
H
动机
低任务难度 中任务难度 高任务难度
例:交互作用的理解
课题:两种教学方法(A,讲授/自学讨论) 对不同学习能力(B,高/低)学生学习成 绩的影响(2×2随机组设计)
AB表
成 绩
b1
b2
比较下面两个交互作用图示,看有什么不同。
简单效应检验——分别检验一个因素在另一个因素 的每一个水平上的处理效应,以便具体地确定它的 处理效应在另一个因素的那个(些)水平上是显著 的。
H0: (αβ) jk=0
设计模型
主主
交
A
效效 应应
B
互 作 用
误单 差元
内
Yij =μ+αj+βk+ (αβ) jk+∈i(jk)
变变
变
变
异异
异
异
源源
源
源
4
3
2
1
交互作用:A×B
交互作用——一个因素的各水平在另一个 因素的不同水平上变化趋势不一致;此时 如果只区分单个因素的作用,就难以揭示 因素水平间的复杂关系。
数据模式(p×q)
b1
续1
bk
续2
bq
大家有疑问的,可以询问和交流
可以互相讨论下,但要小声点
9
统计假设
假设1:A因素的处理效应为零 H0: μ1. =μ2. =……=μp. 或αj=0
假设2:B因素的处理效应为零 H0: μ. 1 =μ. 2 =……=μ. q 或βk=0
假设3:A与B的交互作用为零
效 应
互 作 用
主
交
效 应
互 作 用
Yijk =μ+πi+αj+(απ) ij+βk+(βπ)ik
两因素完全随机的设计PPT教案
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n
xij xijl l 1
bn
x i
xijl
j1 l 1
an
x j
xijl
i1 l 1
abn
x xijl i1 j1 l 1
n
xijl
xij
l 1
n
bn
xijl
αi,βj分别为Ai、Bj的效应:
αi=μi-μ,βj=μj-μ
μi、μj分别为Ai、Bj观测值总体平均数,
且Σαi=0,Σβj=0; εij 为随机误差 ,相互独立 ,且服从
N (0,σ2)。
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第5页/共86页
两因素交叉分组单个观测值的试验资料,
A因素的每个水平有b次重复,B 因素的每个水 平有a次重复,每个观测值同时受到A、B 两因
xi
j1 l 1 bn
an
xijl
xj
i1 l 1
an
abn
xijl
x i1 j1 l 1 abn
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i i. ,
两因素有重复观测值试验的数学模型为:
xijl i j ( )ij ijl
(i 1, 2, , a; j 1, 2, ,b;l 1, 2, , n)
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第22页/共86页
(1) 在这种情况下, SSe, dfe 实际上是A、 B 两因素交互作用平方和与自由度 ,所算得 的MSe是交互作用均方,主要反映由交互作用
引起的变异。 (2) 这时若仍按【例5-5】 所采用的方法进
多因素实验设计(正交实验设计) ppt课件
7
4
1
2
1
3
1
5
1
6
1
7
1
2
3 4
1
1 1
1
2 2
1
2 2
2
1 2
2
1 2
2
2 1
2
2 1
5
6 7 8
2
2 2 2
1
1 2 2
2
2 1 1
1
2 1 2
2
1 2 1
1
2 2 1
2
1 1 2
◆每一列中1、2均各出现4次 ◆无论哪两列出现的有序排列
(1,1)、(1,2)、(2,1)、(2,2) 都是两次
正交试验法原理的解释
3 4 5 6 7
L8(41×24) L8(41×24) L8(41×24) L18(61×36) L18(61×36)
L18(61×36) L16(44×23)
L18(61×36) L16(44×23)
L8(41×24)的设计由L8(27)的改造而成
将相同位级的正交表改造成位级数不同的正交表
并列法
乳化能力 0.56 0.74 0.57 0.87 0.85 0.82 0.67 0.64 0.66
1.87 2.54 1.97 0.623 0.847 0.657 0.67 A-B-C
极差 R 因素主 —次 最佳水 平组
温度——酯化时间——催化剂种类
A2 B2C2
温度 120℃,酯化时间 2h,催化剂种类:乙
分别对各指标进行直观分析,得出因素的主次和优方案如下表: 指标 提取物得率%
K2
(A)乙醇浓度%
K1
K3
心理学研究方法-第五讲 真实验设计
无知往往比知识更容易使人产生自信——达尔文
真实验:能随机选择和安排被试,严格 控制额外变量,有效地操纵研究变量的实 验。
一、实验研究的符号系统
R——Random随机选择与分配被试
G(S)——被试组,用下标表示组别
X——自变量,即实验处理,用下标表示
不同自变量水平,即不同处理
机化。
练习题
(二)选择题 1. 所罗门四组设计可能采用的统计方法。 A.单因素方差分析;B协方差分析;C.2×2方
差分析;D独立样本T检验。 2. 3×4的多因素完全随机设计可能采用的数
据处理方法。 A.主效应分析;B多重比较;C简单效应分析;
D交互效应分析。
练习题
(三)简答题 1.交互效应
3对三因素以上的设计出现的结果很难解释.
第三节 单因素随机区组设计
随机化区组设计
随机化区组设计是将被试按某种标准分为不 同的组(区组),每个区组的被试接受全部 发实验处理。
随机化区组设计的目的在于使区组内的被试 差异尽量缩小,而对区组之间的差异依据设 计要求而定。每种处理出现在每个区组中, 这时区组之间的差异并不影响在各处理平均 数间的差异。
交互作用
主效应
例4治疗方法和治疗时间对效果的影响
1”虚无”结果
时间 1小时 4小时
认知
5
5
5
方法
行为
5
5
5
5
5
2因素主效应
时间 1小时 4小时
认知
5
7
6
方法
行为
5
7
6
5
7
治疗时间主效应
2因素主效应
时间 1小时 4小时
第五章真实验设计5重复测量实验设计ppt课件
自变量A
a1
a2 a3
—————————
S11 S21 S31
S12 S22 S32
S13 S23 S33
S15 S25 S35
—————————
Y1 Y2 Y3
精品课件
自变量A
a1 a2 a3
———————————
自
S1 S11 S21
S2 S12 S22
变 b1 S3 S13 S23
精品课件
❖ 数据分析、结果统计
精品课件
❖ 结果,F(3,21)=25.17,P<0.01,呈现次数主效 应显著,四个处理平均数,54.375,53.875,57, 60至少有一对差异显著。需要进行进一步的检验。
精品课件
❖ 结果表明:呈现4次的喜欢程度显著高于呈现1次, 2次,3次的,其他各对呈现次数之间差异不显著。
Y11 Y21 Y31 Y12 Y22 数据收集和分析 主效应 交互效应 简单效应 多重比较
精品课件
二、多因素重复测量设计的统计分析
❖ 多因素重复测量的方差分析。
精品课件
举例
某研究兴趣在于研究明亮、黑暗环境与声音 反应时的关系。环境为因素A,明亮(A1)、黑 暗(A2),声音为因素B ,强(B1)、中(B2)、弱 (B3)。随机抽取六名被试,考察被试在每一 个处理条件下的反应。
① A B C 15 45 60
② A C B 15 60 45
③ B A C 45 15
60
如果要研究4种夹角15度、30度、
④B C A 15
45
60 45度和60度,有多少种组合?
⑤ C A B 60 45
15精品课件
• 如果自变量有4个处理,则有24个组合 4!= 1× 2 × 3 × 4 = 24
第五章 真实验设计 2多因素完全随机
a1 b2 C1 S11 S12 S13 S14 S15
a1 b2 C2 S16 S17 S18 S19 S20
a2 b1 C1 S21 S22 S23 S24 S25
a2 b1 C2 S26 S27 S28 S29 S30
a2 b2 C1 S31 S32 S33 S34 S35
a2 b2 C2 S36 S37 S38 S39 S40
自 变 量 B
(4) 数据收集和分析
主效应:某个自变量单独的效应,比较自变量不同 水平下的平均数有没有显著差异。 交互效应:比较B的不同水平下,A的效应是否存在 差异。如果存在差异,则表明交互作用显著。 简单效应:一个自变量在另一个自变量某个水平上 的效应称为简单效应。 如果交互作用不显著,就应该重点看主效应。如果 交互作用显著,那么主效应就相对不重要。此时应 该进一步分析交互作用的实质,进行简单效应的分 析。如果简单效应显著,就该进行多重比较,看到 底是哪两个水平的差异显著。
5
6
时间
1小时
认知 方法 行为 5 7
4小时
5 7 6 6
6
6
思考题?
B B1 A1 A A2 7 B2 5 6
7
5
6
7
5
答:B有主效应
思考题?
B
B1 A1 A A2 9 9 9 7 B2 7 7
8
8
答:A有主效应
思考题?
B B1 A1 A A2 8 8 8 8 B2 8 8
8
8
答:无效应
思考题?
3.什么叫因素与因素之间相互制约和影 响?
A因素对B因素有制约或影响,是指A因素 对B因素的效应有制约和影响。(这里A和B 都是自变量。)
多因素实验设计PPT教案
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4.多因素实验设计的类型
根据自变量的数目及其水平分类 ①两因素设计:2×2 ,2×3 …… ②三因素设计:2×2×2 ,2×3×3 ……
根据被试分派程序分类 ①多因素完全随机(被试间)设计 ②多因素随机区组设计 ③多因素被试内设计 ④多因素混合设计
2.基本特点 两个或两个以上自变量,每个自变量有两个或两个以上
的水平,如p×q个处理水平
自变量都是被试间变量 被试随机分配给各处理水平结合 每个被试只接受一个处理水平结合的处理
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举例: 假定研究者要研究高低教龄教师采用两种教学
方法对学生学习成绩的影响。 自变量: 教学方法 A: 两个水平,正常讲授(a1)和独
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④交互效应 交互作用反映的是两个或者多个因素的联合效应。当一个因素如何起作 用受另一个因素影响时,我们称两个因素之间存在交互作用,这种交互 作用称做二重交互作用。
第4页/共34页
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当一个因素如何起作用受到另外两个因素的影响时, 我们称三个因素之间存在交互作用,这种交互作用称 作三重交互作用。
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例如,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(A1为欢快的音乐,A2为朗读 课文的声音,A3为噪音,A4为正常安静)
因变量:数学测验成绩 另外学生原有个体差异对解答数学问题的影响,根
据学生平时作业成绩,把学生分为优秀、中等、较 差3个组别,这样每个组就成为一个区组。同一个 区组中的被试按设计要求随机地在某一种声音刺激 下解答数学问题。这种实验设计就是随机区组设计。
心理学研究方法-第五讲 真实验设计
2安排实验组和控制组,可以控制历史,成熟, 仪器的使用等因素对实验的干扰.
3不进行前测,可以消除练习,熟悉和疲劳效 应.
三.实验组控制组前测后测设计
R1
O1
X
O2
R2
O3
-
O4
例3教学训练对标题预测内容的能力影响
O——Observation观测值,用下标表
示各项观测结果
— ——表示对控制组未给予实验处理,或
给予实验组相对照比较的条件
M——Matching匹配,已按随机化方法在
处理之前将被试匹配分组
因果关系的逻辑
总体
同质被试1
随 机
同质被试2
化
额外变量
同质被试3
实验条件1 实验条件2 实验条件3
实验结果1 实验结果2 实验结果3
3.采用2×2的方差.
第二节 多因素完全随机设计
多因素完全随机实验设计
研究者在同一个实验里同时操纵2个或2个
以上自变量,并把被试完全随机地分配到各
个处理的组合中,以观察自变量以及自变量 之间交互作用效果的实验设计.
基本概念
因素(factor)指实验中的自变量. 水平(level)指因素的类别. 主效应(main effect)指每个因素对因变量
第一节:单因素完全随机设计
单因素完全随机设计是指研究者在实验中只
操纵1个自变量,并采用随机化的原则把被试
分配到自变量不同水平上的一种实验设计.
一 实验组控制组后测设计模式
R1
X
O1
R2
-
O2
注意:独立样本T检验来进行差异判断。
第五章 实验设计讲解
优点:能较好控制“成熟”因素、降低历史因素对内部效度的影响,可控
制测验因素的干扰,有时能控制统计回归的因素;
缺点:不能控制与实验处理同时发生的偶发事件的影响,不能排除与自变
量同时出现的附加变量的影响,不易控制测验与实验处理的交互作用,多
次施测可能降低或增加被试对实验处理的敏感性。
X
980
A
780
B
C
(二)实验组控制组后测设计
1.设计模式 2.数据统计检验 3.
1.设计模式
R1
X
O1
R2
-
O2
注意:独立样本T检验来进行差异判断。
差异?
例:观看暴力电视对攻击行为的影响.
实验组儿童 控制组儿童
看暴力电 视 -
攻击次 数 攻击 次数
差异?
2.数据的统计检验
独立样本平均数的t-检验:?O1 = O2 曼-惠特尼(Mann-Whitney)U-检验 或 中位数检 验(非参数检验)
被试内设计 被试间素与水平
因素:自变量, 可以是刺激变量,也可以是被试变量 水平:因素的特定值称为“水平”或称为“处理”
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、三种分配区组被试的方式:
A、一名被试作为一个区组重复接受H种处理,即重复测量设计
B、采用配对法,把在某些特性相同的H个(或H的倍数)被试加 以配对,这时每个配对组为一个区组,H个被试随机分配到H个处 理中 C、区组内的基本单元是一个团体或一个子集,如一个年级为一 个区组,用随机分配的方法给予每个班的实验处理方面
多因素实验设计
(2)连续测量旳渐进误差。
二、静态变量
对于某些静态旳被试变量我们也极难得出 因果旳关系。
例:Jones(1972)在一项研究中发觉盲童和 正常小朋友相比较,在运动感觉旳精确 性上要好于正常小朋友。我们是否能够 以为眼盲是造成运动感觉好旳原因?
全部旳自然组设计都不能明确地定出因果关系。
MG-IWS
使用此种设计时,先要有相互配正确两组被试。 一组分配到A1,另一组分配到A2。然后两 组都接受B1和B2旳处理。
MG-CWS
除了B1和B2有屡次试验,并使每一位被试旳 渐进误差都被平衡掉。其他和MG-IWS类似。
IWS-CWS
在这种混合设计中,因为两个变量都属于被试内设 计,所以只有一种被试组。
原因设计旳最简朴形式就是试验中有两个自变量,每 个自变量各有两个水平。这就是2×2原因设计,这 种设计共有四种可能旳组合。
原因设计一般使用两个或三个原因,每个原因有2-6个 水平,原因过多或水平过多都将使试验变得十分复 杂而难以进行,而且成果也难以合理地解释。
二、原因设计旳安排
原因设计既能够按照组内设计也能够按照 组间设计进行,混合设计也常作为原因 设计旳一种设计方式。
三、选用设计类型旳考虑
1、我们首先要考虑所采用旳自变量是否需要 特殊旳设计才能够有效地操纵。
2、其次,我们就是要考虑经济、以便、数据 处理旳精确度等。
第二节 原因设计与交互作用
一、原因设计 二、原因设计旳安排 三、交互作用旳意义
一、原因设计
原因设计是有关两个或两个以上变量(原因)旳试验 设计,它旳特点是将试验中旳每个变量旳多种水平 都结合起来进行试验。
每当我们将两组旳差别归因于被试变量旳不同 步,我们都应该小心,看一看被试变量还有 无我们没有发觉旳不同点。当我们把被试按 照一种不同特征分组时,可能把其他不同旳 特征也涉及进去了。
第五讲SPSS统计课程多因素完全随机设计PPT课件
24
EX3
教学气氛和教学方法对学业成就的影响 30名被试随机分配到6中试验情景 1.学习气氛不同,学习的成绩是否有不同 2.3种教学方法对学习的影响有无不同 3 气氛和方法之间有无交互作用
25
26
EX4
Lindner & Hynan(1987)假设一个人听音乐的类型 可能影响其对抽象画的知觉。检验此假设,
18
UNIANOVA o BY a b
/PLOT = PROFILE(b*a) /EMMMEANS = TABLES(a*b) COMPARE(a) /EMMMEANS = TABLES(b*a) COMPARE(b) /POSTHOC = b ( LSD ) /DESIGN = a b a*b .
对于三个以上因素的实验设计,实验结果的 统计分析是比较困难
13
MUM effect : 报喜不报忧
discomfort hypothesis self-presentational hypothesis
Bond & Anderson (1987)2X2实验 A: subject visibility condition 在镜后看另
5
多因素完全随机实验设计
描述因素设计的一般形式:(第一个自变量水平的 数目)×(第二个自变量水平的数目)×(第三个 自变量水平的数目)× ……×(第n个自变量水平的 数目)。
上例,可以将该实验称为双因素实验设计,也可称 为A×B因素设计,还可称为2×2因素设计。
实验有A、B、C三个因素,每个因素分别有3、4、 5个水平,则该实验可称为三因素实验设计,也可 称为A×B×C因素设计,还可称为3×4×5因素设计
4
多因素完全随机实验设计
多因素完全随机实验设计
第二节 多因素完全随机实验设计对于单因素完全随机实验设计来说,实验的处理数就是自变量的水平数,将被试随机分配到各个处理组上就可以了。
多因素完全随机实验设计则是多个因素的多种水平相互结合,构成多个处理的结合,如二因素二水平,就是有两个自变量,每个自变量有两个水平,则处理的结合共有四个,这种实验设计称为是2×2实验设计;如果一个自变量两个水平,另一个变量是三个水平,则共有6个实验处理,这种实验设计就是2×3实验设计。
如果有三个自变量,其中两个自变量是2个水平,另一个变量有3个水平,则这种实验设计有12个实验处理,叫做2×2×3设计。
这里需要重申以下几点:第一,自变量是研究者操纵的变量,在实验过程中必须是变化了的,也就是说自变量的水平数至少为2。
如果自变量的水平数为1,那就等于说该变量在实验过程中始终保持在一个水平上,它就不是“变”量了。
比方说,一个2×3×1×2实验设计中,实际上只有三个自变量,它们的水平数分别为2、3、2。
第二,实验处理就是自变量在各种水平上结合而成的各种实验条件,实验处理数等于所有自变量水平数的乘积。
如一个2×3×3实验设计,其实验处理数是18,等于说这一实验过程中出现18种实验条件。
第三,对于完全随机实验设计来说,有多少种实验处理就要有多少组实验被试,因为一组被试只参加一种实验条件下的实验。
现在,我们以下面这个假想的实验研究为例来说明多因素完全随机实验设计的模式。
假设某研究者想考察缪勒错觉受箭头方向和箭头张开角度的影响。
研究中的自变量有两个,一个是箭头方向(标记为A ),分为向内和向外两个水平;另一个是箭头张开角度(标记为B ),设置为15度和45度两个水平,因此这是一个2×2实验设计,构成了4种实验处理,如表2-1所示。
研究者从某大学文学院本科二年级一60人的班级随机抽取了20名男生,再将20名男生随机分成相等的四个组,每组5人,每一个组接受一种实验处理,所以,这是一个二因素完全随机实验设计。
完全随机设计多样本料的方差分析PPT25页
11、战争满足了,或曾经满足过人的 好斗的 本能, 但它同 时还满 足了人 对掠夺 ,破坏 以及残 酷的纪 律和专 制力的 欲望。 ——查·埃利奥 特 12、不应把纪律仅仅看成教育的手段 。纪律 是教育 过程的 结果, 首先是 学生集 体表现 在一切 生活领 域—— 生产、 日常生 活、学 校、文 化等领 域中努 力的结 果。— —马卡 连柯(名 言网)
36、自己的鞋子,自己知道紧在哪里。——西班牙
37、我们唯一不会改正的缺点是软弱。——拉罗什福科
xiexie! 38、我这个人走得很慢,但是我从不后退。——亚伯拉罕·林肯
39、勿问成功的秘诀为何,且尽全力做你应该做的ห้องสมุดไป่ตู้吧。——美华纳
40、学而不思则罔,思而不学则殆。——孔子
13、遵守纪律的风气的培养,只有领 导者本 身在这 方面以 身作则 才能收 到成效 。—— 马卡连 柯 14、劳动者的组织性、纪律性、坚毅 精神以 及同全 世界劳 动者的 团结一 致,是 取得最 后胜利 的保证 。—— 列宁 摘自名言网
15、机会是不守纪律的。——雨果
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———————————
自
S1 S11 S21
S2 S12 S22
变 b1
S3 S13 S23
S4 S14 S24
量
S5 S15 S25
——————————
B
S6 S16 S26
S7 S17 S27
b2
S8 S18 S28
S9 S19 S29
S10 S20 S30
———————————
11
(4) 数据收集和分析
(2) 设计方案 ❖ 从总体中随机挑选出一部分被试,如果每种自变量
水平结合下安排n个被试,那么总共需要N*P*Q个 被试。
❖ 将N*P*Q个被试随机分成P*Q个组,每组随机接受 一个自变量水平结合的处理。
10
(3) 图示
自变量A(P=3),B(Q=2),每种条件下安排5个被试。
自变量A
a1 a2
a3
O41
O42 O4: ….
Ob2
O4k
Oa2
主效应
13
❖ 假如有研究希望考察两种治疗恐怖症方法(认知疗 法和行为疗法)的效果是否与每周治疗的时间长短 有关。在这个实验中,治疗方法(因素A)分两个水 平:认知疗法和行为疗法;每周的治疗时间(因素 B)分为两个)水平:1小时和4小时。经过一段时间 的治疗后,治疗的效果以临床心理学家的评估为依 据。
12
因素
Xa1
O11
R Xa1Xb1 O1 R Xa1Xb2 O2 R Xa2Xb1 O3 R Xa2Xb2 O4
水平
Xb1 O1:
O12 ….
Xb
O1k
O21
Xb2 O3:
O22 ….
O2k
Oa1
O1-O2与O3-O4 O1-O3与O2-O4
交互作用
Xa Xa2
O31
O32 O2: ….
Ob1
O3k
6
8
7
8
10
9
7
9
答:A,B有主效应
24
思考题?
A1
A A2
B
B1
B2
8
6
6
8
7
7
7 7
答:A,B无序交互效应
25
举例
❖ 某实验兴趣在于研究自我评价高的人和自我 评价低的人,在有观众在场和无观众在场的 两种场合,他们的作业成绩是否存在差别。 人们的自我评价与有没有观众在场是否存在 交互作用。
26
❖ 可考察各个自变量对同一因变量的主要影响效应 (主效应)
❖ 可考察各个自变量交互作用对因变量的主要影响效应 (交互作用)
❖ 可考察一个自变量的各个水平在另一个因素的某个水平上的 效应
(简单效应)
8
一、多因素完全随机实验设计的基本思路
❖ 所谓多因素完全随机实验设计,是指研究者在同一 个实验里同时操纵两个或两个以上自变量,并把被 试完全随机地分配到各个处理的组合中,以观察自 变量以及自变量之间交互作用效果的实验设计。
行为
5
7
6
5
6
19
时间 1小时 4小时
认知
7
5
6
方法
行为
5
7
6
6
6
20
A1 A
A2
思考题?
B
B1
B2
7
5
7
5
7
5
6 6
答:B有主效应
21
A1 A
A2
思考题?
B
B1
B2
7
7
7
9
9
9
8
8
答:A有主效应
22
A1 A
A2
思考题?
B
B1
B2
8
8
8
8
8
8
8
8
答:无效应
23
A1 A
A2
思考题?
B
B1
B2
14
时间
1.虚无结果
1小时 4小时
认知
5
5
5
方法
行为
5
5
5
5
5
15
时间
2.因素的主效应
1小时 4小时
认知
5
7
6
方法
行为
5
7
6
5
7
16
时间 1小时 4小时
认知
5
5
5
方法
行为
7
7
7
6
6
17
3.两因素间交互作用
时间 1小时 4小时
认知
5
7
6
方法
行为
7
9
8
6
8
18
时间 1小时 4小时
认知
5
5
5
方法
A因素和B因素的效应无关,即A因素的变化与 B因素的效应无关,也就是说A因素变化时,B 因素的效应不会发生变化。
而如果A因素变化时,B因素的效应也跟 随发生变化,那么就说A因素对B因素的效应 是有影响的,制约的。也就是通常所说的A因 素对B因素有制约和影响。
7
第二节 多因素完全随机设计
❖ 为什么要用多因素实验设计:
❖ 主效应:某个自变量单独的效应,比较自变量不同 水平下的平均数有没有显著差异。
❖ 交互效应:比较B的不同水平下,A的效应是否存在 差异。如果存在差异,则表明交互作用显著。
❖ 简单效应:一个自变量在另一个自变量某个水平上 的效应称为简单效应。
❖ 如果交互作用不显著,就应该重点看主效应。如果 交互作用显著,那么主效应就相对不重要。此时应 该进一步分析交互作用的实质,进行简单效应的分 析。如果简单效应显著,就该进行多重比较,看到 底是哪两个水平的差异显著。
3
在这里我们可以将事件的发生看作是自变量 (从无到有两个水平),而将我们的心理或行 为的状况看作因变量。一般我们说自变量有影 响或效应,就是指它的变化使因变量也发生了 变化。而该效应也是特指自变量对该因变量的 效应。
4
2.有效应或影响的指标是什么?
如上所述,判断自变量有没有效应,就是 看它变化时,因变量有没有发生相应的改变。 具体一点,自变量从一个水平变化到另一个 水平时,因变量有没有发生相应的改变。那 么就可以用因变量的改变值作为衡量效应的 指标。如果改变值为0,那么就是没有效应。 改变值越大,效应也就越大。
1.实验设计分析
第五章 真实验设计
第二节 多述内容
二
请在这里输入您的主要 叙述内容
三 请在这里输入您的主要叙述内容
2
背景知识
1.效应或影响(effect)的概念
❖ 什么是效应或影响? 通常说某件事对我们产生了影响,这句话
的含义是什么?就是说这件事情的发生使我 们的状况(外在物质的、生理的、心理的或 行为的)发生了某种改变。如果这件事发生 了,我们的状况却没有丝毫的变化,就说明 这件事对我们没有影响。
所以自变量的效应具体的说就是当它从一 个水平变化到另一个水平时,因变量值的改 变情况。
5
3.什么叫因素与因素之间相互制约和影 响?
A因素对B因素有制约或影响,是指A因素 对B因素的效应有制约和影响。(这里A和B 都是自变量。)
6
4.什么叫A因素对B因素的效应有制约和影响呢? 在没有制约和影响的情况下,那么就是说
❖ 通常采用英文大写字母表示因素(自变量),用与 大写字母相对应的小写字母及下标代表因素(自变 量)的水平,表示各个因素的不同水平之间的相互 结合和相互作用常用乘号()。
❖ 例如,22,23,345。
9
(1) 适用条件 ❖ 研究中有两个自变量,A(P>=2)和B(Q>=2);
研究者不仅关心两个自变量的单独效应,而且更关 心两个变量之间是否有交互作用。