04三因素实验设计3
四因素三水平实验设计
四因素三水平实验设计四因素三水平实验设计是一种常用于工程学和科学研究的实验设计方法。
它可以帮助研究者确定影响某个变量的因素，并确定这些因素的水平对变量的影响程度。
该实验设计通常包括四个因素，每个因素有三个水平。
本文将详细介绍四因素三水平实验设计的具体内容及其应用。
一、实验设计的基本思路四因素三水平实验设计中，四个因素分别为A、B、C、D，每个因素有三个水平，分别为A1、A2、A3、B1、B2、B3、C1、C2、C3以及D1、D2、D3。
该实验设计的基本思路是，在保持其他因素不变的情况下，分别改变每个因素的不同水平，以确定每个因素对变量的影响程度。
二、实验设计步骤1.确定因素和水平：确定需要考察的四个因素及其三个水平。
在确定因素和水平时，应全面考虑目标变量的相关参数、存在的影响因素和其他限制因素，以确保实验设计的可靠性。
2.确定实验对象：确定需要进行试验的实验对象。
实验对象可以是机器、设备或者生物体等。
3.确定实验方法：确定实验的具体方法和步骤。
在确定实验方法时，需要考虑实验对象的特点以及实验的可行性。
4.确定实验方案：根据所确定的因素、水平、实验对象和实验方法，确定实验方案。
实验方案应包括每个因素和水平的组合设计、实验细节和实验计划等。
5.执行实验：按照实验方案进行试验，记录数据并对数据进行分析。
6.数据分析：根据实验数据进行数据分析，并通过统计学方法确定各个因素对目标变量的影响程度。
三、实验的应用1.工艺优化：通过四因素三水平实验设计，可以确定工艺参数对产品质量、产量等效果的影响程度，并确定最佳工艺参数。
3.药物筛选：通过四因素三水平实验设计，可以确定药物剂量、生物体种类、环境因素等对药物疗效的影响程度，从而确定最佳药物治疗方案。
四因素三水平实验设计是一种常用的实验设计方法，广泛应用于工程学和科学研究领域。
通过该实验设计方法，可以确定各个因素对目标变量的影响程度，从而优化生产工艺、提高产品性能、确定药物治疗方案等。
实验设计中的三因素设计
实验设计中的三因素设计实验是科学研究的基础，而实验设计的质量则直接关系到实验结果的可靠性和有效性。
在实验设计中，考虑各种因素的影响是非常重要的。
其中，三因素设计就是一种应用广泛的实验设计方法。
本文将从三因素设计的概念、方法和优点三个方面来进行探讨。
概念三因素设计是一种同时考虑三种不同因素对结果影响的实验设计方法，这三种因素可以是任何可以量化的变量，比如温度、时间、pH、浓度、压力等等。
三因素设计的核心是将多个因素进行组合，来实现对实验结果的全面考虑。
例如，当我们研究某种材料的耐高温性时，我们可以将温度、时间和材料类别这三个因素进行设计。
我们可以将温度设置在600℃、800℃、1000℃这三个不同的水平，时间设置在1小时、2小时、3小时这三个不同的水平，材料类别设置为A、B、C这三种不同的类型，并对这27种不同的情况进行对比实验，从而评价出不同因素对结果的影响，以及不同因素之间的相互作用关系。
方法三因素设计的主要思路是：将三个不同的因素划分为若干个不同的水平，再将不同的水平进行组合。
在实验中，要求不同水平的因素单独改变，而其他因素保持不变。
因此，三因素设计的实验过程中需要对实验现场进行分组和编码等操作，并考虑到实验的可重复性、可操作性等方面的问题。
此外，三因素设计还需要进行统计分析，以得出实验结果对因素的响应特征和相互作用关系等有价值的信息。
具体地，三因素设计可以采用两种实验方针，分别是“正交实验设计”和“非正交实验设计”。
正交实验设计通常是在确定好三个因素及其各自水平的范围后，采用正交表的方法套用，不同水平的组合就是正交组合，这样可以避免因素之间的混淆作用，使得实验结果更加准确和可靠。
正交实验设计可以区分出哪些因素是重要的，哪些因素是不重要的，进而为深入探究因素间的相互关系提供了很好的基础。
非正交实验设计则可以更加灵活地设置因素和水平，进而探索实验系统的更多潜在信息。
在非正交实验设计中，研究者可以自由选择因素和水平，并设置相应的实验方案和实验装置，比如可以采用全因素对每因素进行实验方式，也可以采用定量因素水平对每因素根据不同水平量化等方式。
三因素三水平正交设计
三因素三水平正交设计三因素三水平正交设计（three factor three level orthogonal design），是一种实验设计方法，旨在通过同时考察三个因素和三个水平的组合对试验结果的影响，以确定最优的实验条件。
通过正交设计可以有效地降低实验的次数，提高实验效率。
三因素三水平正交设计的基本原理是将三个因素进行正交分组，以保证各个因素之间的独立性，同时能够涵盖所有可能的组合。
正交设计的优点是在相对较小的试验次数下，能够得到全面而有效的结论。
以下是对三因素三水平正交设计的详细解释。
首先，正交设计将三个因素进行正交分组，以保证各个因素之间的独立性。
正交设计的目标是通过改变各个因素的水平，探索不同因素对实验结果的影响。
在三因素三水平正交设计中，将三个因素分别命名为A、B、C，三个水平分别为-1、0。
1、每个因素的水平代表了对应因素的不同处理方式，而正交设计的目的是考察这些处理方式对实验结果的影响。
其次，正交设计能够涵盖所有可能的组合。
在三因素三水平正交设计中，将三个因素的水平进行排列组合，得到所有可能的试验组合。
这样可以保证在有限的试验次数内，能够尽可能地覆盖所有可能的情况，从而得到全面而有效的结论。
最后，正交设计通过一定的统计方法对实验结果进行分析和推断。
在三因素三水平正交设计中，可以利用方差分析等统计方法进行数据处理和结果分析。
通过对比各个因素和水平组合的实验结果，可以确定对实验结果有显著影响的因素和水平，从而找到最优的实验条件。
总的来说，三因素三水平正交设计是一种通过同时考察三个因素和三个水平组合来确定最优实验条件的方法。
通过正交设计可以大大降低试验次数，提高实验效率，同时能够得到全面而有效的结论。
在实际应用中，三因素三水平正交设计可以应用于各种领域，如材料科学、化学工程、农业等，以提高实验设计的效果和结果的可靠性。
3因素4水平响应面方法
3因素4水平响应面方法摘要：一、引言1.响应面方法简介2.3因素4水平响应面方法的应用背景二、3因素4水平响应面方法原理1.因素与水平定义2.响应面模型构建三、实验设计与数据分析1.实验设计方法2.数据收集与处理3.响应面分析方法四、案例分析1.案例介绍2.3因素4水平响应面方法应用过程3.结果与讨论五、结论与展望1.3因素4水平响应面方法的优势2.方法改进与拓展方向正文：一、引言随着科学技术的不断发展，响应面方法作为一种试验设计和数据分析方法，被广泛应用于各个领域。
响应面方法是通过一系列试验，研究各因素对响应变量的影响规律，进而优化试验因素水平的一种试验设计方法。
在本篇文本中，我们将重点介绍3因素4水平响应面方法，并探讨其在实际应用中的可读性和实用性。
1.响应面方法简介响应面方法（Response Surface Methodology，RSM）起源于20世纪50年代，是一种试验设计方法。
其主要思想是通过最少的试验次数，找出影响响应变量的关键因素，并优化因素水平组合，以达到提高响应变量性能的目的。
响应面方法主要包括中心组合设计、Box-Behnken设计等。
2.3因素4水平响应面方法的应用背景在实际工程和科研中，很多问题涉及到多个因素的影响，通过响应面方法可以系统地研究这些因素之间的关系。
以3因素4水平响应面方法为例，该方法适用于研究三个因素在不同水平下对响应变量的影响。
例如，在制造业领域，可以通过3因素4水平响应面方法研究生产工艺中三个关键参数对产品性能的影响，从而优化生产过程。
二、3因素4水平响应面方法原理1.因素与水平定义在3因素4水平响应面方法中，试验因素为3个，每个因素有4个水平。
例如，某研究涉及三个因素A、B、C，分别有4个水平，共12个试验组合。
2.响应面模型构建响应面模型是利用试验数据拟合的数学模型，描述因素与响应变量之间的关系。
通过响应面模型，可以预测不同因素水平下响应变量的变化趋势，为优化试验因素提供依据。
3实验设计的三要素和六原则
实验设计的三要素和六原则！众所周知，科研工作者在进行医药方面的科学研究之前，需要制定完善的统计研究设计方案，那么什么样的设计方案才称得上是完善的呢？一般来说，完善的设计方案需具备以下几个条件：实验所需的人力、物力和时间资源；实验设计的“三要素”和“六原则”均符合专业和统计学要求，对实验数据的收集、整理、分析等有一套规范的规定和正确的方法。
而其中准确把握统计研究设计的“三要素和六原则”，是科学实验设计的核心。
一、实验设计的“三要素”1）实验对象。
实验所用的材料即为实验对象。
如用小鼠做实验，小鼠就是本次实验的实验对象，或称为受试对象。
实验对象选择的合适与否直接关系到实验实施的难度，以及别人对实验新颖性和创新性的评价。
一个完整的实验设计中所需实验材料的总数称为样本含量。
最好根据特定的设计类型估计出较合适的样本含量。
样本过大或过小都有弊端。
2）实验因素。
所有影响实验结果的条件都称为影响因素，实验研究的目的不同，对实验的要求也不同。
影响因素有客观与主观，主要与次要因素之分。
研究者希望通过研究设计进行有计划的安排，从而能够科学地考察其作用大小的因素称为实验因素（如药物的种类、剂量、浓度、作用时间等）；对评价实验因素作用大小有一定干扰性且研究者并不想考察的因素称为区组因素或称重要的非实验因素（如动物的窝别、体重等）；其他未加控制的许多因素的综合作用统称为实验误差。
最好通过一些预实验，初步筛选实验因素并确定取哪些水平较合适，以免实验设计过于复杂，实验难以完成。
3）实验效应。
实验因素取不同水平时在实验单位上所产生的反应称为实验效应。
实验效应是反映实验因素作用强弱的标志，它必须通过具体的指标来体现。
要结合专业知识，尽可能多地选用客观性强的指标，在仪器和试剂允许的条件下，应尽可能多选用特异性强、灵敏度高、准确可靠的客观指标。
重复测量两个因素的三因素实验设计 多因素 心理实验案例 原创PPT课件
下列为操作过程
15
说明文b实验数据10三因素重复测量两因素的方差分析表11三因素重复测量两因素的方差分析表接上12两次交互作用和简单效应检验ab表20406080100a1a2b1b2当生词密度比较大a时学生对说明文与记叙文的阅读成绩都比较差且差异不显著
多因素实验设计
——重复测量两个因素的三因素实验设计
1
（一）重复测量两个因素的三因素实验设 计的特点
文章的句子长度对学生阅读理解的影响。 • 生字密度5：1(a1)和20：1(a2)，文章类型：
说明文(b1)和记叙文(b2)，句子长度：平均 句长20个词(c1)和平均句长30个词(c2)。
8
实验数据
9
三因素重复测量两因素的方差分析表
10
三因素重复测量两因素的方差分析表(接上)
11
两次交互作用和简单效应检验
1：研究中有三个自变量，每个自变量有两个或多个水平 ，其中有一个自变量是被试间变量，两个自变量是被试 内变量。
2：如果实验中的三个自变量分别有p、q、r个水平，则研
究中共有p×q×r个处理水平的结合。
3：在一个被试间因素上，随机分配被试，每个被试接受 一个处理水平，在两个被试内因素上，每个被试接受所 有处理水平的结合。
6
重复测量两个因素的三因素实验设计的平方和分解
SS被试间 df=np-1
SS总变异 df=npqr-1=31
SS被试内 df=np-1
SSA df=p-1
SS被试（A） df=p(n-1)
SSB df=q-1
SSAB
SSB×被试内(A )
df=(p-1)(q-1) df=p(p-1)(q-1)
SSC df=r-1
三因素实验设计
THANKS
实验条件限制
在某些情况下，实验条件的限制可能无法满 足三因素实验设计的要求，导致实验无法进 行或结果不准确。
07
三因素实验设计的未来发展 与展望
人工智能与机器学习在三因素实验设计中的应用
自动化实验流程
利用人工智能技术，实现实验流程的自动化管理，提高实验效率和 准确性。
数据挖掘与分析
通过机器学习算法对大量实验数据进行挖掘和分析，发现隐藏的规 律和趋势，为实验设计提供更准确的指导。
完全随机化法
定义
完全随机化法是一种将实验因素 完全随机分配到实验条件下的实 验设计方法。
特点
完全随机化法简单易行，能够减 少实验误差和偏差，但无法保证 实验因素在不同水平之间的均衡 分布。
应用场景
适用于多因素、多水平的情况， 尤其适用于因素间交互作用较小， 或因素间交互作用已知的情况。
04
三因素实验设计的步骤
灵活性
三因素实验设计允许研究者灵活地调整三个实验因素，以探究不同 因素组合下的实验结果，为实验提供了更大的灵活性。
高效性
相对于单因素或双因素实验设计，三因素实验设计能够更快速地得 出结论，提高了实验效率。
缺点
复杂性
三因素实验设计涉及的变量多，实验过程相 对复杂，需要更多的实验材料和时间。
误差控制
由于涉及三个因素的交互作用，三因素实验设计的 误差控制较为复杂，需要更多的数据分析和统计处 理。
03
三因素实验设计的方法
正交表法
1 3
定义
正交表法是一种基于正交表进行的实验设计方法，通过合理 安排实验因素和水平，实现实验的高效、经济和科学性。
特点
2
正交表具有均衡分散、整齐可比的特点，能够快速有效地筛
三因素四水平响应曲面法
三因素四水平响应曲面法一、引言在实验设计和数据分析中，响应曲面法是一种常用的方法。
它通过探索响应变量与多个因素之间的关系，帮助研究人员确定最佳的因素水平组合，以达到最优的响应结果。
本文将介绍一种特定的响应曲面法——三因素四水平响应曲面法。
二、三因素四水平响应曲面法概述三因素四水平响应曲面法是一种响应曲面法的变体，用于研究三个因素对响应变量的影响。
在这种方法中，每个因素都有四个水平，这样可以对因素之间的相互作用进行更全面的分析。
三、实验设计为了使用三因素四水平响应曲面法进行实验设计，我们需要确定以下几个步骤：1. 确定因素和水平首先，确定影响响应变量的三个因素。
每个因素都应具有四个水平，以便能够覆盖整个因素空间。
2. 构建试验矩阵根据因素和水平的确定，构建一个试验矩阵。
试验矩阵列出了所有可能的因素水平组合，并为每个组合分配一个试验点。
3. 进行实验根据试验矩阵，进行实际的实验。
每个试验点都需要按照试验计划执行，并记录响应变量的观测值。
4. 分析数据收集完实验数据后，可以使用统计软件进行数据分析。
通过拟合合适的数学模型，可以得到因素与响应变量之间的关系。
四、数学模型在三因素四水平响应曲面法中，常用的数学模型是多项式模型。
该模型使用多项式方程来描述响应变量与因素之间的关系。
多项式模型的一般形式如下：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β12X1X2 + β13X1X3 + β23X2X3 + β123X1X2X3 + ε其中，Y表示响应变量，X1、X2和X3分别表示三个因素，β0至β123表示回归系数，ε表示误差项。
五、实例分析为了更好地理解三因素四水平响应曲面法的应用，我们以某化工公司的实验为例进行分析。
1. 确定因素和水平该化工公司希望研究三个因素对某种化学反应的影响：反应温度、反应时间和反应物浓度。
每个因素都有四个水平，分别为低、中低、中高和高。
2. 构建试验矩阵根据因素和水平的确定，构建试验矩阵如下：试验点反应温度反应时间反应物浓度1 低低低2 低低高3 低高低4 低高高5 高低低6 高低高7 高高低8 高高高3. 进行实验根据试验矩阵，化工公司进行了8个实验，并记录了每个实验点的响应变量值。
三水平三因素正交试验设计
三水平三因素正交试验设计三水平三因素正交试验设计是一种常用的实验设计方法，用于确定多个因素对实验结果的影响。
它是一种系统的设计方法，通过减少试验次数来提高实验效率，同时还可以准确地分析各个因素的影响。
下面将详细介绍三水平三因素正交试验设计的原理和步骤。
三水平三因素正交试验设计是一种特殊的正交试验设计。
正交试验设计是一种行之有效的实验设计方法，通过合理的选择试验条件，从而减少实验次数，提高实验效率。
正交设计在实验设计和数据分析中有广泛的应用，可以帮助科学家更好地了解因素之间的相互作用及其对实验结果的影响。
三水平三因素正交试验设计的原理是将整个实验分解成多个正交子表。
每个子表包括一个因素的所有水平组合和每个水平的重复次数。
通过这种方式，可以准确地估计每个因素的效应和相互作用效应，从而确定最优的实验条件。
进行三水平三因素正交试验设计的步骤如下：1.根据实验目的确定所需的因素和水平。
首先要确定需要研究的因素，并确定每个因素的水平。
例如，如果有三个因素A、B和C，每个因素有三个水平，则可以表示为A1、A2、A3、B1、B2、B3、C1、C2和C32.构建正交表。
正交试验设计需要使用正交表来安排实验条件。
正交表是根据每个因素的水平组合构建的。
在三水平三因素设计中，需要使用27（3^3）组水平组合。
3.设置实验条件。
根据正交表，将实验条件设置为正交表中的每个水平组合。
每个水平组合的重复次数可以根据实验的具体要求来确定。
4.进行实验。
按照正交表中的水平组合设置实验条件，并依次进行实验。
重复每个水平组合的次数，以获得可靠的实验数据。
5.收集实验数据。
在实验过程中，需要收集每个水平组合下的实验数据。
这些数据可以用于后续的数据分析和效应估计。
6.进行数据分析。
通过对实验数据的分析，可以估计每个因素的效应和相互作用效应。
可以使用统计软件进行数据分析，计算每个因素和相互作用效应的偏差平方和，并使用方差分析方法进行显著性检验。
重复测量两个因素的三因素实验设计 多因素 心理实验案例 原创
设计
——重复测量两个因素的三因素实验
精品课件
（一）重复测量两个因素的三因素实验设 计的特点
1：研究中有三个自变量，每个自变量有两个或多个水平 ，其中有一个自变量是被试间变量，两个自变量是被试 内变量。
2：如果实验中的三个自变量分别有p、q、r个水平，则研
究中共有p×q×r个处理水平的结合。
精品课件
(二)重复测量两个因素的三因素实验设计的假设
（1） A因素的处理效应为零H0：αj=0 （2） B因素的处理效应为零H0：βk=0 （3） C因素的处理效应为零H0：γl=0 （4） A和B两因素的交互作用为零H0： (αβ) jk=0 （5） A和C两因素的交互作用为零H0：(αγ)jl=0 （6）B和C两因素的交互作用为零H0：(βγ)kl=0 （7）A、 B、C三因素因素的交互作用为零H0：
3：在一个被试间因素上，随机分配被试，每个被试接受 一个处理水平，在两个被试内因素上，每个被试接受所 有处理水平的结合。
精品课件
重复测量两个因素的三因素实验设计的图解
精品课件
（三）设计模式
Yijkl =μ+αj+πi(j)+βk+ (αβ) jk+(βπ)ki(j)+ γ l+(αγ )jl+ (γπ)li(j) +(βγ)kl+(αβγ)jkl +(βγπ)kli(j) +∈ijkl
(αβγ)jkl=0
重复测量两个因素的三因素实验设计不仅具有重复测量 一个因素的所有优点，而且可以节省更多的被试。
精品课件
μ:总体平均数
αj：A因素水平j理效应
πi(j):嵌套在水平aj内的被试误差 βk：B因素水平k的处理效应
三水平三因素正交试验设计
三水平三因素正交试验设计
1.确定研究目的和响应变量：首先明确研究目的并确定响应变量，这
是设计试验的基础。
2.选择试验因素和水平：根据研究目的，确定需要研究的因素和水平。
在三因素的情况下，每个因素有三个水平。
3.构建正交表：选择适当的正交表，根据实验因素的数目和水平数，
确定正交表的大小。
4.进行试验：按照正交表的设计，进行实验，得到相应的数据。
5.分析试验结果：通过统计分析方法，分析试验结果，确定各因素的
影响程度和最佳组合。
6.实验验证：在最佳条件下进行实验验证，确认结果的准确性和可靠性。
三水平三因素正交试验设计的特点是能够通过较少的试验次数，利用
统计分析的方法，确定各因素的影响程度和最佳组合。
它可以避免多因素
交互作用的干扰，并找出最佳的实验条件，实现工程设计和科学研究目标
的优化和改进。
三水平三因素正交试验设计的应用非常广泛，例如在药物研发中，可
以通过正交试验设计确定最佳配方组合；在工程设计中，可以确定最佳工
艺参数组合；在产品开发中，可以确定最佳生产工艺条件等。
三水平三因
素正交试验设计是一种十分有效的实验设计方法，可以帮助研究人员在有
限时间和资源下，得到最优的实验结果。
重复测量一个因素的三因素实验设计
被试量大大减小，仅 需N=n=4人，但顺序 效应对实验的影响增 强，随着实验中因素、 水平数的增加，每个 被试重复测量的次数 也会迅速增加，疲劳、 练习等问题变得不容 忽视。
被试内设计
需要的被试数量 N=npr=16，每个被 试接受3个实验处理， 可减少上述两种设计 所带来的问题。
完全随机设计
重复测量一个 因素的三因素 混合设计
重复测量一个因素的三因素混合实验设计图解
以2×3×2三因素实验为例
a1c1 a1c2 a2c1 S9 S10 S11 S1 2 S9 S10 S11 S1 2 S9 S10 S11 S12 a2c2
b1
b2
S1 S 2 S3 S4
S1 S 2 S3 S4
S5 S6 S7 S8
S5 S6 S7 S8
重复测量一个因素的三因素实 验设计模型 Yijkl=μ+αj+γl+(αγ)jl+ 兀i（jl）+ βk + (αβ)jk+
(βγ)kl+(αβ兀)ijk+(β兀)ik（jl） +∈ijkl i=1,2,……n j=1,2,……p k=1,2,……q l=1,2,……r
rwwwthemegallerycom其中总体平均数或真值ja因素水平j的处理效应lc因素水平l的处理效应jl水平j和l的两次交互作用兀ijl嵌套在水平j和l内的被试误差kb因素的水平k的处理效应jk水平j和k的两次交互作用kl水平k和l的两次交互作用jkl水平jk和l的三次交互作用兀ikjl水平k和嵌套在水平j和l内的被试兀i的交互作用的残差ijkl误差变异即单元内误差wwwthemegallerycomwwwthemegallerycomcompanylogocompanylogo重复测量一个因素的三因素实验设计的平方和分解ss总变异ss被试内ss被试间ssasscssbssabssbcssacssabcssb被试acss被试acwwwthemegallerycomwwwthemegallerycomcompanylogocompanylogo各种平方和的含义?ss被试内被试间平方和在重复测量一个因素的三因素实验中它包括a因素c因素及其交互作用引起的变异还包括与被试间因素有关的误差变异ssa被试间因素a因素的处理效应ssc被试间因素c因素的处理效应ssaca因素与c因素的两次交互作用ss被试ac误差变异其均方用作a因素c因素的处理效应及ac交互作用的f检验的误差项ss被试内被试内平方和在重复测量一个因素的三因素实验中它包括b因素的处理效应abbcabc交互作用以及与被试内因素有关的误差变异
三因素的中心组合设计
三因素的中心组合设计
中心组合设计是一种统计设计方法，用于确定多个因素在实验中的最佳组合，以得到准确且有效的结果。
在中心组合设计中，通常选择三个因素来研究其相互作用和影响。
我可以给出一个示例，演示如何进行三因素的中心组合设计。
假设我们有三个因素：因素A、因素B和因素C。
为了确定它们的中心组合设计，我们需要确定每个因素的水平。
首先，确定每个因素的最低水平、最高水平和中心水平。
这些水平代表了因素在实验中的变化程度。
接下来，选择一组中心组合点，在这些点上进行实验。
中心组合点是在各个因素的中心水平进行组合得出的。
例如，在因素A的中心水平和因素B的中心水平上选择一个点。
然后，在最低水平和最高水平中选择一组点，以覆盖整个水平范围。
这些点被称为星点，可以帮助我们了解因素的线性效应。
最后，根据中心组合点和星点的选择，在实验中设置一组合适的因素水平组合。
这些组合将用于研究因素之间的相互作用和影响。
在实验中，通过观察和测量因变量的结果，我们可以分析因素之间的影响和相互作用。
需要注意的是，具体的中心组合设计方法还有很多种，可以根据实际研究目的和要求来选择合适的方法。
此处提供的是一种常用的方法示例。
在实际项目中，应遵循具体的实验设计原则和方法。
重复测量两个因素三因素实验设计
当生词密度比较大（a1）时，学生对说明文与记叙 文的阅读成绩都比较差，且差异不显著；当生词密
度比较小（a2）时，学生对于说明文与记叙文的阅 读成绩显著提高，且记叙文的成绩显著好于说明文。
AB表
100
80
b1 b2 ∑
60
nr=8
40
b1 b2
a1 35 31 66
20
a2 56 80 136
0
第11页/共15页 a1 a2
32.52**
29.98** 58.75** 8.3
第9页/共15页
三因素重复测量两因素的方差分析表(接上)
变异来源
平方和 自由度
均方 F
9.AC 10.C ×被（A）
1.125 (p-1)(r-1)=1 2.250 p(n-1)(r-1)=6
1.125 3.00 0.375
11.BC
12.500 (q-1)(r-1)=1
重复测量两个因素的三因素实验设计的图解
b1
b1
b2
b2
b3
b3
c1
c2
c1
c2
c1
c2
s1
s1
s1
s1
s1
s1
a1 s2
s2
s2
s2
s2
s2
s3
s3
s3
s3
s3
s3
s4
s4
s4
s4
s4
s4
s5
s5
s5
s5
s5
s5
a2 s6
s6
s6
s6
s6
s6
s7
s7
s7
s7
s7
s7
毕业论文实验设计的三大要素和四个原则
毕业论文实验设计的三大要素和四个原则如下：完善的设计方案需具备六个条件一般来说，应具备以下条件：人力、物力和时间满足设计要求;实验设计的三要素和四原则均符合专业和统计学要求;重要的实验因素和观测指标没有遗漏，并做了合理安排;重要的非实验因素(包括可能产生的各种偏性)都得到了很有效的预防和控制;研究过程中可能出现的各种情况都已考虑在内，并有相应的对策和严格的质量控抗对操作方法、实验数据的收集、整理、分析等均有一套规范的规定和正确的方法。
而其中准确把握统计研究设计的三要素和四原则，无疑是其设计方案科学严谨的象征。
毕业论文实验设计的三大要素：实验设计三要素应着重考虑：一、受试对象的种类问题。
这里面包含以下几种情形：l、一般医学科研常用动物、离体标本或人体内取得的某些样本作为受试对象;2、新药的临床前试验一般用动物作为受试对象;3.新药的临床试验阶段一般用人作为受试对象。
新药临床试验一般分为4期，在1期临床试验阶段，通常用健康志愿者作为受试对象;而在其他各期临床试验阶段，常用患特定疾病的患者作为受试对象。
选择什么样的患者，应有严格的规定。
二、实验因素。
实验研究的目的不同，对实验的要求也不同。
若在整个实验过程中影响观察结果的因素很多，就必须结合专业知识，对众多的因素做全面分析，必要时做一些预实验，区分哪些是重要的实验因素，哪些是重要的非重要的实验因素，以便选用合适的实验设计方法妥善安排这些因素。
水平选取的过于密集，实验次数就会增多，许多相邻的水平对结果的影响十分接近，不仅不利于研究目的的实现，而且将会浪费人力、物力和时间;反之，该因素的不同水平对结果的影响规律不能真实地反映出来，易于得出错误的结论。
在缺乏经验的前提下，应进行必要的预实验或借助他人的经验，选取较为合适的若干个水平。
所谓质量因素，就是因素水平的取值是定性的，如药物的种类、处理方法的种类等。
应结合实际情况和具体条件，选取质最因素的水平，千万不能不顾客观条件而盲目选取。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
a1 b2 C1 S1 S2 S3 S4 S5
a1 b2 C2 S1 S2 S3 S4 S5
a2 b1 C1 S1 S2 S3 S4 S5
a2 b1 C2 S1 S2 S3 S4 S5
a2 b2 C1 S1 S2 S3 S4 S5
a2 b2 C2 S1 S2 S3 S4 S5
4．数据收集和分析 主效应 三因素交互效应 两因素交互效应 简单效应 简单简单效应 多重比较
3、三因素完全随机设计被试分配方案
a1 b1 C1 S1 S2 S3 S4 S5
a1 b1 C2 S6 S7 S8 S9 S10
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
2、重复测量二个因素（混合设计）的 被试分配方案
b1c1 S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 S10 S11 S12 b1c2 S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 S10 S11 S12 b2c1 S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 S10 S11 S12 b2c2 S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 S10 S11 S12
2. 设计方案 （1）从总体中随机挑选一些被试； （2）让每个被试都接受所有自变量水平 结合的处理；为了平衡顺序效应，不同 的被试接受处理的顺序应该是随机化的 或拉丁方排序的。
3、三因素被试内设计之被试分配方案
a1 b1 C1 S1 S2 S3 S4 S5
a1 b1 C2 S1 S2 S3 S4 S5
a2 b2 C1 S31 S32 S33 S34 S35
a2 b2 C2 S36 S37 S38 S39 S40
4、总变异分解 主效应：A、B、C; 两因素交互效应：A×B, B×C, A×C; 三因素交互效应: A×B×C
5、三因素交互作用
三因素的交互作用更为复杂 如果两因素的交互作用在第三个因素的不同水平上 有差异，那么就说这三个因素之间存在三向交互作 用。判断表达式：
a1c1
a1c2
a2c1
a2c2
b1 S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 S10 S11 S12 S13 S14 S15 S16
b2 S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 S10 S11 S12 S13 S14 S15 S16
b3 S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 S10 S11 S12 S13 S14 S15 S16
总变异的分解：
被试间 被试内 A因素 A×被试 B因素 B×被试 C因素 C×被试
AB A×B×被试 AC A×C×被试 BC B×C×被试 ABC A×B×C×被试
阅读材料
舒华．心理与教育研究中的多因素实验 设计．北京师范大学出版社，1994年7月。 舒华，张学民，韩在柱．实验心理学的 理论、方法与技术．人民教育出版社， 2006年5月。
一、完全随机设计（被试间） 1．适用条件 研究中有三个自变量 ，A（P>=2）和B （Q>=2）和C（R>=2）；研究者不仅关心 各个自变量的单独效应，而且更关心变 量之间的交互作用。
2．设计方案 a 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*R个被试。 b 将N*P*Q*R个被试随机分成P*Q*R个组， 每组随机接受一个自变量水平结合的 处理。
[µ ijk-μi,jk-(μij,k- μi,j,k)] -[µ ,-μi,jk,-(μij,k,- μi,j,k,)] = 0 ijk
如果对于所有的i j k， i, j, k, 都使该表达式为0 ， 那么就没有三向交互作用。 关于简单交互作用和简单简单效应
45 40 35 30 25 20 15 10 5 0 第一季度 第二季度
东部 西部
45 40 35 30 25 20 15 10 5 0 第一季度 第二季度
东部 西部
轻工业耗能
重工业耗能
二、重复测量一个因素的三因素实验设计
1．适用条件 研究中有三个自变量 ，A（P>=2）和B （Q>=2）和C（R>=2）；其中有两个自变 量是被试间设计，一个自变量是被试内 设计。 研究共有P×Q×R个处理水平的结合 研究者不仅关心各个自变量的单独效应， 而且更关心变量之间的交互作用
实验设计能够研究更为复杂的问 题，这使得心理学实验更加接近现实、 其研究结果具有更高的外部效度。 三因素实验设计有：
三因素完全随机设计：被试间设计 重复测量一个因素的三因素实验设计 重复测量二个因素的三因素实验设计 重复测量三个因素：三因素被试内设计
2、重复测量一个因素（混合设计）被试分配 方案
3、总变异的分解：
被试间 A因素 C因素 AC交互作用 被试（AC） 被试内 B因素 AB BC ABC B×被试（AC）
三、重复测量二个因素的三因素实验设计
1．适用条件 研究中有三个自变量 ，A（P>=2）和B （Q>=2）和C（R>=2）；其中有两个自变 量是被试内设计，一个自变量是被试间 设计。 研究共有P×Q×R个处理水平的结合 研究者不仅关心各个自变量的单独效应， 而且更关心变量之间的交互作用
a1
a2
a3
3、总变异的分解： 被试间 A因素 被试（A） 被试内 B因素 AB B×被试（A） C因素 AC C×被试（A） BC ABC B×C×被试（A）
四、重复测量三个因素（被试内）的设计
1. 适用条件 研究中三个自变量，不仅关心各个自变 量的单独效应，而且更关心变量之间的 交互作用。在被试接受不同水平处理时， 前面的处理对后面的处理没有特定的， 实质性的影响。