单因素实验设计
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！。
常用实验设计方法
常用实验设计方法实验设计方法是科学研究的重要组成部分，用于规划和进行实验，收集数据，并通过分析数据来得出结论。
常用的实验设计方法包括随机实验设计、单因素实验设计、因素水平实验设计、响应面实验设计和组合实验设计等。
1.随机实验设计：随机实验设计是最常用的实验设计方法之一、它具有随机分配实验对象的特点，以减少实验误差并控制外部干扰因素的影响。
随机实验设计可以通过将实验对象随机分配到不同的实验组以及对照组，来比较不同处理条件下的实验结果。
随机实验设计通常具有高度的可重复性和可靠性。
2.单因素实验设计：单因素实验设计是在研究过程中只改变一个因素的水平，以研究该因素对结果的影响。
它的优点是简单易操作，可以有效地研究一些因素对实验结果的影响。
单因素实验设计常用于初步筛选影响因素、确定最佳工艺条件等。
3.因素水平实验设计：因素水平实验设计是在研究过程中，对多个因素的水平进行考察，以确定不同因素水平对实验结果的影响。
因素水平实验设计可以通过正交实验设计、Taguchi方法等来进行。
它的优点在于可以同时考察多个因素，从而更准确地了解各因素的影响。
4.响应面实验设计：响应面实验设计是在因素水平实验设计的基础上，通过响应面分析方法来建立因素与响应变量之间的数学模型，进而优化实验过程。
响应面实验设计可以通过调整实验参数来查找最佳的实验条件，以达到最佳的实验结果。
响应面实验设计通常具有较高的预测能力和优化效果。
5.组合实验设计：组合实验设计是将多个因素按照不同的水平组合起来进行实验，以研究不同因素水平组合对结果的影响。
组合实验设计可以通过正交实验设计、Taguchi方法等进行设计。
组合实验设计的优点在于可以同时考察不同因素的相互作用，从而得到更准确的实验结果。
除了上述常用的实验设计方法，还有很多其他的特殊实验设计方法，如因素嵌套实验设计、重复测量实验设计、区组实验设计等，这些方法可以根据具体情况选择使用。
在实际应用中，实验设计方法的选择应根据研究目的、易操作性、资源限制、样本大小、预期效应大小等因素进行综合考虑。
单因素随机区组实验设计
单因素随机区组实验设计实验设计是科学研究的重要环节之一，能够帮助研究者准确地观察和分析变量之间的关系。
在一些情况下，研究者面临多种因素的影响，但为了简化实验操作和数据分析的复杂度，可以选择设计单因素实验，即只考虑一个主要因素的影响。
本文将介绍单因素随机区组实验设计，包括其原理、设计步骤和注意事项。
实验设计原理随机区组设计是一种常用的实验设计方法，旨在消除实验误差和混杂因素对实验结果的影响。
在单因素随机区组实验设计中，研究者将实验样本分为若干组，每组中的观察值受不同的实验处理水平影响，而每个处理水平又在各组中随机出现。
通过将不同的处理水平分配到不同的组别，可以既控制实验误差，又避免混杂因素的干扰。
设计步骤1.确定实验因素：首先，需要选择一个主要因素进行研究。
这个因素可以是任何一个感兴趣的要素，如不同的药物剂量、不同的肥料组合等。
2.确定实验处理水平：确定实验中的处理水平，即不同的实验条件或操控变量的取值。
处理水平的选择应该根据实验目的和所研究问题的要求。
3.分配实验样本：将样本分配到各个处理水平的组别中。
为了消除混杂因素的影响，应该将样本随机分配到各组。
通常，每个处理水平应该有足够的重复次数，以确保实验结果的可靠性。
4.进行实验观测：根据实验设计方案，在各组别中进行实验观测并记录相关数据。
这些数据可以是定量数据，如数值、长度等，也可以是定性数据，如观察员的主观评价等。
5.数据分析和结果解读：通过对实验数据的分析，可以获得统计指标和推断性结果，以评估不同处理水平之间的差异或关系。
这些结果可以用于回答实验问题或支持研究假设。
注意事项在进行单因素随机区组实验设计时，需要注意以下几个问题：1.样本量的确定：样本量足够大才能得到可靠的实验结果。
通常，样本量的确定应该根据实验设计要求和数据分析方法来确定。
2.随机化的重要性：通过随机分组和随机观察的方式，可以消除混杂因素对实验结果的干扰。
随机化应在整个实验过程中得到充分的应用。
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。
单因素完全随机实验设计
2.组内 3.合计
78.750 P(n-1)=28 2.813 268.875 np-1=31
注: F.01(3,28)=4.57
.
5、平方和与自由度分解
SS总变异 df=np-1
=31
6、解释
SS组间 df=p-1=3
SS组内 df=p（n-1)=28
A、各种平方和的含义
SS总变异：带有实验数据中所有的变异，包括实验处 理效应、无关变异和误差变异
F=SS最大/SS最小=36.000/10.875=3.31
.
(3)误差平方和的计算：相减法或直接计算法
完全随机实验设计的简单评价： 优点：实验设计和实施简单
不需要匹配被试 统计分析及对结果的解释简单 缺点：组内变异中混杂有被试的个体差异带来的无关变 异，导致F比率的分母项加大，从而使实验较为不敏感； 当有多个处理水平时，需要的被试量较大
μ1 μ2 … μJ … μP
.
6、适合检验的假说是： 两个或多个处理水平上的总体平均数相等，即：
H0：μ1 =μ2 = …… =μp 或处理效应为0，即： H0： αj = 0 7、单因素完全随机实验设计模型：
YiJ = μ + αj + εi(J) (i=1,2,……,n; j=1,2, ……,p) 其中：YiJ：被试 i 在处理水平 J 上的分数
i 1j 1 Y ij36420 .020
i n 1j n p 1yip j2y2 84 0 2 212.1 72 55
n py2ijA S326215 .0
i 1j 1
Pi n 1 y ij2 A 32 5 3 2 1 14 .26 5
n J 1
88
.
3、平方和的分解与计算 A、平方和分解模式
催化剂单因素实验设计
催化剂单因素实验设计【原创实用版】目录1.催化剂单因素实验设计的概念2.催化剂单因素实验设计的步骤3.催化剂单因素实验设计的注意事项4.催化剂单因素实验设计的应用案例正文一、催化剂单因素实验设计的概念催化剂单因素实验设计是一种实验方法，用于研究催化剂对化学反应速率的影响。
在实验过程中，只改变催化剂这一个因素，其他条件保持不变，以便观察催化剂对反应速率的影响。
这种方法可以有效地筛选出优良的催化剂，为进一步优化反应过程提供依据。
二、催化剂单因素实验设计的步骤1.确定实验目的：明确实验的研究目标，例如筛选出具有较高催化活性的催化剂。
2.选择催化剂：根据实验目的，挑选出可能对反应速率有影响的催化剂。
3.设计实验方案：确定实验中所需的其他条件，如反应物浓度、温度、压力等，并保持这些条件不变。
4.进行实验：在实验中，分别使用不同的催化剂进行反应，观察并记录反应速率。
5.数据处理与分析：将实验数据进行整理，分析催化剂对反应速率的影响。
6.结果讨论：根据实验结果，讨论催化剂对反应速率的影响，并提出可能的原因。
7.实验总结：总结实验结果，为后续实验或生产提供参考。
三、催化剂单因素实验设计的注意事项1.确保实验条件的一致性：在进行实验时，应尽量确保除催化剂以外的其他条件保持一致，以消除其他因素对实验结果的影响。
2.选择合适的催化剂：根据实验目的，选择具有代表性的催化剂进行实验。
3.合理设置实验组与对照组：在实验中，应设置实验组（使用催化剂）与对照组（不使用催化剂），以便对比观察催化剂对反应速率的影响。
4.确保实验数据的准确性：在实验过程中，应仔细观察并记录实验数据，确保数据的准确性。
四、催化剂单因素实验设计的应用案例在某新型催化剂的研发过程中，研究人员采用催化剂单因素实验设计方法，分别选用不同的催化剂进行反应，观察并记录反应速率。
通过数据处理与分析，发现其中一种催化剂具有较高的催化活性。
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。
单因素被试间实验设计
实例一：心理学实验设计
实验目的
研究不同颜色对人的情绪影响。
被试
选取50名年龄、性别、文化背景相似的参 与者。
实验设计
数据分析
将参与者随机分为5组，每组10人，分别暴 露在不同颜色的环境中（红、绿、蓝、黄 、紫），记录他们的情绪变化。
对收集到的数据进行统计分析，比较不同 颜色对情绪的影响。
实例二：教育学实验设计
单因素被试间实验设计的优缺点
01
3. 在某些情况下，单因素被试间实验设计可以减少实验所需的时间和 资源。
02
单因素被试间实验设计的缺点
03
1. 由于每个被试只接受一种实验处理，因此可能需要大量的被试才能 获得显著的实验结果。
04
2. 在某些情况下，由于被试之间的差异可能会影响实验结果，因此需 要更严格的匹配或随机化技术来平衡被试之间的差异。
03
2. 当实验者需要控制被试之间的交互作用时 。
04
3. 当实验者需要避免被试之间的交互作用对 实验结果的干扰时。
单因素被试间实验设计的优缺点
单因素被试间实验设计的优点
1. 由于每个被试只接受一种实验处理，因此可以有效地控制被试之间的交 互作用，避免交互作用对实验结果的干扰。
2. 单因素被试间实验设计可以比较不同实验处理的效果，提供较为准确的 比较结果。
研究结果更加可信。
优化资源分配
03
合理的实验设计可以避免资源的浪费，提高研究效率，使研究
更加经济和高效。
实验设计的分类
单因素被试间实验设计
指实验中只有一个自变量，每个被试只接受 一种自变量水平的实验设计。
多因素被试间实验设计
指实验中有多个自变量，每个被试接受所有 自变量水平的实验设计。
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
单因素实验设计
例如，兴趣游戏与学前儿童智力发展的关系。
等组单因素一个层次实验程序
优点：平衡了年龄对实验结果的影响。
缺点：不能保证实验班和控制班完全同质。 所以，实验前一定要做同质性检验。
3 单组单因素二个层次实验程序设计
这是研究者对1个实验组的被试，先进行前测，
再施加1个层次的1种自变量，然后进行第一次后 测，再施加第二个层次的同一种自变量，再进行 第二次后测，将第一次后测和第二次后测进行显 著性检验，以确定自变量和因变量的关系。
1 研究假设
兴趣游戏能够促进学前儿童智力的发展。
2 自变量，因变量
自变量：9个兴趣游戏。
因变量：儿童智力反应，用智商表示。
3 无关变量
智力、教师、课程、实验程序、家庭因素
4 被试及分组
实验组、控制组各30人且同质。
5 实验程序
实验班：每周搞两次兴趣游戏，每次进行30分 钟，然后进行5分钟小结，每次都要对8个儿童 进行个案记录，1个学期每个儿童至少记8次。
这是最常用的一种实验程序设计。研究者选取
实验组与控制组，先同时对实验组和控制组被试
进行前测，然后再对实验组施加1个层次的1种变
量，控制组不施加实验变量，然后同时对实验组 和控制组进行后测，将实验组后测和控制组后测 进行显著性检验，以确定自变量和因变量的关系。
等组单因素一个层次实验程序
组别 实验组 控制组 前测 √1 √2 实验变量 √ 后测 √1 √2
单组单因素二个层次实验程序
组别 实验组 前测 √ 实验变量 √甲 √乙 后测 √种教学方法 对于小学生识字能力的发展更有作用。 优点：操作较简单。 缺点：第一次实验变量也许会导致练习误差。
4 等组单因素二个层次实验程序设计
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。
饼干单因素实验报告
一、实验目的通过本实验，了解单因素试验在饼干制作中的应用，探究不同因素对饼干酥性和口感的影响，为后续正交试验提供数据支持和理论依据。
二、实验材料与设备1. 材料：- 高筋面粉- 糖- 鸡蛋- 黄油- 茶粉（实验因素）- 泡打粉- 盐2. 设备：- 搅拌机- 面包机- 烤箱- 电子秤- 铝箔纸三、实验方法1. 单因素试验设计：- 实验因素：茶粉配比（0g、1g、2g、3g、4g）- 试验步骤：1) 称取高筋面粉、糖、鸡蛋、黄油、泡打粉、盐等原料；2) 将茶粉按照不同配比分别加入原料中；3) 搅拌均匀，形成面团；4) 将面团放入面包机中进行发酵；5) 发酵完成后，将面团分割成等份；6) 将面团压成饼干形状，放入烤箱中烘烤；7) 烘烤完成后，取出饼干，观察酥性和口感。
2. 正交试验设计：- 根据单因素试验结果，确定影响饼干酥性和口感的三个主要因素：茶粉配比、发酵时间、烘烤温度；- 每个因素设定三个水平，采用L9(3^4)正交表进行试验；- 试验步骤：1) 按照正交表安排试验，分别设置茶粉配比、发酵时间、烘烤温度；2) 重复单因素试验步骤，观察饼干酥性和口感。
四、实验结果与分析1. 单因素试验结果：- 随着茶粉配比的增加，饼干酥性逐渐降低，口感逐渐变差；- 发酵时间对饼干酥性和口感的影响不大；- 烘烤温度对饼干酥性和口感的影响较大，温度越高，饼干酥性越好，口感越酥脆。
2. 正交试验结果：- 根据正交试验结果，确定最佳茶粉配比为2g，发酵时间为1小时，烘烤温度为180℃；- 此时制作的饼干酥性最佳，口感最佳。
五、结论通过本实验，我们了解到单因素试验在饼干制作中的应用，并探究了不同因素对饼干酥性和口感的影响。
实验结果表明，茶粉配比、发酵时间、烘烤温度是影响饼干酥性和口感的主要因素。
在后续研究中，我们可以进一步优化这些因素，以制作出更美味的饼干。
六、注意事项1. 在进行单因素试验时，要确保其他因素保持不变，以免影响实验结果；2. 在进行正交试验时，要按照正交表安排试验，确保试验的全面性和科学性；3. 在制作饼干时，要注意火候和温度的控制，以保证饼干的口感和品质。
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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。
说这些数字是随机的，是因为十个数字出现的频率近似相同，且出现的次序也没有规律。
欲获得随机数，则事先根据研究性质确定随机数的位数，然后任意指定行和列，按事先确定的方向和方法读取随机数。
如：将符合实验要求的20只动物随机分配到A、B两组。
第一步：将所有动物从1～20号编号。
第二步：按随机数字表第10行15列，从左到右依次读取20位两位数的随机数字，按随机数的大小顺序，如果随机数相同，按先后顺序，先出现为小，序号为1～10号对应的实验动物分到A组，11～20号动物相应分到B组，即得分配方案。
具体分配结果见表2：表2 随机数字表分配结果示例机随机数发生器产生的随机数。
计算机产生的随机数是取值在0～1上均匀分布的随机变量（不包括0和1本身），在一次抽样中每个0～1之间的实数都有相同的机会被抽到，产生一个随机数即是在0～1之间无数个实数中随机抽取的一个。
欲获得随机数，一般需事先指定一个随机种子数（seed）,相当于在随机数字表上指定行和列，如在SPSS11.0中指定种子数为200608009，均匀分布的最大值指定为10，产生10个随机数：3.43，0.67，9.82，0.84，3.71，1.16，3.73，3.53，1.46，8.70。
不同软件所得的结果可能不同。
这种随机数是用数学方法计算出来的，因此，严格的讲，它们不是真正意义上的随机数，因而称为伪随机数。
3.适用范围和注意事项完全随机设计方法简单、灵活易用，处理组数和各组样本量都不受限制，统计分析方法也相对简单。
如果在实验过程中，某实验对象发生意外，信息损失将少于其他设计。
各处理组应同期平行进行。
由于本设计单纯依靠随机分组的方法对非处理因素进行平衡，缺乏有效的控制，因而实验误差往往偏大。
所以采用该设计时，对个体间同质性要求较高，在个体同质性较差或达不到设计要求时，完全随机设计并不是最佳设计。
此时应该采用区组设计或拉丁方设计。
二、随机区组设计1.概念与特点又称配伍设计，是配对设计的扩展。
本设计首先在农业试验中应用的，认为小麦的产量不仅受其品种（处理因素）的影响，还受田块（区组因素）的影响，因此，将每个田块分成若干单元，每个单元所受的处理是随机的，这样的设计即可分析处理因素的作用，也可分析区组因素的影响，提高了试验效率。
区组化的目的是对一些已知的非处理因素进行控制，以提高组间的可比性和均衡性，减少实验误差。
采用随机区组设计，需要控制区组的条件：同一区组内研究对象必须同质。
例：为了研究甲乙丙3种营养素的效果，以体重增加量为效应指标，以喂养3种不同营养素为研究因素，以雌性小白鼠为研究对象，评价3种营养素的效果。
用随机区组设计的方法控制窝别的混杂作用，具体操作步骤如下：第一步：用6窝小白鼠，每窝3只，对6个窝别编号为block1，block2，block3，block4，block5和block6，对每同窝的小白鼠分别编号为1，2，3；第二步：可任意指定的随机数，但应作为实验档案记录保存（本例SPSS11.0中指定种子数为100，均匀分布的最大值指定为10）；第三步：用依次给出的18个随机数，每个block对应3个随机数，每个随机数对应1只小白鼠；第四步：对随机数每个block进行从小到大的顺序排列；第五步：在每个block中，最小的随机数所对应编号的小白鼠为甲组，中间的随机数对应编号的小白鼠为乙组，最大随机数所对应编号的小白鼠为丙组（结果如表3所示）。
表3 随机区组的分配结果Block号 1 1 1 2 2 2 3 3 3编号 1 2 3 1 2 3 1 2 3随机数 4.96 0.09 9.82 9.40 1.60 9.28 2.98 1.69 9.79组别乙甲丙丙甲乙乙甲丙Block号 4 4 4 5 5 5 6 6 6编号 1 2 3 1 2 3 1 2 3随机数 6.57 9.32 3.87 3.39 7.18 7.02 7.19 2.61 9.93组别乙丙甲甲丙乙乙甲丙本例中，若采用完全随机分组，尽管试验前3组的平均体重做到基本均衡，但来自同一窝别的小鼠具有相同的遗传因素背景，其体重的增加可能有一定的相关性。
不能保证每组6只小白鼠来自不同窝别。
只有采用随机区组设计，这样可以保证同一区组的小白鼠来自同一窝，用各个区组内的处理间的差异就排除了遗传因素的作用，由各个区组内的随机分组可以平衡其他非处理因素的作用，能较好地控制和平衡混杂因素。
2.适用范围和注意事项随机区组设计是单向区组化计数，由于同一区组内受试对象条件基本相同，使得各处理组所有受试对象不仅数量相同，且保证了组间的均衡性，控制了一个已知来源的变异，降低了抽样误差，因而实验效率较高。
在实验室研究中较为常见。
采用该设计时，要尽可能的使观察值不缺失，因为一个数据缺失，该区组的其他数据也就无法利用了。
虽然，统计学上有估计缺失值的方法。
但缺失时信息的损失是较大的，缺失后的信息是无法弥补的。
三、拉丁方设计1.概念与特点拉丁方设计是由g个拉丁字母排成的g×g方阵，每行或每列每个字母都只出现1次，这样的方阵称为g阶拉丁方。
拉丁方设计是按拉丁方的行、列、拉丁字母分别安排3个因素，每个因素有g个水平。
一般将g个不同字母分别表示处理的g个不同水平，g行表示g个不同区组（行区组），g列表示另一个区组因素的g个水平（列区组）。
因此拉丁方是双向的区组化计数。
控制了两个非处理因素的变异。
拉丁方设计的特点：在因素安排时每种处理在行和列间均衡分布，因此，无论在行或列间出现差异时，都不影响处理因素所产生的效应。
拉丁方的方差分析将总变异分解为4部分，即处理因素的变异，行区组变异，列区组变异和误差。
这样方差分析的误差项较小，因此，该方法是节约样本量的高效率实验设计方法之一。
表4 常用的几个拉丁方设计3×3 4×4 5×5 6×6A B C A B C D A B C D E A B C D E FB C A B C A D B C D E A B C D E F AC A B CD A B C DE A B C D EF A BD A B C DE A B C D EF A B CE A B C D EF A B C DF A B C D E例：为观察电针不同穴位对人体免疫功能的影响，分别对6个不同穴位：A-井穴，B-荥穴，C-输穴，D-经穴，E-合穴和F-内关进行实验。
选6名正常男性青年，考虑到昼夜节律对结果的影响，分别于6个不同的时辰（戌时，子时，寅时，辰时，午时，申时）进行实验。
分析：本例的研究因素是不同穴位，要控制的两个因素是不同的人和不同的时辰。
共有3个因素，即穴位，个体和时辰，每个因素均为6个水平。
采用6×6拉丁方设计。
具体步骤如下：第一步：基本拉丁方如下：用6个时辰对应第1～6行，6个对象对应第1～6列。
表5 本例的基本拉丁方设计1 2 3 4 5 6戌时 A B C D E F子时 B C D E F A寅时 C D E F A B辰时 D E F A B C午时 E F A B C D申时 F A B C D E 第二步：进行随机化。
设SPSS11.0中指定种子数为500，均匀分布的最大值指定为10，依次产生的随机数，依次对应6行，用最小的随机数对应的行放第一行，用第二小随机数对应的行放第二行，依次类推，用最大的随机数对应的行放第六行。
见表6：表6行随机化前后的行对应变化行随机化前的时辰戌时子时寅时辰时午时申时随机数 4.81 0.44 9.12 6.99 8.01 6.39行随机化后的时辰子时戌时申时辰时午时寅时行随机化后拉丁方表格为表7：表7 6名正常男性青年编号1 2 3 4 5 6子时 B C D E F A戌时 A B C D E F申时 F A B C D E辰时 D E F A B C午时 E F A B C D寅时 C D E F A B第三步：对列进行随机化设SPSS11.0软件的种子数为501，均匀分布的最大值指定为10，依次产生6个随机数，依次对应6列，对随机数排序，同样用每列的随机数排序号对应相应的列的位置，见表8：表8 列随机化前后的列对应变化列随机化前的时辰 1 2 3 4 5 6随机数 6.66 0.14 3.12 9.59 7.23 6.08列随机化后的时辰 4 1 2 6 5 3列随机化后拉丁方表格为表9：表9 6名正常青年编号4 1 2 65 3子时 E B C A F D戌时 D A B F E C申时 C F A E D B辰时 A D E C B F午时 B E F D C A寅时 C D E F A B 第四步：对拉丁字母与处理组对应的关系进行随机化，设SPSS11.0软件的种子数为502，均匀分布的最大值指定为10，依次产生6个随机数，依次对应A～F，对随机数排序，同样按随机数的排序号从小到大依次对应各个字母表示的穴位：A-井穴，B-荥穴，C-输穴，D-经穴，E-合穴，F-内关。