第三章 心理实验设计

控制组 遗忘症组 控制组 遗忘症组
自由回忆
词汇辨认
自由回忆外显
词汇辨认内隐
图：测验类型（外显自由回忆对内隐词汇辨认）与记忆缺失（遗 忘症患者对控制组）之间的交互作用
2.准实验设计（相关研究）
准实验设计与真实验设计相对应，它是指未对自变量实施 充分控制，但使用真正实验的某些方法收集、整理以及统 计分析数据的研究方法。 缺点：未对自变量进行控制 优点：能够在严格实验无法进行的时候取得结果。 在准实验设计中，只能选择某个特征（自变量）不同的被试， 然后将这些处于该自变量不同水平上的被试行为加以比较。 典型的准实验常用被试变量作为自变量。
③被试特点自变量（被试变量） 一个人的各种特点，如年龄、性别、文化程度、内外 倾个性特征、左手或右手为利手、自我评价高或低等 等，也都可以作为自变量。 ④暂时造成的被试差别（被试变量） 当被试来到实验室时，他们在各方面都是大致相的。 但是当主试对被试进行分组时，一组被试与另一组被 试的差别便产生了。
3.匹配法——旨在使实验组和控制组中的被试属性相等。 匹配法的具体做法：先就某些与实验有着高相关的特性对 所有被试进行测量；然后根据测得的结果匹配分组让实验 组和控制组相等。 局限性:如果须匹配多个特性（或因素）时，实验者就会感 到顾此失彼，甚至无法进行。比如力图使两组被试的年龄、 性别、起始成绩、智力等因素都相等就很困难。更何况，一 些中介变量如动机、态度等，无法找到可靠依据进行匹配。 因此，实际应用中，匹配法常常是配合其他技术共同使用的。
（四）关于因变量的实验设计
多因变量设计是指一个实验中包含有两个或两个以上因变 量的实验设计。
多个因变量可以增加实验结果的普遍性。多个因变量实验 和多个自变量实验一样存在变量间的相互关系，也就说多 因变量实验的多个因变量指标之间可能是有关联的。借由 多元统计分析技术，研究者不但可以对每一个单独的因变 量进行分析，还可以对多个相互联系因变量的联合体进行 分析，从而得到多个单因变量实验无法提供的信息。
（二）自变量的分类
①刺激特点自变量（作业变量） 刺激的不同特性会引起被试不同的反应。例如，灯光与 声音引起的反应时不同，强度不同的声音引起的反应时 也不同，我们把这类自变量称为刺激特点自变量。 ②环境特点自变量（环境变量） 进行实验时环境的各种特点，如温度、是否有观众在场、 是否有噪音、白天或夜晚等，都可以作为自变量。
3.数量化：即指标能数量化，便于记录、统计、比较等。
实验中考虑因变量的有效性时要注意量程效应，包 括天花板效应和地板效应。
当测量指标选择得过于容易时，在自变量所有的水平上都 表现出了很好的测量结果，并且相互之间没有什么差别， 我们就说实验中出现了高限效应（天花板效应）。 如果因变量的测量指标选择得过于困难，在自变量的所有 水平上都获得了很低的测量结果，并且相互之间也没有产 生差别时，我们就说出现了低限效应（地板效应）。
②霍桑效应 霍桑效应是指由实验处理所带来的气氛效应，它 独立于实验处理本身所产生的效应。 要求特征在以人为被试的心理学实验中经常出现。被试对 指导语的理解、参与实验的动机、焦虑水平、有关经验、 以及当时的心理、生理状态等，都会影响他们的反应，因 此在实验中应该加以控制。
（三）控制额外变量的方法
1.排除法——把额外变量从实验中排除出去。 局限性： ①完全排除额外变量并非易事，特别是当额外变 量由一系列因素如噪音、温度、照明条件等组成时。②还 有可能降低实验的外部效度，使得实验结果难以推广到更 大的范围中。 2.恒定法——就是使额外变量在实验过程中保持恒定不变。 局限性：其一会使实验的结果难以推广到额外变量的其 他水平上去；其二有时自变量还可能会与要保持恒定的 额外变量产生交互作用。
二、因变量
（一）因变量的定义 所谓因变量即被试的反应变量，是由操纵自变量而引起 的被试的某种特定反应。 （二）因变量的选择及量程效应 选择恰当的因变量的指标： 1.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。 2.客观性:即指指标是客观存在的，是可以通过一定的方法 观察到的，并且能在一定的条件下重现，能够重复进行实 验、验证结果。
a1 b1
S1 S7 S13 S19
a1 b2
S2 S8 S14 S20
a1 b3
S3 S9 S15 S21
a2 b1
S4 S10 S16 S22
a2 b2
S5 S11 S17 S23
a2 b3
S6 S12 S18 S24
两因素被试间设计中被试的分配
例：在文章生字密度的研究中，同时想探讨文章主 题熟悉性对阅读理解的影响。选择了两种类型的文 章：主题是儿童不熟悉的(a1),例如激光技术，和主 题是儿童非常熟悉的（a2),例如春游。使用三种生 字密度是：5：1（b1)、10：1（b2)和20：1（b3)。 实验中有6种处理水平的结合。研究者选择24名五 年级学生，将他们随机分为6组每组，接受一种处 理水平的结合。
（2）要求特征（安慰剂效应和霍桑效应） 被试很有可能会自发地对实验目的产生一个假设或猜 测，然后用自认为能满足目的的方式进行反应，这就 称为要求特征。 ①安慰剂效应 安慰剂效应是指被试在实验过程中的预期心理。他们 在接受实验处理之后，往往要对实验目的进行猜测以 调整自己的心理或行为反应方式，从而对实验处理的 真正效果产生影响。 克服的方法：建立一个对照组也接受虚假的实验处理， 以考察安慰剂效应的大小；然户从实验组的测量结果 中减去安慰剂效应的量，就可以得到真正的实验处理 效果。
S4
S8 S12 S16
单因素被试间设计中被试的分配
例：探讨文章的生字密度对学生阅读理解的影响。 研究者的假设：阅读理解随着文章中生字密度的增 加而下降。 该实验有一个自变量——生字密度，研究者感兴趣 的四种生字密度是：5：1（a1)、10：1(a2)、15：1 （a3)、20：1（a4)。因变量是被试的阅读理解测验 分数。 实施实验时，研究者将32名被试随机分为四组，每 组被试阅读一种生字密度的文章，并回答阅读理解 测验中有关文章内容的问题。 无关变量：如文章的长度、文章的主题熟悉性、文 章类型等、以及被试的年龄、受教育程度、阅读能 力等。
根据实验中要操纵变量的多少：
①单因素实验设计:实验中只有一个自变量，被试接 受这个自变量的不同水平的实验处理。
②多因素实验设计：指实验中含多个自变量，被 试接受几个自变量水平的结合的实验处理。
根据在各种自变量及各种处理水平中是否用相同被试： ①被试内设计 ②被试间设计 ③混合设计
一、被试间设计
多自变量设计的优点：
1.效率高。 2.实验控制较好。 3.实验结果的普遍性。 4.可以获得交互作用。
交互作用的两方面的意义: 一方面，自变量之间的交互作用可以让我们发现变量之 间的关系模式是“多因一果”的情况下，自变量之间的 相互制约关系，有助于发现新的心理学规律； 另一方面，当实验中的自变量在四个或四个以上时，由 于自变量之间多维交互作用的存在，使得实验的最终结 果变的难以解释。 那么，什么是交互作用呢？在一项实验中，如果有两个或 两个以上的自变量，当一个自变量不同水平之间的效果在 另外一个自变量的不同水平上不一致时，我们就说存在着 自变量之间的交互作用。一般说来，自变量之间的交互作 用有如下几种类型；
2.心理实验中的典型混淆
（1）实验者效应
实验者效应又称实验者期望、实验者偏向或实验者污染， 是指实验者为了搜集能够证明假设的实验结果的证据， 而在实验中有意无意地通过各种动作、表情、语言等将 预期的要求暗示给被试，以致于造成一种引起实验结果 向有利于证明实验者假设的效应。 采用“双盲法实验”加以克服
自变量二
因 因 变 量 变 量
自变量二
自变量一 自变量一 自变量二 因
自变量二
变
量
自变量一
自变量一 图2-1 自变量交互作用的几种类型
柱形图
线性图
内隐
正 确 率
0.80 0.70 0.60 0.50 0.40
外显
0.80
正 确 率
0.70 0.60 0.50 0.40 0.30
控制组
遗忘症组
0.30 0.20 0.20
第一节 关于变量的设计
变量是指在数量上或质量上可变的事物的属性，它是实验 的核心和基本特征。
一、自变量
（一）何谓自变量 在实验中实验者所操纵的、对被试的反应产生影响的变量称 为自变量。 自变量的水平是指自变量的特定值 操作定义是指按照一定的操作程序对自变量的界定，这种界 定必须是明确而具体的，是可以操作的；它不同于一般的描 述性定义。
（三）关于自变量的设计
1.多自变量设计 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。 它也称为多因素实验设计，这里的因素就是指自变量。 杨治良等人（1993）在研究汉字内隐记忆的实验中，通过三 个因素的2×2×2实验设计，试图寻找汉字认知范畴里内隐记 忆存在的条件。此设计的三个因素为：①A因素，即注意程 度因素，分目标字和非目标字两个水平；②B因素，即测量 任务因素，分直接测量和间接测量两个水平，直接测量为再 认判断任务。间接测量则是汉字偏好判断任务；③C因素， 即时程因素，分单元一和单元二两个水平。 结果发现：内隐记忆存在的三个必要条件是：非目标汉字、 汉字的整体加工和偏好判断任务。
（一）被试间设计的定义 被试间设计是要求每位被试只接受一个自变量水 平的处理（简称一种实验处理或一个实验条件） 因此，又称为组间设计、独立组设计或完全随机 设计。这种实验设计要求再选择被试时遵循随机 性原则。
a1 S1 S5 S9 S13
a2 S2 S6 S10 S14
a3
a4
S3
S7 S11 S15
5.统计控制法 在实验后采用协方差分析或偏相关等统计技术才能把影 响结果的因素分析出来，控制额外变量。这种事后采用 统计技术控制额外变量的方法，称为统计控制。
第二Βιβλιοθήκη Baidu 关于被试的实验设计
每一个实验设计都必须回答三个基本问题（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，还是用 不同的被试？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。
4.随机化法和抵消平衡法 随机化法——把被试随机地分配到各处理组中去的技术。 优点：从理论上讲，随机化法是控制变量的最佳方法，它 不会导致系统性误差，能够控制难以观察的中介变量（如 动机、情感、疲劳、注意等） 抵消平衡法——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方法。常 见的抵消平衡法有ABBA法和拉丁方设计法。
实验设计的基本类型: 从对实验控制条件的严密程度的不同： ①真实验设计:实验者可以有效地操纵实验变量，能 有效地控制各种额外变量，能在随机化原则的基础上 选择和分配被试。 ②准实验设计:对实验控制的严密程度介于前实验设计 和真实验设计之间。 ③前实验设计：往往不易采取随机化原则分配被试， 而且也不易主动地控制自变量和其他额外变量。
三、额外变量
（一）额外变量的定义
额外变量是指实验研究中除所规定的自变量以外一切 能够影响实验结果的变量。这些变量又称为无关变量 或控制变量。 （二）额外变量引发的问题——混淆
1.何谓混淆 额外变量不加以控制就可能与自变量一同引发因变量的 变化，最终难以区分额外变量的效应和自变量的效应， 实验者也无法确定哪个才是真正解释因变量变化的原因， 即引起自变量效应和额外变量效应混淆。它还可能引发 零结果，即自变量的操作未引起因变量的变化。
第三章 心理实验设计
本章主要问题：
1.什么叫自变量？多自变量设计的优点是什么？ 2.什么叫因变量？多因变量设计的优点是什么？ 3.什么叫额外变量？控制额外变量的方法有哪些？ 4.被试间设计和被试内设计有哪些优缺点？ 5.匹配和随机设计平衡设计的原理？ 6.什么是小样本设计和单被试设计？
实验设计是进行科学实验之前做的具体计划。它主要用来 控制实验条件和安排实验程序，目的在于尽可能减少额外 的或未控制的变量，从而有效地操作或改变自变量，使因 变量的变化得到有效的观测，增加实验产生有效的一致结 果的可能性。
避免高限效应和低限效应的方法：
尝试着先通过实验设计去避免极端的反应，然后试着 通过测试少量的先期被试来考察他们对任务操作的反 应情况。如果被试的反应接近指标量程的顶端或底端， 那么实验任务就需修正。
（三）因变量的种类
客观指标： 1.反应速度。 2.反应速度的差异。 3.反应的正确性。 4.反应标准。 5.反应的难度。 主观指标： 被试的口语记录