第二章 实验设计与数据统计分析

组前测后测设计


2、设计评价 基本控制多数影响内部效度的因素。 但是，采用前测，使被试由于前测验而获 得经验，可能对后测产生敏感性，出现测验 的反作用效果，导致对实验外部效度的影响
随机实验组控制组前后测设计




3、设计的显著性检验 （1）对增值分数进行分析：t检验（参数统 计）、曼—惠特尼U检验或中位数检验（非参 数检验） （2）协方差分析法 4、研究实例 研究一种训练方法（教学生根据报纸标题 预测内容）的有效性
在析因设计中，为简化表述常常用英文大 写字母表示因素（自变量），用对应的小 写字母及数字表示因素的水平，各个因素 之间的不同水平之间的相互结合，用乘号 “×”表示。处理是指实验中一个特定的、 独特的实验条件。

如在一个包括两个因素的析因设计中，其中每个 因素有两水平，我们以A和B代表两个因素，以 a1,a2和b1,b2分别代表因素A和B的水平。这种设 计被称为是双因素设计，又称A×B设计，或2×2 设计，2×2表示本设计共有4种处理。 再如，实验中有A、B和C共3个因素，并且它们的 水平数分别为2、3、4，则称为三因素设计，又称 A×B×C因素设计，又可称为是2×3×4设计，以 此类推。因此如果依据实验中所包含因素数目来 进行分类，可将多因素完全随机设计划分为完全 随机双因素析因设计、完全随机三因素析因设计。
多因素完全随机实验设计

2×2完全随机析因设计的实例

可能的结果一：
20 15
测验成绩
20
测验成绩
15 10 5 0 2年以下 5年以上 自学辅导 传统教学
10 5 0 自学辅导 传统教学
2年以下 5年以上
多因素完全随机实验设计

2×2完全随机析因设计的实例

可能的结果二：
20 15
测验成绩
20 15
Xa Xa1 O11 O12 …. O1k Xa2 O31 O32 …. O3k Xa3 O51 O52 …. O5k
R R R R R R
Xa1Xb1 Xa1Xb2 Xa2Xb1 Xa2Xb2 Xa3Xb1 Xa3Xb2
O1 O2 O3 O4 O5 O6
Xb1
O1:
O3:
O5:
Ob1
Xb O21 O22 …. O2k O41 O42 …. O4k O61 O62 …. O6k
Xa1Xb1 O1 Xa1Xb2 O2 Xa2Xb1 O3 Xa2Xb2 O4
Xb1 Xb
O1:
O2:
Ob1
各组被试成绩的总和或平均数， 被称为是边缘值。
Xb2
O3:
O21 O22 …. O2k
Oa1
O4:
O41 O42 …. O4k
Oa2
Ob2
多因素完全随机实验设计

2、
3×2完全随机析因设计的模式
练 习 1


Loftus and Burns (1982) 实验目的：考察暴力场面对人的记忆的影响。 被试：226名University of Washington的自愿参 加者；随机分配到以下两组。 组一：看带有暴力场面的电影 组二：看非暴力场面的电影 看完电影之后，要求两组被试回答25道关于电 影中事件的问题。其中一道题非常关键：问被试 在银行外面露天停车场踢球的男孩穿的足球衫上 的号码是多少。计算出正确回忆出男孩运动衫号 码的人数的百分数。结果：组一，4%；组二，28%。 这种设计是什么样的设计？

小练习


“不同教龄教师采用不同教学方法对学习成绩的 影响”的实验是几因素设计？如果选择2、5两个 教龄的教师和自学辅导法与传统教学法两种教学 方法则实验共有几种实验处理？用字母如何表示？ 用数字如何表示？共有几种处理？ 教师年龄、气质类型及教学方法对学习成绩的影 响实验是几因素设计？如果选择2、5、10三个教 龄的教师、自学辅导法与传统教学法两种教学方 法、4种气质类型的教师参与实验，则实验共有几 种实验处理？用字母如何表示？用数字如何表示？ 共有几种处理？
随机化区组设计

（三）3×2随机化区组二因素设计的基本模式 区 组 1 2 … n 实验处理组合
Xa1b1 O111 Xa1b2 O112 Xa2b1 O121 Xa2b2 O122 Xa3b1 O131 Xa3b2 O132
O211
O212
O221
O222
O231
O232
…
On11
…
On12
…
On21
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随机多组后测设计


1、设计模式：研究者要进行的实验处理X有3 个或3个以上时。 R X1 O1 R X2 O2 R X3 O3
随机多组后测设计


2、实验结果的检验 单因素方差分析，不能采用t检验进行两 两比较。如果要进一步确定到底是哪两种处 理结果有显著差异，则可用多重比较来进一 步检验。
第一节 实验设计类型（一） ——真实验设计

真实验设计对实验条件的控制程度要求较 高，在真实验设计中，主试能有效地操纵 实验变量，能有效地控制内在无效来源和 外在无关因素的影响，能在随机化原则基 础上选择和分配被试，从而使实验结果更 能客观地反映实验处理的作用。




一、完全随机化设计 （一）随机实验组控制组前测后测设计 （二）随机实验组控制组后测设计 （三）随机多组后测设计 二、多因素（完全随机）实验设计 三、随机区组设计
…
On22
…
On31
…
On32
随机化区组设计
（四）统计分析方法： 随机化区组设计的方差分析 （五）设计评价 1、优点 考虑了个别差异对实验结果的影响（即区组效 应），并可通过统计处理排除这种影响 2、缺点 区组的划分不一定容易进行，如果同一区组内 地各实验单元（被试）的差异较大，则会出现较 大的误差。
Xb2
O2:
O4:
O6:
Ob2
Oa1
Oa2
Oa3
多因素完全随机实验设计

3、
2×2完全随机析因设计的实例

实验：年龄不同的教师用不同教学方法对学生测 验成绩的影响。 被试：小学刚升入初中的新生班学生 自变量：教学方法（自学辅导教学 vs. 传统 教学）；教师教龄（2年以下 vs. 5年以上） 因变量：测验成绩
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三、随机化区组设计


（一）区组概念及原理
1、区组的概念 区组在实验设计中的概念起源于农业田间研究 中按土地的特点把实验区域划分为不同的“区域” 或“区块”。 心理学实验中的区组是指把被试按照个体差异 分配到不同的被试组，并且把这种“区组”的差 异作为一个额外变量来进行控制。





对可能影响因变量，又不是研究者所关注的变 量，可以根据其特性分成不同区组，然后在每个区 组内随机安排实验处理，以控制其对因变量的影响。 区组变量可以是个体差异（智力、情绪、人格 等）或环境变量（时间、地点、仪器） 设计原则是同一区组内的被试尽量“同质”， 每一区组都接受全部实验处理，每一种实验处理在 不同的区组中重复的次数也相同。 目的在于使区组内被试（环境）差异尽量缩小, 即让无关变异尽量小，从而使处理变异相对变大。
随机化区组设计

2、 3种分配区组被试的方式 （1）一名被试作为一个区组 （2）每个区组内被试的人数是实验处理数 目的整倍数 （3)区组内的基本单元是一个团体（自然 班问题的解决方案）
随机化区组设计

（二）随机化区组单因素设计的基本模式
区 组 优良 中等 较差 处理平均 实验处理 X1 X2 X3 X4 O11 O12 O13 O14 O21 O22 O23 O24 O31 O32 O33 O34 O.1 O.2 O.3 O.4 区组平均 O1 O2 O3 O..
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多因素实验设计


（一）什么是多因素实验设计 是指实验中包括两个或两个以上因素(自 变量)，并且每个因素有两个或两个以上的水 平，各因素的不同水平互相结合，构成多种 组合处理的一种实验设计，又称完全随机析 因设计，或多因素完全随机设计。如要考察 不同教学方法下不同年龄教师对教学效果的 影响。

练 习 2



请用完全随机实验设计进行下面的研究： 研究文章生字密度、文章主题熟悉性对 阅读理解的影响 需要回答： （1）自变量及水平数、因变量 （2）可能存在的额外变量 （3）如何选择分配被试 （4）如何统计分析结果
练 习 3



请用随机区组实验设计进行下面的研究： 研究文章生字密度、文章主题熟悉性对阅读理 解的影响。但想进一步分离出学生的智力对阅读 理解成绩的可能影响。想把智力作为一个额外变 量控制起来。 需要回答： （1）自变量及水平数、因变量 （2）可能存在的额外变量 （3）如何选择分配被试 （4）如何统计分析结果
第二章 心理实验设计与数据统计分析

实验设计就是进行科学实验前做的具体计 划，有广义和狭义之分。
广义的实验设计指科学研究的一般程序知 识，它包括从问题的提出、假说的形成、 变量的选择，一直到结果的分析、论文的 写作等一系列内容。 狭义的实验设计特指实施实验处理的一个 计划方案以及与计划方案有关的统计分析。
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随机实验组控制组后测设计



1、设计模式 R X O1 R O2 R：采用随机法分配被试和分组 X：实验者操纵的实验处理 O1和O2：后测成绩
随机实验组控制组后测设计



2、设计评价 具备随机实验组控制组前后测设计所有优点 3、设计显著性检验 (1)t检验； (2)非参数检验（曼—惠特尼U检验或中位数检验） 4、研究实例 比较数学自学辅导教学与传统教学的效果