人文类混合设计与因素设计PPT优秀课件
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缺点：组间设计的缺点在于分配到各实验条件下的 被试可能在各方面是不等同的，实验结果容易收 到被试变量的影响。
克服方法：随机分配被试、匹配被试。
二、混合设计的类型
1、混合设计 混合设计通常包括两个自变量。混合设计
不同于其他设计的地方在于它的第一个 自变量使用一种设计处理，另一个自变 量则采用另一种设计处理。
假设我们进行一个简单的双自变量实验（A、B），每一个自变 量都有两种水平（1、2）。下面是实验做完后得到的每种实验 条件的平均值。在左边矩阵图中是一种假设的结果，右边是另
试在不同实验条件下进行实验，每一个被试与自身是完全相 等的，因而不同的实验条件下实验结果的差异不能归结为被 试之间的差异，因而，组内设计的实验结果较容易达到统计 上的显著水平。 （2）组内设计用于研究练习的阶段性和记忆中的遗忘都是最为 理想的。 （3）组内设计不需要太多的被试，因为在组内设计中研究者可 以从每一个被试身上获得几种不同的数据。
很明显，我们的配对程序不可以破坏原来的随机分组。
但实际上这种设计通常不会被采用，因为如果终究要 对被试进行配对的话，那通常会在一开始就将被试 进行配对分成四组，这样就演变成配对组设计了。
RG-IWS
同样，第一步仍是形成两个随机组，一个接受A1，另 一个接受A2。而B自变量两个水平可以用任何方法安 排给两组的所有被试，只要所有的被试数据合起来 能够平衡渐进误差。
因素设计的最简单形式就是实验中有两个自变量，每 个自变量各有两个水平。这就是2×2因素设计，这 种设计共有四种可能的组合。
因素设计一般使用两个或三个因素，每个因素有2-6个 水平，因素过多或水平过多都将使实验变得十分复 杂而难以进行，并且结果也难以合理地解释。
二、因素设计的安排
因素设计既可以按照组内设计也可以按照 组间设计进行，混合设计也常作为因素 设计的一种设计方式。
二、混合设计的类型 三、选用设计类型的考虑
一、组内设计与组间设计
1、组内设计与组间设计 （1）组内设计：把数目相同的被试分配到自
变量的不同水平或不同的自变量上。 （2）组间设计：使每个被试轮流分配到自变
量的不同水平上或不同的自变量上。
2、组内设计的优点和缺点
优点： （1）组内设计消除了被试个别差异对实验的影响。由于同一被
被试
实验顺序
B1
1-4
A1B1棗A2B1
5-8
A2B1棗A1B1
B2
9-12 A1B2棗A2B2
13-16 A2B2棗A1B2
三、交互作用的意义
1、交互作用 一个实验同时操纵两个自变量的主要目的
就是想要知道两个自变量对行为的影响 是否有交互作用。如果一个自变量对行 为的影响会因另一个自变量水平的改变 发生变化时，我们就说这两个自变量具 有交互作用。否则，我们就说这两个自 变量没有交互作用。
MG-IWS
使用此种设计时，先要有互相配对的两组被试。 一组分派到A1，另一组分派到A2。然后两 组都接受B1和B2的处理。
MG-CWS
除了B1和B2有多次试验，并使每一位被试的 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，由于两个变量都属于被试内设 计，因此只有一个被试组。
例如我们研究记忆广度和呈现速度（A1、A2）以及实 验材料的关系（B1、B2）。先安排两组随机组被试 分别接受两种速度变量（A1、A2），而两组内所有 的被试都接受数字串和字母串的变量处理（B1、 B2）。我们可以对B自变量采取交互平衡的方式排列 字母与数字的顺序。
RG-CWS
这种设计和上例一样，只是所有被试的数据都 采取完全平衡的方式来平衡，每一位被试的 数据都不受渐进误差的影响。
例：三种不同的（组间、组内、混合） 2×2因素设计例释。
2×2因素的组间设计
被试 1-8 9-16 17-24 25-32
组（实验条件） A1B1 A1B2 A2B1 A2B2
2×2因素的组内设计
被试
实验顺序
1
2
3
4
1-2
J
K
L
M
3-4
K
M
J
L
5-6
L
J
M
K
7-8
M
L
K
J
2×2因素的混合设计
组
缺点：由于被试轮流做所有的实验，因此被试 的练习和疲劳等因素可能会造成实验条件之 间的相互影响，使得实验顺序可能会影响实 验结果。
克服方法：完全平衡、不完全（拉丁方）平衡、 ABBA交互平衡、区组随机、完全随机。
3、组间设计的优点和缺点
优点：由于每一个被试只对一种实验处理进行反应， 因此一个实验条件不会影响到另一个实验条件。 组间设计特别适合某些实验条件之间存在较大影 响的心理学实验。
例如前面提到的记忆广度和呈现速度（A1、A2）及 记忆材料类型（B1、B2）之间的关系。其中呈现 速度（A1、A2）可以采用不完全被试内设计来施 行，也就是一半被试先接受A1，另一半被试先接 受A2。而材料类型则采用完全被试内设计（B1、 B2）。在这个设计中，哪一个因素采用何种处理 是可以随意换的，但是在某些实验中情况可能就 会复杂一些。
第五章 混合设计与因素设计
第一节 混合设计（mixed design） 第二节 因素设计(factorial design)与交
互作用 第三节 自然组设计（natural-groups
design）
第一节 混合设计（mixed design）
一、组内设计（within-group design）与 组间设计（between-group design）
2、混合设计的类型
我们已经学过的四种设计分别为：随机组 （RG）配对组（MG）不完全被试内设计 （IWS）完全被试内设计（CWS）。这 四种设计的组合方式共有16种，但实质 上属于混合设计的只有6种。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
RG-MG
一开始，先将被试分为两个随机组，一组接受A1处理， 另一组接受A2处理。然后再把A1组的被试分成两个 配对组，A2的被试也分成两个配对组。A1的其中一 组接受B1处理，另一组接受B2处理。A2的两个组也 是如此。
三、选用设计类型的考虑
1、我们首先要考虑所采用的自变量是否需要 特殊的设计才可以有效地操纵。
2、其次，我们就是要考虑经济、方便、数据 处理的准确度等。
第二节 因素设计与交互作用
一、因素设计 二、因素设计的安排 三、交互作用的意义
一、因素设计
因素设计是关于两个或两个以上变量（因素）的实验 设计，它的特点是将实验中的每个变量的多个水平 都结合起来进行实验。
克服方法：随机分配被试、匹配被试。
二、混合设计的类型
1、混合设计 混合设计通常包括两个自变量。混合设计
不同于其他设计的地方在于它的第一个 自变量使用一种设计处理，另一个自变 量则采用另一种设计处理。
假设我们进行一个简单的双自变量实验（A、B），每一个自变 量都有两种水平（1、2）。下面是实验做完后得到的每种实验 条件的平均值。在左边矩阵图中是一种假设的结果，右边是另
试在不同实验条件下进行实验，每一个被试与自身是完全相 等的，因而不同的实验条件下实验结果的差异不能归结为被 试之间的差异，因而，组内设计的实验结果较容易达到统计 上的显著水平。 （2）组内设计用于研究练习的阶段性和记忆中的遗忘都是最为 理想的。 （3）组内设计不需要太多的被试，因为在组内设计中研究者可 以从每一个被试身上获得几种不同的数据。
很明显，我们的配对程序不可以破坏原来的随机分组。
但实际上这种设计通常不会被采用，因为如果终究要 对被试进行配对的话，那通常会在一开始就将被试 进行配对分成四组，这样就演变成配对组设计了。
RG-IWS
同样，第一步仍是形成两个随机组，一个接受A1，另 一个接受A2。而B自变量两个水平可以用任何方法安 排给两组的所有被试，只要所有的被试数据合起来 能够平衡渐进误差。
因素设计的最简单形式就是实验中有两个自变量，每 个自变量各有两个水平。这就是2×2因素设计，这 种设计共有四种可能的组合。
因素设计一般使用两个或三个因素，每个因素有2-6个 水平，因素过多或水平过多都将使实验变得十分复 杂而难以进行，并且结果也难以合理地解释。
二、因素设计的安排
因素设计既可以按照组内设计也可以按照 组间设计进行，混合设计也常作为因素 设计的一种设计方式。
二、混合设计的类型 三、选用设计类型的考虑
一、组内设计与组间设计
1、组内设计与组间设计 （1）组内设计：把数目相同的被试分配到自
变量的不同水平或不同的自变量上。 （2）组间设计：使每个被试轮流分配到自变
量的不同水平上或不同的自变量上。
2、组内设计的优点和缺点
优点： （1）组内设计消除了被试个别差异对实验的影响。由于同一被
被试
实验顺序
B1
1-4
A1B1棗A2B1
5-8
A2B1棗A1B1
B2
9-12 A1B2棗A2B2
13-16 A2B2棗A1B2
三、交互作用的意义
1、交互作用 一个实验同时操纵两个自变量的主要目的
就是想要知道两个自变量对行为的影响 是否有交互作用。如果一个自变量对行 为的影响会因另一个自变量水平的改变 发生变化时，我们就说这两个自变量具 有交互作用。否则，我们就说这两个自 变量没有交互作用。
MG-IWS
使用此种设计时，先要有互相配对的两组被试。 一组分派到A1，另一组分派到A2。然后两 组都接受B1和B2的处理。
MG-CWS
除了B1和B2有多次试验，并使每一位被试的 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，由于两个变量都属于被试内设 计，因此只有一个被试组。
例如我们研究记忆广度和呈现速度（A1、A2）以及实 验材料的关系（B1、B2）。先安排两组随机组被试 分别接受两种速度变量（A1、A2），而两组内所有 的被试都接受数字串和字母串的变量处理（B1、 B2）。我们可以对B自变量采取交互平衡的方式排列 字母与数字的顺序。
RG-CWS
这种设计和上例一样，只是所有被试的数据都 采取完全平衡的方式来平衡，每一位被试的 数据都不受渐进误差的影响。
例：三种不同的（组间、组内、混合） 2×2因素设计例释。
2×2因素的组间设计
被试 1-8 9-16 17-24 25-32
组（实验条件） A1B1 A1B2 A2B1 A2B2
2×2因素的组内设计
被试
实验顺序
1
2
3
4
1-2
J
K
L
M
3-4
K
M
J
L
5-6
L
J
M
K
7-8
M
L
K
J
2×2因素的混合设计
组
缺点：由于被试轮流做所有的实验，因此被试 的练习和疲劳等因素可能会造成实验条件之 间的相互影响，使得实验顺序可能会影响实 验结果。
克服方法：完全平衡、不完全（拉丁方）平衡、 ABBA交互平衡、区组随机、完全随机。
3、组间设计的优点和缺点
优点：由于每一个被试只对一种实验处理进行反应， 因此一个实验条件不会影响到另一个实验条件。 组间设计特别适合某些实验条件之间存在较大影 响的心理学实验。
例如前面提到的记忆广度和呈现速度（A1、A2）及 记忆材料类型（B1、B2）之间的关系。其中呈现 速度（A1、A2）可以采用不完全被试内设计来施 行，也就是一半被试先接受A1，另一半被试先接 受A2。而材料类型则采用完全被试内设计（B1、 B2）。在这个设计中，哪一个因素采用何种处理 是可以随意换的，但是在某些实验中情况可能就 会复杂一些。
第五章 混合设计与因素设计
第一节 混合设计（mixed design） 第二节 因素设计(factorial design)与交
互作用 第三节 自然组设计（natural-groups
design）
第一节 混合设计（mixed design）
一、组内设计（within-group design）与 组间设计（between-group design）
2、混合设计的类型
我们已经学过的四种设计分别为：随机组 （RG）配对组（MG）不完全被试内设计 （IWS）完全被试内设计（CWS）。这 四种设计的组合方式共有16种，但实质 上属于混合设计的只有6种。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
RG-MG
一开始，先将被试分为两个随机组，一组接受A1处理， 另一组接受A2处理。然后再把A1组的被试分成两个 配对组，A2的被试也分成两个配对组。A1的其中一 组接受B1处理，另一组接受B2处理。A2的两个组也 是如此。
三、选用设计类型的考虑
1、我们首先要考虑所采用的自变量是否需要 特殊的设计才可以有效地操纵。
2、其次，我们就是要考虑经济、方便、数据 处理的准确度等。
第二节 因素设计与交互作用
一、因素设计 二、因素设计的安排 三、交互作用的意义
一、因素设计
因素设计是关于两个或两个以上变量（因素）的实验 设计，它的特点是将实验中的每个变量的多个水平 都结合起来进行实验。