实验心理学--单因素实验设计总结
幼儿单因素实验报告
幼儿单因素实验报告研究背景和目的在幼儿教育领域，单因素实验是一种常见的研究方法。
通过控制其他因素不变，研究一个特定因素对幼儿的影响，可以帮助我们更好地了解幼儿的发展和学习规律。
本实验旨在探究视听教具对幼儿学习效果的影响，以期对幼儿教育的改进提供参考。
实验设计本实验采用单因素设计，将幼儿分为两组，一组为实验组，另一组为对照组。
实验组使用视听教具进行学习，对照组不使用任何教具。
通过观察和测量两组幼儿的学习成绩和注意力表现，来比较视听教具对幼儿学习效果的影响。
实验过程受试者选择从幼儿园中随机选择了40名幼儿作为实验对象，其中20名幼儿分配到实验组，另外20名幼儿分配到对照组。
这两组幼儿在性别、年龄和入园时间等方面基本保持一致。
实验组设计和操作实验组幼儿在学习过程中使用了视听教具。
我们选择了一款针对幼儿的教育软件，该软件结合了图像和声音，通过多媒体方式呈现知识点，以更加生动有趣的方式吸引幼儿的注意力。
每个幼儿在学习前都接受了软件操作和使用方法的培训。
对照组设计和操作对照组幼儿在学习过程中没有使用任何视听教具，而是采用传统的纸质教材进行学习。
教师根据教学计划和课程安排进行教学，保持和实验组相同的教学内容和进度。
数据收集和分析我们记录了幼儿在学习过程中的成绩和注意力表现。
成绩通过测验的形式进行评估，注意力表现通过观察和记录。
为确保结果的可靠性，我们安排了多次评估，并进行数据统计和分析。
结果和讨论学习成绩比较根据统计数据，我们发现实验组幼儿的学习成绩普遍高于对照组。
实验组幼儿在接受使用视听教具进行学习后，更加积极主动，学习效果更好。
视听教具可以提供更具吸引力和互动性的学习方式，有助于幼儿更好地理解和记忆知识点。
注意力表现比较实验组幼儿在学习过程中表现出更好的注意力集中。
视听教具的多媒体形式可以吸引幼儿的注意力，使他们更加专注于学习内容，提高学习效率。
而对照组幼儿由于缺乏新颖和多样化的学习方式，注意力容易分散，难以集中于学习。
单因素考察实验报告总结(3篇)
第1篇一、实验背景随着科学技术的不断发展，实验研究在各个领域都发挥着越来越重要的作用。
为了提高实验研究的效果，研究者们常常采用单因素实验设计，通过控制其他变量不变，研究某一特定因素对实验结果的影响。
本实验旨在探讨单一因素对实验结果的影响，并总结实验过程中的关键步骤和结果。
二、实验目的1. 研究单一因素对实验结果的影响。
2. 掌握单因素实验设计的基本方法。
3. 提高实验操作技能和数据分析能力。
三、实验原理单因素实验设计是指在实验过程中，只改变一个自变量，保持其他自变量和因变量不变，观察和记录因变量的变化。
通过对比实验结果，可以得出单一因素对实验结果的影响。
四、实验材料与仪器1. 实验材料：实验对象、实验试剂、实验仪器等。
2. 实验仪器：天平、量筒、试管、滴定管、pH计等。
五、实验步骤1. 实验分组：将实验对象分为若干组，每组包含相同数量的样本。
2. 实验变量设置：根据实验目的，设置单一自变量，如温度、压力、光照等。
3. 实验操作：按照实验设计，对各组实验对象进行相应处理，如加热、加压、光照等。
4. 数据记录：记录实验过程中各组的因变量数据，如颜色、沉淀、pH值等。
5. 数据分析：对实验数据进行统计分析，得出单一因素对实验结果的影响。
六、实验结果根据实验结果，可以得出以下结论：1. 单一因素对实验结果具有显著影响。
2. 实验过程中，控制其他变量不变，有助于研究单一因素对实验结果的影响。
3. 实验结果具有一定的可靠性和可重复性。
七、实验讨论1. 实验过程中，单一因素对实验结果的影响具有显著性和一致性。
2. 实验结果表明，单一因素在不同条件下对实验结果的影响存在差异。
3. 实验结果与理论预测基本相符，验证了实验设计的合理性。
八、实验总结1. 本实验成功研究了单一因素对实验结果的影响，达到了实验目的。
2. 通过单因素实验设计，可以有效地研究单一因素对实验结果的影响。
3. 实验过程中，应注意控制其他变量不变，以保证实验结果的可靠性。
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。
单因素双因素实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景与目的随着科学技术的不断进步，实验研究在各个领域都发挥着重要作用。
本实验旨在通过单因素和双因素实验设计，探究不同因素对实验结果的影响，并分析这些因素之间的交互作用。
实验过程中，我们将运用统计学方法对数据进行分析，得出科学的结论。
二、实验材料与方法1. 实验材料：- 实验对象：某品牌手机- 实验因素：屏幕尺寸、内存容量、处理器性能- 因变量：用户体验满意度2. 实验方法：（1）单因素实验：- 首先，我们将手机分为三组，分别对应屏幕尺寸为5英寸、6英寸和7英寸。
- 然后，邀请相同数量的测试者分别使用这三组手机，填写用户体验满意度调查问卷。
- 对比三组数据，分析屏幕尺寸对用户体验满意度的影响。
（2）双因素实验：- 将手机分为九组，每组包含不同的屏幕尺寸和内存容量组合（5英寸/4GB、5英寸/6GB、5英寸/8GB、6英寸/4GB、6英寸/6GB、6英寸/8GB、7英寸/4GB、7英寸/6GB、7英寸/8GB）。
- 邀请相同数量的测试者分别使用这九组手机，填写用户体验满意度调查问卷。
- 对比九组数据，分析屏幕尺寸和内存容量对用户体验满意度的共同影响。
（3）数据处理：- 收集问卷数据后，利用统计学软件对数据进行整理和分析。
- 运用方差分析等方法，分析不同因素对用户体验满意度的影响及其交互作用。
三、实验结果与分析1. 单因素实验结果：- 通过方差分析，我们发现屏幕尺寸对用户体验满意度有显著影响（F=6.23，p<0.05）。
- 具体来说，屏幕尺寸为6英寸的手机在用户体验满意度方面表现最佳，而7英寸的手机在用户体验满意度方面表现最差。
2. 双因素实验结果：- 通过方差分析，我们发现屏幕尺寸和内存容量对用户体验满意度有显著影响（F=4.12，p<0.05）。
- 在交互作用方面，屏幕尺寸和内存容量的组合对用户体验满意度也有显著影响（F=3.89，p<0.05）。
- 具体来说，5英寸/8GB、6英寸/6GB和7英寸/4GB这三组手机在用户体验满意度方面表现最佳。
心理学实验设计
选择的问题是：计算机键盘与水平面可有三种倾斜度：0度、10度和15度，试设计一项实验来证明，哪一种倾斜度最有利于输入字符。
实验设计一：单因素被试内设计1.提出假设：在计算机和水平面之间的三种倾斜度中，0度，10度和15度中，打一段相同的材料（使用相同的语言），在完成任务以后，比较一下哪种任务完成的时间是最少的，假设倾斜10度所需要的时间是最少的。
2.被试筛选被试：在对被试进行选择的过程中，需要进行严格的筛选。
在进行最后的测试之前，要对每个被试进行测试。
让所有被试在同一个房间里进行，给他们500字的中文文字，在最后的结果中筛选出在3-4分钟内完成的被试，这样能够排除掉打字技术对成绩的干扰。
其中选出被试10名，每个被试依次接受三个水平的实验处理（0度，10度和15度）。
单因素被试内被试分配图3.实验材料3台配置一样的电脑，分别是：0度，10度和15度。
分别给被试呈现不熟悉的材料，避免对材料有熟悉度，每段文字500字。
4. 实验程序(1) 把被试统一安排在指定教室进行，事先不需要太多的交流。
(2) 指导语：大家好，今天我们要进行一项文字输入的测试。
在屏幕中央将会出现一篇文字，请您以最快的速度输入文字。
在我说开始后，大家可以开始了。
(3)电脑自动记录被试完成的时间。
(4)进行数据分析。
实验设计二：单因素被试间设计1.提出假设：在计算机和水平面之间的三种倾斜度中，0度，10度和15度中，打一段相同的材料（使用相同的语言），在完成任务以后，比较一下哪种任务完成的时间是最少的，假设倾斜10度所需要的时间是最少的。
2.被试筛选被试：筛选被试：在对被试进行选择的过程中，需要进行严格的筛选。
在进行最后的测试之前，要对每个被试进行测试。
让所有被试在同一个房间里进行，给他们500字的中文文字，在最后的结果中筛选出在3-4分钟内完成的被试，这样能够排除掉打字技术对成绩的干扰。
其中选出被试45名。
每个被试分别接受三个水平的实验处理（0度，10度和15度）。
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
单因素实验的实验方法
单因素实验的实验方法
单因素实验是一种简单而有效的实验设计方法，它可以帮助研究人员探究一个因素对于某种现象的影响。
这种实验方法的基本思想是在保持其他因素不变的情况下，改变一个特定的因素，从而观察它对实验结果的影响。
单因素实验的实验方法一般分为以下几个步骤：
1.确定实验目的和假设：首先需要明确实验的目的和假设，例如，研究某种药物对于病人的治疗效果是否显著。
2.选择实验组和对照组：根据实验目的和假设，选择一个实验组和一个对照组。
实验组是接受特定处理的一组样本，而对照组则是接受类似处理但不包含特定因素的一组样本。
3.随机分组：将实验组和对照组随机分配，以避免抽样偏差。
4.实施实验：在实验组中施加特定处理，并在对照组中施加类似处理但不包含特定因素的处理。
5.测量实验结果：对实验结果进行测量，例如，测量病人的治疗效果。
6.统计分析：使用适当的统计方法对实验结果进行分析，并判断特定因素对于实验结果的影响是否显著。
总之，单因素实验是一种简单而广泛应用的实验方法，它可以帮助研究人员探究一个因素对于某种现象的影响，从而提高我们对于世界的认知水平。
- 1 -。
单因素实验讨论总结
单因素实验讨论总结单因素实验是一种常用的实验设计方法，用于研究一个因素对实验结果的影响。
本文将对单因素实验进行讨论，并总结其相关内容。
一、简介单因素实验是指在一个实验中只改变一个因素，其他所有因素保持不变。
通过改变这个因素的不同水平，观察和测量其对实验结果的影响，从而得出结论。
二、实验设计1. 因素选择：在进行单因素实验前，需要确定研究的目标和所要研究的因素。
选择一个具有重要影响且容易控制的因素进行研究。
2. 水平设置：确定该因素的不同水平，通常选取3个或以上水平进行比较。
3. 随机分组：将被试随机分为各个处理组，每组接受不同水平的处理。
4. 实施处理：按照设计好的处理方案进行处理。
5. 数据收集：记录每组数据，并进行测量和观察。
6. 数据分析：通过统计方法对数据进行分析。
三、数据分析方法1. 描述性统计：对数据进行描述性统计分析，包括均值、标准差、频数等指标。
2. 方差分析（ANOVA）：用于比较不同水平之间的差异是否显著。
3. 多重比较：当方差分析结果显著时，进行多重比较以确定不同水平之间的具体差异。
4. 效应量分析：通过计算效应量，评估因素对实验结果的实际影响程度。
四、实验结果解读1. 方差分析结果：根据方差分析结果，判断不同水平之间是否存在显著差异。
2. 多重比较结果：通过多重比较，确定不同水平之间的具体差异。
3. 效应量分析结果：根据效应量分析结果，评估因素对实验结果的实际影响程度。
五、讨论与总结1. 结果解释：根据数据分析结果，解释因素对实验结果的影响。
讨论可能的原因和机制。
2. 结果验证：将实验结果与已有研究或理论进行比较和验证，探讨其一致性或不一致性。
3. 实验局限性：指出实验设计和方法上可能存在的局限性，并提出改进建议。
4. 结论总结：总结单因素实验研究的主要发现和结论，并对未来研究方向提出建议。
六、参考文献列出本文参考的相关文献，包括经典实验设计教材、研究论文等。
单因素实验是一种常用的实验设计方法，通过改变一个因素的不同水平，观察和测量其对实验结果的影响。
单因素随机区组实验设计
单因素随机区组实验设计一、单因素随机区组实验设计的大体特点心理和教育科学研究中，被试的个体不同是误差变异的重要来源。
它常常会混淆实验处置的效应，因此是无关变异。
随机区组设计利用区组方式减小误差变异，即用区组方式分离出由无关变量引发的变异，使它不出此刻处置效应和误差变异中。
单因素随机区组设计适用于如此的情境：研究中有一个自变量，自变量有两个或多个水平(P ≥2)，研究中还有一个无关变量，也有两个或多个水平(n ≥2)，而且自变量的水平与无关变量的水平之间没有交互作用。
当无关变量是被试变量时，一样第一将被试在那个无关变量上进行匹配，然后将他们随机分派给不同的实验处置。
如此，区组内的被试在此无关变量上加倍同质，他们同意不同的处置水平常，可看做不受无关变量的阻碍，要紧受处置的阻碍而区组之间的变异反映了无关变量的阻碍，咱们能够利用方差分析技术区分出这一部份变异，以减少误差变异，取得对处置效应的更精准的估价。
另外，环境因素也是潜在可考虑的区组变量，例如，天天的时刻、每一年的季节、地址、仪器等方面的因素也能够进行区组，以减少误差变异，时刻是一个专门有效的区组变量，因为它常常还会带来一些附加的变量，如躯体的生理周期、疲劳等等。
单因素随机区组实验设计适合查验的假说有两个：(1)处置水平的整体平均数相等，即：0.1.2.:P H μμμ==⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅=或处置效应等于0，即：0:0j H a =(2)区组的整体平均数相等，即：0.1.2.:n H μμμ==⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅=或区组效应等于0，即：20:0i H π=图中能够看出实验中有一个自变量，自变量有4个水平。
实验中还有一个无关变量，将16个被试在无关变量上进行匹配，分为4个区组，每一个区组内4个同质被试，随机分派每一个被试同意一个处置水平。
二、单因素随机区组实验设计与计算举例(一)研究的问题与实验设计咱们仍然利用第一节中文章的生字密度对阅读明白得阻碍的研究做例子。
实验心理学第四讲真实验(一)单因素实验设计
SST ( xij x ) 2 ( xij xi ) 2 n ( xi x ) 2
i 1 j 1 i 1 j 1 i 1
k
n
k
n
k
• 计算表和各种基本量的计算
• 平方和的分解与计算
方差分析表 • F (2, 33) = 5.315, p = 0.01, MSe = 276.783
80
正确数
60
40
20
0 高清晰 中清晰 低清晰
Q检验法 • 1、把要比较的各个平均数从小到大作等级排列。 • 2、根据比较等级r,误差自由度dfE，查Q表中相应的q0. 05或q0.01的值 • 3、求样本平均数的标准误： （Se2为方差分析时的误差均方值，n为样本容量） • 4、用标准误乘以q的临界值就是对应于某一个r值的两 个平均数相比较时的临界值，如果这两个平均数的差 异大于上值，则认为这两个平均数在0.05水平差异显 著，若小于上值则两个平均数之间差异不显著。
在SPSS中的计算
被试间实验设计的优点和缺点
• • • 优点 避免单个被试接受多个水平的实验处理 排除组内设计中的练习效应、疲劳效应等问题 不需要对不同实验处理采用平衡法控制顺序误差
• • •
缺点 分配给不同实验处理的各组被试之间可能存在差异 组间设计需要更多的被试 花费更多的时间和人力
• • •
方差分析表 生字密度： F (3, 16) = 92.11, p < 0.01 班级：F (3, 16) = 27.19, p < 0.01 实验时间： F (3, 16) = 0.67， p > 0.05
拉丁方实验的误差变异 • SS单元内：同一方格单元内接受同样处理的被试有两个或 多个时，出现此误差变异，即接受相同实验处理的被试 之间的个体差异引起的变异，与完全随机实验中的单元 内误差性质相同。当方格单元内仅有一名被试时，无此 项误差。 • SS残差：除单元内误差外，总变异中其余的不能被实验处 理和无关变量解释的变异，包括A因素与无关变量B或C 的交互作用的残差。与随机区组设计中的残差性质相同 。
心理学实验揭秘实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景心理学作为一门研究人类行为和心理活动的学科，一直以来都备受关注。
为了更好地理解心理现象，心理学家们设计了一系列实验来验证假设、探究心理规律。
本文将揭秘一项心理学实验，通过实验报告的形式，详细阐述实验的目的、方法、结果和讨论。
二、实验目的本实验旨在探究某种心理现象，验证假设，为心理学研究提供实证依据。
三、实验方法1. 实验设计本实验采用单因素实验设计，自变量为实验条件，因变量为被试者的心理反应。
2. 实验材料实验材料包括实验任务、实验指导语、被试者信息记录表等。
3. 实验程序（1）招募被试：通过线上线下方式招募符合实验要求的被试。
（2）实验分组：将被试随机分为实验组和对照组。
（3）实验实施：实验组接受实验任务，对照组接受无关任务。
（4）数据收集：记录被试者在实验过程中的心理反应。
四、实验结果1. 实验组心理反应实验结果显示，实验组在实验过程中表现出明显的心理反应，与对照组存在显著差异。
2. 实验结果分析通过对实验数据的统计分析，发现实验组在心理反应方面具有以下特点：（1）实验组在实验过程中表现出较高的焦虑水平。
（2）实验组在实验过程中表现出较低的自信心。
（3）实验组在实验过程中表现出较低的自我效能感。
五、讨论1. 实验结果解释实验结果显示，实验组在心理反应方面存在显著差异，这可能是由于实验条件引起的。
实验任务具有一定的挑战性，导致实验组在心理上产生压力，进而引发焦虑、自信心降低和自我效能感下降。
2. 实验结果的意义本实验结果对心理学研究具有一定的启示意义。
首先，实验结果表明，心理压力对个体的心理反应具有显著影响。
其次，实验结果提示我们在设计实验任务时，应充分考虑被试者的心理承受能力。
3. 实验结果的局限性本实验存在一定的局限性。
首先，实验样本量较小，可能无法完全代表总体。
其次，实验条件较为单一，可能无法全面反映心理现象的复杂性。
六、结论本实验通过对某种心理现象的探究，验证了假设，为心理学研究提供了实证依据。
第四讲 真实验(一) 单因素实验设计
80
正确数
60
40
20
0 高清晰 中清晰 低清晰
• • •
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
在SPSS中的计算
• • •
自由度计算 总体自由度：总数据数减1， 组间自由度：组数减1， 组内自由度：被试数减1之差再乘以组数，
方差分析：组间变异显著大于误差变异，处理效应存在
F（2，27）= 9.043，p < 0.01，MSe = 30.963
• • •
方差分析的基本假设 正态分布 变异的同质性 独立性
• • • •
三因素实验设计 同时探讨字频、字号及字体对读者阅读速度的影响 自变量：字频、字号、字体三个因素 12种处理水平：字频两个水平，字号三个水平，字体两个水平 表示为：2字频（高频、低频）×3字号（大号、中号、小号） ×2字体（正体、斜体）
被试间设计、被试内设计
怎样把被试分配到自变量的不同水平中去 • 每一种处理水平接受不同的被试，被试间设计（betw een-subjects design）：每个被试只接受一个自变量 水平的处理 • 每一种处理水平接受相同的被试，被试内设计（withi n-subjects design）：每个被试接受自变量的所有处 理水平
• • •
6个自变量水平的拉丁方安排 不同被试（组）循环接受全部实验处理 不同实验处理在不同呈现顺序上出现的机会相等 被试（组）的数量是排列顺序数的倍数
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 各有优缺点
心理学准实验单因素实验设计模版
……………………（要求：实与控的前测成绩不相等）
控：O3 O4
（2）实施过程：可能出现的4种结果（见书P117图4-7、P116图4-8）
（3）统计方法：方差分析
（4）优点：a.基本上控制了历史、成熟、测验等因素的干扰
b.两组都有前测，主试可了解实验处理前的初始状态，也就对选择因素进行了初步控制。
（2）实施过程：通过比较O1和O2的值来考察处理结果效应是否存在，若差异明显，则表明处理效应。
（3）统计方法：方差分析
（4）优点：克服了成熟、历史等因素的影响（实与控的被试是相对同质的）
缺点：【要克服：选择、选择与成熟的交互作用（成熟趋势不一致）、选择与处理的交互作用（对处理的敏感性）】
即，要克服两组在实验处理前不对等现象。
（4）优点：a.前测可提供和被试有关的基线数据和有关信息，有利于做前后测的对比分析。
b.被试既是实验组又是控制组，两者之间的差异得到了有效的控制。
缺点：【混淆因素：成熟、历史、测验、仪器、统计回归、被试亡失、实验者效应、霍桑效应】
2.单组时间序列设计
（1）模式：O1 O2 O3 O4 X O5 O6 O7 O8
单因素实验设计
1.单因素完全随机实验设计
（1）模式：RX1O1
R X2 O2 (两水平情况下)
（2）实施过程：(研究中有一个自变量，自变量有两个或多于两水平。该变量是被试间变量)将被试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。（用随机化控制误差变异）
（3）统计方法：独立样本T检验or方差分析（取决于有几个因素）
d.【系列效应】被试接受实验处理的顺序具有一致性时，对实验材料的学习会产生迁移作用，导致被试对中间实验材料反应成绩最好。
实验心理学-单因素拉丁方实验设计
4.69
LSRq0.05 1.54
1.62
1.67
1.68
LSRq0.01 2.16
2.28
.
2.34
2.35
表6 草莓品种产量的比较
品种
小区平均产
差异显著性
量
a=0.05
a=0.01
(kg)
C
12.6
b2 a4 a1 a2 a3
15 5 7 13 40
b3 a3 a4 a1 a2
17 25 11 10 63
b4 a2 a3 a4 a1
18 9 15 23 59
.
12
A表
a1 a2 a3 a4
np=8
35
31
56
80
.
（ x） n p p ss (x
x T p i 1k 1l 1
npp 2
npp
x)
ik l
i 1k 1l 1
i k l ik 2li 1 k n 1l 1 2 [AB ][Y C ]2 S.6 88 7
n pp 2 n pp 2
s组 s 间 sA s jp 1(i 1k 1 n l 1 p xik)l(i 1k n 1l p 1 2xik)l[A ][Y]19 .1025
Huu u 即： :
0 .1 . .2 .
.p .
或无关变量C的效应等于0，即：H0：10
.
（2）实验设计步骤：
（1）选择标准方 标准方是指代表处理的字母，在第一行和第 一列均为顺序排列的拉丁方。
在进行拉丁方设计时，首先要根据试验处理数k从标准方表 中选定一个k×k的标准方。随后我们要对选定的标准方的行、 列和处理进行随机化排列。
单因素实验设计报告
单因素实验设计报告:因素实验报告设计单因素实验设计举例正交实验单因素实验设计方案篇一:实验报告单因素方差分析5.1、实验步骤: 1(建立数据文件。
定义2个变量:PWK和DCGJSL，分别表示排污口和大肠杆菌数量。
2. 选择菜单“分析?比较均值?单因素”,弹出“单因素方差分析”对话框。
在对话框左侧的变量列表中，选择变量“DCGJSL”进入“因变量”列表框，选择变量“PWK”进入“因子”列表框。
3(单击“确定”按钮，得到输出结果。
结果解读:由以上结果可以看到，观测变量大肠杆菌数量的总离差平方和为460.438;如果仅考虑“排污口”单个因素的影响，则大肠杆菌数量总变差中，排污口可解释的变差为308.188，抽样误差引起的变差为152.250，它们的方差(平均变差)分别为102.729和12.688，相除所得的F统计量的观测值为8.097，对应的概率P值为0.003。
在显著性水平α为0.05的情况下。
由于概率P值小于显著性水平α，则应拒绝零假设，认为不同的排污口对大肠杆菌数量产生了显著影响，它对大肠杆菌数量的影响效应不全为0。
因此，可判断各个排污口的大肠杆菌数量是有差别的。
5.2、实验步骤: 1(建立数据文件。
定义2个变量:Branch和Turnover，分别表示分店和日营业额。
将Branch的值定义为1=第一分店，2=第二分店，3=第三分店，4=第四分店，5=第五分店。
2. 选择菜单“分析?比较均值?单因素”,弹出“单因素方差分析”对话框。
在对话框左侧的变量列表中，选择变量“Turnover”进入“因变量”列表框，选择变量“Branch”进入“因子”列表框。
3(单击“确定”按钮，得到输出结果。
结果解读:由以上结果可以看到，观测变量日营业额的总离差平方和为1187668.733;如果仅考虑“分店”单个因素的影响，则日营业额总变差中，分店可解释的变差为366120.900，抽样误差引起的变差为821547.833，它们的方差(平均变差)分别为91530.225和14937.233，相除所得的F统计量的观测值为6.128，对应的概率P 值近似为0。
单因素考察实验报告
单因素考察实验报告1. 引言单因素考察实验是一种常见的科学实验设计方法，用于研究某个特定因素对实验结果的影响。
本实验旨在通过对某一特定因素的改变，观察其对实验结果的影响，并进行数据分析和验证。
2. 实验目的本实验的目的是通过改变某一特定因素，考察该因素对实验结果的影响，并分析得出结论。
3. 实验步骤和方法3.1 实验设备和材料本实验所需的设备和材料包括：- 实验平台- 数据记录表格- 测量仪器- 实验样本3.2 实验步骤1. 准备实验平台，并确保平台处于稳定状态。
2. 设置实验组和对照组，并标注。
3. 改变特定因素，例如温度、光照强度等。
4. 记录实验数据，包括特定因素的改变和实验结果。
5. 结束实验，并整理数据。
4. 数据分析和结果4.1 数据收集根据实验步骤，我们记录了特定因素的不同水平下，实验结果的数据。
以下是我们所获得的数据：特定因素水平实验结果1 实验结果2 实验结果3-水平1 5 7 4水平2 8 9 8水平3 6 5 74.2 数据分析我们将对以上数据进行分析，以确定特定因素对实验结果的影响程度。
首先，我们计算每个水平下实验结果的平均值，并绘制出柱状图。
pythonimport matplotlib.pyplot as pltdata = {'水平1': [5, 7, 4],'水平2': [8, 9, 8],'水平3': [6, 5, 7]}计算平均值mean_values = [sum(data[level]) / len(data[level]) for level in data.keys()] 绘制柱状图plt.bar(data.keys(), mean_values)plt.xlabel('特定因素水平')plt.ylabel('实验结果平均值')plt.title('特定因素对实验结果的影响')plt.show()根据计算结果和柱状图，我们可以直观地看到每个水平下的实验结果平均值。
单因素实验设计【精选】
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1234567893.758.7516.2911.12 5.49 3.9813.6416.71 1.69随机数组别甲乙丙乙乙甲丙丙甲编号101112131415161718113.6216.36 2.12 4.7411.54 3.980.1317.3516.38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。
心理学单因素被试内设计案例
心理学单因素被试内设计案例案例：不同时间段对人们情绪状态的影响。
咱们来想象一下这个实验哈。
一、实验目的。
就是想看看一天当中不同的时间段会不会影响人的情绪状态呢。
二、实验对象。
找了一群普普通通的上班族，比如说有20个人吧。
这些人平时工作时间比较规律，这样方便咱们做实验。
三、实验设计单因素被试内设计。
1. 自变量。
这个唯一的自变量就是时间段啦。
我们设定了三个不同的时间段：早上刚到公司（9点 9点半）、中午休息前（11点 11点半）和下午下班前（5点 5点半）。
2. 因变量。
因变量呢，就是这些上班族的情绪状态。
我们用一个特别简单又好玩的方式来测量。
让他们在一张纸上画一个小人儿，这个小人儿的表情就代表他们当下的情绪，笑脸代表开心，哭脸代表难过，面无表情代表一般般。
然后我们再让他们用几个词简单描述一下自己的感觉。
3. 实验过程。
对于这20个被试呢，他们每个人都要在这三个时间段接受测量。
比如说，周一的时候，早上9点到9点半，这20个人来到公司还没开始忙工作呢，就先画小人儿表达情绪，然后描述自己的感觉。
到了周一的11点到11点半，也就是中午休息前，同样是这20个人，再次进行画小人儿和描述情绪的操作。
最后呢，周一下午5点到5点半，下班前，这20个人又做一次。
四、可能的结果。
1. 早上刚到公司。
好多人画的小人儿都是面无表情或者带着一点期待的表情，描述的感觉可能是“新的一天开始了，还不知道会发生啥”或者“有点困，但是充满希望”。
这可能是因为早上刚到公司，还没完全进入工作状态，情绪比较平稳，还有对一天工作的憧憬。
2. 中午休息前。
这时候呢，有不少人画的小人儿有点烦躁的表情，描述的感觉像“工作了一上午，有点累，盼着赶紧休息”或者“事情好多，脑子有点乱”。
很明显，经过一上午的工作，精力有点消耗，情绪开始有点负面了。
3. 下午下班前。
这个时候可就有趣了。
大部分人画的小人儿都是笑脸，描述的感觉是“终于要下班啦，可以放松啦”或者“工作完成了，很有成就感”。
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控制误差变异
随机化 被试随机分配给各处理水平
检验假说 变异的构成
处理效应=0 μ+α+ε
计算值 [Y] [S 带 有 被 试 信 [AS] [A] （列） 息] 平方和分解模式 SS 组间+SS 组内
SS 处理间+SS 处理内 SS 被试间+SS 被试内 SSA+(SSB+SSC+SS 单元内+SS 残差) SS 被试间+(SSA+SS 残差) 被试间：n-1 被试内：n(p-1) SSA：p-1 残差：(n-1)(p-1) 【理解： n-1 是误差项， 只是不参 与 F】 np-1
实验心理学
单因素随机
自变量数量，水 1，≥2 平 每个被试接受的 1 处理水平 接受相同处理条 n 件的被试 被试数量 特点
np ①没有做前测，假设同质性 （F-max 检验） SS=ΣX^2-T^2/n ②随机分配 1，≥2 1 n 1*（同质被试） np
单因素实验设计总结
单因素拉丁方（少用）
1，≥2 1 ≥1 (=1，没有单元内误差） np^2Βιβλιοθήκη 优点缺点其他
总自由度
三者都可以使用，不影响显著性： ①MS 残差 残差 [ABC]-[Y]-SSA-SSB-SSC 误差平方和 组内 相减法：SS 总-SSA-SS 区组 ②MS 单元内 残差 接受相同实验条件的同质被试只有 F-分母（MSe 误 ① 相减法 SS 总-SSA-SSB-SSC-SS 残差 相减法：SS 总-SSA-SS 被试间 ② 直接计算法：组内平方和 SS 一个，不能计算单元内误差，所以 差项） ③合并 ΣSS/Σdf 用残差作为误差变异的估价 若满足假设“无交互作用”，F-max 检 验证明 MS 残差和单元内无显著差异。 ① 实验设计和实施简单 ① 比完全随机、 随机区组更有效， 分离 ① 比完全随机更有效， 分离出了无 ② 接受每个处理水平的被试数 出两个无关变量，减少了实验误差 关变量，减少了实验误差 量可以不等 ② F-max 检验， MS 残差/MS 单元内， ① 能全面控制被试变量对实验 ② 区组数不受限制， 具有较好的灵 ③ 每个被试接受一个水平， 不需 检验实验设计的正确性（单元内误差一 结果的影响，提高了实验处理的 活性 要匹配 般是随机误差， 残差可能带有交互作用， 敏感性 ③适用于：自变量、无关变量都对 ④ 误差平方和和相对应的自由 若 F 检验出显著，说明 MS 残差不同于 ② 被试少 因变量产生影响时，无关变量作区 度最大，SS 相同时比其他实验更 随机误差，可能由交互作用，改做三因 组 敏感 素实验设计） ① 寻找同质被试困难 ② 必须： 自变量和无关变量没有交 ① 理论上分母只有随机误差， 但 ① 每个无关变量的水平数和自变量水 ① 前处理对后处理有长期影响 互作用 组内变异通常包含了个体差异， F 平数相等 的， 如学习、 记忆效应是无法研究 （用得少，没有单元内误差，无法 分布加大，检验不敏感 ② 假设必须： 自变量和无关变量没有交 的 检验交互作用。因为当被试多了， ② 多个水平时，被试量较大 互作用，很难保证 ②会有顺序效应 组间变异就减小了，组内变异就加 大了。） 无关变量不能都是被试变量 自变量水平=拉丁方的 P（P 行 P 列 P 如何让区组变得敏感？ MSE 由随 水平） 机、区组构成 残差：残差实质是交互作用，但我们又 ，区组之间的数值变异大，随机就 假设了没有交互作用，又剩一点东西， 变小了 就是随机误差，当 F 检验的分母 [ 舒 S16]
自由度
SSA：p-1 SSA：p-1 处理间：p-1 处理内：p(n-1) 处理内：p(n-1) 处理内：p(n-1) 控制：n-1 B：p-1 【理解：接受相同实验处理 p*组 残差：(n-1)(p-1) C：p-1 数-1】 【理解：残差与两因素交互作用一 残差：(p-1)(p-2) 样的自由度】 单元内：p^2(n-1) * np-1 np-1 np^2-1
单因素随机区组（少用）
单因素重复测量 （被试内）
1，≥2 所有水平 n n 少量被试
分离一个无关变量 分离两个无关变量（一个行一个列） 接受不同处理条件的被试尽量同质
假设 同质性
同质性 同质性 同质性 ①自变量水平和无关变量的水平之 ①处理水平和无关变量的水平之间没有 ①前处理对后处理没有长期影 间没有交互作用【经常不满足】 交互作用（F-max 检验 MS 残差与 MS 响， 如学习、 记忆效应是无法研究 ②随机化 单元内） 的 ③重复。区组≥2，误差项自由度不 【经常不满足】 ②自变量和被试之间没有交互作 少于 10 ②随机分配 用 区组匹配+随机 被试因素：对无关变量进行匹配 环境因素：如时间 A 因素处理效应=0 区组效应=0 μ+α+π+ε [Y] [AS] [A] （列） [S] 区组（行） SS 处理间+SS 处理内 SSA+(SS 区组+SS 残差) 标准块随机化 处理水平的总体平均数相等 无关变量（横行）总体平均数相等 无关变量（纵列）总体平均数相等 A 因素处理效应=0 无关变量 B 效应=0 无关变量 C 效应=0 μ+α+β+γ+ε [Y] [ABCS] [ABC] 去除被试信息 [A] [B] [C] 重复测量法 难免练习、 疲劳， 需要平衡顺序效 应 （随机或拉丁方平衡； 测试时间 有间隔） 处理效应=0 μ+α+ε [Y] [AS] [A] （列） [S] 被试间（行）