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前测 组1 O1 处理 处理 后测 O2
组2
组3 组4
O3
处理
O4
O5 O6
注：OX代表一个观测值或测量值
所罗门设计中，只有组1和组3接受实验处理。组1接受一个前测和一个后 测，而组3只接受一个后测。组2和组4代表控制组，没接受实验处理。
组2为组1的控制组，两组受试者都完成前测和后测，但是只有组1接受实 验处理。组4为组3的控制组，两组受试者都完成后测，但只有组3接受实 验处理。
组内变差
图 13.1
如上图，对于被试间设计来说，无法鉴别出受 试者间的变差。因此，组间变差反应的是受试 者间的变异和其它的随机因素。相关组设计鉴 别出了受试者的变差，并将其从组内变差中分 离出来，从而减小了组内变差。
重复测量设计
重复测量设计指将相同的受试者安排到一系列不
同的环境中或是自变量的不同水平下，以此收集 数据来确定受试者的行为是否发生了系统性的变
受试者 均值
2.86 3.14 4.29 5.29
回忆起 的单词 平均个 数
5.50
4.25
4.00
3.75
3.00
2.50
4.25
从图中可以看出，四位受试者间存在相当大的差异，有些人善
于记忆单词，而另一些人则不那么擅长。
受试者回忆出的最多的单词位于列表的开始和结尾→存在系列 位置效应。
黑线代表的四位受试者在每个系列位置上的平均得分，可以清
化。
重复测量设计大体有两类. 一类是使用同一个自
变量的不同水平来对同一受试者进行检验; 另外
一类是对每个人在不同时间点上重复。
独立组和相关组设计的差异
独立组设计
总体
相关组设计
独立组设计 使用随机分 配的方法， 为每一个处 理环境产生 一个独立的 样本。
总体
相关组设计 中我们产生 一个单一样 本，然后在 每种处理条 件下测量同 一名受试者。
想起来的概率则较低。
表13.1和图13.3出示了这样一个实验的假设数据。
表13.1 使用四名受试者进行的系列位置效应实验的假设数据
单词位置 受试者 1 1 2 3 4 4 5 6 7 2 4 3 4 6 3 3 2 5 6 4 2 3 5 5 5 2 2 3 5 6 2 2 3 3 7 3 5 4 5
减小延续效应的研究设计
回复到被试间设计←受试者接受自变量作用后 会产生不可逆的变化。
所罗门四组设计
均衡设计和拉丁方设计
将延续效应看作是一个重要的自变量。
所罗门四组设计
理查德·所罗门(1949)开发的一个非常富有创造性的研究 设计，利用三个控制组来解释时间的顺序效应，表13.5对 其进行了描述。
因素A 处理 a1 因素B 前测 b1:前测 b2：无前测 处理 a2
无处理
O2
O5
O4 O6
均衡法
通过随机变换每一个受试者的测量顺序从而减小延续效应 的大小。 要做到完全均衡，可能类型的数量为K!，这里的K表示被
百度文库
测的自变量的不同水平。
实验为确保每种类型使用相同的次数，则受试者的数量必 须是K!的倍数。这样，每个均衡顺序才有相等的代表性。
变异和组间变异。
2、步骤
第一步 使用与因变量相关 的测试方法对所有 的受试者进行预测 试 受试者 得分 A B C D E F G H I 114 101 104 105 92 109 111 103 106 第二步 第三步 第四步
根据测试得分给所 将受试者分成和处 通过分组随机地指 有受试者由高到低 理组个数相等的组 派受试者到不同的 排序 数 处理组
样本
样本
随机分配 1 2 3
1
2
3
测量条件
图 13.2
测量条件
系列位置效应实验（Walker&Hulme,1999）
让四位受试者听七组由七个抽象的三音节单词组成的列表， 受试者在听完每个列表中的最后一个单词后需要立即复述单 词列表。
如果实验结果印证了系列位置效应，列表中开始和末尾位置
的单词有最大的可能被回想起来，而列表中间部分的单词回
研究实例：关联词记忆
实验目的：考察前摄干扰的效果 实验过程：研究者让受试者完成一系列的试验。在每一个试验中，研 究者给受试者出示一个极简短的单词列表，这些单词在意义上具有高 度的关联性（例如，各种花的名字）。看到这些单词之后，受试者必 须当场回忆它们。受试者被随机地分配到实验组和控制组，前三个试 验使用的是同一类单词表。在第四项试验中，研究者对实验组改变了 单词的意义（例如，职业名称），但是对控制组则不改变单词的类型 。 实验结果（见表13.9和图13.7）
例如Crespi(1942)研究了变换老鼠所受到的强化程度对其
在迷宫里奔跑速度的影响。
匹配组设计
1、定义
也叫对等组设计、配对组设计，指对全部被试进行预备 测验，测验的性质与正式实验的性质类似或者相关，然后 按测验成绩均匀地形成各组。
是随机组设计的一种扩展。
目的是使各组的特性更加相同。这种设计可以控制组内
拉丁方设计
拉丁方设计的特点
（1）处理水平与无关变量水平之间没有交互作用
（2）自变量个数：一个 （3）自变量水平数：两个或两个以上 （4）无关变量： 两个（一个横行分配，一个纵行分配） （5）处理水平的分配：随机分配给单元格，每个水平仅在 每行每列出现一次。 （6）被试的分配：随机分配给各单元格
拉丁方设计的步骤（具体示例请见课本P367）
受试者 得分 A G F I D C H B E 114 111 109 106 105 104 103 101 92
1AGF 2IDC 3HBE
Group 123 AFG CID EHB
3、优缺点
（1）优点：保证了设计的统计功效；
（2）缺点：统计功效较低。
共轭控制组
研究者随机地把一个控制组的受试者和一个实验组的 受试者配对，在控制组中每一个受试者除了没有接受 自变量的作用外也都经历跟实验组一样的事件顺序或 者影响。
差异引起的误差，即受试者的系统误差分离出来了，使得
组间方差除以修正后的组内方差时，可以得到一个更大的 F比值。
受试者间存在一致的差异时，相关组方差分析比独立组设 计更具有功效。
相关组设计的优点和缺点
通过辨别出系统方差，得到统计功效的增加
优点
需要较少的受试者 对比 疲劳
缺点
延续效应
习惯/适应
学习
前测敏感
消减组内方差的方法： 1.选择相似的受试者；
2.将重要被试变量如性别，看作是因素分析设计中的一 个自变量；
3.相关组设计，对影响自变量的变量实施更强的控制，
得到更大的统计功效。
独立组和相关组研究设计之间的差异
独立组设计和方差分析 相关组设计和方差分析
总变差
总变差
组间变差
组内变差
组间变差
组内变差
被试变差
构建标准 化方块
分配横行无关变量 分配纵行无关变量 分配处理水平
随机化行
随机化列
每个处理水平在每行、 每列中出现一次
分配被试
考察顺序效应
对于大多数重复测量的研究，延续效应并不是一个混杂变 量。相反，研究者希望将事件的顺序看作是自变量。很多 试验中研究者有意地考查将实验条件从一种变更到另一种
时的顺序影响。
匹配组设计：相关组研究设计的一种形式，在这种设计 中研究者根据共同特征匹配受试者，然后将他们分派到 一种处理条件下。 混合模型设计：同时包含了被试间变量和被试内变量的 一种研究设计。 被试内变量：代表了重复测量条件或者匹配组设计两者 之一的自变量。 共轭控制设计：一种控制方法，研究者将受试者随机地 配对，配对的受试者其中之一被分派到实验组，另一个 被分派到控制组。控制组的受试者和实验组中与之配对 的另一名受试者经历完全相同顺序的事件，但是他不经 历实验的关键特征的作用
楚的看出系列位置效应。在第6个单词之前，随着单词的位置越
靠后，其被受试者所回忆起来的概率逐渐减小。受试者回忆起 第7位单词的概率要大于第6位的单词。
思考：
对表13.1的数据，分别采用常规的独立组方差分
析和相关组方差分析，所得的结果有何不同，哪
一种统计分析方法更具功效？
表13.2展示了一个常规的独立组方差分析的方差表。在这个分析中，我 们把其个单词的位置看作七个独立的条件，每种条件包含了四个不同的 受试者。换句话说，我们把数据当作是有28人参加实验，并且研究者将 每个人随机分配到其中条件中的一种。从这个表得出的结论是，在 α =0.05水平时我们无法拒绝虚无假设。 表13.2 使用表13.1里的数据进行的独立组方差分析表
研究设计IV：相关组设计
学习目标
掌握相关组设计的原理；
掌握重复测量设计和匹配组设计的设计方法； 了解相关组设计的优缺点，并重点掌握对于延 续效应的克服方法； 了解相关组方差分析，包括单因素相关组方差 分析和混合模型的方差分析。
专业词汇
被试间变量：代表不同组受试者的自变量，该变量的每个 水平有不同组的受试者所代表。
当受试者的行为影响研究中的事件的顺序时，研究者 就使用共轭控制组设计。
Brandy和Weiss的实验
混合模型设计
混合设计是既包括组内变量又包括组间变量的设计。 组内变量是指其所有条件都在同一批人身上实施的变量。比如 ，看看哪一种饮料更受欢迎，所有人都要既品尝可口可乐也品 尝百事可乐。 组间变量是指一个条件只在某一组人身上存在的变量。比如， 品尝饮料的人分为男、女，性别就是一个组间变量。 把饮料和性别这两个变量放在一起，就是一个混合设计。可以 看到不同性别的人对饮料是不是有不同的偏好。
8
9 10
78
76 63
71
49 69
34
38 55
45
25 30
M21=77.2 M22=58.6 M23=43.2 M24=35.8 Ma2=53.60 Mb1=77.6 Mb2=54.4 Mb3=40.7 Mb4=50.3 =55.75 M
实验结果分析：在前三个试验中，两组受试者的表现均为下降，正如 前摄干扰所预测的那样。第四次试验的数据却有所不同，控制组表现 为持续减低，而实验组表现却是提高。
表13.3 使用表13.1里的数据进行的相关组方差分析表
SS 组间 被试 组内 总计 22.4286 26.1071 10.1420 58.6786 df 6 3 18 27 MS 3.7381 8.7024 0.5635 F 6.634 P 0.0005
方差分析中F值是通过组间方差除以组内方差得到的。相 比独立组方差分析，相关组方差分析将受试者之间一贯的
所罗门设计理想化的结果是，从前测和后测的测量值来看，接受了实验
处理的受试者（组1和组3）都显示出比控制组的受试者（组2和组4）高
得多的平均得分。结果也有一个延续效应存在的证据。组1和组2后测得 分高于组3和组4的后测得分，说明经历了前测在某种程度上影响了受试
者的行为。
表13.6 所罗门四组设计的2×2因素分析
引言
相关组设计的一个突出的特征就是组间存在着 已知的和有意设计的关联关系。 两种主要的设计技术：重复测量设计和匹配组 设计。
相关组设计的原理
受试者间的个体差异影响组内方差。组内方差太大则很难 检验出与自变量的水平有关联的组间差异。如果组间方差 和组内方差的比例很小，则相应的F值将小到不足以拒绝 虚无假设。
表13.9 对研究前摄干扰效应的实验研究的假设数据 受试者 实验组 1 2 3 试验 1 82 92 63 试验 2 53 51 41 试验 3 48 39 10 试验 4 63 60 52
4
5
75
78
57
49
51
43
72
77
M11=78.0 M12=50.2 M13=38.2 M14=64.8 Ma1=57.8 控制组 6 7 84 85 60 44 47 42 33 46
SS 组间 组内 总计 22.4286 36.2500 58.6786 df 6 21 27 MS 3.7381 1.7262 F 2.166 P 0.088
表13.3展示了一个相关组方差分析的方差表。从这个表得出的结论是， 七个单词的位置间存在着统计上显著的差异。
通过对比，我们可以发现表13.3的F值从表13.2中的F(6,21)=2.166增加到了 F(6,18)=6.634。这个变化是如何发生的呢？
延续效应：指受试者接受自变量某一个水平的作用后，会 影响其在其他处理条件时的表现。 均衡法：一种在重复测量设计中减少延续效应或系列效应 的方法。研究者在一致的处理条件下检验受试者，然而， 受试者受到的处理条件的顺序是不同的。均衡法的特殊形 式包括拉丁方设计。 拉丁方设计：将处理条件出现的顺序相互均衡，以致于使 所有受试者受到的处理条件的顺序都得到了均衡。
组2
组3 组4
O3
处理
O4
O5 O6
注：OX代表一个观测值或测量值
所罗门设计中，只有组1和组3接受实验处理。组1接受一个前测和一个后 测，而组3只接受一个后测。组2和组4代表控制组，没接受实验处理。
组2为组1的控制组，两组受试者都完成前测和后测，但是只有组1接受实 验处理。组4为组3的控制组，两组受试者都完成后测，但只有组3接受实 验处理。
组内变差
图 13.1
如上图，对于被试间设计来说，无法鉴别出受 试者间的变差。因此，组间变差反应的是受试 者间的变异和其它的随机因素。相关组设计鉴 别出了受试者的变差，并将其从组内变差中分 离出来，从而减小了组内变差。
重复测量设计
重复测量设计指将相同的受试者安排到一系列不
同的环境中或是自变量的不同水平下，以此收集 数据来确定受试者的行为是否发生了系统性的变
受试者 均值
2.86 3.14 4.29 5.29
回忆起 的单词 平均个 数
5.50
4.25
4.00
3.75
3.00
2.50
4.25
从图中可以看出，四位受试者间存在相当大的差异，有些人善
于记忆单词，而另一些人则不那么擅长。
受试者回忆出的最多的单词位于列表的开始和结尾→存在系列 位置效应。
黑线代表的四位受试者在每个系列位置上的平均得分，可以清
化。
重复测量设计大体有两类. 一类是使用同一个自
变量的不同水平来对同一受试者进行检验; 另外
一类是对每个人在不同时间点上重复。
独立组和相关组设计的差异
独立组设计
总体
相关组设计
独立组设计 使用随机分 配的方法， 为每一个处 理环境产生 一个独立的 样本。
总体
相关组设计 中我们产生 一个单一样 本，然后在 每种处理条 件下测量同 一名受试者。
想起来的概率则较低。
表13.1和图13.3出示了这样一个实验的假设数据。
表13.1 使用四名受试者进行的系列位置效应实验的假设数据
单词位置 受试者 1 1 2 3 4 4 5 6 7 2 4 3 4 6 3 3 2 5 6 4 2 3 5 5 5 2 2 3 5 6 2 2 3 3 7 3 5 4 5
减小延续效应的研究设计
回复到被试间设计←受试者接受自变量作用后 会产生不可逆的变化。
所罗门四组设计
均衡设计和拉丁方设计
将延续效应看作是一个重要的自变量。
所罗门四组设计
理查德·所罗门(1949)开发的一个非常富有创造性的研究 设计，利用三个控制组来解释时间的顺序效应，表13.5对 其进行了描述。
因素A 处理 a1 因素B 前测 b1:前测 b2：无前测 处理 a2
无处理
O2
O5
O4 O6
均衡法
通过随机变换每一个受试者的测量顺序从而减小延续效应 的大小。 要做到完全均衡，可能类型的数量为K!，这里的K表示被
百度文库
测的自变量的不同水平。
实验为确保每种类型使用相同的次数，则受试者的数量必 须是K!的倍数。这样，每个均衡顺序才有相等的代表性。
变异和组间变异。
2、步骤
第一步 使用与因变量相关 的测试方法对所有 的受试者进行预测 试 受试者 得分 A B C D E F G H I 114 101 104 105 92 109 111 103 106 第二步 第三步 第四步
根据测试得分给所 将受试者分成和处 通过分组随机地指 有受试者由高到低 理组个数相等的组 派受试者到不同的 排序 数 处理组
样本
样本
随机分配 1 2 3
1
2
3
测量条件
图 13.2
测量条件
系列位置效应实验（Walker&Hulme,1999）
让四位受试者听七组由七个抽象的三音节单词组成的列表， 受试者在听完每个列表中的最后一个单词后需要立即复述单 词列表。
如果实验结果印证了系列位置效应，列表中开始和末尾位置
的单词有最大的可能被回想起来，而列表中间部分的单词回
研究实例：关联词记忆
实验目的：考察前摄干扰的效果 实验过程：研究者让受试者完成一系列的试验。在每一个试验中，研 究者给受试者出示一个极简短的单词列表，这些单词在意义上具有高 度的关联性（例如，各种花的名字）。看到这些单词之后，受试者必 须当场回忆它们。受试者被随机地分配到实验组和控制组，前三个试 验使用的是同一类单词表。在第四项试验中，研究者对实验组改变了 单词的意义（例如，职业名称），但是对控制组则不改变单词的类型 。 实验结果（见表13.9和图13.7）
例如Crespi(1942)研究了变换老鼠所受到的强化程度对其
在迷宫里奔跑速度的影响。
匹配组设计
1、定义
也叫对等组设计、配对组设计，指对全部被试进行预备 测验，测验的性质与正式实验的性质类似或者相关，然后 按测验成绩均匀地形成各组。
是随机组设计的一种扩展。
目的是使各组的特性更加相同。这种设计可以控制组内
拉丁方设计
拉丁方设计的特点
（1）处理水平与无关变量水平之间没有交互作用
（2）自变量个数：一个 （3）自变量水平数：两个或两个以上 （4）无关变量： 两个（一个横行分配，一个纵行分配） （5）处理水平的分配：随机分配给单元格，每个水平仅在 每行每列出现一次。 （6）被试的分配：随机分配给各单元格
拉丁方设计的步骤（具体示例请见课本P367）
受试者 得分 A G F I D C H B E 114 111 109 106 105 104 103 101 92
1AGF 2IDC 3HBE
Group 123 AFG CID EHB
3、优缺点
（1）优点：保证了设计的统计功效；
（2）缺点：统计功效较低。
共轭控制组
研究者随机地把一个控制组的受试者和一个实验组的 受试者配对，在控制组中每一个受试者除了没有接受 自变量的作用外也都经历跟实验组一样的事件顺序或 者影响。
差异引起的误差，即受试者的系统误差分离出来了，使得
组间方差除以修正后的组内方差时，可以得到一个更大的 F比值。
受试者间存在一致的差异时，相关组方差分析比独立组设 计更具有功效。
相关组设计的优点和缺点
通过辨别出系统方差，得到统计功效的增加
优点
需要较少的受试者 对比 疲劳
缺点
延续效应
习惯/适应
学习
前测敏感
消减组内方差的方法： 1.选择相似的受试者；
2.将重要被试变量如性别，看作是因素分析设计中的一 个自变量；
3.相关组设计，对影响自变量的变量实施更强的控制，
得到更大的统计功效。
独立组和相关组研究设计之间的差异
独立组设计和方差分析 相关组设计和方差分析
总变差
总变差
组间变差
组内变差
组间变差
组内变差
被试变差
构建标准 化方块
分配横行无关变量 分配纵行无关变量 分配处理水平
随机化行
随机化列
每个处理水平在每行、 每列中出现一次
分配被试
考察顺序效应
对于大多数重复测量的研究，延续效应并不是一个混杂变 量。相反，研究者希望将事件的顺序看作是自变量。很多 试验中研究者有意地考查将实验条件从一种变更到另一种
时的顺序影响。
匹配组设计：相关组研究设计的一种形式，在这种设计 中研究者根据共同特征匹配受试者，然后将他们分派到 一种处理条件下。 混合模型设计：同时包含了被试间变量和被试内变量的 一种研究设计。 被试内变量：代表了重复测量条件或者匹配组设计两者 之一的自变量。 共轭控制设计：一种控制方法，研究者将受试者随机地 配对，配对的受试者其中之一被分派到实验组，另一个 被分派到控制组。控制组的受试者和实验组中与之配对 的另一名受试者经历完全相同顺序的事件，但是他不经 历实验的关键特征的作用
楚的看出系列位置效应。在第6个单词之前，随着单词的位置越
靠后，其被受试者所回忆起来的概率逐渐减小。受试者回忆起 第7位单词的概率要大于第6位的单词。
思考：
对表13.1的数据，分别采用常规的独立组方差分
析和相关组方差分析，所得的结果有何不同，哪
一种统计分析方法更具功效？
表13.2展示了一个常规的独立组方差分析的方差表。在这个分析中，我 们把其个单词的位置看作七个独立的条件，每种条件包含了四个不同的 受试者。换句话说，我们把数据当作是有28人参加实验，并且研究者将 每个人随机分配到其中条件中的一种。从这个表得出的结论是，在 α =0.05水平时我们无法拒绝虚无假设。 表13.2 使用表13.1里的数据进行的独立组方差分析表
研究设计IV：相关组设计
学习目标
掌握相关组设计的原理；
掌握重复测量设计和匹配组设计的设计方法； 了解相关组设计的优缺点，并重点掌握对于延 续效应的克服方法； 了解相关组方差分析，包括单因素相关组方差 分析和混合模型的方差分析。
专业词汇
被试间变量：代表不同组受试者的自变量，该变量的每个 水平有不同组的受试者所代表。
当受试者的行为影响研究中的事件的顺序时，研究者 就使用共轭控制组设计。
Brandy和Weiss的实验
混合模型设计
混合设计是既包括组内变量又包括组间变量的设计。 组内变量是指其所有条件都在同一批人身上实施的变量。比如 ，看看哪一种饮料更受欢迎，所有人都要既品尝可口可乐也品 尝百事可乐。 组间变量是指一个条件只在某一组人身上存在的变量。比如， 品尝饮料的人分为男、女，性别就是一个组间变量。 把饮料和性别这两个变量放在一起，就是一个混合设计。可以 看到不同性别的人对饮料是不是有不同的偏好。
8
9 10
78
76 63
71
49 69
34
38 55
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25 30
M21=77.2 M22=58.6 M23=43.2 M24=35.8 Ma2=53.60 Mb1=77.6 Mb2=54.4 Mb3=40.7 Mb4=50.3 =55.75 M
实验结果分析：在前三个试验中，两组受试者的表现均为下降，正如 前摄干扰所预测的那样。第四次试验的数据却有所不同，控制组表现 为持续减低，而实验组表现却是提高。
表13.3 使用表13.1里的数据进行的相关组方差分析表
SS 组间 被试 组内 总计 22.4286 26.1071 10.1420 58.6786 df 6 3 18 27 MS 3.7381 8.7024 0.5635 F 6.634 P 0.0005
方差分析中F值是通过组间方差除以组内方差得到的。相 比独立组方差分析，相关组方差分析将受试者之间一贯的
所罗门设计理想化的结果是，从前测和后测的测量值来看，接受了实验
处理的受试者（组1和组3）都显示出比控制组的受试者（组2和组4）高
得多的平均得分。结果也有一个延续效应存在的证据。组1和组2后测得 分高于组3和组4的后测得分，说明经历了前测在某种程度上影响了受试
者的行为。
表13.6 所罗门四组设计的2×2因素分析
引言
相关组设计的一个突出的特征就是组间存在着 已知的和有意设计的关联关系。 两种主要的设计技术：重复测量设计和匹配组 设计。
相关组设计的原理
受试者间的个体差异影响组内方差。组内方差太大则很难 检验出与自变量的水平有关联的组间差异。如果组间方差 和组内方差的比例很小，则相应的F值将小到不足以拒绝 虚无假设。
表13.9 对研究前摄干扰效应的实验研究的假设数据 受试者 实验组 1 2 3 试验 1 82 92 63 试验 2 53 51 41 试验 3 48 39 10 试验 4 63 60 52
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M11=78.0 M12=50.2 M13=38.2 M14=64.8 Ma1=57.8 控制组 6 7 84 85 60 44 47 42 33 46
SS 组间 组内 总计 22.4286 36.2500 58.6786 df 6 21 27 MS 3.7381 1.7262 F 2.166 P 0.088
表13.3展示了一个相关组方差分析的方差表。从这个表得出的结论是， 七个单词的位置间存在着统计上显著的差异。
通过对比，我们可以发现表13.3的F值从表13.2中的F(6,21)=2.166增加到了 F(6,18)=6.634。这个变化是如何发生的呢？
延续效应：指受试者接受自变量某一个水平的作用后，会 影响其在其他处理条件时的表现。 均衡法：一种在重复测量设计中减少延续效应或系列效应 的方法。研究者在一致的处理条件下检验受试者，然而， 受试者受到的处理条件的顺序是不同的。均衡法的特殊形 式包括拉丁方设计。 拉丁方设计：将处理条件出现的顺序相互均衡，以致于使 所有受试者受到的处理条件的顺序都得到了均衡。