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1、第三讲 实验设计与数据的统计分析,一.实验设计及其评价标准 实验设计：就是进行科学实验前的具体计划。它主要是控制实验条件和安排实验程序的计划。从理论上讲，心理学的实验设计是一门心理学与统计学相结合的实验科学技术，它隶属与心理学方法论的范畴。,实验设计步骤：提出假设 拟定验证实验的方法并进行研究 整理分析资料，并解释实验结果 实验设计要考虑的问题：自变量的确定及其呈现方式；反应变量的指标及其测量方法；无关变量的控制。举例：,实验设计的内容,刺激变量(或刺激变项)的确定及其呈现的方式；反应变量(或反应变项)的指标及其测量方法；对一切有关变量(或变项)的控制措施；确定被试总体及被试样本人数和选择被试
2、的方法；拟定主试在实验开始前对被试者要说的指示语；规定实验次数；安排实验程序；规定使用仪器的型号；规定处理实验数据的方法。,二 实验设计的各种类型,被试内设计 被试间设计 混合设计1.实验组控制组比较设计，又称组间设计2.事前测定和事后测定的比较设计3.随机化设计及区组设计完全随机设计（组间设计）区组设计,4.单因素和多因素实验设计5.前实验设计、相关设计、准实验设计及真正的实验设计前实验设计：单组事后测定 单组事前事后测定 固定组比较设计相关设计准实验设计 不相等实验组和控制组事前 事后测定比较 相等时间样本设计 循环法设计 真实验设计,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：
3、真实验设计准实验设计非实验设计根据实验中要操纵变量的多少：单因素实验设计多因素实验设计根据在各种自变量及各种处理水平中是否用相同被试：被试内设计被试间设计混合设计,（一）被试内设计,也叫单组实验设计（within-subjects design)，是每个被试须接受自变量的所有情况的处理。基本原理：每个被试参与所有的实验处理，然后比较系统被试在不同处理下的行为变化。在实验研究中，如果实验者主要想研究每一个被试对实验处理所引起的行为上的变化，可考虑采用被试内设计。被试内设计可分为三种子类型：1、实验前后设计；2、定时系列设计；3、抵消实验条件的设计。,1、实验前后设计,指在实验条件处理前对被试进行
4、观测的结果与实验条件处理所做的同样观测结果加以对比的设计。即，这种设计类型是实验（处理）前后的比较设计。,实验前与实验后设计模式,实验前后设计举例,目的：第一次参加射击运动的人在接受打靶训练前后打靶成绩的变化。方法：选择10名从来没有参加过射击运动的被试，在他们进行打靶练习前，先进行一次打靶测验，记录下他们的打靶成绩（前测成绩）。然后对他们进行为期1周的打靶训练，每天2小时。训练结束后，再次对他们的进行打靶测验，记录下他们的成绩（后测成绩）。将前后两次成绩进行比较，就可以看出1周的训练是否有效果。,实验前后设计评价,优点：（1）能较明显地检测出实验处理的效果如何；（2）对被试的需要量较少，一组
5、被试当两组被试用，无须设控制组，不但提高效率，被试变量也得到较好控制。缺点：（1）前后两次观测之间存在时间间隔，会带来外来影响；（2）易产生顺序误差。,定时系列设计模式,说明：Y1a、Y1b、Y1c分别表示实验处理前之观测值 Y2a、Y2b、Y2c分别表示实验处理后之观测值 X表示实验条件处理,定时系列设计举例,代币法对儿童问题行为矫正的作用,定时系列设计评价,优点：除具有前后设计的优点，还具有（1）降低由于一次观测而得到被试不正常行为的几率；（2）提供测量过程中的信息。缺点：（1）由于更多次的观测，势必延长实验时间，从而会有更多的外来影响；（2）也正是更多次的观测，更易引起顺序误差，更易导致
6、练习、疲劳、紧张或厌烦等效应。,3、抵消实验条件的设计,指抵消实验过程中无关变量的一种设计。前面讲到，有些无关变量在某些实验情况下既不能被消除，又不能保持恒定。例如，单组实验往往由于前一处理影响后一处理的效果，产生顺序误差。为了抵消顺序误差，最简单的方法就是用ABBA的排列顺序来安排实验顺序。其模式如下表所示。,抵消实验条件的设计模式,抵消实验条件的设计评价,优点：（1）能较好地控制被试变量；（2）能较好地控制顺序误差；（3）时间上比较经济。缺点：（1）反应变量在时间维度（轴）上的关系是线性时才能使用。（2）对有些实验不适用。如用两种学习方法学习同一实验材料。,肿瘤问题,假如你是个医生，面临一
7、个胃部患恶性肿瘤的病人，这个病人不能动手术，但如果不摧毁肿瘤，病人会死掉。有一种射线可用来摧毁肿瘤，但如果用高强度射线幅射肿瘤，肿瘤虽会被摧毁，但这种高强度射线也会使肿瘤通道上的健康组织受到损伤。强度较低的射线对健康组织无害，但也不会摧毁肿瘤，用什么方式能使射线摧毁肿瘤同时又避免伤害健康组织呢?,（二）被试间设计,被试间设计是要求每个被试（组）只接受一个自变量的处理，对另一被试者（组）进行另一种处理，故又称独立组设计。包括随机组设计和配对组设计。被试间设计的统计检验独立样本的差异显著性检验,1、随机组设计,将被试随机分配在不同的组内接受不同的自变量处理。随机组设计的基本假设是将被试随机分配到不
8、同的组，若对各组用同一样的课题，在系统的条件下进行测量，其结果就成为系统组，则他们的成绩在统计上应是相等的。,随机组设计的优缺点,优点是：（1）用随机分配被试者的方法可控制两组被试者变量的差异，分组方法简单可行。（2）由于对每一被试者只作一次观测，可消除某些实验误差，如消除学习误差的影响。缺点是：（1）分成等组的方法仍欠精密。（2）若两组在不同时期观测，就有可能插入实验以外的偶发事件，影响因变量的观测结果。,2、配对组设计,也叫对等组设计、匹配组设计，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变异和组间变异。匹配被试就是对全部被试进行预备测验，测验的性质与正式实验
9、的性质是类似的，或者说是相关的，然后按测验成绩均匀地形成组。,配对组设计的步骤,第一步：让所有被试做“共同作业”，即接受预备测验，获得作业分数；相同任务：如打靶；根据打靶成绩进行分组；类似任务：如问题解决不同种类问题解决；相关任务：如智力测验问题解决。第二步，根据作业分数形成配对组。,配对设计的优缺点,优点：在实验处理之前，就把组间变异缩到最小，并使各组内变异比单独的随机分配更接近相等。因此，这种设计能对被试个别差异给予更多的控制，小型实验用配对设计，其效果比用随机分组的效果更为显著。缺点：实验者因分配被试而大大增加工作量。,区组设计形式区组 实验处理 X1 X2 X3 X41234,被试内和
10、被试间设计比较,被试内设计：也叫单组实验设计，是每个被试须接受自变量的所有情况的处理。被试间设计：被试间设计是要求每个被试者只接受一种实验处理，对另一被试者进行另一种处理，故又称独立组设计。,三 基本的实验设计,完全随机化设计（1）实验组控制组事后测定设计 基本模式 R（实验组）X O1 R(控制组）O2 注：R表示随机分配被试，X表示实验处理 统计检验方法：t检验，U检验、中位数检验,中外两组被试概念形成速度比较,（2）.实验组、控制组事前事后测定设计设计模式R 实验组 O1 X O2 R 控制组 O3 O4统计检验方法：t-检验 U 检验 中位数检验 最好的方法是协方差分析。,（3）.随机
11、多组后测设计设计模式R X1 O1R X2 O2R X3 O3统计方法：单因素方差分析,（4）.四组设计设计模式 22设计统计方法22的方差分析举例：,2.随机区组设计,特点统计方法：相关样本t-检验法或方差分析,3.多因素实验设计,优点：效率高、实验控制较好、实验结果更有价值不同的奖赏方式对中学生学习语文、数学、外语的影响（奖赏方式：提前下课、物质奖励）掌握概念：因素、水平、主效应、交互作用、简单效应,当一个自变量产生的效果在第二个自变量的每一水平上不一样时，交互作用就发生了。在有交互作用的情况下，分别讨论每一自变量的效应就不够了。因为一个自变量的效应依赖于另一个自变量的水平,多因素实验的例
12、子,杨治良等人（1981）的记忆实验实验目的：了解年龄对再认能力的影响。自变量：第一个自变量是年龄，他们选取初中生年龄组和大学生年龄组。第二个自变量是实验材料，他们选取具体实物图形组和词组两个组。因变量取再认能力d作指标。这个实验的方法是采用再认法：把被试者识记过的材料和没有识记过的材料混在一起，要求被试者把两种材料区分开来。实验结果如下：,多自变量的实验是效率高、价值高的实验。在这些实验中，每一种因变量的测量至少能提供两个变量信息，从而有可能研究变量之间所有可能发生的交互影响。在实验中自变量数目增加时，能发生交互影响的数目也迅速增加。两个自变量只有一个交互作用影响的可能。用三个自变量（自变量
13、A、B、C）就有四种交互作用影响的可能，如 AB、AC、BC、ABC四种。,假定每一自变量有两个水平，三种自变量的交互影响由四条线生动地表现出来；两条表示变量B、两条表示变量C，与横坐标变量A起交互作用，见下图，它们的交互作用由四条非平行线表示出来。,（二）多因素实验设计,多因素实验设计是指在同一个实验里可以同时观测两个或两个以上的自变量的影响，以及自变量与自变量交互作用的效果的实验设计。它与上述所讨论的只用一个自变量的实验设计是不同的。包括Xa和Xb两个自变量的设计，叫做双向（或二向）析因设计，简写为AB因素设计。包括Xa、Xb和Xc三个自变量的设计叫作三向析因设计，简写为ABC因素设计。,
14、在因素设计中，每个因素（自变量）又可以包括几个水平。若两个自变量Xa和Xb各有两个水平，则可称为 22设计；若自变量Xa有两个水平，Xb有三个水平，则称为23设计。在析因设计中，研究者要操作的实验处理的个数就是各自变量的水平个数的乘积。例如，在一项二因素实验设计中，设A因素有p个水平，B因素有q个水平，则研究者就应操作pq个实验处理。在确定了实验中所要操作的实验处理后，就要决定怎样分配被试者了。,多因素析因设计的主要效应与交互作用的效应,主效应是指由每个单独因素(自变量)所引起的因变量的变化。交互作用的效应是指当一个因素(自变量)对因变量影响大小因其他因素的水平或安排的不同而有所不同时，所产生
15、的交互作用影响因变量的结果。相反，如果某一因素(自变量)对因变量影响大小，不受其他因素的水平或安排的影响，我们就说这个因素与其他因素是没有交互作用的。,主要效应与交互作用的效应示例,假定在22完全随机化设计中，因素A的两个水平表示两种不同的教学方法(Xa1：自学辅导，Xa2：传统教学)，因素B的两个水平表示两种不同效龄的教师Xb1：2年以下教龄的教师，Xb2：5年以上教龄的教师)。为了说明主效应相交互作用的效应，虚构两种实验结果。,虚构实验结果一（无交互效应）,下面表格中的数据表示经过一段教学时间后学生测验的平均分数，表格右面对应两个图形，它们是用表格中的数据绘制出来的。,虚构实验结果二（有交
16、互效应）,下面表格中的数据表示经过一段教学时间后学生测验的平均分数，表格右面对应两个图形，它们是用表格中的数据绘制出来的。,三、拉丁方设计,拉丁方设计（或拉丁方格设计）是多变量实验设计中一种较为常用的设计方案。心理实验中采用循环法平衡实验顺序对实验结果的影响，就使实验顺序、被试者差异都作为一个自变量来处理。,拉丁方设计模式,拉丁方设计条件,只要是实验中自变量的个数（因素）与实验处理水平数相同，而且不考虑这些自变量之间的交互作用时，都可采用拉丁方设计方案。,拉丁方设计示例,假定有一个实验，限于实验室的技术条件，每天只能为5位被试作测验，而我们共有五种处理：A、B、C、D、E。假如一共有25位被试参加实验，实验需要5天才能完成。因此有的被试在前面做实验，有的被试在后面做实验。可以预测：这种参加实验的先后会对实验结果造成影响。假定这个实验，每天在1点、2点、3点 4点、5点钟各测试五个被试之一，也可以预测：这种参加实验的先后会对实验结果造成影响。采用拉丁方设计可以将这种影响消除,每种处理在每一天只出现一次，在每个钟点上也只出现一次。,
