lecture實驗設計和數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析

1、2022-4-301Lecture 5Experimental Design and Data Analysis2022-4-302OUTLINE 實驗設計的概念 什么是實驗設計 實驗范式 實驗設計中的變量及其控制 實驗設計類型 實驗設計的信度和效度2022-4-303實驗設計類型 不同分類： 根據(jù)對實驗控制的嚴密程度分為：真實驗設計，準實驗設計和前實驗設計 根據(jù)被試如何分配到各種實驗條件下分為：被試者間設計、被試者內設計和混合設計 根據(jù)實驗中要操縱變量的多少：分為單因素實驗設計和多因素實驗設計2022-4-304 被試間設計 又叫獨立組設計，或組間設計。把被試分配到自變量的不同水平上或者不同

2、的自變量上。每個被試在實驗中只接受其中的一種處理。 優(yōu)點：一種處理（或實驗條件）不會影響另一 種處理或實驗條件，因為每個被試只對一種處 理做反應。2022-4-305 缺點：個體間的差異可能會影響到結果的有效 性。所以必須處理個體間的差異。 兩種克服辦法： 隨機組設計（random groups design） 匹配組設計（matched groups design） 2022-4-306 隨機組設計： 將被試隨機分配在不同的組內接受不同的自變量處理。建立隨機組的要點在于分派被試到不同組時，不能有偏差（bias）存在。如果有某些被試特征或與被試變量相關的因素左右了被試的分派，就是存在“偏差”。

3、 隨機化原則： 隨機化方法：隨機點名，擲骰子或奇偶分，先來后到，隨機數(shù)字表。實驗設計中很重要的原則2022-4-307 匹配組設計 所有的被試都要先經(jīng)過一個和實驗作業(yè)同類、相似或表現(xiàn)出高相關的預試，然后根據(jù)預試的成績來將被試配對分組。把被試分組后，再隨機分配到不同的實驗處理條件下。 但在匹配所有特征上有困難，而且增加實驗工作量。常用隨機化方法。2022-4-308 獨立組設計混淆主要來自被試變量：隨機組設計中混淆發(fā)生的概率比較小，但是一旦發(fā)生我們就無從得知混淆來自哪里； 配對組設計主要是為了減少被試變量混淆機率，但由于配對組設計本身的缺點，所以使用較少。2022-4-309 一個實驗有A、B、

4、C三種實驗條件，我們打算每種實驗條件最少各有15名被試，至多30名。每個被試可以得到40元的酬勞。在當?shù)貓蠹埳系菑V告征求被試，唯一的條件是必須10歲以上，然后要被試在某一特定時間到某大樓的某地方報到并按先后順序排隊。結果那天門口排了90個人。對于這90名可能的被試來說，從任何標準來衡量他們差異都很大。除了知道他們看過報紙上的廣告之外，不了解關于他們的任何事情。問題是必須在被試一進門就立刻將他們不偏不倚地分成三組，如何做到這一點？練習一下吧！2022-4-3010 被試內設計（Within-subjects design） 每個或每組被試接受所有的實驗處理，然后比較在不同實驗處理條件下的行為變化

5、。又叫組內設計，有時候叫重復測量設計。 優(yōu)點 節(jié)省被試。方便有效。 消除了被試的個別差異對實驗的影響。 缺點 一種實驗條件下的操作將會影響另一種實驗條件下的操作，即實驗順序造成了麻煩。實驗效率比較高，實驗效果比較好，由被試變異性而導致誤差的可能性比被試間設計小，容易達到統(tǒng)計顯著水平。練習效應疲勞效應：隨機化方式進行平衡處理2022-4-3011 此方法不能用來研究某些被試特點自變量之間的差異。 如果實驗中每一種實驗條件需要較長時間的恢復期，則不宜使用組內設計。 當自變量的不同水平代表一種連續(xù)事件的延續(xù)結果時，不宜使用組內設計。幾種刺激在本質上應該是相對獨立的。 例如，在復述實驗中，被試重復一次

6、和重復5次，兩個自變量水平。但被試可能自己私自重復。破壞了自變量兩個水平之間的差異。2022-4-3012 處理辦法：通過平衡技術可以減小，但不能完全消除。如果確實會產(chǎn)生，可以在兩種處理方式之間保持足夠長的時間間隔?；虿捎帽辉囬g設計。 對某些實驗研究不適用。如用兩種不同學習方法學習同一個實驗材料。2022-4-3013 被試內設計的幾種形式： 完全的被試內設計 a、隨機區(qū)組設計； b、ABBA平衡法 不完全的被試內設計 c、所有可能的順序； d、選擇的順序 拉丁方設計（Latin Square） 不管采用什么方法，都是為了平衡實驗條件間的順序效應，同時考慮控制其他額外變量的影響。只是適應的情況

7、不同而已。2022-4-3014 完 全 的 被 試 內 設 計 （ c o m p l e te w i t h i n -subject design）：一名被試接受所有的實驗處理，因此其所有的被試變量效應都可以全部抵消掉。 不完全的被試內設計（incomplete within-subject design）：即每一位被試接受每一種實驗條件，但在每一名被試的數(shù)據(jù)上，都混有實驗條件和其他變量的作用，只有把每一種實驗條件下的所有被試的數(shù)據(jù)總和起來才可能去掉這些混淆。 如自變量有3個水平A、B、C，第一組先進行A、B兩種處理，第二組進行B、C兩種，第三組接受C、A2022-4-3015 完全被

8、試內設計 隨機區(qū)組設計（Block Randomization） ： 把被試分出不同的區(qū)組（block），每個區(qū)組內被試“同質”。每個區(qū)組接受全部實驗處理，每種實驗處理重復的次數(shù)也要相同。最后統(tǒng)計中可以剔除區(qū)組效應，獲得純粹的自變量效應。 一個區(qū)組內可以是一個被試或者多個被試（實驗處理數(shù)目的正倍數(shù)）。 當被試的某些特征可能影響到實驗效果時，可以采用這種方法。2022-4-3016 每一區(qū)組內被試的人數(shù)分配有三種情況： 一名被試作為一個區(qū)組。每名被試(區(qū)組)均接受全部處理，在接受處理的順序上要采用隨機化的方法。 每個區(qū)組內被試的人數(shù)是實驗處理數(shù)目的整倍數(shù)。 區(qū)組內的基本單元不是一名被試或幾名被試

9、，而是以一個團體為單元。 2022-4-3017 例如：研究不同聲音刺激對學生解答數(shù)學問題的影響。 自變量：聲音刺激（四個水平）；因變量：解答數(shù)學問題成績 實驗設計： 實驗處理幾種？：X1、 X2 、X3 、X4。將學生按照平時成績分成3類：優(yōu)良，中等和較差。那么就獲得了三個區(qū)組。在每個分類中隨機抽取12名被試，三個區(qū)組共有36名被試。將每個區(qū)組內的學生隨機分成4個小組，每組3人。實驗時一個區(qū)組內的每個小組，隨機接受一種實驗處理。2022-4-30182022-4-3019 ABBA平衡法（ ABBA Counterbalancing ）： 是指每一種實驗條件都以正反兩種順序呈現(xiàn)給被試。雖然A

10、BBA表示的是兩種實驗條件，但它并不僅僅限于兩種實驗條件。 可以應用到多種實驗條件并可以被多次重復，但這種方法一般應用于較少的實驗條件和重復次數(shù)較少的實驗中。2022-4-3020 2組對抗平衡：ABBA 3組對抗平衡：ABCCBA 4組對對抗平衡：ABCDDCBA2022-4-3021 ABBA平衡法存在的問題： 如果練習效果不是呈線性增長的，這種平衡就 是無效的。 預期作用。是指被試對后面實驗條件的預期。 如果這個循環(huán)被重復幾次，那么，被試肯定會 了解并預期以上的時間間隔的呈現(xiàn)模式。 2022-4-3022 不完全的被試內設計： 所有可能的順序： 采用所有可能的實驗條件順序組合（適用于三種

11、以下實驗條件的實驗設計）。 列出所有實驗條件組合，并隨機分派被試到各種實驗組合中。 當條件很少時，可以實現(xiàn)，但當條件很多時，沒有可行性。2022-4-30232022-4-3024 拉丁方設計： 為使各組被試都接受不同的實驗處理，對實驗處 理的順序和實驗時間的順序采用輪換的方法。又 叫輪換設計。 采用拉丁方設計安排實驗條件的順序，然后將被 試隨機平均分派到各種實驗順序中去。適用于六種以下實驗條件的實驗設計。 2022-4-3025 順 序 一 二 三 四 1 2 3 4 被 試 數(shù) 目傳統(tǒng)的44拉丁方設計沒有消除順序效應，反而人為強化了順序效應。2022-4-3026 平衡式拉丁方設計2022

12、-4-3027 在實驗條件為偶數(shù)時，平衡式拉丁方設計較容易，當實驗條件為奇數(shù)時，每個被試必須在每種條件下測兩次才能獲得平衡式拉丁方。所以有兩個方格。 方格12022-4-3028方格22022-4-3029 第一行安排實驗順序的公式： 對于偶數(shù)個子變量水平，建立平衡的拉丁方的第一行公式為1、2、n、3、n-1、4、n-2.，以六個自變量水平為例，第一行為1、2、6、3、5、4.對于奇數(shù)個自變量水平，必須有兩個方陣，第二個方陣與第一個方陣正好相反，以5個自變量為例，第一行為1、2、5、3、4 / 4、3、5、2、1。2022-4-3030 實驗設計的例子及詳細的統(tǒng)計，請參閱： 舒華：心理與教育研

13、究中的多因素實驗設計 。 2022-4-3031 被試者間設計和被試內設計的比較：2022-4-3032 混合設計： 在同一個研究中有些自變量按被試間設計處理，而另一些自變量則按被試內設計處理。一般地，如果一種自變量很可能會影響另一種自變量，那么這些變量按組間設計安排，其余的自變量則按組內設計安排。 優(yōu)點：保留了被試間和被試內設計的優(yōu)點，克服了各自的缺點。適用于多變量的實驗設計。雖然不如被試內設計有效和經(jīng)濟，但很安全。2022-4-3033 實驗設計舉例：Johnson等人（1983）用混合設計的方法比較抑郁者和非抑郁者的記憶成績。他們假設，抑郁者比非抑郁者對于未完成的記憶任務的記憶效果更好。

14、實驗中，要求抑郁組和非抑郁組完成20項記憶任務，其中，10項記憶任務在完成之前被打斷。在全部任務完成后，要求被試回憶記憶任務的名稱或盡可能多地描述記憶任務。被試變量是組間設計（抑郁 ：非抑郁），任務類型是組內設計（完成：未完成）。2022-4-3034多因素實驗設計 什么是多因素實驗設計： 在一個實驗中包括兩個或兩個以上因素或自變量，而且每個因素有兩個或兩個以上水平。這樣的實驗設計常常叫多因素實驗設計。與單因素實驗設計相對而言。 心理學很多研究都是多因素實驗設計。優(yōu)點是實驗效率高；實驗控制很好；容易建立結果的普遍性；有利于觀察變量之間的交互作用和主效應。能考察多個因素之間的關系。實用價值高。2

15、022-4-3035 幾個概念： 水平：指自變量的單個的處理方式或條件。 如自變量是學習中的作業(yè)反饋，兩種處理方式分別 是積極反饋和無反饋。那么就說自變量作業(yè)反饋有 兩個處理水平。 處理（treatment）與處理水平的結合：特定的實驗條件2022-4-3036 交互作用：指一個自變量對因變量的影響，因為另一個自變量水平的不同而不同時，就說這兩個自變量產(chǎn)生了交互作用。這時不能獨立討論各個自變量的主效應。 主效應(main effects）：一個自變量的各個水平對因變量的影響。 簡單效應（simple effects）：一個因素的水平在另一個因素的某個水平上的變異。2022-4-3037 誤差變

16、異（error variance）：不能由自變量或明顯的額外變量解釋的那部分變異。 形式舉例： 一個實驗有兩個自變量，A和B，A有兩個水平A1和A2，B有2個水平B1和B2，那么這個實驗設計就叫2 x 2 的二因素實驗設計。如此類推，自變量數(shù)和水平數(shù)可以增加。則如 2 x 3； 2 x 2 x2； 2 x 3 x4； 但是，一般因素數(shù)超過4個就太復雜，對結果進行解釋也很困難。2022-4-3038 實驗舉例： A 2(diet) x 2(exercise) design will produce 4 groups (experimental conditions)。 2022-4-303920

17、22-4-30402022-4-3041兩種假象模式2022-4-30422022-4-30432022-4-3044練 習 研究8歲和10歲兒童閱讀用10號字和12號字打印的段落材料的時間差異。 請?zhí)岢觯鹤宰兞浚蜃兞?，實驗處理。設計類型，推測結果：主效應和交互作用。2022-4-3045準實驗設計(Quasi-experimental designs) 概念： 與真實驗設計相對而言。在實驗中不能對變量進行嚴格的控制（這些變量常常是被試變量特征），或者使用自然發(fā)生的組，而不能把被試隨機分配到各種實驗條件下。但是仍然觀察到因變量作為自變量變化的函數(shù)。 優(yōu)點：因問題和條件限制而無法使用嚴格的控制

18、實驗時，可以采用準實驗設計。適用自然發(fā)生的自變量，解決實際問題，常用于一些應用研究。2022-4-3046 如典型的被試變量（年齡，性別，種族，種群），社會引起的被試屬性（社會階層，宗教等），疾病以及與疾病有關的被試因素（智力低下，腦損傷等），只能選擇而不能改變。研究很有實際的應用價值。 缺點：付出控制的代價。本質來講，準實驗設計只能是一種相關設計，評價因果關系及其推廣到其他情境，必須非常謹慎。2022-4-3047準實驗設計類型： 時間序列設計（time-series design） 對一組被試或個體進行周期性測量，并在這一時間序列的測量過程中引進實驗處理，然后觀察引進實驗處理后測量結果的變

19、化趨勢，如果發(fā)現(xiàn)實施處理后測量結果出現(xiàn)不連續(xù)性，從而就可以推測實驗處理的效果。 模式：O1 、 O2 、O3 、O4 X O5、 O6 、O7 、O8 （O代表測量，X代表實驗處理）2022-4-3048 優(yōu)缺點： 可以較好的控制成熟以及測驗因素的影響。但是沒有控制組，不能排除與自變量同時發(fā)生的偶發(fā)事件的影響，測驗敏感性容易受到影響。也不能排除測驗與實驗處理之間的交叉作用。收集數(shù)據(jù)不容易，實施統(tǒng)計復雜。 變式：另外增加一個不接受實驗處理的控 制組，可以增加時間序列設計的效能。2022-4-3049 非相等控制組實驗組前測后測設計 （Nonequivalent control group des

20、ign with pretest and posttest) 設計模式：一個不相等的控制組，不接受實驗處理。對實驗組和控制組都進行前測和后測。然后比較實驗組和控制組的差異。 O1 X O2 O1 O22022-4-3050 優(yōu)缺點：基本上控制了成熟、歷史和測驗等因素對實驗處理的干擾。有前測，可以了解實驗處理前的狀態(tài)，有了比較的基線水平。但沒有隨機分配被試接受實驗處理，實驗組和控制組不對等，降低了實驗的效度。2022-4-3051 交叉滯后組相關設計 要求在時間點1對兩個變量（A、B）的關系作出測定和相關分析，然后在時間點2作相似測定和分析。通過交叉滯后相關系數(shù)的比較，找出交叉滯后相關差異的方向

21、，然后根據(jù)差異的方向，確定變量之間的關系。即當交叉滯后相關之間有顯著差異時，具有一定因果意義。在同步相關穩(wěn)定情況下，如果Ra1b2b1a2，那么A引起B(yǎng)，否則，B引起A。如圖所示。2022-4-30522022-4-3053 三個基本假設： 所表示的因果關系不隨時間推移而變化。 同步相關與穩(wěn)定性盡可能一致。 交叉滯后組相關中包含了主要的變量，并已作出相應的測量。 由于上述假設不易滿足。對于這種設計中的因果關系，要作謹慎的解釋。不能完全證明因果關系，需要其他研究補充和驗證。2022-4-3054 單被試實驗設計（single-subject experiments） 針對一個被試，看實驗處理是否

22、對因變量有作用。 幾種設計形式： 反轉或撤消設計（reversal designs) 多基線設計(multiple baseline designs)。在引入干涉變量前，有多個基線，可以是多個被試的多個基線，也可以是一個被試的多個行為的不同基線。 有專門的實驗統(tǒng)計方法。2022-4-30552022-4-3056反轉/撤消設計2022-4-30572022-4-3058前實驗設計 單組后測設計 單組前測后測設計 固定組比較設計 事后回溯設計2022-4-3059單組后測設計 在單組后測設計中，只有一個實驗組，對實驗組只給予一次實驗處理，然后通過測量得到一個后測成績。 設計的基本模式： X O

23、X是研究者操縱或某種未知因素（研究者經(jīng)過分析而推斷的自變量）的處理，O是研究者操縱自變量引出的結果（后測成績）或研究者觀察到的結果。2022-4-3060單組前測后測設計 單組前測后測設計是對單組后測設計的一種改進，它增加了在實驗處理前的測驗，但還是只有一個實驗組。 設計的基本模式： O1 X O2 O1表示在接受處理X以前對被試進行前測，取得一項作為基線的觀測值，X表示引入的實驗處理，O2表示處理X后的測驗。2022-4-3061固定組比較設計 固定組比較設計又稱靜態(tài)組或整組比較設計。 采用實驗組和控制組兩組被試，但因這兩組被試在實驗處理前就已經(jīng)形成，故它不能使用隨機化原則選擇被試。 基本設

24、計模式： X O1 O2 O1為實驗組接受實驗處理后的反應效果；O2為不接受實驗處理的控制組的反應效果。2022-4-3062事后回溯設計 事后回溯設計是指所研究的對象是已發(fā)生過的事件。 在研究過程中，研究者不需要設計實驗處理或操縱自變量，只需通過觀察存在的條件或事實，將這種已自然發(fā)生的處理或自變量與某種結果或因變量聯(lián)系起來加以分析，以便從中發(fā)現(xiàn)某種可能的簡單關系。 基本設計模式： X O X是自變量或實驗處理，是研究者不能操縱或改變的；O是研究者觀察到的結果。2022-4-3063SUMMARY不同的實驗設計類型： 單因素和多因素 真實驗設計、準實驗設計 前實驗設計不同的實驗設計種類有不同的效率，有不同的數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法。選取恰當?shù)膶嶒炘O計，必須考慮到其他許多因素。2022-4-3064 NEXT PART: 實驗設計的信度和效度2022-4-3065 SEE YOU2022-4-3066OUTLINE 實驗設計的概念 什么是實驗設計 實驗范式 實驗設計中的變量及其控制 實驗設計類型 實驗設計的信度和效度2022-4-3067 完 全 的 被 試 內 設 計 （ c o m p l e te w i t h i n -subject design）：一名被試接受所有的實驗處理，因此其所有的被試變量效應都可以全部抵消掉。 不完全的被試內設計（