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1、实验设计与统计分析内容细目 第一节 实验设计的基本类型一、被试者内设计 46（一）实验前后设计（二）定时系列设计（三）抵消实验条件的设计二、被试者间设计 51（一）随机组设计（二）配对组设计三、混合设计 56第二节 多变量实验技术 一、多自变量实验的优点 58二、多因素实验设计 63三、拉丁方设计 65 第三节 实验数据的统计分析 一、统计表和统计图 66（一）统计表（二）统计图二、实验数据的初步整理 73（一）偶然误差与系统误差（二）集中量（三）差异量三、显著性检验 82（一）显著性检验的含义（二） t 检验（三）F 检验（四）X2 检验本章摘要1.实验设计乃是进行科学实验前做的具体计划。它
2、主要是指控制实验条件和安排实验程序的计划。它的目的在于找出实验条件和实验结果之间的关系，做出正确的结论，来检验解决问题的假设。2.实验设计根据自变量的多少，各自变量内处理水平的多少，和被试情况的不同，而构成不同类型的实验设计。3.实验设计大体上分为三类：被试者内设计，被试者间设计，混合设计。被试者内设计乃是指被试者在自变量发生变化的所有情况下接受实验。被试者只接受多个自变量情况中的一个，即不同的被试者接近不同自变量的情况，则称为被试者间设计。兼有被试者内设计和被试者间设计的实验设计为混合设计。4.多自变量是指一个实验中包含有两个或两个以上的自变量。它不是指同一自变量的多个水平。多自变量实验具有
3、三个明显的优点：（1）工作效率高；（2）实验的控制较好；（3）实验结果更有价值。5.当一个自变量的水平受到另一个自变量的水平的不同影响时，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。此情况下还必须分析讨论出现交互作用的原因和后果。6.多因素实验设计是指在同一实验里可以同时观测两个或两个以上自变量的影响，以及自变量与自变量交互作用效果的实验设计。在心理学实验中，居多的是多因素实验设计。7.拉丁方设计是多自变量实验设计中较为常用的设计方案。只要是实验中自变量的个数与实验处理水平数相同，而且这些自变量之间没有交互作用存在时，都可采用拉丁方设计方案。拉丁方设计能抵消实验中
4、因实验顺序、被试差异等所造成的无关变量的效果。8.统计表是对被研究的心理现象和过程的数字资料加以合理叙述的形式。它在叙述统计资料方面有着重要作用，有人称之为统计的速记。统计表是由表题、横行和纵栏、数字资料等要素组成。统计表可以以形式及内9.统计图乃是依据数字资料，应用点、线、面、体、色彩等绘制成整齐而又规律，简明而又数量化的图形。常用的统计图形有曲线图、条形图、直方图、点图、圆形图等等。10.偶然误差是指实验中无法控制的偶然因素所引起的误差。有时在实验中还会出现另一种类型的误差，它的观测值不是分散在真值的两侧，而是有方向性或系统性的，这就是系统误差。11.对数据的概括了解，在统计学上常由二种趋
5、势来度量，一为集中趋势，一为离中趋势。度量集中趋势的统计量称集中量，度量离中趋势的统计量称差异量。集中量有平均数、中数和众数。差异量有全距、平均差、四分差、百分位差、标准差和方差等。12.显著性检验的主要用途是检验两个或两个以上样本的统计量是否有显著差别。一般可按三步进行检验。第一步，提出假设或假定样组的平均数是从全域中取出来的。第二步，通过实际计算，求出 t、F、或 x2等值。第三步，对假设作出取舍的决定。13.在心理学实验中，两项实验结果之差，有时是随机引起的差异，有时则是由自变量所造成的。t 检验就是分辨随机差异与自变量引起的差异的常用手段之一。14. F 检验是以数据的方差分析为基础的
6、，故又称方差分析。 t 检验只能对两组的平均数加以比较，而方差分析能对二组或二组以上的平均数加以比较。15.在统计学上，检验分参数检验和非参数检验。x 2检验属于非参数的统计量数。它所检验的分配在先验的假定上并不要求具有一定的形态。第一节 实验设计的基本类型实验设计（experimental design）乃是进行科学实验前做的具体计划。它主要是控制实验条件和安排实验程序的计划。它的目的在于找出实验条件和实验结果之间的关系，做出正确的结论，来检验解决问题的假设。心理实验设计的内容包括：刺激变量（或刺激变项）（stimulus variable）的确定及其呈现的方式，反应变量（或反应变项）（re
7、sponse variable）的指标及其测量方法，对一切有关变量（或变项）（variable）的控制措施，确定被试者人数和选择被试者的方法，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，处理实验数据的方法等等。实验设计要对实验结果有预见性，要保证严格按照实验设计进行才能取得有效的实验数据。每一个实验设计都必须回答三个基本问题：（1）实验采用多少自变量？例如在一个阅读速度的研究中取“照明强度”为自变量。（2）各自变量内又采用多少处理水平？例如照明强度又分为强、中、弱等处理水平。（3）在各自变量和各处理水平中用相同的被试者，还是用不同的被试者？根据这三
8、个条件的组合，就可构成许多不同类型的实验设计。一般根据对上述三个问题的回答，就可把实验设计的类型大体上分为三种：被试者内设计、被试者间设计以及同时包括被试者内与被试者间的混合设计（mixed design）。被试者如果在自变量发生变化的所有情况下接受实验，则是被试者内设计。例如，自变量是照明强度，假如有强、中、弱等三种照度供操纵；因变量是观测一个在标准条件下视角为一分的 C 型视标的距离。采用被试者内设计时，同一被试者需要在三种照明条件下都接受测试。如被试者只接受多个自变量情况中的一个，即不同的被试者接受不同自变量的处理，这类设计便是被试者间设计。在上例中，如实验者令一组被试者在强照度条件下测
9、试，令另一组被试者接受中等照度条件下的测试，令第三组被试者接受弱照度条件下的测试，如此类推，直到各组都分别接受某一种照度条件下的测试。这种实验设计就是被试者间设计。为什么在被试者内设计和被试者间设计中，实验都可以同时操作两个或两个以上的自变量呢？乍看之下，这种处理似乎违背了实验法“单一变量”的原则。其实，由于实验者采用了统计方法，可以通过平衡多变量的关系，通过控制其他一些自变量，使某一阶段变化特性显露出来，这一问题就迎刃而解了。因此，可以说统计技术是实验设计的基础。所谓混合设计，是指在一项实验中，有些自变量是被试者内的，而有些自变量是被试者间的。例如，一个被试者接受甲变量的每一种情况，但只接受
10、乙变量的一种情况。根据被试者内设计和被试者间设计的特征，这时的甲变量是被试者内自变量，乙变量则是被试者间自变量了。这类实验设计即是混合设计。一、被试者内设计被试者内设计（或受试者内设计、单组实验设计）（within-subjectsdesign）是每个被试者须接受自变量的所有情况的处理。其基本原理是：每个被试者参与所有的实验处理，然后比较相同被试者在不同处理下的行为变化。这种实验设计下的同一被试者既为实验组提供数据，也为控制组提供数据。因此，被试者内设计无需另找控制组的被试者。在实验研究中，如果实验者主要想研究每一个被试者对实验处理所引起的行为上的变化，一般可考虑采用被试者内设计。被试者内设计
11、又可分为三种子类型：（一）实验前后设计实验前后设计（experimental before-after design）是指在实验条件处理前对被试者进行观测的结果与实验条件处理后所做的同样观测的结果加以对比的设计。也就是说，这种设计类型是实验（处理）前后的比较设计。我们可用表 2-1 来表示这种设计的模式。实验（处理）前、后设计，具有二个优点：（1）能较明显地检查出实验处理的效果如何。因为在这种实验中，前、后被试者是同一的，如果能够控制好无关变量的话，那么实验处理前后的差异，就是实验处理的结果。（2）表 2-1 实验前与实验后设计模式说明：Y 1表示实验处理前对被试者观测所得值Y2表示实验处理后
12、对被试者观测所得值X 表示实验条件处理对被试者的需要量较少，一组被试者当二组被试者用，无须再增设被试者控制组。不仅效率提高了，而且被试者变量也得到了较好的控制。然而，我们应该看到不足之处。各类被试者内设计的共同缺点是，这类设计需要每个被试者在实验中花费很多时间。通常一个被试者被要求执行几项任务，这势必会产生疲劳，影响实验结果。而前、后设计还有二个不足之处：（1）由于前、后两次观测之间存在时间间隔，这就会带来外来影响。一般来说，前、后间隔时间愈长，则影响就愈大。反之，如果前、后两次观测时间很接近，倒可以认为这是实验处理引起的行为差异。（2）容易产生顺序误差。即前面的观测影响后面观测的结果，从而影
13、响实验结果。例如实验中第一次观测会产生学习、疲劳、情绪等效应，从而影响第二次观测的结果。（二）定时系列设计定时系列设计（time serial design）是指实验处理前对一组被试者作一系列的定时重复观测，然后实施实验处理。再对被试者作一系列的定时重复观测，分析自变量（实验处理）对因变量的关系。定时系列设计可以看作是前、后设计的扩展形式。定时系列设计，一般先分别求出实验处理前和实验处理后的平均数，也有分别取众数或中数的。我们用表 2-2 来表示这种设计的模式。表 2-2 定时系列设计模式说明：Y1 a、 Y1b、 Y1c 分 别表示实验处理前之观测值Y2a、 Y2b、Y 2c分别表示实验处理
14、后之观测值X 表示实验条件处理定时系列设计除了具有上述前、后设计的二个优点之外，还具有以下二个优点：（1）降低由于一次观测而得到被试者不正常行为的机率。实验处理前和实验处理后分别对每一位被试者作一系列测定，这就能降低只作一次观测而得到不正确结果的机率。（2）提供测量过程中的信息。无论是在实验处理前，或是在实验处理后，均对被试者进行一系列的观测，这样就可以使我们看出发展趋向。但是，问题还具有两面性，定时系列设计的这些优点，也加重了前、后设计所存在的弱势：（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，更易导致练习、疲劳、紧张或厌烦等效
15、应，影响实验结果。（三）抵消实验条件的设计抵消实验条件的设计（reversal experimental condition design）是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。其模式可用表 2-3 表示。从表 2-3 中可见，首先给被试者作第一种处理（X A）和第一种处理后的观测（Y 2a），其次作第二种处理（X B）和处理后的第二次观测（Y 2b），再重复第二种、最后重复第一种的处理和观
16、测。整个实验程序的安排，就是抵消实验条件的设计的基本形式。这里不妨举一个例子。有甲乙两种操作方式，我们要比较这两种操作方式哪一种更正确，更快些。我们知道，以人作为被试者的实验，在不同时间所得结果必然有所不同，甚至同一人以同一操作方式作一系列实验，要使其中两次结果完全相同也是一件不容易的事。定时系列规则是解决此类问题的方法之一。但是定时系列规则不能消除和顺序有关的实验误差。表 2-3 抵消实验条件设计的模式 为了消除这类影响，方法之一就是使用抵消实验条件的设计。本例就可用表2-4 表示其模式。表 2-4 抵消实验条件设计的实例这种实验设计在处理 XA的情况下得到两个数值，在处理 XB的情况下也得到两个数值。统计时就通过分别求平均数后，加以比较。这样的实验设计，既安排了二种操作方式在程序上的均等，同时又提供了估计随机误差的可能性。抵消实验条件的设计具有三个明显的优点：（1）能较好地控制被试者变量，这是单组实验设计的共同优点。单组实验设计不但比两组实验设计用的被试者数量少，而且由于两种实验条件使用同一被试者，
