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1、因素数量（变量个数）设计类型被试分配自由度的分解单因素实验设计被试间设计（完全随机实验设计）a1a2a3S1S2S3S4S5S6S7S8S9变异来源自由度处理间p-1处理内p(n-1)合计np-1p:自变量水平数量（处理数）n:每一处理下的被试数量被试内设计（重复测量实验设计）a1a2a3S1S1S1S2S2S2S3S3S3变异来源自由度被试间n-1被试内p(n-1)Ap-1误差(p-1)(n-1)合计np-1p:自变量水平数量（处理数）n:被试的数量随机区组实验设计a1a2a3S11S12S13S21S22S23S31S32S33变异来源自由度处理间(A)p-1处理内p(n-1)区组n-1误
2、差（p-1）(n-1)合计np-1p:自变量水平数量（处理数）n:区组的数量两因素实验设计被试间设计（完全随机实验设计）a1b1a1b2a2b1a2b2S1S2S3S3S4S5S6S6S7S8S9S9变异来源自由度处理间pq-1Ap-1Bq-1AB(p-1)(n-1)处理内pq(n-1)合计npq-1p:自变量A的水平数量q:自变量B的水平数量n:每一处理下的被试数量两因素实验设计被试内设计（两因素均为重复测量）a1b1a1b2a2b1a2b2S1S1S1S1S2S2S2S2S3S3S3S3变异来源自由度被试间n-1被试内n(pq-1)Ap-1A被试(p-1)(n-1)Bq-1B被试(q-1)
3、(n-1)AB(p-1)(q-1)AB被试(p-1)(q-1)(n-1)合计npq-1p:自变量A的水平数量q:自变量B的水平数量n:每一处理下的被试数量混合设计（一个因素为重复测量）b1b2a1S1S2S1S2a2S3S4S3S4变异来源自由度被试间np-1Ap-1被试（A）p(n-1)被试内n(pq-1)Bq-1AB(p-1)(q-1)B被试(A)(p-1)(n-1)合计npq-1p:自变量A的水平数量q:自变量B的水平数量n:组间变量每一水平下的被试数量随机区组实验设计a1b1a1b2a2b1a2b2S11S12S13S14S21S22S23S24S31S32S33S34变异来源自由度处
4、理间pq-1Ap-1Bq-1AB(p-1)(q-1)处理内pq(n-1)区组n-1合计npq-1p:自变量A的水平数量q:自变量B的水平数量n:每一处理下的被试数量变量类型种类操纵与控制自变量刺激特点自变量（用来操纵）；环境特点自变量（照明情况或照明强度）；被试特点自变量（年龄、性别、智力、受教育水平）；暂时造成的被试差别（疲劳、焦虑、被试给予不同指导语）。对自变量下操作定义（指用可感知、度量的事物、时间、现象和方法对自变量或指标作出具体的界定。防止操作定义单一性偏差，从而影响研究的构想效度）；确定自变量的各个水平（又叫检查点、处理水平）；校准测量自变量的仪器（降低系统误差和随机误差，保证实验
5、的内在效度）；控制刺激的呈现方式（包括呈现时间的长短、呈现次序、空间位置，都应根据要求加以控制）。因变量客观指标：反应速度、反应速度差异、反应的准确性、反应标准、反应的难度、生化指标等；主观指标：口语报告、量表分数、评价者的评定分数等。反应简单控制用指导语来控制被试的反应；规范的指导语应该：内容确定、完全、简单明确、标准化；选择恰当的因变量指标明确的操作定义+因变量指标（有效性、客观性、数量化）；避免量程限制量程不够大，造成天花板效应或地板效应，从而使指标的有效性遭受损失。额外变量被试方面要求特征霍桑效应、安慰剂效应、约翰亨利效应、罗密欧与朱丽叶效应；主试方面实验者效应期待效应、罗森塔尔效应、
6、皮革马利翁效应；实验设计方面顺序效应例如，练习效应、疲劳效应、空间误差、顺序误差、习惯误差；环境方面数据处理方面排除法（如声光实验的隔音室、暗室、双盲控制法）；恒定法（如实验仪器、物理条件等）；随机化法（平衡被试差异，人数一般大于30）；匹配法（人为将被试划分若干组，每组同质）；抵消平衡法（ABBA设计、拉丁方设计，针对顺序误差、空间误差、习惯误差、疲劳效应和练习效应等）；统计控制法（通过剔除极端数据、统计矫正、协方差分析等，保证数据的可靠性）。类型评价统计方法非实验设计前实验设计单组后测设计优点：可作为真实验设计研究的前奏。缺点：没有对照组，没有前测，因此很难排除历史、成熟、和选择等作用的影
7、响（影响内部效度）；容易出现自变量混淆。无单组前测后测设计优点：前测可以提供被试的基线数据以及其他有关信息，较单组后测设计前进了一步，减少了不确定性。缺点：很难控制历史和成熟等因素造成的影响；前测可能对后测造成影响。成对样本t检验；符号检验法；符号秩次检验法。固定组比较设计优点：由于使用了控制组，所以能对历史、成熟等因素进行控制；由于没有进行前测，所以控制了测验效应和仪器因素的干扰。缺点：对选择缺乏控制：不能在随机基础上选择和分配被试；对选择和成熟的交互作用以及选择与实验处理的交互作用缺乏控制。独立样本t检验；秩和检验法（曼-惠特尼U检验法）；中位数检验法；卡方检验。事后设计相关研究设计优点：
8、为提出因果关系的假设提供依据；在更少人为干预或无法进行人为干预的条件下使用；更节省人力、物力缺点：不能操纵自变量或随机分配被试。皮尔逊极差相关；点二列相关；斯皮尔曼等相关准则组设计独立样本t检验；秩和检验；中位数检验法。非：不能随机对被试进行取样和分配，一般在自然环境中进行。不需要对额外变量进行控制。类型评价统计方法准实验设计单组准实验设计时间序列设计优点：较好地控制了成熟和测验因素的干扰；较好地控制了统计回归的因素；不必设置控制组，因为免去了寻找控制组的麻烦并节省了被试数量。缺点：无控制组，很难对其他额外变量加以控制；测验与处理的交互作用难以控制；多次前测可能降低或增加被试对测试的敏感性。X
9、前后的回归直线差异检验；X前后的两次成绩的差异检验。相等时间样本设计（广泛用于学习研究）优点：历史因素得到了较好地控制；缺点：测验的反作用效果；实验安排的反作用效果；选择偏差与实验变量的交互作用难以控制；重复实验处理等因素会影响实验的外在效度。对两种实验条件进行比较；对两种实验条件下的顺序效应进行比较。多组准实验设计不相等实验组控制组前测后测设计优点： 很好地控制了历史、成熟、测验等因素；通过前测可以了解两组间起始态的差异（对选择因素进行一定的控制）；缺点：没有随机分配被试，所以两组不等；选择与成熟以及选择与实验处理的交互作用可能会降低实验效度。对两组前测后测差值分数的平均数进行t检验；秩和检
10、验；中位数检验法；协方差分析（前测分数为协变量）。不相等组实验组控制组前测后测时间序列设计优点：内部效度的影响因素基本得到了有效控制；缺点：多次测验可能会影响被试对处理的敏感性；选择偏差可能会与实验处理产生交互作用。对实验组均数差值和控制组均数差值进行比较；回归直线的差异检验。准：不能对被试进行随机取样和分配，对额外变量有一定程度的控制。环境自然或非严格。类型评价统计方法真实验设计完全随机单因素设计随机实验组控制组前测后测设计优点：可以控制选择、被试的中途退出及选择与成熟的交互作用的干扰；有控制组，能控制历史、成熟、测验、仪器等因素的影响。缺点：前测会影响外部效度。对差值分数进行t检验；秩和检
11、验；中数检验法协方差分析（前测分数为协变量）。随机实验组控制组后测设计优点：控制了历史和成熟、选择和被试中途退出等对内部效度的影响；控制了测验与实验处理交互作用对外部效度的影响。是理想的实验设计！t检验；秩和检验；中数检验。随机多组后测设计同上方差分析完全随机多因素实验设计交互作用的个数2N-N-1简单效应的个数n（N-1）n代表水平个数；N代表变量个数。简单效应：一个因素的水平在另一个因素的某个水平上的变异（一对多）。随机区组设计优点：考虑到个体差异对实验结果的影响，并在统计分析时将这种影响从组内误差中分离出来，节省了大量的实验被试，省时省力。局限：主要是划分区组有一定的困难。影响因素效度内
12、部效度主试被试间的相互作用（主试效应、被试效应，控制方法是双盲实验法）；被试的一些固有的和习得的差异（性别、年龄、经验、个性等）；成熟（即被试身心的成熟）；被试的亡失；历史（即实验时间跨度中所发生的会影响实验结果的事）；选择（控制方法：随机选择和分配被试）；测验（练习、临场经验等）；仪器的使用；上述诸多因素的交互作用；统计回归（控制方法：匹配法和协方差分析）外部效度（推广效度、生态效度）实验环境的人为性；被试样本的代表性；测量工具的局限性。构想效度理论构思的代表性问题（过窄或过宽）；具体而言有操作化前对构思的分析不够完整；混淆构思和构思层次；构思与构思之间有限制的推广力；被试的要求特征；实验者的期望效应；被试对评价的不安感（社会赞许性）；单一操作的偏差；单一方法的偏差；不同处理间的交互作用；测验与实验处理的交互作用。统计结构效度统计检验力低；所用统计方法依据的前提（假设条件）满足的程度；测量工具的信度；实验处理执行的信度（即主试对实验设计要求遵守的程度）；实验环境中，不确定非相关时间的影响。被试的随机变异。多重比较和误差异。信度考察实验信度的方法：推断统计、实验验证。直接验证：重复验证;系统验证：引入原来未加控制的变量；概念验证：某种程度上与原先设计有很大不同。
