实验心理学-2010924-辅修.ppt

2010-9-242010-9-24 变量 相关变量和无关变量 自变量和因变量 额外变量（干扰变量、控制变量） 实验假设 研究者对自变量和因变量关系的描述 实验设计和实验控制 如何尽可能消除额外变量的影响 主试和被试相互作用对实验的影响，如何消除 如何尽可能得到有效的结论 自变量 实验者操纵、变化的变量 （1 1）有关任务特征（）有关任务特征（2 2）有关被试特征（）有关被试特征（3 3）有关环境特）有关环境特 征征 因变量 实验者观察记录的变量，受到自变量的影响 速度、准确性、操作水平、行为频率及强度、主观评价和速度、准确性、操作水平、行为频率及强度、主观评价和 口语报告等口语报告等 控制变量 影响因变量，但并非实验者关心的自变量的变量 控制方法：排除、平衡（恒定、匹配、随机化、抵消平衡控制方法：排除、平衡（恒定、匹配、随机化、抵消平衡 ）、使用统计方法平衡）、使用统计方法平衡 假设的来源 前人研究 生活中的问题 假设形式 界定自变量和因变量 界定自变量的影响形式 因素型实验：A影响B 函数型实验：A能以何种规律影响B 心理学实验的典型额外变量（控制变量） 实验者效应 要求特征 安慰剂效应 心理学实验独特的额外变量来源： 主试-被试间相互作用 控制要点 内部效度 自变量和因变量因果关系的明确程度 实验控制越好，内部效度越高 统计回归（回归假象）统计回归（回归假象） 外部效度 实验结论的普遍性高下 人工环境和日常生活不同 有限被试能否代表无限总体 测量工具（指标）的局限 “ “ 一部心理学史，就是一部实验心理学史一部心理学史，就是一部实验心理学史 ” ” E.G.E.G.波林波林 实验研究方法是确保心理学成为科学的核心 和基础，如： 管理心理学研究生产效率和组织气氛的关系 教育心理学小班教学是否具有优势 人格心理学攻击性是自卑的补偿机制吗 认知心理学识别他人面部表情的线索是什么 确定课题，提出假设 从哪里找课题？ 经验观察发现的社会浪费现象经验观察发现的社会浪费现象 假设有哪两种？ N N人合作的效率，低于单人工作效率的人合作的效率，低于单人工作效率的N N倍倍 人数越多，浪费越多？人数越多，浪费越多？ 根据课题和假设确定被试，以及被试的选取 方法 比如：正常成年人，随机选择比如：正常成年人，随机选择 注意控制变量的影响，如：性别、年龄、种族注意控制变量的影响，如：性别、年龄、种族？ 操作定义（operational definition） 一个概念应由测定它的程序来加以定义 例：社会浪费的操作定义 多人合作情况下工作效率的降低量多人合作情况下工作效率的降低量 合作拔河任务，人均拉力的下降量合作拔河任务，人均拉力的下降量 自变量确定 确定自变量范围、操纵方式等 因变量确定 有效、客观、易于量化 资料等级 非数量化资料描述性资料 数量化资料 计数资料 等级资料 计量资料 研究伦理 选择合适的统计工具整理 数据，检验实验假设是否 成立 心理学实验报告的组成： 题目、摘要、关键词 引言 方法 结果 讨论 参考文献 附录 实验报告的要点 回顾前人的相关研究工作 报告实验涉及到的重要信息 严格区分客观事实与作者个 人主观推论 实验程序的介绍当使读者得 以重复该实验 控制实验条件、安排实验程序的具体计 划，例如： 确定刺激变量及其呈现方式 确定反应变量及其测量方法 确定相关变量的控制措施 被试的选择和分配 指导语、仪器、数据处理方法等 良好的实验设计才能保证实验的效度良好的实验设计才能保证实验的效度 自变量 实验者操纵、变化的变量 （1 1）有关任务特征（）有关任务特征（2 2）有关被试特征（）有关被试特征（3 3）有关环境特）有关环境特 征征 因变量 实验者观察记录的变量，受到自变量的影响 速度、准确性、操作水平、行为频率及强度、主观评价和速度、准确性、操作水平、行为频率及强度、主观评价和 口语报告等口语报告等 控制变量 影响因变量，但并非实验者关心的自变量的变量 控制方法：排除、平衡（恒定、匹配、随机化、抵消平衡控制方法：排除、平衡（恒定、匹配、随机化、抵消平衡 ）、使用统计方法平衡）、使用统计方法平衡 假设的来源 前人研究 生活中的问题 假设形式 界定自变量和因变量 界定自变量的影响形式 因素型实验：A影响B 函数型实验：A能以何种规律影响B 心理学实验的典型额外变量（控制变量） 实验者效应 要求特征 安慰剂效应 心理学实验独特的额外变量来源： 主试-被试间相互作用 控制要点 自变量实验者操纵的对被试反应产生影 响的变量 水平自变量的某个取值，叫做这个自变 量的一个水平 处理实验中所有自变量的某个水平的组 合，叫做一种处理 单自变量实验还是多自变量实验？ 每个自变量分别有多少水平？ 在不同的处理中采用相同的被试还是不同 的被试？ 所有被试都接受自变量所有水平的处理 被试内设计（被试内设计（within-subjects designwithin-subjects design） 被试只接受自变量一个水平的处理 被试间设计（被试间设计（between subjects designbetween subjects design） 被试在不同的自变量上接受不同的实验 设计处理 混合设计（混合设计（mixed designmixed design） 每个被试接受自变量的所有情况的处理 然后比较同一被试在不同处理下的表现 无需另找控制组被试 实验前后设计 experimental before-after design 定时系列设计 time serial design 抵消实验条件的设计 reversal experimental condition design 实验目的在于考察操作界面照度对某项 操作任务效率的影响 简单起见，本例设定为单自变量实验， 自变量水平为2（明、暗） 因变量为任务操作速度 按以上条件，设计实验，要求采用被试 内设计 1.所有被试接受“明”条 件处理 2.观察被试操作速度A1 3.所有被试接受“暗”条 件处理 4.观察被试操作速度A2 5.A1 - A2即为自变量的效 应 若无关变量控制好，则 实验处理前后的差异就 是实验处理的结果 对被试需求量少 v与时间有关的干扰 v前后任务的顺序误差 1.所有被试接受“明”条 件处理 2.多次观察被试操作速 度A1A2A3，均值为A 3.所有被试接受“暗”条 件处理 4.多次观察被试操作速 度B1B2B3 ，均值为B 5.A-B即为自变量的效应 系列测定比单次观察更 能降低得到不正确结果 的概率 提供测量过程中的信息 v延长实验时间，时间相 关的干扰更甚 v更易产生顺序误差 假设随实验处理顺序产生的误差在时间 轴上是线性的 那么： 实验顺序实验顺序 1 1 stst 2 2 ndnd 3 3 rdrd 4 4 thth 误差值误差值 + +e/-ee/-e+2e/-2e+2e/-2e +3e/-3e+3e/-3e +4e/-4e+4e/-4e 实验处理实验处理 A A B B B B A A 1.一半被试按照“明”、“ 暗”、“暗”、“明”顺序 接受测试 2.一半被试按照“暗”、“ 明”、“明”、“暗”顺序 接受测试 3.被试在明暗两种条件下 的反应差异，即为自变 量的效应 较好控制被试变量 较好控制顺序误差 时间上经济 v反应变量在时间纬度上 是线性才适用 v对有些实验不适用 随机区组设计随机区组设计（random-groups design） 匹配组设计匹配组设计（matched-groups design） 对被试只做一次处理，可消除某些实验误差 被试分组方法考虑到了对被试变量差异的控制 v组间的被试差异无法完全控制 v若不同组在不同时间观察，可能混入实验外的偶发影响 同时分配所有被试同时被分配到各个 处理组别 次第分配所有被试依次被随机分配到 各个处理组别 最常用的随机分配方法是使用随机数表 更简单的情况下，一个硬币就能完成分 配工作 先进行共同作业（作业内容取决于希望 匹配的属性） 按照作业成绩排序 将秩次连续成绩相近的被试随机归入不 同处理组别 匹配组设计能更有效控制组间差异，并使实验 开始时不同处理组的组内方差更一致 随机分组 共同作业匹配随机分入自变量各水平 共轭控制 实验组-对照组 安慰剂组的作用 期望效应 实验者效应 安慰剂效应 要求特征 如何避免？ 双盲实验 比单一自变量实验效率更高 实验控制较好 实验结果更有价值（能够对变量交互作 用进行分析，提供更多信息） 交互作用当一个自变量的效应随着另 一个自变量的水平变化而有不同时，这 两个自变量就存在交互作用 基本模式描述为：a b c 乘号相连的项数代表了自变量数 具体数值代表了相应自变量的水平数 例如：2 3 2设计 有三个自变量 它们的水平数分别为2、3、2 在多自变量实验中同时采用两种基本设计，就构成混 合设计 例如：一个自变量A上为被试内设计，另一个自变量B 上为被试间设计，被试分配示意图如下： 处理A1A2A3 B11、2、31、2、31、2、3 B24、5、64、5、64、5、6 B37、8、97、8、97、8、9 上例中各个被试接受A变量三个水平处理 的顺序可以如下安排： 1 1 stst 2 2 ndnd 3 3 rdrd 1 1 4 4 7 7A1A1A2A2A3A3 2 2 5 5 8 8A2A2A3A3A1A1 3 3 6 6 9 9A3A3A1A1A2A2 B1B1B2B2B3B3B4B4 A1A1 1 1 4 4 2 2 3 3 A2A2 2 2 1 1 3 3 4 4 A3A3 3 3 2 2 4 4 1 1 A4A4 4 4 3 3 1 1 2 2 初始拉丁方格 行随机化 列随机化 只能同时平衡两个变量，且变量的水平数 必须相等 单变量的说明 多个变量间的关系 间断 连续 坐标尺度上的误导 偶然误差（chance error） e的数学期望（均值）为0，因此对真值得 影响没有方向性 系统误差（systematic error） e的数学期望不为0，因此对真值的影响存 在方向性 什么是实验？为什么要做实验？