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第十四章 实验设计第一节 实验设计概述1第二节 实验设计的一般格式与内容10第三节 单因素实验设计的类型13第四节 双因素实验设计16本章小结18练习与思考题18问题 某教师准备在所任教的班级进行两种教学方法的比较实验，一研究者则欲研究不同的测验方式（如电脑测试与纸笔测试）和不同的测验顺序（如先电脑后纸笔与先纸笔后电脑）对被试测验成绩的影响。诸如此类的问题均需要在研究之前进行相应的心理与教育实验设计。学习目标1理解实验设计的意义2掌握实验设计的一般格式和内容3掌握单因素实验设计的各种类型4了解双因素设计的思想和方法描述统计分析与推断统计分析必须在研究数据真实、准确、可靠的基础上，才能获得正确的统计结论。实验设计既是实验工作的难点，也是实验工作的关键。一切科学实验都讲究设计问题，人们常说“一个良好的实验设计，等于实验成功了一半”。而心理与教育实验研究的对象是人，因其变异性、复杂性及众多的影响因素等特点，没有良好的设计，要获得有效、合理、具有代表性的实验结果是不可能的。因此作为教育研究工作者，应当懂得实验设计的理论与方法。实验设计可单独作为一门课程开设，内容丰富而复杂，本章只对实验设计的初步知识进行介绍。 第一节 实验设计概述一、实验设计的意义（一）实验设计的定义实验设计（design of experiments）是为了回答研究者的某种问题，根据特定的数学模型，遵循R. A. Fisher提出的实验设计三大原则而设计的实验方案。它有着广义与狭义之分。广义的实验设计是指包括整个实验程序的设计，即实验程序的全部设计和安排，具体包括确定课题、选择课题、制订实验方案、提出实验方法、实施实验和处理并解释实验结果等。狭义的实验设计则是制订关于实验进程的计划，即实验方案。这个计划应力求使实验用最少的人力、物力和时间取得最有效的材料、数据，为因果推论提供合理的逻辑基础。具体包括实验假设的建立、实验变量的操作与控制、反应变量的观测、无关变量的控制、研究总体的规定与被试的选择与分组、数据处理方法的确定等。值得注意的是，实验与实验设计是两个不同的概念。实验指具体的实施实验，实验设计则是实验的方案和计划，它是实验的组成部分。（二）实验与实验设计的作用实验设计是整个科学研究过程的有机组成部分。其在科学研究中的作用如图10-1所示。 图14-1 研究过程图研究者在原假设Hi的基础上通过演绎获得Hi 的某个推论。而这种推论是否正确、全面，需要经过实验设计Dj的实验所获得的有效的、新的数据进行归纳，修改Hi为Hi+1。而新的、有效的数据是实验设计Dj过滤了实验中的干扰因素后所获得的自然界的真实状况的反映。之后，研究者再用新的假设Hi+1代替原假设Hi，进行新的研究过程。可见，实验研究是一个“假设验证再假设再验证”的循环往复的过程。实验法与调查法、测验法的不同在于探索客观事物之间的因果关系。因果关系是事物内部及事实之间相互联系的一种形式，是一种引起与被引起的关系。“谁是因，谁是果；因在前，果在后”是确定的，不能颠倒。二、实验与实验设计的要素与基本原则（一）要素实验设计的要素主要有五个方面。一是实验单位（experiments unit），它是实验所抽取的实验对象，即被试（subjects）。二是实验因素（experiments factor）或因子，它是对实验结果可能产生影响的自变量。因子有定量因素与定性因子之分。例如，年龄、智商、工资等均为定量因子；性别、民族、国籍、学校等则为定性因子。在实验中，即可以是单独的定量因子或定性因子，也可以将定量与定性因子结合起来。三是因子水平，简称水平（level），它是给定的因子取值（定量的）或特定因子的配置（定性的）。四是处理组合，简称处理（treatment），它是不同因子的相应水平所构成的组合。处理可以是为了观察实验情景中的效应所施加的综合训练，也可以是为了比较各效应的大小所应用于的控制条件。例如，某教师研究识记方法与年龄的关系，其处理组合则有四种，具体如表10-1所示。 表10-1 识记方式与年龄的研究 B因素识记方法A：年龄（单位：岁）612（a1） 1318（a2）机械识记（b1）意义识记（b2） a1b1 a2b2 a1b2 a2b2五是反应或效应（effect），它是因子的某个水平在一个实验单位上所做的测量。 （二）实验的原则 心理与教育实验是在一定的哲学思想与科学方法的指导下进行的，就教育对象的特定性而言，进行实验应遵循三个基本原则。一是客观性原则，即实事求是的原则。它要求研究者在研究中忠于事实，按照事物的本来面目去反映而不应有任何的主观臆造或任意揣测。为此，研究者必须对课题及实验对象不抱任何偏见和成见，对观察和搜集的事实材料、数据作如实的记录，按照要求处理材料，作出结论。要全面充分地反映材料，不仅要发现和记录与自己期望相符的事实，而且要发现和记录与自己预期不相符的事实。此外，还要具有复制性，即在相同的实验条件下，使用相同的研究程序和方法，别人能得到与你基本相同的资料或结论。当然这种复制性是相对的，这是因为实验现象是随机，实验条件是千差万别的，因此绝对相同的复制是不可能的。二是控制性原则，一方面要严密地进行实验因子的操作，避免实验因子各水平之间或各种处理组合之间发生混淆。另一方面则要排队无关因子的干扰。为了不影响实验因子效应的正确观测和归因，必须保证所观测的反应变量确实是实验变量所引起的，于是必须控制那些对实验结果产生影响的无关因子进行控制。例如进行“多媒体教学法”在扩大学生知识面和提高学业成绩的效果时，其实验变量为教学方法，反应变量是学业成绩。除教法外，至少还有教师方面（如教师自身的专业水平、工作态度、业务能力、工作时间等）、学生方面（年龄、性别、智力水平、学习时间、原有基础、个性品质等）、教学内容（如教材内容的广度与深度）及教学环境（如教学设施与设备、关怀程度等）等因素对反应变量产生影响，若不控制这些因素，则获得的差异结果就无法断定为教学方法的效果。三是教育性原则。心理与教育研究与其它研究领域的不同在于我们的研究对象是人，而且是正在发育成长过程中的儿童青少年。教育的出发点是教书育人，我们之所以开展研究正是为教好书，育好人，否则研究就失去了意义和价值。对人的研究不能象其它自然物，在任何情况或条件下都可以拿来作样品、作被试。实验研究应当充分考虑到实验的实施是否有利于儿童身心的健康发展，决不允许向儿童呈现有违教育目的、任务的图片、问题及作业等。（三）实验设计的基本原则上面我们阐述了实验的基本原则。作为实验的前秦实验设计也有其遵循的原则。实验设计的基本思想是由英国统计学家R. A. Fisher在进行农业田间实验中提出的。后来被种类实验作为设计的基本原则一直延用至今。1重复性原则。要求每一因素水平或处理组合的实验次数不得少于2。其作用在于使实验者得到实验误差的估计量，减少实验误差。2局部控制原则。心理与教育研究讲究控制，但与自然科学的全面控制不同，我们采用的是局部控制。一方面由于心理与教育研究的复杂性和可变性，无法做到控制所有影响因素；另一方面若控制了所有影响因素，实验结果与自然情景的会相关甚至远，推广应用受到限制，同时需要花费大量的人力、物力、时间。因此，我们力求在同一重复区内，使环境条件、技术措施、实验管理方法等尽可能一致，防止因环境条件等因素的异质性干扰，从而减少实验误差。3随机化原则。统计分析的前提是随机样本，凡不符合随机样本的数据是不能够采用这些统计方法来分析的。因此，实验设计时一定要随时注意随机化的问题。实验设计中需要随机化的因素主要有四个方面。一是被试抽取的随机性。要求被试样本完全是按照随机化的原则从总体中抽取出来的，这样获得的样本才为随机样本。当总体相当庞大时，可采用随机化团体取样的方法，先得到一个随机团体样本，然后在此基础上最终获得随机样本。例如研究某省中学生考试焦虑的问题，需要抽取1000名学生。则先将该省所有城市编号，从中随机抽取10个城市组成随机团体；然后再对这10所城市中的每所中学编号，从中随机抽取10所中学，得到100个中学的随机样本；之后再对这100所中学编号，从中随机抽20学校；最后在这25的学校中，每校随机抽取50名学生，获得一个1000人的随机样本。二是被试分组的随机性。用随机化得到的随机样本只能说明它具有总体的代表性。在实验研究中，往往需要多个组的被试参与实验，那么谁为实验组，谁为对照组等，这时被试的分配也要求按照随机化的原则进行操作。被试的随机分配是实验分组随机化的重要条件，这种使用随机化原则和方法产生的被试组称为随机组。三是实验顺序的随机性。在实验实施过程中，参与实验的被试组都要接受研究者事先安排的某种实验处理条件，被试接受实验处理的方式有二：同组被试同时接受某种处理，或者同组被试按顺序逐个先后接受同一种处理。在采用后一种方面时，同组被试接受处理的顺序也必须要随机化。譬如两组被试（每组5人）做某一实验顺序的随机化安排如表10-2所示。随机组 被试接受处理的顺序 接受处理的先后顺序1 2 3 4 5第一组第二组F B H J D每个被试G A I C E四是自变量呈现的随机性因为一般研究总是多因素或多水平的实验研究，因此还需要考虑各种因素或水平的自变量在呈现时的随机化问题。自变量的呈现随机化主要分顺序、空间和时间三个方面。因篇幅有限不再详细讨论。随机化是实验设计应用统计学原理的集中表现之一。它可使实验结果尽量避免受到主客观方面的系统性因素的影响而出现的偏倚性，达到对实验误差作出正确估计的目的，并且使可能出现的无关因素的效应相应抵消。遵循三个基本原则在正确估计和减少实验误差中的关系如图10-2所示。图14-2 实验设计原则的作用 三、实验与实验设计的种类实验与实验设计的分类标准很多，在不同的标准下可分出不同的实验或实验设计。这些分类结果之间并非独立的，而是相互交叉的，即同一个类别可能出现在不同的分类标准之中。常见的分类如下。（一）实验的分类1根据实验地点分，有实验室实验和自然实验。实验室实验顾名思义是在实验室条件下，运用一定的实验仪器设备进行的实验，这是一种控制水平很高的实验，又称为真实验。而心理与教育实验更多的是自然实验，即在日常的学习、生活、工作环境中进行的实验，其控制水平不如实验室实验，但其结果更加符合实际情况。 2根据因素联系的进程分，有探索性实验和验证性实验。如果研究者对课题还缺乏必要的了解，或者根据现有的知识还不能提出明确的假设，则可以通过探索性实验取得必要的事实数据，探明造成某种现象的原因究竟有哪些，或者操纵某些条件的变化可能会引起什么结果。探索性实验的特点是实验时因子较多，常需把许多可能影响实验结果的因子组合在一起，安排在实验中进行比较、筛选、淘汰和更新，这种实验通常要求的规模比较小，重复资料较少，自然实验的精度也较低。如果研究者对课题的现状比较明确，能够提出比较具体的假设，实验中是为了验证该假设是否成立，这时的实验则为验证性实验。当验证性实验的结果与原假设不一致进，还可以修改原假设，或者提出新的假设，重新设计和开展实验加以验证。验证性实验的特点是实验因子较少，每一因子的水平会分得较细；实验的规模则较大，重复次数增加，其实验精度较探索性实验高。验证性实验往往是在比较大的范围内进行的，它能使实验结果中反映出来的规律性的东西变得更加符合实际、更具体、更科学，所以开展验证性实验是实验结果推广和应用的必要前提。 （二）实验设计的分类 1根据控制水平分，有真实验设计、准实验设计和非实验设计。真实验设计是指条件控制最严密的实验设计，这种实验通常是在实验室内进行的。而准实验设计则是部分、有限地控制实验条件，属于控制不十分严密的实验设计，如自然实验、现场实验均属此类。非实验设计是控制水平最低、最不严密的实验设计，通常我们采用观察法、调查法、测验法、个案法、问卷法、访谈法及活动产品分析法等进行的研究活动均为非实验设计。2根据实验组数分，有单组实验设计、等组实验设计和轮组实验设计等。单组实验设计是对随机抽取的一组被试先后进行两种不同水平的实验处理的实验设计。等组实验设计是在两个或两以上的等值组分别实施不同的处理的实验设计。轮组实验设计则是在两个或两个以上等值组将不同的实验处理轮流进行的实验设计。详细内容我们将在第二节介绍。（三）根据实验因素个数分，有单因素实验设计和多因素实验设计。单因素实验设计是指只有一个实验因素，即一个自变量的实验设计。如一种教学方法，一种教材，一种学习方法的实验等。多因素设计则指有两个或两个以上因素的设计，如上述识记方法与年龄的研究，即为二因素的实验设计。单因素设计的最大特点是操作和分析较为简便，但由于一次涉及的因素个数少，所得结果较为粗糙。而多因素设计因一次实验涉及的的因子较多，不但能研究单个因子的作用，而且还能研究各因子间的相互作用，因此对问题的研究较为深入，细致。但是工作量大，计算复杂，耗时较多。（四）根据使用的方差分析的方法分，有完全随机化设计，随机化区组设计，处理对层级设计、拉丁方设计等。 四、实验对象的抽取和配置实验必定抽取一定的实验对象，即被试。在心理与教育实验及其他研究方法（如调查法、测验法等）中，约大部分问题只要求从研究总体中抽取一部分个体为用研究样本，从样本的研究结果对总体特征进行推论。这种推论的可靠性，一方面有赖于研究过程中无关变量的控制和数据处理的准确性，另一方面则有赖于样本的代表性。而样本代表性直接关系着实验结果的准确性和精确性。许多没有专门学过实验设计而进行实验研究的人，往往一开始在抽取实验对象时就犯了错误，以至影响实验的代表性和广泛性。在实验对象的抽取过程中，设计时应注意三个问题，一是总体范围的界定，二是抽样方法，三是样本容量的确定。（一）总体的界定界定总体是指确定说明谁应该包括在总体之内，或者谁应该排除在总体之外的界限。在确定实验对象时，首先应根据研究课题的目的、内容规定研究所涉及的总体范围。总体范围影响着抽样的范围和样本的代表性。如果总体所限的范围过大过宽，外部效度或者泛化的可能性会加倍扩大，导致获得代表性样本发生困难并且要求较大的样本容量。相反，总体范围限的过小过窄，虽有助于选择一个适宜的样本，但会使结论和概括性局限于所用的特定总体，往往造成与研究目的的自相矛盾。当研究中的控制变量涉及总体特征时，研究者必须在给总体下定义时，系统地说明包括或排除某个或某些特征。譬如，若要研究普通高中与职业高中学生的素质发展水平，并限定所比较的学生要在任何一所学校连续呆三年，那么在总体定义中就应排除所有从一所学校向另一所学校转学的学生。可见总体一经确定，不仅规定了抽样的范围，而且也规定了实验结果的推论范围和对象。（二）抽样方法统计分析要求随机样本，从总体中随机抽取样本的方法有许多，常用方法主要有四种，即纯随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样。1简单随机抽样简单随机抽样（simple random sampling）是按随机原则直接从总体中抽取实验单位作为样本的方法，又称纯随机抽样，是最基本的抽样方法。具体操作上有抽签法和随机数字法。抽签法的操作方法是首先将总体的全部对象编号做成签，再充分地混合这些签，最后每次随机地从中抽取一个签，直至抽到所需的样本容量，而与这些签对应的个体即为所抽取的样本。譬如，总体，现抽取一个容量为的样本，则需先将总体从1至50编号和做签并充分混合，然后从中每次随机地抽取一个签，直至抽取5个签。假设抽取的签分别为8，13，22，28，45，则这5个签对应的个体即为抽取样本。抽签法又分有放回抽样和无放回抽样。有放回抽样（sampling with replacement）是将每次抽出的编号记录后再放回总体，使总体数量保持不变。若每次抽取的编号不再放回总体，使总体数量在每次抽取时都递减1，即总体容量为，则为无放回抽（sampling without replacement）样。抽签法的优势在于操作简单，但是若总体容量较大时，操作比较繁琐，不容易做到。如果我们以以随机数字法来替代抽签法，那么这个抽样程序会更简单一些，并且更容易操作。随机数字法即可以利用随机数字表，也可以使用计算机软件来进行。利用随机数字表，也需先将总体的每个个体编号。假设从300名初三学生中，随机抽取50名学生，需先将300名学生依次编号为001，002，003，300；然后在“随机数字表”的任意一个地方开始，按三位数一组进行数字分割，凡所得号码为所编号码者均为被抽中的对象，直至抽满50为止。例如，“随机数字表”的数字为08027 34323 18180 74562，则分割为080，27 3，432，3 18，180， 745，62；其中，080，273，180等则为抽中的个体，而432，318，745等超出编号不予考虑。又如，某研究者想了解小学的发展规模，打算从173所小学中随机抽取12所学校作样本。首先把学校从1到1737进行编号，然后用“随机数字表”或计算机输出结果来抽样，结果抽取到的数字分别是159，98，63，68，8，85，34，71，141，129，48，116，这些编号对应的学校即组成研究样本。这种随机抽样的方法要求我们对总体有一个N个元素的清单，这样就能将每个元素从1到N进行编号。这个清单称为一个抽样框。有了这个抽样框，再运用计算机或随机数字表抽样，就会使随机样本的抽取简单化了。简单随机抽样从理论上讲能够确保总体中每一个体的机会均等，并且在操作上简便易行。但是这种方法也有其局限性。一是若在较分散的总体中抽取样本，而样本分布也呈现分散的情形，会使某些研究难以进行。二是当总体中每个个体之间的差异较大时，要求抽取的样本容量要相当大，而大样本采取这种抽样方法则非常困难。三是当样本容量较小时，又会样本分布的不均匀，从而影响样本的代表性。 2系统抽样有时我们对抽样框每隔10个抽取一所学校，或每隔20个抽取一个个体，这种抽样方法称系统抽样。系统抽样（systematic sampling）是以某个随机数字为起点，间隔一定单位抽取的样本。系统抽样的间隔值（）可由总体容量与样本容量的比值来确定，即 例如，某研究者从1000个被试中抽取50人作样本。他将被试从0001到1000进行编号，然后计算，再随机地选定一个常数，如，则抽取号码为6，26，46，66，直到满50为止。实际上，在某些情况下系统抽样会比简单随机抽样更好。因为系统抽样的样本会比简单随机抽样的样本在整个总体中分布更均匀，而且抽样抽样误差也较小。不过，系统抽样会受抽样间隔及总体本身周期性排列的影响，容易产生系统误差，随机性较差。为此，在实际应用中可以将系统抽样和简单随机抽样结合起来。例如，先将1000名被试近编号顺序平均分成10个一组，共100组，然后再在每组中采用简单随机抽样的方法。这样既保持了分布的均匀性，又扩大了随机组合的可能性。另外，当总体容量很大时，编号会太麻烦。3分层抽样如果我们对某个总体的组成情况（即结构）有所了解时则可以采用分层抽样法进行随机抽样。分层抽样（stratified sampling）是指先按照有关标志把单晶体划分为若干层次，再根据样本与总体的比率，在每一层进行抽样的方法。设为总容量，为每一层的总容量，为样本容量，为每一层的样本容量，则有例如，要用50名学生的数学推理的平均成绩去估计500名学生平均成绩，假设在数学成就测验中有100人为优秀，320人为中等，80人较差，则每一层的抽取的容量分别为如果在每层中又以简单随机抽样法抽取个体，其整个抽样程序则为先分层再随机抽样的过程，称为分层（简单）随机抽样。分层抽样时层与层之间异质性越高越好，而层内的同质性越高越好。在分层时，研究者不仅只依据某一个特征或变量来分层，而且也可以依据几种特征进行分层。例如，某研究者调查小学46年级多重成就测验成绩情况，在进行分层取样时，他不仅要考虑学校学校类型（如城市、农村），还要考虑学生的班级地位，甚至性别等，这种抽样方法称为交叉分层抽样。在某种程度上，交叉分层抽样法可以提高估计和推论的精确性。分层抽样法可以将总体中与研究有关的某些因素比较接近的个体归为一组或一层，使各层的分布比较均匀，从而保证了各层都有被抽取的机会，使抽样误差更小，特别是在总体分布不均匀的情况下，采用分层抽样法效果更好。4整群抽样假设一研究者想调查大学生的心理健康状况，发现若用简单随机抽样根本无法实施。因为对大学生的数量极大，情况不明，而且大学的分布很广。这时则需要采用整群抽样（cluster sampling）的方法。所谓整群抽样是指以群为抽样单位进行抽样，譬如，以班级、学校等为单位进行抽样。在整群抽样中，我们往往先将整个感兴趣的总体划分为几个相对较小的子总体，然后再随机抽取某些子总体来组成最终的样本。在上例中，若这些群集按地理位置来划分则称区域抽样，如总体划分为华东地区、华中地区、华北地区、中南地区、西南地区、西北地区、东北地区等。 在同一个研究中，我们可以使用多种抽样方法进行抽样。例如，某研究者想中小学教师对新的课程标准和多种实验教材的看法，他可能首先会将国家分为省市自治区的地理上的小区域，再利用整群抽样法将每个层次划分为一些更小的地区（如学校所在地），最后再使用简单随机抽样或系统抽样法，从每个群集中抽取小学老师来组成样本。整群抽样的组织形式简便易行，它不会打乱学校或单位的正常秩序。不足的是样本在总体中的分布不太均匀，抽样误差相对较大。所以，具体使用时一要适当扩大样本容量，减小抽样误差；二要与分层抽样法或其他方法配合使用。 （三）样本容量的确定虽然按照统计的数学分布特征，以30为界对样本容量进行大小的区分。但是这只是一个基础水平，也就是说在实际操作过程中并非只要抽取30个被试满足了样本的要求就可进行研究了。因为被试总体的差异状况，各种抽样方法自身的局限性，对实际的样本容量的要求有所不同。通常是以总体或样本的标准误大小来计算样本容量。第二节 实验设计的一般格式与内容虽然不同的研究设计有其个性，但也有其共性。就一般实验设计的基本格式与内容而言主要有以下五个方面。一、 一、问题的提出这一部分主要用于说明课题的设想从何而来，实验研究的目的与意义所在。具体包括选题论证，即课题的来源与选题意义；文献综述，即对所选课题在国内外的研究历史与现状进行文献综述，对前人在解决类似问题时涉及的理论、方法和具体实践进行回顾与评价，在此基础上发现不足，以明确自己的研究在理论、方法和具体实践的新颖性和创造性；明确课题的研究范围，如研究问题的内容范围、角度范围及子课题与总课题的关系等进行阐述。二、 二、实验的方法（一）提出研究假设，确立研究的所要达到的目的。客观真理的认识是一个渐进的过程。在科学研究中，研究者需要根据不多的事实材料，运用已有的科学原理，充分发挥思维的想象力和创造力，对所研究问题的本质和规律提出一种研究者所期望的初步设想。这种初步设想就是通常所说的研究假设。在科学史上无数重大的科学发出和科学理论都曾经经过了一个假设阶段，如达尔文的“进化论”，门捷列夫的“元素周期表”，哥白尼的“太阳中心说”等。假设应当设想出两个或多个变量之间的，并以陈述句的形式明确地、毫不含糊地进行表述。严格的假设需要经过两个阶段五个步骤来完成。第一阶段为假设的提出阶段，包括观察所研究现象的各种情况和根据观察到的情况，分析和抓住主要矛盾，提出产生原因的假设两个步骤。第二个阶段是验证假设的阶段，包括从假设的原因推出结果，检验所推出的结果和假说证明或推翻三个步骤。（二）实验对象和抽样方法的确定包括对象的范围、数量、分布等及具体的抽样方法的说明。（三）自变量的确定一要对自变量的种类、个数及其配置进行说明。例如有人研究儿童学习中赏与罚的效果，拟定了一个三因子的设计，其表头设计如表10-2，表10-3所示。 表10-2 实验因子含义与水平配置表因子因子意义因子水平 A B C有无竞赛情景强化性质强化方式1竞赛情景 2、非竞赛情景1、正强化（表扬） 2、负强化（批评）1、明强化（直接） 2、暗强化（间接） 二要对自变量进行操作定义。所谓操作定义就是以可观察和测量到的操作行为对变量进行描述。因为课题所确定的自变量往往是抽象的，无法测量的，给确认变量带来困扰，为此在研究设计时必须对其作出明确具体的说明。如上列的赏罚是较为抽象的，经过操作定义和因子水平的说明就变得具体可测了。表10-3 实验因子、水平及处理组合表 Ca1 a2 b1 b2 b1 b2 c1 c2a1b1c1 a1b2c1 a2b1c1 a2b2c1a1b1c2 a1b2c2 a2b1c2 a2b2c2（四）确定因变量指标及测试方法对于因变量，首先要在性质上加以确定，并在数量上规定测量的记录标准，这样才能获得实验研究的数据和资料。在实验研究中常用的因变量指标有反应速度或时间、反应次数或频率、反应的难度或等级、反应的生理指标、反应的类别等。这些指标都有相应的测试方法。（五）无关变量及其控制方法在一次实验中，除所选择的自变量外，应明确还有哪些因素对实验结果会产生重大影响，对这些可能产生影响的无关因素要采用适当的方法进行控制。无关变量的来源是多方面的，即有来自实验时间推移而产生的“成熟效应”和被试疲劳与生理变化的“生成效应”，又有来自研究者主观因素干扰的“期望效应”、“暗示效应”和重复测验次数及测量工具本身变化的“测量效应”、“工具效应”，还有具有最高、最低测量值的统计上的“回归效应”实验组、控制组挑选上的“归组效应”等等。对此可采用诸如消除法、恒定法、平衡抵消法、随机法、盲法控制、纳入处理、重复实验、统计控制及代表性策略等进行控制。假设构造、变量的划分与定义与课题是一个有机的组成部分。只有明确了这些问题，才能使研究内容清晰而具体，才能使研究顺利实施。案例：课题的陈述：在学校C中研究两种阅读方案（A和B）对三年级学生阅读成绩的影响假设： 1对不同阅读成绩的学生，用方案A教学阅读成绩的平均增加分数与用方案B教学的平均增加分数之间没有差异。2按照原有的阅读成绩，对那些得分在后30%的学生用方案A来教，其平均增加分数大于用方案B来教的平均增加分数。3按照原有的阅读成绩，对那些得分在前30%的学生用方案A来教，其平均增加分数大于用方案B来教的平均增加分数。4按照原有的阅读成绩，对那些得分在中间40%的学生用方案A来教，其平均增加分数大于用方案B来教的平均增加分数。操作性定义 研究中包括的个体：所有C学校三年级的学生 方案A： 从Y出版商那里买来的一套材料及活动建议。 方案B： 从X出版商那里买来的一套材料及活动建议。自变量：阅读材料A和B因变量：阅读成绩的分数增加（例如，进行两次标准阅读测验，一次在学习材料之前，一次在学习材料之后，前后两次分数的差即为增加分数。可能的控制变量：原有的阅读成绩，性别，教师等（六）确定结果处理的统计方法和将要分析的内容必要时可将定量分析的统计表设计好。但由于SPSS等统计软件包的广泛使用，许多统计分析可由它代劳。三、实验步骤的安排对整个实验进程的时间及将要做的工作作出具体的安排，一方面可督促自己按照实验进程进行实验操作，另一方面则可随时监控实验进程中的有关问题，以便在实验总结时进行说明。四、 四、研究可行性的论证 说明进行研究已具备的主观与客观方面的条件。 五、附件（一）引用的参考文献（二）测验试卷、调查问卷等（三）活动计划、典型事例等。第三节 单因素实验设计的类型 一、单组实验设计 单组实验设计是心理与教育实验中最基本的实验设计类型。所谓单组实验设计就是“安排随机样本中的所有被试接受全部实验处理的设计方法”，或者说“对随机抽取的一组被试先后实施两种不同水平的实验处理的设计方法”。其前提假设是无关因子保持恒定不变。由于所有被试均接受全部实验处理，故又称为“被试者内实验设计”。（一）设计模式单因素设计有两种模式。 1单变量模式。只有一种因素水平的设计模式。设RG为随机组，O为测验，X为因素水平或处理，则其模式可简化为1） 1） 前测后测设计 前测 后测（GR） O1 X O 2 该设计模式通过对前后测验结果的比较，来反映实验处理是否对实验效果产生了明显的效应。2） 2） 只有后测的设计 后测（GR） X O 2 在这种设计中，自变量只有一个因素一个水平，无论被试是单独或团体接受实验处理，都需重复进行多次。最后求教被试全部反应结果的平均数和标准差。 2多变量模式。同一个随机样本中的所有被试全部接受两种或两种以上不同因子水平自变量处理的实验设计模式。其具体操作有1） 1） 前测后测的设计 前测 后测1 后测2（GR） O1 X1 O 2 X2 O3 结果分析：O1O 2，O 2O3和O1O3之间的差异，反映两种不同处理效果的优劣。2） 2） 只有后测的设计 后测1 后测2（GR） X1 O 2 X2 O3 （二）评价单组实验设计的最大优点是方便易行，但同时也存在关诸多缺陷，如前后观测等值性较难保证，容易产生练习效应，前后两种实验处理相互干扰，当实验周期较长时，被试各方面的无关因素会随时间的推移而无法保持恒定不变等。因此单组实验设计在归因分析上是最不充分的设计。二、随机组实验设计 随机组实验设计是将实验对象随机地分为两个或两个以上等值组，并分别随机地实施不同实验处理和控制一切无关因素影响的设计方法。其目的是通过实验前后各组测试结果的比较，鉴别各组实验处理效应优劣。又称随机组或独立组设计。 （一）设计模式1 1 前测后测模式根据是否设置控制组可分为基本模式，有控制组模式。（1）基本模式。两实验组分别接受不同的实验处理。譬如，“先听讲，后实验”（）与“边听讲，边实验”（）两种教学方法随机地让两个实验组各采用一种，其模式为 前测 后测RG1 RG2 结果分析：对（）与（）之间的差异进行比较，反映两种处理结果效应的优劣。（2）有控制组模式。两个组中的某一组接受处理（称实验组），另一组不接受任何处理（称控制组或对照组），则为前测后测有控制组设计，其模式为前测 后测RG1 RG2 2只有后测模式在许多心理学的研究中，某种前测往往会对后测具有一定的影响，如练习效应等。这时可以把所有的前测省略而形成只有后测的实验设计。取样时只要在分组时保证随机化，即使样本的代表性较差，在理论上也可以接受各随机组之间相等的假设而省略前测，这样做还可以节省许多时间及人力和物力。（1）基本模式前测 后测RG1 RG2 采用该模式，等组要采用随机分组法，而且样本容量相应要大一些。当实验周期较短，先期测量可能反作用于后期测量时，可考虑采用此设计。 例如，研究小学低年级学生汉字自然遗忘率问题，可让80名学生先记住15个生字，然后将他们随机均分为5个等组，每隔24小时让其中一组听写生字，可获得5组遗忘率的大小。 （2）有控制组模式前测 后测RG1 RG2 结果分析：比较与之间的差异，反映不同组的成绩优劣。 （3）多个随机组后测设计前测 后测RG1 RG2 RG3 （二）评价 等组设计与单组设计最明显的不同之处在于，把实验中每种不同自变量的处理，分别在不同的随机组中进行实验。随机组实验设计有许多优点，它不仅可以克服单组设计中被试容易产生疲劳等问题，而且能够实现那些肯定会有相互干扰作用而不能在单组被度中进行的实验研究。但是这种设计也存在随机分组后不能保证各随机组之间完全相等的缺陷。 三、轮组实验设计 轮组实验设计把单组比较和随机组比较结合起来，让两组实验对象同时接受不同的实验处理。经过第一期实验之后，测量两组的效果；再将两种处理轮换对调，进行第二期实验，经过与第一期相同的时间，再次测量两组的效果，最后将测量结果进行比较。 （一）设计模式 后测1 后测2 其中，、代表两个实验组，但由于每组未随机化，所以这两组不一定是等组的。例如，设为“先听讲，后实验”的教学方法，为“边听讲，边实验”的教学方法，让实验处理在两组轮流进行。（二）评价在轮组实验设计中，由于主要的无关因素对反应变量的影响在对调轮换中相互抵消，因而实验结论比单组设计和随机组设计更为可靠。但因为对两组被试分别进行两次处理，实验时间较随机组延长一倍，花费的人力、物力也相应地增加一倍。因此相对来讲比单组和随机组设计麻烦一些，而教材之类的实验由于其内在的逻辑性，不宜使用该设计方法。第四节 双因素实验设计一、双因素实验设计的意义在教育与心理研究中，我们经常会遇到在分析某一现象时需要同时考虑几种因素对这一现象的影响或作用。譬如，学生成绩的优劣不仅要考虑学生自身的学习能力、学习兴趣、学习态度，而且还要考虑到教师方面的教学方法、教学态度，甚至还要考虑到班级的学习风气、教材的适合性等众多的因素。这时单因素实验设计无能为力，必须采用多因素的实验设计，它是分析多因素对某种效应产生作用的一种实验设计方法。双因素实验设计是多因素实验设计中最简单的一种，是分析两种因素对某种效应影响作用的一种实验设计方法。与单因素实验相比，双因素实验具有许多优势。一是可以减少实验次数，为了达到同样的研究精度，双因素实验比单因素实验的次数减少了许多。二是实验中只要重复r次（r2）就可以估计实验误差。三是可为选择最佳的处理组合提供依据。二、双因素实验设计的类型由于双因素实验设计比单因素实验设计要复杂一些，因此使用中不仅要考虑有关的问题，而且还要在此基础上恰当地选择适用的设计类型，这样才能取得研究的预期效果。（一）需考虑的问题在采用双因素实验设计时，需要考虑的问题有许多，针对我们的具体情况，应主要考虑两方面的问题。一是每一因素划分为几种水平，划分后共有多少种处理组合。设p为A因素的水平数，q为B因素的水平数，则处理组合数为 k=pq譬如研究实验教（A）在不同类型学校（B）的效果时，若教材有三种，学校类型有四种，则处理组合数为 k=34=12 pq也是双因素设计的一种符号表示方法，如34即为一个因素的水平为3，另一个因素的水平为4。若符号表示为22，则说明每一因素都分为两个水平。 二是要考虑被试的选择和分配条件，是用随机组呢还是用配对组。当然，采用配对组是一种比较理想的设计，但由于配对的难度较大，特别是学校以自然班为实验单位的情况较多，加上在多因素多水平实验设计中最常用的还是随机组的设计方法，因此我们仅就随机组的设计方法作一介绍。不过，随机组的设计又进一步分为完全随机设计和不完全随机设计两种方式。对后者我们暂且不作讨论。 （二）完全随机化双因素实验设计的类型完全随机化双因素实验设计因每一因素划分水平的数目而分为对称型设计和非对称型设计。1对称型设计所谓对称型设计就是每一因素的水平数目相等的设计类型。譬如，我们在第一节所举的研究学生识记方式和年龄关系的例子，识记方式划分为机械识记和意义识记两个水平，而年龄划分为612岁和1318岁两个水平（即两个年龄组），就是双因素对称型设计的最基本的类型。又如一中学生物教师研究生物教学法和学生思维类型对学习成绩的影响，其设计方案表10- 所示。表10- 生物教法与思维类型对成绩影响的22设计方案实验因素水平处理组合A. 生物教法B. 思维类型1.边讲边实验；2.先讲后实验1.抽象思维型；2.具体思维型a1b1 a2b2a1b2 a2b1 在这种实验中，需要配置四个随机组，每一组只接受其中一种处理的实验。首先根据学生的思维类型将学生分为抽象型和具体型两类，然后再将每类学生随机地分为两组，构成四个随机组，最后随机地确定两组抽象型学生其中一组在边讲边实验的情景下学习生物知识（即处理组合a1b1），另一组在先讲后实验的情景下学习生物学知识（即处理组合a1b2）；再随机地确定两组具体思维型的学生中，其中一组在边讲边实验的情景下学习生物学知识（即处理组合a2b1），另一组则在先讲后实验的情景下学习生物学知识（即处理组合a2b2）。 此外，33、44、55，均为对称型完全随机双因素实验设计。 2非对称型设计 所谓非对称型设计是指两个因素的水平数目划分不相等的设计类型。如上面所说的34，一个因素的水平数为3，另一个因素的水平数为4，就属非对称型设计。又如一研究者某一科目不同教材对不同类型学校学生的学习影响，设计了一个23的双