单因素实验设计

1、单因素实验设计第1页，共12页，2022年，5月20日，2点18分，星期二第一节 不相关组实验设计 选择两个随机组； 把自变量处理分派到其中一个组，控制干扰变量，操纵自变量，测量两组被试的反应； 比较两组被试的因变量的数值。一、两个处理的随机组设计（完全随机设计/随机实验组控制组后测设计P22）第2页，共12页，2022年，5月20日，2点18分，星期二1.两个处理的随机组设计模式组别实验处理后测分数随机抽样随机分派实验处理1组y1实验处理2组y22.统计：独立样本t 检验3.评价：优点：用随机分配被试者的方法可控制两组被试者变量的差异， 分组方法简单可行； 由于对每一被试者只作一次观测，可消

2、除某些实验误差；缺点：所研究的自变量数目少； 分成等组的方法仍欠精密； 如果两组在不同时期观测，就有可能插入实验以外的偶 发事件，影响因变量的观测结果 第3页，共12页，2022年，5月20日，2点18分，星期二4.举例： P24； 反馈对画线准确性的影响第4页，共12页，2022年，5月20日，2点18分，星期二二、三个处理的随机组设计（随机多组后测设计P24） 选择三个随机被试组； 把不同处理分派到各随机组，控制干扰变量，操纵自变量，测量各组被试的反应； 比较三组被试的因变量的数值。第5页，共12页，2022年，5月20日，2点18分，星期二1.三个处理的随机组设计模式组别实验处理后测分数

3、随机抽样随机分派实验处理1组y1实验处理2组（自变量水平1）y2实验处理3组（自变量水平2）y32.统计：单因素方差分析。如果检验结果FF0.05, 无差异假设不成立，差异显著，多重比较。第6页，共12页，2022年，5月20日，2点18分，星期二3.评价：与两个处理的随机组设计相同。 区别：处理水平多，因而能获得更多的信息4. 练习：做一份“三个处理的随机组实验设计”第7页，共12页，2022年，5月20日，2点18分，星期二第二节 相关组实验设计目的：进一步控制机体变量（如智力、态度等），使各组的特性更加相同，控制组内变异和组间变异。类别：匹配组设计、匹配对设计、重复测量设计（被试内设计）

4、要点：在与反应变量有关的机体变量的一个特点上进行匹配匹配组设计：所匹配的若干组，在与反应变量有关的机体变量上，平均数和标准差相同，即组与组匹配；匹配对设计：所匹配的若干组中的个体，在某一机体变量上两两相同，即个体与个体匹配。第8页，共12页，2022年，5月20日，2点18分，星期二一、两个处理的匹配组设计（随机实验组控制组匹配设计 / 随机区组设计） 从规定的总体中形成一个大的随机样本； 被试匹配：在这个样本中选择被试。对这些被试的要求是，在与反应变量相关的机体特点上分数相同或几乎相同，将被试随机分成两组； 随机分派被试：匹配的被试组被随机分派处理，即一个组接受自变量处理，另一个组接受控制处

5、理； 控制干扰变量，操纵自变量，测量两组被试的反应； 比较两组被试的因变量的数值。第9页，共12页，2022年，5月20日，2点18分，星期二1.两个处理的匹配组设计模式匹配变量分派组别实验处理后测分数X(如IQ)匹配实验处理1组y1X(如IQ)匹配实验处理2组y22. 统计：相关 t 检验3. 评价：优点：由额外的机体变量混淆自变量处理的效果可能性小； 要求参加实验的被试数较少。局限：寻找两个完全相等的匹配组是困难的。第10页，共12页，2022年，5月20日，2点18分，星期二4.举例： 提纲策略对写作成绩影响的实验研究作业：完成一个三个处理的匹配实验设计，从以下几个方面回答问题： 研究题目 自变量,因变量的操作定义和水平 额外变量的控制 被试的取样和分配 实验的过程 数据的统计与分析 结果解释 第11页，共12页，2022年，5月20日，2点18分，星期二二、重复测量的实验设计 （被试内设计） 每个被