真实验(一)单因素实验设计.ppt

真实验：单因素实验设计,基本概念,因素：研究者在实验中感兴趣的一个变量，通过操纵这个变量，来评估它对因变量的影响。单因素实验设计、多因素实验设计分类标准：实验中自变量数目的多少一个自变量：单因素实验设计两个或两个以上自变量：多因素实验设计处理水平：自变量的检查点,单因素实验设计,例子1 汉字的频率是否影响读者命名汉字的速度自变量：字频两个水平：高频、低频例子2 字号的大小是否会影响读者的阅读速度自变量：字号三个处理水平：大、中、小号，操作定义分别是1号，5号和8号,多因素实验设计,两因素实验设计同时探讨字频和字号是否会影响读者的阅读速度自变量：字频和字号两个因素六种处理水平：字频两个水平，字号三个水平表示为：2字频（高频、低频）3字号（大号、中号、小号）,三因素实验设计同时探讨字频、字号及字体对读者阅读速度的影响自变量：字频、字号、字体三个因素12种处理水平：字频两个水平，字号三个水平，字体两个水平表示为：2字频（高频、低频）3字号（大号、中号、小号）2字体（正体、斜体）,被试间设计、被试内设计,怎样把被试分配到自变量的不同水平中去每一种处理水平接受不同的被试，被试间设计（between-subjects design）：每个被试只接受一个自变量水平的处理每一种处理水平接受相同的被试，被试内设计（within-subjects design）：每个被试接受自变量的所有处理水平,被试间设计、被试间变量汉字的频率是否影响读者命名汉字的速度自变量：汉字频率两个水平：高频、低频把被试分成两组，一组只命名高频字，一组只命名低频字这个设计是被试间设计，字频是一个被试间变量“字号”的例子,被试内设计、被试内变量汉字的频率是否影响读者命名汉字的速度自变量：汉字频率两个水平：高频、低频一组被试，每个被试既命名高频字，也命名低频字这个设计是被试内设计，字频是一个被试内变量,混合设计（mixed-design）,一个实验中既包括被试间设计，也包括被试内设计：既有被试间变量，也有被试内变量最少有两个自变量，多因素实验设计同时探讨字频和字号是否会影响读者对汉字的阅读速度自变量：字频和字号两个因素把被试分成两组，一组只阅读高频字，一组只阅读低频字；每个被试都阅读所有字号水平的字字频是被试间变量，字号是被试内变量,完全随机、随机区组和拉丁方设计,三种设计的主要区别是控制无关变异的方法完全随机设计通过随机分配被试给各个实验处理，以期实现各组被试比较同质；所有不能由处理效应解释的变异全部归为误差变异随机区组设计通过区组技术控制无关变异，如一个教学实验如果研究者考虑到被试的智力可能影响实验处理的效应，可事先按照智力分数将被试分成若干个同质的区组，然后将每个区组内的被试随机分配给各个处理水平。随机区组的方差分析可以将智力引起的无关变异从总变异中分离出去，减小了误差变异，提高处理效应F检验的精度拉丁方设计利用同样的思想，能够区分出两个无关变异，可进一步提高实验的精度三种设计都属于被试间设计,主效应、交互作用、处理效应,主效应：实验中由一个因素的不同水平引起的因变量的变异字频的两个水平命名速度差异就是一个主效应；字号的三个水平命名速度差异实验中有几个因素（自变量）就有几个主效应,字频对阅读速度的影响,交互作用：多因素设计中，一个因素的水平在另一个因素的不同水平上变化趋势不一致，称两个因素之间存在交互作用，可以写成AB一个自变量产生的效果在第二个自变量的每一个水平上不一样：两个自变量对因变量的影响不是独立的，而是相互依存、相互制约的,2字频（高、低）2字号（大、小）两因素设计,简单效应在因素实验中，一个因素的水平在另一个因素的某个水平上的变异，称简单效应方差分析中发现几个因素间交互作用显著时，需要进一步做简单效应检验，以说明因素间交互作用的实质如一个22的两因素实验中，A因素的两个水平在B1水平上的方差叫A在B1水平上的简单效应，在B2水平上的方差叫A在B2水平上的简单效应,处理效应和误差变异处理效应指实验中由自变量引起的变异，主效应、交互作用、简单效应都是处理效应误差变异指总变异中不能由自变量解释，或明显的由无关变量解释的那部分变异。单元内误差：当几个被试接受同样的实验条件时，他们之间所出现的差异，如完全随机设计和拉丁方设计；当只有一个被试接受一种实验处理时，不存在单元内误差 残差：实验的误差变异中除了单元内误差之外的误差，当只有一个被试接受一种实验处理时，只有残差,多重比较对各处理水平平均数之间差异的分析；当一个因素主效应显著，且处理水平多于2时如一个23的两因素实验，A、B两个因素的主效应都显著，B因素的三个水平之间差异需要多重比较,方差分析,T检验：检验两个平均数间的差异方差分析：检验两个以上的平均数间的差异，几个因素间的交互作用检验变异是否存在：组间变异显著大于误差变异，处理效应存在,变异：一组数据的离散程度平方和（sum of squares，SS）均方（mean square，MS）,平方和：总平方和：1396组间平方和：560组内平方和：836,均方：方差，每个自由度（degree of freedom，df）上的平均变异计算公式：平方和除以其自由度自由度计算总体自由度：总数据数减1，组间自由度：组数减1，组内自由度：被试数减1之差再乘以组数，,方差分析：组间变异显著大于误差变异，处理效应存在F（2，27）=9.043，p 0.01，MSe=30.963,方差分析的基本假设正态分布变异的同质性独立性,实验设计的最终目的,使实验处理的变化最大选择合适的自变量和因变量操作定义合理被试分组实验材料选择实验实施使实验误差变异最小化对额外变量的有效控制减少系统误差和随机误差消除法、恒定法、平衡法、统计控制法等,单因素被试间实验设计（单因素完全随机实验设计）,基本特点一个自变量，自变量有两个或多个水平该自变量是被试间变量每个被试只接受一个水平的处理被试随机分配给自变量的各个水平自变量三个水平（a1，a2，a3），18名被试,例子,物体的清晰程度对儿童识别能力的影响自变量：图形的清晰度，高、中、低三个水平实验材料：100幅图形36名被试，随机分配到三个处理水平，每个处理水平12名被试因变量：被试命名100幅图形的正确数,被试命名不同清晰度图形的正确数,方差分析表F(2,33)=5.315,p=0.01,MSe=276.783,多重比较主效应显著时，需进一步弄清楚哪些水平间差异显著因素只包含两个水平，主效应显著即两个水平间差异显著因素包含两个以上的水平，主效应显著需进行多重比较方差分析：高清晰中清晰；高清晰低清晰。F（1，22）=4.78，p 0.05，MSe=285.59中、低清晰无差异,方差齐性检验方差分析的前提条件：各组被试要同质方法：比较变异最大的组与变异最小的组之间是否差异显著差异显著，方差不齐，被试组分配不同质，不能用常规的方差分析F（3，11）=2.574，p 0.05,在SPSS中的计算,被试间实验设计的优点和缺点,优点避免单个被试接受多个水平的实验处理排除组内设计中的练习效应、疲劳效应等问题不需要对不同实验处理采用平衡法控制顺序误差,缺点分配给不同实验处理的各组被试之间可能存在差异组间设计需要更多的被试花费更多的时间和人力,避免被试组间差异的方法随机化的分配被试到各实验处理等组匹配：将某一特征相同或相似的被试分配到不同的处理组，一般根据前测或预实验的结果匹配被试,单因素被试内实验设计（单因素重复测量实验设计）,基本特点一个自变量，自变量有两个或多个水平该自变量是被试内变量每个被试接受所有实验水平的处理自变量三个水平（a1，a2，a3），6名被试,例子,物体的清晰程度对儿童识别能力的影响自变量：图形的清晰度，高、中、低三个水平实验材料：100幅图形12名被试，每名被试接受所有的实验处理，即识别300幅图形因变量：被试命名100幅图形的正确数,被试命名不同清晰度图形的正确数,方差分析表F(2,22)=5.803,p=0.009 0.01,MSe=253.528,在SPSS中的计算,被试内实验设计的优点和缺点,优点只需要少量被试就可以获得大量数据节省了时间和人力，提高了实验效率避免被试个体差异对实验结果的影响适用于特殊被试群体，如脑损伤患者,缺点被试一次接受多种实验处理，易产生疲劳、厌倦情绪各实验处理间可能会相互污染各实验处理间隔一段时间进行，需防止偶然事件的影响连续接受实验处理，易产生练习效应或疲劳效应（顺序误差）,解决顺序误差的方法平衡设计技术：为了消除实验顺序效应而采取的一些系统改变实验处理顺序的设计；让被试在所有顺序下接受处理ABBA或BAAB设计拉丁方格的安排,6个自变量水平的拉丁方安排不同被试（组）循环接受全部实验处理不同实验处理在不同呈现顺序上出现的机会相等被试（组）的数量是排列顺序数的倍数,总结（单因素被试间和被试内设计）,相同点一个自变量，自变量有两个或多个水平不同点被试间设计自变量是被试间变量被试内设计自变量是被试内变量各有优缺点,单因素随机区组实验设计,适用情境：研究中有一个自变量，自变量有2个或多个水平研究中还有一个无关变量，也有两个或多个水平自变量的水平和无关变量的水平之间没有交互作用当无关变量是被试变量时，首先将被试在这个无关变量上匹配，形成不同的区组，然后将区组内的被试分配给不同的实验处理；区组内的被试在无关变量上更同质，接受实验处理时可以看作不受无关变量的影响；区组之间的变异反映了无关变量的影响，可以利用方差分析进行分离，以减少误差变异,被试分配模式(A因素4个水平)每个区组内的四个被试在区组变量上同质,如考察生字密度对阅读理解的影响，生字密度有4个水平；考虑到学生的智力会对阅读理解分数产生影响，智力可以作为一个无关变量，分离其效应单因素随机区组设计：选择32个学生，进行智力测验，按照智力测验分数将学生分成8个区组(每个区组内的4名学生智力分数相仿)，然后分配每个区组内4个同质的被试分别阅读一种生字密度的文章,平方和的分解SS总变异=SS处理间+SS处理内=SS处理间+SS区组+SS残差,单因素拉丁方实验设计,拉丁方实验设计扩展了随机区组实验设计的原则，可以分离出两个无关变量的效应适用情境研究中有一个自变量，有2个以上的水平(p)另有两个无关变量，也有两个以上的水平(p)自变量和无关变量之间没有交互作用自变量和无关变量水平数相等；随机分配处理水平给p2个方格单元，每个处理水平仅在每行、每列中出现一次。每个方格单元分配一个或多个被试接受处理，实验共需要的被试数量是N=np2,被试分配模式（自变量a有4个水平，无关变量b和c各4个水平）,如考察四种生字密度对学生阅读理解的影响，从4个班随机选择32名学生，每个班8名，实验在周一到周四下午分四次进行自变量a(生字密度)4个水平，班级b和测试时间c作为无关变量，各有4个水平；构建一个44的拉丁方格，每个班级的8名学生随机分配到4次测试时间,平方和的分解SS总变异=SS处理间+SS处理内=SSA+(SSB+SSC+SS单元内+SS残差),拉丁方设计局限关于自变量与无关变量不存在交互作用的假设很多情况下难以保证要求每个无关变量的水平数与自变量的水平数相等,