心理实验的变量与设计.ppt
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1、第二章 心理实验的变量与设计,主要内容:一、实验设计的概念二、实验设计的内容三、实验设计的基本类型四、实验设计的基本类型,一、实验设计的概念,实验设计乃是进行科学实验前做的具体计划。它主要是控制实验条件和安排实验程序的计划。,二、实验设计的内容,实验设计的目的在于尽可能减少额外的或未控制的变量,从而增加实验产生有效的一致结果的可能性。实验设计是实验成功的关键。从实验变量角度,实验设计涉及三个基本问题:(1)实验采用多少自变量和因变量?(2)各自变量内又采用多少处理水平?(3)如何将被试分配到各自变量的各处理水平中?,实验设计的流程图,自变量,被 试,因变量,额外变量,实验设计的类型,自变量,被
2、试,因变量,额外变量,单因素,多因素设计,被试内,被试间,混合设计,完全随机,随机区组,拉丁方设计,单元,多元设计,根据对无关变量控制的方式的不同可以划分为:完全随机设计;随机区组设计;拉丁方设计,几个概念,因素:自变量,是研究者通过操纵、改变它,来估价它对因变量的影响。水平:实验中所操纵的变量的每个特定的值叫因素的水平。处理与处理水平的结合:实验中一个特定的、独特的实验条件。自变量有A、B。每个自变量有两个水平。A1 B1;A1B2;A2 B1,A2 B2,主效应:可考察各个自变量对同一因变量的主要影响效应。交互作用:如果在一项有两个或两个以上自变量的实验里,一个自变量的效果,在另外一个自变
3、量的每一水平上不一样,这就叫自变量的交互作用简单效应:当出现交互作用后就需要考察自变量之间的具体作用,这就是简单效应,即一个自变量的各个水平在另一个因素的某个水平上的效应。,三、实验设计的基本类型,根据实验中要操纵变量的多少:单因素实验设计多因素实验设计根据在各种自变量及各种处理水平中是否用相同被试:被试内设计被试间设计混合设计从对实验控制条件的严密程度的不同:真实验设计准实验设计非实验设计,(一)被试内设计,也叫单组实验设计(within-subjects design),是每个被试须接受自变量的所有情况的处理。基本原理:每个被试参与所有的实验处理,然后比较系统被试在不同处理下的行为变化。在
4、实验研究中,如果实验者主要想研究每一个被试对实验处理所引起的行为上的变化,可考虑采用被试内设计。被试内设计可分为两种子类型:1、抵消实验条件的设计。2、重复测量。,1、抵消实验条件的设计,指抵消实验过程中无关变量的一种设计。有些无关变量在某些实验情况下既不能被消除,又不能保持恒定。例如,单组实验往往由于前一处理影响后一处理的效果,产生顺序误差。为了抵消顺序误差,最简单的方法就是用ABBA的排列顺序来安排实验顺序。,ABBA设计,适用于自变量水平只有两个(分别用A和B表示)时的情况。被试按照ABBA的顺序接受4次实验处理。,抵消实验条件的设计模式,ABBA设计举例,鲍尔(Bower,1961)曾
5、经以老鼠来研究奖赏对反应形成的影响。实验的任务是让老鼠走迷津,自变量是奖赏量。实验中,每只老鼠都要接受两种奖赏水平的处理:A是走完迷津得到8粒食物,B则是得到1粒食物。如果研究者先进行所有的A实验,然后接受所有的B实验,或者反过来,都会导致奖赏量和实验顺序本身发生混淆。所以尝试以ABBA的顺序进行以消除顺序效应。,抵消实验条件的设计评价,优点:(1)能较好地控制被试变量;(2)能较好地控制顺序误差;(3)时间上比较经济。缺点:(1)反应变量在时间维度(轴)上的关系是线性时才能使用。(2)对有些实验不适用。如用两种学习方法学习同一实验材料。,拉丁方设计分配材料,当自变量的水平有两个以上时,平衡的
6、拉丁方设计是较为常见的设计。一个平衡的拉丁方设计是一个两维矩阵,其中列表示自变量水平,行表示被试。例:文章六种生字密度:5:1,10:1,15:1,20:1,25:1,30:1。因变量:阅读理解测验分数。,自变量有六个水平的拉丁方设计的标准块,随机块,2、重复测量重复测量一个因素设计基本模式,实验设计:一个研究要探讨文章的生字密度(4个水平:5:1,10:1,15:1,20:1)对学生阅读理解的影响。被试8名。研究假设阅读理解是不是随着文章中生字密度的增加而降低。,重复测量两个因素实验设计举例,学生采用不同学习方式学习不同类型单词是否有差异?学习方式:分散集中;单词类型:复杂简单,(二)被试间
7、设计,被试间设计是要求每个被试(组)只接受一个自变量的处理,对另一被试者(组)进行另一种处理,故又称独立组设计。由于每个被试只接受一种处理方式,因此一种处理方式不可能影响或污染另一种处理方式。但问题在于:被试间的差异如何控制?等组(被试同质问题)为了达到等组,被试间设计采用两类分组技术:随机组设计和配对组设计。被试间设计的统计检验独立样本的差异显著性检验。,1、随机组设计,将被试随机分配在不同的组内接受不同的自变量处理。随机组设计的基本假设是将被试随机分配到不同的组,若对各组用同一样的课题,在系统的条件下进行测量,其结果就成为系统组,则他们的成绩在统计上应是相等的。教学方式对成绩没有影响。,随
8、机组设计的优缺点,优点是:(1)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。(2)由于对每一被试者只作一次观测,可消除某些实验误差,如消除学习误差的影响。缺点是:(1)分成等组的方法仍欠精密。(2)若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。,2、配对组设计,也叫对等组设计、匹配组设计,是随机组设计的一种扩展。目的是使各组的特性更加相同。这种设计可以控制组内变异和组间变异。匹配被试就是对全部被试进行预备测验,测验的性质与正式实验的性质是类似的,或者说是相关的,然后按测验成绩均匀地形成组。教学方式对成绩没有影响,智力作为控制因素。,配对组设
9、计的步骤,第一步:让所以被试做“共同作业”,即接受预备测验,获得作业分数;相同任务:如打靶;根据打靶成绩进行分组;类似任务:如问题解决不同种类问题解决;相关任务:如智力测验问题解决。第二步,根据作业分数形成配对组。,配对设计的优缺点,优点:在实验处理之前,就把组间变异缩到最小,并使各组内变异比单独的随机分配更接近相等。因此,这种设计能对被试个别差异给予更多的控制,小型实验用配对设计,其效果比用随机分组的效果更为显著。缺点:实验者因分配被试而大大增加工作量。,被试内和被试间设计比较,被试内设计:也叫单组实验设计,是每个被试须接受自变量的所有情况的处理。被试间设计:被试间设计是要求每个被试者只接受
10、一种实验处理,对另一被试者进行另一种处理,故又称独立组设计。,(三)混合设计,混合设计是指在一个研究中有些自变量按组内设计安排,有些自变量按组间设计安排。一般说来,如果一种自变量很可能会影响另一种自变量,那么对这些自变量按组间设计安排,其余的自变量按组内设计安排。,混合设计举例一,Johnson等(1983)用混合设计的方法比较抑郁者和非抑郁者的记忆成绩。他们假设,抑郁者比非抑郁者对于未完成的记忆任务的记忆效果更好。实验中,要求抑郁组和非抑郁组完成20项记忆任务,其中,10项记忆任务在完成之前被打断。在全部任务完成后,要求被试回忆记忆任务的名称或尽可能多地描述记忆任务。,比较,被试变量是组间设
11、计(抑郁、非抑郁)任务类型是组内设计(完成、未完成)。,混合设计举例二,让被试以不同的背诵方式对一系列意义上没有联系的3个英语单词为一组的材科进行加工,背诵的次数也不相同。背诵方式有4种,产生了4种实验条件:(1)数字条件。(2)机械背诵。(3)造句背诵。(4)想象背诵。背诵次数分别为1,2,4,8,10次,每次背诵时间为2秒。,混合设计,背诵方式为组间设计:所有被试分成4组,每组被试只用一种方法背诵。背诵次数为组内设计:但在每种背诵方式下,背诵次数都有1,2,4,8,10五种每个被试都要按随机安排的顺序轮流进行这五种不同次数的背诵。,实验程序,1、选择被试2、被试分组3、安排被试接受哪些实验
12、处理4、分组实验,A、B、C、D四组,A组:数字条件B组:机械背诵C组:造句背诵D组:想象背诵,四、实验设计的基本类型,(一)真实验设计(二)准实验设计(三)非实验设计,(一)真实验设计,真实验设计对实验条件的控制程度要求 较高,在使用这类实验设计时,实验者可以有效地操纵实验变量,能有效地控制内在无效来源和外在无关因素的影响,能在随机化 原则基础上选择和分配被试,从而使实验结果更能客观地反映实验处理的作用。,真实验设计类型,单因素完全随机设计 多因素完全随机设计 单因素随机区组设计 多因素随机区组设计,完全随机,随机区组,1.完全随机设计,完全随机化设计也称简单随机化设计,是指用随机化方法将
13、被试随机分为几组,然后依实验的目的对各组被试实施不同的处理。,(1)单因素完全随机设计,单因素完全随机设计是指研究者在实验中只操纵1个自变量,并采用随机化的原则把被试分配到自变量不同水平上的一种实验设计。1.随机实验组控制组前测后测设计2.随机实验组控制组后测设计3.随机实验组控制多组后测设计4.所罗门四组设计,实验研究的符号系统RRandom随机选择与分配被试G(S)被试组,用下标表示组别X自变量,即实验处理,用下标表示不同自变量水平,即不同处理OObservation观测值,用下标表示各项观测结果 表示对控制组未给予实验处理,或给予实验组相对照比较的条件MMatching匹配,已按随机化方
14、法在处理之前将被试匹配分组,实验组控制组前测后测设计,R1,X,O2,O1,R2,-,O4,O3,例 教学训练对标题预测内容的能力影响,实验组,内容预测2,方法训练,内容预测1,控制组,内容预测4,常规训练,内容预测3,评价,随机实验组控制组前测后测设计基本控制了绝大多数影响内 部效度的因素。这是因为该设计采用随机布置的方法将被试分为两组,从而可以控制选择、被试的中途退出以及选择与成熟的交互 作用等因素对实验结果的干扰。另外,由于安排了实验组和控制组,在实验过程中,发生在前测到后测这段时间内的事件对实验组控制组的影响基本相同,因而可以控制历史、成熟、测验、仪器使用 等影响内部效度的因素对实验结
15、果的影响。该设计使用了前测验它为检查随机分组是否存在偏差提供了充分的 依据但它也带来了不利的一面,即被试由于前测验而获得的经验,可能对后测验产生敏感性,出现测验的反作用效果,导致对实验设计外部效度的影响。,实验组控制组后测设计模式,R1,R2,X,O1,-,O2,差异?,注意:独立样本T检验来进行差异判断。,例 观看暴力电视对攻击行为的影响.,实验组儿童,控制组儿童,看暴力电 视,攻击次 数,-,攻击 次数,差异?,实验组控制组多组后测设计模式,R1,R2,X1,O1,X2,O2,差异?,注意:F检验来进行差异判断,R3,O3,-,例 电视内容对攻击行为的影响.,实验1组儿童,实验2组儿童,看
16、暴力电视,攻击次数,看助人 电视,攻击次数,差异?,控制组儿童,-,攻击次数,注意:F检验如有显著差异,则还需进一步多重比较。,评价,1 采用随机选取和分配被试的方法,可以控制选择,被试消亡以及选择和成熟的交互作用.2 安排实验组和控制组,可以控制历史,成熟,仪器的使用等因素对实验的干扰.3 不进行前测,可以消除练习,熟悉和疲劳效应.,设计的显著性检验,随机实验组控制组后测设计使用的统计分析方法比较简单。大部分研究者使用F检验对两组后测成绩进行比较研究;非参数检验也常使用曼-惠持尼U-检验或中位数检验法。,设计的显著性检验,其一是对增值分数进行统计分析。方法是对每一名被试,用其后测成绩减去前测
17、成绩(O2-O1,O4-O3),分别求出两组增值分数的平均数。对两组增值分数进行显著性检 验的方法有:t-检验(参数统计);曼惠持尼(MannWhitney)U-检 验或中位数检验(非参数检验)。另外,还有协方差分析法,这种方法被研究者认为是很好的方法。此方法是将前测分数作为协变量,对实施实验处理前的组间差异进行控制和调整,以便使两组的后 测成绩能够比较不受前测成绩的影响。,所罗门四组设计,这一设计实际上是上述等组前后测设计和等组后测设计的综合,是由所罗门(Solomon,1949)首创,故称为所罗门四组设计(Solomon four group designs)。这种设计包含有两个实验组和两
18、个控制组,四组受试者均由随机方法选择而来。其中,有两个组接受前测,两个组则无。实验处理后,四组均接受后测。实验效果的测定,可用相关样本或独立样本的Z检验或t检验(N30用Z检验,N30用t检验)的方法,检验下列四种平均数的差异显著性:第一组前测和后测平均数的差异(O2-O1);第一组和第二组后测平均数的差异(O2O4);第三组、第四组后测平均数的差异(O5O6);第一组、第二组前测平均数和第三组后测平均数的分别差异(O5O1或O5O3)。,统计检验方法,统计检验方法,如果上述四个差异的检验都获得一致性的效果,研究者将更有信心确定是实验处理产生了效果。因为这等于重复做了四次实验(若以有前测和无前
19、测比较,则等于重复做了二次实验)。有关前测经验的单独效果之检验,可比较第二组和第四组后测平均数的差异(O4O6)。可以控制和测量前测的主要效果,可以控制和测量前测与实验处理间的交互作用效果(通过第一组和第三组的比较),可以测量“成熟”和“历史”的综合影响效果(根据第四组的后测平均数O6和第一、二组的个别前测平均数O1、O3的比较)。可见,这种设计是最严谨控制的实验设计之一。由于有四个组,需要大量的样本,研究者须付出很大的代价,缺乏实用性。因此,在一般的教育研究中,这种设计的应用并不广泛。,(2)多因素完全随机实验设计,研究者在同一个实验里同时操纵2个或2个以上自变量,并把被试完全随机地分配到各
20、个处理的组合中,以观察自变量以及自变量之间交互作用效果的实验设计.,多因素实验设计是指在实验中包括两个或两个以上因素(自变量),并且每个因素都有两个或两个以上的水平,各因素的各个水平互相结合,构成多种组合处理的一种实验设计,又称完全随机析因设计。在完全随机析因设计中,研究者可以考察各个自变量交互作用对因变量的主要影响效应(交互作用),并同时考察各自变量对同一因变量的主要影效应(主效应),以及考察一个因素的各个水平在另一个因素的某个水平上的效应(简单效应);在心理学的实验研究中,这种设计具有很大的实用价值。,多因素实验的优点,多自变量实验具有个明显的优点:第一,做一项有两个或两个以上自变量的实验
21、,比分别做两个或两个以上的实验效率要高;第二,做一项实验比分别做两个或两个以上的实验,易于保持额外变量的恒定;第三,是最重要的,在几个自变量同时并存的情形下所概括的实验结果,比从几个单独实验所概括的结果更有价值,更接近生活实际。第四,可以分析交互作用。,关系示意图,因素,水平,A1B1(O1),A2B1(O3),A1B2(O2),A2B2(O4),主效应,O1-O2与O3-O4 O1-O3与O2-O4,交互作用,A,A1,A2,B1,B2,B,例 治疗方法和治疗时间对效果的影响,“虚无”结果,因素主效应,治疗时间主效应,因素主效应,治疗方法主效应,主效应,治疗时间和治疗方法的主效应,交互作用,
22、有交互作用,交互作用,无交互作用,思考题?,答:B有主效应,思考题?,答:A有主效应,思考题?,答:无效应,思考题?,答:A,B有主效应,思考题?,答:A,B无交互效应,练习题假设我们进行一个简单的双自变量实验(A、B),每一个自变量都有两种水平(1、2)。下面是实验做完后得到的每种实验条件的平均值。在左边矩阵图中是一种假设的结果,右边是另一种假设的结果。例如:性别和材料性质对记忆效果的影响,其中A1为男,A2为女,B1为抽象材料,B2为具体材料。下表结果一种代表可能结果。,解释:在左边,我们认为两自变量没有交互作用,之所以下这样的结论是因为B因素的效果在A1和A2上都相等:一个变量的效果没有
23、因另一个自变量的水平不同而改变。在图中,一般线是平行的时候,表示没有交互作用发生。在矩阵图中,纵行或横行的总和表示A变量或B变量各自的效应,这通常称为主效应(main effects)。为了得到对B变量的最好预测,我们要横跨整个A自变量,因为主效应是总和另一个自变量的两个水平而得到的自变量效果,所以对于这些自变量效应所下的结论要比一般单一变量实验得到的结果更具普遍性.在右边的情况则完全不同。在A1的条件下,B1和B2的表现有很大不同,但是在A2时,B1和B2的表现则相差无几。所以,一个自变量的影响程度随另一个自变量的水平而定,表明两因素具有交互作用。图中的线交叉通常表明存在交互作用。,2、随机
24、区组设计,随机化区组设计是将被试按某种标准分为不同的组(区组),每个区组的被试接受全部实验处理,但不是区组内每个被试接受所有的实验处理。随机化区组设计的目的在于使区组内的被试差异尽量缩小,而对区组之间的差异依据设计要求而定。每种处理出现在每个区组中,这时区组之间的差异并不影响在各处理平均数间的差异。,(1)随机化区组设计的原则,随机化区组设计的原则是同一区组内的被试尽量“同质”。每一区组内被试的人数分配有3钟情况:一名被试作为一个区组。这时,每名被试(区组)均接受全部处理,在接受处理的顺序上要采用随机化的方法。每个区组内被试的人数是实验处理数目的整倍数。区组内的基本单元不是一名被试或几名被试,
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- 心理 实验 变量 设计
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