心理实验设计与统计.ppt
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1、第二章 心理实验中的变量,第一节 自变量和因变量 第二节 无关变量第三节 基本变量的实例分析 第四节 多自变量和多因变量的实验,第一节 自变量和因变量,一、变量及其定义操作性定义(operational definition):对于所要陈述的概念予以清楚的具体的界定。二、自变量1、定义:即刺激变量,它是主试选择控制的变量,它决定着行为或心理变化。主试选择自变量的目的在于用自变量来改变行为。2、自变量的不同水平:自变量的不同强度引起的反应有差异时,则自变量处于不同的水平。当自变量的不同水平导致行为的变化时,我们就说行为是处于自变量的控制之下,或者说,自变量是有效的。,3、自变量的种类,(1)刺激
2、特点的自变量:刺激的不同特性引起被试的不同反应。(2)环境特点的自变量:进行实验时环境的各种特点:如温度、噪音、观众多少等。(3)被试特点的自变量:一个人的各种特点,如年龄、性别、左右利手等。对于此种自变量被试只能选择,不能改变。(4)暂时造成的被试差别:任何能改变被试特征以使其和自然状态下有所不同,就可视为暂时性差别。,4、自变量的有效和无效,自变量的水平发生变化,而没有引起相应的行为变化。我们就认为自变量无效;反之,则认为自变量有效。自变量无效有几种原因:(1)实验者错误地认为自变量很重要,但实际上它不重要,结果自变量不能造成行为的变化。(2)实验者没有能够真正地操纵自变量。,5、自变量的
3、量化,在心理学实验中,物理学中描述事物的量度可以用来描述自变量的变化。心理学实验中有许多自变量的变化不能用物理学的尺度来加以描述。对于这些无法用物理学尺度描述的心理向度刺激,我们常常用主观的辨别力来加以量化。如果一组刺激或事件在某些特殊的反应向度上有一致性的主观差异量产生,则我们就认为将其量化了,例子:,(1)这把椅子我是给了小明。是否合语法?非常符合语法符合语法不肯定不符合语法非常不符合语法,心理量表的优点,(1)量表可以作为将来研究的测量工具。(2)量表可以在实验中作为因变量。(3)量表可以把量表上不同值的各事件和刺激作为量化的自变量,以供后来的实验所用。,6、复合自变量,研究者有时会将几
4、个不同的自变量当作一个复合的自变量来加以操纵,尤其是在教育和社会的现场实验研究中。例1:一个广告客户想知道电视和广播哪一种媒体的广告效果好。例2:比较传统和改革以后的两种教学方法哪一种教学效果好。,使用复合自变量的实验其目的并不是要鉴别出哪一个自变量影响实验结果,而是考虑实际的应用,因此这类实验不能做出分析性的结论,即将实验结果简单地归之于复合自变量中的一个或几个。,三、因变量,1、定义:即被试的反应变量,它是自变量造成的结果,是主试测量和观察的行为变量。未经处理转化的因变量是一种对行为的测量,而实验结论是根据因变量的测量结果间接推论得到的,因此对因变量的关心不应该比对问题的理论思考更多。,2
5、、因变量的量化,量化的层次:(1)质的量化(有无反应)(2)量的量化(反应的程度)例1、解题时间作为因变量,但如果一个被试总是无法解出某个题目时怎么办?例2、我们测定大白鼠从起点到出口所需的时间,但如果大白鼠不往前走怎么办?例3、如果被试在回忆中把“不干净”写成了“肮脏”怎么办?,量化中的问题:(1)程度的界限划分。(2)事先制定划分规则。例4、两种情形下要被试删除特定字母“T”、“K”QWERTPOUKBCGKOYXTFNHNTHFNKFHNKHNFT我们给被试3分钟时间看被试在两种情况下遗漏字母的情况是否有差异,结果发现两种情况下遗漏的T、K数目没有差异。在这里我们对因变量的量化有没有问题
6、?,如果实验条件的不同会使我们所关心的特定时间发生的机会不同时,则所得到数据必须换算以便把发生机会的差异考虑在内。,3、因变量的信度,同一被试在相同实验条件下表现结果的一致性。对于反应测量的信度通常是以相同的被试在相同条件下所得的两套测量分数的相关衡量的。,4、因变量的效度,当确实是自变量而不是其他因素引起了因变量的变化时,我们认为因变量有效。如果因变量的变化不是自变量造成的,而是由其它因素引起的,则这种因变量是无效的,或者说,实验产生了自变量混淆。例:考察不同水平被试在一定时间内解决应用题的数量(因变量),并作为推知其数学能力的指标。如果题目难度很小,会有什么问题?,5、因变量的敏感性,(1
7、)高限效应:当要求被试完成的作业过于简单,使得被试在不同自变量水平上都获得很好的结果,并没有差别时,实验中就出现了高限效应。(2)低限效应:当要求被试完成的作业过于困难,使得被试在不同自变量水平上都获得很差的结果,并没有差别时,实验中就出现了低限效应。,6、多重因变量,例4、两种情形下要被试删除特定字母“T”、“K”QWERTPOUKBCGKOYXTFNHNTHFNKFHNKHNFT我们不限制3分钟,而是要求被试完成整张作业纸上的任务。这时我们就有两种反应测量:遗漏的T、K数目和完成的时间。问题:哪一种反应测量更好呢?,因变量选择的标准:,(1)在一项实验中,如果两种量值之间存在着高度相关,那
8、么两者都可以使用。(2)如果其中一个量值对自变量的变化并不敏感,则应该选用另一个反应敏感的量值。(3)如果两个因变量对自变量都有高敏感性,但两者间没有相关,说明也许是自变量中有额外因素在起作用,或者自变量不是以同样的方式影响两种反应测量。,四、额外变量和自变量混淆,找出自变量和因变量的关系后,我们的目的是想要能下结论说某行为的改变是因为该自变量变化的关系。也就是说,实验的目的是要确认变化的原因。要做到这一点,我们必须避免所用的自变量与其他的自变量相混淆。1、定义:如果我们所设定的自变量其发生量的改变时,另一个已知或潜在的自变量亦随之有量的改变,则这两个自变量的作用就发生了相互混淆。,2、案例,
9、由于自然观察法特别容易受到干扰,我们就先来检查两个使用此法的研究。观察方法之所以容易出现此种错误,是因为自变量必须在事件的自然发展过程中有两个(或两个以上)不同的水平,但在水平变化的同时也会有许多其他因素发生了改变。,例1:,说明1:可能因为在晚饭前观察的学生都是下午学习了一段时间的。而晚饭后观察到的学生则有一部分可能是下午没有学习的,因此,在下午是否学习这一变量已经与饥饿因素发生了混淆,我们不能得出“饥饿是主要原因”这一结论。说明2:另一个可能与饥饿发生混淆的因素是时间因素,下午人的注意力可能本来就没有晚上集中。说明3:还有一个可能与饥饿发生混淆的因素是学生学习的内容。下午学生可能看的是较枯
10、燥的内容,而晚上学的可能是较为轻松的内容。,研究者通过观察发现,晚饭前在图书馆里学习的学生的专心程度没有晚饭后学习的学生的专心程度高。我们是否可以认为:饥饿是导致这种差异的原因?,例2:,一个研究者发现某种动物中午的进食次数要多于在夜间进食的次数,于是我们是否可以认为光线是影响动物进食的主要因素?说明:不能这样认为。因为中午的温度和夜间的温度是不同的,因此温度是一个与光照发生混淆的因素。,两条关于易发生混淆的或然率规则:,(1)混淆现象最可能在同类变量间发生。当我们操纵一个作业变量时,则和另一个作业变量发生混淆的可能性最大;而被试者变量最容易和另一个被试变量相混淆。这条规则是十分重要的。(2)
11、在我们确定我们所操纵的变量没有受到同类别变量的混淆后,(若所用的设计是独立组设计)那么最可能的混淆来源于被试变量。,例3:,研究被试在自由回忆学习中,学习的英文单词音节数越多,则越难学。研究中所用的音节数(自变量)有1音节,2音节和3音节(三个水平)。我们是否可以确认音节数是导致难学的因素?说明:单词的频率是一个非常重要的易混淆变量,因为音节越短的单词使用的频率越高。,例4:,研究者想知道题目之间休息的时间是不是影响进行数学运算(连减)准确性的因素。于是让一班、二班和三班的学生分别休息1、2、3分钟,结果发现休息时间与成绩无关,那么我们是否可以认为休息时间对数学作业无影响?说明:不能这样认为,
12、因为一、二、三班学生能力上的差异可能与休息因素发生了混淆。,五、心理教育研究中自变量混淆的情形,1、被试偏差(1)被试反应性。霍桑效应:被试由于知道自己正在被研究而引起的效应。(2)社会赞许性:人们希望表现出符合社会期望的公众形象。(3)观察者效应:观察者的存在所引起的效应。(4)要求特征:对被试传递的实验假设信息的全部线索成了决定被试行为的显著因素,这样的线索就是实验情境中的要求特征。(5)安慰剂效应(6)参与者期待(7)取悦研究者与评价忧虑(8)默许反应倾向:对一个陌生人默许要比不同意产生更小的心理压力。,2、研究者和研究设计误差,(1)皮格马利翁效应:研究者的期待对被试的影响。自我实现预
13、言(self-fulfilling prophecy)(Rosenthal&Fode,1963)(2)单盲(single-blind trails)和双盲(double-blind trails)光环效应:当评价者对一个人的积极或消极整体评价影响到对某具体特点的评价时,就产生光环效应。对比效应:观察者可能倾向于把自己作为评价他人个性的参考框架,这一倾向导致把与自己不同的人评价得比实际上与自己更加不同,把与自己相似的人评价得比实际更相似。,(3)同时期历史效应和地区历史效应。同时期历史效应:指某一非实验因素影响在更大范围内影响到实验组。地区历史效应:指某一非实验因素影响到一个实验组而没有影响到其
14、他实验组。,第二节 无关变量及其控制,一、无关变量(控制变量)及控制 1、定义:所谓无关变量是指在实验过程中除自变量之外任何能对因变量产生影响的变量,包括个体内外环境所产生的种种刺激、机体反应变量。由于这些变量与实验的主旨无关,所以统称为无关变量(Extraneous variables)。因为因变量的变化,不但受到自变量的影响,也受到无关变量的影响,所以如何有效地控制无关变量,是决定实验结果是否确实可靠的一个极为重要的因素。因此,在一次实验中,当我们确定了自变量与因变量以后,就应该使实验的其他条件保持恒定,只有这样,实验中的因果关系才能得到明确的说明,所以,无关变量就是在实验中应该加以控制的
15、变量,因此又称为控制变量。,如果以数学方程式来表示因变量和自变量以及无关变量之间的关系,就是:DV=f(IV,EV1,EV2,EVn)因变量=f(自变量,无关变量1,无关变量2,,无关变量n)例如,研究智力与短时记忆的关系,可以用公式:STM=f(IQ)表示。但是,除了智力之外,短时记忆还会受到被试年龄,性别,教育程度,环境因素等无关变量的影响。STM=f(IQ,EV1,EV2,EV3,EVn),对任何一项实验来说,需要控制的变量是极多的,比实验中我们能控制的多得多,但是,只要我们把足以影响因变量的一些主要因素控制住,实验的结果就是可靠的。我们怎样决定哪些因素必须控制呢?这要求我们参照他人的研
16、究以及我们的实验经验。,2、控制无关变量的方法,(1)消除法控制无关变量最完美的办法就是简单地把它们从实验环境中消除。此法多适用于一些物理刺激因素的控制,例如,噪音,光线,等。有一些无关变量,如实验的时间,实验的仪器,实验的主试,被试的年龄,性别,教育程度,不能简单地加以消除,那么就要有另外的办法来加以控制。,(2)恒常法,对于不能消除的变量,我们可以使它在整个实验中保持恒定,即所有的被试都接受相同的无关变量,这种控制方法称为恒常法。由于这些无关变量在实验中都保持恒常,它们对接受自变量不同水平的每个被试,所能产生的影响都是一致的,所以不会影响通过自变量不同水平对因变量所造成的变化差异。对于一些
17、被试变量,实验条件,可以采用此种方法。例如,我们实验的时间安排在上午,可能会比下午的实验有更好的结果,因此我们可以通过将实验都安排在上午来消除时间这一因素可能产生的影响。,(3)平衡法,这种控制方法的目的,是让无关变量产生的作用在所有的实验组及控制组的效果都保持平衡。也就是说,每一组都受到这些无关变量变化的作用,但它们作用的大小在各组都是一样的。例一:平衡各组“性别”变量的作用。二十名被试,十二个男性,八个女性。分成两组进行实验。假设被试的性别可能会对因变量产生作用,所以,需要控制这个无关变量。,先把12名男性被试随机分为两组,再把8名女性被试随机分到两个组中,这样,在每一组内性别都有变化,这
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- 关 键 词:
- 心理 实验设计 统计
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