3 实验设计 南大版

该模板展示了一张关于实验设计的思维导图，涵盖了实验设计的基本类型、多变量设计、小样本设计、准实验设计等几个主要方面。通过分类和解释不同类型的实验设计，帮助理解在不同研究情境下如何选择合适的实验设计方法。

实验设计

• 实验设计的类型
  • 根据自变量及其处理水平使用被试情况
    • 被试间设计、被试内设计、混合设计
  • 根据实验中操纵自变量的多少
    • 单因素实验设计、多因素实验设计
  • 根据对实验控制的严密程度
    • 真实验设计、准实验设计、非实验设计
  • 根据实验处理中被试人数的多少
    • 大样本设计、小样本设计
• 多变量设计
  • 含义
    • 多变量设计是指在一个实验中含有两个或两个以上的自变量或者因变量的实验设计，包括多自变量和多因变量两种情况。
  • 分类
    • 多自变量实验设计
      • 含义
        • 是指在一个实验中包含两个或两个以上自变量的实验设计
      • 交互作用的实验
        • 关于遗忘症患者与控制组被试的记忆测验
          • 实验自变量 2*2实验设计
            • 被试类型
              • 遗忘症被试
              • 控制组被试
            • 任务类型
              • 内隐的词汇辨认任务
              • 外显的自由回忆任务
          • 实验因变量
            • 自由回忆的正确率
            • 词汇辨认的正确率
          • 实验目的
            • 检验遗忘症被试与控制组被试在自由回忆（外显记忆）和词汇辨认（内隐记忆）之间是否存在差异（实验性分离）
            • 遗忘症被试是否保留内隐记忆
        • 飞行员与普通人在视觉空间数量关系识别上的差异实验
          • 实验自变量
            • 组别因素
              • 飞行员
              • 普通人
            • 任务难度
              • 根据测验中目标出现的位置离上下限的远近分为难易两个水平
          • 实验因变量
            • 正确反应数量
          • 实验结果
            • 组别与任务难度之间产生了交互作用
              • 在较难的测试水平上，飞行员的判断能力优于普通人
              • 在较易的测试水平上，两者的判断能力没有区别
    • 多因变量实验设计
      • 是指在一个实验中包含两个或两个以上因变量的实验设计
  • 优点
    • 效率高
    • 实验控制较好
    • 可以获得交互作用，能提供更为丰富的信息
    • 结果的可推广性更高
  • 缺点
    • 需要耗费太多的人力、物力、财力和时间；
    • 选择的因素和因素水平过多时，主试和实验者对实验的实施过程可能会失去良好控制；
    • 结果解释的复杂性，多变量实验设计的方差分析结果包括各因素的主效应和交互作用，因素和因素的水平越多，主效应和交互作用的解释就越困难。
  • 简单效应
    • 是指在多因素实验设计中，当交互作用显著时，考察一个因素在另一个因素的每个水平上的处理效应，以便具体确定它的处理效应在另一个因素的哪个水平上是显著的。
• 小样本设计
  • 含义
    • 是被试内设计的一种变式，实验时主试向人数较少的被试或单个被试呈现自变量的不同水平。 ABA设计与多基线设计是小样本实验中的两种独特设计。
  • ABA设计
    • 可以较好地区分实验的自变量和时间顺序等其他因素的效果
    • 根据被试的基线水平A，对被试进行相应实验处理，使其达到B阶段，而后又使其行为返回基线水平A，即第二个A阶段。
    • ABA设计得以顺利进行的一个前提是B阶段的效果是不持久的。
  • 多基线设计
    • 多基线设计的内在逻辑是，当一种行为或一个被试正在接受处理时，另一种行为或另一个被试仍处于基线条件下。
    • 如果这种未受处理的被试在自变量引进之前保持稳定，然后随自变量的变化而变化，那就能认为是自变量导致了行为的改变。
    • 多基线设计分为被试内多基线设计和被试间多基线设计
• 按参加处理数
  • 被试间设计
    • 含义
      • 是指每位被试只接受一个自变量水平的处理，即“1个被试，1个处理”
    • 优点
      • 由于每一个人只接受一种实验处理，各处理方式间不会受到污染，避免了练习效应和疲劳效应等由实验顺序带来的误差。
    • 缺点
      • 所需被试数量巨大
      • 由于接受处理的个体不同，难以排除个体差异对实验造成的影响
    • 克服缺点的分组方法
      • 匹配法
        • 根据与任务相关较高的的属性,把被试分成属性相等的实验组和控制组
      • 随机化法
        • 把被试随机地分配到不同的组接受不同的实验处理
  • 被试内设计
    • 含义
      • 是指每个被试必须接受自变量所有水平的处理，即“1个被试，所有处理”
    • 优点
      • 所需被试数量较小
      • 排除个体差异的困扰
      • 相对于被试间设计，实验效率更高
      • 适用于研究练习的阶段性
    • 缺点
      • 位置效应
        • 实验处理间会产生污染，避免不了由练习效应和疲劳效应带来的误差
        • 练习效应
          • 是指被试的表现因为逐渐熟悉实验情境而系统地提升的现象。
        • 疲劳效应
          • 是指被试的表现因为连续作业的疲劳而系统地下降的现象。
      • 延续效应
        • 实验的进展过程中，前一阶段的处理对后一阶段的处理产生影响
      • 差异延续效应
        • 不同的前一阶段的处理对后一阶段的处理产生不同的影响
      • 历史
        • 接受不同处理时的时间间隔，可能会有偶然事件发生影响实验效果
      • 不适用于需要较长恢复期和产生不可逆效果的实验
    • 克服缺点的方法
      • 抵消平衡法
        • ABBA法
        • 拉丁方设计
  • 混合设计
    • 含义
      • 一个实验中同时采用两种基本设计的实验设计
      • 它要求至少有一个自变量使用被试内设计，且至少有一个自变量使用被试间设计
    • 优点
      • 综合被试内和被试间设计的优点，能更有效的控制额外变量，进而更有利于揭示变量间的因果关系，因此被广泛使用
• 按控制程度
  • 三个设计的关系
    • 非实验设计
      • 不能随机化安排被试
      • 不能主动操纵自变量
        • 智力和创造力的相关研究
      • 不能控制其他无关变量
    • 准实验设计
      • 无须随机安排被试（运用原始群体）
        • 文言文教学方式对学习效果的影响
      • 在较为自然的情况下进行实验处理的实验设计
    • 真实验设计
      • 随机的选择和安排被试
      • 严格控制无关变量
        • 噪音对解题犯错率的影响
      • 有效的操作研究变量的实验设计
  • 真实验设计中的“两个半”要素
    • 前测
      • 作用
        • 可适当控制选择因素
        • 在没有对照组的情况下，可提供基线数据以供比较
      • 缺陷
        • 改变对测验的敏感性
        • 可能产生测验和处理的交互作用
        • 可能产生练习和疲劳效应，影响外部效度
    • 对照组
      • 实验组、控制组
      • 作用
        • 控制了历史、成熟、测验、仪器使用等
    • 随机化
      • 含义
        • 是指从总体中随机选取和分配被试
      • 作用
        • 控制选择、选择与成熟的交互作用以及被试的中途退出等因素对实验的干扰
  • 非实验设计
    • 前实验设计
      • 含义
        • 对人和无关变量都没有控制
      • 单组后测设计
        • 含义
          • 在单组后测设计中，只有一个实验组，而对实验组只给予一次实验处理，然后通过测量得到一个后测成绩。
        • 模式
          • X
            • O
      • 单组前测后测设计
        • 含义
          • 单组前测后测设计是对单组后测设计的一种改进，它增加了前测，但还是只有一组实验组。
        • 模式
          • O1
            • X
              • O2
      • 固定组比较设计
        • 含义
          • 又称静态组或整组比较设计
          • 该实验采用实验组和控制组两组被试，但因为这两组被试在实验处理前就已经形成，因此不能使用随机化的原则来选择被试。
        • 模式
          • 实验组
            • X
              • O1
          • 控制组
            • • O2
    • 事后设计
      • 含义
        • 也叫事后回溯设计，是在所研究的对象发生之后对其发生的原因进行追溯。
      • 相关研究设计
        • 含义
          • 在一个被试组内收集两个集合的数据，其中一个是观察到的结果，另一个是被追溯的变量，然后确定两种变量之间的相关关系。
        • 模式
          • O1
            • O2
      • 准则组设计
        • 含义
          • 根据所研究的现象来比较被试，确定某些被试，即准则组，具有某种状态的特征；
          • 而另一些被试，即非准则组，不具有这种状态的特征；
          • 然后去追溯可能存在的原因。
        • 模式
          • 准则组
            • ⓧ
              • O1
          • 非准则组
            • • O2
  • 准实验设计
    • 含义
      • 准实验设计指没有充分控制自变量，但使用真实验的某些方法收集、整理以及分析数据的研究方法，即能在较为自然的情况下进行实验处理的实验设计。
    • 具体方法
      • 选择某个特征（自变量）不同的被试，然后对这些在该自变量水平上不同的被试行为进行比较。
      • 典型的准实验常把被试变量作为自变量，如年龄、性别等，对于这些自变量，实验者只能选择而不能改变。
    • 评价
      • 优点
        • 弥补了严格意义上实验研究的不足，使研究者能够在道德和能力的限制范围内尽可能地关注感兴趣的问题。
      • 缺点
        • 本质上是一种相关研究，难以进行因果推论。
    • 类型
      • 单组准实验设计
        • 时间序列设计
          • 含义
            • 时间序列设计是指对一组被试进行一系列周期性测量，并在测量的时间序列中引进实验处理（X）。 然后观测引进实验处理后一系列的测量结果，并与引入实验处理X前的一系列测量结果相比较， 研究插入实验处理前后测量结果的变化趋势，从而推断实验处理是否产生效果。
          • 模式
            • O1
              • O2
                • O3
                  • O4
                    • X
                      • O5
                        • O6
                          • O7
                            • O8
        • 相等时间样本设计
          • 含义
            • 当只有一组被试时，抽取两个相等的时间样本，前一个时间样本里出现实验变量，而后一个时间样本里不出现实验变量。
          • 模式
            • X1O1
              • X0O2
                • X1O3
                  • X0O4
      • 多组准实验设计
        • 不相等实验组控制组前测后测设计
          • 含义
            • 特点是研究者不能按随机化原则和等组法来选择对等组，有时也不能随机安排哪个为实验组，哪个为控制组。
          • 模式
            • 实验组
              • O1
                • X
                  • O2
            • 控制组
              • O3
                • • O4
        • 不相等实验组控制组前测后测时间序列设计
          • 含义
            • 是在单组时间序列设计和不相等实验组控制组前测后测设计的基础上，组合而成的一种多组准实验设计。
          • 模式
            • 实验组
              • O1
                • O2
                  • O3
                    • O4
                      • X
                        • O5
                          • O6
                            • O7
                              • O8
            • 控制组
              • O9
                • O10
                  • O11
                    • O12
                      • • O13
                          • O14
                            • O15
                              • O16
  • 真实验设计
    • 含义
      • 在随机化原则上选择和分配被试，对实验条件控制较高，可有效操纵实验变量、控制额外变量的影响
    • 完全随机化设计
      • 完全随机单因素实验设计
        • 含义
          • 被试间设计，将被试随机分为几组，然后依据实验目的对各组被试随机实施不同处理
        • 随机实验组控制组前测后测设计
          • 含义
            • 是指研究者在实验前采用随机分配的方法将被试分为两组，并随机选择一组为实验组，另一组为控制组。
            • 实验组接受实验处理，而控制组则不给予实验处理。
          • 模式
            • 实验组
              • R
                • O1
                  • X
                    • O2
            • 控制组
              • R
                • O3
                  • • O4
        • 随机实验组控制组后测设计
          • 含义
            • 由于随机实验组控制组前测后测中的前测可能会影响实验的外部效度，因此去掉了前测，形成了另一种设计。
          • 模式
            • 实验组
              • R
                • X
                  • O1
            • 控制组
              • R
                • • O2
          • 统计方法
            • 独立样本t检验比较O1和O2
        • 随机多组后测设计
          • 含义
            • 该设计常用于实验处理的水平X的个数有3个或3个以上的情况
          • 模式
            • R
              • X1
                • O1
            • R
              • X2
                • O2
            • R
              • X3
                • O3
          • 统计方法
            • 单因素完全随机方差分析
      • 完全随机化多因素实验设计
        • 是指研究者用随机分配的方法将被试分成若干同质组（分组的个数等于实验处理的个数），同时用随机的方法分配每一组被试接受一种实验处理的实验设计。
        • 交互作用
          • 在多因素设计中，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的现象
          • 在多因素设计中，首先要考察交互作用是否显著
        • 主效应
          • N
          • 同时考察各自变量对同一因变量的主要影响效应
          • 当实验设计为单因素设计，或者多因素设计中交互作用不显著时，单独考虑某个因素对因变量产生的影响
        • 简单效应
          • 一个因素的各个水平在另一个因素的某个水平上的效应
          • 在多因素设计中，交互作用显著时，不必再分析主效应，而是分析简单效应
    • 随机区组设计
      • 区组
        • 是指在同一实验组中或控制组中被试（通过“匹配”）按不同特质水平分成的小组
      • 目的
        • 使区组内的被试差异尽量缩小，而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之间的差异，这种差异可以从误差中剔除。
      • 设计原则
        • 组内同质，组间异质
      • 每一区组内被试人数分配
        • 一名被试作为一个区组
          • 所有被试均接受全部处理，被试内设计，在接受处理的顺序上采用随机化法或拉丁方法
        • 每个区组内的被试人数是实验处理的整数倍
        • 区组内以一个团体为单元
      • 优点
        • 考虑到个体差异对实验结果的影响，在统计分析时将这种影响从组内误差中分离出来
        • 节省了大量的实验被试，省时省力
      • 缺点
        • 划分区组比较困难，如果划分不当会造成更大的误差