实验设计概述

"实验设计是验证因果关系的黄金标准！其核心在于通过对照组、变量控制和时序性来确保内部效度基本形式包括组内设计（同一被试接受多水平处理）和独立组设计（随机分配/匹配组），需警惕实验混淆与选择效应关键要素包含：操纵自变量建立时序性，控制额外变量排除干扰，因变量需避免量程限制优势在于直接验证共变关系，但随机变异可能影响结果记住：只有系统变异的控制变量才会威胁效度！"

实验设计概述

• 实验变量
  • 自变量
    • 又称刺激变量，独立变量
    • 含义
      • 被操纵的变量，对被试反应产生影响的变量
    • 分类
      • 作业变量
        • 又称刺激变量，任务变量
        • 指实验中被试的任务，或者实验中所呈现的和被试有关的某种刺激
      • 环境变量
      • 被试变量
        • 特点
        • 暂时造成被试差别
    • 操纵
      • 操作性定义
        • 一个心理现象更具操纵他的方法测定他的程序下定义就叫操作定义
        • 即明确统一可量化的术语对自变量进行严格规定
      • 确定自变量的各水平
  • 因变量
    • 经常不止一个
    • 含义
      • 又称反应变量，依从变量
      • 由操纵自变量而引起的被试的某种特定反应
    • 观测指标
      • 主观
      • 客观
    • 测量
      • 反应控制
      • 选恰当的因变量指标
        • 有效性
        • 客观性
          • 效度
        • 数量化
    • 避免量程限制
      • 天花板效应
      • 地板效应
  • 额外变量
    • 又叫控制变量
    • 含义
      • 指与实验目的无关但又对被试的反应有一定影响的变量
    • 分类
      • 按特点
        • 系统的
        • 随机的
      • 按来源
        • 实验者效应
          • 罗森塔尔效应也加期望效应
          • 双盲法实验加以克服
        • 被试方面-要求特征
          • 霍桑效应
            • 观察者效应
          • 安慰剂效应
        • 实验设计方面
          • 练习效应
          • 疲劳效应
          • 顺序效应等
        • 环境方面
        • 数据处理
    • 控制方法
      • 排除法
      • 恒定法
      • 等组匹配法
      • 随机化法
      • 抵消平衡法
        • ABBA设计
        • 拉丁方设计
      • 统计控制法
• 为什么实验能支持因果关系
  • 建立共变关系
    • 自变量能够回答"与什么进行比较？"的问题
      • 如果自变量没有变化，一项研究就不能建立共变关系。
      • 真正的实验会操纵一个自变量，每个自变量至少有2个水平，所以有对照组或对照条件。
    • 共变也与结果有关
      • 操纵自变量对于建立共变关系非常必要，结果也重要
      • 如果因变量不会随着自变量的变化而变化，就不存在因果关系的解释。
    • 控制组、处理组以及对照组
      • 控制组处于自变量没有被处理的水平或是一个中性条件。
      • 一项研究有一个控制组时，自变量的其他水平通常被称作处理组。
      • 控制组接受的是无效处理时，被称为安慰剂组，或安慰剂控制组。
      • 所有实验都需要对照组，但是对照组不需要成为控制组。
  • 建立时序性
    • 通过控制哪个变量先出现来建立时序性的能力是实验设计的优势，
    • 通过操纵自变量研究者可以确定原因在结果之前出现。
  • 确定内部效度
    • 内部效度是衡量所得出的因果推论是否有效的最重要的效度之一
    • 为了确定内部效度，一项研究必须确保是原因变量使结果变量发生了变化，而不是第三变量导致了变化。
  • 实验混淆
    • 控制变量只有在随着自变量表现出系统变异时才会成为影响内部效度的因素。
    • 如果因变量在自变量的水平间都表现出了随机变异，随机变异可能会导致实验 中出现其他问题，但是不应该称为设计混淆。
  • 选择效应
    • 随机分配
    • 匹配组
• 独立组设计
  • 含义
    • 独立组设计
      • 也称被试间设计或组间设计，
      • 指自变量的每个水平上分配的是不同的被试。
    • 组内设计
      • 也称被试内设计
      • 指实验中只有一组被试，每个被试接受自变量所有水平的处理
  • 基本形式
    • 后侧设计
      • 也称等组后测设计
      • 是最简单的独立组实验设计之一
      • 在后测设计中，被试被随机分配到不同的自变量组中并对因变量只进行一次测量。
      • 采用随机分配避免了选择效应的问题
      • 无法控制基线水平所以少用
    • 前测﹣后测设计
      • 也称等组前测﹣后测设计
      • 即在接触自变量之前和之后各测量一次。
      • 想证明随机分配可以使各组同质，可采用前测﹣后测设计
      • 前测﹣后测设计意味着研究者可以完全确定研究中没有选择效应
      • 随着时间的推移而发生的变化
      • 如果想研究随时间推移被试在某一方面的提高情况，或要确保两组被试最开始是相同的，只要前测不会使被试的无意识行为发生改变，就可以采用前测﹣后测设计
      • 后测设计最基本的独立组实验设计
• 组内设计
  • 含义
    • 在组内设计中，相同的被试会接受自变量所有水平的处理
  • 基本形式
    • 重复测量设计
      • 随着时间的推移，使被试反复暴露于自变量的不同水平下。
    • 并行测量设计
      • 使被试同时暴露在自变量的不同水平下
  • 评价
    • 优势
      • 确保两组被试同质，组内差异来源于自变量
      • 使研究者能够更多地注意到条件之间的差异。
        • 检验力是指当自变量在总体中真正起作用时， 一项研究能得到显著性结果的概率。
      • 需要的被试通常更少，重复测量设计更高效
    • 缺点
      • 重复测量设计可能存在顺序效应会影响内部效度。可以采用抵消平衡设计控制顺序效应
        • 顺序效应
          • 暴露于一个自变量水平后会影响其对下一个自变量水平的反应。
          • 包括
            • 练习效应疲劳效应
          • 避免方法
            • 抵消平衡设计
              • 完全平衡
                • 呈现所有可能的条件顺序。
              • 不完全平衡
                • 即只呈现一部分顺序。
              • 拉丁方水平
                • 可以保证每个条件在每个位置上至少出现一次
      • 组内设计可能不实用
        • 一旦学会其中一种处理方法，被试就会永远发生改变，无论是否抵消平衡，组内设计都毫无意义，不适用于被试固有特征作为自变量的实验
      • 当被试接触自变量的所有水平时，会改变他们的日常行为方式。能够引导被试猜测实验假设的线索被标作要求特征或实验需要。不适用于需较长恢复期和产生不可逆影响的实验