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第二章 实验研究的基本问题


第二章 实验研究的基本问题
本章主要内容:
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一、实验研究中的变量及其控制 二、实验研究的设计 三、实验研究的效度和信度

要点复习
实验的灵魂:控制 实验控制的目的:探索人的心理和行为 发生、发展变化的原因

第一节 实验研究中的变量及其控制
什么是变量

>变量(variable)是指在数量上或质量上可 变的事物的属性。
无关变量 实验条件 实验中 的变量 实验条件下 产生的结果 相关变量 自变量 额外变量(控制变量)

因变量

一、变量:实验的基本特征
1、自变量 2、因变量 3、额外变量

二、自变量
在实验中实验者所操纵的、对被试者的反 应产生影响的变量称为自变量;

(一)自变量的分类
①作业变量(刺激变量、任务变量) ②环境自变量 ③被试者变量

(二)对自变量的操纵
在实验中对自变量的操纵、变化称为自变量 的控制。
1、对自变量下操作定义

对自变量的控制,首先要对自变量进行严格 的规定,对心理学中一些含混不清的变量必 须使之操作定义化,只有这样才能进行实验。
操作定义:指用可感知、度量的事物、时间、现象 和方法对变量或指标作出具体的界定。
? 例如,把“刚刚感受到”定义为“50%次感受到”,就可测 定感觉阈限了。 ? 又如,疲倦(fatigue)没有一个共同的起点和尺度,怎么 测量呢?如果定义为“工作效率的下降”,那么就可以进 行测量和比较了。

2、确定自变量的各个水平
因素型实验的自变量一般不超过4个水平,并应尽量
使自变量变化范围(全距)较大,各个水平在全距上分 布平均。而函数型实验的自变量水平需要更多些,如果 预期实验考察的是线性函数关系,可以取3—5个水平; 如果是关于更复杂函数关系的,则至少需要5个水平。同 样,自变量的变化范围不宜过小,一般应该通过文献工 作确定合适的全距大小。

三、因变量
因为自变量的变化而产生的现象变化(行 为表现),称为因变量。 (一)因变量的分类 反应速度
反应速度的差异

客观指标

反应的正确性 反应标准 反应的难度

主观指标

被试的口语记录

(二)对因变量的控制 1、反应控制

把实验中的被试者的反应控制在主试者所设想的 方向上,这就是反应的控制问题。 以人作被试者,往往用指示语来控制被试者的反 应。 指示语乃是心理实验中主试者给被试者交代 任务时说的话。 使用指导语时,应注意在允许的范围内做到 规范的指导语应符合: 引起动机,激发兴趣。被试者来到实验室时, (1)内容确定 (2)完全 不一定对参加实验感兴趣。因此主试者必须 (3)简单明确 利用言词来引起他们的兴趣。在可能的范围 (4)标准化 内,告诉他们实验目的与应用价值,使他们 认识到参与和合作的意义。

2、选择恰当的因变量指标 恰当的因变量指标必须满足: (1)有效性 (2)客观性 (3)数量化 3、避免量程限制 天花板效应 & 地板效应

四、额外变量(控制变量)
凡是对因变量产生影响的实验条件都称为相关 变量; 在相关变量中,实验者用以研究的变量称为自 变量,实验者不用于研究的那些相关变量称为 额外相关变量,或简称为额外变量。 由于在实验中额外变量是必须加以控制的, 所以额外变量也被称为控制变量。 评价一项实验设计的好坏的一个重要依据就是 看研究者能否成功地控制那些额外变量。

(一)心理学实验中典型的额外变量
1、实验者效应 皮格马利翁效应 & 罗森塔尔效应 2、要求特征 霍桑效应 & 安慰剂效应

霍桑实验
在相当长的一段时间里,管理的理论工作者与 实际管理者认为,物质工作环境和工人的健康 状态与生产效率存在着明确的因果关系。 物质工作环境包括正常的通风条件、温度、照 明等,在这种理想的环境中工作,加上刺激性 的工资制度,就能激励职工的生产积极性。 工人的健康状态包括有合理的休息时间,工作 日,工作周的长度,以减少职工的疲劳与单调 感,这样,也有利于工作效率的提高。

沿着这一指导思想,1924年美国国家科学院的全国科 学研究委员会决定,在西方电气公司的霍桑工厂进行 研究。 20年代,位于芝加哥市西部的霍桑工厂,从事电话、 电报设备制造,当时厂内有25000工人。这个厂当时有 较完善的娱乐设施,医疗制度和养老金制度等。但是, 工人中仍有愤愤不平的情绪,生产成绩也不够理想。 由上述委员会所组织的,包括各方面专家在内的研究 小组,主要从事工作条件与生产效率之间关系的考察。 他们下去后,进行了多种试验,其中一个主要的试验 叫“照明度试验”,这就是霍桑试验的先导。这项工 作从1924年11月至l927年4月期间进行的。

在试验开始时,研究小组设想,增加照明会使 产量提高。他们选择了两组工人,一组为试验 组,另一组为对照组。在试验组里,照明作各 种变化,而在对照组里,照明度保持不变。试 验结果,两个组的产量几乎等量上升,看不出 改变照明度对生产效率有什么影响。例如,他 们将试验组的照明从24支,46支,76支烛光, 逐渐递增。但是,使对照组保持原来的照明度。

根据预想,增加照明度,产量就会上升,试验 组的产量果然上去了。可是出现了意想不到的 情况:对照组虽然照明度未变,然而产量也上 去了。后来,他们又采取相反措施,逐渐降低 试验组的照明度。按研究小组的设想,试验组 的生产效率必然会下降。但是,实验结果表明, 尽管其照明度一再下降,从10支,3支,以至 降到0.06支烛光,但产量并没有显著下降。以 上结果说明,照明强度等物质条件与生产效率 之间,并不存在线性的因果关系。

研究小组对上述研究结果感到茫然。为 此,他们又进行了其他方面的试验,比 如改变其他作业条件,改变支付工资的 办法。另外还采取了让工人可以提前下 班、延长工间休息时间,供应点心等等 措施。但是,实验结果表明,这些条件 的变化仍然对生产效果没有多大影响。 就这样试验持续了近三年,仍无结果, 为此参加试验的人都想放弃试验了。

梅奥于1927年组成了一个哈佛研究小组,并会 同西方电气公司的职员协作进行研究。 研究小组针对原来关于照明度研究的失败,提 出了新的设想和假设。 这些假设是:
1.在试验室中,改进物质条件和工作方法导致产量 的增加。 2.工间休息和缩短工作日,可解除疲乏。 3.工间休息可减少工作的单调性。 4.个人计件工资制,对增加产量可起促进作用。 5.管理方法的改变,即人际关系的改善使得工人的 态度得到改进,并使产量得到提高。

然后,试验人员对这五种假设,逐个地进行检 验,其结果是:
第一种假设被否定了。因为,即使有意识地降低某 些物质条件,如减弱照明度,生产还是上升。 第二种假设被否定了。因为,即使有意识地取消一 切优惠,如缩短休息日,工作日的长度,产量还是 继续增长。 第三种假设也被否定了。关于工间休息免除单调, 也缺乏很确切的论据,因为单调只能看做是一种心 理状态,不能作为估算产量的依据。 第四种假设,即个人计件工资制促进了生产。

为此,对选选择工资支付方式进行了深入的实验: 试验是在继电器的装配和剥离两个小组中进行的。
继电器装配小组原是集体奖励工资制,试验时改为个人奖励 工资制。改变后,生产连续上升,最后稳定在原来产量的 112.6%水平上。9个月后,再恢复集体奖励工资制,试验了7 个月,产量下降列原产量的96.2%。 云母片剥离小组,保持原个人奖励工资制不变,在连续试验 的14个月中,小组平均产量较原产量提高15%,超过了继电 器装配小组的最高产量。

由此,研究小组得出结论:工资支付办法的改变与产 量上升并无直接关系。 在解释生产增加的原因方面,研究人员都不认为工资 刺激是使产量增加的一个原因。因为,在全部试验期 间,保持着同一的工资刺激方案,而每小时的平均产 量一直在增加,可见这种增加,应当归功于工资计件 以外的原因。

第五种假设得到了论证。研究人员认为,不是 工资,而是改进了的管理、改进了的士气和改 进了的人际关系,导数了两个试验小组的产量 增加。
比如,这时,工人们自己对生产上升的原因也说不 清楚,只感到由于没有工头的监督,工作自由了, 知道自已是一项重要试验的成员,并与研究小组成 员建立了良好关系,工余时间工人之间也增加了接 触,人与人的关系改善了,产生了一种团结互助的 感情。总之,产量上升可能是由于工人对试验的关 心和兴趣。

(二)额外变量的控制
1.排除法 双盲实验 2.恒定法 3.匹配法 4.随机化法和抵消平衡法 5.统计控制法

1.排除法 双盲实验
按照使参与者盲的程度,这种实验被分为单盲(Single-blind),双盲 (double-blind),三盲(triple-blind)实验。 单盲实验:在实验中可能引起个人偏好或者使实验结果发生偏差的信息 不向实验的参与者(participant)提供,而实验的实验者(experimenter)却完 全掌握关于实验的所有信息。 在双盲实验中,实验者和参与者都不知道哪些参与者属于控制(control group)哪些属于实验组(experimental group)。只有在所有数据被记录完毕 之后(在有些情况下是分析完毕之后),实验者才能知道那些参与者是哪些组 的。 如果连解释研究结果的统计学家同样不知道哪组资料属于对照组,哪组 属于测试组,这种测试被称为三盲测试。

2.恒定法
恒定法旨在使额外变量在实验过程中保持恒 定不变。

3.匹配法
匹配法是使实验组和控制组中的被试属性相 等的一种方法。

4.随机化法和抵消平衡法
随机化法(randomization)是把被试随机地
分派到各处理组中去的技术。 常见的抵消平衡法(counterbalancing method) 有ABBA法和拉丁方设计法。

5.统计控制法
在实验完成后通过一定的统计技术来事后避免 实验中额外变量的干扰。

想一想?
有两位研究者Jim和Jan对两种不同的教授心 理统计学的方法感兴趣,他们想知道哪种方法 更有效,他们取了两个班的被试, Jim用一种 方法教一个班,Jan用另一种方法教另一个 班,这个实验是否受到污染?

实验中的变量分析
学习走迷津实验
实验目的:研究随着学习次数的增加,走迷 津所用的时间和错误次数的变化。 实验材料:触棒迷津(见下图)、小棒、遮 眼罩(见下图)、秒表、记录纸。

遮眼罩

实验程序
(1)三人一组,被试者带上遮眼罩,用 小棒走迷津(实验前被试者勿看迷津, 也勿用手触摸迷津)。主试者对被试者 的指示语必须这样说明:“在排除视觉 的条件下,尽快地学会用小棒走迷津, 中间不要停顿,要积极运用动觉、记忆 和思维,争取早些学会”。主试者把小 棒放在迷津的入口处,然后让被试者用 优势手拿住小棒,手臂悬空。

(2)被试者手执小棒静候。主试者在每 次开始前2秒钟,先发出“预备”口令, 主试者再说“开始”时,被试者才用小 棒走动。在发出“开始”口令的同时, 主试者开动秒表。 (3)被试者在走迷津的过程中,凡进入 盲巷一次就算出错一次,主试者记下错 误次数。

(4)当被试者的小棒进入迷津终点,主 试者立刻说“到了”,同时停秒表,记 录走一遍迷津所用的时间(秒)。再做 下一次的准备工作。 (5)学习遍数因被试者而异,均以连续 三次不出错为学会的标准。 (6)若被试者在学习途中感到疲劳,可 在某次走到终点后休息几分钟。

本实验的变量分析
自变量:学习次数 因变量:时间、错误次数 控制变量: 刺激因素、被试自身因素、 主试因素、环境因素

变量命名练习
因为理解自变量、因变量和控制变量非 常重要,所以我们在这里再举一些例子以便你 检查自己是否真的理解了。对于每一个例子都 要说出三种变量。

汽车制造者想知道刹车灯多亮可最大程度地减 少后面司机 意识到前方正在停车的时间。实 验就是回答这一问题。对变量命名。
答案 自变量(被操纵变量): 刹车灯的明度 因变量(被观察变量): 刹车灯亮到尾随车司机踩刹车踏板之间的时间 控制变量(恒定变量): 刹车灯颜色、刹车板的形状、刹车所需力气、额 外照明度等

训练鸽子绿灯亮时啄键、红灯亮时停止。对作 出正确反应的鸽子给予玉米的奖励。对变量命 名。
答案 自变量 灯的颜色(红或绿); 玉米(强化物)的安排

因变量
控制变量

啄键次数
食物剥夺时间、键的大小、红灯绿灯的强度等

社会心理学家做了一个实验,为了发现当六个 人挤在一个电话亭里时是男人还是女人感到更 不舒服。对变量命名。
答案 自变量 参与者性别

因变量 不舒服的程度
控制变量 电话亭的大小、挤在电话亭的人数(6)、个体的大小等

第二节

实验研究的设计

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。它的目的在于找出实验条 件和实验结果之间的关系,做出正确的结 论,来检验解决问题的假设。

二、实验设计的内容
①自变量:多少?分别是什么?如何呈现?各自变量有多少 处理水平?

②因变量:多少?分别是什么?行为指标及其测量方法;
③对必须控制的额外变量的控制措施; ④确定被试总体及被试样本人数和选择被试的方法;

⑤如何将被试分配到各自变量的各处理水平中;
⑥拟定主试在实验开始前对被试者要说的指示语; ⑦规定实验次数;

⑧安排实验程序;
⑨规定使用仪器的型号; ⑩实验数据如何统计分析?

三、实验设计的基本类型
根据在各种自变量及各种处理水平中是否用相同被试: ①被试内设计 ②被试间设计 ③混合设计 从对实验控制条件的严密程度的不同: ①真实验设计

②准实验设计
③非实验设计 根据实验中要操纵变量的多少:

①单因素实验设计
②多因素实验设计

四、实验设计基本类型Ⅰ (一)被试间设计 (二)被试内设计 (三)混合设计

(一)被试间设计
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

注意!

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: 随机化和匹配。 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,各随机被试组在未接受 不同处理之前是相等的,即使有差异也是 在统计允许的限度以内的随机误差。

随机组设计的优缺点
优点: (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: (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、配对组设计,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。

配对组设计的步骤
第一步:让所有被试做“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:
(1)实验者因分配被试而大大增加工作量; (2)匹配往往是不完全的; (3)同时匹配多个特征时,可能会发生交互作用; (4)匹配需要防止“回归假相”的介入。

(二)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。 被试内设计不但节省了被试人数,而且不同组的被试个体差异也得到 了最好的控制,它比被试间设计更有力,能更好考察实验组和控制组之间 的差异。 缺点: (1)各处理之间偶然发生的事件对实验结果的影响; (2)可能发生与时间顺序有关的误差(练习效应、疲劳效应)。为 了解决这种顺序误差,采用平衡设计技术(ABBA设计和拉丁方设计)

1、ABBA设计 ABBA设计适用于自变量的水平只有两 个时(分别用A和B表示)的情况,被试要 按照ABBA的顺序接受四次实验处理,两次 A条件,两次B条件。

ABBA设计举例
鲍尔(Bower,1961)曾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。
鲍尔的实验被试由三组老鼠组成,每组10只。每组老鼠 一天要做4次试验,共做32天,累计128次试验。 对照组中,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。

如果时间顺序误差不是线性系统变化时,ABBA 法就会遇到问题。

解决的方法有两个:
(1)在实验正式开始之前,让被试按实验要求做一 些练习; (2)一半被试按ABBA顺序做,另一半被试按BAAB顺

序做。

实验设计题一: 饮料喜好问题
美国两大饮料公司的百事可乐公司做过一个实 验,想证明顾客更喜欢哪个公司的饮料。 把声称喜欢可口可乐的顾客请来,让他们品尝 两种饮料。写有Q字母的玻璃杯中装可口可乐, 写有M字母的玻璃杯中装百事可乐。顾客不知 道哪只杯放的是哪种饮料。

饮料喜好问题
实验表明半数以上的人更喜欢百事可乐。 实验结果不可靠,也许顾客只是更喜欢用带有 M字母的杯子。可口可乐公司通过实验证明了 这点,但并没有证明顾客到底喜欢哪种饮料。 你能自己设计一个实验来解决这个问题吗?

实验设计题二
人们解决两个不同问题的思维特点分析
实验任务:分马问题和肿瘤问题

分马问题
如下图所示,栏内有九匹马,请画出两个正方形将每一匹 马分隔开。

肿瘤问题
假如你是个医生,面临一个胃部患恶性肿瘤的病人, 这个病人不能动手术,但如果不摧毁肿瘤,病人会死 掉。有一种射线可用来摧毁肿瘤,但如果用高强度射 线幅射肿瘤,肿瘤虽会被摧毁,但这种高强度射线也 会使肿瘤通道上的健康组织受到损伤。强度较低的射 线对健康组织无害,但也不会摧毁肿瘤,用什么方式 能使射线摧毁肿瘤同时又避免伤害健康组织呢?

设计
如何安排人们解决这两个问题的顺序?

视觉的简单和复杂反应时比较研究 简单刺激和复杂刺激各做10次
用ABBA安排控制顺序效果
测试 1-5 6-10 11-15 16-20 呈现 简单 复杂 复杂 简单 条件 A B B A 条件 A B 顺序效果 累积效果 5 5 5 10 5 15 5 20 总顺序效果 5+20=25 10+15=25

2、拉丁方设计
当自变量的水平有两个以上时,平衡的拉丁方设
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。 拉丁方实验设计是采用循环控制的平衡误差的方 法,使不同实验处理组的被试循环接受全部实验处 理,不同的实验处理在不同呈现顺序上出现的机会相 等。

拉丁方指每行、每列都恰好是(1,2,…,n) 的一个置换的n×n矩阵,其中第一行、第一列的 顺序均为(1,2,…,n)的拉丁方称为标准拉 丁方。平衡的拉丁方设计是多变量实验设计中的 一种较为常用的实验设计。实验者经常应用拉丁 方安排实验顺序以平衡实验顺序对实验结果的影 响。心理实验中使用的拉丁方通常为标准拉丁方 随机化得到的随机化拉丁方。通常的程序为:首 先写出标准拉丁方,其次随机化行,最后随机化 列,得到随机化拉丁方。

水平1(A) 自变量二水平

水平2(B)

实验处理的顺序 被试 1 被试 2 … A B B A …

表 拉丁方设计的基本模式

水平1(A) 水平2(B) 水平3(C) 自变量三水平 实验处理的顺序 被试 1 被试 2 被试 3 … A B C B C A C A B …

水平1(A) 水平2(B) 水平3(C) 水平4(D) 自变量四水平 实验处理的顺序 被试 1 被试 2 被试 3 被试 4 … A B C D B C D A C D A B D A B C …

还是用鲍尔的实验为例,假设现在奖赏 量有六个或五个水平,而不是两个,如何 安排实验顺序呢? 建立平衡的拉丁方的第一行公式为1、 2、n、3、n-1、4、n-2,如此类推。在 这里,n代表实验条件的总数。当第一行明 确以后,对于每一列,只要按顺序从小到 大写出即可,当遇到n时,再按字母顺序重 新从1开始。

表 六个自变量水平的平衡拉丁方设计
测 试 顺 序 被试 A B C D 第一 1 2 3 4 第二 2 3 4 5 第三 6 1 2 3 第四 3 4 5 6 第五 5 6 1 2 第六 4 5 6 1

E
F

5
6

6
1

4
5

1
2

3
4

2
3

注:横行指出了被试A至F接受实验条件的顺序。

表 五个变量的平衡拉丁方设计

拉丁方1
测 被 试 A 第 一 1 第 二 2 第 三 5 试 第 四 3 顺 第 五 4 序 第 一 4 第 二

拉丁方2
第 三 5 第 四 2 第 五 1

3

B
C

2
3

3
4

1
2

4
5

5
1

5
1

4
5

1
2

3
4

2
3

D
E

4
5

5
1

3
4

1
2

2
3

2
3

1
2

3
4

5
1

4
5

注:横行指出了被试A至E接受实验处理的顺序。 当变量为奇数时,每个被试必须在每个自变量水平下进行两次试验。

例:观察某药不同剂量的效应,要求用A、 B、C、D四种剂量,不仅1、2、3、4号动 物都作用一次,而且每次作用时都必须有 四种剂量,以消除动物的个体差异和用药 顺序带来的影响。

3、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。

4、小样本设计
小样本设计是被试内设计的一种变式,实验时 它向人数较少的被试或单个被试呈现自变量的 不同水平或处理方式。 (1)ABA设计 (2)多基线设计

(1)ABA设计
A表示处理之前的基准状态; B表示处理之后的状态; 实验开始一个阶段是对A的观察和计量;然后对被 试进行处理,然后对B进行观察和计量;然后再通 过一定的方式让被试回到A状态,再对其进行观察 和计量,比较、分析ABA的变化。

举例:比尔的哭声
哈特和其同事(Hart et al.,1964)对托儿所一位4岁儿童

比尔进行了研究。该儿童看上去很健康、很正常,但却过分
能哭。研究者认为是成人的注意强化了比尔哭的行为,于是

他们设计了实验来检验这种假设。
研究者采用了ABA设计,A表示治疗(矫正)前的基准状态 (哭的次数很多),B表示治疗(矫正)后的状态(矫正后 哭的次数减少)。老师对哭行为的治疗(矫正)是自变量。

实验条件
A 基线期 B 消退期 A 基线期 B 消退期

10 哭 的 次 数 5

0 天 数 图 比尔在四个阶段上哭的次数

(2)多基线设计
ABA设计得以顺利进行的一个前提是,B 阶段的治疗效果不应该是持久的,因为只 有这样,当治疗结束后,被试的行为才能 回到治疗前的基线状态。

多基线设计的程序是:找到一个 或若干个与所要研究的行为(或 被试)接近的行为(或被试), 在不同时间内对它们引入同一自 变量的处理(治疗),也就是不 同的行为(或不同的被试)在引 入自变量之前有长短不等的基线 期,从而可以将自变量的影响和 时间的因素逐阶段地演示出来, 以便于研究者最终确定被试行为 变化的真正原因和自变量处理的 真实效果。

多基线设计的内在逻辑是:当一 种行为或一个被试(如图中的A) 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(如图 中的B)。如果这种未受处理的行 为在自变量引进之前(如图中的A 的垂线到B的垂线这段时间)保持 稳定,然后随自变量的变化而变 化,我们就可以认定,是自变量导 致该行为的改变,而不是一些碰巧 在观察期内发生变化的其他因素。

时间

被试A (或) 行为A 被试B (或) 行为B 被试C (或) 行为C

基线

处理

基线

处理

基线

处理

图 多基线设计轮廓图

注:不同的人(被试间)或不同的行为(被试内)有长短不同的基线期, 垂线指出了自变量(处理)何时被引进。

(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
被试变量是组间设计(抑郁、非抑郁)
任务类型是组内设计(完成、未完成)

任务类型 被试类型 抑郁 非抑郁 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。

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。

五、实验设计的基本类型Ⅱ
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1、真实验设计 2、准实验设计 3、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,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
真实验设计之一:完全随机化设计
真实验设计之二:多因素实验设计

真实验设计之三:随机化区组设计

1、完全随机化设计
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)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)随机多组后测设计

(1)随机实验组控制组前测后测设计
随机实验组控制组前测后测设计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。

① 设计的模式
R O1 X O2

R

O3

O4

② 设计的评价
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。

③ 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—惠特尼(Mann—Whitney)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。

有两种不正确的统计分析方法也常出现 在实验组控制组前测后测实验设计中: 一是通过分别对实验组、控制组前后测 成绩进行差数显著性检验 ; 二是通过分别对实验组、控制组前测成 绩,以及实验组、控制组后测成绩进行 差数显著性检验 。

④ 设计的实例分析
沃坦阿贝、黑尔和洛马克斯关于“通过一系列教学
程序和方法的训练,来培养学生根据报纸标题预测所报

道内容的能力”的实验。

(2)随机实验组控制组后测设计
① 设计的模式
R
R

X

O1
O2

② 设计的评价
首先,由于采用实验组接受实验处理,控制组不接受 实验处理,从而控制了历史和成熟因素对内部效度的 影响; 另外,由于实验是在同等条件下进行的,因此它控制

了选择和被试的中途退出等影响内部效度的因素。同
时.由于两组被试没有进行前测验,从而控制了测验 与实验处理交互作用对实验外部效度的影响。

③ 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T—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-惠特尼U检验或中位数检验法。 ④ 设计的实例分析

卢仲衡等(1981)的研究项目“初中一
年 级数学自学辅导教学协作实验研究” 。

(3)随机多组后测设计

在心理学的研究中,有时要进行实验处理 的方案不只是一个或两个,即有时研究者 要进行的实验处理x的个数有3个或3个以上。

①设计的模式

R

xl

Ol

R
R

x2
x3

O2
O3

②实验结果的检验

比较理想的统计分析方法是单因素方差 分析,如果单因素方差分析的统计分析结 果是3中(或多种)实验处理的效果有显著 差异,并且如果有必要继续了解究竟是哪 些处理之间有显著差异,还可用各种成对 比较方法来进一步检验。

例:某医生为研究一种四类降糖新药的 疗效,以统一的纳入标准和排除标准选择 了60名2型糖尿病患者,按完全随机设计方 案将患者分为三组进行双盲临床试验。其 中,降糖新药高剂量组21人、低剂量组19 人、对照组20人。对照组服用公认的降糖 药物,治疗4周后,了解餐后2小时血糖下 降值的三组总体平均水平是否不同。

2、多因素实验设计
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响效应(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。

(1)完全随机析因设计的类型
在析因设计中,为简化表述,常常采用一些英文字母、符号和数字,作 为各个因素和因素各个水平及其相互关系的标志。 通常用英文大写字母来表示因素,用与大写字母相对应的小写字母来代 表因素的水平,而用乘号(×)表示因素之间的相互结合关系。

例如,在包括两个因素且其中一个因素有2个水平,而另一 个因素有3个水平的析因设计中,以A和B代表两个因素,以 a1、a2相b1、b2和b3分别代表因素A和因素B的水平。我们 称其为双因素设计,又称A×B因素设计,也可称2×3因素 设计。 实验中有A、B和C三个因素,并且它们的水平数分别为2、3、 4,则称为三因素设计,又称A×B×C因素设计,也可称 2×3×4因素设计。

例如,杨治良等人(1993)在研究汉字内隐 记忆的实验中,试图寻找汉字认知范畴里内 隐记忆存在的条件。此设计的三个因素为: ①A因素,即注意程度因素,分目标字和非 目标字两个水平;②B因素,即测量任务因 素,分直接测量和间接测量两个水平,直接 测量为再认判断任务,间接测量则是汉字偏 好判断任务;③C因素,即时程因素,分单 元一和单元二两个水平。 问:该实验设计被称为?

(2)完全随机双因素析因设计
完全随机双因素实验设计是指研究者用随机分配的方 法将被试分为若干同质组(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。

由于双因素析因设计实验处理的个数是由两个因素的
水平数交叉组合决定的,所以双因素析因设计的模式 也与各因素的水平数有关。

例如,某研究人员为了了解教学方法(1、2)和班风(好、差) 对学生成绩的影响,以及两者同时的影响作用。 A因素 方法1 好班 B因素 差班 A1B2 A2B2 A1B1 方法2 A2B1

(3)双因素析因设计的主要效应与交互作用的效应
主效应是指由每个单独因素(自变量)所引起的因
变量的变化。

交互作用的效应是指当一个因素(自变量)对因变
量影响大小因其他因素的水平或安排的不同而有 所不同时,所产生的交互作用影响因变量的结果。 相反,如果某一因素(自变量)对因变量影响大小, 不受其他因素的水平或安排的影响,我们就说这

个因素与其他因素是没有交互作用的。

某研究人员为了了解升白细胞药物(A)和纯苯(B) 对大鼠吞噬指数的影响,以及两者同时使用的作用。将 20只性别相同、体重接近的大鼠,按A、B两因素有无分 为a1b1,a1b2,a2b1和a2b2四组。其中a1表示使用升白 细胞药物;a2表示未用升细胞药物;b1表示以0.3ml/kg 纯苯给大鼠皮下注射染毒,每周三次,共一个半月;b2 表示未用纯苯染毒。将测得的吞噬指数数据的均数整理 成下表,以说明处理的单独效应、主效应和交互效应。



大鼠的吞噬指数均数的差别
A因素 平均 a1-a2

B因素 用(b1) 不用(b2) 平均 b1-b2

用(a1) 2.0800 3.8900 2.9850 -1.8100

不用(a2) 1.9840 3.8800 2.9320 -1.8960 2.0320 3.8850 2.9585 -1.8530 0.0960 0.0100 0.0530

A的单独效应分别为0.0960和0.0100, 两者的平均0.0530即为A因素的主效应; 同理B因素的主效应为-1.8530.

AB=[(a1b1-a2b1)-(a1b2-a2b2)]/2=(0.0960-0.0100)/2=0.0430

BA=[(b1a1-b2a1)-(b1a2-b2a2)]/2=[-1.8100-(-1.8960)]/2=0.043

4.50 4.00

不用纯苯(b2)

均 数

3.50 3.00 2.50 2.00 1.50

用纯苯(b1)
用(a1) 升白细胞药物(A) 不用(a2)

2×2析因设计交互作用示意图

3、随机化区组设计
A B C D

优 良 A B C D

中 等 A B C D

较 差

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。 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。

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,

而是以一个团体为单元。

(1)随机化区组单因素设计
随机化区组单因素设计与随机多组后测 设计是基本相似的,不同的是随机化区 组单因素设计要求将被试划分为不同的 区组,并且每一区组随机接受所有不同 的处理。然后观察实验处理后每个区组 对不同处理的反应,并作为后测成绩。

表 随机化区组单因素设计的基本模式
实 验 区组 X1 O11 X2 O12 X3 O13 处 理 … … Xk O1k 区组平均

1

o1

2
3 … n 实验处理 平均

O21
O31 … On1

O22
O32 … On2

O23
O33 … On3
o ?3


… … … …

O2k
O3k … Onk
o? k

o2
o3



on

o?1

o? 2

o ??

举例: 随机化区组单因素设计的基本模式 实 区组 优秀 X1 O11 X2 O12 验 处 理 X3 O13 X4 O14 区组平均

o1

中等
较差 处理平均

O21
O31

O22
O32

O23
O33

O24
O34

o2
o3

o?1

o? 2

o ?3

o? 4

o ??

例如,为探索丹参对肢体缺血再灌注损 伤的影响,将30只纯种新西兰实验用大 白兔,按窝别相同、体重相近划分为10 个区组。每个区组3只大白兔随机采用A、 B、C三种处理方案,即在松止血带前分 别给予丹参2ml/kg、丹参1ml/kg、生理 盐水2ml/kg,在松止血带前及松后1小时 分别测定血中蛋白含量(g/L),算出白 蛋白减少量,了解A、B两方案分别与C方 案的处理效果是否不同。

利血平可以使小鼠脑中去甲肾上腺素(NE)等递质下降,现考察某种新 药MWC是否具有对抗利血平使递质下降的作用,将24只小鼠随机等分为 四组,并给予不同的处理后,测定脑中NE的含量(ng/g湿组织),结果 如下表: 表 小鼠经不同处理后脑中NE的含量

蒸馏水组 630 760 687

利血平组 181 103 138

MWC组 715 663 638

利血平+MWC组 407 397 378

676 892
523

141 197
193

887 625
648

363 438
412

(2)随机化区组多因素设计 以随机化区组两因素设计为例 随机化区组两因素设计是将被试划分为 不同的区组,每个区组都随机接受两因素 各个水平组合的全部处理,然后观测每个 区组对不同处理的反应,并将反应值作为 后测成绩。


区组

3×2随机化区组二因素设计的基本模式
测 验 处 理 组 合 Xa1Xb1 Xa1Xb2 O112 O212 … On12 Xa2Xb1 O121 O221 … On21 Xa2Xb2 O122 O222 … On22 Xa3Xb1 O131 O231 … On31 Xa3Xb2 O132 O232 … On32

1 2 … n

O111 O211 … On11

举 例
假定一个实验有两个自变量A和C,每一自变量有两个水平a1和 a2和c1和c2。因变量是操作器上测试的分数,这就是一个2×2 因素设计。另外,已知被试的智力水平会影响因变量,因此, 有必要对被试的智力这一额外变量加以控制。为了控制这一额 外变量,在实施处理之前,向被试进行智力测试。在智力测试 的分数上,研究者选择20名被试,分成5个区组,每一区组的4 名被试由智力分数相同的被试组成。在每个区组内4名被试随 机分派接受其中一个处理组合。

本实验设计的具体安排
区组

c1
X1.1 X2.1 X3.1 X4.1 X5.1

a1

c2

c1
X1.3 X2.3 X3.3 X4.3 X5.3

a2

c2
X1.4 X2.4 X3.4 X4.4 X5.4

1 2 3 4 5

X1.2 X2.2 X3.2 X4.2 X5.2

数据
区组

c1
5 4 3 2 1 15

a1

c2
4 5

c1
4 3 2 1 0 10

a2

c2
7 5 6 4 3 25

∑yi

1 2 3 4 5
∑xi

20 17 17 10 6 70

6 3 2 20

统计分析
相关样本方差分析与T检验 SSt=SST+SSW SST=SSA+SSC+SSAC (处理间) SSW=SSB+SSe (处理内)

(二)准实验设计
准实验设计,即指未对自变量实施充分控 制,但使用真正实验的某些方法搜集、整

理以及统计分析数据的研究方法。
1、单组准实验设计

2、多组准实验设计

(1)时间序列设计

1、单组准实验设计

(2)相等时间样本设计

在心理学研究中,有时会因条件的限制和问题的性质 而使研究无法采用控制组,从而选取准实验设计进行研究。

(1)时间序列设计
?时间序列设计是指对一组被试或个体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的一系列测 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。

①设计的模式

系列前测 实验处理

系列后测

时 间 序 列 设 计 可 能 的 实 验 结 果

②对设计的评价 优点: 时间序列设计可以较好地控制“成熟”因素对 内部效度的影响。 该设计可以控制测验因素的干扰。 缺点: 不能控制与实验处理同时发生的偶发事件的影 响,不能排除那些与自变量同时出现的附加变 量的影响。 测验与处理X的交互作用不易受到充分控制。 测验的反作用。

例:比如有位小学语文教师想研究一下某种新的识字教学法是否可 以提高教学效果。于是他连续地运用旧的教学法进行了四个周的识字教 学并对每一周的教学效果进行检测。其检测的方法是:第一周教给学生 50 个生字;第二周交给学生50个生字,同时检测上一周的学习效果;第 三周学习50个生字,同时检测第二周所学生字的效果;第四周学习50个 生字,同时检测第三周的学习效果;从第五周开始改用新的教学方法学

习50个生字,同时检测第四周学习的效果,依此类推,第五到第八周都 采用新的识字教学法。则八周识字教学的效果记录如下:

如何检验实 验处理前后

回归线截距
的差异?

③设计的显著性检验

这种设计的统计分析除了可用相关样本 平均数差异的显著性检验外,比较理想 的统计检验方法是采用趋向分析。

研究者欲探索提高工人的教育水平 是否会提高工厂的产量,请采用单组时 间序列设计模式进行设计?

(2)相等时间取样设计

该设计是对单组被试,前后抽取两个相 等的时间样本,其中一个时间样本施以实 验处理(X1),另一个时间样本不给实验 处理(X0),比较两个不同时间样本的工 作量、学习速度、学习效果等。

①设计的模式

例:比如有一教师研究学习反馈在写作学习中有无明显的 影响。他:每周要求学生完成一篇作文,实验周期共四个月, 其中第一个月有学习反馈、第二个月没有学习反馈、第三个月 有学习反馈、第四个月没有学习反馈。有学习反馈用X1表示, 就是每周学生完成作文后,老师都要对其作文做详细地批阅和 给出恰当的评语;没有学习反馈用X0表示,就是学生每周完成 的作文交来后,老师只是批上“阅”字和日期。 老师对学生的作文成绩进行评定但不公布。研究中两组实 验处理下的时间取样一样,就可以控制历史因素的影响。

②设计的评价
优点:
相等时间样本设计在控制影响内部效度的因素

方面是完全有效的。
? 它能较好控制“历史”作用的影响;

? 其他影响内部效度的因素也同时被较好地控

制。

缺点:
相等时间样本设计在控制影响外部效度的因素方面并 不理想。 ①测验的反作用效果会影响该设计的外部效度。

②实验安排的反作用效果会影响该设计外部效度。
③选择偏差与实验变量的交互作用可能会影响该设计 的外部效度。 ④重复实验处理的干扰也会影响该设计的外部效度。

③设计的显著性检验
a.可对两种实验条件进行比较,以确定实验处理 (X1)与实验控制条件(X0)的不同效应。 b.可以进行简单效应的比较,即,比较在实验处理 (X1)条件下的顺序效应,以及在控制条件(X0)下的 顺序效应,以确定时间效应。 c.可以通过对实施变量与实施顺序之间交互作用的 分析来考察在时间序列中不同处理效果的不同变化。

2. 多组准实验设计
?在心理学研究中,为使实验结果尽量少受无关因索的干扰,

使实验结果具有较高的可靠性,在条件允许的情况下应该采
用多组实验设计,即包括有实验组和控制组存在的实验设计。

(1)不相等实验组控制组前测后测设计 (2)不相等实验组控制组前测后测时间序列设计 (3)平衡设计
争取创造这样的条件吧!

(1)不相等实验组控制组前测后测设计
不相等实验组控制组前测后测设计的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。

①设计的模式

例如,某一课题要研究利用多媒体计算 机辅助物理教学后学生的学习效果,应用 准实验方法进行研究,如何设计研究方案?

②设计的评价
优点: 首先,由于增添了控制组,从而使该设计基本上控制了 历史、成熟、测验等因素对实验的干扰。 其次,由于两组都有前测验,研究者可以了解实验处理 实施前的初始状态,从而也就对选择因素有了初步的控制。

缺点:

首先,由于该设计没有使用随机化方法来分配被试或实
验处理,实验组和控制组是不对等的,因而选择与成熟、

选择与实验处理的交互作用可能会降低该设计的效度。
其次,由于两组都适用前测验安排,因而其实验结果不

能被直接推广到无前测的情境中去。

③设计的显著性检验

可以采用t检验和曼-惠特尼U检验或中位数 检验来对所分别求出的两组增值分数的平 均数进行检验。

请思考这一研究课题该如何做:假设某医疗研究机构研制了 一种治疗儿童多动症的药物,现在要进行临床试验,找到20名多 动症儿童参加实验。为了保证样本容量,不宜再对被试进行分组。 该试验用准实验设计该如何做呢?

为了试验的实施,有关研究者编制了两套学习材料,包括甲、 乙两套,这两套材料经检验在难度等方面相当,以分别用于前测 和后测。为了更可靠地进行比较,他们选取了年龄相近的某年级 一个班的学生(30人)作为控制组。实验分三阶段进行:第一阶 段是实验组和控制组均使用甲套材料进行前测,即均在同样长的 时间里学习材料甲,然后检测学习成绩;第二阶段,多动症儿童 接受药物治疗,而控制组不接受这种药物;第三阶段是两个组各 自都学习材料乙并进行学习效果的测试。

中位数检验的具体做法是:首先将两组数据合并成一个容量为N=n1+n2的样本,再找 出这个样本的中位数m。然后统计出X样本中大于m的数据个数a,小于或等于m的数据 个数b;Y样本中大于m的数据个数c,小于或等于m的数据个数d,再进行χ 2检验。现在 我们就以上述数据为例说明这一检验过程。 第一步:计算实验组X的后测与前测的差异量、控制组Y的后测与前测的差异量: X:16 5 -2 30 13 15 15 12 10 15 10 20 20 5 20 20 15 5 25 14 Y:15 -5 5 5 0 10 5 10 5 15 15 5 10 15 5 5 14 10 10 -5 15 5 10 15 5 15 5 5 20 15 第二步:计算样本X和样本Y的数据合并后数据的中位数m: 按从小到大的顺序排列合并样本的数据: 合并样本的数据:-5 -5 -2 0 5 5 5 5 10 10 10 20 20 20 20 20 25 30 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 10 10 10

10 11 12 13 14 14 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 16

合并样本的中位数是10.5。
第三步:统计出X样本和Y样本中大于m和小于m的个案数

(2)不相等组实验组控制组前测后测时间序列设计 不相等实验组控制组前测后测时间序列设 计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。

①设计的模式

②设计的评价
优点:基本上控制了历史、成熟、测验、选择 与成熟交互作用等因素对实验结果的影响。 缺点:测验的反作用效果,以及选择偏差与实 验处理X的交互作用则可能会成为影响该设计外部 效度的因素。

③设计的显著性检验
方法一,类似于不相等实验组控制组前测后测 设计。 方法二,类似于单组时间序列设计。

(3)平衡设计
平衡设计又叫轮换设计,或拉丁方设计。在该设计 中,研究者为了达到对实验控制的目的,使各组被 试都接受不同的实验处理.而对实验处理的顺序和 实验时间的顺序采用了轮换的方法。

①设计的模式

②设计的评价与显著性检验

在进行显著性检验的分析时,几种处理X 的各自分数的总和可以进行相互比较。这 时,总和之间的差异可解释为不同实验处 理X的作用。

(三)非实验设计
非实验设计是一种对现象的自然描述,一般用于识 别和发现自然存在的临界变量及其关系,它可以为进一 步实施更严格的实验设计积累资料。

1、单组后测设计 2、单组前测后测设计 3、固定组比较设计 4、事后回溯设计

1、单组后测设计
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。

①设计的基本模式

②设计的评价
a.没有对照组比较,研究者所能做到的只是描述他所 观察到的结果,而不能与对等控制组进行比较; b.由于这一研究没有前测,所以失去了与前测成绩进 行比较的依据; c.这一研究没有考虑对机体变量、自变量及其他无关 变量的控制,也很难排除历史、选择和成熟等内在无 效源的作用。

2、单组前测后测设计
单组前测后测设计是对单组后测设计的一种改进,它 增加了在实验处理前的测验,但还是仅有一组实验组。

①设计的基本模式

②设计的评价
优点: a.增加了前测,所以可以提供被试的基线数据及某些有关信 息; b.同一个被试变量,在前测—处理—后测过程中出现的明显 差异,可以再一定程度上推断这种变化是由处理引起的。 缺点: a.影响其内部效度的主要威胁是历史 b.成熟也是对该设计内部效度的一个威胁 c.前测验可能对后测内容或形式产生威胁,从而影响处理效 果。 d.另外,仪器、统计回归以及测验与处理的交互作用等也都 可能会对实验的内部效度造成影响。

3.固定组比较设计
固定组比较设计又称静态组或整组比较 设计,该设计采用实验组和控制组两组 被试,但因这两组被试在实验处理前就 已经形成,故它不能使用随机化的原则 来选择被试。

①设计的基本模式

②设计的评价
优点: a.固定组比较设计基本上能对历史因素进行控制。 b.可以控制测验效应和仪器因素的干扰。 c.可以对成熟因素做到有限的控制。 缺点: a.对选择这一因素缺乏控制。 b.选择与成熟的交互作用,以及选择与处理的交互作 用常常成为混淆不清的因素,影响实验的效度。

4.事后回溯设计
事后回溯设计是指所研究的对象是已发生过的 事件。 在研究过程中,研究者不需要设计实验处理或 操纵自变量,只需通过观察存在的条件或事实, 将这种已自然发生的处理或自变量与某种结果 或因变量联系起来加以分析,以便从中发现某 种可能的简单关系。

设计的基本模式

两类事后回溯设计
(1)相关研究设计 (2)准则组设计

(1)相关研究设计
相关研究设计是在一个被试组内收集两个集合 的数据,其中一个数据集合是观察到的结果, 另一个则是被追溯的数据集合,研究的目的是 确定这两个数据集合之间的关系(正相关、负 相关和无关)。

相关研究设计模式

相关研究设计举例
吸烟与肺癌的关系

关于相关关系
相关关系≠因果关系

这一点可要 记住啊!

(2)准则组设计
准则组设计是对已经发生的事件进行研究的一种非实 验设计。 它要求研究者通过对所研究现象的被试的比较,确定 某些被试(准则组)具有一种状态的特征,而另一些被 试(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。

准则组设计模式

准则组设计举例
富兰克林(1990)为了研究离婚家庭对儿童态度的影响。他 们采用准则组设计探讨了离婚家庭的大学生和正常家庭的大学 生对世界、他人、自我价值以及人际关系的态度。结果发现, 两组学生在对世界、他人、自我价值的态度上并没有显著的差 异。两组的差异主要表现在对待人际关系的态度上,尤其是对 爱和婚姻的态度。来自离婚家庭的学生表现为更能接受离婚和 对自己将来的婚姻充满消极的态度。采用这种研究设计,研究 者证实重大的生活事件似乎并没有对儿童的整个态度系统产生 广泛的、消极的影响。相反,离婚似乎只是影响了他们对自己 将来婚姻的态度。但是,这种研究设计并不能形成因果关系的 推论,因为除了研究的变量(是否来自离婚家庭)外,其他的 变量也可能存在显著的影响。

评价
相关研究与准则组研究是事后回溯设计的两种主要形 式,这两种研究是相辅相成的。 相关研究的主要用途是辨认两个变量或两种现象之间 是否存在一定的关系及存在什么形式的关系; 而准则组研究的主要用途则是通过准则组与非准则组 的对比,研究存在一定关系的两变量之间具有什么样 的状态特征。

优点: a.可以对自然条件下出现的事件或各种学习现象进行时间上的追溯,以 了解产生这些现象的信息,即由于什么原因、在什么样的条件下出 现这种结果。 b.事后回溯设计研究特别适用于研究简单的因果关系的问题。 c.可为提出研究假设提供充足的论据。 d.在某种环境或特殊条件下,事后回溯设计比其他实验设计更为有用。 e.由于条件限制,研究者在不可能采用严格的实验设计研究时,可考虑 采用这种设计方法。 缺点: a.在实验研究中缺乏控制,研究者不能操纵自变量或随机分配被试。 b.研究中所追溯的原因因素可能有多个,在不同的情况下,一个特定的 结果可能由不同的原因引起。 c.两个有关系的因素可能并不存在因果关系,它们可能都是第三个因素 的原因或结果。

事后回溯设计与变量的控制
就相关研究设计而言,如果两变量存在因果关 系,那么该设计就缺乏对影响因变量效果的自 变量的控制。 对准则组设计来说,它影响着对两个因变量效 果差异的观测。 该设计还缺乏对随机化分配的控制。
但是,研究者可以采用适当的方法来对调查中的测量进行控制。

将调节变量引入事后回溯设计

实验设计类型
一、从被试接受实验处理的情况分 (一)被试内设计 1.实验前后设计 2.定时系列设计 3.抵消平衡设计 (二)被试间设计 1.随机组设计 2.配对组设计 (三)混合设计 二、从实验控制的严密程度分 (一)真实验设计 1.完全随机化设计 (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)随机多组后测设计 2.多因素实验设计 ??完全随机析因设计 3.随机化取组设计 (1)随机化区组单因素设计 (2)随机化区组多因素设计 (二)准实验设计 1.单组准实验设计 (1)时间序列设计 (2)相等时间样本设计 2.多组准实验设计 (1)不相等组实验组控制组前测后测设 计 (2)不相等组实验组控制组前测后测时 间序列设计 (3)平衡设计 (三)非实验设计 1.单组后测设计 2.单组前测后测设计 3.固定组比较设计 4.事后回溯设计

讨论
例1:在研究一种新的英语单词记忆方法 的有效性时,随机选取60名学生作为被试, 考虑到学生原有的英语水平会影响到单词的 记忆效果,接下来如何进行实验设计?

例2:我们想考察电视对儿童的行为的影 响,通过设置助人、中性和暴力三种电 视内容考察对儿童行为的影响。实验中, 随机形成三个实验组,在同样长的时间 里,其中一个组的儿童观看暴力动画片, 另一组的儿童则观看中性动画片,第三 组的儿童观看助人动画片。然后,考察 观看不同类型动画片的儿童与同伴们交 往时行为的变化。

例3:若想考察两种治疗恐怖症方法(认 知疗法和行为疗法)的效果是否与每周 治疗的时间长短有关。可采用何种实验 设计类型?

例4:有研究者想要研究在红、黄、绿三 种灯光下的刹车反应时有无差异,同时 又把灯光的强弱也作为一个影响因素。 现随机选取24名被试,接下来该如何进 行实验设计?

第三节 实验研究的效度和信度
一、实验研究的效度 (一)内部效度 (二)外部效度

影响内部效度的一些因素: 1、生长和成熟 2、历史 3、前测的影响 4、被试者的选择偏性 5、被试者的缺失 6、统计回归 7、选择与成熟之交互作用 8、实验程序的不一致及其他

影响外部效度的主要因素: 1、测验的反作用效果 2、选择偏差与实验变量的交互作用 3、实验安排的反作用效果 4、重复实验处理的干扰

要达到比较高的外在效度,应注意控制3 个因素: a.克服实验的过分人工情景化 b.增加样本的代表性 c.保证测量工具的效度

二、实验研究的信度 (一)影响实验信度的因素 1、观察量 2、对结果的统计检验 (二)实验信度的验证 1.直接验证 2.系统验证 3.概念验证


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