第三章 心理实验设计 1.实验中的各种变量及其控制 2.实验设计 2.实验设计 ? 随机误差: 在实验中由于一些难以控制的偶然因素常 使反应变量上下波动,这样造成的误差称为随机误差。 措施:增加实验次数。(考试成绩) 系统误差:在实验中由于某种因素的影响使反应变量 有系统地发生变化,这种误差称为系统误差。 措施:使用ABBA法式增加人数。 例:同一个人在做同难度任务时表现得难以一致或者同时做同一件事 时表现难以一致。 ? ? ? 被试的随机分配与随机误差和系统误差的关系。 2.1双独立组设计(双随机组设计) ? 基本特点:研究中有一个自变量,自变量有两个水 平( P=2 )。它的基本方法是:把被试(实验单元) 随机分配给处理(自变量)的各个水平,每个被试只 接受一个水平的处理。完全随机实验设计是用随机化 的方式控制误差变异的。它假设,由于被试是随机分 配给各个处理水平的,被试之间的变异在各个处理水 平之间也应是随机分布、在统计上无差异的,不会只 影响某一个或几个处理水平。 被试的等同性――随机 ? 2.1双独立组设计(双随机组) 步骤 2.1.1双随机设计是一种最基本的设计,最基本研 究方法。 2.1.2随机组设计统计分析(一般采取T检验) 2.1.3检验实际假设的总体步骤 2.1.1双随机设计 ? 如,从总体中随机抽取被试 60名,随机分成 实验组和控制组,控制组给予安慰剂,实验 组给予药物。 处理 实验组 是 测验 X 控制组 否 Y 2.1.1双随机设计 ? 为了合乎两者之间相等,被试一般要大于30 (大样本),可避免由于随机波动而可能出 现的两组间的不平等。 2.1.2随机组设计统计分析 ? ? ? ? ① 计算平均数 χ ②平均数差异性检验 t ③虚无假设? ④.检验虚无假设 ③虚无假设? 推断前提:如果两个样本平均数差异很低,那么初步肯 定总体差异是由于样本抽取随机性的结果。如果样本平 均数差异很大,那么总体差异显著。 ④检验虚无假设 确立自由度 df=n1+n2-2 查T值表 设定P值(概率水准)P=0.05 检验 0.01 或0.001等 2.1.3检验实际假设的总体步骤 ? 例:RNA 核糖核酸与记忆有关的实验,通过训练有记 忆的老鼠后,它的脑子里是否有增多的RNA呢?取出 老鼠脑,磨碎,提炼,得到溶液,注射到其他老鼠。 7 只老鼠注射受过训练的老鼠的 RNA ,另外注射的是 没有受过训练过的RNA。 受训过RNA 实验组(7只) 接受 控制组(7只) 不接 没受训RNA 不接 接受 ? ? 2.1.3检验实际假设的总体步骤 ? ? ? ? ? ? ? 提出问题(是否真的有记忆RNA) 提出假设(假若RNA具有记忆作用)(对一个假设作 出显著性检验相对地讲是不难的,而要发现一个需要 作出显著性检验的假设则困难得多) 实验设计 实验假设 确立、拒绝零假设P值 抽样实验,收集数据 检验虚无假设 2.2双匹配组实验设计 两种假设:第一,认为他们知 道哪一个被试的特征与实验任务 的成绩具有高相关;第二,实验 者认为他们能够获得多有被试关 于这个特征的分数。 2.2.1原理与设计 ? 为了使两组被试相等,双匹配组设计,它建 立在某个因子上是完全相等的,这个因子叫 匹配变量。(主要是被试变量) 例 性别差异对短时记忆的影响 其中智力当成匹配变量进行控制 2.2.1原理与设计 步骤: ? 首先,寻找匹配变量如智力 ? 其次,寻找匹配的方法: 或使两组变量的平均值和标准差近似相等。 (穿插匹配法) 匹配方法 1.对等分配,如找IQ135的两个分配到两组 2.近似匹配,如找130-140之间的IQ进行匹配 3.穿插匹配,两组的平均数几乎相等。 4.随机分组法。 处理A 20.5 处理B 17.2 8.0 7.2 3.2 10.7 6.5 4.3 平均数=9.72 平均数=9.67 随机分组法 例子:假如80个精神分裂症病人在药物治 疗实验中,将要分成4组,年龄进行匹配。做 法是:将病人进行年龄排序,并抽取4个年龄 最大的被试将他们随机地分配到4个处理中的 任何一个组,以此类推。 2.2.2 统计分析 配对组T检验 自由度:df=n-1 只要满足以下两个条件就能有效地减少偏差: (1)实验者知道哪一个被试变量与实验任务高度相关 (2)他能够获得这些变量的分数。 双随机组与匹配组设计都是相对于单因素两水平处理的设 计。 练习: 假设:冲突应激对于胃溃疡的影响(猴子) 控制组 不给电击 实验组 饥饿,取食电击 结果 实验组有胃溃疡 分析:究竟是由于电击而得胃溃疡还是由于得不 到食物的心理而得胃溃疡呢?因而策略是给予控 制组电击,消除影响。 2.3多随机组设计 ? ? 原理:单因子多水平实验水平的一种,要探 讨一个变量各个水平对因变量的作用。 双随机组设计,能初步的确定一种线性关系, 但有可能真实图像为曲线,因此,对于一个 自变量的各个水平选定是非常有必要的。 2.3多随机组设计 多随机组设计,选择自变量的多种水平,而后把 被试随机地分布到每个水平,从而考查自变量的各 个水平是否存在差异,自变量的水平越多,评估的 数量关系越准确,多水平可有效确定自变量与因变 量的关系。(图) 统计分析: A. 虚无假设:假定所有总体的平均数是相等的(没有差异) B. ? ? 计算组间平方和 SSB 组内平方和 SSW 组间平方和――系统误差 指各组平均值对总体平均值弥散程度的测定。 ? ? 组内平方和――随机误差 指各数据对组内平均数弥散程度的测定 总平均和 SST=SSB+SSW 指总体数据对总平均值弥散程度的指标。 统计分析: c.自由度计算 df=nP-1 组间:df=P-1 组内:dfw=dft-dfb=P(n-1) d.计算组间均方 Msb=SSb/dfb SS总变异 DF=NP-1 Msw=SSw/dfw SS总变异 DF=NP-1 SS组间 DF=P-1 SS组内 DF=P(N-1) 统计分析: E. ? ? ? F值=MSb/MSw F=组均方估计值(I)+误差估计值(E)/误差估计值(E) F值显著,只能说明至少有两个水平的平均水平是有差异的。 F.配对检验 ? 多项单独检验增大了不该拒绝的虚无假设的可能性。 ? Bonferrni检验;Scheff检验;Lsp检验(最小差异检验) 2.4随机化区组实验设计 B.设计:额外变量为被试时,设计区组使其更加同质 例题:可以考查文章的生字密度对阅读理解影响此时智力是额外变量。 a1 a2 a3 a4 区组1(Q=101) 区组2(Q=102) 区组3(Q=104) 区组4(Q=107) 区组5(Q=96) S1 S5 S9 S13 S17 S2 S6 S10 S14 S18 S3 S7 S11 S15 S19 S4 S8 S12 S16 S20 …….. 2.4随机化区组实验设计 C 统计分析 C.1 虚无假设 假定:①每种处理水平的平均数是相等的 ②区组之间的总体平均数是相等的 C.2 F-TEST检验 SS残差 SS区组 SSA SS处理内 SS处理间 SS总变异 DF=(N-1)(P-1) DF=N-1 DF=P-1 DF=P(N-1) DF=P-1 DF=NP-1 2.4随机化区组实验设计 可以分离出由于人少而造成的差异。 A. 原理(使用情况): ①研究中有一个自变量,自变量至少大于两个水 准 ②还考虑一个额外变量,自变量与额外变量之间 没有交互作用。 2.4随机化区组实验设计 SS总变异 DF=NP-1 SS处理间 DF=P-1 SS处理内 DF=P(N-1) SSA DF=P-1 SS区组 DF=N-1 SS残差 DF=(N-1)(P-1) 2.4随机化区组实验设计 优点: ①区组设计比完全随机考察自变量更敏感一点,比 完全随机实验设计更加有效分离出一个额外变量,可 以获得更精确。 ②区组的数量没有严格限制,特别适合于人数少 的实验设计。 缺点:①处理越多,找到同质被试就越困难。 ②要求额外变量与自变量没有交互作用。 讨论:随机区组设计与随机组设计的区别。 (拿人工酒例子说明) 2.5 单因素拉丁方实验设计 拉丁方设计广泛应用于农业和工业研究,以及心理和教育科学研究 中。 适合满足下列条件的实验: 1.研究中有一个带有P>=2个水平的自变量,还有两个带有P>=2个水 平的无关变量,一个无关变量的水平被分配给P行,另一个无关 变量的水平被分配给P列。 2.研究者事先假定处理水平与无关变量水平之间没有交互作用。 3.随机分配处理水平给P*P个方格单元,每个处理仅在每行,每列中 出现一次。 2.5 单因素拉丁方实验设计 标准化方块: 在拉丁方格中的第一行和第一列是按字母 排序的时候,叫做标准化方块。 A B A B C B A B C A C A B 2×2 3×3 ? 2.5 单因素拉丁方实验设计 1A 2B 3C 4D B C D A C D A B D A B C 1 3C 1A 2B 4D 2 D B C A 3 A C D B 4 B D A C 3 A C D B 1 C A B D 2 D B C A 4 B D A C 随机化行 随机化列 2.5 单因素拉丁方实验设计 生字密度对学生阅读理解影响的研究 C1 B1 B2 B3 B4 A1 A2 A3 A4 C2 A2 A3 A4 A1 C3 A3 A4 A1 A2 C4 A4 A1 A2 A3 2.5 单因素拉丁方实验设计 C1 C2 C3 C4 B1 B2 B3 B4 A2 A4 A1 A3 A1 A3 A4 A2 A3 A1 A2 A4 A4 A2 A3 A1 2.5 单因素拉丁方实验设计 SS总变异 DF=NP-1 SS处理间 DF=P-1 SSA DF=P-1 SSB DF=P-1 SS处理内 DF=P(PN-1) SS残差 SSC DF=P-1 DF=(P-1)(P-2) SS单元内 DF=P*P(N-1) 举例1: ? 在上面的例子中,我们利用区组设计来控制 测试时间“天”与“天”之间的变异,如果我 们要研究的问题是有关记忆的,那么,在同一 天的不同时刻测试,也可能影响实验结果。正 如我们知道的,人的记忆能力在同一天内会随 着时刻的变化有所改变,所以,有必要对该变 量加以控制。纯粹从理论上看,我们可以将 “时刻”定义为另外一个区组变量。 举例2: ? 问题模式: 为了研究简单反应时间与光刺激的颜色和强度的关系,研究 者同时考虑到被试的气质类型及年龄因素可能对反应时间具有明 显影响,为了将这两个因素的影响从变异的残差项中分离出去, 研究者采用了拉丁方实验设计。 拉丁方格的组成: 拉丁方格是由实验中明显存在的两个额外变量即被试的气质 类型和被试年龄档组成,其中年龄分为四档:10~13岁、15~18 岁、20~23岁、25~28 岁。从四个年龄档的青少年中筛选出四种 典型气质类型者各2人,这样就有共计32名被试参加这一实验。根 据气质类型和年龄档组成拉丁方格,拉丁方格中的每一个格子中 可以有年龄档相同、气质类型相同的两名被试, 2.5 单因素拉丁方实验设计 ? ? 优点:减少实验误差,可以分离出两个误差因子。 缺点(1)前提条件:自变量与额外变量之间没有交 互作用,而且两额外变量之间无交互作用。 (2)自变量的交互作用要相等。 (3)有很强的顺序效应。 一般拉丁方实验设计较少用。 2.6因子实验设计 因变量>=2,下面以两因子实验设计为例 适合于这样的研究条件: 1.研究中有两个自变量,每个自变量有两个或多个 水平。 2.如果一个自变量有P个水平,另一个自变量有Q个 水平,实验中含P*Q个处理结合,研究者感兴趣于 所有处理水平的结合效应。 2.6因子实验设计 ? 每个被试接受一个实验处理的结合。 A2 A3 A4 A1 S1 S5 S2 S6 S3 S7 S4 S8 S9 S13 S10 S14 S11 S15 S12 S16 单因素完全随机设计 2.6因子实验设计 A1 B1 S1 S7 S13 S19 A1 B2 S2 S8 S14 S20 A1 B3 S3 S9 S15 S21 A2 B1 S4 S10 S16 S22 A2 B2 S5 S11 S17 S23 A2 B3 S6 S12 S18 S24 两因素完全随机设计,被试的个数N=npq 2.6因子实验设计 ? 交互作用(interaction effect):当自变量对因变量的作用随另一 个自变量的改变而改变时,我们就称这两自变量间有交互作用,反之 则没有。或一个自变量的影响效果依赖于另外一个自变量的水平。 高 成 绩 低 讲授 讨论 低 高 讲授 讨论 说明:学生学习能力的高低对学习成绩的作用还受教学方法的影响, 这就说明学生学习能力高低与老师教授水平之间有交互作用。 2.6因子实验设计 虚无假设: 1.自变量水平A上的效果为零 2.自变量水平B上的效果为零 3.A*B的作用为零 ? 2.6因子实验设计 SS总变异 Df=npq-1 SS处理间 Df=pq-1 SS处理内 Df=pq(n-1) SSA Df=p-1 SSB Df=q-1 SSab Df=(p-1)(q-1) SS单元内 Df=pq(n-1) 两因素完全随机实验设计的平方和与自由度分解 2.6因子实验设计 ? 为什么要使用因子设计? 1.比较经济,用一个被试具有多个特点而进行考查。 2.可是获得较多的信息。A,B,A*B 3.实验结果的概括能力较强。 2.7因子实验设计 ? 几个概念说明: 因子--自变量 因子水平--自变量水平 主效应--实验中由一个因子的不同水平引起的变异。 简单效应--当两因子具有交互作用时,想进一步明白, 一个因子在另一个因子上的每一个水平,哪一个水平 是显著的。(定义:在因子实验中,一个因子水平在 另一个因子的某一水平上的变异。) 处理效应--实验总变异中由自变量引起的变异。