它假设由被试是随机分 被试的等同性――随机 2.1双独立组设计(双随机组)步骤2 1 12. 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随机计是种最基本的计最基本 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。处理测验实验组是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(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 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= 0.050.01或0.001 等检验 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没有受过训练过的RNA。受训过RNA没受训RNA不接 实验组(7只)接受不接 控制组(7只)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) 首先, 寻找匹配变量如智力 匹配方法1. 对等分配, 如找I Q135的两个分配到两组2. 近似匹配, 如找130-140之间的I Q进行匹配近似如找3. 穿插匹配, 两组的平均数几乎相等。4. 随机分组法。之间的进行 处理A处理B20. 517. 28 08. 010 710. 77. 26. 53. 24. 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结果饥饿, 取食电击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.计算组间平方和组内平方和组间平方和组间平方和――系统误差指各组平均值对总体平均值弥散程度的测定。SSBSSW系统误差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/dfbSS总变异DF=NP-1Msw=SSw/dfw SS总变异DF=NP-1 SS组间DF=P-1SS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.