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1、控制或规定自变量时应注意的几个问题。 　　（1）自变量的操作定义，（2）规定自变量的的不同水平（检查点或实验处理）。 2、确定反应变量指标时应注意什么问题。 　　（1）规定好反映的操作定义，（2）因变量应具备的特点，（3）反映指标的平衡。 3、对部分被试变量和暂时被试变量应如何控制？ 　　这些变量应该作为无关变量处理，控制方法：（1）用指导语控制，（2）主试对待被试者的态度应予规范化，（3）双盲实验法，（4）控制被试者的个体差异，（5）实验组控制组法。 4、对环境变量和部分被试变量应如何控制？ 　　（1）操作控制的方法（无关变量的消除和无关变量保持恒定），（2）设计控制的方法（无关变量效果的平衡、无关变量的抵消、随机化方法和配对法、统计方法）。 5、影响内在度的因素有哪些？ 　　影响内在效度的一些因素：⑴历史因素；⑵选择，这是指没有用随机取样的方法选择实验对象或进行分组；⑶ 成熟，是指随着时间的经过，被试者内部发生改变，而影响了实验结果的真实性；⑷ 测验经验的成长，测验经验是指对教育研究中常用的测验量表的应答技巧；⑸ 测量工具的稳定性；⑹ 统计回归因素，是指在取样时，选取某些特质位于两极端的被试，而这些被试在前后两次测试时，出现最高分和最低分的被试其得分向中间回归；⑺ 被试亡失；⑻ 选择与成熟之交互作用，选择不同被试可能与成熟之间存在交互作用，故也影响效度；⑼ 前测与实验处理的反作用效果；（10）霍桑效应、安慰剂效应、要求特征；（11）疲劳因素，由重复安排实验所产生的影响实验结果的因素。上述几方面都在不同程度上影响实验结果的内在效度，在研究设计上应予以严格控制。 6、影响统计推论效度的因素有哪些？ 　　影响统计结论效度的因素：⑴统计检定力低（决定统计检定力大小的一些因素有：a、样本大小，样本小统计检定力低。b、显著性水平α的大小。α越小，β错误就越大，统计检定力降低。因此显著性水平α的大小要合适，一般为.05，但有些研究其统计推论错误不会造成严重后果或教育方面的研究，允许显著性水平α为0.10。c、因变量的误差变异（标准差）的大小，标准差越大，标准误也大，达到显著水平时，β错误增大。以上因素会影响统计检验能力，使之偏低，易犯第二类型错误。）（2）选用的统计方法依据的各种假设条件满足的程度。例如一般统计方法建立在随机变量的基础上，若数据本身不是随机变量，此时所用统计方法的依据不能满足，因而，其统计结论效度自然降低或没有效度。再如Τ检验，u检验，方差分析等都要求数据为随机的等距或等比的变量，总体分布为正态，其抽样分布亦为正态分布或Τ分布，或方差齐性，才可应用。（3）多重比较和误差变异（如果实验误差太大，标准误也大，实验处理的层次增加，摒弃虚无假设的可能性增加，α错误也增加。）（4）测量工具的信度；（5）实验处理执行的信度，即实施实验时遵守设计要求的程度。（6）实验环境内，无定性非相关事故的影响；（7）被试者的随机变异。 　　上述后四种因素，皆影响误差变异的大小，如果误差变异增大，使β错误（Ⅱ型错误）增大，如果误差变异太小，又易犯第Ⅰ类型（α）错误，因此，选择好样本，严密研究设计，选择正确的统计检验方法，利用可靠的测量工具等会增加统计结论效度。 7、影响外在效度的因素有哪些？ 　　克服实验的过份人工情景化；（2）增加样本的代表性，这要求取样时一定注意随机化和代表性问题，增加取样的层次，会使样本代表性增大。另外，研究推论的范围不要超出取样的范围和层次；（3）保证测量工具的效度，研究中所使用的各种工具，必须能够正确的表达或显示所欲测定的特质，无论是仪器，还是教育测验量表，必须有效，才能保证研究的效度。 8、试论取样的意义 　依据取样理论，随机抽取的有代表性和足够多数量的样本，可以推论出总体的情况。取样设计的优势主要有四条： 　　（1）解决总体研究的困难。 　　（2）节省人力、时间、费用。 　　（3）提高研究结果的准确性和深度。 （4）减少研究“污染”范围，保证以后研究的科学性。 9、试比较不同取样方式的优点与不足 　　（1）随机取样法在理论上最符合概率论原理，简便易行，误差计算方便，在研究者对所研究总体中各类个体的比例不了解，或总体中的个体之间差异程度较小，或样本数目较大等情况下，它是一种很好的取样方法。但是，它有自己的限制要求和局限性： 　　?事先把研究对象编号，比较费时费力； 　　?如果总体中的个体分散，抽取到的样本的分布也比较分散，给研究带来困难； 　　?当样本容量较小时，可能发生偏差，影响样本的代表性； 　　?当知道研究对象的某种特征将直接影响研究结果时，要想对其加以控制，就不能采用简单随机取样法。 　　（2）等距随机取样法比简单随机取样法更简便，它能在总体的整个范围内有系统地抽取样本，因此，一般情况，其样本更为准确、抽样