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三因素完全随机实验设计 1.三因素完全随机实验设计的基本特点 2.三因素完全随机实验设计与计算举例 3.两次交互作用和简单效应检验 4.三次交互作用和简单简单效应检验 1.三因素完全随机实验设计基本特点 1.研究中有三个自变量，每个自变量有两个或多个水平。 2.如果实验中的一个因素有p个水平，另一个因素有q个水平，第三个因素有r个水平，则研究中共有p×q×r个处理水平的结合。 3.随机分配被试接受不同的实验处理水平的结合，每个被试只接受一个实验处理的结合。 三因素完全随机设计中被试的分配 三因素完全随机实验设计基本特点 三因素完全随机设计能检验更多的假说，她可以检验A、B、C三个主效应，还可以检验AB、AC、BC、ABC四个交互作用。 包含两个字母的交互作用叫两次交互作用，包含三个字母的交互作用叫三次交互作用。 2三因素完全随机实验设计与计算举例 研究的问题与实验设计 例：探讨文章的生字密度、文章的类型和文章的句子长度对学生阅读理解的影响。 生字密度5：1(a1)和20：1(a2)，文章类型：说明文(b1)和叙述文(b2)，句子长度：平均句长20个词(c1)和平均句长30个词(c2)。 实验数据 三因素完全随机实验方差分析表 3.两次交互作用和简单效应检验 3.两次交互作用和简单效应检验 4.三次交互作用和简单简单效应检验 一般来说，三次交互作用是比较难以直接解释的，最好把它分解为几个简单效应或几个两次交互作用来加以考察和检验。 可以进一步做简单简单效应检验或简单交互作用检验。 优点 和两因素完全随机设计相比，研究结果具有更高的外部效度。 消除练习、疲劳效应带来的误差。 不足之处 由被试的个体差异带来的无关变异，并没有从误差变异中分离出去，降低实验设计的敏感性。 被试多，有时可行性不高。 * * s32 s31 s30 s29 s28 s27 s26 s25 s24 s23 s22 s21 s20 s19 s18 s17 s16 s15 s14 s13 s12 s11 s10 s9 s8 s7 s6 s5 s4 s3 s2 s1 c2 c1 c2 c1 c2 c1 c2 c1 b2 b2 b1 b1 b2 b2 b1 b1 a2 a2 a2 a2 a1 a1 a1 a1 11 7 6 7 3 2 2 3 12 8 7 8 3 4 5 4 13 8 6 9 5 6 7 6 12 9 5 8 4 4 5 3 c2 c1 c2 c1 c2 c1 c2 c1 b2 b2 b1 b1 b2 b2 b1 b1 a2 a2 a2 a2 a1 a1 a1 a1 npqr-1=31 268.875 9.合计 1.563 Pqr(n-1)=24 37.500 8.单元内误差 15.68** 24.500 (P-1)(q-1) (r-1)=1 24.500 7.ABC 8.00** 12.500 (q-1)(r-1)=1 12.500 6.BC .72 1.125 (P-1)(r-1)=1 1.125 5.AC 15.68** 24.500 (P-1)(q-1)=1 24.500 4.AB 2.00 3.125 r-1=1 3.125 3.C(句子长度) 8.00** 12.500 q-1=1 12.500 2.B(文章类型) 98.00** 153.125 p-1=1 153.125 1.A(生字密度) F 均方 自由度 平方和 变异来源 50.5 27.75 22.75 ∑ 34 20 14 a2 16.5 7.75 8.75 a1 ∑ b2 b1 AB平均数表 当文章的生字密度较大时，学生对叙述文和说明文的阅读理解都很差，且差异不显著；当文章生字密度较小时，学生的阅读理解明显提高，且对叙述文的阅读理解显著好于对说明文的阅读理解。 50.5 26.5 24 ∑ 27.75 15.75 12 b2 22.75 10.75 12 b1 ∑ c2 c1 BC平均数表 当文章中的平均句子较长（c2）时，学生对叙述文的阅读理解显著好于对说明文的阅读理解。 *