第五讲-真 实验(二)-多因素实验设计.pptVIP

真实验：多因素实验设计 多因素实验设计的优点 单因素实验设计 只考察一个自变量对因变量的影响 忽略了其它因素，以及因素间的交互作用对因变量的影响 与实际情况不相符，结果的推论性低 多因素实验设计 同时探讨多个自变量对因变量的影响 能揭示多个变量间的交互作用 结果的推论性高 典型的两因素实验设计 两因素完全随机实验设计 两个自变量都是被试间变量 两因素被试内实验设计 两个自变量都是被试内变量 两因素混合实验设计 一个自变量是被试内变量，一个是被试间变量 两因素完全随机（被试间）实验设计 基本特点 两个自变量，每个自变量有两个或两个以上的水平，如p×q个处理水平 两个自变量都是被试间变量 被试随机分配给各处理水平结合 每个被试只接受一个处理水平结合的处理 被试分配模式 2A（a1，a2）×3B（b1，b2，b3）的实验设计，6个处理水平，12名被试 例子 汉字的频率和声旁规则性是否影响读者的阅读速度 自变量：2字频（高频、低频）×2声旁规则性（规则、不规则），四种处理水平的结合，都是被试间变量 实验材料：160个汉字，每种处理水平40个汉字 被试：100名中学生，随机分配到四个处理水平 因变量：阅读汉字的反应时（每名被试阅读40个汉字的平均反应时） 数据表 方差分析 计算公式 SSA 方差分析结果 交互作用图 简单效应检验（simple effect test） 多因素实验设计中，当交互作用显著时，考察一个因素在另一个因素的每个水平上的处理效应，以确定该因素的处理效应在另一个因素的哪个水平上是显著的 计算公式 规则性在高频水平上处理效应是否显著 频率在规则字水平上的处理效应是否显著 简单效应分析结果 在SPSS中的计算 数据整理 两因素被试内实验设计 基本特点 两个自变量，每个自变量有两个或两个以上的水平，如p×q个处理水平 两个自变量都是被试内变量 只有一个实验组 每个被试接受所有处理水平结合的处理 被试分配模式 2A（a1，a2）×3B（b1，b2，b3）的实验设计，6个处理水平，两名被试 例子 汉字的频率和声旁规则性是否影响读者的阅读速度 自变量：2字频（高频、低频）×2声旁规则性（规则、不规则），四种处理水平的结合，都是被试内变量 实验材料：160个汉字，每种处理水平40个汉字 被试：25名中学生，每名被试阅读了所有处理水平结合的汉字 因变量：阅读汉字的反应时（每名被试阅读40个汉字的平均反应时） 数据表 方差分析 方差分析结果 在SPSS中的计算 两因素混合实验设计 基本特点 两个自变量，每个自变量有两个或两个以上的水平，如p×q个处理水平 两个自变量一个是被试内变量，另一个是被试间变量 研究者对被试内变量的效应以及两个因素的交互作用更感兴趣 被试分配模式 将被试随机分配到被试间变量的各个水平，使每个被试接受与被试间变量的某一水平相结合的被试内变量的所有水平 2A（a1，a2）×3B（b1，b2，b3）的实验设计，6个处理水平，A因素是被试内变量，B因素是被试间变量 6名被试，随机分配到B因素的三个水平上，每个水平两名被试，每名被试接受A因素的所有水平 例子 汉字的频率和声旁规则性是否影响读者的阅读速度 自变量：2字频（高频、低频）×2声旁规则性（规则、不规则），四种处理水平的结合，字频是被试间变量，声旁规则性是被试内变量 实验材料：160个汉字，每种处理水平40个汉字 被试：50名中学生，随机分成两组，每组25名，一组只阅读高频字，包括高频-规则字和高频-不规则字，一组只阅读低频字，包括低频-规则字和低频-不规则字 因变量：阅读汉字的反应时（每名被试阅读40个汉字的平均反应时） 数据表 方差分析 方差分析结果 在SPSS中的计算 总结（两因素实验设计） 两个自变量，每个自变量有两个或两个以上的水平，如p×q个处理水平 两因素完全随机实验设计 两个自变量都是被试间变量 两因素被试内实验设计 两个自变量都是被试内变量 两因素混合实验设计 一个自变量是被试内变量，一个是被试间变量 三因素实验设计 三因素完全随机实验设计 重复测量一个因素的三因素实验设计 小样本设计 大样本研究适合以正常人为被试进行 某些特殊的被试个体较少，难以采用大样本研究，采用小样本甚至个案研究 充分考虑了被试的不同质 探讨稀有现象的有效方法 ABA设计 比尔哭的矫治 多基线设计 实验研究的效度和信度 效度：实验方法达到实验目的的程度，即实验结果的准确性和有效性程度。主要包括内部效度和外部效度。 内部效度：实验中的自变量和因变量之间因果关系的明确程度。 零结果，自变量的变化没有引起因变量的相应变化： 一是自变量的操作是否有效 二是因变量的测量是否充分 三是额外变量是否得到有效控制 外部效度：实验结果能够推论