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第五章 真实验设计 1单因素完全随机

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单因素实验设计

单因素实验设计

单因素实验设计单因素实验设计是指在实验中只有一个研究因素，即研究者只分析一个因素对效应指标的作用，但单因素实验设计并不是意味着该实验中只有一个因素与效应指标有关联。

单因素实验设计的主要目标之一就是如何控制混杂因素对研究结果的影响。

常用的控制混杂因素的方法有完全随机设计、随机区组设计和拉丁方设计等。

一、完全随机设计1.概念与特点又称单因素设计或成组设计，是医学科研中最常用的一种研究设计方法，它是将同质的受试对象随机地分配到各处理组进行实验观察，或从不同总体中随机抽样进行对比研究。

该设计适用面广，不受组数的限制，且各组的样本含量可以相等，也可以不相等，但在总体样本量不变的情况下，各组样本量相同时的设计效率最高。

例如：为了研究煤矿粉尘作业环境对尘肺的影响，将18只大鼠随机分到甲、乙、丙3组，每组6只，分别在地面办公楼、煤炭仓库和矿井下染尘，12周后测量大鼠全肺湿重（g），通过评价不同环境下大鼠全肺平均湿重推断煤矿粉尘对作用尘肺的影响，具体的随机分组可以如下实施：第一步：将18只大鼠编号：1，2，3， (18)第二步：可任意设置种子数，但应作为实验档案记录保存（本例设置spss11.0软件的种子数为200）；第三步：用计算机软件一次产生18个随机数，每个随意数对应一只老鼠（本例用spss11.0软件采用均匀分布最大值为18时产成的18个随机数）；第四步：最小的6个随机数对应编号的大鼠为甲组，排序后的第7个至第12个随机数随因编号为乙组，最大的6个随机数对应编号的大鼠为丙组（结果见表1）。

表1 分配结果编号 1 2 3 4 5 6 7 8 93.75 8.75 16.29 11.12 5.49 3.98 13.64 16.71 1.69随机数组别甲乙丙乙乙甲丙丙甲编号10 11 12 13 14 15 16 17 1813.62 16.36 2.12 4.74 11.54 3.98 0.13 17.35 16.38 随机数组别丙丙甲乙乙甲甲丙丙2.随机数的产生方法（1）随机数字表：如附表13（马斌荣，医学统计学，第4版），这是一个由0～9十个数字组成60行25列的数字表。

第 讲单因素实验设计

第 讲单因素实验设计

高照明度 中等照明度
低照明度
组X
X
组Y
Y
组Z
Z
目录
原始数据表如下：
姓名
1 张明 ……
30 刘修 31 刘冬
…… 60 黄卫 61 李家
…… 90 张岩
组别（V1）
工作效率（V2）
高（照明度） 56
高
67
中等
53
中等
61
低
45
低
68
目录
不同照明条件对工作效率影响研究的统计分析：
不同照明条件下工作效率比较
如果水平数为2，则进行 independent samples T test; 如果水平数大于2，则进行完全随机的方差分析： analyze— compare means—One-Way ANOVA
(3目) 录两个处理水平的单因素完全随机设计举例
不同照明条件对工作效率的影响研究
研究2种照明条件下工人车零件的效率。被试60人，随机分 为2组，每组30人，每组被试分别接受1种处理，见下表：
高照明度
低照明度
组X
X
组Y
Y
目录
不同照明条件对工作效率的影响研究：
原始数据表
姓名
组别（V1）
工作效率（V2）
1 张明 ……
29 刘修
30 刘冬
31 黄卫
32 李家 ……
60 张岩
高（照明度） 56
高
67
高
53
低
61
低
45
低
68
目录
不同照明条件对工作效率影响研究的统计分析：
表1 不同照明条件下工作效率比较
目录
-- 基本方法：首先将被试在无关变量上进行匹配，并区分为 不同的组别（每一区组内的被试在无关变量上相似，不同区 组的被试在无关变量上不同），然后把各区组的被试随机分 配给自变量的各个水平，每个被试只接受一个水平的处理。

单因素完全随机实验设计

单因素完全随机实验设计
.
2.组内 3.合计
78.750 P(n-1)=28 2.813 268.875 np-1=31
注: F.01(3,28)=4.57
.
5、平方和与自由度分解
SS总变异 df=np-1
=31
6、解释
SS组间 df=p-1=3
SS组内 df=p（n-1)=28
A、各种平方和的含义
SS总变异：带有实验数据中所有的变异，包括实验处 理效应、无关变异和误差变异
F=SS最大/SS最小=36.000/10.875=3.31
.
(3)误差平方和的计算：相减法或直接计算法
完全随机实验设计的简单评价： 优点：实验设计和实施简单
不需要匹配被试 统计分析及对结果的解释简单 缺点：组内变异中混杂有被试的个体差异带来的无关变 异，导致F比率的分母项加大，从而使实验较为不敏感； 当有多个处理水平时，需要的被试量较大
μ1 μ2 … μJ … μP
.
6、适合检验的假说是： 两个或多个处理水平上的总体平均数相等，即：
H0：μ1 =μ2 = …… =μp 或处理效应为0，即： H0： αj = 0 7、单因素完全随机实验设计模型：
YiJ = μ + αj + εi(J) (i=1,2,……,n; j=1,2, ……,p) 其中：YiJ：被试 i 在处理水平 J 上的分数
i 1j 1 Y ij36420 .020
i n 1j n p 1yip j2y2 84 0 2 212.1 72 55
n py2ijA S326215 .0
i 1j 1
Pi n 1 y ij2 A 32 5 3 2 1 14 .26 5
n J 1
88
.
3、平方和的分解与计算 A、平方和分解模式

第五章 真实验设计 34单多因素随机区组

第五章 真实验设计 34单多因素随机区组
?随机区组设计使用区组方法减少误差变异即用区组的方法分离由被试个体差异实验环境时间因素等引起的变异使它不出现在处理效应和误差变异中随机区组设计使用区组方法减少误差变异即用区组的方法分离由被试个体差异实验环境时间因素等引起的变异使它不出现在处理效应和误差变异中
第五章 真实验设计
第三节 单因素随机区组设计
背景知识
• 区组，源于英文词汇，block，英国统计学家 R.A.Fisher最初在农业田间实验中提出来的概念。 在农田实验中，不同的地块影响实验效果，他将 接受实验处理的地块作为区组，不同地块的土质、 肥力不同。在农业实验中采用随机区组实验设计， 就是想要通过将小块的土地分类为区组，以控制 按照随机方式选择出来的小块土地之间可能存在 的某些差异，从而消除不同地块对实验处理效应 的影响。
练习题
• （二）选择题 • 1. 所罗门四组设计可能采用的统计方法。 • A.单因素方差分析；B协方差分析；C.2×2方 差分析；D独立样本T检验。 • 2. 3×4的多因素完全随机设计可能采用的数 据处理方法。 • A.主效应分析；B多重比较；C简单效应分析； D交互效应分析。
练习题
• （三）简答题 • 1.交互效应
3. 图示和数据收集 自变量A（P=2）和B（Q=2），额外变量E（n=5）。
a1b1 a2b1 a1b2 a2b2 —————————————— S11 S21 S31 S41 S12 S22 S32 S42 S13 S23 S33 S43 S14 S24 S34 S44 S15 S25 S35 S45 —————————————— Y11 Y21 Y12 Y22
注：所有被试首先在额外变量上匹配分成了5个区组。 这里每个区组4个被试，还可以是8，12等4的倍数。

实验设计的类型

实验设计的类型

实验设计的类型
从对实验控制条件的严密程度的不同：
①真实验设计
②准实验设计
③非实验设计
根据实验中要操纵变量的多少：
①单因素实验设计
②多因素实验设计
根据在各种自变量及各种处理水平中是否用相同被试：
①被试内设计
②被试间设计
缺点：需要的人数较多
③混合设计
实验设计模式
一、从被试接受实验处理的情况分
（一）被试内设计
1.实验前后设计
2.定时系列设计
3.抵消平衡设计
（二）被试间设计
1.随机组设计
2.配对组设计
（三）混合设计
二、从实验控制的严密程度分
（一）真实验设计
1.完全随机化设计（被试间设计）
（1）随机实验组控制组前测后测设计
（2）随机实验组控制组后测设计
（3）随机多组后测设计
2.多因素实验设计
完全随机析因设计
3.随机化区组设计（被试内设计）
（1）随机化区组单因素设计
（2）随机化区组多因素设计
（二）准实验设计
1.单组准实验设计
（1）时间序列设计
（2）相等时间样本设计
2.多组准实验设计
（1）不相等组实验组控制组前测后测设计
（2）不相等组实验组控制组前测后测时间序列设计（3）平衡设计
（三）非实验设计
1.单组后测设计
2.单组前测后测设计
3.固定组比较设计
4.事后回溯设计。

单因素完全随机设计

单因素完全随机设计

所罗门四组设计
真实验研究设计是相对准实验研究设计和非实验研究设计而言，是
实验类研究中条件控制最为严格的一种，有时也简称实验研究设计。
真实验设计的基本逻辑是，根据随机化的原则把被试分配到不同的 实验条件中去，所形成的这些组具有同质性或是等组，也就是这些组在 相同的条件下完成相同的任务，他们的成绩在统计上应该是相等的。如 果这些组的成绩有所差异，则可以推论这些差异是由于不同的实验条件 造成的。
真实验研究设计的特点主要体现在，能够随机地选取并分配被试，能够在
有效控制无关因素干扰的基础上操纵自变量的变化，能够精确地测量因变量的变
化。因此只要能够严格控制无效变异来源的实验设计，都可以成为真实验设计。 在一个好的实验设计中，自变量是唯一正在被操纵的变量,而各组中的所有其他条 件都应当保持恒定。也就是，除自变量外，如果实验组和控制组的处理非常相似 , 那么因变量之间的差异一定是由自变量引起的。例如,在视错觉的实验研究中,被试
（一）实验组控制组后测设计 （二）实验组控制组前测后测设计 （三）所罗门四组设计
设计的基本模式 (一) 所罗门四组设计(sodmim fopolin也称重选实物设计，是由所罗门于1949年提出的一种具 有两个实验组和两个控制组的随机设计，其基本的设计模式为: R1 R2 R3 R4 O1 O3 X X X O2 O4 O5 O6
组设计还能够考察测验、历史和成熟等因素对因变量的影响。
所罗门四组设计是心理和行为科学研究中一种理想的研究设计，此种设计在内部效 度和外在效度方面均无缺点而言。但是，在研究过程中很难时找到四组同质的被试。这也 是所罗门四组设计应用的局限所在此，在研究的初幻及阶段一般不宜采用这种研究设计， 除非就实验假设作决定性检验的时候才虑加以使用。

心理学研究方法-第五讲 真实验设计

1采用随机选取和分配被试的方法,可以控制 选择,被试消亡以及选择和成熟的交互作用.
2安排实验组和控制组,可以控制历史,成熟, 仪器的使用等因素对实验的干扰.
3不进行前测,可以消除练习,熟悉和疲劳效 应.
三.实验组控制组前测后测设计
R1
O1
X
O2
R2
O3
-
O4
例3教学训练对标题预测内容的能力影响
O——Observation观测值，用下标表
示各项观测结果
— ——表示对控制组未给予实验处理，或
给予实验组相对照比较的条件
M——Matching匹配，已按随机化方法在
处理之前将被试匹配分组
因果关系的逻辑
总体
同质被试1
随 机
同质被试2
化
额外变量
同质被试3
实验条件1 实验条件2 实验条件3
实验结果1 实验结果2 实验结果3
3.采用2×2的方差.
第二节 多因素完全随机设计
多因素完全随机实验设计
研究者在同一个实验里同时操纵2个或2个
以上自变量,并把被试完全随机地分配到各
个处理的组合中,以观察自变量以及自变量 之间交互作用效果的实验设计.
基本概念
因素(factor)指实验中的自变量. 水平(level)指因素的类别. 主效应(main effect)指每个因素对因变量
第一节：单因素完全随机设计
单因素完全随机设计是指研究者在实验中只
操纵1个自变量,并采用随机化的原则把被试
分配到自变量不同水平上的一种实验设计.
一 实验组控制组后测设计模式
R1
X
O1
R2
-
O2
注意：独立样本T检验来进行差异判断。

第五章 实验设计讲解


优点：能较好控制“成熟”因素、降低历史因素对内部效度的影响，可控
制测验因素的干扰，有时能控制统计回归的因素；
缺点：不能控制与实验处理同时发生的偶发事件的影响，不能排除与自变
量同时出现的附加变量的影响，不易控制测验与实验处理的交互作用，多
次施测可能降低或增加被试对实验处理的敏感性。
X
980
A
780
B
C
（二）实验组控制组后测设计
1.设计模式 2.数据统计检验 3.
1.设计模式
R1
X
O1
R2
-
O2
注意：独立样本T检验来进行差异判断。
差异?
例：观看暴力电视对攻击行为的影响.
实验组儿童 控制组儿童
看暴力电 视 -
攻击次 数 攻击 次数
差异?
2.数据的统计检验
独立样本平均数的t-检验：？O1 ＝ O2 曼-惠特尼（Mann-Whitney）U-检验 或 中位数检 验（非参数检验）
被试内设计 被试间素与水平
因素：自变量， 可以是刺激变量，也可以是被试变量 水平：因素的特定值称为“水平”或称为“处理”
水平结合
一个因素的某一水平与另一因素的某一水平的结合，成为一个水平结 合，或者一个处理结合 例如：噪声强度两个水平：40分贝（A1）、60分贝（A2）; 任务难度两个水平：高（B1）、低（B2） 包含的实验处理有2×2=4
3、三种分配区组被试的方式：
A、一名被试作为一个区组重复接受H种处理，即重复测量设计
B、采用配对法，把在某些特性相同的H个（或H的倍数）被试加 以配对，这时每个配对组为一个区组，H个被试随机分配到H个处 理中 C、区组内的基本单元是一个团体或一个子集，如一个年级为一 个区组，用随机分配的方法给予每个班的实验处理方面

单因素实验设计


四．单因素完全随机实验设计方差分析的前提条件
1.正态分布。 2.方差齐性。（分配给不同处理水平的被试在统计上是无差异的） 3.独立性。 4.连续性。
特别注意： ①如果自变量有两个水平，即实验中有两组被试，则F检验与两组Z或t检验等效。
也就是说，两个独立样本差异的显著性检验可以看成是单因素完全随机实验 设计的特例。
单因素实验设计
第一讲 单因素完全随机实验设计
一.单因素实验设计定义:实验中只有一个自变 量的实验设计。
分类： 1.单因素完全随机实验设计 2.单因素随机区组实验设计 3.单因素重复测量实验设计 4.单因素拉丁方实验设计
二．单因素完全随机实验设计的模式：
表：
三.单因素完全随机实验设计的基本特点：
1.实验中只有一个自变量，平，即实验有多组被试，则不能用Z或t检验去进行显 著性检验。
③如果F检验结果显著，则表明各组均数中至少有两组均数差异是显著的，但是 并不能知道哪几组均数差异显著，所以还需要进行多重比较。
思考题：单因素完全随机实验设计方差分析
有A、B、C三种不同的阅读策略训练方法，从5年级学生中随机挑选9名学生参 加训练，将其随机分为3组，每组3名学生，每组接受一种训练方法。一学期结 束后，对6名学生进行阅读能力测验，测验结果如表：
2.如自变量有P个水平，实验就有P组。
3.两种情况：
①随机选择N个同质的被试，并随机分配到P个不同水平的实验处理中， 每组被试人数可相同，也可不同。
②有P组不同质的被试接受同一种实验处理，每组被试人数可相同，也可 不同。
4.优点：每个被试只接受一次处理，没有疲劳与练习效应，实验设计和实施简单。 缺点：被试间的个体差异无法控制，实验的精度较低，如果实验中含有多个处 理水平时，需要的被试量也会比较大。

第五章 真实验设计 5重复测量实验设计


研究设计

影响被试者对知觉图形喜欢程度的因素有很多，在我们的研 究中，不关心这些因素的作用、影响，只关心熟悉程度对被 试者的喜欢程度产生的影响。我们准备采用单一因素研究模 式，可以考虑的备选模式有两种，一种是重复测量，一种是 非重复测量。哪种更好呢？ 我们将熟悉程度定义为呈现图形的次数，分为4种水平，呈 现1次，2次，3次，4次；每次呈现时间为1分钟，以卡片的 形式呈现。实际操作中，第一次呈现时，要求被试者对该图 形给予一个评价，评价方法是采用模糊数学的方法，采用0100之间的数字来表示自己对图形的喜欢程度，0表示喜欢程 度最低，100表示喜欢程度最高。第二次呈现时，与第一次 要求相同。这时，得到的实验数据就是呈现2次的（前面第 一次实验时，已经接受1次刺激），采用累积的方法来定义 处理水平。
E1 E2 E3 E4 E5
a1 a2 a3 a4 —————————————— S11 S12 S13 S14 S21 S22 S23 S24 S31 S32 S33 S34 S41 S42 S43 S44 S51 S52 S53 S54 —————————————— Y1 Y2 Y3 Y4
被试间设计的优缺点
被试受到不同顺序的自变量水平的处理，所
以当平均全部被试的测试成绩时，任何顺序效果
应相等地分布在全部自变量水平上。
1. 完全抵消平衡 （一般适用于三个处理以下）
• 确定自变量水平的所有可能组合（每一种处理在每 一个位置上出现次数相等；任何一个处理先于其他 处理的次数相等） • 把不同的被试分派到每一组合中去（每种顺序都只 有一个相等的次数）
③ 2+1,
3+1, 1+1,
4+1, (n+1)=1, 5+1, ……
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实验设计中使用的符号
X：表示一种处理，即研究者操作或变化的实验变量（自变量）； 在比较不同的处理时，以X0， X1， X2 …表示
O：表示处理前或后的一种观测或度量
自左至右：表示时间次序或先后
同一横行的X或O：表示这些X或O作用于同一组被试
R：表示被试已被随机化选择、分配 M：表示把被试加以配对 ……由虚线所隔开的各组是非同质的，虚线表示不能随机选择和 部署两组
同样A在B2水平上是否简单效应； B在A1水平上是否简单效应； B在A2水平上是否简单效应；
5．比较(comparisons) 对各处理水平平均数之间差异的估价叫比较。

例如，在一个2X3两因素实验中，A因素和B因素的 主效应都是显著的。对于A因素来说，主效应显著 明显是由于A1水平与A2水平之间的差异显著，而B 因素的主效应显著则有多种可能


2．处理与处理水平的结合

处理与处理水平的结合都是指实验中一个特定的、 独特的实验条件。 例如，在一个探讨人在快速呈现条件下命名汉字的 2X2两因素完全随机实验设计中，有呈现速度(A)和 汉字频率(B)两个因素，其中呈现速度有50毫秒(A1) 和100毫秒(A2)两个水平，汉字有高频字(B1)和低 频字(B2)两个水平。这时，实验中有4种处理水平 的结合：A1B1、A1B2、A2B1、A2B2 。
第五章 真实验设计
第一节 单因素完全随机设计
心理学研究方法
理论（或思辨）的研究方法 现象学（或描述）的研究方法
观察法
个案法 访谈法 实证的研究方法 相关法
实验法 传统实验心理学方法 认知实验心理学方法
认知神经科学方法

做实验研究，需要具备两方面的知识：
1) 是有关研究课题的知识；作为研究基础的理论背 景、研究的基本假设与预期……。研究课题的确 定主要取决于研究者对所要研究的问题的专业知 识，它保证开展的研究在特定的领域中有继承、 有发展、有一定的科学价值。 2) 是有关实验的一般结构，即实验设计及统计学知 识。研究的质量主要取决于研究者的实验设计及 统计学知识，它保证研究结果的可靠性，结论的 合理性。
⑧规定使用仪器的型号；
⑨规定处理实验数据的方法。
实验设计的基本类型

从对实验控制条件的严密程度的不同：
①真实验设计 ②准实验设计 ③非实验设计

根据实验中要操纵变量的多少：
①单因素实验设计 ②多因素实验设计

根据在各种自变量及各种处理水平中是否用相同被试：
①被试内设计
②被试间设计 ③混合设计
（二）实验组控制组多组后测设计模式（单因素F分析、 事后多重比较） R1 R2 R3 Rn Rn+1 X X X Xn — O1 O2 O3 On On+1
电视内容对攻击行为的影响
实验1组儿童 看暴力电视 攻击次数
实验2组儿童
看助人 电视
攻击次数
差异?
控制组儿童
-
攻击次数
注意：F检验如有显著差异，则还需进一步多重比较。

例如，我们把上个实验中顾客的穿着改为3种不同 风格——增加“衣着随意组”（这里注意要重新考 虑新自变量的操作定义）。将24名同学假装顾客， 各8名不同风格。

结果表述如下，不同穿着风格对营业员的反应时间 有显著效应，F（2，21）=4.71，p=0.02。 Tukey检验显示（p<0.05）,营业员接待衣着邋遢 （M=63.25,SD=11.73）的学生的反应慢于接待衣着 考究（M=48.38,SD=9.46）或衣着随意 （M=48.88,SD=9.55）的学生。而营业员接待衣着 考究或衣着随意的学生的反应时间之间没有差异。
什么是实验设计?

广义的实验设计指科学研究的一般程序的知识， 它包括从问题的提出、假说的形成、变量的选 择等等一直到结果的分析、论文的写作一系列 内容。它给研究者展示如何进行科学研究的概 貌，试图解决研究的全过程。 狭义的实验设计特指实施实验处理的一个计划 方案以及与计划方案有关的统计分析。

关键：

1）研究者可以在两组之间采用随机法和等组法去“创造”实 验组和控制组为等组； 2）研究者可操纵自变量，只对实验组实施处理，控制组不实 施处理。
实验设计类型

单因素与多因素实验设计 被试间、被试内与混合设计 完全随机、随机区组与拉丁方设计


真实验设计的类型
单因素， 多因素 设计 被试内，被试 间，混合设计

假设的衣着风格实验中营业员的反应时间
衣着考究 37 38 44 47 49 49 54 69 M=48.38 衣着风格 衣着邋遢 50 46 62 52 74 69 77 76 M=63.25 衣着随意 39 38 47 44 50 48 70 55 M=48.88
（三）实验组控制组后测设计的评价
自变量A a1 a2 a3 ————————— S11 S21 S31 S12 S22 S32 S13 S23 S33 S15 S25 S35 ————————— Y1 Y2 Y3

每个被试只接受一种自变量水平或者多个自变量水 平结合中的一种实验处理，不同被试接受不同的自 变量水平或者多个自变量水平结合中的不同实验处 理，所以称为被试间设计； 被试随机取样，随机安排到不同的实验处理，称为 完全随机化设计 各个实验处理组的被试之间没有关系，称为独立样 本设计



在一个多因素实验中，研究者常常需要估价因素的 不同水平之间的复杂的变化关系。当一个因素的水 平在另一个因素的不同水平上变化趋势不一致时， 我们称两个因素之间存在交互作用。 交互作用也称交互效应。既然因素之间的影响和制 约是一种双向的、相互的，我们就把因素间这种相 互影响和制约的关系称为交互作用。具体来讲，如 果A因素的效应在B因素的不同水平上有差异（或者 反过来），那么就说A和B之间有交互作用。
实验设计模式
一、从被试接受实验处理的情况分 （一）被试内设计 1.实验前后设计 2.定时系列设计 3.抵消平衡设计 （二）被试间设计 1.随机组设计 2.配对组设计 （三）混合设计 二、从实验控制的严密程度分 （一）真实验设计 1.完全随机化设计 （1）随机实验组控制组前测后测设计 （2）随机实验组控制组后测设计 （3）随机多组后测设计 2.多因素实验设计 完全随机析因设计 3.随机化区组设计 （1）随机化区组单因素设计 （2）随机化区组多因素设计 （二）准实验设计 1.单组准实验设计 （1）时间序列设计 （2）相等时间样本设计 2.多组准实验设计 （1）不相等组实验组控制组前测后测 设计 （2）不相等组实验组控制组前测后测 时间序列设计 （3）平衡设计 （三）非实验设计 1.单组后测设计 2.单组前测后测设计 3.固定组比较设计 4.事后回溯设计

3.主效应(main effects)与交互作用(interaction)

实验中由一个因素的不同水平引起的变异叫因素的 主效应。 在一个单因素实验中，由自变量的不同水平的数据 计算的方差即这个自变量的处理效应，或主效应。 在一个多因素实验中，计算一个因素的主效应时应 忽略实验中其它因素的不同水平的差异。
X 表示事后回溯设计中的自变量，是研究者不能操纵或改变的
实验设计的基本术语
1.因素与水平

因素(factor)指研究者在实验中感兴趣的一个变量，研究者 通过操纵、改变它，来估价它对因变量的影响，这个变量也 叫自变量。 实验中所操纵的变量的每个特定的值叫因素的水平(1evel)， 研究者需要事先确定因素的水平及其数量。因素的水平可以 是定量的，如“年龄”、“声音的强度”等，也可以是定性 的，如“性别”、“人格类型”等。 实验中只有一个自变量的称为单因素实验，有一个以上自变 量的就称为多刺激变量(或刺激变项)的确定及其呈现的方式；


②反应变量(或反应变项)的指标及其测量方法；
③对一切有关变量(或变项)的控制措施； ④确定被试总体及被试样本人数和选择被试的方法； ⑤拟定主试在实验开始前对被试者要说的指导语； ⑥规定实验次数；


⑦安排实验程序；

例如：噪声强度两个水平：40分贝（A1）、60分贝（A2）; 任务难度两个水平：高（B1）、低（B2） 如果两个因素之间存在交互效应，就需要做简单效应分析。

在B1（任务难度高）水平上， 40分贝（A1）与60分贝（A2） 时，测验成绩有没有差异，如果有，称为A在B1水平上有简 单效应；



35
30
25
20 15 10 5 0 A1 A2 B1 B2
A因素与B因素的交互作用
4．简单效应(simple

effects)
在因素实验中，一个因素的水平在另一个因素的某 个水平上的变异叫简单效应。例如，在一个2X2两 因素实验中，A因素和B因素各有两个水平。A因素 的两个水平在B1水平的方差叫A在B1水平的简单效 应，A因素的两个水平在B2水平的方差叫A在B2水平 的简单效应。 当方差分析中发现一个两次交互作用时，往往需要 进一步做简单效应检验，以说明两个因素之间交互 作用的实质。
自变量
被试
因变量
额外变量
单元 ，多元设计
完全随机，随 机区组，拉丁 方设计
第一节 单因素完全随机设计

单因素完全随机设计是指研究者在实验中只操纵一 个自变量，并采用随机化的原则把被试分配到自变 量的不同水平上的一种实验设计。
1. 适用条件 研究中只对一个自变量感兴趣，水平数为P（P>=2）。 2. 设计方案 （1）从总体中随机抽取一部分被试； （2）将这部分被试随机分成P个组； （3）每个组随机接受一个自变量水平的处理。


一、实验组控制组后测设计
（一）实验组控制组后测设计模式（独立样本t检验）