(优选)实验设计单因素实验心理学

选择的问题是：计算机键盘与水平面可有三种倾斜度：0度、10度和15度，试设计一项实验来证明，哪一种倾斜度最有利于输入字符。

实验设计一：单因素被试内设计1.提出假设：在计算机和水平面之间的三种倾斜度中，0度，10度和15度中，打一段相同的材料（使用相同的语言），在完成任务以后，比较一下哪种任务完成的时间是最少的，假设倾斜10度所需要的时间是最少的。

2.被试筛选被试：在对被试进行选择的过程中，需要进行严格的筛选。

在进行最后的测试之前，要对每个被试进行测试。

让所有被试在同一个房间里进行，给他们500字的中文文字，在最后的结果中筛选出在3-4分钟内完成的被试，这样能够排除掉打字技术对成绩的干扰。

其中选出被试10名，每个被试依次接受三个水平的实验处理（0度，10度和15度）。

单因素被试内被试分配图3.实验材料3台配置一样的电脑，分别是：0度，10度和15度。

分别给被试呈现不熟悉的材料，避免对材料有熟悉度，每段文字500字。

4. 实验程序(1) 把被试统一安排在指定教室进行，事先不需要太多的交流。

(2) 指导语：大家好，今天我们要进行一项文字输入的测试。

在屏幕中央将会出现一篇文字，请您以最快的速度输入文字。

在我说开始后，大家可以开始了。

(3)电脑自动记录被试完成的时间。

(4)进行数据分析。

实验设计二：单因素被试间设计1.提出假设：在计算机和水平面之间的三种倾斜度中，0度，10度和15度中，打一段相同的材料（使用相同的语言），在完成任务以后，比较一下哪种任务完成的时间是最少的，假设倾斜10度所需要的时间是最少的。

2.被试筛选被试：筛选被试：在对被试进行选择的过程中，需要进行严格的筛选。

在进行最后的测试之前，要对每个被试进行测试。

让所有被试在同一个房间里进行，给他们500字的中文文字，在最后的结果中筛选出在3-4分钟内完成的被试，这样能够排除掉打字技术对成绩的干扰。

其中选出被试45名。

每个被试分别接受三个水平的实验处理（0度，10度和15度）。

单因素完全随机设计（黄希庭的心理学研究方法）单因素设计只有一个自变量，而随机化设计则是指采用随机化的方法分配被试到各个实验处理中。

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。

根据自变量水平的多少，单因素完全随机设计可分为两等组模型和多等组模型；根据有无试验前侧，可分为后测模型和前测后测模型；根据是否进行配对分组，可分为随机等组模型和随机配对等组模型。

一。

实验组控制组后测设计（一）实验组控制组后测设计模式只有一个自变量，并且自变量只有两个水平，其设计的基本模式如下：R1 X O1R2 O2首先采用随机分配的方法将被试分为同质的两组，两个组在理论上完全相同，然后随机选择其中的一组作为实验组接受实验处理，另一组作为控制组不接受实验处理。

在实验处理后，两组接受相同的后测，并对所获得的观测结果的差异进行比较，以推论实验处理的效果。

对于该设计实验结果的统计分析，可采用独立样本的t检验的方法进行数据统计分析。

（二）实验组控制组多组后测设计模式如果在一个实验中，实验因素具有三个或三个以上的处理水平时，上述设计的结构模式可变为：R1 X1 O1R2 X2 O2R3 X3 O3………Rn Xn OnRn+1 On+1这种模式和实验组控制组后测模式的区别仅在于增加了自变量的水平，即由两个水平变为多个水平，这种设计也成为随机多组后测设计。

在这种设计模式中，随机选取并分派被试组成等组，其中可以有一个组是不接受实验处理的控制组，其他各组分别接受不同的实验处理；也可以所有的组都接受不同的实验处理，对各组可能出现的结果差异进行比较。

对于单因素完全随机多等组后测设计的数据分析，可采用单因素方差分析的统计方法。

如F检验达到了统计显著性水平，表明在所有处理条件中至少有两个处理条件的差异达到了显著水平。

随后还需要进一步分析这些处理中哪些处理间具有显著的差异，进行有关单因素方差分析的事后多重比较（post hoc test）。

优选试验设计优选法在生产和科学实验中，人们为了达到优质、高产、低消耗的目的，需要对有关因素（如配方、配比、工艺操作条件等）的最佳点进行选择，所有这些选择点的问题，都称之为优选问题。

所谓优选法就是根据生产和科研中的不同问题，利用数学原理，合理地安排试验点，减少试验次数，以求迅速地找到最佳点的一类科学方法。

优选法可以解决那些试验指标与因素间不能用数学形式表达，或虽有表达式但很复杂的那些问题。

1单因素优选法常假定f(x)是定义区间（a,b）的单峰函数，但f(x)的表达式是并不知道的，只有从试验中才能得出在某一点x0的数值f(x0)。

应用单因素优选法，就是用尽量少的试验次数来确定f(x)的最大值的近似位置。

这里f(x)指的是试验结果，区间（a,b）表示的是试验因素的取值范围。

1.1来回调试方法优选法来源于来回调试法，如图1，选取一点x1做试验得y1=f(x1),再取一点x2做试验得y2=f(x2)，假定x2>x1，如果y2>y1,则最大值肯定不在区间（a,x1）内，因此只需考虑在（x1,b）内求最大值的问题。

再在（x1,b）内取一点x3，做试验得y3=f(x3)，如果x3>x2,而y3<y2,则去掉（x3,b），再在（x1,x3）中取一点x4,……，不断做下去，通过来回调试，范围越缩越小，总可以找f(x)的最大值。

这种方法取点是相当任意的，只要取在上次剩下的范围内就行了；那么怎样取x1,x2,……，可以最快地接近客观上存在的最高点呢？也就是怎样安排试验点的方法是最好的？下面介绍几种减少试验次数的试验方法。

1.2黄金分割法（0.618法）所谓黄金分割指的是把长为L的线段分为两部分，使其中一部分对于全部之比等于另一部分对于该部分之比，这个比例就是=0.6180339887……，它的三位有效近似值就是0.618，所以黄金分割法又称为0.618法。

黄金分割法（如图2），就是将第一个试验点x1安排在试验范围内的0.618处（距左端点a），即:x1=a+(b-a)×0.618......(1)得到试验结果y1=f（x1）；再在x1的对称点x2，即：x2=b-(b×a)×0.618=a+(b-x1)=a+(b-a)×0.382 (2)做一次试验，得到试验结果y2=f(x2)；比较结果y1=f(x1)及y2=f(x2)哪个大，如果f(x1)大，就去掉（a,x2）,如图2所示，在留下的（x2,b）中已有了一个试验点x1，然后再用以上的求对称点的方法做下去，一直做到达到要求为止。

单因素随机实验设计单因素随机实验设计是一种常用的实验设计方法，适用于研究一个因素对实验结果的影响。

本文将介绍单因素随机实验设计的基本原理、步骤和注意事项。

一、基本原理单因素随机实验设计的基本原理是通过对同一因素的不同水平进行处理，观察实验结果的变化，以确定因素对实验结果的影响程度。

通过随机分配处理水平，可以减少实验结果受其他因素干扰的可能性，从而更准确地评估因素的影响。

二、实验设计步骤1. 确定实验目的：明确研究的因素和目标，确定需要观察的指标和水平。

2. 设计处理组数：根据实验目的和可用资源，确定处理组数。

一般情况下，处理组数越多，实验结果的可靠性越高，但同时也增加了实验的复杂度和成本。

3. 随机分配处理：将处理水平随机分配给不同处理组，确保每个处理水平被充分考虑和比较。

4. 进行实验观察：对每个处理组进行实验观察，记录实验结果。

5. 数据分析和统计：根据实验结果，利用统计方法进行数据分析，评估因素对实验结果的影响。

6. 结果解释和结论：根据数据分析的结果，解释因素对实验结果的影响程度，并得出相应的结论。

三、注意事项1. 控制其他因素：尽量控制其他可能影响实验结果的因素，以确保实验结果主要受待研究因素的影响。

2. 处理水平选择：处理水平的选择应该充分考虑实验目的和可行性，同时也要考虑处理水平之间的差异程度，以便观察到明显的效应。

3. 随机分配处理：处理水平应随机分配给不同处理组，避免分配偏倚导致结果的误差。

4. 样本大小和重复次数：样本大小和重复次数应根据实验目的和预期效应大小进行合理选择，以确保实验结果的可靠性和统计显著性。

5. 数据分析方法：选择适当的统计方法进行数据分析，以评估因素对实验结果的影响，并进行假设检验和置信区间估计。

6. 结果解释和结论：对数据分析结果进行合理解释，得出准确的结论，并提出进一步研究的建议。

总结：单因素随机实验设计是一种常用的实验设计方法，通过对同一因素的不同水平进行处理，观察实验结果的变化，以确定因素对实验结果的影响程度。

第二章实验设计有关实验效度实验效度是指实验方法能达到实验目的的程度。

1、影响内部效度的因素：实验研究的内部效度是指实验变量(处理)能被精确估计的程度。

实验中自变量与因变量之间的因果关系的明确程度。

(1)历史(经历)(2)成熟或自然发展的影响(3)选择(4)测验(5)被试的亡失(6)统计回归(7)仪器的使用(8)选择和成熟的交互作用及其他2、影响外部效度的因素实验研究的外部效度指的是实验研究的结果能被概括到实验情景条件以外的程度。

(1)测验的反作用效果(2)选择偏差与实验变量的交互作用(3)实验安排的反作用效果(4)重复实验处理的干扰实验的内部效度和外部效度是相互关系、相互影响的。

这两种效度的相对重要性，主要取决于实验的目的和实验的要求。

一般而言，在实验中控制额外变量的程度越大，则对因果关系的测量就越有效。

因此，可以在保证实验内部效度的前提下，采取适当措施以提高外部效度。

有关实验设计实验设计——研究者针对需要验证的实验假设，为有计划的搜集观察资料而预先建立和依据的设计模式。

被试内设计真实验设计单因素设计被试间设计准实验设计多因素设计混合设计非实验设计被试内设计——每个被试(组)都参与所有的实验处理，然后比较相同被试在不同处理下的行为变化。

被试间设计——要求每个被试(组)只接受一种处理，而另一被试(组)接受另一种处理，然后比较被试在不同处理下的行为变化。

混合设计——在一个实验中同时采取两种基本设计的实验设计。

一、非实验设计非实验设计：是一种对现象的自然描述，一般用于识别和发现自然存在的临界变量及其关系，它可以为进一步实施更严格的实验设计积累资料。

1、单组后测设计：(1)设计的模式只有一个实验组，而对实验组只给予一次实验处理，然后通过测量得到一个后测成绩。

X O(2)设计的评价不足：①无对照组比较。

②无前测。

③没有考虑对机体变量、自变量及其他无关变量的控制。

④很难排除历史、选择和成熟等内在无效来源的作用。

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1234567893.758.7516.2911.12 5.49 3.9813.6416.71 1.69随机数组别甲乙丙乙乙甲丙丙甲编号101112131415161718113.6216.36 2.12 4.7411.54 3.980.1317.3516.38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。