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【实验心理学】如何确定实验设计之因素型设计

上传时间:2022-12-13 15:25 来源:文都比邻 阅读: 分享:

  心理学考研的科目中,实验心理学中的实验设计也是常考的内容,不管是心理学312统考还是347等自主命题院校的试题中,实验设计可以说是重难点科目,文都比邻根据有关实验设计论文的内容,帮你理清心理学实验设计的基本思路,以下是全文文内容(有删改,点击下载可直击下载该论文)

  根据变量特征确定合适的实验设计类型,以下是因素型设计内容

  2.1选择因素型设计后,考察是否同时存在被试间因素和被试内因素若一个假设中既有不便由同一组被试先后接受几种测量的因素(被试间因素),又有可由同一组被试先后接受几种测量的因素(被试内因素)时,可选择混合设计。其基本方法是:在一个或两个被试间因素上,随机分配被试,每个被试只接受一个水平(或水平结合)的实验处理;在一个或两个被试内因素上,每个被试接受所有水平(或水平结合)的实验处理。结果统计使用方差分析。如要研究被试对不同色调灯光的反应时是否有差异,就需要选定两个独立组,一组为控制组,对白光反应;另一组为实验组,对不同色调的光反应。实验组的每个被试都分别对红、绿、蓝光反应,结果可得到不同色光之间的反应时比较,为被试内设计。实验组与控制组之间可作彩色与非彩色反应时比较,这是按被试间设计安排的。整个实验结构为混合设计。若假设中不同时存在被试间因素和被试内因素,则选择非混合设计,进入下一步。

  2.1.1 选择非混合设计后,考察实验处理的施测对被试有无长期影响如果若干水平的实验处理的施测对同一被试没有长期影响,则可选择两因素或多因素被试内设计,即让每个被试都接受所有的实验处理,比较相同被试在不同实验处理下的行为变化。其优点是:一方面只需要少量的被试,实验效率比较高;另一方面能最大限度地控制由被试的个体差异带来的变异,从而对自变量的效果作出更精确的估计。但是被试内设计存在着一个很大的障碍,乃是处理间的干扰作用,两种或多种条件可能相互影响,降低研究效度。一般来说,可以通过随机化或平衡法,克服与抵消潜在的干扰效应,例如为了消除由于实验处理顺序而引起的系统误差,就必须让同等数量的被试去接受各种不同位次和顺序的实验处理。另一种合理的办法是使各个实验处理按随机顺序分派于各个被试。对这类实验所得结果的统计可使用方差分析。若不同实验处理的先后施测对同一被试会产生长期影响,则必须选择被试间设计。

  2.1.1.1确定了被试间设计,考察被试是否属于固定团体在许多研究中,我们面临的被试是一些固定的社会团体,其成员不能随机分配给各实验处理。研究中有两个或多个可能影响因变量的因素,一个是自变量,另有一个或多个无关变量(固定团体),而且它们之间没有交互作用。这种条件下可采用两因素或多因素随机嵌套设计。这种设计的优点在于它使研究者可能在自然状态下利用固定团体进行某些研究。以三因素嵌套设计为例[2],研究是在固定的团体中进行的,由于上下两级团体都可能影响因变量的观测值,因此实验中含有一个自变量和两个无关变量(固定团体),自变量和无关变量之间没有交互作用;研究中的一个因素(高一级团体)是嵌套在另一个因素(自变量)的水平中的,第三个因素(低一级团体)是嵌套在高一级团体中、又嵌套在实验处理中的。实验者可利用方差分析分离出固体团体之间的差异带来的变异,以更精确地估价自变量的效应。然而,许多在固定团体中进行的嵌套实验,不同层级变量之间常常存在交互作用。在教育心理研究中,更为重要和令人感兴趣的正是关于学生一层的变量与班级或学校一层的变量之间的交互作用问题。比如,学生之间的个体差异在不同班级或学校之间可能是相同的、也可能是不同的。在学生数据层,不同变量之间的关系也可能因班级或学校的不同而不同。这些学生层的差异可以解释为班级或学校层的变量的函数。在组织行为学中,研究者常感兴趣于组织与相嵌于不同组织的雇员之间的关系。雇员层上的变量结果中的差异,或变量之间的相关的差异,可以解释为组织层上的预测变量的函数。象这样涉及到两层或三层数据结构的研究课题不能用传统的统计方法来处理,多层线性模型提供了解决这些问题的统计方法。当被试不是固定的社会团体时,可选择非嵌套设计。

  2.1.1.2 选择非嵌套设计后,考察能否测量被试变量若明知有某种被试变量会严重影响因变量,而且这个被试变量与自变量之间没有交互作用时,宜采用两因素或多因素随机区组设计。实验者先对该被试变量进行测量,把具有相同或相近分数的被试组成区组(同一区组内的被试应尽量同质),然后把每组同质被试随机分派,去接受不同的实验处理。

  这种设计因为从误差变异中分离出被试变量的影响,大大减小了残差变异,使F检验更加敏感,获得了对处理效应更精确的估计。若该被试变量难以测量,就只好用完全随机化的办法控制无关变量,即采用两因素或多因素完全随机设计。

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