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Chapter2

变量控制与实验设计

实验心理学ExperimentalPhychology

大纲补充：

心理学实验与理论

心理实验的含义与基本形式

实验范式（朱版教材）

实验逻辑（邓版教材）

实验与理论的关系（坎版教材）

心理实验含义与基本形式

心理实验

含义

在严密控制的条件下，通过操纵自变量，观察心理现象或行为的变化，从而确定变化产生的原因。

基本形式

因素型实验（what）：

所研究的行为产生的因素有哪些？

函数型实验（how）：

某个因素如何影响所研究行为？

B

Experimentalparadigms

Stroopparadigm

任务

念字，即把屏幕上呈现的一行字从左向右一个一个的大声念出来

唱色，即把屏幕上呈现的一行字的书写颜色从左向右一个一个的大声说出来

Experimentalparadigms

红绿蓝黄蓝绿黄红绿红黄蓝

绿红黄蓝绿红黄蓝黄红蓝绿

绿红黄蓝绿红黄蓝黄红蓝绿

蛋草花天鹅海墙火竹金菜叶

Experimentalparadigms

Stroopeffect

当颜色词的颜色信息与词义信息不一致时，颜色命名会受到词义信息的干扰。

其原因是词汇命名是自动化加工过程，而颜色命名是受意识控制的加工过程。

可用来研究年龄差异、性别差异、大脑两半球差异等。

实验范式

相对固定的实验程序。

B

Experimentallogic

实验逻辑

从总体中抽取两个相等样本，一个为实验组，一个为控制组。

实验组接受某种实验处理，而控制组未接受，随后对两个样本中个体的心理活动水平进行观测并比较。

如果两个样本的观测结果出现差异，其原因只能是实验处理引起的。

B

ExperimentandTheory

Theory

理论是解释多个事件的一组相关表述。

表述越少，解释的事件越多，则理论越好。

如万有引力定律、责任扩散理论。

实验与理论的关系

理论是由一系列的实验结果归纳而成的。

理论可以预测新的实验结果。

Chapter2

OUTLINE

变量及其控制

实验效度

实验设计

实验信度

§1变量及其控制

IV的种类与控制

IV的种类

作业（刺激）变量：

操纵词频、图形颜色、给老鼠的食丸数量，引起被试不同的反应。

环境变量：

操纵被试与刺激之外的环境变量，如照明、噪音、是否有外界干扰等。

被试变量：

被试本身的特性，如性别、年龄、左右利手等。

§1变量及其控制

IV的种类与控制

IV的操纵

下操作定义：

相貌越好看，对异性的吸引力越大。

【Operationaldefinition：

一个概念由它的测定程序来下定义。

如智力用IQ分数来代表。

】

确定自变量的各个水平：

≥2，若非线性，则至少3个水平

§1变量及其控制

DV的种类与控制

DV的指标

行为学指标：

反应的速度或时间、准确率、次数、难度等。

认知神经科学指标：

皮肤电、脑电、眼动注视点、bold信号等。

主观指标：

被试的口语记录。

§1变量及其控制

DV的种类与控制

DV的操纵

反应控制：

通过指导语把被试的反应控制在研究者设想的方向。

选择恰当的指标：

客观、信度、效度、区分度。

客观：

下操作定义。

信度：

多次测量一致性高。

效度：

能测到想要的反应。

微笑的次数测吸引力？

区分度：

避免量程限制。

ceilingeffect&flooreffect

§1变量及其控制

区分度不高的例子

Ceilingeffect

因变量指标：

实验结束后被试再次应邀参加实验的概率。

Flooreffect

因变量指标：

实验结束后被试约会女主试的概率。

以下情况属于哪种？

多看美剧能提高大学生英语阅读水平

初中英语考试？

专业八级考试？

§1变量及其控制

特殊的EV

来自主试

实验者效应，罗森塔尔效应，皮格马利翁效应

来自被试

要求特征，霍桑效应，安慰剂效应

解决办法

Double-blindexperiment

让实验者和被试都不知道实验的真实目的，从而避免来自实验者和被试的额外变量的影响。

§1变量及其控制

EV的控制

eliminationmethod

如双盲实验，隔音室

相貌实验：

不用同性恋被试

缺点：

不能推论到有额外变量的情况（外部效度）

§1变量及其控制

EV的控制

constantmethod

如实验的场地、时间、照明，被试的性别、年龄等

相貌实验只用年龄相当的大学生

缺点：

不能推论到额外变量的其他水平（外部效度）。

§1变量及其控制

EV的控制

matchingmethod

使参加不同实验处理的被试相匹配。

相貌实验：

迷人or俗气，男女被试各一半

缺点：

被试难以完全匹配。

§1变量及其控制

EV的控制

randomization

被试：

总体中的每个成员参加某一实验处理的概率相同，平衡被试间的个体差异。

分两步实现：

总体

§1变量及其控制

EV的控制

randomization

刺激呈现和实验编排的顺序：

让被试学习20个单词，10个为名词，10个为动词。

可用随机化法编排单词顺序；或被试要参加10个实验，实验顺序按照随机化方法排列。

具体方法：

抽签：

学号尾号为2的同学参加学生手册考试

随机数字表：

具体用法见张版统计教材和邓版教材

§1变量及其控制

EV的控制

counterbalancingmethod

常用于刺激呈现或实验编排的顺序

ABBA和拉丁方（实验设计部分）

§1变量及其控制

EV的控制

statiscalcontrol

在实验完成后通过一定的统计技术来事后避免实验中额外变量的干扰。

剔除极端值：

标准按照前人研究制定。

协方差分析：

将额外变量作为协变量

§1变量及其控制

EV的控制

statiscalcontrol

协方差分析举例：

阅读困难儿童的干预

实验组

前测

干预

后测

控制组

前测

后测

§1变量及其控制

EV的控制方法总结

methods

适用

评价

消除法

可消除的EV

影响推论性

恒定法

无法消除的EV

影响推论性

匹配法

几组被试接收不同的实验处理

所有额外变量难以完全匹配

随机化

被试选取与分配

刺激和实验编排

最佳控制方法

平衡法

刺激和实验编排

限于顺序效应

统计控制

实验设计中未控制的EV

只是实验前控制的补充

B

§2Validity

效度定义

有效性：

实验方法能达到实验目的的程度

分类

Internalvalidity

Externalvalidity

Statisticalconclusionvalidity

Constructvalidity

Internalvalidity

内部效度定义

由于系统误差的存在，实验数据偏离真值的程度，或者IV与DV之间关系的明确程度

影响因素

历史因素：

实验过程中与实验变量同时发生，并对实验结果产生影响的因素

例如，记忆实验中，被试实验结束后有意复述，使回忆成绩提高。

Internalvalidity

影响因素

成熟：

实验过程中，被试生理或心理的发展影响实验结果。

例如，临床疗法实验中，被试症状减轻可能不是疗法本身的作用。

Internalvalidity

影响因素

选择：

被试选取时未采用随机分组，被试个体差异混淆了实验处理对因变量的影响。

例如，两种教学方法，新方法针对实验班级，传统方法针对普通班级。

被试流失：

某些关键被试退出实验，导致结果出现偏差。

例如，想通过实验证明某种药物会提高老鼠的记忆力，结果吃药的老鼠大批死亡。

Internalvalidity

影响因素

测验经验（练习效应、学习效应）：

被试对心理测验形成应答技巧，使结果变好。

疲劳：

实验时间较长时，被试疲劳会使实验结果下降。

统计回归：

某些极端被试会自然出现成绩向中间回归的趋势，不一定是由实验处理造成的。

极端高分者后测比前测下降

极端低分者后测比前测提高

Internalvalidity

影响因素

主试-被试相互作用：

实验者效应、被试的要求特征。

测量工具的稳定性：

实验仪器、工具、材料等如果不够稳定，会给实验结果带来误差。

Externalvalidity

外部效度定义

实验结果能够推论到样本总体和其他同类现象中的程度。

影响因素

实验情境人为性：

高控制情境—现实生活

被试样本代表性：

黄山学院大一学生—大学生

测量工具局限性：

四级成绩—英语熟练程度

Statisticalconclusionvalidity

统计结论效度定义

统计方法适切性会影响统计结论的有效性。

影响因素（统计教材、孟版教材）

统计检验力：

样本过小；

α值越小；

因变量标准差过大。

以上三种情况会降低统计检验力，易犯二类错误。

所选统计方法是否满足前提条件：

如总体应为正态分布、方差齐性等条件。

Constructvalidity

构想效度定义

所研究变量在理论构想上的全面性。

提高方法（孟版教材）

自变量操作定义符合其理论定义

因变量采用多种指标

如焦虑：

心跳次数、皮肤电、主观评定问卷。

多种研究方法互补

如实验法、问卷法、访谈法。

B

§3experimentaldesign

实验设计

相关术语

Factor：

IV（主试的相貌，被试性别）

Level：

IV的值（迷人/俗气；男/女）

Treatment=factor*level=2*2=4

Maineffect：

相貌的不同水平引起的DV差异

性别的不同水平引起的DV差异

Interaction：

在多因素实验设计中，一个因素对因变量的影响受另一个因素的影响。

Simpleeffect：

一个因素的不同水平在另一个因素某个水平上的变异。

§3experimentaldesign

Interaction举例（虚拟数据）：

§3experimentaldesign

Simpleeffect举例（虚拟数据）：

§3experimentaldesign

实验设计的分类（杂乱，需看多本教材）

根据被试接受的实验处理

被试间（组间）、被试内（组内）

根据实验控制的程度

真实验设计、准实验设计、非实验设计

根据自变量的多少

单因素、多因素

根据额外变量的控制方式

随机化、随机区组、重复测量

OUTLINE

被试间

被试内

真实验设计

单因素

完全随机设计

随机区组设计与拉丁方设计

重复测量设计

多因素实验设计

小样本设计

准实验设计……

Between-subjectsdesign

一个被试只接受一种实验处理。

单因素被试间设计举例：

加工深度影响记忆效果

程序：

让被试看一张词表。

A组被试评定对单词的喜爱程度；B组被试判断该单词是否包括字母e。

给出前三个字母，要求再认。

材料：

呈现单词computer；

测验com__（computer，combat，comedy）

自变量：

加工深度（两个水平）

因变量：

再认成绩

Between-subjectsdesign

单因素被试间设计模式

喜好评定

检索字母

S1

S2

S3

S4

S5

S6

S7

S8

S9

S10

Between-subjectsdesign

多因素被试间设计举例：

加工深度对内隐记忆和外显记忆的影响

任务：

让被试看一张词表。

A组喜好评定并记住单词；

B组喜好评定但不记单词；

C组检索字母并记住单词；

D组检索字母但不记单词。

AB两组给出前三个字母，要求再认。

CD两组给出前三个字母，要求填出第一个想到的单词。

Between-subjectsdesign

多因素被试间设计举例：

加工深度对内隐记忆和外显记忆的影响

自变量：

加工深度（喜好评定/字母检索）

记忆方式（外显记忆/内隐记忆）

因变量：

记忆成绩

结果

Between-subjectsdesign

两因素被试间设计模式

外显记忆

内隐记忆

喜好评定

检索字母

喜好评定

检索字母

S1

S2

S3

S4

S5

S6

S7

S8

S9

S10

S11

S12

S13

S14

S15

S16

S17

S18

S19

S20

Between-subjectsdesign

评价

优点

每个被试接受一种处理，避免了练习效应的影响。

缺点

需要被试量较大；

被试之间的个体差异可能会影响实验结果。

个体差异解决办法：

随机分组、匹配分组

B

Within-subjectdesign

一个被试接受所有实验处理。

单因素被试内设计举例：

听觉反应时与视觉反应时比较

程序：

让被试进行两种任务。

听觉反应时任务要求听到纯音按键，视觉反应时要求看到光点按键。

自变量：

感觉通道（两个水平：

听觉/视觉）

因变量：

反应速度

Within-subjectdesign

单因素被试内设计模式

视觉

听觉

S1

S1

S2

S2

S3

S3

S4

S4

S5

S5

Within-subjectdesign

两因素被试内设计举例：

听觉与视觉反应时左右手差异

程序：

让被试进行四种任务。

听觉反应时任务和视觉反应时均分为左手按键和右手按键。

自变量：

感觉通道（听觉/视觉）

反应手（左/右）

因变量：

反应速度

Within-subjectdesign

两因素被试内设计模式

听觉

视觉

左

右

左

右

S1

S1

S1

S1

S2

S2

S2

S2

S3

S3

S3

S3

S4

S4

S4

S4

S5

S5

S5

S5

Within-subjectdesign

评价

优点

需要的被试量较小；

基本排除了被试个体差异的影响。

缺点

某些自变量不适合，如被试变量；

一个被试所做实验次数多，实验时间长，容易引起练习效应、疲劳效应等；

不同实验处理可能会互相干扰，顺序效应。

顺序效应解决办法：

ABBA、拉丁方

Within-subjectdesign

ABBA

单因素：

视觉、听觉反应时

视听听视视听听视视听听视视听听视

多因素：

视觉、听觉反应时；左右手

左手：

视听听视

右手：

视听听视

右手：

视听听视

左手：

视听听视

Within-subjectdesign

拉丁方

二阶

三阶

四阶

五阶

AB

BA

ABC

BCA

CAB

ABCD

BCDA

CDAB

DABC

ABCDE

BCEDA

CDEAB

DEABC

EABCD

B

单因素完全随机设计

单因素实验设计

单因素完全随机设计：

一个自变量，两个以上水平，将被试随机分为几个组，每组被试接受其中一种处理（被试间设计）。

随机实验组控制组前测后测设计

随机实验组控制组后测设计

随机多组后测设计

B

单因素完全随机设计

随机实验组控制组前测后测设计

一个自变量，两个水平

统计方法一：

差异分数t检验

统计方法二：

协方差分析

实验组：

RO1XO2

控制组：

RO3O4

随机分组前测实验处理后测

单因素完全随机设计

随机实验组控制组前测后测设计

优点

随机分组控制了被试的个体差异；

控制了实验组和控制组在前测到后测期间，除实验处理以外的变量的影响；

使用前测可以保证随机分组的有效性。

缺点

前测可能会对后测有影响。

单因素完全随机设计

随机实验组控制组后测设计

一个自变量，两个水平

统计方法：

后测t检验

实验组：

RXO2

控制组：

RO4

随机分组实验处理后测

单因素完全随机设计

随机实验组控制组后测设计

优点

与前测后测设计相比，排除了前测对后测的影响。

单因素完全随机设计

随机多组后测设计

一个自变量，两个以上水平

统计方法：

one-wayanova

评价同实验组控制组后测设计

A组：

RX1O1

B组：

RX2O2

C组：

RX3O3

随机分组实验处理后测

单因素完全随机设计

单因素完全随机设计基本模式

利用随机分组或匹配分组排除个体差异

a1

a2

a3

a4

S1

S2

S3

S4

S5

S6

S7

S8

S9

S10

S11

S12

S13

S14

S15

S16

B

单因素随机区组设计

一个自变量，两个以上水平，一个被试额外变量。

将被试按照额外变量分为若干区组。

单因素随机区组设计举例：

生字密度对阅读理解的影响。

单因素随机区组设计

变量分析

自变量：

生字密度

（1/51/101/151/20）

因变量：

阅读理解成绩

额外变量：

学生的智力水平，按照智力测验成绩分为4个区组，每个区组4个学生

单因素随机区组设计

一般模式

区组间个体差异越大越好，区组内被试尽量同质

 䦋㌌㏒㧀낈ᖺ琰茞ᓀ㵂Ü

a1

a2

a3

a4

区组1

S11

S12

S13

S14

区组2

S21

S22

S23

S24

区组3

S31

S32

S33

S34

区组4

S41

S42

S43

S44

单因素随机区组设计

评价

优点：

比完全随机设计更有效地控制额外变量的影响。

缺点1：

区组内被试难以同质；

缺点2：

自变量与区组变量之间不能有交互作用。

单因素随机区组设计

随机区组设计的三种情况

每个区组只有1个被试，接受所有处理。

 䦋㌌㏒㧀낈ᖺ琰茞ᓀ㵂Ü

a1

a2

a3

a4

区组1

S1

S1

S1

S1

区组2

S2

S2

S2

S2

区组3

S3

S3

S3

S3

区组4

S4

S4

S4

S4

单因素随机区组设计

随机区组设计的三种情况

每个区组被试量为实验处理数的整数倍，每个被试接受一种处理。

每区组8人

a1

a2

a3

a4

区组1

S11S12

S13S14

S15S16

S17S18

区组2

S21S22

S23S24

S25S26

S27S28

区组3

S31S32

S33S34

S35S36

S37S38

区组4

S41S42

S43S44

S45S46

S47S48

单因素随机区组设计

随机区组设计的三种情况

每个区组有多个被试，但每个被试接受所有处理。

每个区组5人

a1

a2

a3

a4

区组1

S11-15

S11-15

S11-15

S11-15

区组2

S21-25

S21-25

S21-25

S21-25

区组3

S31-35

S31-35

S31-35

S31-35

区组4

S41-45

S41-45

S41-45

S41-45

拉丁方设计

随机区组设计与拉丁方设计

随机区组设计

将一个额外变量变为区组变量，通过统计处理来消除其影响。

拉丁方设计

当有两个额外变量时采用拉丁方设计。

拉丁方设计

举例

背景

一项单因素（A）研究有三个水平：

a1,a2,a3。

限于实验室条件，某研究每天只能做3个被试。

不在同一天测试可能会影响实验结果。

可以将测试日期作为区组变量。

这是随机区组设计。

拉丁方设计

随机区组设计模式

区组

a1

a2

a3

第1天

S11

S12

S13

第2天

S21

S22

S23

第3天

S31

S32

S33

拉丁方设计

举例

背景

一项单因素（A）研究有三个水平：

a1,a2,a3。

限于实验室条件，某研究每天只能做3个被试。

不在同一天测试可能会影响实验结果。

可以将测试日期作为区组变量。

每天参加实验的3名被试只能能分别在下午2点、3点、4点开始实验。

而三个时间段也可能影响实验结果。

这时需为拉丁方设计。

拉丁方设计

随机区组设计模式

区组

2点

3点

4点

第1天

a1

a2

a3

第2天

a2

a3

a1

第3天

a3

a1

a2

B

单因素重复测量设计

单因素重复测量设计

定义：

一个被试接受所有处理。

被试内设计的一种。

 䦋㌌㏒㧀낈ᖺ琰茞ᓀ㵂Ü

a1

a2

a3

a4

被试1

S1

S1

S1

S1

被试2

S2

S2

S2

S2

被试3

S3

S3

S3

S3

被试4

S4

S4

S4

S4

单因素重复测量设计

单因素重复测量设计举例

8个学生看四篇文章，生字密度不同，一个学生看所有文章，测其阅读理解分数。

前提：

一篇文章不会影响另一篇文章的阅读。

需要考虑的额外变量有：

顺序效应，练习效应和疲劳效应。

控制办法：

拉丁方

B

多因素实验设计

与单因素实验设计类似，分三种情况

多因素完全随机设计

即多因素被试间设计

多因素随机区组设计与拉丁方设计

同单因素

多因素重复测量设计

重复测量所有因素：

多因素被试内设计

重复测量部分因素：

多因素混合设计

两因素完全随机设计

杨治良等（1981）的实验

目的：

了解年龄对再认能力的影响

第一个IV是年龄，选取初中生年龄组和大学生年龄组。

第二个IV是实验材料，这里我们选取具体实物图形组和词组两个组。

DV取再认能力d‘作指标。

实验方法采用再认法，把被试者识记过的材料和没有识记过的材料混在一起，要求被试者把两种材料区分开来。

杨治良等（1981）的实验

结果解释

无交互作用：

根据主效应。

随着年龄的增大，再认能力降低；

具体图画比词的再认效果好。

杨治良等（1981）的实验

结果解释：

有交互作用：

主效应无用，需做简单效应检验。

重点关注年龄效应：

词的再认能力随着年龄增加无明显变化；

而具体图画的再认能力随年龄增加而显著降低。

杨治良等（1981）的实验

结果解释：

有交互作用：

主效应无用，需做简单效应检验。

重点关注材料效应：

对初中生来说，词和具体图画的再认成绩没有很大差别；

大学生对具体图画的再认能力比词的再认能力低。

B

两因素被试内设计

重复测量一个因素：

两因素被试内设计

类似于单因素被试内设计

A1

B1

A1

B2

A2

B1

A2

B2

S1

S1

S1

S1

S2

S2

S2

S2

S3

S3

S3

S3

S4

S4

S4

S4

B

两因素混合设计

适用条件

研究中有两个IV，每个IV有两个以上水平；

一个IV是组内变量，即每个被试接收它的所有水平的处理；

组间变量：

可能是被试变量；也可能是该变量会对被试产生长期效应，如学习效应；或者仅仅为了使实验次数和被试数达到平衡。

两因素混合设计

两因素被试间设计、被试内设计、混合设计

A1

B1

A1

B2

A2

B1

A2

B2

S1

S1