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】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。:..内容细目第一节实验设计的基本类型一、被试者内设计46(一)实验前后设计(二)定时系列设计(三)抵消实验条件的设计二、被试者间设计51(一)随机组设计(二)配对组设计三、混合设计56第二节多变量实验技术一、多自变量实验的优点58二、多因素实验设计63三、拉丁方设计65第三节实验数据的统计分析一、统计表和统计图66(一)统计表(二)统计图二、实验数据的初步整理73(一)偶然误差与系统误差(二)集中量(三)差异量三、显著性检验82(一)显著性检验的含义(二)t检验(三)F检验(四)X2检验:..。它主要是指控制实验条件和安排实验程序的计划。它的目的在于找出实验条件和实验结果之间的关系,做出正确的结论,来检验解决问题的假设。,各自变量内处理水平的多少,和被试情况的不同,而构成不同类型的实验设计。:被试者内设计,被试者间设计,混合设计。被试者内设计乃是指被试者在自变量发生变化的所有情况下接受实验。被试者只接受多个自变量情况中的一个,即不同的被试者接近不同自变量的情况,则称为被试者间设计。兼有被试者内设计和被试者间设计的实验设计为混合设计。。它不是指同一自变量的多个水平。多自变量实验具有三个明显的优点:(1)工作效率高;(2)实验的控制较好;(3)实验结果更有价值。,交互作用就发生了。在有交互作用的情况下,分别讨论每一自变量的效应就不够了。此情况下还必须分析讨论出现交互作用的原因和后果。,以及自变量与自变量交互作用效果的实验设计。在心理学实验中,居多的是多因素实验设计。。只要是实验中自变量的个数与实验处理水平数相同,而且这些自变量之间没有交互作用存在时,都可采用拉丁方设计方案。拉丁方设计能抵消实验中因实验顺序、被试差异等所造成的无关变量的效果。。它在叙述统计资料方面有着重要作用,有人称之为统计的速记。统计表是由表题、横行和纵栏、数字资料等要素组成。,应用点、线、面、体、色彩等绘制成整齐而又规律,简明而又数量化的图形。常用的统计图形有曲线图、条形图、直方图、点图、圆形图等等。。有时在实验中还会出现另一种类型的误差,它的观测值不是分散在真值的两侧,而是有方向性或系统性的,这就是系统误差。,在统计学上常由二种趋势来度量,一为集中趋势,一为离中趋势。度量集中趋势的统计量称集中量,度量离中趋势的统计量称差异量。集中量有平均数、中数和众数。差异量有全距、平均差、四分差、百分位差、标准差和方差等。。一般可按三步进行检验。第一步,提出假设或假定样组的平均数是从全域中取出来的。第二步,通过实际计算,求出t、F、或x2等值。第三步,对假设作出取舍的决定。,两项实验结果之差,有时是随机引起的差异,有时则是由自变量所造成的。t检验就是分辨随机差异与自变量引起的差异的常用手段之一。,故又称方差分析。t检验只能对两组的平均数加以比较,而方差分析能对二组或二组以上的平均数加以比较。:..检验分参数检验和非参数检验。x2检验属于非参数的统计量数。它所检验的分配在先验的假定上并不要求具有一定的形态。第一节实验设计的基本类型实验设计(experimentaldesign)乃是进行科学实验前做的具体计划。它主要是控制实验条件和安排实验程序的计划。它的目的在于找出实验条件和实验结果之间的关系,做出正确的结论,来检验解决问题的假设。心理实验设计的内容包括:刺激变量(或刺激变项)(stimulusvariable)的确定及其呈现的方式,反应变量(或反应变项)(responsevariable)的指标及其测量方法,对一切有关变量(或变项)(variable)的控制措施,确定被试者人数和选择被试者的方法,拟定主试在实验开始前对被试者要说的指示语,规定实验次数,安排实验程序,规定使用仪器的型号,处理实验数据的方法等等。实验设计要对实验结果有预见性,要保证严格按照实验设计进行才能取得有效的实验数据。每一个实验设计都必须回答三个基本问题:(1)实验采用多少自变量?例如在一个阅读速度的研究中取“照明强度”为自变量。(2)各自变量内又采用多少处理水平?例如照明强度又分为强、中、弱等处理水平。(3)在各自变量和各处理水平中用相同的被试者,还是用不同的被试者?根据这三个条件的组合,就可构成许多不同类型的实验设计。一般根据对上述三个问题的回答,就可把实验设计的类型大体上分为三种:被试者内设计、被试者间设计以及同时包括被试者内与被试者间的混合设计(mixeddesign)。被试者如果在自变量发生变化的所有情况下接受实验,则是被试者内设计。例如,自变量是照明强度,假如有强、中、弱等三种照度供操纵;因变量是观测一个在标准条件下视角为一分的C型视标的距离。采用被试者内设计时,同一被试者需要在三种照明条件下都接受测试。如被试者只接受多个自变量情况中的一个,即不同的被试者接受不同自变量的处理,这类设计便是被试者间设计。在上例中,如实验者令一组被试者在强照度条件下测试,令另一组被试者接受中等照度条件下的测试,令第三组被试者接受弱照度条件下的测试,如此类推,直到各组都分别接受某一种照度条件下的测试。这种实验设计就是被试者间设计。为什么在被试者内设计和被试者间设计中,实验都可以同时操作两个或两个以上的自变量呢?乍看之下,这种处理似乎违背了实验法“单一变量”的原则。其实,由于实验者采用了统计方法,可以通过平衡多变量的关系,通过控制其他一些自变量,使某一阶段变化特性显露出来,这一问题就迎刃而解了。因此,可以说统计技术是实验设计的基础。所谓混合设计,是指在一项实验中,有些自变量是被试者内的,而有些自变量是被试者间的。例如,一个被试者接受甲变量的每一种情况,但只接受乙变量的一种情况。根据被试者内设计和被试者间设计的特征,这时的甲变量是被试者内自变量,乙变量则是被试者间自变量了。这类实验设计即是混合设计。一、被试者内设计被试者内设计(或受试者内设计、单组实验设计)(within-subjectsdesign)是每个被试者须接受自变量的所有情况的处理。其基本原理是:每个被试者参与所有的实验处理,然后比较相同被试者在不同处理下的行为变化。这种实验设计下的同一被试者既为实验组提供数据,也为控制组提供数据。因此,被试者内设计无需另找控制组的被试者。在实验研究中,如果实验者主要想研究每一个被试者对实验处理所引起的行为上的变化,一:..(一)实验前后设计实验前后设计(experimentalbefore-afterdesign)是指在实验条件处理前对被试者进行观测的结果与实验条件处理后所做的同样观测的结果加以对比的设计。也就是说,这种设计类型是实验(处理)前后的比较设计。我们可用表2-1来表示这种设计的模式。实验(处理)前、后设计,具有二个优点:(1)能较明显地检查出实验处理的效果如何。因为在这种实验中,前、后被试者是同一的,如果能够控制好无关变量的话,那么实验处理前后的差异,就是实验处理的结果。(2)表2-1实验前与实验后设计模式说明:Y表示实验处理前对被试者观测所得值1Y表示实验处理后对被试者观测所得值2X表示实验条件处理对被试者的需要量较少,一组被试者当二组被试者用,无须再增设被试者控制组。不仅效率提高了,而且被试者变量也得到了较好的控制。然而,我们应该看到不足之处。各类被试者内设计的共同缺点是,这类设计需要每个被试者在实验中花费很多时间。通常一个被试者被要求执行几项任务,这势必会产生疲劳,影响实验结果。而前、后设计还有二个不足之处:(1)由于前、后两次观测之间存在时间间隔,这就会带来外来影响。一般来说,前、后间隔时间愈长,则影响就愈大。反之,如果前、后两次观测时间很接近,倒可以认为这是实验处理引起的行为差异。(2)容易产生顺序误差。即前面的观测影响后面观测的结果,从而影响实验结果。例如实验中第一次观测会产生学****疲劳、情绪等效应,从而影响第二次观测的结果。(二)定时系列设计定时系列设计(timeserialdesign)是指实验处理前对一组被试者作一系列的定时重复观测,然后实施实验处理。再对被试者作一系列的定时重复观测,分析自变量(实验处理)对因变量的关系。定时系列设计可以看作是前、后设计的扩展形式。定时系列设计,一般先分别求出实验处理前和实验处理后的平均数,也有分别取众数或中数的。我们用表2-2来表示这种设计的模式。:..定时系列设计模式说明:Y1Y1Y1别表示实验处理前之观测值a、b、c分Y2Y、Y分别表示实验处理后之观测值a、2b2cX表示实验条件处理定时系列设计除了具有上述前、后设计的二个优点之外,还具有以下二个优点:(1)降低由于一次观测而得到被试者不正常行为的机率。实验处理前和实验处理后分别对每一位被试者作一系列测定,这就能降低只作一次观测而得到不正确结果的机率。(2)提供测量过程中的信息。无论是在实验处理前,或是在实验处理后,均对被试者进行一系列的观测,这样就可以使我们看出发展趋向。但是,问题还具有两面性,定时系列设计的这些优点,也加重了前、后设计所存在的弱势:(1)由于更多次的观测,势必延长实验时间,从而会有更多的外来影响。(2)也正是更多次的观测,更易引起顺序误差,更易导致练****疲劳、紧张或厌烦等效应,影响实验结果。(三)抵消实验条件的设计抵消实验条件的设计(reversalexperimentalconditiondesign)是指抵消实验过程中无关变量的一种设计。前面讲到,有些无关变量在某些实验情况下既不能被消除,又不能保持恒定。例如,单组实验往往由于前一处理影响后一处理的效果,产生顺序误差。为了抵消顺序误差,最简单的方法就是用ABBA的排列顺序来安排实验顺序。其模式可用表2-3表示。从表2-3中可见,首先给被试者作第一种处理(X)和第一种处理后的观测(Y),其次作A2a第二种处理(X)和处理后的第二次观测(Y),再重复第二种、最后重复第一种的处理和观测。B2b整个实验程序的安排,就是抵消实验条件的设计的基本形式。这里不妨举一个例子。有甲乙两种操作方式,我们要比较这两种操作方式哪一种更正确,更快些。我们知道,以人作为被试者的实验,在不同时间所得结果必然有所不同,甚至同一人以同一操作方式作一系列实验,要使其中两次结果完全相同也是一件不容易的事。定时系列规则是解决此类问题的方法之一。但是定时系列规则不能消除和顺序有关的实验误差。表2-3抵消实验条件设计的模式为了消除这类影响,方法之一就是使用抵消实验条件的设计。本例就可用表2-4表示其模式。:..抵消实验条件设计的实例这种实验设计在处理X的情况下得到两个数值,在处理X的情况下也得到两个数值。统计时AB就通过分别求平均数后,加以比较。这样的实验设计,既安排了二种操作方式在程序上的均等,同时又提供了估计随机误差的可能性。抵消实验条件的设计具有三个明显的优点:(1)能较好地控制被试者变量,这是单组实验设计的共同优点。单组实验设计不但比两组实验设计用的被试者数量少,而且由于两种实验条件使用同一被试者,从而较好地控制了实验变量。(2)能较好地控制顺序误差。在心理实验中有许多变量与时间有关,例如学****练****迁移、挫折、疲劳等等。这些变量特别需要用这类实验设计来消除顺序误差。如果一半被试者所作的顺序为ABBA,另一半被试者所作的顺序为BAAB,那就抵消得更彻底。(3)时间上比较经济。这类实验一般观测次数不多,上面操作方式甲乙的比较,也只要通过四次观测就能完成某一被试者的实验。因此,被试者较易配合,以顺利完成实验,同时也排除了某一些实验误差。抵消实验条件设计虽有上述优点,但也有其局限性。主要有两点:(1)反应变量在时间维度(轴)上的关系是线性时才能使用。抵消实验条件的设计的前提条件是反应变量在时间维度(轴)上的关系是线性关系。例如单纯的前影响作用,无论是从试验一到试验二,还是从试验三到试验四,都是后者受前者的影响。但是,当这些变量的实际效果与行为效果的关系是非线性时,则采用这类设计也不能达到抵消实验的顺序误差的目的。(2)对有些实验不适用。例如用两种学****方法学****同一实验材料就不适用。若一定要用这种设计,就必须改用同一被试用两种学****方法,学****两种难度相等的不同材料,才能消除练****误差,同时还应用相同的计量单位,否则无法进行比较。以上我们介绍了三类单组实验设计,清楚了这些设计所具有的优点。在心理实验中确实有不少运用这种设计方法达到较好效果的例子。例如:杨治良等(1979)曾用单组实验前后设计,对痛的成分进行心理学研究。采用这种设计的出发点是愿接受痛刺激的被试者不可多得,为了弥补单组实验和被试者数量较少的不足,实验采用单组实验前后设计。在这样的设计中,被试者变量能得到较好的控制,因为能消除由被试差异引起的误差,从而对自变量的效果作出更精确的估计。同时,为尽可能减少单组实验中的被试者在实验中花费很多时间,实验采用了心理量表法记分,通过被试者一次反应,记录较多的反应指标,而这些指标之间又存在着很大的一致性(见表2-5)。从表2-5可见,众多的生理和心理指标增加了对照程度,在一定程度上弥补了被试者较少的缺陷。:..痛反应量表相当于各级刺激的强度为被试的平均值(采自杨治良,1979)应看到单组实验设计有其局限性,同时,正如前面所述,对有些实验不适用。单组实验设计在不能避免某种系统误差时,就要用被试者间设计或混合设计来完善实验设计。二、被试者间设计被试者内设计要求每一个被试者接受所有自变量处理,关键是如何安排各处理的先后次序。被试者间设计(或组间法)(between-subjectsdesign)是要求每个被试者(组)只接受一个自变量处理,对另一被试者(组)进行另一种处理,故又称这种设计为独立组设计(independent-groupsdesign)。这种设计的主要问题是如何决定哪一个被试者(组)接受哪一个实验处理。若有两种以上的处理,有多少种处理就采用多少个被试者(组)。被试者间设计或独立组设计有两类设计技术:随机组设计和配对组设计。(一)随机组设计随机组设计(或随机分组设计)(random-groupsdesign)是将被试者随机地分配在不同的组内接受不同的自变量处理。这一假设是将被试者随机分配到不同的组,若对各组用一样的课题,在相同的条件下进行测量,其结果就成为相等组(或等组)(equivalentgroups),则它们的成绩在统计上应是相等的。换句话说,假设各组在与实验课题有关的特性上(如年龄、智力、性格特征等)没有差别(在统计允许的限度以内),而实验结果却出现了差别,这差别就是由于处理的不同而引起的。从统计理论来讲,特别是从抽样理论来说,此设计的各被试者样本(随机组)在未受不同的实验处理前,他们的作业平均数在统计上是没有显著差异的,如果有,也仅仅是抽样变动。各自样本的平均数X都是总体平均数的无偏估计值。换言之,各随机组在未经受不同处理之前是相:..检验和F检验后发现作业的平均数有显著性差异,那么这些差别是实验处理的不同引起的。各实验处理的平均数不是来自总体的平均数,而是来自各实验处理总体μ,μ,??,μ。这就是根据随机理论所12k作的逻辑推理。怎样才能做到随机分组呢?常用的方法有两种:同时分配法和次第分配法。这两种方法各有其特点,可择宜采用。,被试者同时等候,而实验者可随意调派其中任何一个被试者。同时分配法通常有三种技术。(1)抽签法:先将所有被试者编号,记入纸片,每一纸片号码代表一个被试者,然后将纸片放入容器内搅匀,按组抽取。若要将40个被试者分为四组时,第一次抽10片,代表第一组,第二次也抽10片,代表第二组,依次类推。假定40个被试者中有16个女生,则每组应各有4名女生。所以可以在16名女生中先随机选4名,再在24名男生中随机选6名,归入第一组,依次类推。(2)笔划法:若要将40个被试者分为四组时,首先将被试者依其姓氏笔划数进行次序排列,再查随机数表每一数列的第一位数,只取第一个数为1、2、3、和4的数字,分别归属四个组,各查10个,共查满40个以后,按姓氏笔划先后对入1、2、3、4所表示的组别。用此法时只要注意在查第一位数为1、2、3、4的随机数时各查10个即可。(3)报数法:若要将40个被试者分为四组时,采用类似于体育课上的报数,假定被试者都坐在教室内,实验者令其从第一排报数,报1的被试者都被分在第一组、报2的被试者都分在第二组,依此类推,只是要注意原有顺序的影响。若每排报数的方向随机改变,例如用1234,4321,2341等不同的顺序报数,则随机分组的效果将更好。,由于实验持续时间较长或其他原因,实验者知道有一群被试者,但不知道究竟那位被试者什么时间会来,只能根据预先拟好的原则进行分派,而且当实验结束时,各组要符合随机组的要求。这里介绍两种技术。(1)简便法:按被试者出现在实验的先后分派,第一名属第一组,第二名属第二组,第三名属第三组,依此类推等。这有点像同时分配法中的第三例。一般而言,使用本法能满足随机的条件,然而它取决于被试者报到的次序是否符合随机原则。(2)区内随机法:为了避免被试者非随机出现的可能性,可按照被试者来到实验室的先后,使用区内随机次序分派被试者归属各组。例如,可根据随机数表来分配被试者。随机组设计有优点也有缺点。其优点是:(1)用随机分配被试者的方法可控制两组被试者变量的差异,分组方法简单可行。(2)由于对每一被试者只作一次观测,可消除某些实验误差,如消除学****误差的影响。这种设计的缺点是:(1)分成等组的方法仍欠精密。(2)若两组在不同时期观测,就有可能插入实验以外的偶发事件,影响因变量的观测结果。(二)配对组设计配对组设计(或对等组设计)(matched-groupsdesign)是随机组设计的一种逻辑扩展。配对组设计的目的是使各组的特性更加相同。这种设计可控制组内变异和组间变异。在心理学研究中常常会遇到某些变量,特别是机体内部的变量,例如智力、态度??。它们对实验变量(自变量),例如对教材、教法等来说是额外的、无关的,而对因变量来说却是有关的。因此,它们是共变量。共变量若不受到实验控制,则进行F检验时作为实验误差的组内误差往往就不合理地:..把具有同一等级特征的个被试者加以配对,此时,每一个配对组便是一个层级。配对组的K个被试者每人只接受一种实验处理,至于谁应接受哪一种实验处理,则用随机分派的方法来决定。表2-6乃是配对组设计的基本模式。表2-6配对组设计的基本模式(采自杨治良、乐竟泓,1990)在表2-6上,每一等级的每一处理只是观察一个被试者的做法,有时所观察的基本单位不是一个被试者,而是一个团体或一个子集合。配对法常有两个步骤:第一,令所有被试者做“共同作业”,即接受预备测验,获得作业分数;第二,根据作业分数形成配对组。第一步:共同作业montask)亦称为先检验(或前测)(pretest)。配对组设计的优劣完全依赖实验作业是否与共同作业有高度的相关。先检验与实验作业的相关越高,组间差异越小,则接受不同处理后的实验结果越能反映实验处理的差异。先检验作业有两种:一种是和实验作业有高度相关的其他作业;另一种是利用被试实验作业的初期表现。通常,同一作业两个阶段的行为表现是相关的。很多学****实验以智力测验为配对分组的依据,但在不能找出和实验作业相关的作业时,对有些无练****效应的实验可使用实验练****的成绩作配对依据。:..配对分组(matchedgroups)乃是取得先检验测试分数后,再用两种方法形成配对组。方法一:将被试者按先检验作业分数的高低排列(见表2-7)。现设有三种自变量处理(情况),将前三个被试者依区内随机方式派到A、B、C三组,接着将后三个被试者如法分配,直到分配完毕。从表2-8可以看到,表2-730名被试者先检验分数的高低排列表(采自杨治良、乐竟泓,1990)按这种方法分配的各组在平均数和标准差上都很接近。方法二:取先检验分数中相同或非常接近的,以三人为一单位,然后按区内随机法逐次分派到A、B、C各组。每三个被试者的分数接近的程度完全是任意的,如表2-9的分派限定三个被试者分数差落入≤4的范围内。因为有了这样的限制,超过标准的被试者被剔除。如表中每组被试者只有8人,各组分数相差甚微。表2-830名被试者按方法—配对分组的结果:..-930名被试者按方法二配对分组的结果(采自杨治良、乐竟泓,1990)二种方法相比,方法二中各被试者的平均值比方法一更相近,但由于有随机分配的程序因素参与其中,只比较平均数还不能说明问题,应再比较所分各组的标准差。若被试者在方法二中的标准差比在方法一中的更接近,这就有力地说明了方法二的各组较为接近,而根据方法二的处理,各组的标准差总会小一些。配对组设计的作用在于控制组内变异与组间变异。它的优点是在实验处理之前,就把组间变异缩到最小和要求两组组内变异比单独的随机分配更接近相等。因此,这种设计能对被试者个别差异给予很多的控制,小型实验用配对设计,其效果比用随机分组的效果更为显着。但这种设计的缺点是,实验者因分配被试者而大大增加其工作量。三、混合设计混合设计(mixeddesign)乃是在一个实验中同时采用两种基本设计的实验设计。它要求一个自变量用一种设计处理,如被试者内设计处理,而另一个自变量用不同种类的设计处理,如被试者间设计处理。这时,实际上是在进行两个实验。如果某个实验要求处理三个自变量,可按同样的原理对三个自变量采用不同的设计。注意,这里谈及的三个自变量不同于一个自变量的同类的三种水平。这里举一个例子,若将实验限定在两个自变量的范围以内,在最简单的双变量实验设计(2×2)中,每个自变量在二种水平(A变量有A、A,B变量有B、B)上的混合设计有如1212下几种可能:-10中的1、6、11、16组是非混合设计,而2、5组代表同种混合设计,3、9组也代表同种混合设计,等等。真正的混合设计有十二组。其实只要用对角线的一半编号组就可以说明问题,真正的混合组有二个六组,要么是2、3、4、7、8、12,要么是5、9、10、13、14、15。这两个六组只在接受处理的方向上不同,而接受处理的内容基本一致。,展开随机组和配对组2×2混合设计。步骤一:将全部被试者分成二个随机组,一组接受变量A,另一组接受A;步骤二:将A组被试者分解为二个配对组(G、G),将12112A组也分解为配对2:..-10混合设计—例说明:表中数字编号是任意的,△和*代表同种混合。(采自杨治良、乐竟泓,1990)组(G'、G');步骤三:A组中的两个配对组接受变量B情况;另一组接受B情况,在A121122组中的二个配对小组也分别接受变量的B、B情况。上述情况可归纳为表2-11。,第一部是构成两个随机组,一组是接受变量A情况,另一组接受A情况。12另一变项B的二个情况B、B以任何方式给A变项的二组中所有的被试者,构成被试者间和被试12者内混合设计,从而把全部被试者的材料总合起来的时候,渐近误差将被抵消。2×2实验仅是混合设计的简要形式,若有需要,完全可以实现2×4、3×3、3×6等等的设计。例如,作2×4的随机组与被试者内混合设计可用表2-12的矩阵来表示,表中的数据是假想观察值。在决定一个实验是否用混合设计时,我们有必要在两种水平考虑:首先看看所涉及的有效变量是表2-112×2混合设计(采自杨治良、乐竟泓,1990):..2×4混合设计(采自杨治良,乐竟泓,1990)否要求特殊设计,如指导语变量要求被试者间设计;在这一点上没问题时,就得从方便、经济和注意统计正确性的角度作进一步的考虑。:..多变量实验技术在上一节中,我们讨论了实验设计的基本类型,在以人或动物为研究对象的心理学实验中,首先要解决的问题是:实验处理中用了相同的被试者还是用了不同的被试者。根据这一原则,上一节中我们讨论了被试者内设计、被试者间设计和混合设计。尽管这样的分类也穷尽了各种实验,但在心理学实验中,大多数比较重要的实验都是多自变量实验。所以在这一节里,我们对多自变量的实验设计作进一步介绍。一、多自变量实验的优点多自变量(或多自变项)(multipleindependentvariable)是指在一个实验中包含有两个或两个以上的自变量。它不是指同一自变量的多个水平。在心理学的刊物上较少发现只用一个自变量的实验研究报告。一个复杂的心理现象很少是单一刺激因素决定的,往往是多因素的结果。例如,想研究不同的教学效果,可能有教学方法的影响,也可能有教师水平的影响,还有学生自身水平的影响等。这种教学效果,实际上是受多因素交互影响的结果,要使实验更接近实际,就应采取多因素,即多自变量的实验设计。典型的实验是同时操纵两到四个自变量。那么为什么在心理学实验中在较多的情况下要采用多自变量实验呢?这是因为多自变量实验具有三个明显的优点:,也就是说事半功倍,花同样的时间,做了一倍,甚至二倍、三倍的工作。。如被试者条件是一样的,同一个被试者,同样的身心状况。再如时间条件也是一样的,日期相同、时间相同。其他条件就更不用说了,如相同的外界环境、相同的温度、相同的湿度等等。这就在很大程度上排除了许多实验误差,减少了实验污染。,由于在多种情况下都证明是确实的,这样就比多个单独实验所概括的结果更有价值。例如,我们想要知道两种奖励办法中哪一种促进了中学生学****体育。第一种奖励办法是对正确完成规定的运动项目的学生给予物质奖励;第二种是给予提前下课,即每正确完成一个规定的运动项目允许学生提前下课,哪种更好些需要用实验证实。而且,在把它作为一项中学的规定之前,我们还应把这两种办法放到语文、数学等课程中去实验。在这里,不同课程的被试者是第二个自变量。显然,把奖励办法与不同的课程这两个自变量结合在一项实验中,要比进行两个连续的单自变量的实验为好。特别是,当一个自变量产生的效果在第二个自变量的每一水平上不一样时,交互作用(interaction)就发生了。在有交互作用的情况下,分别讨论每一自变量的效应就不够了。因为一个自变量的效应依赖于另一个自变量的水平。这里,我们举个例子。杨治良等人(1981)做了一个实验,目的是想了解年龄对再认能力的影响。第一个自变量是年龄,这里我们选取初中生年龄组和大学生年龄组。第二个自变量是实验材料,这里我们选取具体实物图形组和词组两个组。因变量取再认能力d'作指标(信号检测论方法用于再认实验,采用d'作为再认能力的指标)这个实验的方法是采用再认法,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。实验结果如图2-1所示(见下页)。从图2-1可见:第一,在哪个实验条件下,初中生的再认能力较强;第二,对具体图画的材料,再认能力较强。然而,此图是将两个变量(年龄大小和材料性质)分开绘制的。在左图,初中生的再认能力指标中,既包括了对具体图画的材料,又包括了对词的材料。大学生的情况也是一样。:..),我们就可以看到,实际情况并非这样简单。图2-2将两个变量画在一起,显示了交互作用的发生。它告诉我们: