如题所述
第1个回答 2022-07-08
（五）实验研究的设计
要点：
①实验设计主要用来控制实验条件和安排实验程序。
②实验设计的目的在于尽可能减少额外的或未控制的变量，从而增加实验产生有效的一致结果的可能性。
（六）多变量设计.
定义：
(1)多变量设计：在一个实验中包含有两个或两个以上的自变量或因变量的实验设计，
(2)交互作用：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，交互作用就发了。交互作用，即自变量之间的相互关系。
(3)多因变量实验设计：在一个实验中包含有两个或两个以上因变量的实验设计。
(4)多自变量实验设计：在一个实验中包含有两个或两个以上自变量的实验设计。
要点：
①多自变量实验具有的优点：1.效率高.2.实验控制较好.3.可以获得交互作用，②在心理学实验中，因变量通常以行为指标来表示。
链接：
同时使用多个自变量可以增加实验结果的普遍性。同时用多个因变量也可以增加普遍性。多因变量实验和多自变量实验一样存在变量间的相互作用。关系也就是多因变量实验的多个因变量指标之间可能是有关联的。
(七)被试间设计.
定义：
(1) 被试间设计：每个被试只接受一个自变量水平的处理(简称一种实验处理或称一个实验条件）
(2) 回归假象：在许多测量情形中，第一次测验时的高分组和低分组这两个极端组的分数在第二次测量时向平均数回归了：高分组的得分比第一次低些，低分组的则高些。
要点：
①被试间设计的优点：一种处理方式不可能影响或污染另一种处理方式。
②被试间设计的主要问题：由于接受自变量不同水平处理的被试各不相同，我们就很难分辨出因变量的变化是由于被试间的差异所致还是由于自变量的变化所致。
③匹配前应对所有被试进行前测。
④匹配可以保证各组被试在这个或这几个特征上是同质的。
⑤匹配技术需要防止回归假象的介入。
(八)被试内设计
定义：
(1)被试内设计：所有的被试都会受到每一水平自变量的影响。
(2)练习效应：被试的表现会因为逐渐熟悉实验情境而有系统地提升。
(3)疲劳效应：被试的表现会因为连续作业的疲劳而系统地下降。
(4)平衡设计技术：在实验中为了消除或减少实验顺序效应而采用一些系统地改变实验处理顺序呈现技术的设计。
(5)差异延续效应：自变量中一个水平的处理可能会完全改变其另一水平的处理时所发生的情况。
要点：
①被试内设计的优点：不但节省了被试人数，而且不同组的被试个体差异也得到了最好的控制。
②被试内设计必须面临实验处理之间相互污染的问题：1.被试接受不同的变量水平的处理之间总会存在时间间隔，因此实验者需要努力防止在此间隔内偶然发生的事件对实验结果的影响.2.由于被试先后接受不同处理，时间顺序误差就可能混淆进来，比如练习效应、疲劳效应。
③平衡技术有ABBA设计和拉丁方设计
④拉丁方设计是多自变量水平时的理想平衡方法。
链接：
如果被试内和被试间两种设计都适用时，研究者更倾向于使用被试内设计而不是被试间设计。因为被试内设计的最大优点是：它更有力或更敏感，其由被试变异性而导致误差的可能性比被试间设计小。
在有些多自变量的实验中可以既包含被试内设计，又包含被试间设计。我们把这种在一项实验中有些自变量是被试内的而有些自变量是被试间的实验设计称为混合设计。
(九)小样本设计
定义：
(1)小样本设计：被试内设计的一种变式，实验时它向人数较少的被试或单个被试呈现自变量的不同水平或处理方式。
要点：
①小样本的ABA设计的优点：可以较好地区分实验自变量（比如一种疗法）的效果和时间顺序等其他因素的效果。
②ABA设计的缺点：治疗痕迹很难消除，而回到从前的状态。
③多基线设计有被试内多基线设计和被试间多基线设计之分。
④如果在几个不同的基线阶段比较同一被试的不同行为，那么就是被试内多基线设计；如果在几个不同的基线阶段比较不同被试的同一行为，那么就是被试间多基线设计。
⑤当自变量有明显的迁移效应或行为之间会发生相互影响时，研究者应该采用被试间多基线设计。
链接：
只通过对自变量的良好控制和因变量的反复测量，不用推断统计来证实所得出的结论，也能使实验条件间出现明显差异。可见，小样本设计同样能得到有说服力的结论。
准实验设计：未对自变量实施充分控制，但使用真正实验的某种方法搜集、整理以及统计分析数据的研究方法。
准实验设计能在严格实验无法进行的时候取得结果。准实验研究中变量之间是相关的，但不能说一个变量的变化导致或引起了另一变量的变化。也就是说，准实验本质上是一种相关研究。但不管怎样，准实验设计弥补了严格意义上实验研究的不足，使研究者能够在道德和能力的限制范围内尽可能地关注感兴趣的问题。
(十)实验研究的效度与信度
定义：
(1)实验效度：实验方法能达到实验目的的程度，也就是实验结果的准确性和有效性程度。
(2)实验的内部效度：实验中的自变量与因变量之间因果关系的明确程度，
(3)实验的外部效度：实验结果能够普遍推论到样本的总体和其他同类的现象中去的程度，即实验结果的普遍代表性和适用性，也被称为生态效度，
(4)实验信度：实验结论的可靠性和前后一致性程度。
要点：
①实验效度主要包括内部效度和外部效度。
②构念效度是实验研究初期不可忽视的重要因素，也是研究者形成实验假设和进行实验设计时必须考虑到的因素。它是指实验研究假设和测量指标的理论构思及其操作化问题，即理论构思及其转换的有效性。
③内部效度与无关变量的控制有关。当实验中未得到控制的无关变量越多时，因变量的变化不是由自变量引起的可能性就越大，实验的内部效度就越低。当实验结果未受到任何其他变量的干扰，自变量与因变量的因果关系明确时，实验的内部效度就是高的。
④内部效度的影响因素：1.主试——被试间的相互作用.2.统计回归(回归假象)3.其他影响内部效度的因素。(被试的一些固有的和习得的差异).
⑤零结果对内部效度问题的提示。如果零结果不是真正意义上说明自变量与因变量毫无关系，那么就必然提示了实验内部效度存在了大问题。
⑥统计程序的有效性是内部效度的特例，是指有关决定实验处理效果的数据分析程度的有效性和准确性。
零结果：自变量的操作没有引起因变量的变化，因而因变量的变动为零。
⑦影响到统计程序有效性的两方面条件：一数据的质量，二统计检验的假设.
⑧实验的外部效度受到制约的因素：1.实验环境的人为性.2.被试样本缺乏代表性.3.测量工作的局限性。
⑨影响实验信度的因素：1.观察量(关键)。观察量越大，我们就越有理由相信样本统计值接近总体参数值，也就是样本更能够代表其所在的总体。2对实验结果的统计检验。
⑩实验的信度的验证的类型：1.直接验证.2.系统验证.3.概念验证
链接：
实验研究的效度和信度从来都不是相互割裂的：一个具有良好效度的实验，将得益于其对变量关系的明确把握，因而其结论往往也具备高度的可重复性；反过来，一个信度高的实验，则需要在保持其可重复验证优点的同时，设法提高其结论的推广价值。
要点：
①实验设计主要用来控制实验条件和安排实验程序。
②实验设计的目的在于尽可能减少额外的或未控制的变量，从而增加实验产生有效的一致结果的可能性。
（六）多变量设计.
定义：
(1)多变量设计：在一个实验中包含有两个或两个以上的自变量或因变量的实验设计，
(2)交互作用：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，交互作用就发了。交互作用，即自变量之间的相互关系。
(3)多因变量实验设计：在一个实验中包含有两个或两个以上因变量的实验设计。
(4)多自变量实验设计：在一个实验中包含有两个或两个以上自变量的实验设计。
要点：
①多自变量实验具有的优点：1.效率高.2.实验控制较好.3.可以获得交互作用，②在心理学实验中，因变量通常以行为指标来表示。
链接：
同时使用多个自变量可以增加实验结果的普遍性。同时用多个因变量也可以增加普遍性。多因变量实验和多自变量实验一样存在变量间的相互作用。关系也就是多因变量实验的多个因变量指标之间可能是有关联的。
(七)被试间设计.
定义：
(1) 被试间设计：每个被试只接受一个自变量水平的处理(简称一种实验处理或称一个实验条件）
(2) 回归假象：在许多测量情形中，第一次测验时的高分组和低分组这两个极端组的分数在第二次测量时向平均数回归了：高分组的得分比第一次低些，低分组的则高些。
要点：
①被试间设计的优点：一种处理方式不可能影响或污染另一种处理方式。
②被试间设计的主要问题：由于接受自变量不同水平处理的被试各不相同，我们就很难分辨出因变量的变化是由于被试间的差异所致还是由于自变量的变化所致。
③匹配前应对所有被试进行前测。
④匹配可以保证各组被试在这个或这几个特征上是同质的。
⑤匹配技术需要防止回归假象的介入。
(八)被试内设计
定义：
(1)被试内设计：所有的被试都会受到每一水平自变量的影响。
(2)练习效应：被试的表现会因为逐渐熟悉实验情境而有系统地提升。
(3)疲劳效应：被试的表现会因为连续作业的疲劳而系统地下降。
(4)平衡设计技术：在实验中为了消除或减少实验顺序效应而采用一些系统地改变实验处理顺序呈现技术的设计。
(5)差异延续效应：自变量中一个水平的处理可能会完全改变其另一水平的处理时所发生的情况。
要点：
①被试内设计的优点：不但节省了被试人数，而且不同组的被试个体差异也得到了最好的控制。
②被试内设计必须面临实验处理之间相互污染的问题：1.被试接受不同的变量水平的处理之间总会存在时间间隔，因此实验者需要努力防止在此间隔内偶然发生的事件对实验结果的影响.2.由于被试先后接受不同处理，时间顺序误差就可能混淆进来，比如练习效应、疲劳效应。
③平衡技术有ABBA设计和拉丁方设计
④拉丁方设计是多自变量水平时的理想平衡方法。
链接：
如果被试内和被试间两种设计都适用时，研究者更倾向于使用被试内设计而不是被试间设计。因为被试内设计的最大优点是：它更有力或更敏感，其由被试变异性而导致误差的可能性比被试间设计小。
在有些多自变量的实验中可以既包含被试内设计，又包含被试间设计。我们把这种在一项实验中有些自变量是被试内的而有些自变量是被试间的实验设计称为混合设计。
(九)小样本设计
定义：
(1)小样本设计：被试内设计的一种变式，实验时它向人数较少的被试或单个被试呈现自变量的不同水平或处理方式。
要点：
①小样本的ABA设计的优点：可以较好地区分实验自变量（比如一种疗法）的效果和时间顺序等其他因素的效果。
②ABA设计的缺点：治疗痕迹很难消除，而回到从前的状态。
③多基线设计有被试内多基线设计和被试间多基线设计之分。
④如果在几个不同的基线阶段比较同一被试的不同行为，那么就是被试内多基线设计；如果在几个不同的基线阶段比较不同被试的同一行为，那么就是被试间多基线设计。
⑤当自变量有明显的迁移效应或行为之间会发生相互影响时，研究者应该采用被试间多基线设计。
链接：
只通过对自变量的良好控制和因变量的反复测量，不用推断统计来证实所得出的结论，也能使实验条件间出现明显差异。可见，小样本设计同样能得到有说服力的结论。
准实验设计：未对自变量实施充分控制，但使用真正实验的某种方法搜集、整理以及统计分析数据的研究方法。
准实验设计能在严格实验无法进行的时候取得结果。准实验研究中变量之间是相关的，但不能说一个变量的变化导致或引起了另一变量的变化。也就是说，准实验本质上是一种相关研究。但不管怎样，准实验设计弥补了严格意义上实验研究的不足，使研究者能够在道德和能力的限制范围内尽可能地关注感兴趣的问题。
(十)实验研究的效度与信度
定义：
(1)实验效度：实验方法能达到实验目的的程度，也就是实验结果的准确性和有效性程度。
(2)实验的内部效度：实验中的自变量与因变量之间因果关系的明确程度，
(3)实验的外部效度：实验结果能够普遍推论到样本的总体和其他同类的现象中去的程度，即实验结果的普遍代表性和适用性，也被称为生态效度，
(4)实验信度：实验结论的可靠性和前后一致性程度。
要点：
①实验效度主要包括内部效度和外部效度。
②构念效度是实验研究初期不可忽视的重要因素，也是研究者形成实验假设和进行实验设计时必须考虑到的因素。它是指实验研究假设和测量指标的理论构思及其操作化问题，即理论构思及其转换的有效性。
③内部效度与无关变量的控制有关。当实验中未得到控制的无关变量越多时，因变量的变化不是由自变量引起的可能性就越大，实验的内部效度就越低。当实验结果未受到任何其他变量的干扰，自变量与因变量的因果关系明确时，实验的内部效度就是高的。
④内部效度的影响因素：1.主试——被试间的相互作用.2.统计回归(回归假象)3.其他影响内部效度的因素。(被试的一些固有的和习得的差异).
⑤零结果对内部效度问题的提示。如果零结果不是真正意义上说明自变量与因变量毫无关系，那么就必然提示了实验内部效度存在了大问题。
⑥统计程序的有效性是内部效度的特例，是指有关决定实验处理效果的数据分析程度的有效性和准确性。
零结果：自变量的操作没有引起因变量的变化，因而因变量的变动为零。
⑦影响到统计程序有效性的两方面条件：一数据的质量，二统计检验的假设.
⑧实验的外部效度受到制约的因素：1.实验环境的人为性.2.被试样本缺乏代表性.3.测量工作的局限性。
⑨影响实验信度的因素：1.观察量(关键)。观察量越大，我们就越有理由相信样本统计值接近总体参数值，也就是样本更能够代表其所在的总体。2对实验结果的统计检验。
⑩实验的信度的验证的类型：1.直接验证.2.系统验证.3.概念验证
链接：
实验研究的效度和信度从来都不是相互割裂的：一个具有良好效度的实验，将得益于其对变量关系的明确把握，因而其结论往往也具备高度的可重复性；反过来，一个信度高的实验，则需要在保持其可重复验证优点的同时，设法提高其结论的推广价值。
