第5講-單因素實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

1、目錄 第五講第五講 單因素實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)單因素實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) 目錄 真實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)真實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) n 單因素實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)單因素實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) n 兩因素實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)兩因素實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) n 三因素實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)三因素實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) 目錄 單因素實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)單因素實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) 1. 單因素完全隨機(jī)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)單因素完全隨機(jī)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) 2. 2. 單因素隨機(jī)區(qū)組實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)單因素隨機(jī)區(qū)組實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) 3. 3. 單因素拉丁方實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)單因素拉丁方實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) 4. 4. 單因素重復(fù)測(cè)量實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)單因素重復(fù)測(cè)量實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) 目錄 單因素實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)單因素實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) 1. 單因素完全隨機(jī)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)單因素完全隨機(jī)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) （1 1）基本特點(diǎn)：）基本特點(diǎn)： 適用條件：研究中有一個(gè)自變量，自變量有兩

2、個(gè)或多于兩 個(gè)水平。 基本方法：把被試隨機(jī)分配給自變量的各個(gè)水平，每個(gè)被 試只接受一個(gè)水平的處理。 誤差控制：隨機(jī)化法。假設(shè)被試之間的變異在各水平間是 隨機(jī)分布的，在統(tǒng)計(jì)上無(wú)差異。 目錄 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)模型：Yij = +j+i(j) (i=1,2,.,n; j=1,2,.,p) Yij 表示實(shí)驗(yàn)中第i個(gè)被試在第j個(gè)處理水平上的觀測(cè)值。表 示總體平均數(shù)，j表示水平j(luò)的處理效應(yīng)，i(j)表示誤差變異。 即：總變異由兩部分組成：實(shí)驗(yàn)處理引起的變異（即：總變異由兩部分組成：實(shí)驗(yàn)處理引起的變異（jj）；）； 誤差引起的變異（誤差引起的變異（ii(j)(j)）。 目錄 平方和分解：平方和分解： SST = S

3、SA + SSE SST是總平方和; SSA是因素A的效應(yīng)平方和；SSE是誤差平 方和，指不能由實(shí)驗(yàn)處理解釋的變異，是由被試間個(gè)體差 異和實(shí)驗(yàn)誤差引起的。 目錄 （2）數(shù)據(jù)處理方法（）數(shù)據(jù)處理方法（SPSS統(tǒng)計(jì)軟件）：統(tǒng)計(jì)軟件）： 包含的統(tǒng)計(jì)變量：實(shí)驗(yàn)的自變量A，實(shí)驗(yàn)的因變量Y。 預(yù)期的統(tǒng)計(jì)結(jié)果：自變量A的主效應(yīng)是否顯著。 實(shí)施的統(tǒng)計(jì)過(guò)程： 如果水平數(shù)為2，則進(jìn)行 independent samples T test; 如果水平數(shù)大于2，則進(jìn)行完全隨機(jī)的方差分析： analyze compare meansOne-Way ANOVA 目錄 不同照明條件對(duì)工作效率的影響研究 研究2種照明條件下工

4、人車零件的效率。被試60人，隨機(jī)分 為2組，每組30人，每組被試分別接受1種處理，見(jiàn)下表： 高照明度 低照明度 組 X X 組 Y Y (3) (3) 兩個(gè)處理水平的單因素完全隨機(jī)設(shè)計(jì)舉例兩個(gè)處理水平的單因素完全隨機(jī)設(shè)計(jì)舉例 目錄 不同照明條件對(duì)工作效率的影響研究： 原始數(shù)據(jù)表原始數(shù)據(jù)表 姓名 組別（V1） 工作效率（V2） 1 張明 高（照明度） 56 29 劉修 高 67 30 劉冬 高 53 31 黃衛(wèi) 低 61 32 李家 低 45 60 張巖 低 68 目錄 不同照明條件對(duì)工作效率影響研究的統(tǒng)計(jì)分析： 組別人數(shù)制造零件數(shù)（個(gè)） 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn) 高照明度組 3078.6513.24 t3.8

5、76* 低照明度組 3067.55 17.12 表1 不同照明條件下工作效率比較 注：*表示p0.01 目錄 不同照明條件對(duì)工作效率的影響研究： 研究3種照明條件下工人車零件的效率。被試90人，隨機(jī)分 為3組，每組30人，每組被試分別接受1種處理，見(jiàn)下表： (4) 3(4) 3個(gè)處理水平的單因素完全隨機(jī)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)舉例個(gè)處理水平的單因素完全隨機(jī)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)舉例 高照明度 中等照明度 低照明度 組XX 組YY 組ZZ 目錄 姓名 組別（V1） 工作效率（V2） 1 張明 高（照明度） 56 30 劉修 高 67 31 劉冬 中等 53 60 黃衛(wèi) 中等 61 61 李家 低 45 90 張巖 低 68

6、原始數(shù)據(jù)表如下：原始數(shù)據(jù)表如下： 目錄 不同照明條件下工作效率比較 組別 人數(shù) 制造零件數(shù) 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn) 高明度組 30 78.6513.24 中等明度組 30 57.55 14.12 F7.876* 低明度組 30 67.55 17.12 不同照明條件對(duì)工作效率影響研究的統(tǒng)計(jì)分析： 注：*表示p0.01 目錄 (5) (5) 單因素完全隨機(jī)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)單因素完全隨機(jī)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) 應(yīng)用延伸應(yīng)用延伸- - 控制組的應(yīng)用控制組的應(yīng)用 隨機(jī)實(shí)驗(yàn)組控制組前測(cè)后測(cè)設(shè)計(jì)隨機(jī)實(shí)驗(yàn)組控制組前測(cè)后測(cè)設(shè)計(jì) 采用隨機(jī)分配的方法將被試分為兩組，并隨機(jī)選擇一組 被試為實(shí)驗(yàn)組，另一組為控制組。實(shí)驗(yàn)組接受實(shí)驗(yàn)處理， 控制組不接受實(shí)驗(yàn)處

7、理。 基本模式： 組1 O1 X O2 組2 O3 O4 X表示研究者操縱的實(shí)驗(yàn)處理，O1和O3表示實(shí)驗(yàn)前對(duì)兩組 被試進(jìn)行前測(cè)驗(yàn)，得到被試初始狀態(tài)的成績(jī)，O2和O4表示 兩組被試的后測(cè)成績(jī)。 目錄 統(tǒng)計(jì)分析方法 有兩類方法可以使用：一，對(duì)增值分?jǐn)?shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。對(duì)每 一名被試，用其后測(cè)成績(jī)減去前測(cè)成績(jī)（O2-O1，O4-O3）,分別 求出兩組增值分?jǐn)?shù)的平均數(shù)。對(duì)兩組增值分?jǐn)?shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn) （T檢驗(yàn)）。二，協(xié)方差分析法，將前測(cè)分?jǐn)?shù)作為協(xié)變量，對(duì)實(shí) 施實(shí)驗(yàn)處理前的組間差異進(jìn)行控制和調(diào)整，以使兩組的后測(cè)成績(jī) 能夠比較，從而不受前測(cè)成績(jī)的影響。 目錄 隨機(jī)實(shí)驗(yàn)組控制組前測(cè)后測(cè)設(shè)計(jì)隨機(jī)實(shí)驗(yàn)組控制組前測(cè)后測(cè)

8、設(shè)計(jì)-應(yīng)用舉例應(yīng)用舉例 研究目的：通過(guò)一系列教學(xué)程序和方法的訓(xùn)練，來(lái)培養(yǎng)學(xué) 生根據(jù)報(bào)紙標(biāo)題預(yù)測(cè)所報(bào)道內(nèi)容的能力。 隨機(jī)選取了46名8年級(jí)的學(xué)生，并隨機(jī)將他們分為兩組， 隨機(jī)選擇其中一個(gè)組為實(shí)驗(yàn)組，接受標(biāo)題閱讀教學(xué)，而另一 個(gè)組為控制組，仍接受常規(guī)閱讀教學(xué)。 目錄 3周教學(xué)結(jié)束后，同時(shí)對(duì)兩組學(xué)生進(jìn)行同樣的后測(cè)驗(yàn)，要求 學(xué)生閱讀類似于前測(cè)驗(yàn)的20個(gè)標(biāo)題，并預(yù)測(cè)其所報(bào)道的內(nèi)容。 記分方式：對(duì)前測(cè)、后測(cè)所預(yù)測(cè)內(nèi)容實(shí)施5點(diǎn)量表的客觀計(jì) 分標(biāo)準(zhǔn)，計(jì)算得分作為因變量指標(biāo)。 實(shí)驗(yàn)實(shí)施處理前，前測(cè)驗(yàn)是要求兩組學(xué)生閱讀20個(gè)標(biāo)題， 并預(yù)測(cè)其所述內(nèi)容。然后用3周時(shí)間對(duì)實(shí)驗(yàn)組進(jìn)行標(biāo)題閱讀 教學(xué)，而對(duì)控制組進(jìn)行常規(guī)閱讀

9、教學(xué)。 目錄 隨機(jī)實(shí)驗(yàn)組控制組后測(cè)設(shè)計(jì)隨機(jī)實(shí)驗(yàn)組控制組后測(cè)設(shè)計(jì) 基本模式： 組1 X O1 組2 O2 X 表示研究者操縱的實(shí)驗(yàn)處理，O1和O2表示后測(cè)成績(jī)。 (5) (5) 單因素完全隨機(jī)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)單因素完全隨機(jī)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) 應(yīng)用延伸應(yīng)用延伸- - 控制組的應(yīng)用控制組的應(yīng)用 目錄 隨機(jī)實(shí)驗(yàn)組控制組后測(cè)設(shè)計(jì)隨機(jī)實(shí)驗(yàn)組控制組后測(cè)設(shè)計(jì)應(yīng)用舉例應(yīng)用舉例 以“初一年級(jí)數(shù)學(xué)自學(xué)輔導(dǎo)教學(xué)協(xié)作實(shí)驗(yàn)研究”為例 研究目的：對(duì)數(shù)學(xué)自學(xué)輔導(dǎo)教學(xué)與傳統(tǒng)教學(xué)的效果進(jìn)行比較 研究者隨機(jī)選擇了北京市若干所中學(xué)，并將從小學(xué)升入中學(xué) 的學(xué)生隨機(jī)分為兩班，隨機(jī)選擇其中一個(gè)班為實(shí)驗(yàn)組，另一個(gè) 班為控制組。 實(shí)驗(yàn)班采用數(shù)學(xué)自學(xué)輔導(dǎo)教學(xué)方式

10、，實(shí)驗(yàn)材料為自學(xué)輔導(dǎo)教 材，內(nèi)容為初一代數(shù)；控制組采用傳統(tǒng)課堂教學(xué)方式，學(xué)習(xí)材 料為統(tǒng)編教材，內(nèi)容與實(shí)驗(yàn)班相同，時(shí)間為一個(gè)學(xué)期。 目錄 思考與討論：思考與討論： 如何驗(yàn)證一種智力開(kāi)發(fā)玩具是否確實(shí)有助于提如何驗(yàn)證一種智力開(kāi)發(fā)玩具是否確實(shí)有助于提 高兒童的智力水平？高兒童的智力水平？ 請(qǐng)?zhí)岢鰧?shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方案。請(qǐng)?zhí)岢鰧?shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方案。 目錄 單因素實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)單因素實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) 2. 單因素隨機(jī)區(qū)組實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)單因素隨機(jī)區(qū)組實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) （1 1）基本特點(diǎn)：）基本特點(diǎn)： 適用條件：研究中有一個(gè)自變量，自變量有兩個(gè)或多于兩 個(gè)水平；研究中還有一個(gè)無(wú)關(guān)變量，并且自變量的水平與無(wú)并且自變量的水平與無(wú) 關(guān)變量的水平之間無(wú)交互作用關(guān)

11、變量的水平之間無(wú)交互作用。 目錄 - 基本方法：首先將被試在無(wú)關(guān)變量上進(jìn)行匹配，并區(qū)分為 不同的組別（每一區(qū)組內(nèi)的被試在無(wú)關(guān)變量上相似，不同區(qū) 組的被試在無(wú)關(guān)變量上不同），然后把各區(qū)組的被試隨機(jī)分 配給自變量的各個(gè)水平，每個(gè)被試只接受一個(gè)水平的處理。 除了被試變量，環(huán)境因素也是潛在可考慮的區(qū)組變量， 如時(shí)間、季節(jié)、地點(diǎn)、儀器等方面的因素也可以進(jìn)行區(qū)組。 區(qū)組的個(gè)數(shù)根據(jù)控制無(wú)關(guān)變量的需要，每一區(qū)組內(nèi)被試區(qū)組的個(gè)數(shù)根據(jù)控制無(wú)關(guān)變量的需要，每一區(qū)組內(nèi)被試 的個(gè)數(shù)為多少？的個(gè)數(shù)為多少？ 目錄 誤差控制：區(qū)組法（無(wú)關(guān)變量納入法）。通過(guò)統(tǒng)計(jì)處理，分 離出由無(wú)關(guān)變量引起的變異，使它不出現(xiàn)在處理效應(yīng)和誤差變

12、異中，從而提高方差分析的靈敏度。 目錄 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)模型：Yij = +j+i +i(j) (i=1,2,.,n; j=1,2,.,p) Yij 表示實(shí)驗(yàn)中第i個(gè)被試在第j個(gè)處理水平上的觀測(cè)值。表示 總體平均數(shù)，j表示水平j(luò)的處理效應(yīng)，i表示區(qū)組效應(yīng)，i(j) 表示誤差變異。 總變異組成：實(shí)驗(yàn)處理引起的變異；區(qū)組引起的變異；誤差總變異組成：實(shí)驗(yàn)處理引起的變異；區(qū)組引起的變異；誤差 引起的變異。引起的變異。 目錄 SST是總平方和; SSA是因素A（實(shí)驗(yàn)處理）的效應(yīng)平方和 ；SSB是區(qū)組變量的效應(yīng)平方和；SSE是誤差平方和，指不 能由實(shí)驗(yàn)處理和區(qū)組解釋的變異。 SST = SSA + SSB + S

13、SE 平方和分解：平方和分解： 目錄 （2 2）數(shù)據(jù)處理方法（）數(shù)據(jù)處理方法（SPSSSPSS統(tǒng)計(jì)軟件）統(tǒng)計(jì)軟件） 包含的統(tǒng)計(jì)變量：自變量A，區(qū)組變量X，因變量Y。 實(shí)施的統(tǒng)計(jì)過(guò)程： 如果水平數(shù)為2，則進(jìn)行 paired-samples T test; 如果水平數(shù)大于2，則進(jìn)行完全隨機(jī)方差分析： analyze General Linear Model Univariate 預(yù)期的統(tǒng)計(jì)結(jié)果：自變量A的主效應(yīng)是否顯著；無(wú)關(guān)變量即 區(qū)組變量效應(yīng)是否顯著；若自變量主效應(yīng)顯著，則進(jìn)行平均數(shù) 多重檢驗(yàn)。 目錄 研究題目：文章的生字密度對(duì)學(xué)生閱讀理解的影響。 研究假設(shè)：閱讀理解隨著生字密度的增加而下降。

14、實(shí)驗(yàn)變量：自變量生字密度，含有4個(gè)水平（5：1、10：1、 15：1、20：1）； 因變量閱讀測(cè)驗(yàn)的分?jǐn)?shù)； 無(wú)關(guān)變量被試的智力水平。 (3) (3) 應(yīng)用舉例應(yīng)用舉例 目錄 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：?jiǎn)我蛩仉S機(jī)區(qū)組實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) 被試及程序：首先給32個(gè)學(xué)生做智力測(cè)驗(yàn)，并按測(cè)驗(yàn)分?jǐn)?shù)將被 試分成8個(gè)組，每組4人（智力水平相等），然后隨機(jī)分配每個(gè) 區(qū)組內(nèi)的4個(gè)被試閱讀一種生字密度的文章。 數(shù)據(jù)： x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 a1： 3 6 4 3 5 7 5 2 a2： 4 6 4 2 4 5 3 3 a3： 8 9 8 7 5 6 7 6 a4： 9 8 8 7 12 13 12 11 目錄 生字

15、密度區(qū)組閱讀測(cè)驗(yàn)分?jǐn)?shù) 113 214 318 419 126 226 329 428 134 234 338 438 SPSSSPSS中數(shù)據(jù)輸入格式中數(shù)據(jù)輸入格式 目錄 思考與討論：思考與討論： 請(qǐng)大家結(jié)合學(xué)習(xí)或生活實(shí)際，想一個(gè)單因素完全隨請(qǐng)大家結(jié)合學(xué)習(xí)或生活實(shí)際，想一個(gè)單因素完全隨 機(jī)的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)機(jī)的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) 并在想出的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上，區(qū)分出一個(gè)無(wú)關(guān)變并在想出的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上，區(qū)分出一個(gè)無(wú)關(guān)變 量，想一個(gè)單因素隨機(jī)區(qū)組實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)量，想一個(gè)單因素隨機(jī)區(qū)組實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) 目錄 單因素實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)單因素實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) 3. 單因素拉丁方實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)（運(yùn)用較少，作了解）單因素拉丁方實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)（運(yùn)用較少，作了解） 拉丁方設(shè)

16、計(jì)是一個(gè)包含P行、P列，把P個(gè)字母分配給 方格的管理方案，其中每個(gè)字母在每行中出現(xiàn)一次，在每 列中出現(xiàn)一次。 擴(kuò)展了隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的原則，可以分離出兩個(gè)無(wú)關(guān) 變量的效應(yīng)。一個(gè)無(wú)關(guān)變量的水平在橫行分配，另一個(gè)無(wú) 關(guān)變量的水平在縱列分配，自變量的水平分配給方格的每 個(gè)單元。 目錄 （1 1）基本特點(diǎn)）基本特點(diǎn) 適用條件：研究中有一個(gè)自變量（P2），兩個(gè)無(wú)關(guān)變量 （P2），三個(gè)變量的水平數(shù)P相等；假定自變量的水平與無(wú) 關(guān)變量的水平之間無(wú)交互作用。 目錄 基本方法：一個(gè)無(wú)關(guān)變量的水平被分配給P行，另一個(gè)無(wú)關(guān) 變量的水平被分配給P列，隨機(jī)分配處理水平給P2個(gè)方格，每 個(gè)處理水平僅在每行、每列中出現(xiàn)一次，每

17、個(gè)方格單元中分 配一個(gè)或多個(gè)被試接受處理，實(shí)驗(yàn)中需要的被試數(shù)量為 N = n P2 。 把一個(gè)方格看做一個(gè)被試組，共P2 個(gè)被試組，但僅有P個(gè)水平。 目錄 ABCD BCDA CDAB DABC 1 2 3 4 1 2 3 4 CDAB ABCD BCDA DABC BACD DCAB ADBC CBDA 1 2 3 4 4 3 1 2 3 1 2 4 3 1 2 4 標(biāo)準(zhǔn)塊標(biāo)準(zhǔn)塊 隨機(jī)化行隨機(jī)化行 隨機(jī)化列隨機(jī)化列 拉丁方格的標(biāo)準(zhǔn)塊和隨機(jī)化拉丁方格的標(biāo)準(zhǔn)塊和隨機(jī)化：任意選擇一個(gè)拉丁方格標(biāo)準(zhǔn)塊， 然后先隨機(jī)化標(biāo)準(zhǔn)塊的行，再隨機(jī)化標(biāo)準(zhǔn)塊的列。如上圖所示。 目錄 誤差控制：區(qū)組法（無(wú)關(guān)變量納入法）

18、的擴(kuò)展，通過(guò)統(tǒng) 計(jì)處理，可以分離出兩個(gè)無(wú)關(guān)變量引起的變異，進(jìn)一步提 高實(shí)驗(yàn)精度。 目錄 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)模型： Yijkl = +j+k+l + pooled (i=1,2,.,n； j=1,2,.,p； k=1,2,.,p； l=1,2,.,p) Yijkl 表示被試i在處理水平j(luò)上的分?jǐn)?shù)，表示總體平均數(shù)，j表 示水平j(luò) 的處理效應(yīng)；k 表示無(wú)關(guān)變量B的效應(yīng)，l 表示無(wú)關(guān) 變量C的效應(yīng)， pooled 表示誤差變異。 總變異組成：總變異組成：實(shí)驗(yàn)處理實(shí)驗(yàn)處理A引起的變異；無(wú)關(guān)變量引起的變異；無(wú)關(guān)變量B、C引起的引起的 變異；誤差引起的變異。變異；誤差引起的變異。 目錄 SST是總平方和; SSA是因

19、素A（實(shí)驗(yàn)處理）的效應(yīng)平方和； SSB是無(wú)關(guān)變量B的效應(yīng)平方和； SSC是無(wú)關(guān)變量C的效應(yīng)平 方和； SSE是誤差平方和。 SST = SSA + SSB + SSC + SSE 平方和分解：平方和分解： 目錄 （2）數(shù)據(jù)處理方法（）數(shù)據(jù)處理方法（SPSS統(tǒng)計(jì)軟件）統(tǒng)計(jì)軟件） 包含的統(tǒng)計(jì)變量：自變量A，無(wú)關(guān)變量B、C，因變量Y。 實(shí)施的統(tǒng)計(jì)過(guò)程： analyze General Linear Model Univariate 預(yù)期的統(tǒng)計(jì)結(jié)果：自變量A的主效應(yīng)是否顯著；兩個(gè)無(wú)關(guān)變 量的效應(yīng)是否顯著；若自變量主效應(yīng)顯著，則進(jìn)行平均數(shù)多重 檢驗(yàn)。 （3 3）應(yīng)用舉例）應(yīng)用舉例 目錄 研究題目：文章的

20、生字密度對(duì)學(xué)生閱讀理解的影響。 研究背景：研究者從四個(gè)班隨機(jī)選取32名學(xué)生，每個(gè)班8 人，實(shí)驗(yàn)在星期三、四、五、六下午分4次進(jìn)行?？紤]到不不 同班級(jí)的學(xué)生閱讀能力可能不同，不同實(shí)驗(yàn)時(shí)間被試的狀同班級(jí)的學(xué)生閱讀能力可能不同，不同實(shí)驗(yàn)時(shí)間被試的狀 態(tài)也不同態(tài)也不同，因此，應(yīng)將班級(jí)和實(shí)驗(yàn)時(shí)間作為無(wú)關(guān)變量加以 控制。 目錄 實(shí)驗(yàn)變量： 自變量 A生字密度，含有4個(gè)水平（5：1、10：1、 15：1、20：1）； 因變量閱讀測(cè)驗(yàn)的分?jǐn)?shù)； 無(wú)關(guān)變量 B 班級(jí)，含4個(gè)水平； 無(wú)關(guān)變量 C 實(shí)驗(yàn)時(shí)間，也含4個(gè)水平。 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：?jiǎn)我蛩乩》綄?shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) 目錄 實(shí)驗(yàn)程序：首先建構(gòu)一個(gè)44的拉丁方格標(biāo)準(zhǔn)塊，將每個(gè) 班的

21、8名學(xué)生隨機(jī)分配在拉丁方格中，每個(gè)方格中的兩個(gè)學(xué)每個(gè)方格中的兩個(gè)學(xué) 生接受完全相同的實(shí)驗(yàn)條件生接受完全相同的實(shí)驗(yàn)條件。然后將拉丁方格標(biāo)準(zhǔn)塊隨機(jī)化， 并按隨機(jī)塊的方案實(shí)施實(shí)驗(yàn)。 c1c2c3c4 b1a1a2a3a4 b2a2a3a4a1 b3a3a4a1a2 b4a4a1a2a3 c4c3c1c2 b3a2a1a3a4 b1a4a3a1a2 b2a1a4a2a3 b4a3a2a4a1 隨機(jī)化隨機(jī)化 目錄 c4c3c1c2 b3 a2a1a3a4 S1S9S17S25 S2S10S18S26 b1 a4a3a1a2 S3S11S19S27 S4S12S20S28 b2 a1a4a2a3 S5S1

22、3S21S29 S6S14S22S30 b4 a3a2a4a1 S7S15S23S31 S8S16S24S32 目錄 生字密度班級(jí) 實(shí)驗(yàn)時(shí)間閱讀測(cè)驗(yàn)分?jǐn)?shù) 1333 1114 1248 1429 2346 2126 2219 2438 。 。 。 。 數(shù)據(jù)模式：數(shù)據(jù)模式： 目錄 思考：請(qǐng)大家想一個(gè)單因素拉丁方實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)思考：請(qǐng)大家想一個(gè)單因素拉丁方實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) 目錄 單因素實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)單因素實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) 4. 單因素重復(fù)測(cè)量實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)（單因素被試內(nèi)設(shè)計(jì)）單因素重復(fù)測(cè)量實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)（單因素被試內(nèi)設(shè)計(jì)） （1 1）基本特點(diǎn)：）基本特點(diǎn)： 適用條件：研究中有一個(gè)自變量，自變量有兩個(gè)或兩個(gè)以 上水平；當(dāng)若干處理水平連續(xù)實(shí)施給同一被試時(shí)，被試接受 前面的處理對(duì)接受后面的處理沒(méi)有長(zhǎng)期影響（如學(xué)習(xí)、記憶 效應(yīng)）。 基本方法：實(shí)驗(yàn)中每個(gè)被試接受所有的處理水平。 目錄 誤差控制：重復(fù)測(cè)量法。利用被試自己做控制，使被試的 各方面特點(diǎn)在所有的處理中保持恒定。但在這種設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn) 中，要特別注意控制順序效應(yīng)特別注意控制順序效應(yīng)。 變異來(lái)源：自變量的處理效應(yīng)；被試間個(gè)體差異的效應(yīng)；變異來(lái)源：自變量的處理效應(yīng)；被試間個(gè)體差異的效應(yīng)； 隨機(jī)誤差變異隨機(jī)誤差變異。 優(yōu)點(diǎn)：能全面控制被試變量對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響；只需較少 被試即