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单因素设计、多因素设计
4) 根据被试接受处理的情况
被试间、被试内、混合实验设计 （二）几种基本实验设计的特点及数据分析
真实验设计
真实验设计的具体分类:
根据统计检验力：*(是三种最基本的实验设计方法，它们可以组合成各种复杂的实验设计。它们的区别在于控制无关变量的方法。分别采用随机化方法、区组技术、双重区组技术控制无关变量的影响。实验结果的检验精度逐级提高)
①完全随机设计：*(采用完全随机化的方法将同质的受试对象分配到各处理组,然后观察各
组的实验效应。
完全随机设计也叫组间设计，被试被分成若干组，每组分别接受一种实验处理，有几种实验
处理被试也相应的被分为几组，各实验组的被试之间相互独立，因而又叫“独立组”设计。)
②随机区组设计 ：*(随机区组设计，亦称完全随机区组设计。这种设计的特点是根据“局
部控制”的原则，将试验地按肥力程度划分为等于重复次数的区组，一区组安排一重复，区组内各处理都独立的随机排列。这是随机排列设计中最常用而最基本的设计。) ③拉丁方设计：(要求重复次数和处理次数相等，纵横双向均构成区组，各小区方阵排列，
每一处理在每行或每列仅出现一次，是田间试验中随机区组排列的特殊形式。) 根据实验中自变量的数量： ①单因素实验设计：实验中只有一个自变量，被试接受这个自变量的不同水平的实验处理的
设计
②多因素实验设计：实验中有多个自变量，被试接受几个自变量水平的结合的实验处理。能
探讨较复杂的因果关系，如交互作用，代表实验设计发展的趋势。 根据被试分派程序：
①被试内设计：*(是重复测量设计的一种形式，由一个被试（而不是一组同质被试）接受所
有的自变量水平或自变量水平的结合的设计。实验中的自变量叫做被试内变量。这种设计能把被试带来的无关变异减到最小的程度。但其使用的前提是，先施测给被试的实验处理对后实施实验处理没有长期影响。) ②被试间设计：是指实验中每个被试只接受一种自变量水平或自变量水平的结合，完全随机、
随机区组和拉丁方设计都属于被试间设计。实验中的自变量叫做被试间变量。)
③混合设计：*(是指在一个实验设计中既有被试内自变量，又有被试间自变量的设计，是重
复测量设计的一种复杂形式，是一种最有实用价值的实验设计。) 1． 完全随机化设计
指用随机化的方法将被试随机分为几组，然后依照试验的目的对各组被试实施不同的处理。
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2． 多因素试验设计
多因素实验设计是指在实验中包括两个或以上因素（自变量），并且每个因素都有两个或以上的水平，各因素的各个水平相互结合，构成多种组合处理的一中实验设计，又称为完全随机析因分析。可考察各个自变量的主效应、交互作用和简单效应。
3． 随机化区组设计
将控制的额外变量分为几个组，组内同质，每一区组接受全部实验处理，同一区组内被试按设计要求随机地接受处理的实验设计。目的是对某些特殊额外变量进行控制，使处理效应的估计更加精确。
准实验设计
1． 单组准实验设计 （1） 时间序列设计
指对一组被试或个体进行一系列周期性测试，并在测试的时间序列中引进实验处理（X），然后观测引进实验处理后的一系列测量结果，并与引进实验处理前的一系列测量结果相比较，研究实验处理前后结果的变化趋势，从而推断实验处理是否产生效果。
模式：O1 O2 O3 O4 X O5 O6 O7 O8 （2） 相等时间样本设计
在心理研究中，与选择两等价样本组（实验组和控制组）相对应，当只有一组被试时，常使用两相等的时间样本，在其中的一个时间样本中不出现实验变量，而采用常规安排X0。
模式： X1O1 X0O2 X1O3 X0O4
其中O1，O3表示接受实验处理（X1）后的测验结果，O2，O4表示接受常规安排（X0）后的测验结果。该设计被广泛应用于研究学生学习中，它早期的典型应用是研究不同条件下学生学习效应。采用在没有控制组的情况下，对两种实验条件（变量）进行比较的方法，即对X1，X0产生的效应进行比较。 2． 多组准实验设计
为使实验结果尽量少受无关因素干扰，使实验结果具有较高的可靠性，在条件允许下应该擦用多组实验设计。
（1） 不相等实验组控制组前后侧设计
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设计特点：研究者不能按照随机化原则和等组法来选择对等组，有时也不能随机安排哪一个为实验组，哪个为控制组。
模式： O1 X O2
················································ O3 O4
接受实验处理的是实验组，未接受的是对照组。对两组进行前后侧，以便于对照比较。虚线表示不能随机选择和部署两组，并且两组也可能不对等。在该设计中，实验者通过前侧可以取得两组基本等价或存在某种差异的指标，以提供固定整组在控制机体变量和因变量方面的最初数据，作为在两整组之间开始进行比较的基础。 （2） 不相等实验组控制组前侧后侧时间序列设计
指在单组时间序列和不相等实验组控制组前后侧设计的基础上，组合而成的一种多组准实验设计。
模式： O1 O2 O3 O4 X O5 O6 O7 O8
············································································· O9 O10 O11 O12 O13 O14 O15 O16
X表示对实验组给予处理；虚线表示两组为固定整组；O1 O2 O3 O4表示实验组在处理前的一系列观测成绩；O9 O10 O11 O12表示在对实验组进行一系列观察的同时，对控制组观察所得的一系列观测成绩；O5 O6 O7 O8表示实验组在接受处理后的一系列观察成绩，O13 O14 O15 O16表示在对实验组进行一系列后测的同时，对控制组观察所得的一系列观测成绩。
3． 平衡设计（拉丁方实验设计）
又叫轮换设计，即让各组被试都接受不同的处理，对实验处理的顺序和实验时间的顺序采用了轮换的方法。
一项研究要考察不同物体对个体重量判断的影响，但由于考虑到前一次判断可能对后一次判断产生影响，研究者决定要平衡每一种物体呈现的顺序。实验准备了三种物体（A、B、C），代表自变量的三个水平；被试对物体重量估计的准确性为因变量。在实验时，研究者将三个物体的呈现顺序分为三种：ABC、BCA、CAB，然后将15名被试随机分为三组，每个组的被试对三种物体都要估计其重量。
被试者 实验顺序
B1 B2 B3 B4 C1 X1 X2 X3 X4 C2 X2 X4 X1 X3
C3 X3 X1 X4 X2
C4 X4 X3 X2 X1 统计方法 拉丁方的方差分析
非实验设计
1． 单组后测设计
只有一个实验组，而对实验只给予一词实验处理，然后通过测量得到一个后测成绩。 模式： X O
其中，X是研究者操纵或某种未知因素的处理，O是研究者操纵自变量引起的结果或研究者观察到的结果。
2． 单组前测后测设计
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是对单组后测的一种改进。 模式： O1 X O2 3． 固定组比较设计
采用实验组和控制组两组被试，但因这两组被试在实验处理前就已经形成，故它不能使用随机化原则来选择被试。 模式： X O1
·····························
O2
4． 时候回溯设计
指所研究的对象已经发生过的事。在研究过程中，研究者不需要设计实验处理或操纵自变量，只需通过观察存在的条件或者事实，将这种已自然发生的处理或自变量与某种结果或因变量联系起来加以分析，从中发现某种可能的简单关系。 模式： X O 这里的X 表示该设计的自变量或实验处理，是研究者不能操纵或改变的，O是实验者观察到的结果。
附录：区组随机设计实例
将控制的额外变量分为几个组，组内同质，每一区组接受全部实验处理。对某些特殊额外变量进行控制，使处理效应的估计更加精确。
一项研究想考察生字密度对学生阅读成绩的影响。已有研究发现学生的智力水平也可能影响阅读成绩。不过研究者发现所选取的被试的智力水平分布有极端化趋势，随机处理可能无法完全克服智力水平的影响，因此准备把智力作为额外变量进行单独控制。在实验前，研究者首先对32名被试进行智力测验，并按智力测验分数将被试分为8个区组，然后在每个区组内将4名同质性被试随机分配到4种生字密度的阅读中。 1．单因素区组随机设计
区组 实验处理 区组平均 X1 X2 X3 X4
1 O11 O12 O13 O14 O1 2 O21 O22 O23 O24 O2 3 O31 O32 O33 O34 O3 4 O41 O42 O43 O44 O4 处理平均 O.1 O.2 O.3 O.4 统计分析 随机化区组方差分析
2．多因素区组随机设计
区组 实验处理 区组平均 a1b1 a1b2 a2b1 a2b2
1 O11 O12 O13 O14 O1 2 O21 O22 O23 O24 O2 3 O31 O32 O33 O34 O3 4 O41 O42 O43 O44 O4 处理平均 O.1 O.2 O.3 O.4 统计分析 随机化区组方差分析
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