笔记:《心理学实验的设计与报告(第2版)》Peter Harris 吴艳红翻译
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笔记:《心理学实验的设计与报告(第2版)》Peter Harris 吴艳红翻译
吴艳红翻译的心理学实验设计与报告的TIps,能帮助我们了解心理学实验设计的基本内容
《心理学实验的设计与报告(第2版)》Peter Harris 吴艳红翻译
自变量:实验所操纵的变量。
有的变量看上去像自变量但又不是严格意义上的自变量,可以称为“虚拟变量”“解释变量”或者“反应变量”,也有学者提出应该称为“类别变量”、“参与者变量”或者“预测变量”来代替自变量的叫法。例如性别、人格变量(乐观、悲观)或者行为态度(吸烟或者不吸烟)等,因为我们不能将他们随机分配到哪一组,因为他们是“已定”的。
因变量:我们要测量的变量
混淆变量:与自变量同时改变的未被控制的变量。它的存在市实验设计和操作中的根本缺陷,会破坏实验做出因果推断的效力。
我们不可能控制所有变量,必须考虑对哪个或者哪几个变量尽心优先控制;在控制变量时,可以让他们在不同的实验条件下保持恒定,如果难以做到那么要尽力确保他们在不同实验条件下的变化大致相当,这样就不会成为混淆变量。
关于实验样本的选择:
1.相关样本:又叫关联样本、依赖样本、被试内设计,即比较同一批人在不同条件下的表现。
选用前提:不能有“迁移效应”,例如记忆实验,短期内可能忘不了之前的实验内容。 优点:通过消除长期或持续的个体差异,减少我们在评估自变量时对因变量影响时背景变量的影响,并且参与者的数量相对较少。
缺点:虽然消除了可能出现混淆变量的一个来源,但存在“顺序效应”:表现形式为,第一,通过多次试验可能会改进参与者的表现,例如可能对仪器更加熟悉,例如驾车实验;第二,相反的,也可能会导致表现退步,例如反复实验导致的疲劳或厌倦,都是顺序效应。
控制顺序效应的两种方法:1.平衡。将参与者分为两组,一组先听音乐,另一组先不听音乐。2.随机化。即对实验条件的顺序进行随即排列组合,
2.无关样本:又叫独立样本、无关联样本、被试间设计。
若存在迁移效应,则可以采用无关样本设计,也是初学实验设计者的首选。
其优点是不存在顺序效应,但是缺点:存在个体差异,这是另一种形式的混淆变量,并且需要更多的参与者。
设计被试间实验最关键的就是尽力消除由参与者个体差异带来的任何系统偏差。对此,也可以采用随机化的方法,例如将技术好的驾驶人平均分配到各组,这并不能消除个体差异带来的变异,但是可以将这种变异非系统化。
实验设计
内部效度:能再多大程度上将因变量的变化归结为对自变量的操纵。
内部效度体现了我们对实验的控制程度,而内部效度高的关键因素之一就是“随机分配”,与随机抽样不同,随机分配是指将参与者随机分配到各种实验条件之下。
吴艳红翻译的心理学实验设计与报告的TIps,能帮助我们了解心理学实验设计的基本内容
对于学生设计实验而言,内部效度应该是首要的,基本不含有混淆变量的、设计完善的实验具有高的内部效度。
外部效度:结果的普遍性,实验的外部推广性问题。
效应大小(r^2):实验中不同实验条件间的差异幅度,或变量之间关系的强度,自变量对因变量的影响程度,一般以标准差的形式来呈现。雅各布 科恩(1988)提出心理学实验法中判断效应大、中、小的指标。建议大于等于0.8个标准差的效应属于大效应,0.5个标准差的效应中等,0.2个标准差的算是小效应。
准确测量出实验变量效应大小的前提是实验“效力”要高,指实验能够检测到自变量对因变量真实效应的能力,与内部效度相关。增加实验效力的方法有:
1.放宽显著性水平
2.采用单尾检验(双尾检验带有方向性,对显著性的检验更为严格,是单尾检验概率值的2倍)
3.增加参与者数量(尤其适用于无关样本的自变量)
4.使用相关样本的自变量
命名实验设计的方法: 2×2相关样本设计、2×2无关样本设计、2×2混合样本设计 实验结果分析
显著性检验:显著性水平一般5%
自变量的主效应:忽略实验设计中其他自变量的情况下,该自变量对因变量的效应。 统计上的交互作用:一个自变量的效应在另一个或者多个自变量的不同水平上是不同的。例如,相对于不听音乐的条件,在听音乐的条件下对驾驶的表现影响更大。就是存在交互作用,可以用图形表示(线形图)
方差分析(nalysis of variance,ANOVA):对于同时操作多个自变量的实验,一般采用此法进行结果统计。通过ANOVA,可以同时检验主效应和交互效应的显著性。
在实验法的讨论部分,将从三个部分进行实验结果的评价和解释:
(1)结果与预期的相符程度如何(2)结果意味着什么(3)结果的意义是什么(4)如果不能恰当的分析数据,要自圆其说,仔细检查数据不充分的原因,也可以尽量探讨结果与预期不一致或者相矛盾时,实验数据可能具有的意义。
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