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多因素实验设计 Factorial Experimental Design
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【课程编号】(可选项)

【所属模块】(必备项)

专业必修课

【学分数】(必备项)

3学分

【适用专业】(必备项)

心理学

【学时数】(必备项)

48+16学时

【开设学期】(必备项)

春季学期

【已开设次数】(必备项)

二十次以上

【建议选课人数】(必备项)

50-100……(需配备助教)

【授课教师姓名】(必备项)

舒华

李虹

【授课教师职称】(必备项)

教授

副教授

【授课教师联系方式】(必备项)Email

shuh@bnu.edu.cn

psy.lihong@bnu.edu.cn

【授课教师所属单位】(必备项)

脑与认知科学研究院

心理学院

【先修课要求】(必备项)

实验心理学、心理统计

一、课程简介(必备项)

心理学是一门实验科学,实验设计和数据分析是获得可靠的实验结果的重要保障,将实验设计和数据分析作为核心内容的研究方法课,历来是国内外心理学院系的重要基础课。本课程侧重于:

1)对实验设计与方差分析数据处理的关系,实验设计与研究问题、研究结论的关系、方差分析中各种变异分解的过程,提高实验精度的实质,方差分析使用的前提等进行了深度的讲解;

2)将研究问题的提出、复杂实验设计、多元统计分析和计算机大型统计软件数据处理等几方面知识有机结合,并辅以大量的研究实例进行深入浅出的讲解,引导学生学习和实践各种实验设计和方差分析的原理和计算方法,从而达到开拓学生视野,培养综合科研能力的目的。


二、课程目标(必备项)

1、了解心理学实验设计的特点与步骤,实验设计与方差分析数据处理的关系,实验设计与研究问题、研究结论的关系。

2.理解方差分析中各种变异分解的过程,提高实验精度的实质,方差分析使用的前提。

3.学习和实践各种实验设计方法、方差分析的计算方法。

4.学习和实践方差分析的计算机处理程序,以及数据分析结果的报告。

5.了解与方差分析相结合的实验设计的使用范围,方差分析的优点和局限性。


三、教学内容和学时分配(必备项)

课堂讲授内容 (48学时)

第一章   心理与教育研究中的实验设计(12学时)

第一节 实验设计概述

一、 科学研究与实验设计

1、科学研究的特点

2、科学研究的目标:描述、解释、预测、控制

3、心理学研究的相应途径:观察、相关研究、实验研究

4、实验的基本思想

5、心理与教育研究的特点

二、广义的实验设计与狭义的实验设计

广义的实验设计指科学研究的一般程序的知识,包括从问题的提出、假说的形成、变量的选择等等一直到结果的分析、论文的写作一系列内容。

狭义的实验设计特指实施实验处理的一个计划方案以及与计划方案有关的统计分析。狭义的实验设计着重解决的是从如何建立统计假说到作出结论。

三、实验设计包括的活动如下:

1.与研究假说有关的统计假说的形成;

2.使用的实验处理(自变量)和必须控制的多余条件(无关变量)的确定;

3.需要的实验单元(被试)的数量及被试抽样的总体的说明;

4.将实验条件分配给被试的方法的说明;

5.每个被试要记载的测量(因变量)和使用的统计分析的确定。

四、实验设计的主要目标

1、回答研究者感兴趣的理论问题

2、增加实验中获得的信息量

3、提高实验的敏感性

4、统计知识在实验设计中的重要作用

五、实验设计发展的趋势

1、实验室实验与简单方差分析的统计技术

2、教育与社会研究与大样本测试

3、复杂实验设计与多元统计相结合

第二节 实验设计的思想基础

一、统计检验的基本思想

1、研究假说和统计假说

2、备择假说和虚无假说

3、检验虚无假说的基本思想

二、方差分析的基本思想

1、与t检验相比,方差分析的优越之处

2、区分出一组数据中的两个变异源

 3、实验设计最重要的功能

三、 实验设计的主要功能:

1、 使系统变异的效应最大

2、 控制无关变异

五种控制无关变异的基本方法

(1)随机化(randomization)

(2)消除(elimination)

(3)匹配(matching)

(4)附加自变量

(5)统计控制

3、使误差变异最小

误差变异的主要来源:接受处理的实验单元或被试内在的差异和测量误差。

四、方差分析的基本假设

1、F分布的基本假设

(1)正态分布(norality)

(2)变异的同质性(homogeneity of variance)

(3)独立性(independence)

2、实验设计模型及其假设

每一种实验设计都有一个特定的实验设计模型(experimental designmodel),模型揭示了实验中一个观测值的构成,即影响一个观测值的所有变异源。

第三节 实验设计的基本过程

一、 研究问题的提出和假说的形成

1、研究问题的特征

2、选择、提出研究问题的两种主要途径

3、研究问题的评价

4、从研究问题到研究假说

二、实验变量的识别与选择

1、自变量的识别

2、因变量的选择

3、无关变量的识别

4、变量的操作定义

5、构造操作定义的方法

三、心理学研究中的道德问题

第二章 几种基本的单因素实验设计(4学时)

第一节 单因素完全随机实验设计

一、单因素完全随机设计的基本特点

单因素完全随机实验设计适合检验的假说

单因素完全随机实验设计的图解例子

单因素完全随机实验设计模型

二、单因素完全随机实验设计与计算举例

(一)研究的问题与实验设计

(二)实验数据及其计算

1、计算表

2、各种基本量的计算

3、平方和的分解与计算

4、方差分析表及对结果的解释

5、平方和与自由度分解图解

6、对平方和分解与计算的一些解释

第二节 单因素随机区组实验设计

一、单因素随机区组设计的基本特点

二、单因素随机区组实验设计与计算举例

第三节 单因素拉丁方实验设计

一、单因素拉丁方实验设计的基本特点

二、单因素拉丁方实验设计与计算举例

第四节单因素重复测量实验设计

一、 单因素重复测量设计的基本特点

二、单因素重复测量实验设计与计算举例

第三章 两因素完全随机和随机区组实验设计(4学时)

第一节 两因素完全随机实验设计

一、两因素完全随机设计的基本特点

1、两因素完全随机实验设计适合检验的假说

2、两因素完全随机实验设计的图解例子

3、两因素完全随机实验设计模型

二、两因素完全随机实验设计与计算举例

第二节 对交互作用的进一步检验

一、交互作用的图解

二、简单效应检验

1、简单效应的基本特点及其作用

2、简单效应的计算举例

三、简单效应检验的使用

第四章 两因素重复测量实验设计(4学时)

第一节 重复测量一个因素的两因素实验设计:两因素混合设计

一、两因素混合设计的基本特点

二、两因素混合实验设计与计算举例

第二节 重复测量两个因素的两因素实验设计:两因素被试内设计

一、两因素被试内设计的基本特点

二、两因素被试内设计与计算举例

第五章 三因素完全随机实验设计(4学时)

第一节 三因素完全随机实验设计

一、三因素完全随机实验设计的基本特点

三因素完全随机实验设计适合检验的假说

三因素完全随机实验设计的图解例子

三因素完全随机实验设计模型

二、三因素完全随机实验设计与计算举例

第二节   简单效应和简单简单效应检验

一、两次交互作用和简单效应检验

二、三次交互作用和简单简单效应检验

第六章   三因素重复测量实验设计(4学时)

第一节 重复测量一个因素的三因素实验设计:三因素混合设计

一、重复测量一个因素的三因素设计的基本特点

二、重复测量一个因素的三因素实验设计与计算举例

第二节 重复测量两个因素的三因素实验设计:三因素混合设计

一、重复测量两个因素的三因素设计的基本特点

二、重复测量两个因素的三因素实验设计与计算举例

第三节 三因素被试内实验设计

一、三因素被试内实验设计的基本特点

二、三因素被试内实验设计与计算举例

第七章   因素实验设计与计算的规律(4学时)

第一节 完全随机因素设计与计算的规律

一、交互作用的数量

二、计算公式的种类

三、总变异与自由度的分解

四、四因素完全随机实验计算的一般模式

第二节   重复测量因素实验设计与计算的规律

一、误差项的数量与计算

二、总变异与自由度的分解

三、重复测量两个因素的四因素混合实验计算的一般模式

第三节   如何选择合适的实验设计

一、影响实验设计选择的因素

二、实验设计的相对效率

第八章 嵌套实验设计(4学时)

嵌套设计是指在因素实验设计中,至少一个因素的水平产被局限在另一个因素的水平中的。在嵌套设计中,被嵌套因素通常指固定的团体,嵌套设计的目的主要是分离出无关变量--团体的效应,以便精确地估价自变量的效应。

第一节 两因素完全随机嵌套实验设计

一、两因素完全随机嵌套设计的基本特点

两因素完全随机嵌套设计适用的研究条件

两因素完全随机嵌套设计可检验的假说

两因素完全随机嵌套设计实验设计模型

二 两因素完全随机嵌套实验设计与计算举例

1、研究的问题与实验设计

2、实验数据及其计算

(1)各种平方和的含义

(2)方差分析中检验的误差项

第二节 三因素完全随机嵌套实验设计

一、三因素完全随机嵌套设计的基本特点

二、三因素完全随机嵌套实验设计与计算举例

第九章多重比较(8学时)

第一节多重比较的形式

一、多重比较的形式

二、正交的与非正交的比较(或对比)

一组相互之间没有关联的比较叫做正交对比

一组正交对比的系数矩阵表示

判断一组比较是不是正交对比的方法

三、事先与事后的比较

比较的计划是在实验之前就确定了的,研究者根据某些理论假设或前的研究,或根据研究的目的事先提出某种特定的比较方案,叫做事先的比较。

在实验的数据收集工作结束之后确定比较方案,叫做事后的比较。

四、关于多重比较中的累积误差

第二节 几种常用的多重比较

一、事先的正交对比:t检验或者F检验

二、事先的非正交对比:Dunn多重比较,或tD检验,或者Dunnett检验

三、事后的非正交对比:q检验

每个比较的I型错误率(pc)与实验的I型错误率(ew)

事后比较的校正:LSD、Tukey、Newman-keuls、Bonferroni、Scheffe

课堂实践内容 (共16学时)

第十章非重复测测量实验的方差分析的基本方法(6学时)

第一节SPSS方差分析程序的基本特点与组成

一、SPSS方差分析程序的基本特点

SPSS软件包把可处理的实验设计分为两大类:非重复测量和重复测量实验设计。前一类也叫被试间设计。后一类包括被试内和混合设计。

其中,用做方差分析的主要是三个部分:ONEWAY、ANOVA和MANOVA。ONEWAY的主要功能是做单因素完全随机实验的方差分析,并可做各种多重比较。ANOVA的主要功能是做各种多因素完全随机实验的方差分析。MANOVA它可以做处理重复测量实验数据,包括被试内和混合设计的数据;做简单效应和简单简单效应检验。检验Contrast及Cartrast一因素交互作用。处理嵌套实验的数据等。

二、方差分析程序的基本组成

一个方差分析程序主要包括两部分:

1、实验数据

数据的种类

数据的编码与格式

2、处理数据的程序

处理数据的程序一般由以下几部分组成:

(1)说明语句

(2)调用数据的操作

(3)调用特定方差分析命令,操作的语句

第二节完全随机实验的方差分析程序

一、单因素完全随机实验的方差分析程序

1、实验数据

2、程序

单因素完全随机实验的程序应使用ONEWAY命令。

3、程序的解释

4、结果的输入与阅读

(1)描述信息部分的阅读

(2)方差分析部分的阅读

二、两因素完全随机实验的方差分析程序

1、实验数据

2、程序

两因素完全随机实验的程序应使用ANOVA命令。

3、程序的解释

4、结果的输入与阅读

(1)描述信息部分的阅读

(2)方差分析部分的阅读

三、三因素及多因素完全随机实验的方差分析程序

1、实验数据

2、程序

3、结果的输出

(1)描述信息部分的阅读

(2)方差分析部分的阅读

第十一章重复测测量实验的方差分析的基本方法(6学时)

第一节被试内实验的方差分析程序

一、单因素被试内实验的方差分析程序

1、实验数据

2、程序

单因素被试内实验的程序应使用MANOVA命令。

3、程序的解释

4、结果的输入与阅读

(3)描述信息部分的阅读

(4)方差分析部分的阅读

二、两因素被试内实验的方差分析程序

1、实验数据

2、程序

两因素完全随机实验的程序应使用MANOVA命令。

3、程序的解释

4、结果的输入与阅读

(1)描述信息部分的阅读

(2)方差分析部分的阅读

三、三因素及多因素被试内实验的的方差分析程序的规律

1、实验数据

2、程序

3、结果的输出

(1)描述信息部分的阅读

(2)方差分析部分的阅读

第二节   混合实验的方差分析程序

一、两因素混合实验的方差分析程序

二、重复测量一个因素的三因素混合实验的方差分析程序

三、重复测量两个因素的三因素混合实验的方差分析程序

第十二章 简单效应与嵌套效应分析的基本方法(4学时)

第一节完全随机因素实验中简单效应分析程序

一、两因素完全随机因素实验的简单效应分析程序

二、三因素或多因素完全随机因素实验的简单效应和简单简单效应分析程序

第二节被试内因素实验中简单效应分析程序

一、两因素被试内实验的简单效应分析程序

二、三因素或多因素被试内实验的简单效应和简单简单效应分析程序

第三节   混合实验的方差分析程序

一、两因素混合实验的简单效应分析程序

二、三因素或多因素混合实验的简单效应和简单简单效应分析程序

第四节   嵌套实验的方差分析程序

二、两因素完全随机嵌套实验的方差分析程序

三、三因素完全随机嵌套实验的方差分析程序


四、教材与学习资源(必备项)

舒华《心理与教育研究中的多因素实验设计》,北京师范大学出版社,1994年版

实验设计教学用论文

IRB培训资料


五、教学策略与方法建议(可选项)

本课程以课堂讲授为主,结合实验设计的案例讨论与分析、计算机数据处理实践等。


六、考核方式(必备项)

本课程采用平时考试成绩与期末考试成绩相结合的考核办法。平时考核成绩占本课程总成绩的40%,包括出勤、作业、课堂报告与讨论等。期末考试采用闭卷考试的形式,占本课程总成绩的60%。


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