第2章　实验设计与数据统计分析

2.1　复习笔记

一、实验设计中的基本问题

实验研究的目的是要检验理论假设的正确性或探索理论意图实现的可能性。实验设计是指研究者针对需要验证的实验假设，为有计划地搜集观察资料而预先建立和依据的设计模式。广义的实验设计包括形成统计假设，并为检验假设、搜集和分析数据制订有效的计划；阐明检验统计假设所遵循的决策；按计划搜集资料；按计划分析资料；对统计假设的真伪作出归纳性推断等几个方面。根据实验控制条件严密程度的不同，即根据对内在无效来源和外在无关因素的控制程度、能否随机选择和分配被试以及能否主动操纵实验变量，又可将实验设计分为真实验设计、准实验设计和非实验设计。

（一）变量的选择与控制

1．变量的选择

在心理学研究中，实验研究的目的在于探查行为（反应）与实验中所施加的刺激之间的关系或说明关系的性质。而这种行为（反应）与刺激的关系则正是用变量间的关系来表示和实施的。要根据不同的研究目的选择不同的实验变量。

2．实验设计中的控制

（1）实验设计中的控制是指对实验条件的限制。

（2）控制的应用

①对变量的控制

在实验研究中，随机化法是一种重要的控制变量的技术。利用随机化原则对自变量进行控制包含两种含义：一是从限定的总体中随机抽取被试作为实验的样本；二是将抽取的被试随机分配到相应的实验处理中去。

②使用控制组

在实验中，采用控制组对实验结果的评价是非常有利的。

3．实验误差

（1）实验误差的定义

实验误差是指实验过程中所观测到的测量值与真值之间的差异。

（2）实验误差的主要来源

①有一个内在的变差存在于要施加处理的实验被试中。

②由于在实验的环境条件和操作过程中因缺乏一致性的结果而产生的变差。

③重复实验的变差。

（3）减少实验误差的措施

①调整实验中的被试，以减少其内在的变差效应。

②在可能的情况下，增加实验重复的次数，对实验结果进行综合评价。

（二）实验中的效度

1．影响内部效度的因素

实验研究的内部效度是指实验变量（处理）能被精确估计的程度。排除对实验结果产生干扰的无关因素，使研究者相信实验结果确实是由实验变量引起的，则这个研究具有内部效度。反之，则缺乏内部效度。其影响因素如下：

（1）主试因素

主试对被试存在的期望效应、光环效应、投射效应、刻板效应、首因效应和近因效应等以及主试身心发生的变化（更严格或疲劳等因素）等主试因素都会影响到实验的内部效度。

（2）被试因素

被试常见的要求特征（如霍桑效应、评价忧虑、取悦研究者、罗密欧与朱丽叶效应等）会影响到实验的内部效度。同时，在实验过程中，由于种种原因实验组或控制组中有较多的被试中途退出实验或中途死亡（动物实验），使得研究者无法对实验结果作出正确的解释。

（3）历史（经历）

历史指在实验过程中，与实验变量同时发生，并对实验结果产生影响的特定事件。当出现这种情况时，研究者往往无法判断实验结果是由处理（自变量）引起的，还是由特定事件引出的。

（4）成熟或自然发展的影响

在实验过程中随着时间的延续，被试身心发生变化，如变得较为成熟、疲倦等。

（5）选择

在实验过程中，由于没有采用随机化的方法选择被试和分配被试，因而造成在实验处理前被试的组与组之间在很多方面并不相等或有偏向性。

（6）测验

研究者为了取得实验前被试的初始状态，常对被试实施前测验，而这种前测验可能会积极或消极地影响实验处理实施后所进行的测验。

（7）统计回归

统计回归是指在实验处理前选择了在某一特征方面具有极端分数（高分或低分）的被试，实验处理后的测验分数有回归到平均数的趋向。

（8）仪器、测验材料因素

在实验过程中使用仪器不当或仪器失灵、测验材料出现问题。

（9）交互作用的影响

在实验设计中，如果研究者缺乏对变量进行精确控制，上述诸因素就常会产生交互作用的效果。这一效果与实验处理的效果相混淆，使研究者因无法确定实验结果的来源而误认为所产生的效果就是实验处理的作用。其中，选择与成熟之间的交互作用是最常出现的。

2．影响外部效度的因素

实验研究的外部效度指的是实验研究的结果能被概括到实验情境条件以外的程度。如果研究数据仅在本实验情境下有效，那么这种实验研究的外部效度则较低。影响一个实验研究的外部效度主要包括下列因素：

（1）测验的反作用效果

在采用有前测验和后测验的实验设计时，前测验的作用有可能会增加或降低被试对实验处理的敏感作用。

（2）选择偏差与实验变量的交互作用

由于某种原因或抽样出现错误，研究者所选择的被试样本都具有某种特征，而且这种特征与实验处理发生作用并对实验结果产生积极或消极的影响。这种在选择中有偏向的样本并不能代表总体，故这种结果的可推广性也就因此而受到限制。

（3）实验安排的反作用效果

在有些实验研究过程中，如果被试在实施处理前了解实验的安排或因参加实验而受到暗示，那么被试可能会产生霍桑效应和安慰剂效应，从而对实验结果产生影响。

（4）重复实验处理的干扰

同一组被试在短期内接受两种或两种以上的实验处理时，前一实验处理往往会对后一实验处理产生积极或消极的影响，使被试产生练习效应或疲劳效应。

二、真实验设计

真实验设计对实验条件的控制程度要求较高，实验者可以有效地操纵实验变量，能有效地控制内在无效来源和外在无关因素的影响，能在随机化原则基础上选择和分配被试，从而使实验结果更能客观地反映实验处理的作用。

（一）完全随机化设计

完全随机化设计也称简单随机化设计，是指用随机化方法将被试随机分为几组，然后依实验的目的对各组被试实施不同的处理。

1．随机实验组控制组前测后测设计

（1）设计的模式

①随机实验组控制组前测后测设计的定义

随机实验组控制组前测后测设计是指研究者在实验前采用随机分配的方法将被试分为两组，并随机选择一组为实验组，另一组为控制组。实验组接受实验处理，而控制组则不给予实验处理。

②随机实验组控制组前测后测设计的基本模式

在该设计的基本模式中，R表示采用随机布置方法分配被试和实验处理，X表示由研究者操纵的实验处理，和表示在实验前对两组被试进行前测验，得到被试初始状态的成绩，和表示两组被试的后测成绩（一组接受实验处理，另一组不接受实验处理）。

（2）对设计的评价

①优点

a．该设计采用随机布置的方法将被试分为两组，从而可以控制选择、被试的中途退出以及选择与成熟的交互作用等因素对实验结果的干扰。

b．由于安排了实验组和控制组，在实验过程中，发生在前测到后测这段时间内的事件对实验组和控制组的影响基本相同，因而可以控制历史、成熟、测验、仪器与测验材料等影响内部效度的因素对实验结果的影响。

②缺点

a．在实验过程中，研究者的某些失误会造成对此实验设计内部效度的消极影响，从而使该实验失去真实验设计的特性。

b．该设计使用了前测验，被试由于前测验而获得的经验，可能对后测验产生敏感性，出现测验的反作用效果，导致对实验设计外部效度的影响。

（3）设计的显著性检验

①对增值分数进行统计分析

对每一名被试，用其后测成绩减去前测成绩（-，-），分别求出两组增值分数的平均数。对两组增值分数进行显著性检验的方法有：t检验（参数统计）；曼—惠特尼（Mann-Whitney）U检验或中位数检验（非参数检验）。

②协方差分析法

将前测分数作为协变量，对实施实验处理前的组间差异进行控制和调整，以便使两组的后测成绩能够比较不受前测成绩的影响。

2．随机实验组控制组后测设计

（1）设计的模式

在随机实验组控制组前测后测设计中，由于采用了前测验，从而有可能影响实验的外部效度，为了克服这一不利因素的影响，也可以考虑去掉前测验，而形成另一种实验设计，即随机实验组控制组后测设计，它的基本模式如下：

（2）对设计的评价

①优点

a．由于采用实验组接受实验处理，控制组不接受实验处理，从而控制了历史和成熟因素对内部效度的影响。

b．由于实验是在同等条件下进行的，因此它控制了选择和被试的中途退出等影响内部效度的因素。

c．由于两组被试没有进行前测验，从而控制了测验与实验处理交互作用对实验外部效度的影响。

d．在实验处理前采用了随机化原则，使研究者控制了所有选择变量可能产生的偏向。

②缺点

有些实验需要在对被试施加实验处理之前进行前测，以了解被试在实验处理前的初始状态。在这种情况下，该设计具有一定局限。

（3）设计的显著性检验

随机实验组控制组后测设计使用的统计分析方法比较简单。大部分研究者使用t检验对两组后测成绩进行比较研究；非参数检验也常使用曼—惠特尼U检验或中位数检验法。

3．随机多组后测设计

（1）设计的模式

在心理学的研究中，有时要进行实验处理的方案不只是一个或两个，即有时研究者要进行的实验处理X的个数有3个或3个以上。以3个实验处理为例来进行分析，这种实验设计的基本模式是：

这种实验设计通过随机化的方式分配被试和实验处理到不同的组别中，然后对几个组的被试进行后测，获得各组被试的后测成绩。

随机多组后测设计与随机实验组控制组后测设计的不同之处仅在于实验处理的个数以及相应被试组数增加了。

（2）实验结果的检验

在对随机多组后测设计的后测成绩进行显著性检验时，比较理想的统计分析方法是单因素方差分析，而不能采用t检验。

（二）多因素实验设计

多因素实验设计又称完全随机析因设计，指在实验中包括两个或两个以上因素（自变量），并且每个因素都有两个或两个以上的水平。各因素的各个水平互相结合，构成多种组合处理的一种实验设计。在该设计中，研究者可以考察各个自变量交互作用对因变量的主要影响效应（交互作用）；并同时考察各自变量对同一因变量的主要影响效应（主效应）；以及考察一个因素的各个水平在另一个因素的某个水平上的效应（简单效应）。

1．完全随机析因设计的类型

在析因设计中，通常用英文大写字母来表示因素，用与大写字母相对应的小写字母来代表因素的水平，而用乘号（×）表示因素之间的相互结合关系。依据实验中所包含的因素数目进行分类，可将之划分为完全随机双因素析因设计、完全随机三因素析因设计等。

2．完全随机双因素析因设计

完全随机双因素实验设计是指实验包含两个因素，研究者用随机分配的方法将被试分为若干同质组，使得分组的个数与实验处理的个数相等，同时用随机的方法分配每一组被试接受一种实验处理的实验设计。

3．双因素析因设计的主效应和交互效应

主效应是指由每个单独因素（自变量）所引起的因变量的变化。交互效应是指一个因素不同水平间的效应差受另一因素的影响。

（1）2×2完全随机化实验设计的基本模式

用2×2析因设计来解释各因素的主效应和因素间的交互效应。2×2析因设计的基本模式如表2-1所示。

,,,可以代表各组内被试成绩的总和，也可以代表各组内被试成绩的平均数，,表示行变量的总和，，表示列变量的总和，它们被称为边缘值。

表2-1  2×2完全随机化设计的模式

从表2-1可以看出，因素A的两个水平的比较，即与的比较，确定因素A的主效应；因素B的两个水平的比较，即与的比较，确定因素B的主效应；按规律比较各个小方格之间的处理效果：在下面，比较和的大小；在下面，比较和的大小。或者，在行上，比较和的大小；在行上，比较和的大小。从而确定两因素同时发生的效应。

（2）2×2完全随机化设计的主效应和交互效应的解释

假定在2×2完全随机化设计中，因素A的两个水平表示两种不同的教学方法（：自学辅导，：传统教学），因素B的两个水平表示两种不同教龄的教师（：2年以下教龄的教师，：5年以上教龄的教师）。虚构图2-1中的两个表格中的数据来说明主效应和交互效应。

图2-1  2×2完全随机化设计的两种可能的结果

①不存在交互作用的情况

a．比较教学方法的两个水平

自学辅导的边缘值=26，传统教学的边缘值=18，>，并且不论任教教师教龄的长短，自学辅导的教学效果都优于传统教学（>，>）。如果进行差异的显著性检验，发现两种教学方法确实存在显著性的差异，那么可归因于教学方法对学生成绩存在主效应。从图2-1（a）中可以看出，当从移至时，直线在直线的上方，这也说明了自学辅导的教学效果在两类教师的教学下都优于传统教学。

b．可比较教师教龄的两个水平

2年以下教龄教师的边缘值=16；5年以上教龄教师的边缘值=28，>；并且不论教学方法是自学辅导或传统教学，5年以上教龄教师的教学效果都优于2年以下教龄教师的教学效果（>，>）。如果进行差异的显著性检验，发现两种教学方法确实存在显著性的差异，那么可归因于教师的教龄年限在影响学生的成绩上有主效应。从图2-1（c）可以看出，从移至时，直线在直线的上方，这也说明了教师的教龄因素起了主要作用。

c．考虑交互作用的效应

观察教学方法（自学辅导和传统教学）对学生成绩的影响，并没有因为教师的教龄不同而产生变化（指两种水平教学方法上的成绩的差异，-=4，-=4）。同样，观察不同教龄的教师对学生成绩的影响也不因教学方法的不同而在成绩间的差异上发生变化（-=6，-=6）。这说明两因素之间没有产生交互作用的效应。如果对所得的数据进行显著性检验，会发现两因素之间的交互作用不能达到显著性水平。从图2-1（a）、（c）中可以看出，当从移至时，与间的差值没有变化；从移至时，与间差值也没有变化。这说明两因素之间不存在交互作用。所以，可以得出结论：如果画出图形的两直线平行或接近平行，则表示两因素（自变量）之间没有交互作用。

②存在交互作用的情况

a．可比较教学方法的两个水平

自学辅导的边缘值=29，传统教学的边缘值=15，>，并且对于2年以下教龄的教师，自学辅导的效果要明显高于传统教学（-=14），而对于5年以上教龄的教师，两种教学方法的效果相同（-=0）。如果进行差异的显著性检验，发现两种教学方法确实存在显著性的差异，那么这也将归因于教学方法在影响学生的成绩上有主效应，但在分析时需说明，这种差异对2年以下教龄的教师将有明显的作用，而对5年以上教龄的教师没有明显作用。从图2-1（b）中也可以看出，当从移至时，直线在直线的上方，它们仅在一点相交。这说明自学辅导的效果在2年以下教龄教师的教学下明显优于传统教学。

b．比较教师教龄的两个水平

2年以下教龄教师的边缘值=22，5年以上教龄教师的边缘值=22，=。尽管在各教学方法上学生的成绩有所不同（>，<），但组合的边缘值相同。可以认为，教师的教龄在影响学生的成绩方面没有主效应。如果进行显著性检验，也将会得到同样的结论。从图2-1（d）中可以看出，当从移至时，保持不变，从18下降到4，在仅考虑教师的效应时，这两条直线所代表的数值相同，所以教师因素没有主效应。

c．考虑交互作用的效应

从图2-l表格中可以看出，在下面，接受自学辅导教学的学生的成绩与接受传统教学的学生的成绩有很大不同（=18，=4）；在下面，两者相同（=11，=11），学生成绩没有变化，从而可以断定，教学方法对学生成绩影响的大小依赖于教师不同的教龄，两个因素交互影响着学生的成绩。由于表下面的两个图是由表中数据而绘制的，所以两个图中直线不平行也提供了两因素有交互作用效应的信息。最后还要用数据对两因素是否存在交互作用效应进行显著性检验，以便得出两因素是否存在交互作用的准确结论。

（三）随机化区组设计

随机化区组实验设计是指根据实验的要求将被试分为若干个区组，而每个区组的被试随机接受所有的实验处理。每一种实验处理在不同的区组中重复的次数都应该完全相同。

1．随机化区组设计的注意事项

（1）随机化区组设计的目的是使区组内的被试差异尽量缩小，而区组之间的差异依据设计要求而定。

（2）随机化区组设计的原则是同一区组内的被试尽量“同质”。

（3）每一区组内被试的人数分配有3种情况：一名被试作为一个区组；每个区组内被试的人数是实验处理数目的整倍数；区组内的基本单元不是一名被试或几名被试，而是以一个团体为单元。

2．随机化区组实验设计的评价

（1）优点

考虑到个别差异对实验结果的影响（即区组效应），而把实验单元（被试）划分为几个区组，并在统计计算上将这种影响从组内误差中分离出来，从而进一步反映出实验处理的作用。

（2）不足

在划分区组时有一定困难。如果在同一个区组内的各实验单元（被试）的差异较大，就会出现较大的误差。

3．随机化区组实验设计的分类

（1）随机化区组单因素设计

随机化区组单因素设计要求将被试划分为不同的区组，并且每一区组的被试随机接受所有不同的处理。然后观察实验处理后每个区组中的被试对不同处理的反应，并作为后测成绩。这种实验设计的基本模式如表2-2所示。

表2-2  随机化区组单因素设计的基本模式

在这个模式中，，，，…，表示k个处理；区组的个数为n，每个区组可以是一名被试，也可以是一个被试组集合，,…，表示第i个区组实验处理后的后测成绩。表示每个区组的平均成绩。

（2）随机化区组多因素设计

随机化区组多因素实验设计与随机化多因素设计基本相似，以二因素设计为例，随机化区组二因素设计将被试划分为不同的区组，每个区组都随机接受二因素各个水平组合的全部处理，然后观测每个区组对不同处理的反应，并将反应值作为后测成绩。

三、准实验设计和非实验设计

非实验设计是一种对现象的自然描述，一般用于识别和发现自然存在的临界变量及其关系，它可以为进一步实施更严格的实验设计积累资料。但这种实验设计不易采取随机化原则分配被试，而且也不易主动地控制自变量和其他无关变量。准实验设计是介于非实验设计和真实验设计之间的实验设计。它对无关变量的控制比非实验设计要严格，但不如真实验设计对无关变量控制得充分和广泛。

（一）准实验设计

1．单组准实验设计

在心理学研究中，有时会因条件的限制和问题的性质而使研究者无法采用控制组，从而选取单组准实验设计进行研究。

（1）时间序列设计

①定义

时间序列设计是指对一组被试或个体进行一系列周期性测量，并在测量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，并与引入实验处理X前的一系列测量结果相比较，研究插入实验处理前后测量结果的变化趋势，从而推断实验处理是否产生效果的一项准实验设计。

②设计模式

③结果统计

图2-2表示在实验处理X引入后（竖直虚线）时间序列可能产生的结果，每种结果都用一条折线来表示，折线上的某些点是对应时间序列中某一次测量的成绩。根据图示，可以初步分析出处理X产生的效应。A线和B线在处理X前后出现跳跃，基本可以分析出两条线在处理X前后的成绩有一定的提高；在C、D和E线上，处理X前后可能引起成绩上的差异；在F、G和H线上，基本可以否定在处理X前后的实验结果有显著差异。尽管在F、G和H线上处理前后的实验结果和之间的跳跃幅度很大，而且甚至高出了A、B和C线上的和之间的跳跃幅度，但是时间序列设计所研究的是由～的总体趋向的结论，而不是仅考虑某一段的局部特征。这些分析结果只是从图示上得到的，实际情况仍需用统计检验。

图2-2  ～的测量中，引入实验变量X后,时间序列设计的某些可能的结果模型

④对设计的评价

a．优点

第一，时间序列设计可以较好地控制“成熟”因素对内部效度的影响；

第二，可以控制测验因素的干扰；

第三，该设计有可能控制统计回归的因素。

b．缺点

第一，由于该设计研究是在没有控制组的情况下进行的，因而它不能控制与实验处理同时发生的偶发事件的影响，不能排除那些与自变量同时出现的附加变量的影响；

第二，测验与处理X的交互作用作为影响实验外部效度的因素在该设计中不易受到充分控制；

第三，多次实施前测验往往会降低或增加被试对实验处理的敏感性，从而在被试身上产生作用而影响学生在实验处理后的成绩。

⑤设计的显著性检验

进行显著性检验包括3个组成部分：剩余标准差、截距和斜率。

（2）相等时间样本设计

①设计的模式

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X。，该设计的基本模式如下：

　   

其中、表示接受实验处理（）后的测验结果，、表示接受常规安排（）后的测验结果。

②对设计的评价

a．优点

相等时间样本设计在控制影响内部效度的因素方面是完全有效的。通常，在单组实验设计中，“历史”作用影响内部效度的主要因素很难控制。但是，在相等时间样本设计中，“历史”因素能被较好地控制。其他影响内部效度的因素也同时被较好地控制。

b．缺点

相等时间样本设计在控制影响外部效度的因素方面并不理想。测验的反作用效果会影响该设计的外部效度；实验安排的反作用效果会影响该设计的外部效度；选择偏差与实验变量的交互作用可能会影响该设计的外部效度；重复实验处理的干扰也会影响该设计的外部效度。

③设计的显著性检验

a．可对两种实验条件进行比较，以确定实验处理与实施控制条件的不同效应；

b．可以进行简单效应的比较，即比较在实验处理条件下的顺序效应，以及在控制条件下的顺序效应，以确定时间效应；

c．可以通过对实施变量与实施顺序之间交互作用的分析来考察在时间序列中不同处理效果的不同变化。

2．多组准实验设计

（1）不相等实验组控制组前测后测设计

①设计的模式

不相等实验组控制组前测后测设计的特点是研究者不能按随机化原则和等组法来选择对等组。它的基本模式如下：

在这个模式中，表明具有一个实验组和一个控制组，接受处理X的组为实验组，另一个组为控制组，并对两组均进行前测验和后测验，以便于对照比较；虚线表示不能随机选择和部署两组，并且两组可能也不对等。在该设计中，研究者通过前测验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，作为在两个整组之间开始进行比较的基础。

②对设计的评价

a．优点

由于增添了控制组，从而使该设计基本上控制了历史、成熟、测验等因素对实验的干扰；由于两组都有前测验，研究者可以了解实验处理实施前的初始状态，从而也就对选择因素有了初步的控制。

b．缺点

由于该设计没有使用随机化方法来分配被试或实验处理，实验组与控制组是不对等的，因而选择与成熟、选择与实验处理的交互作用可能会降低该设计的效度；由于两组都使用前测验安排，因而其实验结果不能被直接推广到无前测的情境中去。

③设计的显著性检验

可以采用t检验（参数统计）和曼—惠特尼U检验或中位数检验（非参数检验）来对分别求出的两组增值分数的平均数进行检验。

（2）不相等实验组控制组前测后测时间序列设计

①设计的模式

不相等实验组控制组前测后测时间序列设计是在单组时间序列设计和不相等实验组控制组前测后测设计的基础上，组合而成的一种多组准实验设计。该设计的基本模式如下：

②对设计的评价

a．优点

在该设计模式中，虚线以上是一个单组时间序列设计，所以该设计具有时间序列设计的特点。该设计还可看成是不相等实验组控制组前测后测设计的推广，所以该设计也具有不相等实验组控制组前测后测设计的特点。在两种设计组合的基础上，影响该设计内部效度的因素基本上得到了有效的控制。

b．缺点

测验的反作用效果，以及选择偏差与实验处理X的交互作用可能会成为影响该设计外部效度的因素。

③设计的显著性检验

a．方法一

方法一较为简单，类似于不相等实验组控制组前测后测设计。求出实验处理X前的4个平均数的共同平均数，并求出控制组相应的4个平均数的共同平均数。接着，求出实验组和控制组的各自后4个平均数的共同平均数。这样，就可以采用不相等实验组控制组前测后测设计的统计分析方法，即将实验组的前测、后测的增益与控制组的前测后测的增益用独立的t检验或独立的Z检验来进行比较。

b．方法二

方法二较为复杂，类似于单组时间序列设计。对实验组的4个前测成绩、4个后测成绩以及控制组的8个成绩按单组时间序列设计的方法，求出各自的回归直线方程。这样就出现了3条回归直线方程，实验组前测成绩的回归直线方程记为，实验组后测成绩的回归直线方程记为，控制组的回归直线方程记为，检验直线与是否有显著差异，以确定两组在选择上是否存在偏差；检验直线与或者直线与是否存在显著差异，以确定接受实验处理所产生的效果。

（3）平衡设计

①设计的模式

平衡设计又称轮换设计，或拉丁方设计。在该设计中，研究者为了达到对实验控制的目的，使各组被试都接受不同的实验处理，而对实验处理的顺序和实验时间的顺序采用了轮换的方法。平衡设计的模式很多，例如：

在此模式中，时间l、时间2、时间3、时间4表示进行实验的时间安排，组A、组B、组C、组D表示这4个组是固定整组，、、、表示不同的实验处理，O表示后测成绩。

在实验方法上，有必要使实验内容的先后次序轮换，使情境条件和先后顺序对各个实验组机会均等，避免产生顺序效应。

②对设计的评价

a．优点

基本控制了成熟、历史和测验因素对实验结果的影响。

b．缺点

由于不能采用随机分配受试的方法，各被试组只能选择尽可能相等的固定整组，因此人为选择被试组的差异就有可能会造成组与组之间的差异。这种选择因素也可能会与历史、成熟练习效应等产生交互作用的效应。

③设计的显著性检验

可以通过对该设计的模式进行变形转换而得到另一种拉丁方的形式，此种形式是以实验处理X作为项目，具体形式如下：

在进行显著性检验的分析时，4种处理X的各自分数的总和可以进行互相比较。这时，总和之间的差异可解释为不同实验处理X的作用。行的总和之间也可以进行比较，以决定组与组之间的差异；利用第一个模式对各时间序列的结果求和，并进行比较，以决定时间序列之间是否存在差异。利用拉丁方的方差分析方法，该设计所呈现的数据提供了3种主要效应。但研究者使用该设计的主要意图是观察实验处理X的效应，其他两种效应可以根据实验数据同时进行检验。

（二）非实验设计

1．单组后测设计

（1）设计模式

在单组后测设计中，只有一个实验组，而对实验组只给予一次实验处理，然后通过测量得到一个后测成绩，这种设计的基本模式如下：

在这一模式中，X是研究者对某种因素（研究者经过分析而推断的自变量）的处理，O是研究者操纵自变量引出的结果或研究者观察到的结果。

（2）设计的特点

①没有对照组比较，研究者所能做到的只是描述他所观察到的结果，而不能与对等控制组进行比较。

②由于这一研究没有前测，也失去了与前测成绩进行比较的依据。

③这一研究没有考虑对机体变量、自变量及其他无关变量的控制，因而很难认为所得的结果是由于实验处理所引起的。

④很难排除历史、选择和成熟等内在无效源的作用。

2．单组前测后测设计

（1）设计的模式

单组前测后测设计是对单组后测设计的一种改进，它增加了在实验处理前的测验，但还是仅有一组实验组。其基本模式如下：

　  X　 

在这一模式中，表示在接受处理X以前对被试进行前测，取得一项作为基线的观测值，X表示引入的实验处理，表示处理X后的测验。

（2）对设计的评价

①优点

a．由于前测验，可以提供被试的基线数据及某些有关信息；

b．在该设计中，全部被试既属于实验组又属于控制组，通常认为选择变量可得到适当的控制，便于估计被试个体态度对实验效果的影响。

②缺点

a．影响内部效度的主要是历史因素，它常与实验处理的效应相混淆，使研究者很难判断在与之间出现的差异是由处理引起的，还是由无关因素引起的；

b．成熟因素也影响该设计的内部效度。

（3）设计的显著性检验

在单组前测后测设计中，为了比较与之间的差异，可以使用3种恰当的统计分析方法，即相关样本的t检验；非参数的符号检验法；非参数的符号秩次检验法（F·Wilcoxon）。

3．固定组比较设计

（1）设计的模式

固定组比较设计又称静态组或整组比较设计，该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的原则来选择被试。该设计的基本模式为：

在该模式中，虚线表示上、下两组均为固定组，它们没有经过研究者的随机分配。虚线上面为实验组，研究者可以操作实验处理X，为处理后的反应效果；虚线下面为控制组，不接受任何处理，为控制组的反应效果。

（2）对设计的评价

①优点

a．该设计基本上能对历史因素进行控制；

b．由于该设计没有前测验，所以可以控制测验效应和仪器因素的干扰；

c．由于使用了控制组，所以可以对成熟因素做到有限的控制。

②缺点

a．对选择这一因素缺乏控制，不能在随机化基础上选择和分配对等组，不能判断两固定组是否为等组或差异有多大；

b．选择与成熟的交互作用，以及选择与处理的交互作用常常成为混淆不清的因素，影响实验的效度。

（3）设计的显著性检验

可以选择4种统计分析方法对该设计进行显著性检验：独立样本的t检验；非参数检验中的曼—惠特尼U检验法；非参数检验中的中位数检验法；检验法。

4．事后回溯设计

（1）设计的模式

①事后回溯设计的定义

事后回溯设计是指所研究的对象是已发生过的事件。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，以便从中发现某种可能的简单关系。

②事后回溯设计的基本模式

事后回溯设计的基本模式为：

X表示该设计的自变量或实验处理，是研究者观察到的结果。

③事后回溯设计的主要类型

a．相关研究设计

相关研究设计是在一个被试组内收集两个集合的数据，其中一个数据集合是观察到的结果，另一个则是被追溯的数据集合，研究的目的是确定这两个数据集合之间的关系（正相关、负相关和无关），设计的基本模式如下：

使用相关研究设计的目的在于借助所测量的变量之间的相关系数来确定变量之间存在的某种关系，并为提出变量间的因果关系奠定基础。但是两变量之间相关并不一定就存在着某种因果关系。可以选择皮尔逊积差相关、点二列相关、斯皮尔曼等级相关等方法进行统计。

b．准则组设计

准则组设计是对已经发生的事件进行研究的一种非实验设计。它要求研究者通过对所研究现象的被试的比较，确定某些被试（准则组）具有一种状态的特征，而另一些被试（非准则组）不具有这种状态的特征，然后去追溯可能存在的原因。这种设计的基本模式如下：

准则组设计所采用的统计分析方法，一般可用t检验和z检验，也可用非参数中的曼—惠特尼U检验法，以及中位数检验法。

准则组设计的用途主要有两个方面：通过准则组与非准则组的对比，追溯与准则组相联系的特征；比较准则组与非准则组对学习效果产生的影响。

（2）对设计的评价

①优点

a．可以对自然条件下出现的事件或各种学习现象进行时间上的追溯，以了解产生这些现象的信息，即由于什么原因、在什么样的条件下出现这种结果；

b．特别适用于研究简单的因果关系的问题；

c．可为提出研究假设提供充足的论据；

d．在某种环境或特殊条件下，事后回溯设计比其他实验设计更为有用；

e．由于条件限制，研究者在不可能采用严格的实验设计研究时，可考虑该设计方法。

②缺点

a．在实验研究中缺乏控制，研究者不能操纵自变量或随机分配被试；

b．研究中所追溯的原因可能有多个，在不同的情况下，一个特定的结果可能由不同的原因引起；

c．两个有关系的因素可能并不存在因果关系，它们可能都是第三个因素的原因或结果。

（3）事后回溯设计与变量的控制

事后回溯设计的主要缺点是它缺乏对变量的控制，同时，还缺乏对随机化分配的控制。但是，研究者可以采用适当的方法来对调查中的测量进行控制。将调节变量引入事后回溯设计，利用方差分析的统计分析方法，就可达到对调查中的测量进行必要的控制。它的基本模式是：

、、、是测量的结果，④、⑧是要追溯的原因，、是引入的调节变量。