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第三章  心理实验的设计

（四）被试间设计

被试间设计（between-subjects design）是要求每位被试只接受一个自变量水平的处理（也称为一种实验处理或一个实验条件)。

优点：避免了练习效应和疲劳效应等由实验顺序造成的误差。

缺点：所需被试数量巨大，难以排除个体差异对实验造成的影响。

通常，被试间设计采用两类分组技术来解决等组问题：

1.匹配法

匹配法旨在使实验组和控制组中的被试在某些特征上同质。

（1）具体操作

先对所有被试进行前测，然后根据前测作业的成绩进行匹配。前测的内容必须和实验作业高度相关，一般有两种：一种是和实验作业有高度相关的其他作业，另一种则是被试在实验作业初期的表现（通常同一作业在两个阶段的行为表现是相关的）。

（2）局限性

在理想情况下，如果不同组的被试真正能够在各个方面得到完全的匹配，那么采用匹配法进行分组的被试间设计就能获得良好的实验控制效果。

但实际上，匹配法的实施总会遇到一些问题：①匹配往往是不完全的。②匹配法往往费时耗力。③匹配变量间可能存在交互作用。④匹配法需要谨防回归假象。

2.随机化法

随机化法是把被试随机地分配到不同的组内接受不同的自变量处理。随机化法不同于随便和随意，其统计学前提是：各随机被试组在未经受不同处理之前是相等的，即使有差异也是在统计允许的限度以内的随机误差。

（1）具体操作

①同时分配法

当被试同时等候，实验者可随意调派其中任何一个被试时，可以采用同时分配法。该分配技术主要有三种：抽签法；笔画法；报数法。

②次第分配法

当实验持续时间较长或由于其他原因，如被试到达实验室的时间不一致时，就可以采用次第分配法。该分配法有两种技术：简便法；区内随机法。

（2）局限性

采用随机方式进行分组，无法精确地控制不同组间的被试差异，很多时候研究者无法清楚地意识到哪些变量得到了控制，因而也就无法确定这种控制的效果到底如何。

（五）被试内设计

被试内设计（within-subjects design）是指每个被试必须接受自变量的所有水平的处理。其基本原理是：每个被试参与所有的实验处理，然后比较相同刺激的被试在不同处理下的行为变化。

优点：所需被试较少；同质，排除个体差异对实验的影响；更加敏感，适用于研究练习的阶段性。

缺点：练习效应和疲劳效应，不适用于需要较长恢复期和产生效果不可逆的实验。

1.被试内设计中的混淆因素

在被试内设计中，由于被试先后接受不同的实验处理，因此不同的实验处理之间可能会相互影响，造成混淆。这些混淆主要表现为以下几种效应：

（1）位置效应

如果实验中某个处理只在特定位置出现，那么这种序列位置产生的效应就会与处理本身的效应混淆。实验处理所处的序列位置会影响被试的反应，这就是位置效应。

（2）延续效应

延续效应是指在实验的进展过程中，前一阶段的处理会对后一阶段的处理产生影响。 （教学方法对成绩的研究）

（3）差异延续效应

差异延续效应也是指前一阶段的处理影响后一阶段的处理效果的情形，不过与延续效应不同的是，这种影响还取决于先出现的是何种处理。也就是说，被试会根据先前处理的不同来区别对待后继处理。

2.平衡设计

平衡是指对实验处理顺序的平衡，平衡设计是为了消除或减少位置和延续效应面采用的一些系统地改变实验处理呈现顺序的技术。

平衡设计的逻辑是：既然实验处理的位置（顺序）所产生的效应会与实验处理本身的效应相混淆，那么只要在实验中安排被试在所有顺序下接受处理，就可以将处理结果的差异归因于自变量而非处理顺序了。

（1）ABBA设计

ABBA设计多用于自变量水平为两个的情况（分别用A和B表示）。实验中，所有被试都按照ABBA的顺序接受四次实验处理。其中A在B之前和之后各一次，B也如此。这样被试接受A、B两种处理的平均顺序就一样（A处理的总顺序是1+4，而B处理则是2+3）。因此ABBA法在理论上能有效平衡呈线性系统变化的位置和延续误差。

（2）拉丁方设计（被试组数与自变量水平一样多）

当自变量的水平超过两个时，拉丁方设计是较为常见的设计。一个拉丁方是个两维矩阵，在这个矩阵中，列通常表示实验处理，行通常表示被试。需要注意的是，当实验处理数目为偶数时，可以使用一个方阵：而当实验处理数目为奇数时，必须使用两个方阵。拉丁方设计中第一个被试的实验顺序为：1，2，n，3，n-1，4，n-2，……

拉丁方设计是一个完全符合平衡设计要求的系统，因为每一种实验处理都会在序列的所有阶段出现（即在表中每一列都出现），而且每一种实验处理在其他实验处理的前、后出现的频率都相同。可见，拉丁方设计做到了完全平衡，是多个实验处理条件下的理想平衡方法。

（六）混合设计

混合设计是一个实验中同时采用两种基本设计的实验设计。它要求至少有一个自变量使用被试内设计，且至少有一个自变量使用被试间设计。

混合设计综合了被试内和被试间设计的优点，能更有效地控制额外变量，进而更有利于揭示变量间的因果关系，因此被广泛使用。

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