15.1 重复测量单因素实验设计在线视频

同学们

你们好

今天我们来学习新的一章

第15章重复测量的单因素方差分析

我们先来看第一节

重复测量的单因素实验设计

在重复测量的单因素实验设计中

每个被试都要接受所有的处理水平

我们以前学过配对样本的T检验

它的数据类型和这个是一样的

只是当实验中包含的自变量

它的处理水平大于两个的时候

我们就不能够再用配对样本的T检验来处理了

我们需要用重复测量的单因素方差分析

我们来看一下它的数据形式

这里是处理水平

也就是说我们自变量有几个水平

AB这是两个水平

我们一直说他有K个水平

K是大于等于2的

那么这里是被试我们叫实验单元数

这是被试实验一

被试二被试三一直到被试b

我们说这里我们是有B个被试

每个被试都要接受

所有的实验处理

比如说第一个被试

他要接受

AB一直到K个实验处理

所以我们看我们用了B个被试

可是我们获得的数据会是很多的

我们是您看B乘以k乘以大K

有这么多的数据

我们举一个例子

这是我们有一个研究

像研究人的两侧面孔

在情绪表达上的一个强度的差异

我们每一个人哪都有左半边脸和右半边脸

那么我们的脸

其实左半面脸和右半脸表达情绪上

可能会有差异

研究者就想通过这个实验来检验一下

是否真的存在差异

那么它怎么来做

他用比如说我们的左半面脸

我们在去照镜子

我们照镜子的时候

我们左半面脸就投射到右半边去了

所以我们就把镜像中的右边脸和我们本身的

左边脸合成一边脸

合成一个完整的脸

也就是说我们左边脸其实和它

左边的镜像这个脸合成一张脸

我们叫左边脸

同理我们用右边脸和他镜子当中的左边那个脸

也就是实际上还是右边的脸组成一个完整的脸

我们叫右边脸

还有一个就是我们一个正常的脸有自己的本身

的左边脸和右边脸来构成的

所以我们看同样的一个人

这是正常的一个人

这是他的左边脸构成的

这是它右边脸构成的

这是三个图片

我们来看给被试呈现由这些图片制成的幻灯片

每次呈现一张幻灯片

每次十秒钟

然后给每个被试35秒钟进行评定

他评定的就是你的厌恶程度

你对这张图片有多么的厌恶

我们整个的实验材料是54张幻灯片

18张是左侧图片

18张原始照片和18章是右侧

我们看一下它的数据

这是因为是54张图片

所以每一个被试都做了54个Trial

那么第一个Trial是给中间脸

第二个Trial是给左边脸

第三个Trial是给右边脸

那么我们看它平衡了一下顺序

我们每一个人有54个Trial

我们最后可以算一个平均十

比如说我们有的一个人

那么他在左边脸上平均的厌恶程度比如说是

五分

那么对于中间的脸厌恶程度是四分

那么对于右边脸

比如说他的厌恶程度就是三分

我们其实是平均的54张图片里面所有的图片

就有一个平均

那么比如说我们有很多个被试第二个被试

这些都会有曲直

第三个被试等等都会有取值

那么这个数据形式整理出来

就是我们最开始说的

重复测量代因素实验设计下

所对应的数据表

我们可以看到针对每一个被试

它在所有的实验处理

我们一共是三种实验处理下面

他都接受了处理

都有测量的取值

所以这个例子就是一个非常典型的重复测量的

一个实验设计

那么我们看这个研究的目的主要是看

厌恶程度的差异

它的结果我们发现左半球控制身体的右侧

而右半球控制身体的左侧

也就是我们大脑和我们控制的是刚好交叉的

左侧构成的图片反映的是右半球的控制

右侧反映的是左半球的控制

那么对左侧构成的照片的情绪强度评价较高

表明右半球在情绪的表达方面最为重要

也就是说我们的结果发现大家对左侧的照片

厌恶程度更强

那么它反应刚好是说我们的右半球

就大脑的右半球

他在情绪表达方面更为重要

所以这是一个完整的一个实验设计

我们有了数据处理结果以后

我们的假设得到了支持

所以在重复测量的单因素实验设计当中

我们只需要较少的被试

就能够获取大量的实验数据

比如说刚才那个例子

我们有三种实验处理

我们每一个被试都接受了这三种实验处理

如果说我有四个被试

大家可以看到

四个被试的话

那么对于L这种处理的话

我其实是有四个被试的

O也是R也是

可是如果我们是完全随机的实验设计

我们需要L如果需要四个被试的话

我们一共需要多少个被试

我们需要12个被试

也就是说有四个人做L

有四个人是坐O再有四个人是做R

也就是我们需要的被试量要大大的增加

那么第二个如果被视为特殊群体

或者是被试取样困难的情况下

它具有极大的优势

比如说我们去研究一些特殊的病人

或者是我们取样本身就非常困难

我们找不到那么多的被试

这个时候我们用重复测量的这种实验设计

来获取数据就非常的有优势了

但是也不是说它完全的就好过了

完全随机实验设计它其实有自己的前提要求

我们来看首先第一个就是被试先后接受不同的

实验处理的时候

相互之间没有这种长期的影响

像我们刚才做这个例子

是LOR他看完以后他就去做反应

他对下一张照片

当他看下一张照片的时候

实际上是没有什么影响的

那瞬间就忘掉了

所以我们做这种实验处理是没有问题的

那么当被试接受前面的处理

对接受后面的处理有长期的影响的时候

这种影响就会带到下一个处理水平当中

从而混淆实验的处理的效应

比如说我们有三种教学方法

X1X2X3

那么比如说一种是传统式的

一种是这种采用多媒体式的

一种是自学式的

那么当我们让学生我们说一会让他传统

一会让他多媒体式的

一会让他自学的

那么这些之间它们之间就会有遗留效应

相互干扰

所以像这种教学方法类的

我们一般是采用完全随机的实验设计

干脆用不同的组的被试来接受不同的实验处理

那么在一些学习记忆的研究当中也不适宜采用

重复测量的设计

因为比如说我们研究学习效果的

研究记忆效果的

你一会让他记说让他记那个

他其实混淆性是非常大的

那么还有一个就是被试在接受实验处理的时候

可能由于所有处理水平对被试施测的顺序不同

而产生不同的影响

比如说有的被事先做L有的被事先做R

也可能我们会有首因效应

或者是到后面的时候

近因效应会影响他的实验结果

那么再有一个要求就是在实验设计中的自变量

按照能否被研究者所操纵分为可操纵的自变量

和不可操纵的自变量

比如说像刚才的呈现照片

我们主试可以给它呈现L呈现OK呈现R

这是我们主试可以操纵的

但还有一些不可操纵的

比如说年龄

比如说年龄

那么当然年龄也可以进行重复测量的实验设计

比如说我们可以设计一个追踪研究

我们在他五岁的时候测一下

六岁时候测一下

七岁的时候测一下

我们也叫重复测量的实验设计

那么还有一些不可操纵的自变量

就不可能成为重复测量实验当中的自变量

比如说人格因素它是相对稳定的

它不能说一会他是内向的

一会他又是外向的

再比如说性别

我们性别分男女

我们这些人是男或者是女

我们不能说又让他是男一会让她是女

这个是不可操纵的

那么我们来看一下这种实验设计的优缺点

首先它减少了被试间差异

对实验处理效应的干扰

这个主要是针对完全随机实验设计来说的

我们来看一下完全随机的实验设计下

我们的被试被随机分组

它的目的就是让我们各个实验处理组

他保持一致

就是在被试的其他的因素上是保持一致的

只是在自变量上发生了变化

那么但是我们采用随机的方法

其实并不能保证

我们各个组的被试是完全一样的

所以说重复测量的单因素设计是相对较好的

因为每一个被试他都做了所有的实验处理相

对于这个被试而言

他是没有被时间的差异的

那么只需要少量的被试

就能产生大量的实验数据

节约了被试这个我们刚才已经讲过了

但是它也有缺点

就是被试先后接受不同的处理水平之间可能会

存在影响

有些不可操纵的变量

不能进行重复测量的实验设计

具有一定的局限性

这一点关于实验设计

这个其实是有专门的课程

比如说实验心理学研究方法等等这样的课程

来讲这种实验设计

我们这里只是简略的介绍一下

我们来看一下小结

那么重复测量的单因素

实验设计当中只包含一个自变量

那么它的处理水平可以是大于等于2个

那么它的实验设计可以大大减少需要的被试量

但也受一些前提条件的约束

这是大家需要注意的

好

谢谢大家

我们这一节课讲完了