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类型《实验心理学(第2版)》课件第四章.pptx

  • 上传人(卖家):momomo
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  • 上传时间:2022-12-19
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    关 键  词:
    实验心理学第2版 实验心理学 课件 第四
    资源描述:

    1、 第四章 被试间设计01 被试间设计概述02 单自变量被试间设计03 多自变量被试间设计目录CONTENTS1 掌握被试间设计的定义和类型,明白如何选择 使用被试间设计教学目标2 了解如何消除被试间设计中的个体差异3 理解单因素完全随机设计、单因素完全随机区组设计和单因素拉丁方设计的此程序4 明确多自变量被试间设计的含义和类型5 正确使用多自变量被试间设计1 被试间设计的含义和类型学习重点2 使用被试间设计的要求3 单自变量被试间设计的类型和具体使用过程5 多自变量被试间设计的程序及需要注意的问题4 多自变量被试间设计的本质被试间设计概述01 被试间设计概述 1 被试间设计的含义 2 何时使用

    2、被试间设计 3 使用被试间设计的注意事项7一、被试间设计的含义及类型 被试间设计(between-subject design)每个被试只接受实验处理的一种水平。也称独立组设计、无关样本设计、独立测量设计。被试间设计的含义一、被试间设计的含义及类型 被试间设计类型 单自变量被试间设计:一个自变量。被试随机分配,每个被试只接受一种水平的实验处理。多自变量被试间设计:两个或两个以上的自变量,每个自变量有两个或两个以上的水平。被试随机分配,每个被试接受一个实验处理。被试间设计的含义9 被试间设计类型 根据对无关变量的控制程度分为:随机组设计:用随机分配的方法将被试分组,使各组无关变量保持相等。配对组

    3、设计:根据实验目的,先将影响实验结果某些因素水平的被试配对,然后再随机分配每对中的被试接受不同的实验处理。被试间设计的含义被试间设计概述 1 被试间设计的含义 2 何时使用被试间设计 3 使用被试间设计的注意事项11二、何时选用被试间设计 何时选用被试间设计?检验涉及因果关系的假设 检验操纵的自变量是否有效何时使用被试间设计被试间设计概述 1 被试间设计的含义 2 何时使用被试间设计 3 使用被试间设计的注意事项1313三、使用被试间设计时需要注意的问题 尽量减少实验中因素的数量 减少实验中因素的数量的原因是:设置与处理条件相同数量多的被试组比较困难 统计分析困难 实验结果的解释困难使用被试间

    4、设计的注意事项141414 尽量控制被试的个体差异 消除个体差异的方法:随机化法 匹配法使用被试间设计的注意事项单自变量被试间设计02 16单自变量被试间设计 1 单因素完全随机设计 2 单因素随机区组设计 3 单因素拉丁方设计17一、单因素完全随机实验设计 单因素完全随机实验设计的含义 被试随机地被分配到实验处理的个水平;每个被试只接受一个水平的实验处理。单因素完全随机设计18 基本模式:单因素完全随机设计19V在上图中,因素A有四个水平a1、a2、a3、a4。S1-S20代表被试1到20。V这种设计的含义:实验有一个自变量,自变量有四个水平,每种处理组有5名被试,每个被试只接受一种水平的处

    5、理。共有20名被试参加了实验。单因素完全随机设计20v实验评价:V 优点:实验设计和实施简单每种实验处理水平的被试量可以不等,不需要匹配被试。实验结果的统计和解释简单,并且与它的误差平方和相对应的自由度最大。单因素完全随机设计21v实验评价:V缺点:被试间个体差异会带来组内的变异。需要的被试量相对较多。单因素完全随机设计22v应用举例 生字密度对学生阅读理解的影响V假设:阅读理解随生字密度的增加而下降。V自变量:生字密度,4种水平V因变量:阅读理解测验分数V被试:32名单因素完全随机设计a1a2a3a434896698448832775451275613537122361135315680 表

    6、1 被试阅读不同生字密度文章的阅读理解成绩表最后一行是将每种生字密度下的阅读理解成绩总加后的结果。单因素完全随机设计24从表中可以看出,生字密度的效应达到了显著水平,F(3,28)=22.53,p0.01。单因素完全随机设计25v实验变式实验组、控制组设计单因素完全随机设计26V评价:比较实验组与控制组的结果,能够确定自变量是否起作用;比较实验组不同处理水平的结果,能够确定自变量与因变量的关系是线性还是非线性的。单因素完全随机设计27单自变量被试间设计 1 单因素完全随机设计 2 单因素随机区组设计 3 单因素拉丁方设计28二、单因素随机区组实验设计 随机区组设计:用区组方法分离出无关变量引起

    7、的变异,使其不出现在处理效应和误差变异之中。区组:指某个变量相对同质的一组被试。单因素随机区组实验设计:指研究中有两个变量,一个是自变量,一个是无关变量,二者之间没有交互作用。无关变量为被试变量,先匹配被试,再进行实验处理。单因素随机区组设计29v基本模式从图3中可看出,实验有一个自变量A,A有5个水平;还有一个无关变量(被试),将20名被试在无关变量上匹配,分为5个区组,每个区组内4个被试同质。单因素随机区组设计30v实验设计评价V优点:减少实验误差(无关变量的效应)灵活性高V缺点:如果实验处理水平多,找同质被试困难。相对完全随机试验设计而言,其受限制多。要求自变量和无关变量没有交互。单因素

    8、随机区组设计31V应用举例:实验目的:考察被试在限定时间内正确解答数学题的情况。自变量:5个水平无关变量:被试个体差异被试分配:25名被试,通过初测成绩分成5个区组,每个区组5名被试。单因素随机区组设计32单因素随机区组设计33单因素随机区组设计34单自变量被试间设计 1 单因素完全随机设计 2 单因素随机区组设计 3 单因素拉丁方设计35v单因素拉丁方设计V包括P行、P列,把P个字母分配给方格,每个字母在每行每列中只出现一次,像这样的矩阵,就称为拉丁方。V拉丁方设计是随机区组设计的扩展,可以分离出2个无关变量的效应。V要构成拉丁方,必须保证行数=列数=处理数。单因素拉丁方设计36单因素拉丁方

    9、设计例如:22阶、33阶拉丁方。第一行与第一列的拉丁字母按自然顺序排列的拉丁方,叫标准型拉丁方。AABBBBABAACCC单因素拉丁方设计37拉丁方设计需要满足的条件:一个带有P2个水平的自变量,两个带有P2个水平的无关变量,一个无关变量的水平分配给P行,另一个分配给P列。事先假定处理水平和无关变量水平之间没有交互作用。随机分配处理水平给P个方格,每个处理水平仅在每行、每列中出现一次。每个方格分配一个或多个被试。所以,被试数=nP(n1)。单因素拉丁方设计38标准化拉丁方与拉丁方的随机化A B C DB C D AC D A BD A B AC D A BA B C DB C D AD A B

    10、 AB A C DD C A BA D B CC B D A 标准化拉丁方随机化标准化拉丁方的行随机化标准化拉丁方的列以4x4拉丁方为例单因素拉丁方设计39V被试分配模式:表8显示:实验中自变量A有4个水平(a1、a2、a3、a4),第一个无关变量B有4个水平(b1、b2、b3、b4),第二个无关变量C也有4个水平(c1、c2、c3、c4),这样形成了44的拉丁方。单因素拉丁方设计40应用举例单因素拉丁方设计41v实验评价:V优点分离无关变量,减少实验误差;通过对拉丁方格内单元误差与残差做F检验,可检验实验设计的正确性。V缺点要求自变量与无关变量不存在交互作用,较难保证;要求每个无关变量的水平

    11、数与自变量的水平数相等,也很难。单因素拉丁方设计多自变量被试间设计03 43多自变量被试间设计 1 为什么使用多自变量被试间设计 2 多自变量被试间设计的主要类型 3 多自变量被试间设计中的主效应和交互作用 4 如何一步步设计多因素实验 5 通过具体实例了解两因素被试间设计 6 通过具体实例掌握两因素被试间设计44一为什么用多自变量被试间实验设计?实际研究中,一项实验仅有一个自变量的情况不多;与单一自变量的实验设计相比,多个自变量实验设计的效率更高,且能提供更多的信息。多自变量被试间实验设计,还可获得实验中每个自变量的主效应以及变量之间的交互作用。为什么使用多自变量被试间设计45多自变量被试间

    12、设计 1 为什么使用多自变量被试间设计 2 多自变量被试间设计的主要类型 3 多自变量被试间设计中的主效应和交互作用 4 如何一步步设计多因素实验 5 通过具体实例了解两因素被试间设计 6 通过具体实例掌握两因素被试间设计46二、多因素被试间实验设计的类型v两因素完全随机实验设计和两因素随机区组设计v三因素完全随机实验设计多自变量被试间设计的主要类型47两因素完全随机实验设计v特点:V两个自变量V每个自变量有两个或两个以上水平V随机分配被试接受实验处理的一种结合。多自变量被试间设计的主要类型48V基本模式多自变量被试间设计的主要类型49两因素随机区组实验设计v特点:V两个自变量V每个自变量有两

    13、个或两个以上水平V用区组技术匹配被试V每个被试接受实验处理的一种结合多自变量被试间设计的主要类型50V基本模式多自变量被试间设计的主要类型51三因素完全随机实验设计v特点:V三个自变量V每个自变量有两个或两个以上水平V随机分配被试V每个被试接受实验处理的一种结合多自变量被试间设计的主要类型52V基本模式多自变量被试间设计的主要类型53多自变量被试间设计 1 为什么使用多自变量被试间设计 2 多自变量被试间设计的主要类型 3 多自变量被试间设计中的主效应和交互作用 4 如何一步步设计多因素实验 5 通过具体实例了解两因素被试间设计 6 通过具体实例掌握两因素被试间设计54多自变量被试间设计中的主

    14、效应和交互作用 主效应 自变量在多大程度上能使被试的行为发生变化。交互作用 一个自变量的影响会随着另一个自变量水平的不同而发生变化。多自变量被试间设计中的主效应和交互作用55多自变量被试间设计 1 为什么使用多自变量被试间设计 2 多自变量被试间设计的主要类型 3 多自变量被试间设计中的主效应和交互作用 4 如何一步步设计多因素实验 5 通过具体实例了解两因素被试间设计 6 通过具体实例掌握两因素被试间设计56第一步:确定两个自变量因素1:词频因素2:语境的预测性第二步:确定第一个自变量的处理水平因素1有两个处理水平:高频和低频第三步:确定第二个自变量的处理水平因素2有两个处理水平:高预测性和

    15、低预测性第四步:确定四个处理水平的结合如何一步步设计多因素实验57多自变量被试间设计 1 为什么使用多自变量被试间设计 2 多自变量被试间设计的主要类型 3 多自变量被试间设计中的主效应和交互作用 4 如何一步步设计多因素实验 5 通过具体实例了解两因素被试间设计 6 通过具体实例掌握两因素被试间设计58左图表示没有交互作用,右图表示有交互作用通过具体实例了解两因素被试间设计59多自变量被试间设计 1 为什么使用多自变量被试间设计 2 多自变量被试间设计的主要类型 3 多自变量被试间设计中的主效应和交互作用 4 如何一步步设计多因素实验 5 通过具体实例了解两因素被试间设计 6 通过具体实例掌

    16、握两因素被试间设计60 应用举例:性别和进食行为的关系研究 研究者:Pliner&Chaiken,1990 假设:与同伴进食时,女性的进食量会受到其同伴性别的影响,即异性同伴在场,女性会吃的较少;同性同伴在场,她们会吃的较多 男性进食量不受同伴性别影响通过具体实例掌握两因素被试间设计61v自变量:被试性别、同伴性别v因变量:进食行为(吃饼干数目)v结果:通过具体实例掌握两因素被试间设计62l练习:假如上述实验出现以下结果,请你对结果进行解释(主效应/交互作用)。通过具体实例掌握两因素被试间设计63通过具体实例掌握两因素被试间设计64vTips:Tips:在多自变量实验中,先看每一个自变量单独的

    17、效应(主效应),在多自变量实验中,先看每一个自变量单独的效应(主效应),然后再看自变量之间的交互作用。然后再看自变量之间的交互作用。v从图从图1919可看出:可看出:I.I.在总体上,男性比女性吃薄脆饼干的平均数要显著的多,因此被试性在总体上,男性比女性吃薄脆饼干的平均数要显著的多,因此被试性别有显著的主效应。别有显著的主效应。II.II.在总体上,同伴的类型并不能改变被试吃薄脆饼干的数目,所以这在总体上,同伴的类型并不能改变被试吃薄脆饼干的数目,所以这个因素并没有显著的主效应。个因素并没有显著的主效应。III.III.被试性别和同伴性别这两条线并不是平行的,表明二者间存在交互被试性别和同伴性

    18、别这两条线并不是平行的,表明二者间存在交互作用。作用。通过具体实例掌握两因素被试间设计65只有显著的被试性别主效应通过具体实例掌握两因素被试间设计66 同伴性别和被试性别主效应都显著通过具体实例掌握两因素被试间设计67 应用举例2:性格类型、空气中负离子水平、激怒情绪对心率水平影响的研究 研究者:Baron et al,1985 实验设计:3(被试类型:A型,不确定型,B型)2(激怒条件:生气,不生气)3(负离子水平:高,中,低)通过具体实例掌握两因素被试间设计68v实验结果通过具体实例掌握两因素被试间设计本章要点被试间设计概述 1 被试间设计的含义 2 何时使用被试间设计 3 使用被试间设计

    19、的注意事项本章要点多自变量被试间设计 1 为什么使用多自变量被试间设计 2 多自变量被试间设计的主要类型 3 多自变量被试间设计中的主效应和交互作用 4 如何一步步设计多因素实验 5 通过具体实例了解两因素被试间设计 6 通过具体实例掌握两因素被试间设计舒华心理与教育研究中的多因素实验设计北京:北京师范大学出版社,1994 1金志城.心理实验设计.长春:吉林教育出版社,1991.2坎特威茨,罗迪格,埃尔姆斯.实验心理学:掌握心理学的研究.上海:华东师范大学,2001.3Myers A,Hansen C.Experimental psychology.6th ed.Australia:Thomson&Wadsworth,20054史密斯,戴维斯.实验心理学教程:勘破心理世界的侦探.3版.北京:中国轻工业出版社,2006.5舒华,张学民,韩在柱.实验心理学的理论、方法与技术.北京:人民教育出版社,2007.678杨治良.实验心理学.杭州:浙江教育出版社,1998.周谦.心理科学方法学.北京:中国科学技术出版社,1994.推荐阅读本章结束感谢聆听

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