实验设计与数据统计分析
如何进行有效的实验设计与数据分析
如何进行有效的实验设计与数据分析实验设计和数据分析是科学研究中不可或缺的环节。
一个有效的实验设计和准确的数据分析可以保证研究的可靠性和结果的准确性。
本文将介绍一些关于如何进行有效的实验设计和数据分析的方法和技巧。
一、实验设计1.明确研究问题和目标：在进行实验设计之前，首先需要明确研究的问题和目标。
明确问题和目标可以使实验设计更加具体和针对性。
2.确定实验组和对照组：在设计实验时，需要确定实验组和对照组。
实验组是接受某种处理或干预的实验对象，而对照组则是没有接受处理或干预的实验对象。
实验组和对照组之间的比较可以帮助我们更准确地得出实验的结论。
3.随机分组和配对设计：为了避免实验结果的偏倚，可以采用随机分组和配对设计。
随机分组可以确保实验组和对照组之间的性质相似，配对设计可以控制一些可能影响实验结果的变量。
4.控制变量：在实验设计中，需要控制可能对实验结果产生干扰的变量。
控制变量可以使实验结果更加可靠和准确。
二、数据收集1.选择合适的测量方法：在进行数据收集时，需要选择合适的测量方法。
测量方法应当能够准确地测量所关心的变量。
2.数据质量控制：在数据收集过程中，需要注意数据质量的控制。
例如，对数据进行校验和清洗，排除异常值和错误数据。
3.采集足够的样本量：为了得出可靠的结果，需要采集足够的样本量。
样本量大小应当根据具体研究问题和研究设计来确定。
三、数据分析1.选择合适的统计方法：在进行数据分析时，需要选择合适的统计方法。
不同的研究问题和数据类型可能需要不同的统计方法。
2.数据可视化：数据可视化是一种直观和有效的数据分析方法。
通过图表和图形的展示，可以更清楚地理解和解释数据。
3.检验假设和推断：在数据分析中，常常需要进行假设检验和推断。
通过统计分析，可以判断结果是否显著，并对总体进行推断。
4.结果解释和讨论：最后，根据数据分析的结果，需要进行结果解释和讨论。
解释和讨论应当基于统计分析的结果，客观和准确。
“实验设计与数据分析”教案
“实验设计与数据分析”教案课程名称：实验设计与数据分析教学目标：1.理解实验设计的基本原则和方法；2.掌握常用的实验设计技术；3.理解实验数据的意义和价值；4.掌握常用的数据分析方法和工具；5.能够根据实验数据得出科学结论。
教学内容：1.实验设计的基本原则和方法；2.常用的实验设计技术；3.实验数据的意义和价值；4.常用的数据分析方法和工具；5.根据实验数据得出科学结论的方法。
教学重点与难点：重点：掌握实验设计的基本原则和方法，掌握常用的实验设计技术，理解实验数据的意义和价值，掌握常用的数据分析方法和工具。
难点：能够根据实验数据得出科学结论，对于复杂数据的分析方法。
教具和多媒体资源：1.黑板；2.投影仪；3.教学软件：实验设计软件、数据分析软件。
教学方法：1.讲授法：教师讲授理论知识，引导学生了解实验设计与数据分析的基本概念和方法；2.案例法：教师提供实际案例，引导学生分析实验数据，掌握数据分析的方法和工具；3.实践法：学生自行设计实验，进行实验操作，收集数据，进行数据分析，得出科学结论。
教学过程：1.导入：介绍课程背景和意义，引导学生了解实验设计与数据分析的重要性；2.讲授新课：讲解理论知识，通过案例分析引导学生掌握实验设计与数据分析的方法和工具；3.巩固练习：学生自行设计实验，进行实验操作，收集数据，进行数据分析，得出科学结论；4.归纳小结：回顾本节课学到的知识和技能，强调重点和难点。
评价与反馈：1.设计评价策略：通过小组报告、口头反馈、作业等方式评价学生的学习成果；2.提供反馈：根据学生的表现，给予指导和建议，帮助学生改进学习方法和提高学习效果。
学会利用统计学进行实验设计和数据分析
学会利用统计学进行实验设计和数据分析统计学在现代社会中被广泛应用于各个领域，包括科学研究、商业决策、医学试验等。
利用统计学进行实验设计和数据分析可以帮助我们准确地理解和解释现象，并作出合理的决策。
本文将介绍如何利用统计学进行实验设计和数据分析，以及常用的统计方法和工具。
一、实验设计实验设计是统计学中非常重要的一部分，它包括确定实验目标、选择实验因素和水平、设计实验方案等步骤。
合理的实验设计可以提高实验的效率和准确性。
在确定实验目标时，我们需要明确我们想要研究或验证的问题。
例如，我们想知道某种新药是否有效，我们的实验目标可以是比较新药与安慰剂的治疗效果是否有显著差异。
选择实验因素和水平是实验设计的关键。
实验因素是我们想要研究的变量，例如药物剂量、治疗时间等。
实验水平是实验因素的具体取值，例如低剂量、中剂量和高剂量。
我们需要选择合适的实验因素和水平，以便更好地观察和分析影响结果的因素。
设计实验方案包括确定实验对象、随机分组和控制变量等。
实验对象可以是实验室小鼠、患者群体等。
随机分组可以帮助我们保证实验组和对照组之间的统计属性相似，从而降低实验误差。
控制变量可以减少外界因素对实验结果的影响。
二、数据采集实验进行完后，我们需要采集实验数据进行分析。
数据采集应该遵循科学的原则和方法，以确保数据的可靠性和准确性。
在数据采集前，我们需要确定采集的变量和测量方法。
变量可以是连续变量或分类变量，例如药物剂量可以是连续变量，患者性别可以是分类变量。
测量方法应该是可靠和准确的，例如使用专业的仪器进行测量。
数据采集过程中需要注意保护被试者的隐私和权益，尽量避免数据伪装和失真。
同时，我们需要保证数据采集的一致性和可比性，例如在不同时间点采集数据时应遵循相同的测量方法和环境条件。
三、数据分析数据分析是利用统计学工具和方法对数据进行整理、总结和推断的过程。
通过数据分析，我们可以发现数据背后的规律和关系，并从中得出结论和决策依据。
实验设计与统计分析技术
实验设计与统计分析技术实验设计是探究事物本质的基础，好的实验设计可以提高实验的可靠性。
而统计分析则是对实验结果进行演绎和验证的重要手段。
在实验科学中，实验设计和统计分析技术的巧妙运用可以有效提高实验准确性和数据的可靠程度。
一、实验设计实验设计是指为了达到某种目的，通过有目的地干预自变量，比较受试者对干预后的因变量所产生的反应差异，从而达到推断因果关系的有效研究方案。
好的实验设计应该具备以下几个方面的要素：1.目的明确：实验设计必须要有一个明确的目的，例如验证一个假设、探索一个现象或寻找因果关系等。
2.随机性：实验设计需要随机分配受试者，以消除可能存在的干扰因素。
3.对照组设计：实验设计中需要使用对照组，以进行比较分析。
4.操作性：实验设计需要操作，即干预自变量。
5.可再现性：实验设计结果需要可再现，即能够得到可靠的结果。
二、统计分析实验数据的统计分析是实验设计后的重要环节。
以实验数据为基础，使用统计方法对实验数据进行分析，以便对实验所做的科学结论进行验证的技术就是统计技术。
统计方法的基本作用是根据样本的信息来推断总体的情况，以便得到尽可能准确的结论。
常用的统计方法有：1.描述性统计：通过对数据进行整理、分析和描述来简洁地展现数据的基本特征。
2.参数估计：从样本中得到的统计量来推断总体参数的值，如均值、方差等。
3.假设检验：通过对样本数据和总体数据的关系进行分析，判断样本数据是否可以反映总体数据的规律性。
4.回归分析：通过建立数学模型来描述因变量和自变量之间的关系，并进行相关性分析。
5.方差分析：主要用于不同组之间的比较，通过比较组内和组间的方差来推断样本或总体之间的差异。
总之，实验设计和统计分析技术的巧妙运用可以大大提高实验结果的可靠程度和准确性。
在今后的实验科研工作中，我们应该注重实验设计的合理性，并充分利用统计技术对实验数据进行分析和验证。
科学研究中实验设计与数据分析方法
科学研究中实验设计与数据分析方法科学研究是一项重要的活动，而实验设计和数据分析则是科学研究中不可或缺的环节。
实验设计包括确定实验的目标、设计实验方案、选择实验对象和确定实验变量等步骤；数据分析则是对实验所产生的数据进行统计和解释的过程。
本文将探讨科学研究中常用的实验设计和数据分析方法。
在实验设计中，有几个重要的步骤需要注意。
首先是确定实验的目标，即明确研究问题和要探究的现象。
在确定目标后，需要设计实验方案，即确定实验的具体步骤和流程。
实验方案要尽量遵循科学研究的原则，如随机分组、对照组设计等。
另外，在选择实验对象时，应考虑样本的代表性和可行性，以保证实验结果的可靠性和推广性。
最后，在确定实验变量时，要控制其他可能的干扰因素，以保证实验结果的准确性。
对于数据分析方法，常用的包括描述统计和推断统计。
描述统计是对数据的基本特征进行总结和描述的方法。
其中，最常见的描述统计指标包括均值、中位数、标准差等。
均值是一组数据的平均值，中位数是一组数据的中间值，标准差是一组数据的离散程度的度量。
通过描述统计方法，可以直观地了解数据的分布和趋势。
另外，推断统计是通过样本数据对总体参数进行推断的方法。
这一方法常用于研究中对两个或多个样本之间的差异进行比较。
在推断统计中，常用的方法包括t检验、方差分析、相关分析等。
t检验用于比较两个样本均值之间的差异，方差分析用于比较多个样本之间的差异，相关分析则用于探究变量之间的相关性。
通过推断统计方法，可以帮助研究者判断研究结果的显著性和推广性。
除了上述方法外，科学研究中还有许多高级的实验设计和数据分析方法，如回归分析、因子分析、结构方程模型等。
这些方法更加复杂且需要一定的统计知识和技能。
回归分析用于探究变量之间的函数关系，因子分析则用于降维和变量提取，结构方程模型则综合运用多个统计方法进行模型拟合和验证等。
在实际应用中，科学研究中的实验设计和数据分析方法需要根据研究问题的特点和数据类型的特征来选择。
如何进行有效的实验设计与数据分析
如何进行有效的实验设计与数据分析实验研究是科学研究中不可或缺的一环，而实验设计和数据分析是构建可靠实验结果的关键步骤。
本文将介绍如何进行有效的实验设计和数据分析，并提供一些实用的技巧和建议。
一、实验设计1.明确研究目的：在进行实验设计之前，首先要明确研究目的，并确保实验的设计和设置能够有效地回答研究问题。
2.确定实验因素：实验因素是影响研究结果的变量，需要在实验中加以控制和操作。
确定实验因素时，需要考虑其对实验目的的重要性和可操作性。
3.随机分组：为了降低实验结果的偏差，应采取随机分组的方式将实验对象分配到不同实验组中。
确保每个实验组的实验对象具有相似的特征，以减少其他因素对实验结果的影响。
4.合理设置对照组：对照组是进行实验比较的基准组。
根据研究需要，可以设置正常对照组、阴性对照组、阳性对照组等，以确保实验结果的可比性。
5.样本容量计算：在进行实验设计之前，需要进行样本容量计算，确保实验结果具有统计学上的显著性和可靠性。
样本容量的计算需要考虑研究目的、实验因素的影响效应和统计分析的要求等因素。
二、数据采集与处理1.准备数据采集工具：根据实验设计的需要，准备相应的数据采集工具，例如问卷、观察表、实验仪器等。
确保采集的数据能够准确、完整地反映实验结果。
2.严格遵循操作规范：在进行数据采集过程中，要严格遵循操作规范，确保每个实验对象都能按照相同的标准进行操作和观察。
减少实验过程中的操作误差对结果的影响。
3.数据整理与清洗：在获得数据后，需要对数据进行整理与清洗。
检查数据的完整性和准确性，排除异常值和缺失值，并对数据进行标准化处理，以便后续的数据分析。
4.选择合适的统计方法：根据研究问题和数据类型，选择合适的统计方法进行数据分析。
常见的统计方法包括描述统计、方差分析、回归分析等。
确保所选择的统计方法能够准确地分析数据，并从中获取有意义的结论。
5.结果解释与报告：对数据分析结果进行解释和报告时，要注重结果的客观性和准确性。
统计师如何进行实验设计和数据解读
统计师如何进行实验设计和数据解读实验设计和数据解读是统计学中至关重要的环节，对于统计师而言，掌握正确的实验设计方法和数据解读技巧是必不可少的。
本文将从实验设计和数据解读两个方面，详细介绍统计师在工作中应该如何进行实验设计和数据解读。
一、实验设计实验设计是统计师在开展研究工作中的第一步，良好的实验设计方法能够确保研究结果的可靠性和有效性。
1. 确定研究目的：首先，统计师需要明确实验的目的是什么，希望通过实验获得哪些信息或者验证什么假设。
2. 确定实验因素和水平：统计师需要确定实验中的自变量（也称为因素）以及每个自变量的取值范围（水平）。
例如，在研究新药物的实验中，药物剂量就是一个自变量，不同药物剂量的水平可以是高剂量、中剂量和低剂量。
3. 随机化和对照组设计：为了减少误差和排除干扰因素，统计师应该采用随机化的方法将实验对象随机分配到不同的处理组中，并设置对照组进行对照比较。
4. 样本容量的确定：统计师需要根据实验目的、实验设计和预估效应大小等因素来确定适当的样本容量，以确保实验结果的可靠度。
5. 实验执行和数据收集：统计师需要设计数据收集的流程、制定数据录入和数据验证的规范，确保数据的准确性和完整性。
二、数据解读实验数据的解读是统计师在实验完成之后的重要工作，正确的数据解读能够为研究者提供有效的结论和决策依据。
1. 数据清洗和处理：首先，统计师需要对收集到的数据进行清洗和处理。
清洗数据包括删除异常值、缺失值的处理等，处理数据包括对数据进行标准化、归一化等操作。
2. 描述性统计分析：统计师需要运用描述性统计方法对数据进行整体的概括和描述，包括计算平均值、中位数、众数、标准差、偏度、峰度等指标。
3. 探索性数据分析：统计师可以采用可视化方法，例如绘制直方图、散点图、箱线图等，发现数据的分布特征、变化趋势、异常值等信息。
4. 假设检验：统计师需要根据实验设计和研究目的，选择合适的假设检验方法，对研究所关注的变量进行检验。
心理学实验中的实验设计和数据统计方法
心理学实验中的实验设计和数据统计方法心理学作为一门研究人类心理活动和行为的学科，经常利用实验方法来验证心理学理论和假设。
而在进行心理学实验时，合理的实验设计和有效的数据统计方法是非常重要的，它们可以帮助研究人员得出准确、可靠的结论。
一、实验设计实验设计是心理学实验的基础，它决定了实验过程中的条件和变量的选择，以及参与者的分组等。
在进行实验设计时，有一些常见的设计方法可以应用。
首先是随机分组设计。
这种设计方法将参与者随机分配到不同的实验条件下，以降低其他因素对实验结果的影响。
例如，在研究记忆力的实验中，将参与者随机分配到两个条件组，其中一个组接受记忆训练，另一个组不接受训练，通过比较两组的记忆力表现来研究记忆训练的效果。
另一种常见的设计方法是双盲实验。
在双盲实验中，既有参与者分组的随机性，又有实验人员和参与者不知道实验条件的情况。
这样做可以减少实验过程中的主观干扰和偏见。
例如，在研究药物是否有效的实验中，既有一个接受药物的组，也有一个接受安慰剂的组，而实验人员和参与者都不知道自己接受的是药物还是安慰剂。
此外，重复测量设计也是一种常见的实验设计方法。
它可以通过比较同一组参与者在不同实验条件下的表现来研究变量之间的关系。
例如，在研究音乐对学习记忆的影响时，可以先让参与者在静音条件下学习，然后再让他们在有音乐的条件下学习，通过比较两次学习的成绩来研究音乐对学习记忆的影响。
二、数据统计方法在进行心理学实验后，研究人员需要对实验数据进行统计分析，以获得有意义的结论。
以下是一些常见的数据统计方法。
首先是描述性统计。
描述性统计可以用来描述和总结数据的特征，例如平均值、标准差、频数等。
通过描述性统计，研究人员可以对实验数据有一个整体的了解，并发现任何异常值或趋势。
另一种常见的统计方法是推论统计。
推论统计是基于样本数据来推断总体特征的一种方法。
其中，假设检验是最常用的推论统计方法之一。
通过假设检验，研究人员可以判断样本数据是否能代表总体，并进一步检验实验条件之间的差异是否显著。
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使研究者的研究和思考具体而清晰
操作性定义的意义 增进科学研究者之间的沟通性 减少一门学科的概念数目
③零结果（null result） 定义：对自变量操纵的失败称为零结果
实验者作出自变量是重要的猜测可能错误，而 零结果是正确的 成因 实验者未能对自变量进行有效操纵，可加大刺激 自变量在实验过程中被有意或无意地替换
方法：协方差法；偏相关法
四、实验中的效度 1、影响内部效度的因素 定义：内部效度指实验变量能被精确估计的程度
①历史 ②成熟或自然发展 ③选择 ④测验 因素 ⑤被试亡失
⑥统计回归 ⑦仪器的使用
⑧选择与成熟交互作用
2、影响外部效度的因素
定义：实验研究的结果能被概括到实验情境条件以外 的程度
①测验的反作用效果
d.观察者效应：当观察者在场时，被试行为发生改变的 现象
控制方法：使被试熟悉观察环境；暗地观察；自然观察
e.约翰·亨利效应：控制组不在实验组而产生补偿竞争意 识
控制方法：安慰条件；单盲程序
f.媒姆效应：主试对控制组不抱希望使被试失去信心， 成绩远不如前的现象
g.新奇效应：被试开始对实验进程感到新奇，造成兴奋性 提高，随着进度推进，效应随之消失的现象
实验设计与数据统计分析
一、实验设计
1、定义：研究者针对要验证的实验假设，为搜集观察 资料而预先建立和依据的设计模式
2、广义：形成统计假设，并为检索假设，搜集和分析 数据而制定有效的计划，对统计假设作出推断，按计划 分析资料，按计划搜集资料等
二、实验对象的选择
1、定义：根据实验目的，特别是最终目的和实验所要求 的操作选定合适的被试，一般采取随机抽样的方式
评价：不能消除额外变量带来的误差，但可使误处于 同一恒定水平
c.平衡法
定义：在对额外变量的消除或使其保持恒定有困难时， 往往用对额外变量的效果平衡来控制它们
方法
控制组法：把额外变量分成效果相等，被试 数量相等的两个组，随机决定实验组和控制 组，实验组与控制组效果是等同的，即被平 衡，两组反应之差，可视为自变量的效果
六、真实验设计
含义：实验者能有效操纵实验变量，控制各种额外变量， 并在随机化原则的基础上选择和分配被试 1、完全随机设计 含义：用随机化方法将被试随机分为几组，并对各组被 试实施不同的处理，也称简单随机设计
①随机实验组控制组前后测设计
实验模式
分配 前测 处理 后测
组一 R O1 X1 O2
8点 11点 14点 17点
甲班 A
B
C
D
乙班 B
C
D
A
丙班 C
D
A
B
丁班 D含P行，P列，把P个字母分配给方格的 管理方案，其中每个字母在每行和每列出现一次，它是 随机区组设计原则的扩展，可分离出两个无关变量影响， 一个无关变量的水平，在横行分配，另一个在纵行分配， 自变量的水平分配给方格的每个单元。为使各组被试接 受不同的实验处理，而对实验处理的顺序和实验时间的 顺序采用轮换方法
④自变量的控制 确定好变化的范围、检查点和间距
确定好呈现方式、次序、位置、时间长短
2、因变量的控制：把被试无限的反应控制在主试所设 想的方向上 ①用指导语控制
定义：主试为交待任务向被试所讲的话，指导语不同， 实验结果往往就不同
使用事项
实验前，严格确定指导语 把被试应知道的事项交待完全 确保被试懂得指导语 要标准化
特点：同时具备单组时间序列设计和不等实验组控制 组前后测设计的特点
优点：影响内部效度的因素，如历史、成熟、测验 等基本得到控制
缺点：测验的反作用效果，选择偏差与处理的交互作用 可能影响外部效度
八、前实验设计（pre-experimental designs）
含义：非（假）实验设计，不易采取随机化原则分配被 试，也不易主动控制自变量和其他额外变量，一般用于识 别和发现自然存在的临界变量及其关系
④所罗门四组设计
实验模式
组一 R O1 X
O2
组二 R O3 -
O4
组三 R
X
O5
组四 R
-
O6
优点：是第1、2种设计方案的合并，集中前两个设计 优点，可将前测的反作用效果分离出来，对于实验处理 的效果更加清楚
缺点：所选被试较多，实验经费较大，一般不轻易使用
2、多因素实验设计
含义：含有两个或两个以上因素，且每个因素都有两个 或两个以上水平，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，又称完全随机析因设计
②控制主试和被试的态度
A 几种主试变量 a.皮格马利翁效应
定义：实验者为使实验结果控制在假想结果上，以多种 方式暗示被试，从而造成假设成立的现象
控制：双盲实验（double-blind experiment）:主 试和被试都不知道被试处于什么条件下的一种实验方法
b.光环效应：评价者对一个人的积极或消极的整体评价 影响到对其具体特点的评价，就产生光环效应
2、随机抽样的条件
机会均等 抽取数量足够大 抽取个体的无关性
3、抽取类型
简单随机抽样 分层随机抽样 等距随机抽样
三、实验因素的控制 1、自变量的操纵和控制
本身能变化：质的变化、量的变化 ①自变量必备的条件 能引起研究的心理现象
研究者能直接控制和操纵
②给自变量下操作性定义（operational definition）
②分配方法
一名被试作用一个区组 每个区组内被试人数是处理数的整数倍 区组内的基本单元为一个团体
③特点：每个区组应接受全部实验处理，每种实验处理在 不同区组中重复的次数相同
④优点：把个别差异的影响（区组效应）从组内误差中 消除 ⑤缺点：划分区组困难
⑥类型：单因素设计；多因素设计
4、拉丁方设计
实验方案
c.对比效应：观察者可能倾向于把他们自己作为评价他人 个性的参考框架，他们可能把与自己不同的人评价得比实 际上与自己更加不同，把与自己相似的人评价得更相似
控制方法：对主试进行训练和测量程序标准化
B 几种被试变量 a.霍桑效应（hawthorne effect）：被试由于知道自 己正在被研究而引起的实验效应 控制方法：单盲程序（single blind）:被试不知道他们 处于什么样的条件下，也不知道检验的假设和基本原理是 什么；
方法：直接消除；双盲实验；提高实验的标准化自动化
b.恒定法
定义：当额外变量无法消除或很难消除时，实验者可采 用保持额外因素在实验过程中处于相对恒定的水平，来排 除额外因素的变化或变动对实验结果造成干扰的做法
方法：相同规格和性能的实验仪器、设备；实验室物 理条件恒定；实验过程标准化；主试的态度和言行举止 一致；被试身心状态稳定
实验模式
O1 O2 O3 O4 X O5 O6 O7 O8
优点： a.较好控制成熟因素对内部效度的影响
b.控制测验因素干扰（降低只作一次测验而出现有偏向 性样本成绩的概率） c.可能控制统计回归的因素
缺点：
a.不能控制与处理同时发生偶发事件的影响，不能排除与 自变量同时出现的附加变量影响
b.测验与处理的交互作用会影响外部效度
c.多次前测降低或增加被试对处理敏感性而影响后测成绩
②相等时间样本设计
实验模式： X1O1 X0O2 X1O3 X0O4
优点：历史等影响内部效度的因素较好地被控制
缺点： a.测验反作用效果会影响外部效度
b.实验安排的反作用效果（被试产生新异感，得知被实 验） c.选择偏差与实验变量交互作用影响外部效度 d.同组被试接受不同处理所造成的重复实验干扰影响外 部效度
3、额外变量的控制 ①额外变量的来源 a.来自实验仪器、材料
b.来自实验环境 c.来自主试 实验者效应：由于主试的行为、态度和指导语的倾向 对被试产生的影响
控制方法：实验过程标准化
d.来自被试 e.来自实验设计和实验过程控制
f.来自数据整理和统计方面 ②额外变量的控制方法 a.消除法
定义：采取一定的手段或措施，消除可能对实验结果造 成不利影响的各种环境刺激、额外因素或主试与被试方面 的因素。
优点：基本控制成熟、历史、测验等因素影响
缺点：a.人为选择固定等组的被试可能造成组与组差异， 而且选择与历史、成熟、练习效应交互作用影响内部效度；
b.选择偏向产生的效应难消除
七、准实验设计（quast-experimental designs）
含义：对实验控制的严格程度介于前实验设计和真实 验设计之间，被试不易随机抽样，实验组、控制组背景 条件不能保证一定相同 1、单组准实验设计 含义：无法使用控制组 ①时间序列设计
R
-
O2
优点：
a.安排实验组、控制组，可控制历史、成熟等对内部效度 的影响
b.随机化分组，可控制选择，被试退出对内部效度的影响
c.不用前测可控制测验与处理交互作用对外部效度的影响
缺点：没有前测，缺乏检查随机分组偏差性的依据
③随机多组后测设计
实验模式
R
X1
O1
R
X2
O2
R
X3
O3
优点、缺点同上
h.社会赞许性：被试希望呈现出符合社会期望的公众形象
i.取悦研究者：被试抱着帮助研究者的想法，试图提供 研究者需要的答案或反应
控制方法：掩饰研究的真实目的；加入测谎题目；改 写问卷题目
j.答是倾向（默许反应）：面对一个相对陌生的人，同 意（默许）要比不同意产生更小的压力（特别是小孩）
控制方法：平衡题目，即从正反两个方向提出问 题；使问题具体化
自然观察与参与观察
b.安慰剂效应(placebo effect)：药物之外的心理因素 带来的，是一种由于个人受到某种对待而产生的效果