自变量与因变量的选择与控制
化学小控制控制化学实验中的变量和参数
化学小控制控制化学实验中的变量和参数科学实验中的变量和参数控制在化学实验中起着至关重要的作用。
通过合理控制实验中的变量和参数，可以保证实验的准确性和可重复性，从而得出科学可靠的结论。
本文将就化学实验中的变量和参数进行详细讨论，并提供相应的控制方法。
一、变量的概念与分类在化学实验中，变量是指会随着实验条件的改变而发生变化的因素。
根据变量的性质和作用，可以将变量分为自变量和因变量。
1. 自变量：自变量是研究人员有意改变的变量，也称为独立变量。
在化学实验中，研究人员可以通过改变自变量的数值或条件来观察其对实验结果的影响。
2. 因变量：因变量是受自变量改变而产生响应的变量，也称为依赖变量。
在化学实验中，研究人员通过测量和观察因变量的变化情况，来了解自变量对实验结果的影响程度。
二、变量的控制方法1. 单一变量控制：为了确保实验结果的准确性，化学实验中常采用单一变量控制方法。
即在一个实验过程中，只改变一个自变量的数值或条件，而将其他自变量保持不变。
通过这种方式，可以明确地判断出自变量对实验结果的影响。
2. 多变量控制：在某些情况下，为了更全面地了解自变量对实验结果的影响，需要同时改变多个自变量。
此时，需要采用多变量控制方法。
在进行多变量控制实验时，需要合理设计实验方案，将每个自变量的取值范围和变化情况都考虑在内，并对每个自变量进行详细记录。
三、参数的概念与控制方法与变量不同，参数是指在实验过程中不会改变的量，其数值可以作为实验条件的固定基准。
在化学实验中，参数的确定与控制对于实验结果的准确性和可重复性至关重要。
1. 温度控制：温度是化学反应过程中一个重要的参数，对于化学反应的速率和平衡状态具有显著影响。
在化学实验中，需要控制反应体系的温度，使其保持稳定。
常用的温度控制方法包括使用温度计进行实时监测和调节温度控制器。
2. 时间控制：时间是化学反应进行的重要因素之一，严格控制反应时间可以保证实验结果的准确性。
在化学实验中，可以采用计时器进行时间控制，并根据实验需求合理设置反应持续时间。
心理学研究中的自变量选择与因变量测量问题
心理学研究中的自变量选择与因变量测量问题心理学研究是一门研究人类心智和行为的学科，它使用一系列科学方法和工具来探索、理解和解释个体和群体的思维、情感和行为。
在心理学研究中，自变量选择与因变量测量是关键的环节，对研究结果的可信度和准确性有着重要影响。
本文将探讨自变量选择与因变量测量问题，并提出相关的解决方法。
一、自变量选择问题自变量是心理学研究中的独立变量，是研究者用来控制和操作的变量。
在选择自变量时，应该考虑研究的目的、理论基础和可操作性。
以下几个方面是在自变量选择中需要考虑的重要因素：1.1 研究目的：自变量的选择应与研究目的相符。
研究者需要明确自己的研究目标是什么，想要了解和解释的是什么现象，从而选择合适的自变量。
1.2 理论基础：自变量的选择应该基于有关的理论框架和研究假设。
理论基础可以提供研究的指导，帮助研究者明确要考察的变量，并避免无目标的研究。
1.3 可操作性：自变量应该是可以操作和控制的。
研究者需要确保能够对自变量进行有效的干预和操纵，以观察其对因变量的影响。
二、因变量测量问题因变量是心理学研究中的依赖变量，是研究者用来衡量和观察的变量。
在测量因变量时，应该考虑测量的准确性、可靠性和效度。
以下几个方面是在因变量测量中需要考虑的重要因素：2.1 准确性：测量因变量的工具和方法应该能够准确地衡量所研究的心理现象或行为。
研究者需要选择合适的测量工具，并进行必要的确认和检验。
2.2 可靠性：测量因变量的工具和方法应该具有一定的可靠性，即在不同的时间和场合下测量得到的结果应该是相似的。
研究者需要使用可靠性检验方法来确保测量的稳定性和一致性。
2.3 效度：测量因变量的工具和方法应该具有一定的效度，即能够真实地反映所研究的心理现象或行为。
研究者需要进行效度检验，以确保测量得到的结果能够正确反映研究对象的状态或特征。
三、自变量选择与因变量测量的解决方法在解决自变量选择与因变量测量问题时，研究者可以采取以下几个方法：3.1 文献回顾：通过对相关文献的回顾与分析，研究者可以了解已有研究中使用的自变量和因变量，从中汲取经验和借鉴。
实验研究中的因变量与自变量的定义与操作
实验研究中的因变量与自变量的定义与操作实验研究是科学研究中常用的一种方法，它通过对因变量和自变量的定义与操作，探究各种现象之间的关系。
本文将针对实验研究中的因变量和自变量展开讨论，包括其定义、操作方法以及其在研究中的作用。
一、因变量的定义与操作因变量（dependent variable）指在实验中被测量的主要观察对象，它是实验研究的目标和所要解释或预测的现象。
因变量的定义应该准确明确，以便后续的实验操作和数据分析。
在实验中，探究因变量的关键是确定一个合适的测量方法。
对于可量化的因变量，例如体重、心率等，可以通过仪器测量或者实验观察进行获取。
而对于主观感受或者心理状态等难以直接测量的因变量，可以采用问卷调查、访谈等方法来获取相关数据。
操作因变量时，需要保证测量方法的准确性和可重复性，避免误差对实验结果的影响。
二、自变量的定义与操作自变量（independent variable）指在实验中被操作、用于影响或观察因变量的变量。
自变量的定义应该清晰具体，以方便实验设计和操作。
自变量的操作包括两个方面：自变量的选择和自变量的设定。
自变量的选择需要根据研究目的和问题确定，确定自变量的类型和取值范围。
自变量的设定则是对自变量进行实验操作的具体过程。
在设定自变量时，需要控制其他变量的影响，使得自变量对因变量的影响能够被独立观察和测量。
自变量的操作方法多种多样，可以是物理上的操控，例如给予不同剂量的药物、改变环境温度等；也可以是行为上的操控，例如给予不同的任务要求、进行不同的训练等。
在操作自变量时，需要确保控制变量的一致性，以便准确观察和分析因变量的变化。
三、因变量与自变量的关系因变量和自变量之间的关系是实验研究中最关注的问题之一。
通过实验研究，我们可以确定因变量是如何受到自变量的操作而变化的，从而获取两者之间的关系。
在实验研究中，常常使用因果关系来解释因变量和自变量之间的联系。
根据实验设计中自变量的不同取值，在因变量上观察到的变化可以指导我们确定两者之间的因果关系。
02心理学实验的变量及控制
客观性
可通过一定的方法和仪器测量并记录到
数量化
将被试的反应进行量化 质的指标，则分为等级
可靠性
有一定的信度，即对同一组被试测量两次或更多次，被试的反应 结果应基本一致
敏感性
因变量必须因自变量的不同而发生变化
因变量的控制
实验者如何精确、客观地记录因变量的变化 反应控制
霍桑效应
控制方法
单盲实验法：被试不知道会接受何种实验处理
药物效果实验
安慰剂效应
掩饰情节
对实验程序进行似是而非但不正确的解释，不告诉真正的 实验假设 不常用 有一定的欺骗性
实验者偏见
实验者做的一些事会与自变量的作用混淆在一起
期望效应
亦称罗森塔尔效应或皮格马利翁效应 观察者特殊的期望或偏爱，会无意识地给被试发出某 种隐蔽信号，导致被试按照与观察者的偏爱相一致的 方式作出反应，从而证实实验者的预期
优点
控制机体变量
统计控制法
指采用统计技术控制额外变量
采用协方差分析或偏相关等技术
实施办法
删除极端数据法
协方差统计法
控制额外社会变量的方法
要求特征
在实验中被试自发地对主试的目的产生某种假 设，然后以满足该假设的方式做出反应 安慰剂效应（“好被试”现象）
指被试在实验中根据自己对实验目的的假设努力使 自己的行为符合实验者的要求，成为一个好被试 人或动物身上产生的真正心理生理影响，这种影响 归因于接受某种物质或方法的治疗，而不是这种物 质或方法的内在效力 由于受到额外的关注而引起绩效或努力上升的现象
暂时性被试差别自变量
任何改变被试的特征使其与自然状态不同的操作 双耳分听法，半视野速视技术
科学实验中的变量控制
科学实验中的变量控制引言：科学实验是科学研究的重要手段之一，通过实验可以验证或证伪科学假设，揭示现象背后的规律并推动科学的发展。
而实验中的变量控制则是保证实验结果准确可靠的关键一环。
本教案将介绍科学实验中的变量控制的概念和方法，帮助学生理解并运用变量控制的原理。
一、什么是变量？变量是指在实验过程中，可能发生变化并会对实验结果产生影响的因素。
根据其性质，变量可以分为自变量和因变量。
1. 自变量：自变量是指在实验过程中独立改变的因素，它是由实验者控制并观察其对实验结果的影响。
例如，对于研究植物生长的实验，调节灯光强度就是一个自变量，实验者可以通过改变灯光强度来观察植物生长的变化。
2. 因变量：因变量是受到自变量影响的变量，它是实验者观察和测量的对象。
在上述植物生长的实验中，植物的高度就是一个因变量，实验者通过改变灯光强度来观察植物高度的变化。
二、为什么需要控制变量？在进行科学实验的过程中，为了有效验证科学假设并获得准确可靠的结果，需要在实验中控制其他可能干扰因素对实验结果的影响。
这就是控制变量的目的。
1. 排除干扰因素：变量之间可能存在相互影响的关系，如果在实验中未加以控制，将会干扰到自变量对因变量的影响，导致实验结果的不准确。
2. 确保实验结果的有效性：通过控制变量，使得实验结果仅受到自变量的影响，能够更加准确地验证或证伪科学假设，提高实验的可靠性。
三、如何控制变量？在实验中，可以采取多种方法来控制变量。
下面将介绍几种常用的方法。
1. 控制组与实验组的设置：通过设立对照组（控制组）和实验组，可以保持两组间除了自变量外的其他因素尽量一致。
例如，在药物疗效的实验中，对照组接受安慰剂，实验组接受药物治疗，以此来排除患者自愈等因素的影响。
2. 随机分组：在实验中，将被试随机分成不同的实验组，以避免某些因素不均匀地影响实验结果。
3. 控制条件：在实验过程中，控制其他可能影响实验结果的条件。
例如，在研究温度对植物生长的实验中，除了灯光强度外，控制温度不变也是非常重要的。
第二讲 心理学实验中的变量
四、额外变量（3）
3.匹配法(mathing method)
使实验组和控制组中的被试者特点相等的方法。使用匹 配法时，先要测量所有被试者和实验中要完成的作业具有高 相关的特点；然后根据测得的结果把实验组和控制组的被试 者的特点匹配成相等 。
如，练习对学习射击成功的影响
4.随机化法(randomization)
考考你！找出自变量
和因变量
（1）不同情绪调节方式对记忆的影响 （心理学报， 李静，卢家楣，2007） （2）物体颜色和质地相似度对幼儿归纳推理的影响 （心理学报，李富洪，李红等，2005） （3）主管认知信任和情感信任对员工行为及绩效的影 响 （心理学报，慧民 龙立荣，2009）
四、额外变量（1）
二、自变量（1）
◆自变量（independent variable）是指由主试选择、
控制的变量，它决定行为或心理的变化 。一 个自变量可以分为几个水平。 ◆自变量的种类： ⑴刺激特点自变量 。刺激的不同特点会引起不同的 反应 。 ⑵环境特点自变量 。在进行实验时环境的各种特点， 如温度、是否有观众在场，是否有噪音等等都可以 作为自变量 。
◆额外变量（extraneous variable）也称为控制变量，
是指在实验中研究者不用于研究但又会对因变量产生影响的 有关变量。额外变量必须加以控制。
◆自变量的混淆（confounding），自变量的混淆是指
研究者选定的自变量与一些未控制好的因素共同造成了因变 量的变化 。额外变量是潜在的自变量。
变量，它是由自变量造成的结果，是主试观察或测 量的行为变量 。
◆因变量选择的几个问题：
（1）因变量的信度。信度指一致性、可靠性，同一 被试在相同的实验条件下应该得到相近的结果。
如何正确运用科学实验控制变量法
如何正确运用科学实验控制变量法科学实验是科学研究中非常重要的一部分，而科学实验中的控制变量法是确保实验的准确性和可靠性的关键。
控制变量法是通过固定或控制实验中的各种变量，以便隔离出对实验结果有影响的特定变量。
本文将介绍如何正确运用科学实验控制变量法。
一、了解实验目的与假设在进行科学实验之前，首先要明确实验的目的和假设。
实验目的是确定我们想要研究的问题，而假设是对实验结果的预测。
明确了实验目的和假设之后，才能有针对性地选择和控制变量。
二、确定自变量与因变量在运用控制变量法进行实验时，需要明确自变量和因变量。
自变量是实验中人为控制和改变的变量，而因变量是实验中被测量或观察的变量。
通过控制自变量，我们可以观察和分析因变量的变化，以得出结论。
三、识别与控制杂乱变量除了自变量和因变量之外，实验中还存在一些其他的变量，即杂乱变量。
这些变量可能对实验结果产生误差或干扰，所以需要识别并控制。
一种常见的方法是保持这些杂乱变量在实验组和对照组中的水平尽可能相近，或者通过随机分组的方法平均这些杂乱因素的影响。
四、设计实验方案在控制变量法中，实验方案的设计非常重要。
一个好的实验方案可以帮助我们清楚地确定需要控制的变量，并避免实验设计上的偏差。
在设计实验方案时，需要考虑以下几个方面：1. 确定实验组和对照组：实验组是接受特定处理的试验单位，而对照组是不接受处理的试验单位。
通过比较实验组和对照组的结果，我们可以得出对处理的影响。
2. 决定样本量：样本量的大小直接影响实验的可靠性和推广性。
样本量太小会导致结果不可靠，而样本量过大则会浪费资源。
通过统计学方法来确定合适的样本量。
3. 设置实验条件：根据实验目的和假设，合理设置实验条件，包括时间、温度、光照、湿度等。
确保实验条件的稳定性，以减少影响实验结果的因素。
五、实施实验并记录数据在实验过程中，应严格按照实验方案进行操作，并记录实验过程和数据。
记录数据时应尽量减小人为误差，可以使用科学仪器进行数据采集，确保数据的准确性和可靠性。
科学实践中的科学变量与控制
科学实践中的科学变量与控制科学实践是科学研究的核心环节，通过观察、实验以及数据分析，科学家们揭示出了自然界奥妙的规律。
而科学变量与控制则是科学研究中至关重要的概念，它们帮助我们准确分析和解释实验现象，并确保结果的可靠性和可重复性。
本文将就科学实践中的科学变量与控制进行探讨。
科学变量是指在科学实验中可能会发生变化的因素。
可以将科学变量分为两类：自变量和因变量。
自变量是研究者有意识地改变的因素，它是实验的控制点。
而因变量则是自变量变化所导致的结果或反应。
科学变量的正确选择和操作对于实验结果的准确性至关重要。
在科学研究中，还存在着其他类型的变量，例如干扰变量和混淆变量。
干扰变量是指可能会影响实验结果，从而产生虚假或误导性结论的因素。
而混淆变量则是指和自变量同样可能影响因变量的因素，它们与自变量之间存在相关性。
为了得到可靠的实验结果，科学家们需要尽量减少干扰变量和混淆变量的影响。
为了控制科学实验中的变量，科学家们通常会采取控制变量的方法。
控制变量的目的是固定除了自变量外的其他因素，使实验结果只受自变量的影响。
通过控制变量，科学家们可以更好地理解自变量对实验结果的影响，并进行准确的数据分析和解释。
在进行实验前，科学家们需要仔细设计实验方案，并明确自变量、因变量以及其他变量。
科学家们需要选择适当的实验对象和测量工具，并确保实验过程的可重复性和可比较性。
科学家们还需要准备合适的实验条件，例如控制温度、湿度和光照等因素。
通过这些细致入微的控制和设计，科学家们可以尽可能地排除干扰因素和混淆变量的影响。
除了实验设计和变量控制，科学实验中的样本选择和数据分析也是非常关键的环节。
科学家们需要选择具有代表性的样本，并使用合适的统计方法进行数据分析。
通过充分考虑科学变量与控制的作用，科学家们可以更准确地得出结论，并为进一步的研究提供基础。
在科学实践中，科学变量与控制是非常重要的概念。
它们帮助科学家们建立可靠的实验和研究方法，确保数据的准确性和可重复性。
了解科学实验中的变量和控制变量方法
了解科学实验中的变量和控制变量方法科学实验是科学研究中重要的一环，通过实验可以验证假设、发现规律、解决问题。
在进行科学实验时，了解变量和控制变量方法是至关重要的。
本文将介绍科学实验中的变量和控制变量方法，并探讨其重要性。
一、变量的概念和分类变量是指在实验过程中可能发生改变的因素。
根据其性质和作用，变量可以分为自变量、因变量和干扰变量。
自变量是研究者有意改变的因素，它是实验的独立变量。
例如，在研究植物生长的实验中，研究者可以改变光照、温度和水分等因素，这些因素就是自变量。
因变量是研究者观察或测量的结果，它是实验的依赖变量。
继续以上面的例子，植物的生长高度就是因变量，研究者会观察和记录不同自变量对植物生长的影响。
干扰变量是指除了自变量和因变量之外的其他因素，它们可能对实验结果产生影响。
干扰变量的存在会干扰实验的准确性和可靠性，因此需要进行控制。
二、控制变量方法的重要性控制变量方法是指在实验中尽量保持除自变量外其他条件不变，以确保实验结果的可靠性和准确性。
控制变量方法的重要性体现在以下几个方面：1. 提高实验结果的可靠性：通过控制变量，我们可以排除其他因素对实验结果的干扰，从而更准确地判断自变量对因变量的影响。
只有在其他条件保持不变的情况下，我们才能准确地归因于自变量的影响。
2. 重复性和可重复性：科学实验的重要特点之一是可重复性。
通过控制变量，我们可以确保实验结果在不同实验条件下的重复性。
只有实验条件相同，结果才能得到验证和重复，这对于科学研究的可信度至关重要。
3. 提高实验效率：控制变量可以减少实验中不必要的干扰，使实验过程更加高效。
如果没有控制变量，我们需要同时改变多个因素，这将增加实验的复杂性和难度，也会增加实验的时间和资源成本。
三、控制变量的方法在实验中，有多种方法可以控制变量，以下是常用的几种方法：1. 随机分组：将参与实验的样本随机分为不同组别，以保证每个组别的特征和条件相似。
这样可以避免某些特定因素对实验结果的影响。
名词解释 自变量与因变量
自变量与因变量1. 引言在科学研究中，为了理解和解释现象，我们需要通过实验或观察来收集数据，并对这些数据进行分析。
自变量和因变量是研究设计中的两个重要概念，它们帮助我们理解和描述变量之间的关系。
本文将详细介绍自变量和因变量的定义、特点以及它们在研究中的作用。
2. 自变量的定义与特点2.1 定义自变量是指在研究中被操纵或选择的、用于解释或预测因变量的一个或多个变量。
简而言之，自变量是研究者主动操作或选择的输入，它对于观测结果起着影响作用。
2.2 特点•自由度：自变量通常由研究者决定，并不受其他因素限制。
•可控性：自变量是可控制的，研究者可以根据需要改变自变量的取值。
•独立性：自变量之间相互独立，即一个自变量的改变不会直接影响其他自变量。
2.3 示例为了更好地理解自变量，我们举一个实际例子。
假设研究者想要探究饮食对人体健康的影响，他们可能选择以下自变量：•饮食类型：例如，高脂肪饮食、低碳水化合物饮食、素食等。
•饮食时间：例如，早餐、午餐、晚餐等。
•饮食量：例如，每天摄入的卡路里、蛋白质含量等。
3. 因变量的定义与特点3.1 定义因变量是研究中被观察或测量的变量，它是自变量改变时所产生的结果。
因变量是研究者希望解释或预测的主要兴趣所在。
3.2 特点•取决性：因变量的取值取决于自变量的改变。
•可观测性：因变量必须可以被观察或测量到。
•响应性：因变量对于自变量的改变有相应的反应。
3.3 示例为了更好地理解因变量，我们继续使用上述例子。
在饮食对人体健康的研究中，可能会选择以下因变量：•体重：用于衡量饮食对体重的影响。
•血压：用于衡量饮食对血压的影响。
•血糖水平：用于衡量饮食对血糖水平的影响。
4. 自变量与因变量在研究中的作用自变量和因变量在科学研究中起着重要的作用，它们帮助我们理解和解释现象，并构建模型来预测或干预结果。
4.1 自变量的作用•解释因果关系：通过操纵自变量，我们可以观察到因果关系。
例如，在药物实验中，自变量可以是药物的剂量，而因变量可以是患者的治愈率。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
关于因变量测量的关键性问题
效度：测量特定事物属性的程度
表面效度（face validity)：指一个工具在测量它想测量东西时， 看上去做得有多好。比如数学能力测验里有数学题。 内容效度（content validity)：指一个测验从它想测量的知识、 技能和行为里对内容做抽样的时候做得有多好。 准则关联效度（criterion-related validity):指测验分数能否预 测某个人在“准则”上的表现。如智力测验的相关，学术评估 测验（SAT）与学习成绩的相关。
等比量表：在一个量表上的数值间距是均匀的，但有“零点”。比如身 高、开氏温度表等。
12
因变量的选择与控制
思考：这些变量适合做哪些数据检验？参 数检验和非常数检验的优缺点是什么？
13
因变量的选择与控制
关于因变量测量的关键性问题
信度:测量可不可靠（通常用相关系数表示）
测验－再测验信度（test-retest reliability):要求同样测验实测 两次，期间隔开一个相对长的时间。
因变量的选择与控制
关于因变量测量的关键性问题
准度（accuracy):一个测量结果与已知结果的一致性 敏感性：一个因变量测量对自变量操纵反应的灵敏程度。
智力与反应时有关系吗？
地板效应与天花板效应：这也与因变量测量有很大关系。
因变量的选择与控制
如何为你的研究选择特定的变量
研究传统：别人用什么就用什么 理论：根据理论需要去设计（太抽象） 现有技术与设备：PET fMRI et c. 信度、内部与外部效度、敏感性、准度 你需要的信息量 数据类型与统计 ……
18
生理测量
心率、呼吸率、脑电等 测量身体内部的唤醒状态相当准确 研究逻辑：从生理状态推测心理状态或行为
因变量的选择与控制
因变量的类型
自我报告
因变量的选择与控制
因变量的类型
自我报告
优点：高度通用和流行，容易使用 缺点： 不能确保被试是不是说真话，被试容易受到社会赞许性的影 响（如何测量社会赞许性？） 有效度和信度的麻烦
被试“答量的选择与控制
因变量意味着你要观测什么（产品的质量、购买意愿等）
研究者很主要的一个任务就是给事物属性指派数字。这里主要介绍四种数 据描述
称名量表：取值上在性质上而不是在数量上不同的变量就是nominal scale. 例如：姓名、性别、学号 顺序量表：一个变量的不同取值不仅有不同的名称，而且可以按照量来 排等级。如你在班级上的排名。 等距量表：在一个量表上的数值间距是均匀的，但没有“零点”。例如 摄氏温度和智力商数就是一个等距的
7
自变量的选择与控制
Summary: How?
为了说明一个自变量与另外一个因变量的关系，许多时 候需要多种手段操作自变量(为什么？？）
X(1,2)----------?????---------Y(1,2)
8
因变量的选择与控制
因变量的类型
行为测量（以旁观者效应为例）
频率：记录某个行为在某个特定时期里发生的次数 潜伏期：被试对一个刺激做出反应所花的时间 缺点：很难搜集行为的原因
15
因变量的选择与控制
关于因变量测量的关键性问题
生态效度（ecological validity):如果一个测量方式反映了 人们日常生活也是这么做的，那么它就有生态效度。
如对一个产品，问“买与不买”最能反应人们对该物品的兴趣 了，但是许多人都用一个量表(如1－7）。 但是上面做法会导致信息量有限，统计检验也不太有power. 可以使用有偶数位的量表（如1－6）这样可以对数据进行二分 编码
平行形式信度(parallel-forms reliability)：认为两套测题目是 等价的，一次施测。
分半信度(split-half reliability): 一次测验，一套测验，把题目 分成两部分单独记分，然后求相关。 龙巴赫α系数：表征测验内部一致性信度的重要指标
Spss演示
14
因变量的选择与控制
关键概念
自变量、因变量、额外变量 水平与处理 随机化(Demonstration) 组间、组内与混合设计 主效应与交互作用 ???
1
Art Woodward (2004), lecture notes
自变量与因变量的选择与控制
自变量的选择与控制
以情绪为例，how to manipulate it?
量表 看录像 送礼物 吃巧克力？？？
4
自变量的选择与控制
5
自变量的选择与控制
以need for closure 为例，how to manipulate it?
量表 控制完成时间的任务
6
自变量的选择与控制
Summary: How?
避免天花板或地板效应 尽量避免混入一些额外变量 许多时候需要Manipulation Check（包括对额外变量的 测量）