(心理学研究方法)11心理学研究方法-单因素方差分析-被试间与被试内设计2
用于被试内设计的方法
用于被试内设计的方法
被试内设计是心理学研究中常用的一种研究设计方法，适用于研究个体在不同条件下的差异。
下面是关于被试内设计的10条详细描述：
1. 被试内设计是一种实验设计方法，通过在同一组被试中对不同的处理条件进行比较，以消除被试个体间的差异对实验结果的影响。
2. 被试内设计可以使用不同的处理条件，例如不同的刺激材料、不同的任务要求或不同的环境设置。
3. 被试内设计的一个主要优势是可以控制被试个体之间的差异，因为每个被试都经历了所有的处理条件。
4. 被试内设计还可以减少实验中的变异性，因为同一个被试对于不同条件的反应可能更加一致。
5. 被试内设计需要设计一个完整的实验序列，以确保不同处理条件的次序或时间间隔对实验结果产生的影响是随机的。
6. 在被试内设计中，被试个体需要接受所有处理条件的顺序排列，在接受不同处理条件时可能存在学习、疲劳或者饮食影响等内部因素。
7. 为了减少学习效应和疲劳效应，可以使用平衡次序设计，即将不同处理条件的排列随机平衡分配给被试个体。
8. 在被试内设计中，需要考虑到处理条件的随机化分配，以减少处理次序的影响。
9. 被试内设计可以使用多个反应测量，以获取更全面的数据，对于心理学实验可以使用自我报告、行为表现或生理指标等。
10. 被试内设计需要进行合适的数据分析方法，以解释不同处理条件对实验结果产生的影响，并消除可能的噪声或无效效应。
单因素重复实验设计方差分析(GLM
例6 某心理学工作者为研究汉字优势字体结构，选取10名被试，要
求每一被试在实验控制条件，对电脑屏幕上呈现的四种不同结构的汉
字作出快速识别反应，记录其正确率和反应时间。其中反应时间的实 验数据如下表所示。试分析不同字体结构下，被试的识别速度是否存
在显著性差异。
单因素重复实验设计的实验数据 被试 1 2 3 4 左右 445 530 452 540 上下 755 545 630 756 独体 422 530 240 630Aຫໍສະໝຸດ 68 72 70 76 70
B
75 78 75 66 74
C
68 70 64 70 65
2. 为研究不同记忆条件下的记忆效果，取 4 名被试，每个被试均 分别接受四种不同条件下的记忆实验，实验顺序随机决定。所得 结果如下表所示，请对实验结果进行分析。
处理
被试
1 2 3 4
A
14 35 31 27
重复实验设计中自由度的分解
举例说明：单因素重复实验设计：自变量A有四个水平，被试 数为10，则得到四列10行测量数据表。自由度分解方法是：
四、多因素重复实验设计的方差分析（GLM）
例8 一研究的自变量有三个，每个自变量有两个水平，则结合出八种 实验处理。选取四名被试参加实验中的每一种实验处理，得到数据如 下表所示。 A1 B1 C1 C2 C1 B2 C2 C1 B1 C2 C1 A2 B2 C2
72，65，69 84，72，76 109，100，110
B3
54，53，50 69，53，70 78，79，83
B4
59，63，62 96，83，90 110，95，98
辅 导 时 间
A1 A2 A3
61，49，52 77，61，70 90，86，82
心理学研究方法第七讲心理统计方法
心理学研究方法
第七讲心理统计方法
12
2、统计表的内容（3）
表注
写于表的下面。它不是统计表的必要组成部 分。用来解释标题的内容，数据来源和数据 含义等。
心理学研究方法
第七讲心理统计方法
13
2、统计表的内容（4）
名称 标目和数字 表注
Table 1 Mean Evaluation Scores for Captains in Each Group
19
1、平均数（1）
算术平均数
算术平均数一般简称为平均数或均数（Mean），用 X
表示。平均数是一组数据总和的平均值。平均数是一组数 据总和的平均值。在一组数据中，如果没有极端数值（特 别大或特别小的个别数据），平均数就是集中趋势中最有 代表性的数字指标。因此，在一般情况下，我们使用平均 数来表示数据的集中趋势。
用Md或Mdn表示。
心理学研究方法
第七讲心理统计方法
22
3、众数
众数（mode）
就是在一系列数据中出现次数最多的那个数。 用Mo表示。
心理学研究方法
第七讲心理统计方法
23
（二）数据的离中趋势
表示数据的离中趋势的指标包括
全距 四分差 平均差 标准差
心理学研究方法
第七讲心理统计方法
Q Q3 Q1 2心理学研源自方法第七讲心理统计方法26
3、平均差
平均差是一个分布中每个变量和平均数的差的绝 对值的平均值，用AD表示。
如果每个数值和平均数的差越大，它离平均数就 越远，表明这个分布也就越分散，平均差也就越 大，所以和平均数一样，平均差也是容易受极端 数值影响的。
XX
AD n
S2越大，表示数据分散程度越大，X 的代表性就越小；S2越
心理学分析研究方法纯手打整理重点
变量：属性地逻辑组合，通常用定义来解释或限定.自变量—实验条件（操控）;调节变量：所要解释地是自变量在何种条件下会影响因变量，也就是说，当自变量与因变量间地相关大小或正负方向受到其它因素地影响时，这个其它因素就是该自变量与因变量之间地调节变量.中介变量：不可观察地，而在理论上又是影响所观察现象地因素因变量—所需测定地特征或方面（可测量）额外变量—对因变量有一定影响，但与该次实验研究目地无关地变量（控制：屏蔽、中和））随机误差：可见误差.偶然地、随机地无关变量引起，较难控制，无规律可循；影响信效度.系统误差：常定误差.常定地、有规律地无关变量引起，其方向和大小地变化是恒定而有规律地.影响效度.无关变量地控制：、消除法排除或隔离无关变量对实验效果地影响.标准化指导语、双盲程序、内隐测量、恒定法实验期间，尽量使得所有地实验条件、实验处理、实验者及被试都保持恒定.研究在同一时间、地点举行，程序、拉丁方设计、平衡法设置使得无关变量对所有地实验组和对照组地影响都均等、统计控制：一种事后补救，统计隔离无关变量地影响,协方差分析，偏相关.操作定义：描述所界定地变量或事项如何测量，包括：工具，方法，程序.将变量或指标地抽象称述转化为具体地操作称述地过程.、简单随机取样（不作任何预处理，适用范围：对总体中各类比例不了解或来不及了解地情况）) 抽彩法（充分搅匀））随机表法（随机进入））随机函数法（种子问题）、分层随机取样：对总体进行预处理，分成若干层次后然后独立地从每一层次中选取样本.(）比例分层取样：按每一层次个体数量占总体中地比例决定该层次样本地数量.()非比例分层取样：每层次中样本量不按该层次在总体中地比例抽取，而是根据研究者对不同层次个体地研究兴趣和侧重程度确定比例地大小.、内部效度（逻辑度与额外因素影响度）：研究中自变量与因变量因果关系地明确程度.影响因素：成熟因素、历史因素、被试选择上地差异、 研究被试缺失产生地效应、前测地影响、实验程序不一致或处理扩散产生地效应、统计回归效应、研究条件与因素间地交互作用.、外部效度：可细分为总体效度和生态效度.研究结果能一般化或普遍化到样本来自地总体（总体效度）和其它变量条件、时间和背景（生态效度）中去地程度，即研究结果地普遍代表性和适用性.影响因素：.取样代表性；.变量地操作方式不准，致使研究地可重复性差；.研究对被试地反作用；.事前测量与实验处理地相互影响；.多种处理地干扰；.实验者效应.研究地人为性；.被试选择与实验处理地交互作用.提高方法：严格控制；做好取样工作，包括被试取样、实验情境、研究工具、研究程序和时间等地选取.、统计结论效度：研究中合适运用统计学地程度，结果地数据分析程序与方法地有效性地指标，它研究地基本问题是研究误差、变异来源与如何恰当地运用统计显著性检验.影响因素：.数据质量；.违反统计检验地假设；.统计检验力低，统计检验力指正确辨别正确差异地能力.提高方法：.提高数据质量；.明确各种统计检验方法地基本假设和适用条件，根据数据地具体特征选择合适地统计程序；.适当增加样本量，当样本小时，则还需进行统计功效分析.真实验设计：被试间实验设计：单因素被试间设计，单因素完全随机设计，单因素随机区组设计，多因素被试间设计，多因素完全随机设计，多因素随机区组设计被试内实验设计：单因素被试内设计，多因素被试内设计，混合设计，项目设计被试内设计与随机区组设计地区别？. 随机区组设计要求每个区组内实验单位彼此独立，处理因素只能在区组内随机分配每个实验单位接受处理是不同地. 被试内设计区组内实验单位彼此不独立单因素区组设计双因素设计？双因素实验中，可以把被试完全随机地分配给两个因素处理水平地结合；而在随机区组实验中，一个因素（区组因素）地水平通常代表了机体变量地系统差异，而另一个因素（自变量）地水平则代表了各种实验处理地差异，这时就不可能把被试完全随机地分配给一个集体变量地水平和一个出路因素地水平地结合；被试只能在区组因素地水平内随机地分配给各处理水平.另一个差别：区组因素地水平是随机地，而不是固定地.一、被试内设计地特点：优点：被试需要量少，能从根本上消除源于个体差异地问题处理混淆和处理效应模糊；缺点：被试缩减问题、时间相关问题、顺序效应问题，如后延效应（先前地处理操作在后续处理条件下继续）、累计误差（疲劳和练习）单因素被试内设计.特点：适用条件：研究中有一个自变量；当若干处理水平连续实施给同一被试时，被试接受前面地处理对接受后面地处理没有长期影响（如学习、记忆效应）.基本方法：实验中每个被试接受所有地处理水平.误差控制：重复测量法.利用被试自己做控制，使被试地各方面特点在所有地处理中保持恒定.但在这种设计地实验中，要特别注意控制顺序效应.变异来源：自变量地处理效应；被试间个体差异地效应；随机误差变异.优点：能全面控制被试变量对实验结果地影响；只需较少被试即可.两因素被试内设计特点：适用条件：①研究中有两个自变量，每个自变量有两个或多于两个水平；如果一个自变量有个水平，另一个自变量有个水平，则实验中有×个处理地结合，即具体地实验条件.②研究中地两个自变量都是被试内变量.基本方法：每个被试都接受所有地实验处理地结合.实验刺激呈现给被试地先后顺序是随机地，或按拉丁方排序地.误差控制：重复测量法.二、被试间设计地特点：优点：被试分数相互独立，避免了参加多个实验可能产生地练习效应、疲劳效应、对比效应；缺点：被试量大.完全随机实验设计：基本思想：随机抽样、随机分派被试；基本假定：被试是随机分派地，被试之间地变异在各处理水平之间也应该是随机分布、在统计上无差异地，不会只影响某一两个处理水平.单因素完全随机实验设计、特点：适用条件：研究中有一个自变量，自变量有两个或多于两个水平.基本方法：把被试随机分配给自变量地各个水平，每个被试只接受一个水平地处理.误差控制：随机化法.两因素完全随机实验设计，特点：适用条件：研究中有两个自变量；如果一个自变量有个水平，另一个自变量有个水平，则实验中有×个处理地结合，即具体地实验条件.基本方法：把被试随机分配给各个实验处理地结合，每个被试只接受一个实验处理地结合.误差控制：与单因素完全随机设计相同.随机区组实验设计：基本假设：随机取样、划分区组，区组中随机分派被试；前提假设：自变量与区组变量之间无交互作用单因素随机区组实验设计、特点：适用条件：研究中有一个自变量，自变量有两个或多于两个水平；研究中还有一个无关变量，并且自变量地水平与无关变量地水平之间无交互作用.基本方法：首先将被试在无关变量上进行匹配，然后把各匹配组地被试随机分配给自变量地各个水平，每个被试只接受一个水平地处理.误差控制：匹配法.通过统计处理，分离出由无关变量引起地变异，使它不出现在处理效应和误差变异中，从而提高方差分析地灵敏度.两因素混合实验设计，混合实验设计：是指既包含非重复测量地因素（被试间因素），又包含重复测量因素（被试内因素）地实验设计.两因素混合实验设计地特点：适用条件：①研究中有两个自变量，每个自变量有两个或多个水平；②其中一个自变量是被试内地，即每个被试要接受他地所有水平地处理，另一个自变量是被试间地，即每个被试只接受一个水平地处理（从记忆效果和处理数过多考虑），或者它本身是一个被试变量，是每个被试独特具有，不可能同时兼备地；③研究者更感兴趣于被试内因素地处理效应以及两个因素地交互作用.基本方法：首先确定研究中地被试内变量和被试间变量，将被试随机分配给被试间变量地各个水平，然后使每个被试接受与被试间变量地某一水平结合地被试内变量地所有水平.误差控制：随机化法与重复测量法.优点：被试内因素地方差分析精度高，适用范围广准实验设计：是介于真实验设计和非实验设计中间地一种实验设计.指在真实社会环境中不能用真正实验设计来控制无关变量，但可以真正实验设计地某些方法搜集资料地实验设计.TIrRG准实验研究地特点：.研究中地自变量通常用被试变量，自然形成地被试变量，社会形成地被试变量.因疾病及与之有关地被试变量：残疾者、自闭症等.研究者只能选择那些已经具有了某种不同程度特征地被试，而不能从总体中随机选取被试或随机分组小样本设计是被试内设计地一种变式,实验时它向人数较少地被试或单个被试呈现自变量地不同水平或处理方式.由于测验地被试人数很少，因此需要在相当经济和高度控制地实验中对每一个被试进行大量观察，并进行记录.lzq7I大样本设计以随机化程序选择大量被试，对他们进行较少量地心理学测试，从而检验与分析有关地心理学特征与发展过程.大样本研究范式地基本思想是：一项研究所采用地被试越多，统计检验就越有效.zvpge。
心理学研究方法 课件 (超全的)
第一章心理学与科学1、科学研究的特征（1）系统的实证主义（2）可证伪性（3）重复性—操作性定义（4）开放性对证伪性的认识：评价某一理论的新证据，必须看在收集该新证据时，是否有可能证实该理论是错的。
操作性定义：操作性定义是根据可观察、可测量、可操作的特征来界定变量含义的方法。
2、以人为被试的研究伦理知情同意保护被试（身体、心理）保障退出自由与保密3、心理学研究方法的发展第二章选题与取样1、研究课题的来源（1）对日常生活的观察（2）实际需要（3）现有的理论（4）技术发展的推动2、选题的原则（p30）（1）课题是可行的（2）课题是清楚的（3）课题是有价值的（4）课题是符合道德的3、取样简单随机取样分层随机取样系统取样聚类取样（1）简单随机抽样完全按随机原则从总体中抽样，总体中每一单位被抽中的概率都相同，又称“纯随机抽样”。
简单随机抽样是其他概率抽样方法的基础，在理论上容易实现，总体规模不大时较适用。
（2）分层抽样（stratified sampling）也称比率取样，是按照总体已有的某些特征，将总体分为几个不同的部分，每个部分称为一层，然后从每一层中随机抽取一个子样本，将子样本合并即得到所需要的总体的样本。
▪等比例分层▪不等比例分层抽样比率：样本容量与总体容量的比值，表示为n/N例如，从容量为2000的总体中抽取容量为300的样本，其抽样比率为300/2000, 即0.15。
对简单随机样本来说，抽样比率等于总体中每个成员被选入样本的概率。
分层抽样的优点：a. 当总体分层明显时，样本结构与总体结构更相似，能提高样本对总体的代表性。
b. 特别适用于既需要对总体参数进行推断，也要对各子总体进行推断的情况。
分层抽样的局限：必须对总体的情况非常了解，否则无法做出正确分层。
（3）等距抽样（系统抽样，systematic sampling）从总体中取一个随机起点，然后每隔K项取一个元素，直到取满需要的样本量为止。
K称为抽样间隔。
单因素方差分析-PPT课件
单因素方差分析的假设检验的步骤：
（1）提出统计假设 H 0 ： μ 1μ2 μs
H1： μ1， μ2， ， μs 不全相等.
（2）编制单因素试验数据表
s nj
（3）根据数据表计算 T ，
x
2 ij
，
ST,SA,SE
j1 i1
（4）填制单因素方差分析表
单因素方差分析表
一、基本概念
我们将要考察的对象的某种特征称为指标， 影响指标的各种因素称为因子，一般将因子控 制在几个不同的状态上，每一个状态称为因子 的一个水平.
若一项试验中只有一个因子在改变，而其 它的因子保持不变，称这样的试验为单因素试 验.多于一个因子在改变的的试验为多因素试验. 这里，我们只讨论单因素试验.
否则接受H0 ，认为因子A对指标没有显著影响.
例1. 在显著性水平α=0.01下，用单因素方差分析法判断
实例1中，三个工厂所生产的电池的平均寿命有无显著 差异？
解：提出统计假设
H0： μ1μ2μ3
H1： μ1， μ2， μ3 不全相等.
编制单因素试验数据表
部分 总体
A1
A2 A3
37
样 47 本 40 值 60
6444
S A
s j1
1 nj
T2j
n1T2
1 12 81 442 91 826 27 192 49
4
6
3
13
4284
SESTSA644 44 28 24 160
单因素方差分析表
方差来源 平方和 自由度
因子A 4284 2
随机误差 2160 10 总和 6444 12
ST σ2
~
心理学研究方法-数据分析2-方差分析
被试间变量的主效应
熟悉度的主效应F（1,7）=145.015,P = 0.005
简单效应分析
MANOVA d1 d2 d3 BY topic(1,2)
/WSFACTORS=d(3)
/WSDESIGN /DESIGN
连接被试内变量和 被试间变量用 MWITHIN
/WSDESIGN=d
/DESIGN= MWITHIN topic(1)
3、plots（画图显示交互作用）：把style放入 horizontal axis（水平轴），把gender放入 separate line,然后add
4、option选择descriptive stastistics, homogeneity tests（方差齐性检验）, effect size（效应大小）
自变量 因变量 实验设计
性别：2个水平（男和女） 顾客类型：3个水平（购物狂型、每周一次型、
两周一次型）
购物陪伴：3个水平（独自一人、配偶陪伴、家人
陪伴）
营业额
2*3*3的设计
被试间实验设计
练习
痛经对疼痛词汇的注意偏向
三因素完全随机设计的方差分析-步骤 与双因素类似
学生动手操作， 不演示
结果
2、把within subject factor name number of levels输入-define输入对应的变量
3、plots输入横坐标和纵坐标画图显示交互 作用和option
球形检验：如果球形检验不显著，则看， 否则要看下面校正的数值，或者看多元方 差分析的结果。
主效应
简单效应分析
有一个有4个数据(n=4)的样本, 其平均值m等于5,即受到m=5的条件限 制,在自由确定4、2、5三个数据后, 第四个数据只能是9,否则m≠5。因 而这里的自由度υ=n-1=4-1=3。推而广之,任何统计量的自由度υ=n-限 制条件的个数。
心理学实验设计 ppt课件
目的，那就不要把设计复杂化了）
心理学实验设计
❖ 根据实验自变量的多少区分为：单因素实验设计、 多因素实验设计（课堂只讲两因素实验设计）。
单因素实验设计中根据自变量水平的多少区分为：双组 设计、多组设计。
❖根据各被试组的类型不同区分为：独立组设计、相关组 设计（包括配对设计、被试内设计）；对应对随机化 设计与区组设计。
❖举例：
[被试分配、统计方法]
①高恐惧水平者比低恐惧者更趋于与他人沟通。
②对于缺失同样信息量的汉字，内嵌缺失的汉字比 外围缺失的汉字更易被识别出。
③针对社交障碍者，团体辅导比个别辅导更有效。
❖在此类“呈现两个不同量值或属性”的情景中， 两组均接受实验处理（均为实验组，只是不同的处理）。
心理学实验设计
心理学实验设计
❖ 考察“在相同时间内，完成不同难度的任务对该段时 距估计的影响”
2 实验设计
❖采用单因素被试间设计（1分）。自变量为作业的 任务难度，区分为低难度、中等难度及高难度三 个水平。每组被试只接受一种实验处理。（2分）
❖因变量为时距估计的长短与准确性，分别用被试 对时距的估计值、以及估计值与真实值之差的绝 对值作为其反应指标。（2分）
❖附“被试的分组情况”
心理学实验设计
❖ 考察“语调在6-10岁儿童对不同类型反语认知中的作用”
3 实验材料（略，按实验的真实需要来编制） 4 实验程序（略，按实验的真实需要来安排）
❖如有必要，请说明计分方法（如本题中“正确率”
的计算）
5 数据处理（略，只需按实验目的拟出适宜的统 计方法）
❖ 课外作业：查阅一篇实验报告论文，简要摘录 文中关于研究方法的内容 [ 被试构成、实验设计、 实验材料、实验程序、统计方法 ]，并注明出处。 （限700字）
教育与心理统计学第九章：方差分析
自由度的相关公式：
组间自由度dfB=k-1 组内自由度dfw=k(n-1) 总自由度 dfT=nk-1=dfB+dfw
在方差分析中，总是在进行单侧检验。 即F=MSB/MSW F>1,不同的实验处理之间有显著性差异 F<1，不同的实验处理之间差异不大，即实验处理基
第九章 方差分析
第一节 方差分析的基本原理及步骤 第二节 完全随机设计的方差分析 第三节 随机区组设计的方差分析 第四节 事后检验
第一节 方差分析的基本原理及步骤
方差分析（analysis of variance,ANOVA）:探讨一个因 变量和一个或多个自变量之间的关系。主要目的在于 分析实验数据中不同来源的变异对总变异的贡献大小， 从而确定试验中的自变量是否对因变量的影响。
例题：9—6
当区组效应显著，说明实验设计采用随机区组设计是成 功的；当区组效应不显著，说明划分区组不成功的。
第四节 事后检验
在方差分析中，F检验的结果中表明差异不显著，说 明实验中的自变量对因变量没有显著影响。如果差异 显著，表明几个实验处理组的两两比较中至少有一对 平均数的差异达到了显著性水平。
两因素被试内设计，其中三名被试
组内设计（被试内设计、随机区组设计、重复测量设 计）——每个被试都要接受所有自变量水平的实验处 理。
（实验设计安排格式）
被试内设计的优点：①被试内设计需要的被试较少， 实验设计方便、有效。②被试内设计比组间设计更敏 感。③心理学的某些领域需要使用被试内设计，即被 试内设计适用于研究练习的阶段性。 ④被试内设 计消除了被试的个体差异对实验的影响。
方差分析主要处理两个以上平均数之间的差异检验问 题。
心理学统计方差分析
近来关于随机区组和被试内实验设计以及对应的方差分析的问题，多人追问不止。
既自觉已思路明晰、天下无敌。
特本着一半自己再梳理一下，一半友好互助的形式小写个群邮件，充个英勇，让大家也分享下。
定是缺乏与不当多多，盼批评指正。
相信把这个东西认真看完，思路不明晰的童鞋马上也会思路明晰起来。
看似很复杂，实际上我尽全力做到深化浅出，因此，相信只要是地球人都可以看得懂。
一、随机区组的被试分配：a1 a2区组 b1 b2 b1 b21 1 4 7 102 2 5 8 113 3 6 9 12数据刻意简单化，不合理没有关系。
是个2*2随机区组设计，3个区组。
如何分配被试？首先，随机区组的每个区组的被试应该是有差异的，否那么就不需要分区组了，直接完全随机就可以了。
因此随机区组的前提是：区组间异质，而区组内的被试尽可能同质。
被试有以下几个情况：第一分配方式：假设该实验的被试总个数为24个，每个区组的被试为8个。
他可以有两种分配方式1、将每组中的任意每2个被试随机承受一种处理，2*4=82、8人同时承受所有的处理，1*8=8需要注意的三个问题：1、一般都用第一种情况，第二种不用，因为区组内的这8个人本来就是理论上的同质的，所以只要把他们分开，随机承受不同的处理就能说明问题，这样可以省时，省钱，还能防止每个人由于重复测量导致的额外变量的增加。
2、它强调了区组内的被试随机承受不同的实验处理，也因此叫随机区组。
3、它要求每个区组的被试单位应该是实验处理程度的整数倍。
如8/4=2第二种分配方式：假设该实验的被试一共是3个，就是说，一个被试为一个区组。
那么每个区组的这个被试全部承受实验的4个不同程度的处理。
这个时候就需要平衡实验的顺序，防止一个人不短的被实验而出现的顺序效应，如何平衡，一般用“ABBA〞或所谓的“拉丁方〞。
第三种分配方式：当一个大团体〔如学校〕为一个区组的时候，而大团体中又有小团体的时候〔如学校中的班级〕，通常让一个小团体承受一种处理。
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数据分析 ——单因素方差分析
单因素方差分析
包括两种 1、单因素完全随机设计的方差分析（被试
间设计）
2、单因素重复测量的方差分析（被试内设 计）
单因素完全随机设计的方差分析
适用条件： 1、被试间设计，只有一个自变量，自变量
水平大于2 2、正态分布 3、方差齐性（当方差不齐的时候，需要校
正自由度，可以用brown-forsythe或者 welch法）
单因素完全随机设计的方差分析-示例
见数据单因素方差分析-不同年龄段的喜好评分
实验目的：比较不同年龄段对影片的喜好 是否有差别？
实验方法：被试分为6组，每组被试观看相 同的影片，并对影片进行评分。
查看是否满足正态分布
从explore结果看出，正态性检验的P>0.05， 表明数据服从正态分布。
2、直接在explore里面的factor list里放入自变量group。 推荐用这种方法。
1、被试间设计，只有一个自变量、自变量 只有两个水平
2、满足正态分布。 综上，所以用独立样本t检验
结果描述 独立样本t检验结果表明，与对照组相比，实验组经 过训练后体重降低不显著（t（30）= 0.68，p = 0.501），95%置信区间为-16.12-32.24。
t检验总结
1、t检验公式汇总 2、样本量设置 3、统计思路
t检验公式汇总
独立样本t检验-——方差齐性时的计算公式
当两样本方差齐性时，t值的计算公式，自由度df=n1+n2-2
效应量的计算公式：d是总体参数，g是样本统计量
独立样本t检验-——方差不齐时的计算公式
当两样本方差不齐性时，用welch方法计算的自由度校正公式
方法学：训练组16人，对照组16人。训练组参加 了4个月的减肥训练，对照组没有参加训练。
统计：
1、用哪种统计分析方法？
2、把统计分析结果用文字表示。根据统计检验的p值、 置信区间，你觉得这项减肥训练能帮助降低体重吗？
3、假如你根据已有的资料认为，这项训练肯定具有减 肥功能，但是你的结果却不支持这样的结论。于是，你 认为，可能实验设计上出现了问题。你觉得可以对实验 设计做哪些改进，以增加出现统计显著性的可能性？
，用scheffe法（比tukey HSD 更保守）。
当方差不齐性时
用games-howell法。
注意：只有当出现显著差异时，才需要进行事后比较。
本例中有6组，因此选择tukey HSD法。
单因素完全随机设计的方差分析
对四个因变量做正态性检验
结果发现，四组数据都符合正态分布。
判断统计方法
相关样本t检验的适用条件
当有两个样本时，两样 本是相关的（因变量是 等距/等比数据）。
总体正态。
综上，判断该数据使用相关样本t检验。
练习1-操作步骤
spss操作方法：相关样本t检验
练习1-统计结果
结果描述 相关样本t检验结果表明，与减肥前相比，甘油三酯 在减肥后没有显著降低（t（15）= 1.20，p = 0.249）。 体重在减肥后有显著降低（t（15）= 11.20，p < 0.0005，g=2.79），95%置信区间为0.72-6.52。
注意
1、由于是用样本的统计量去估计总体的效应量d，所以为了 加以区别，计算出来的效应量用字母g表示，样本：g体重 =8.06/2.886=2.792。 2、只有出现显著作用时，才会去计算效应量。当不显著时， 不需要计算效应量。
见练习2-减肥训练数据
实验目的：比较被试在的减肥锻炼前后，体重是否 有改变（wgt0与wgt4）？
Contrast是用于 做复杂比较，一
般不用到。
事后比较（post hoc）的选择
当方差齐性时
1、当自变量水平只有3个水平，用fisher’s LSD。 2、当自变量水平>=4时，且每组样本量相等或接近相
等时，用tukey HSD方法（比Fisher法更保守）。 3、当样本量差别很大时，最多和最少组超过1.5倍时
问题：如果用explore的话，只能出现一个总的结果。并 没有把实验组和对照组的数据进行区分，分别计算是否正 态。解决办法有两个：1、要先拆分数据（data-spilt filecompare group-把group放入右边）——然后再计算 explore。不过要记得在进行统计分析之前，再回过去split data-选中analyze all cases,否则统计会出错。
Spss中数据的分析方法：analyze-compare
means-one way ANOVA-放入factor（自变量）和 dependent（因变量）-option-选择descriptive（描述）和 方差齐性检验（homogeneity，如果方差不齐的话，就要 继续勾选brown-forsythe或welch法，对组内方差和自由度 进行校正）-post hoc
(心理学研究方法)11心理学研究方法单因素方差分析-被试间与被试内设
计2
见练习1-体重数据
实验目的：比较被试在的减肥锻炼前后， 甘油三酯的量是否有差异（tg0与tg4）？体 重是否有改变（wgt0与wgt4）？
方法学：被试有16名，参加了4个月的减肥 训练
统计：
1、用哪种分析方法？
2、把统计分析结果用文字表示。并计算效应 量。根据统计检验的p值、置信区间和效应量 ，你觉得这项减肥有实际意义吗？详细说明理 由。
相关样本t检验的样本量的设置
对t检验的总结
1个自变量，且只有两个水平
被试间设计
被试内设计
正态分布
非正态分布
使用数据转 换成正态
非参数检验
独立样本t检验
同左 相关样本t检验
方差齐性
统计显著，需 要计算效应量
方差不齐，使用自 由度校正性
统计显著，需 要计算效应量
统计不显著， 可以不计算效
应量
统计不显著，分析原因是不是样本量不足？
当两样本方差不齐性时，t值的计算公式
相关样本t检验
相关样本t检验时，t值的计算公式。两个公 式都可以计算。
效应量的计算公式：d是总体参数，g是样本统计量
ห้องสมุดไป่ตู้
两样本比较时样本量需要多少才可能出现统计显著 ？
独立样本t检验的样本量的设置
在独立样本t检验中，如果检验效力为80%， 效应大小为0.8时，每组的样本量为26。