教育研究方法第七章-自-测-题参考答案

1、第七章自 测 题一、填空1（实验设计）是指研究者为了解答所研究的问题，说明对实验中各种变量如何控制的一种简要的计划、结构、方法和策略等。2对同一个刺激，被试个体所进行的或能形成的反应种类是无限的。如何把无限的被试个体的反应控制在主试所意想的方向上，这就是所说的（控制）问题。3种类自变量的有：课题方面的自变量、（环境变量）、被试变量和暂时的被试变量。4实验研究中的变量包括自变量、因变量、干涉变量、控制变量、（无关变量）。5（干涉变量）又称调节变量，是自变量的特殊类型，是研究自变量与因变量之间关系而选择的次要自变量。6不同的环境也可以作为自变量。学校、地区、班级等环境因素都可作为变量，即（环境变量

2、）变量。7自变量的不同水平称为（检查点）或（实验处理）。8（随机化和配对法）是将两组被试除自变量外其他条件尽量保持相等。9在实验设计阶段可以采用的一些控制无关变量的方法，这种对无关变量的控制称为（无关变量的消除、无关变量保持恒定）。10将被试分为两组，一组施以实验处理称作实验组，另一组不给实验处理，称作控制组，最后测定对某种刺激的反应，然后比较两组反应上的差异，这称为（配对法），11相关设计又称（事后回溯设计）。12内在效度是指实验数据偏离真值的程度或（系统误差）的大小。二、名词解释1自变量：又称独立变量，它是由研究者选定，并进行操纵、变化的能产生所欲研究的教育现象的因素，或因素的组合。2环境

3、变量：环境中可以作为自变量研究对象的环境因素。例如，不同学校、不同地区、不同班级等不同环境因素。3控制变量：无关变量又称控制变量、参变量、额外变量等。一是说：除自变量之外，一切能够影响实验结果，而实验中需要加以控制的变量；另一是说：一切与所研究的条件和行为无关，但在实验中又是影响反应变量（行为，又称实验结果）的因素。4组间设计：采用控制组（对照组）与实验组，或多个实验组的设计方法，又称组间设计。5随机化方法：随机化方法是依据数学上概率的原理，将被试按相等机会原则分组。理论上可使不同组的被试除实验处理之外，其他无关变量保持相等，可弥补配对法顾此失彼的特点，是控制无关变量较好的方法。6配对法：配对

4、法是将两组被试除自变量之外其他条件尽量保持相等，这就要求将被试依据某些特质两两配对，这种方法理论上可取，但实际执行起来有很大困难，常顾此失彼。7统计控制：在实验之后采用统计分析的方法，把影响实验结果的因素分析出去，用统计技术来达到控制无关变量的方法，称为“统计控制”。8完全随机化设计：完全随机设计，是依据概率的原则，用随机分派的方法，使各组无关变量保持相等。9区组设计：区组设计，是将被试按区组分类，使每一区组的被试尽量保持同质，然后将区组内被试随机分派到各个实验处理中去，这里有两种方式，一种是以每一个被试为区组，使其保持同质。另一种方式是配对，即根据研究的要求，将影响研究结果的某些因素水平相同

5、的被试配对，这样可得到不同水平的被试对。10准实验设计：指在实际的社会情境中，不能用真正的实验设计来控制无关变量，但可以对一些影响实验结果的无关变量进行分类，将其作为自变量因素纳入，使用真正实验设计的某些方法搜集、整理、统计分析资料，类似或近似真正的实验设计。准实验设计方案大致有如下几种：不相等实验组、控制组事前事后测定设计。相等时间样本设计11内在效度：内在效度是指实验数据偏离真值的程度或指系统误大小而言。从另外的角度讲，内在效度是指研究的自变量与因变量之间关系的明确程度。12统计推论效度：统计结论效度是指由统计方法适切性所引起的统计结论有效性的程度，它主要反映统计量与总体参数之间的关系。

6、13外在效度：外在效度是指实验结果的有效性，或推论、应用之范围的准确性。三、简答题1一个好的反应指标应具备哪些条件？反应指标应具备的条件有：（1）准确性方面的指标，正确率或错误率。若相同条件下（除自变量之外）亦可用正确或错误的次数表示。（2）速度或敏捷度方面，常有两种情况：工作量一定，完成工作所需要的时间；时间一定所完成的工作量。这两种指标都可作为速度或敏捷度指标。（3）刺激的强度水平不同。例如，学习实验中，通过不同难度的智力测验题目。（4）概率或频率，某些反应出现的概率或频率，也常被用作反应变量的指标。（5）反应的强度或力量，（6）各种成就测验与心理测验的量表分数及评价者的评定分数，（7）高

7、次反应变量图表，即用一个图或表显示反应的多种情况，例如学习曲线，既可表示学习的正确或错误率，又能表示整个的学习进程情况。自变量的种类有哪些？ 自变量的种类：（1） 课题方面的自变量，（2）环境变量， 被试变量，暂时的被试变量。自变量有些是有形的，有些是无形的。对自变量的控制应注意哪些问题？ 对自变量控制得如何，直接影响研究的成功与失败，控制包括两方面：（1）给自变量规定操作定义，（2） 规定自变量的不同水平检查点或实验处理。实验中规定操作定义有什么好处？实验中规定操作定义有以下三个好处：（1）可以使研究者的思考具体而清晰（2）操作定义可以增进科学研究者之间沟通的正确性。（3）操作定义可减少一门

8、学科所用概念或变量的数目。因为只有在操作定义明显不同时，才增加新概念或新变量。因变量要具备哪些特点？ 特点：（1）反应指标要具有有效性，要能真实地反映反应的情况。即反应的指标能够度量某刺激所引起的真实反应，而不是其他别的什么，故这种特点又称为特异性。（2）反应指标要具有客观性，即不同的研究观察者或不同次的观察只要是反应相同，其指标也应该相同。当然允许观测的随机误差。一些主观性较大的度量指标，规定好反应标准以后，也可认为是一种客观性很好的度量指标。（3）指标要能够数量化，或用数字，或用次数，或用一定的反应不同程度的语义，例如好、很好、非常好之类，也可认为是具有数量化特征的指标。（4）反应指标应能

9、准确、真实地度量反应的变化。例如同是100%的正确，或同是100分，各个受测者在此方面的反应并不尽相同，有的很吃力，有的很轻松，有的勉勉强强，有的绰绰有余，但作为记录的反应只是一种，这就是天花板效应。地板效应也类似，不过是反应的另一端。事前测定和事后测定比较设计各有什么优缺点？事前测定，是指在实验处理实施前对被试进行有关研究内容方面的测定，事后测定是指在实验处理实施后对被试进行有关研究内容方面的测定，前后两次测定的差异，就被认为是实验处理的结果。这种设计的优点是有了两次测定可以进行比较，缺点是由于先后两次是在不同的时间测定的，因而对于历史因素、身心变化，测量工具，评价人员标准的变化，练习效果及

10、多种因素的交互作用等，都难以得到良好的控制，因而对结果解释的效度降低。完全随机化设计与随机区组设计有何异同？ 完全随机化设计是指用随机数字表或抽签的方法将被试随机分组，使各组在接受实验处理之前保持各方面相等，并随机安排实验处理的设计。随机化区组设计与完全随机化设计的不同之处是：首先把被试按某些特质分到不同的区组内，使各区组内的被试比区组间的被试更接近同质。将被试分好区组后，然后再将各区组内的被试随机分到各不同的实验处理或实验组、控制组内。因此称作随机化区组设计。这样，由于事前对被试配对，因此，控制组、实验组，这两组被试就更接近完全相等。在保证被试接近完全相等这一点上，比完全随机化分组设计更有把

11、握。其次，是所用的统计方法不同，它是用相关样本的方差分析或检验的方法分析不同实验处理间的差异，这种统计方法可将被试的变异估计出来，可将它从误差变异中排除，使误差变异变得最小，而使实验处理的变异变大。拉丁方设计的特点是什么？ 拉丁方设计的特点是：每个因素在每个被试的实验次数相同；每个顺序在每个因素的实验次数相同；每个顺序在每个被试的实验次数相同。故拉丁方设计能够抵消实验中因实验顺序、被试差异等所造成的无关变量效果。影响构想效度的因素有哪些？影响构想效度的主要因素主要包括以下两个方面：一是理论上的构想之代表性不充足，二是构想之代表性过宽，以致包括了无关的多余事物。四、论述题1控制或规定自变量时应注

12、意的几个问题。（1）自变量的操作定义，（2）规定自变量的的不同水平（检查点或实验处理）。确定反应变量指标时应注意什么问题。（1）规定好反映的操作定义，（2）因变量应具备的特点，（3）反映指标的平衡。对部分被试变量和暂时被试变量应如何控制？ 这些变量应该作为无关变量处理，控制方法：（1）用指导语控制，（2）主试对待被试者的态度应予规范化，（3）双盲实验法，（4）控制被试者的个体差异，（5）实验组控制组法。对环境变量和部分被试变量应如何控制？（1）操作控制的方法（无关变量的消除和无关变量保持恒定），（2）设计控制的方法（无关变量效果的平衡、无关变量的抵消、随机化方法和配对法、统计方法）。5影响内在

13、度的因素有哪些？ 影响内在效度的一些因素：（1）历史因素；（2）选择，这是指没有用随机取样的方法选择实验对象或进行分组；（3）成熟，是指随着时间的经过，被试者内部发生改变，而影响了实验结果的真实性；（4）测验经验的成长，测验经验是指对教育研究中常用的测验量表的应答技巧；（5）测量工具的稳定性；（6） 统计回归因素，是指在取样时，选取某些特质位于两极端的被试，而这些被试在前后两次测试时，出现最高分和最低分的被试其得分向中间回归；（7）被试亡失；（8）选择与成熟之交互作用，选择不同被试可能与成熟之间存在交互作用，故也影响效度；（9） 前测与实验处理的反作用效果；（10）霍桑效应、安慰剂效应、要求特

14、征；（11）疲劳因素，由重复安排实验所产生的影响实验结果的因素。上述几方面都在不同程度上影响实验结果的内在效度，在研究设计上应予以严格控制。6影响统计推论效度的因素有哪些？影响统计结论效度的因素：（1）统计检定力低（决定统计检定力大小的一些因素有：a、样本大小，样本小统计检定力低。b、显著性水平的大小。越小，错误就越大，统计检定力降低。因此显著性水平的大小要合适，一般为05，但有些研究其统计推论错误不会造成严重后果或教育方面的研究，允许显著性水平为010。c、因变量的误差变异（标准差）的大小，标准差越大，标准误也大，达到显著水平时，错误增大。以上因素会影响统计检验能力，使之偏低，易犯第二类型错

15、误。）（2）选用的统计方法依据的各种假设条件满足的程度。例如一般统计方法建立在随机变量的基础上，若数据本身不是随机变量，此时所用统计方法的依据不能满足，因而，其统计结论效度自然降低或没有效度。再如检验，检验，方差分析等都要求数据为随机的等距或等比的变量，总体分布为正态，其抽样分布亦为正态分布或分布，或方差齐性，才可应用。（3）多重比较和误差变异（如果实验误差太大，标准误也大，实验处理的层次增加，摒弃虚无假设的可能性增加，错误也增加。）（4）测量工具的信度；（5）实验处理执行的信度，即实施实验时遵守设计要求的程度。（6）实验环境内，无定性非相关事故的影响；（7）被试者的随机变异。上述后四种因素，皆影响误差变异的大小，如果误差变异增大，使错误（型错误）增大，如果误差变异太