《实验研究方法》课件

实验研究崔楠武汉大学市场营销与旅游管理系1a实验研究崔楠1a内容实验研究实验设计实验的效度实验研究的类型实验设计类型概览基本实验设计类型实验中的操纵检查范例与提问2a内容实验研究2a内容实验研究实验设计实验的效度实验研究的类型实验设计类型概览基本实验设计类型实验中的操纵检查范例与提问3a内容实验研究3a主要研究方法观察调查实验4a主要研究方法观察4a因果关系5a因果关系5a因果关系如何判定因果关系相从而动时间顺序没有其他原因6a因果关系如何判定因果关系6a实验研究实验研究在控制其他变量的情况下（即其他情况相同），操纵自变量(的不同水平)，检测因变量（的变化）。实验研究的主要步骤识别问题并形成因果假设设计实验执行实验根据收回的数据对假设进行检验沟通和汇报结果7a实验研究实验研究7a内容实验研究实验设计实验的效度实验研究的类型实验设计类型概览基本实验设计类型实验中的操纵检查范例与提问8a内容实验研究8a实验设计实验设计(R.Kirk,1995)如何分配被试到不同实验情形中与分配方案相关的统计分析实验研究设计的一般特征受试者被随机选取并随机分派到不同群组。一个或一个以上的受试群组接受实验的处理。实验完后，实验结果可以进行测量。有检验可能影响效度的步骤。不同群组表现的差异可以用统计方法来比较。9a实验设计实验设计(R.Kirk,1995)9a实验中的变量自变量对我们所关心的结果有影响的变量的不同水平操纵变量、处理变量、因素通常是名义变量（分类变量）例如：价格水平，不同的广告、不同的包装因变量捕捉实验的结果变化例如：销量，购买意向、知晓率10a实验中的变量自变量10a实验设计的基本步骤确定处理水平（自变量）操纵的变量例如价格-质量推断实验中，不同的果汁贴上不同的价格标签被试单元单个消费者？家庭？确定因变量及因变量的测量例如购买意向、感知质量11a实验设计的基本步骤确定处理水平（自变量）11a实验设计的基本步骤控制或测量可能影响实验结果的外生变量其他变量或因素（nuisancevariables）随机分配参与者可以消除潜在的系统性差异。使得干扰变量对所有受试者保持一致通过统计方法控制（加入控制变量）例如，味觉对果汁评价的影响12a实验设计的基本步骤控制或测量可能影响实验结果的外生变量12a内容实验研究实验设计实验的效度实验研究的类型实验设计类型概览基本实验设计类型实验中的操纵检查范例与提问13a内容实验研究13a实验的效度内部效度因变量的变化是否是由自变量引起？是不是由其他变量引起的？替代解释受到控制的程度互动式教学法是否影响学生的成绩？14a实验的效度内部效度14a影响内部效度的因素历史记录实验之外发生的特殊外部事件对实验的影响种群效应(同辈效应)：在某一实验情形中的成员有共同的体验。15a影响内部效度的因素历史记录15a影响内部效度的因素测试效应被试意识到他们在测试中，从而导致特定的行为，而不是他们平时所进行的行为HawthorneEffect对实验的特别关注DemandEffect:按照研究人员所想要的结果来回答如何避免掩盖实验目的让被试猜测实验目的PlaceboEffect解决引入对比组双盲实验16a影响内部效度的因素测试效应16a影响内部效度的因素成熟随实验进行被试发生的变化(更有经验、饥饿、疲倦)17a影响内部效度的因素成熟17a影响内部效度的因素测试的交互效应先前的测试使得被试对这一次的测试更加敏感之前接受过类似的研究18a影响内部效度的因素测试的交互效应18a影响内部效度的因素工具化效应测量工具本身的变化例如在进行口味测试的时候，如果消费者对三种产品口味没有明显偏好时，他们会偏好头一种产品再如，如果测试的时候有同谋者（实验助手）存在，不同实验助手的表现不同也会影响结果；即使是单一的助手，实验助手的疲劳也会造成影响。19a影响内部效度的因素工具化效应19a影响内部效度的因素死亡率被试流失流失的被试可能与未流失的被试原因不同例如商店试销实验、被试参加瘦身计划的流失。20a影响内部效度的因素死亡率20a影响内部效度的因素选择偏差实验组与控制组的被试选择不同自我选择偏差出于便利，都存在自我选择被试解决：随机分配21a影响内部效度的因素选择偏差21a外部效度能够将结果推广吗？参与者？自变量，或操纵的情景？因变量现实吗？实验室实验多缺乏外部效度：不真实许多影响内部效度的因素也同样会影响外部效度选择性偏差可能是对外部效度的最大威胁例如试销市场可能不能代表整个市场学生通常作为实验被试22a外部效度能够将结果推广吗？22a内容实验研究实验设计实验的效度实验研究的类型实验设计类型概览基本实验设计类型实验中的操纵检查范例与提问23a内容实验研究23a一般实验实验室实验：操纵一些变量，控制其他变量缺点人造场景：不真实例如：看广告然后问购买意向被试在实验室之外还会这样嘛？24a一般实验实验室实验：24a实验模拟尽管整个情境不真实，但是会保留某些真实的部分例如:在商店展示广告进行测试25a实验模拟尽管整个情境不真实，但是会保留某些真实的部分25a现场实验发生在真实场景中控制性被权衡掉了例如试销市场实验26a现场实验发生在真实场景中26a内容实验研究实验设计实验的效度实验研究的类型实验设计类型概览基本实验设计类型实验中的操纵检查范例与提问27a内容实验研究27a实验设计的类型符号X表示一组被试接受实验处理O对因变量的观测R随机分配到处理水平中28a实验设计的类型符号28a准实验设计单纯实验后设计XO1问题？无对比没有控制外生变量29a准实验设计单纯实验后设计29a准实验设计单组前后对比设计

O1XO2问题?成熟、测试效应、死亡、无控制组、历史效应常用于营销研究中30a准实验设计单组前后对比设计30a准实验设计静态组设计实验组:XO1控制组:O2问题实验依赖于两组的相似性解决对两组人进行特征匹配31a准实验设计静态组设计31a实验设计所有的实验设计都涉及到随机分配被试到处理组和控制组/对照组随机分配消除选择性偏差32a实验设计所有的实验设计都涉及到随机分配被试到处理组和控制组/实验设计前测-后测控制组设计实验组RO1XO2控制组RO3O4处理效应=(O2-O1)-(O4-O3)假设：外生变量、历史、成熟、测试效应、工具对两组的影响是相同的测试的交互效应仍有可能存在33a实验设计前测-后测控制组设计33a实验设计仅后测控制组设计实验组:RXO1控制组:RO2处理效应=O2-O1假设外生变量对两组被试的影响是相同的消除了测试效应、测试的交互效应、工具化等问题34a实验设计仅后测控制组设计34a实验设计所罗门四组设计实验组1:RO1XO2控制组1:RO3O4实验组2:RXO5控制组2:RO6在该设计中，处理效应、测试交互效应、外生因素效应全都可以测量提供了多种处理效应的测量(O2-O4,O2-O1,O4-O3,O6-O5)缺点：样本过大35a实验设计所罗门四组设计35a更为复杂的设计时间序列设计通常没有控制组或对照组尤其受到历史和成熟效应的影响多因素实验设计36a更为复杂的设计时间序列设计36a内容实验研究实验设计实验的效度实验研究的类型实验设计类型概览基本实验设计类型实验中的操纵检查范例与提问37a内容实验研究37aoutlinetTestforIndependentSamplesDesignCompletelyrandomizeddesigntTestforDependent-SamplesDesignRandomizedblockdesignLatinsquaredesignCompletelyRandomizedFactorialDesign38aoutlinetTestforIndependenttTestforIndependent-SamplesDesignOneofthesimplestexperimentaldesignstteststatisticisoftenusedtotestthenullhypothesisthatthedifferencebetweentwopopulationmeansisequaltosomevalue,usuallyzero.Iftherearensubjectsandptreatmentlevels,thenwehave(np)!/(n!)passignments.Randomnumbertable.

39atTestforIndependent-SamplesIllustrationoftTestforIndependent-SamplesDesignTreat.LevelGroup1Subject1Subject2..Subjectn/2a1a1..a1Group2Subjectn/2+1Subjectn/2+2..Subjectna2a2..a240aIllustrationoftTestforIndoutlinetTestforIndependentSamplesDesignCompletelyrandomizeddesigntTestforDependent-SamplesDesignRandomizedblockdesignLatinsquaredesignCompletelyRandomizedFactorialDesign41aoutlinetTestforIndependentCompletelyRandomizedDesignDenotedasCR-pWhyRandomizationimportant?DistributestheidiosyncraticcharacteristicsofthesubjectsovertheptreatmentlevelssothattheydonotselectivelybiastheoutcomeoftheexperimentHelpsusobtainanunbiasedestimateoftherandomerrorvariationHelpstoensurethattheerroreffectsarestatisticallyindependent.42aCompletelyRandomizedDesignDeIllustraionofCR-3Treat.LevelGroup1Subject1Subject2..Subjectn/3a1a1..a1Group2Subjectn/3+1Subjectn/3+2..Subject2n/3a2a2..a2Group2Subject2n/3+1Subject2n/3+2..Subjectna3a3..a343aIllustraionofCR-3Treat.GroupCompletelyRandomizedDesignExperimentaldesignmodelequationAnobservation(measureofthedependentvariable)canbethoughtofasacompositethatreflectstheeffectsofIndependentvariableIndividualcharacteristicsofthesubjectChancefluctuationsinthesubject’sperformanceMeasurementandrecordingerrorsthatoccurduringdatacollectionAnyothernuisancevariables.

Yij

theobservationforsubjectiintreatmentleveljμisthepopulationgrandmeanofμ1,μ2andμp.αjisthetreatmenteffectforpopulationjandisequaltoμj-μεistheerroreffectassociatedwithYij44aCompletelyRandomizedDesignExoutlinetTestforIndependent-SamplesDesignCompletelyrandomizeddesigntTestforDependent-SamplesDesignRandomizedblockdesignLatinsquaredesignCompletelyRandomizedFactorialDesign45aoutlinetTestforIndependent-tTestforDependent-SamplesDesignDependentsamplesRepeatedmeasuresObservingeachsubjectundereachtreatmentlevelintheexperimentSubjectmatchingFormingsetsofsubjectswhoaresimilarwithrespecttoavariablethatiscorrelatedwiththedependentvariable.Obtainingsetsofidenticaltwinsorlittermatesandassigningonememberofthepairrandomlytoonetreatmentlevelandtheothermembertotheothertreatmentlevel.Obtainingpairsofsubjectswhoarematchedbymutualselection-forexample,husbandandwifepairsorbusinesspartner46atTestforDependent-SamplesDIllustrationoftTestforDependent-SamplesDesignTreat.LevelTreat.LevelBlock1a1a2Block2a1a2.........Block15a1a247aIllustrationoftTestforDepoutlinetTestforIndependent-SamplesDesignCompletelyrandomizeddesigntTestforDependent-SamplesDesignRandomizedblockdesignLatinsquaredesignCompletelyRandomizedFactorialDesign48aoutlinetTestforIndependent-IllustraionofRB-3Treat.LevelTreat.LevelTreat.LevelBlock1a1a2a3Block2a1a2a3............Block15a1a2a349aIllustraionofRB-3Treat.TreatRandomizedBlockDesignRB-pThesecondhypothesis,whichisusuallyoflittleinterest,statesthatthepopulationmeansforthe15levelsofnuisancevariableareequal.Weexpectatestofthisnullhypothesistobesignificant.Ifthenuisancevariabledoesn’taccountforanappreciableproportionofthetotalvariationintheexperiment,littlehasbeengainedbyisolatingtheeffectsofthevariable.50aRandomizedBlockDesignRB-p50aRandomizedBlockDesignExperimentaldesignmodelequationYij

istheobservationforsubjectiintreatmentleveljμ

isthepopulationgrandmean.αjisthetreatmenteffectforpopulationjandisequaltoμ.j-μπi

istheblockeffectforpopulationiandisequaltoμi.-μεijistheerroreffectassociatedwithYij51aRandomizedBlockDesignExperimRandomizedBlockDesignUsetheFstatistictotestthenullhypothesisinanalysisofvariance:Thus,RBdesignenablesustogetamorepowerfultestofafalsenullhypothesis52aRandomizedBlockDesignUsetheoutlinetTestforIndependent-SamplesDesignCompletelyrandomizeddesigntTestforDependent-SamplesDesignRandomizedblockdesignLatinsquaredesignCompletelyRandomizedFactorialDesign53aoutlinetTestforIndependent-IllustraionofLS-3c1c2c3b1a1a2a3b2a2a3a1b3a3a1a254aIllustraionofLS-3c1c2c3b1a1aLatinSquareDesignLS-pIsolatetwonuisancevariables.MorecomplexrandomizationprocedurethanthoseforRBdesignThenumberofrowsandcolumnsofaLSmusteachequalthenumberofthetreatmentlevels.

55aLatinSquareDesignLS-p55aoutlinetTestforIndependent-SamplesDesignCompletelyrandomizeddesigntTestforDependent-SamplesDesignRandomizedblockdesignLatinsquaredesignCompletelyRandomizedFactorialDesign56aoutlinetTestforIndependent-IllustrationofCRF-22Treat.LevelGroup1Subject1.Subject5a1b1.a1b1Group2Subject6.Subject10a1b2.a1b2Group3Subject11.Subject15a2b1.a2b1Group4Subject16.Subject20a2b2.a2b257aIllustrationofCRF-22Treat.GrCompletelyRandomizedFactorialDesignTwoormoretreatmentscanbeevaluatedsimultaneouslyinasingleexperimentCRF-pqACRF-23designhas2×3=6treatmentcondition.CompletelycrossedtreatmentsareacharacteristicofallCRFdesigns.

58aCompletelyRandomizedFactoriaCompletelyRandomizedFactorialDesign59aCompletelyRandomizedFactoriaClassificationofAnalysisofVarianceDesignAllcomplexdesigncanbeconstructedfromthethreebuildingblockdesignsCompletedrandomizeddesignRandomizedblockdesignLatinsquaredesignThereareonlyfourkindsofvariationinANOVATotalvariationBetween-groupsvariationWithin-groupsvariationInteractionvariationAllerrortermsinvolveeitherwithin-groupsvariationorinteractionvariationThenumeratorofanFstatisticshouldalwaysestimateonemoresourceofvariationthanthedenominator,andthatsourceofvariationshouldbetheonethatisbeingtested.60aClassificationofAnalysisof内容实验研究实验设计实验的效度实验研究的类型实验设计类型概览基本实验设计类型实验中的操纵检查范例与提问61a内容实验研究61a操纵变量的要求操纵变量必须是明确的。自变量是单一维度还是多个维度对两类变量的操纵可观测的、明显的变量，容易确认操纵成功价格，拜访次数等。在营销中经常碰到高阶的、不可测的自变量，例如一些社会和心理变量，更需要操纵确认。感知的销售人员的能力、恐惧感、压力等。62a操纵变量的要求操纵变量必须是明确的。62a63a63a实验操纵的聚合效度和区分效度聚合效度（convergencevalidity）实验处理（treatment）是与潜变量相关的“直接测量”区分效度（discriminantvalidity）没有引起其他相关变量的变化，如竞争性解释变量的变化。64a实验操纵的聚合效度和区分效度聚合效度（convergence检验操纵和混淆变量的时间在预测试中（pretest）可以修改操纵场景成本较低（如果不好的话）但各种条件要保持与主实验相一致最好在主实验前做一次检查在暴露于刺激后应立即访问受试者可以鉴别混淆变量（confoundingvariables）65a检验操纵和混淆变量的时间在预测试中（pretest）65a检验操纵和混淆变量的时间在主实验中（mainexperiment）在测量因变量之后。原因：避免demandcharacteristicsCredibilityorattractiveness缺陷操纵可能仅会引起自变量或混淆变量的短暂变化受试者对因变量的回答也会影响操纵或混淆效应检查但如果同时有混淆变量的检查可以减少这一原因的可能性66a检验操纵和混淆变量的时间在主实验中（mainexperim检验操纵和混淆变量的时间其他方法使用操纵检查组操纵检查组不测量因变量而实验组不进行操纵和混淆变量检查缺点是增加了受试者的人数使用平衡方法（counterbalancing）一组先测量操纵检查问题，后进行因变量测量。一组正好相反如果不存在顺序偏差，则可以合并。使用预测试作为操纵检查组受试者可能较少但实验条件必须要与主实验中的一致。不能只是为了操纵检查而进行预测试。67a检验操纵和混淆变量的时间其他方法67a操纵和混淆检查的测量应保证有足够的变异性保证不同受试者处于同一个操纵点强操纵会表现为高的信度当信度不高时，难以确认是操纵弱还是操纵检验问题不好。进行处理内的因子分析。检查不同的处理中的聚合效度。68a操纵和混淆检查的测量应保证有足够的变异性68a操纵和混淆检查的分析方法t-test或one-wayANOVA对多因子设计的检查应当使用full-factorialANOVA，尤其当一个因子有可能影响另外一个因子的变化的时候.操纵检查理想的情况是只有主效应显著显著的主效应表明该操纵的聚合效度其他主效应和交互效应显著则表明区分效度有疑问混淆检查的理想情况是所有的效应都不显著如果显著则说明操纵的区分效度不好。不仅要证明所需要的操纵出现，而且要证明其效应足够大69a操纵和混淆检查的分析方法t-test或one-wayA例A:expertiselevelB:friendlinesslevelManipulationchecks:M1:checkforexpertiseM2:checkforfriendlinessC1:trustworthinessANOVAA×BonM1Ashouldbetheonlysignificanteffect;largeω2Forothereffect,near-zero

ω2A×BonM2Bshouldbetheonlysignificanteffect;A×BonC1Noneeffectshouldbesignificant;near-zeroω270a例A:expertiselevel70a内容实验研究实验设计实验的效度实验研究的类型实验设计类型概览基本实验设计类型实验中的操纵检查范例与提问71a内容实验研究71a实验研究崔楠武汉大学市场营销与旅游管理系72a实验研究崔楠1a内容实验研究实验设计实验的效度实验研究的类型实验设计类型概览基本实验设计类型实验中的操纵检查范例与提问73a内容实验研究2a内容实验研究实验设计实验的效度实验研究的类型实验设计类型概览基本实验设计类型实验中的操纵检查范例与提问74a内容实验研究3a主要研究方法观察调查实验75a主要研究方法观察4a因果关系76a因果关系5a因果关系如何判定因果关系相从而动时间顺序没有其他原因77a因果关系如何判定因果关系6a实验研究实验研究在控制其他变量的情况下（即其他情况相同），操纵自变量(的不同水平)，检测因变量（的变化）。实验研究的主要步骤识别问题并形成因果假设设计实验执行实验根据收回的数据对假设进行检验沟通和汇报结果78a实验研究实验研究7a内容实验研究实验设计实验的效度实验研究的类型实验设计类型概览基本实验设计类型实验中的操纵检查范例与提问79a内容实验研究8a实验设计实验设计(R.Kirk,1995)如何分配被试到不同实验情形中与分配方案相关的统计分析实验研究设计的一般特征受试者被随机选取并随机分派到不同群组。一个或一个以上的受试群组接受实验的处理。实验完后，实验结果可以进行测量。有检验可能影响效度的步骤。不同群组表现的差异可以用统计方法来比较。80a实验设计实验设计(R.Kirk,1995)9a实验中的变量自变量对我们所关心的结果有影响的变量的不同水平操纵变量、处理变量、因素通常是名义变量（分类变量）例如：价格水平，不同的广告、不同的包装因变量捕捉实验的结果变化例如：销量，购买意向、知晓率81a实验中的变量自变量10a实验设计的基本步骤确定处理水平（自变量）操纵的变量例如价格-质量推断实验中，不同的果汁贴上不同的价格标签被试单元单个消费者？家庭？确定因变量及因变量的测量例如购买意向、感知质量82a实验设计的基本步骤确定处理水平（自变量）11a实验设计的基本步骤控制或测量可能影响实验结果的外生变量其他变量或因素（nuisancevariables）随机分配参与者可以消除潜在的系统性差异。使得干扰变量对所有受试者保持一致通过统计方法控制（加入控制变量）例如，味觉对果汁评价的影响83a实验设计的基本步骤控制或测量可能影响实验结果的外生变量12a内容实验研究实验设计实验的效度实验研究的类型实验设计类型概览基本实验设计类型实验中的操纵检查范例与提问84a内容实验研究13a实验的效度内部效度因变量的变化是否是由自变量引起？是不是由其他变量引起的？替代解释受到控制的程度互动式教学法是否影响学生的成绩？85a实验的效度内部效度14a影响内部效度的因素历史记录实验之外发生的特殊外部事件对实验的影响种群效应(同辈效应)：在某一实验情形中的成员有共同的体验。86a影响内部效度的因素历史记录15a影响内部效度的因素测试效应被试意识到他们在测试中，从而导致特定的行为，而不是他们平时所进行的行为HawthorneEffect对实验的特别关注DemandEffect:按照研究人员所想要的结果来回答如何避免掩盖实验目的让被试猜测实验目的PlaceboEffect解决引入对比组双盲实验87a影响内部效度的因素测试效应16a影响内部效度的因素成熟随实验进行被试发生的变化(更有经验、饥饿、疲倦)88a影响内部效度的因素成熟17a影响内部效度的因素测试的交互效应先前的测试使得被试对这一次的测试更加敏感之前接受过类似的研究89a影响内部效度的因素测试的交互效应18a影响内部效度的因素工具化效应测量工具本身的变化例如在进行口味测试的时候，如果消费者对三种产品口味没有明显偏好时，他们会偏好头一种产品再如，如果测试的时候有同谋者（实验助手）存在，不同实验助手的表现不同也会影响结果；即使是单一的助手，实验助手的疲劳也会造成影响。90a影响内部效度的因素工具化效应19a影响内部效度的因素死亡率被试流失流失的被试可能与未流失的被试原因不同例如商店试销实验、被试参加瘦身计划的流失。91a影响内部效度的因素死亡率20a影响内部效度的因素选择偏差实验组与控制组的被试选择不同自我选择偏差出于便利，都存在自我选择被试解决：随机分配92a影响内部效度的因素选择偏差21a外部效度能够将结果推广吗？参与者？自变量，或操纵的情景？因变量现实吗？实验室实验多缺乏外部效度：不真实许多影响内部效度的因素也同样会影响外部效度选择性偏差可能是对外部效度的最大威胁例如试销市场可能不能代表整个市场学生通常作为实验被试93a外部效度能够将结果推广吗？22a内容实验研究实验设计实验的效度实验研究的类型实验设计类型概览基本实验设计类型实验中的操纵检查范例与提问94a内容实验研究23a一般实验实验室实验：操纵一些变量，控制其他变量缺点人造场景：不真实例如：看广告然后问购买意向被试在实验室之外还会这样嘛？95a一般实验实验室实验：24a实验模拟尽管整个情境不真实，但是会保留某些真实的部分例如:在商店展示广告进行测试96a实验模拟尽管整个情境不真实，但是会保留某些真实的部分25a现场实验发生在真实场景中控制性被权衡掉了例如试销市场实验97a现场实验发生在真实场景中26a内容实验研究实验设计实验的效度实验研究的类型实验设计类型概览基本实验设计类型实验中的操纵检查范例与提问98a内容实验研究27a实验设计的类型符号X表示一组被试接受实验处理O对因变量的观测R随机分配到处理水平中99a实验设计的类型符号28a准实验设计单纯实验后设计XO1问题？无对比没有控制外生变量100a准实验设计单纯实验后设计29a准实验设计单组前后对比设计

O1XO2问题?成熟、测试效应、死亡、无控制组、历史效应常用于营销研究中101a准实验设计单组前后对比设计30a准实验设计静态组设计实验组:XO1控制组:O2问题实验依赖于两组的相似性解决对两组人进行特征匹配102a准实验设计静态组设计31a实验设计所有的实验设计都涉及到随机分配被试到处理组和控制组/对照组随机分配消除选择性偏差103a实验设计所有的实验设计都涉及到随机分配被试到处理组和控制组/实验设计前测-后测控制组设计实验组RO1XO2控制组RO3O4处理效应=(O2-O1)-(O4-O3)假设：外生变量、历史、成熟、测试效应、工具对两组的影响是相同的测试的交互效应仍有可能存在104a实验设计前测-后测控制组设计33a实验设计仅后测控制组设计实验组:RXO1控制组:RO2处理效应=O2-O1假设外生变量对两组被试的影响是相同的消除了测试效应、测试的交互效应、工具化等问题105a实验设计仅后测控制组设计34a实验设计所罗门四组设计实验组1:RO1XO2控制组1:RO3O4实验组2:RXO5控制组2:RO6在该设计中，处理效应、测试交互效应、外生因素效应全都可以测量提供了多种处理效应的测量(O2-O4,O2-O1,O4-O3,O6-O5)缺点：样本过大106a实验设计所罗门四组设计35a更为复杂的设计时间序列设计通常没有控制组或对照组尤其受到历史和成熟效应的影响多因素实验设计107a更为复杂的设计时间序列设计36a内容实验研究实验设计实验的效度实验研究的类型实验设计类型概览基本实验设计类型实验中的操纵检查范例与提问108a内容实验研究37aoutlinetTestforIndependentSamplesDesignCompletelyrandomizeddesigntTestforDependent-SamplesDesignRandomizedblockdesignLatinsquaredesignCompletelyRandomizedFactorialDesign109aoutlinetTestforIndependenttTestforIndependent-SamplesDesignOneofthesimplestexperimentaldesignstteststatisticisoftenusedtotestthenullhypothesisthatthedifferencebetweentwopopulationmeansisequaltosomevalue,usuallyzero.Iftherearensubjectsandptreatmentlevels,thenwehave(np)!/(n!)passignments.Randomnumbertable.

110atTestforIndependent-SamplesIllustrationoftTestforIndependent-SamplesDesignTreat.LevelGroup1Subject1Subject2..Subjectn/2a1a1..a1Group2Subjectn/2+1Subjectn/2+2..Subjectna2a2..a2111aIllustrationoftTestforIndoutlinetTestforIndependentSamplesDesignCompletelyrandomizeddesigntTestforDependent-SamplesDesignRandomizedblockdesignLatinsquaredesignCompletelyRandomizedFactorialDesign112aoutlinetTestforIndependentCompletelyRandomizedDesignDenotedasCR-pWhyRandomizationimportant?DistributestheidiosyncraticcharacteristicsofthesubjectsovertheptreatmentlevelssothattheydonotselectivelybiastheoutcomeoftheexperimentHelpsusobtainanunbiasedestimateoftherandomerrorvariationHelpstoensurethattheerroreffectsarestatisticallyindependent.113aCompletelyRandomizedDesignDeIllustraionofCR-3Treat.LevelGroup1Subject1Subject2..Subjectn/3a1a1..a1Group2Subjectn/3+1Subjectn/3+2..Subject2n/3a2a2..a2Group2Subject2n/3+1Subject2n/3+2..Subjectna3a3..a3114aIllustraionofCR-3Treat.GroupCompletelyRandomizedDesignExperimentaldesignmodelequationAnobservation(measureofthedependentvariable)canbethoughtofasacompositethatreflectstheeffectsofIndependentvariableIndividualcharacteristicsofthesubjectChancefluctuationsinthesubject’sperformanceMeasurementandrecordingerrorsthatoccurduringdatacollectionAnyothernuisancevariables.

Yij

theobservationforsubjectiintreatmentleveljμisthepopulationgrandmeanofμ1,μ2andμp.αjisthetreatmenteffectforpopulationjandisequaltoμj-μεistheerroreffectassociatedwithYij115aCompletelyRandomizedDesignExoutlinetTestforIndependent-SamplesDesignCompletelyrandomizeddesigntTestforDependent-SamplesDesignRandomizedblockdesignLatinsquaredesignCompletelyRandomizedFactorialDesign116aoutlinetTestforIndependent-tTestforDependent-SamplesDesignDependentsamplesRepeatedmeasuresObservingeachsubjectundereachtreatmentlevelintheexperimentSubjectmatchingFormingsetsofsubjectswhoaresimilarwithrespecttoavariablethatiscorrelatedwiththedependentvariable.Obtainingsetsofidenticaltwinsorlittermatesandassigningonememberofthepairrandomlytoonetreatmentlevelandtheothermembertotheothertreatmentlevel.Obtainingpairsofsubjectswhoarematchedbymutualselection-forexample,husbandandwifepairsorbusinesspartner117atTestforDependent-SamplesDIllustrationoftTestforDependent-SamplesDesignTreat.LevelTreat.LevelBlock1a1a2Block2a1a2.........Block15a1a2118aIllustrationoftTestforDepoutlinetTestforIndependent-SamplesDesignCompletelyrandomizeddesigntTestforDependent-SamplesDesignRandomizedblockdesignLatinsquaredesignCompletelyRandomizedFactorialDesign119aoutlinetTestforIndependent-IllustraionofRB-3Treat.LevelTreat.LevelTreat.LevelBlock1a1a2a3Block2a1a2a3............Block15a1a2a3120aIllustraionofRB-3Treat.TreatRandomizedBlockDesignRB-pThesecondhypothesis,whichisusuallyoflittleinterest,statesthatthepopulationmeansforthe15levelsofnuisancevariableareequal.Weexpectatestofthisnullhypothesistobesignificant.Ifthenuisancevariabledoesn’taccountforanappreciableproportionofthetotalvariationintheexperiment,littlehasbeengainedbyisolatingtheeffectsofthevariable.121aRandomizedBlockDesignRB-p50aRandomizedBlockDesignExperimentaldesignmodelequationYij

istheobservationforsubjectiintreatmentleveljμ

isthepopulationgrandmean.αjisthetreatmenteffectforpopulationjandisequaltoμ.j-μπi

istheblockeffectforpopulationiandisequaltoμi.-μεijistheerroreffectassociatedwithYij122aRandomizedBlockDesignExperimRandomizedBlockDesignUsetheFstatistictotestthenullhypothesisinanalysisofvariance:Thus,RBdesignenablesustogetamorepowerfultestofafalsenullhypothesis123aRandomizedBlockDesignUsetheoutlinetTestforIndependent-SamplesDesignCompletelyrandomizeddesigntTestforDependent-SamplesDesignRandomizedblockdesignLatinsquaredesignCompletelyRandomizedFactorialDesign124aoutlinetTestforIndependent-IllustraionofLS-3c1c2c3b1a1a2a3b2a2a3a1b3a3a1a2125aIllustraionofLS-3c1c2c3b1a1aLatinSquareDesignLS-pIsolatetwonuisancevariables.MorecomplexrandomizationprocedurethanthoseforRBdesignThenumberofrowsandcolumnsofaLSmusteachequalthenumberofthetreatmentlevels.

126aLatinSquareDesignLS-p55aoutlinetTestforIndependent-SamplesDesignCompletelyrandomizeddesigntTestforDependent-SamplesDesignRandomizedblockdesignLatinsquaredesignCompletelyRandomizedFactorialDesign127aoutlinetTestforIndependent-IllustrationofCRF-22Treat.LevelGroup1Subject1.Subject5a1b1.a1b1Group2Subject6.Subject10a1b2.a1b2Group3Subject11.Subject15a2b1.a2b1Group4Subject16.Subject20a2b2.a2b2128aIllustrationofCRF-22Treat.GrCompletelyRandomizedFactorialDesignTwoormoretreatmentscanbeevaluatedsimultaneouslyinasingleexperimentCRF-pqACRF-23designhas2×3=6treatmentcondition.CompletelycrossedtreatmentsareacharacteristicofallCRFdesigns.

129aCompletelyRandomizedFactoriaCompletelyRandomizedFactorialDesign130aCompletelyRandomizedFactoriaClassificatio