实验心理学第三章实验设计的基本类型

实验心理学第三章实验设计的基本类型第一页，共八十二页，2022年，8月28日本章内容第一节实验设计概述第二节被试内实验设计第三节被试间实验设计第四节混合实验设计第五节多因素实验设计第二页，共八十二页，2022年，8月28日一、什么是实验设计二、实验设计的功能三、实验设计的基本概念四、实验设计的分类第一节实验设计概述第三页，共八十二页，2022年，8月28日一、什么是实验设计experimentaldesign：是控制实验条件和安排实验程序的计划，即在严密控制的条件下，有组织地逐次变化条件，对相伴随的心理现象的变化进行观察、记录和测定，从而确定条件与心理现象的关系。第四页，共八十二页，2022年，8月28日二、实验设计的功能1、使研究变量的效果最大化2、对额外变量进行有效控制3、使实验误差差异最小化4、充分体现自变量和因变量之间的关系和内在联系第五页，共八十二页，2022年，8月28日三、实验设计的基本概念1、因素（factor)2、水平（level）3、水平结合（levelcombination）4、主效应（maineffect）：由每个单独因素（自变量）所引起的因变量的变化叫主效应。5、交互作用（interaction）：当一个自变量产生的效果在第二个自变量的每一水平上不一样时，交互作用就发生了。6、简单效应（simpleeffect）7、多重比较（multiplecomparison）第六页，共八十二页，2022年，8月28日多因素实验设计举例——交互作用杨治良等人（1981）的记忆实验实验目的：了解年龄对再认能力的影响。自变量：第一个自变量是年龄，初中生年龄组和大学生年龄组。第二个自变量是实验材料，具体实物图形组和词组两个组。因变量：再认能力d’作指标。方法是再认法：把被试者识记过的材料和没有识记过的材料混在一起，要求被试把两种材料区分开来。实验结果如下：第七页，共八十二页，2022年，8月28日两个自变量分开绘制的结果第八页，共八十二页，2022年，8月28日虚构：两变量没有交互作用平行线意味着没有交互作用的发生第九页，共八十二页，2022年，8月28日四、实验设计的分类第十页，共八十二页，2022年，8月28日第十一页，共八十二页，2022年，8月28日第二节被试间设计

一、被试间设计的特点被试间设计（between-subjectsexperimentaldesign）组间设计（between-groupsexperimentaldesign），独立组实验设计（independent-groupdesign）、完全随机实验设计（randomizedexperimentaldesign）是把被试随机分配到自变量不同水平界定的实验条件下，接受不同的实验处理。也就是说，要把被试随机分成几组，每一组被试只参加一种条件下的实验，组与组之间的反应结果不产生相互影响，因此是独立的，故称独立组实验设计。第十二页，共八十二页，2022年，8月28日第十三页，共八十二页，2022年，8月28日第十四页，共八十二页，2022年，8月28日

在第一节课接近下课时，要求全班同学完成一项“克列别林加算测验”。然后将同学随机分成第1组和第2组两组。让第1组同学到操场跑步（实验组），第2组同学像往常一样开展正常的课间休息（控制组）。经过10分钟的跑步，第1组同学又被老师带回教室，稍作休息后，要求全班同学再完成一次“克列别林加算测验”（一个自变量两种处理）第十五页，共八十二页，2022年，8月28日表1

课间休息方式对思维敏度影响的实验研究被试编号实验组前侧实验组后测控制组前测控制组后测1851028092276110729039011095105469908087570108688068095769079512092988881108410097810970801070106801001167958810512749871841393116901101485110859415821207580167190951121769958998186710065801980101739020761039098第十六页，共八十二页，2022年，8月28日被试间设计的主要特点是：比较是在不同被试之间进行。因此在这样的设计中，它的关键就是要克服被试组之间的差异，也就是要尽量做到参加实验的各组被试间基本上是相等的，这样就可以观察接受不同实验条件处理的各组被试在有关因变量上是否有差异。如果存在差异，那么这差异应该就是由实验处理的不同造成的。第十七页，共八十二页，2022年，8月28日二、被试间设计的类型1、随机组设计random-groupdesign，就是将被试随机分配在不同的组内接受不同的自变量处理。其基本假设是将被试随机分配到不同的组，若对各组用同一样的课题（或进行同样的实验处理），在系统的条件下对他们进行测量，其结果就成为相等组（equivalentgroups)，则他们的成绩在统计上是相等的。方法：抽签法、笔画法、报数法第十八页，共八十二页，2022年，8月28日随机组设计的优缺点第十九页，共八十二页，2022年，8月28日

2、配对组设计也叫等组设计、匹配组设计(matched-groupsdesign)，是随机设计的一种扩展。目的是使各组的特性更加相同。这种设计可以控制组内变异和组间变异。匹配被试就是对全部被试进行预备测验，测验的性质与正式实验是类似的，或者说是相关的，然后按成绩均匀地形成组别。例子：学校分班第二十页，共八十二页，2022年，8月28日配对组设计的步骤第二十一页，共八十二页，2022年，8月28日配对组设计的优缺点第二十二页，共八十二页，2022年，8月28日三、数据处理方法（SPSS软件）包含的统计变量：实验的自变量A，实验的因变量Y。预期的统计结果：自变量A的主效应是否显著，即F（(P-1),P(n-1)）的P值是否小于0.05。实施的统计过程：两个水平：analyze—comparemeans—independentsamplesttest两个或以上水平：analyze—comparemeans—One-WayANOVA第二十三页，共八十二页，2022年，8月28日四、应用举例及延伸例1．课间休息方式对思维敏度的影响。（SPSS操作）例2．中学生学习策略水平发展的研究（一个自变量三种以上处理）第二十四页，共八十二页，2022年，8月28日

现在关于学习策略的研究是教育心理学范畴内的热门课题，其研究成果可直接用于中学生的学习指导。那么这一课题如何设计呢？其中的自变量、因变量及额外变量有哪些？

自变量是“发展”，就是中学生的年级变化，它应该包括6个水平，即从初中一年级到高中三年级。因变量是学习策略的测量分数，可用量表测量得到。额外变量则涉及学生抽样中应保持一致的诸多因素，如学校类型、男女比例、教师教学水平等。

如果把问题简化，可以这样来进行实验设计：从一所中学的初中一年级到高中三年级学生分别随机抽取10名学生，男女各半。这样就有60人的研究被试。（一个自变量三种以上处理）测量得到学习策略评估分数，如表2所示。研究示例2：中学生学习策略水平的发展研究第二十五页，共八十二页，2022年，8月28日表2

中学生学习策略水平的年级间比较grade1grade2grade3grade4grade5grade6503550557570434545708579435556636555355360786568553580284246585076365650303825406085356030758080306155404545405675716570第二十六页，共八十二页，2022年，8月28日五、被试间设计的优缺点优点：1、获得的数据互不关联，相互独立；

2、实验处理在短期内完成，避免被试的厌烦情绪；

3、排除了被试间设计实验中由于被试接受多种处理导致

的学习迁移效应；

4、通过等组匹配可以降低实验处理间的变异性；

5、被试的随机化分配可以降低被试的反应倾向。缺点：1、尽管可以使用随机化或匹配被试，但不同实验处理的被

试间仍然可能存有差异；

2、需要的被试数较多，花费的时间、人力、物力较多。第二十七页，共八十二页，2022年，8月28日第三节被试内设计

within-subjectsdesign第二十八页，共八十二页，2022年，8月28日一、被试内设计的特点被试内设计（within-subjectsdesign）组内设计（within-groupdesign）是每个被试者须接受自变量的所有情况的处理。其基本原理是：每个被试参与所有的实验处理，然后比较相同被试在不同处理下的行为变化。在实验研究中，如果被试间的差异较小，而且实验者主要想研究每一个被试对实验处理所引起的行为上的变化，都可以考虑采用被试内设计。第二十九页，共八十二页，2022年，8月28日二、被试内设计的类型1、实验前后设计2、定时系列设计

3、抵消实验条件的设计experimentalbefore-afterdesign：指在实验条件处理前对被试进行观测的结果与实验条件处理所做的同样观测结果加以对比的设计。即，这种设计类型是实验（处理）前后的比较设计。第三十页，共八十二页，2022年，8月28日表3实验前与实验后设计模式组数前观测处理后观测1Y1XY2说明：Y1表示实验处理前对被试观测所得的值Y2表示实验处理后对被试观测所得的值X表示实验条件处理第一次参加射击运动的人在接受打靶训练前后打靶成绩的变化。第三十一页，共八十二页，2022年，8月28日实验前后设计举例目的：第一次参加射击运动的人在接受打靶训练前后打靶成绩的变化。方法：选择10名从来没有参加过射击运动的被试，在他们进行打靶练习前，先进行一次打靶测验，记录下他们的打靶成绩（前测成绩）。然后对他们进行为期1周的打靶训练，每天2小时。训练结束后，再次对他们的进行打靶测验，记录下他们的成绩（后测成绩）。将前后两次成绩进行比较，就可以看出1周的训练是否有效果。第三十二页，共八十二页，2022年，8月28日实验前后设计的优缺点第三十三页，共八十二页，2022年，8月28日指实验处理前对一组被试做一系列的定时重复观测，然后实施实验处理。再对被试作一系列的定时重复观测，分析自变量（实验处理）对因变量的关系。表4

定时系列设计模式

说明：Y1a、Y1b、Y1c表示实验处理前的观测值

Y2a、Y2B、Y2C表示实验处理后的观测值

X表示实验条件处理举例：代币制对儿童问题行为的矫正作用2、定时系列设计组数观测前处理观测后1Y1a、Y1b、Y1cXY2a、Y2B、Y2C第三十四页，共八十二页，2022年，8月28日定时系列设计的优缺点第三十五页，共八十二页，2022年，8月28日3、抵消实验条件的设计reversalexperimentalconditiondesign：指抵消实验过程中无关变量的一种设计。前面讲到，有些无关变量在某些实验情况下既不能被消除，又不能保持恒定。例如，单组实验往往由于前一处理影响后一处理的效果，产生顺序误差。为了抵消顺序误差，采用ABBA设计和拉丁方设计。第三十六页，共八十二页，2022年，8月28日ABBA设计举例：分马与肿瘤问题，如何安排被试解决这两个问题的顺序？适用于自变量水平为两个的情况（分别用A和B表示）。第三十七页，共八十二页，2022年，8月28日如下图所示，栏内有九匹马，请你画出两个正方形将每一匹马分开。第三十八页，共八十二页，2022年，8月28日假如你是个医生，面临一个胃部患恶性肿瘤的病人，这个病人不能动手术，但如果不摧毁肿瘤，病人会死掉。有一种射线可摧毁肿瘤，如果用高强度射线辐射肿瘤，肿瘤虽会被摧毁，但这种高强度射线也会使肿瘤通道上的健康组织受到损伤。强度较低的射线对健康组织无害，但也不会摧毁肿瘤。请问用什么方式能使射线摧毁肿瘤的同时又避免伤害健康组织呢？第三十九页，共八十二页，2022年，8月28日抵消实验条件设计的优缺点第四十页，共八十二页，2022年，8月28日三、数据处理方法：（SPSS统计软件）包含的统计变量：实验自变量A的各个处理水平：A1，A2，A3…AP实施的统计过程：analyze—GeneralLinearModel—RepeatedMeasures预期的统计结果：自变量A的主效应是否显著。第四十一页，共八十二页，2022年，8月28日四、应用举例研究题目：文章的生字密度对学生阅读理解的影响。实验设计：为了更好地控制被试的个体差异对实验结果的影响，

本实验采用单因素重复测量实验设计。实验变量：自变量—生字密度，4个水平（1/5、1/10、1/15、1/20）因变量—阅读测验的分数；被试及程序：研究者选取8名被试参加实验，每个被试阅读4篇生字密度不同的文章。为了克服疲劳效应、练习效应等顺序效应，应以拉丁方排序实施4种生字密度的文章。第四十二页，共八十二页，2022年，8月28日s1s2s3s4s5s6s7s8a136435752a246424533a389875676a4988712131211数据：第四十三页，共八十二页，2022年，8月28日五、被试内设计的优缺点优点：1、节省被试，因此适用于样本有限的情况

2、节省时间、人力物力

3、统计上，被试的数目少，个体差异小缺点：1、对被试进行实验处理出现不可逆顺序的问题。如抵消实

验条件的设计

2、各种实验处理如不能在短期内尽快完成，则发展、成熟

等额外变量将随之而来

3、被试的实验任务较大，易产生疲劳效应和练习效应。一般，在被试相对较为缺乏，不同处理间的干扰较小，顺序效应较小时采用组内设计，但要注意顺序效应的抵消和平衡。第四十四页，共八十二页，2022年，8月28日第四节混合实验设计一、混合实验设计的特点

混合实验设计（mixedexperimentaldesign）指在一个研究中有些自变量按组内设计安排，有些自变量按组间设计安排。一般说来，如果一种自变量很可能会影响另一种自变量，那么对这些自变量按组间设计安排，其余的自变量按组内设计安排。第四十五页，共八十二页，2022年，8月28日在多因素实验研究中，研究者经常会遇到这样的情况：在拟考察的几个自变量中，有一个或几个变量适合做被试间设计，另一个或几个变量适合做被试内设计；或者，研究者更喜欢用被试内设计，以便使用较少的被试，但研究中有些自变量引出的不同实验条件可能存在较大的顺序效应，所以该自变量宜采用被试间设计。这就需要混合实验设计。混合实验设计是“一种将两种不同的研究策略结合在一起的因素型研究方法，如将被试间设计和被试内设计结合，或讲一个实验因子与一个非实验因子结合”。在二因素实验中，如果一个自变量采用被试间设计，另一个自变量采用被试内设计，就构成了最简单的混合实验设计。第四十六页，共八十二页，2022年，8月28日混合实验设计举例问题：考察情绪与记忆之间关系第四十七页，共八十二页，2022年，8月28日例2：研究人的行为是否会受观众的影响。设计：安排被试完成一项概念形成的实验任务。其中有一半被试是独自工作的（无观众），另一半被试则是在有观众的情景中工作的，而且观众都表现出对被试操作成绩的极大兴趣。实验中，有无观众的安排是由研究者掌控的，所以这是一个实验因子。第二个因子是自尊水平，根据研究者事先进行的测量，被试划分为高自尊组和低自尊组。自尊水平的高低是被试本来已有的机体特征，因此它是一个准实验因子。第四十八页，共八十二页，2022年，8月28日实验结果无观众有观众高自尊M=2.1M=2.2低自尊M=6.1M=9.5第四十九页，共八十二页，2022年，8月28日二、数据处理方法（SPS软件）统计变量：实验的自变量A、B预期结果：自变量A、B的主效应分别是否显著，A×B的交互作用是否显著，若交互作用显著，需进行简单效应检验。统计过程：analyze—GeneralLinearModel—Repeatedmeasures…第五十页，共八十二页，2022年，8月28日三、应用举例问题：研究文章的生字密度与主题熟悉性对学生阅读理解的影响。实验设计：为了重点考察生字密度对阅读理解的影响，本实验采用2×3两因素混合实验设计。其中主题的熟悉性为被试间变量，有两个水平（熟悉的、不熟悉的）；生字密度为被试内变量，含有3个水平（5:1、10:1；20:1）；因变量——阅读测验的分数。被试：6人。第五十一页，共八十二页，2022年，8月28日实验程序：把6名学生随机分成两组，一组学生每人阅读三篇生字密度不同的、主题熟悉的文章；另一组学生每人阅读三篇生字密度不同的、主题不熟悉的文章。实验实施时，阅读三篇文章分三次进行，用拉丁方平衡学生阅读文章的先后顺序。模拟数据见下表：第五十二页，共八十二页，2022年，8月28日练习题1、A、B是两个自变量，各有两个水平，如A为组内设计，B为组间设计，试说明在一项混合设计中具体的实验过程（程序）是怎样的？2、有人要了解手动作的稳定性是否受情绪的影响，他让青年组在兴奋状态测定，平均得10分，让老年组在安静中测定，平均得9分。经过统计检验，两组手稳定性得分差异不显著，因此他下结论说：手动作稳定性不受情绪的影响。你认为他的结论是否正确？为什么？第五十三页，共八十二页，2022年，8月28日3、指出并分析下面实验中的自变量、因变量和控制变量，并指出此实验得出什么结果。莱博维茨（Lelbowitz，1967）研究了年龄与形状恒常性的关系。在他们所用的实验仪器中，首先呈现给被试一个物体，这是一个可以倾斜成各种角度的图形。实验让被试在四种倾斜角度的比较刺激中选择一个与观察刺激看起来同样的形状。这些比较刺激是一系列从圆形到逐渐拉长的椭圆形。被试年龄范围从4-21岁。实验中许多条件可以利用。下图是观察刺激在两种倾斜角度下不同年龄被试的形状恒常性保持程度曲线。第五十四页，共八十二页，2022年，8月28日不同年龄被试对两种倾斜角度不同刺激的观察之恒常性曲线（采自Lelbowitz，1967）第五十五页，共八十二页，2022年，8月28日第五节多因素实验设计一、多变量实验二、典型的多因素实验设计多因素完全随机实验设计——被试间设计多因素重复实验设计——被试内设计多因素混合实验设计（以三因素为例）第五十六页，共八十二页，2022年，8月28日一、多自变量实验1、多自变量实验（multipleindependentvariable）指在一个实验中包含两个或两个以上的自变量。而不是指同一个自变量的多个水平。典型的多因素实验设计是同时操纵2-4个自变量。（一）相关的术语2、多因素实验设计（multiplefactorsvariabledesign）指在同一个实验里可以同时观测两个或两个以上的自变量的影响，以及自变量与自变量交互作用的效果的实验设计。第五十七页，共八十二页，2022年，8月28日实验设计包括Xa和Xb两个自变量，叫做双向（或二向）析因设计，简写为A×B因素设计。包括Xa、Xb和Xc三个自变量的设计叫作三向析因设计，简写为A×B×C因素设计。在析因设计中，研究者要操作的实验处理的数就是各自变量的水平的乘积。如，一项二因素实验设计中，设A因素有p个水平，B因素有q个水平，则应操作p×q个实验处理。注意：自变量的水平数至少是2。如果自变量的水平数是1，那就等于说该变量在实验过程中始终保持在一个水平，它就不是“变”量了。如一个2×3×1×2实验设计，实际上只有三个自变量，它们的水平数分别为2、3、2。第五十八页，共八十二页，2022年，8月28日

2、实验控制好（一）多变量实验的优点1、效率高

3、实验结果更有价值第五十九页，共八十二页，2022年，8月28日二、典型的多因素实验设计（一）多因素完全随机实验设计—被试间设计1、特点:（以p×q设计为例）适用条件：有两个自变量，每个自变量有两个或多个水平；如果一个自变量有P个水平，另一个自变量有q个水平，则实验中有p×q个处理的结合，即实验处理数是所有自变量水平数的乘积。基本方法：把被试随机分配给各个实验处理的结合，每个被试只接受一个实验处理的结合。（注意：处理的结合而不是处理水平），有多少种实验处理就要有多少组实验被试。误差控制：随机化法。假设被试之间的变异在各水平之间是随机分布的，在统计上无差异。变异来源：自变量A、B引起的变异；AB交互作用的引起的变异；误差（来自被试间或及其它随机因素的）引起的变异。第六十页，共八十二页，2022年，8月28日设计举例：现在要研究广东人对普通话听力材料和粤语听力材料的理解是否有差异，而且同时考察听力材料是男声朗读还是女声朗读对理解是否有影响。采用两因素完全随机实验设计，如何完成这一研究？

选取20名被试，在教育程度、语言学习背景（都为地道的广东人）、知识水平等因素基本相当。随机分成4组，每一组接受一种实验处理，这四种实验处理就是听下列四种不同的听力材料：普通话男声（A1B1）、普通话女声(A1B2)粤语男声(A2B1)、粤语女声(A2B2)

各组实验是独立的。实验中各组被试听到的材料内容是完全一样的，使用的测试问卷也是一样的。假定得到下表的数据。第六十一页，共八十二页，2022年，8月28日A1A2B1B2B1B27070807550806080758090706075858060859590表2-1广东人对普通话与粤语听力材料理解性的比较第六十二页，共八十二页，2022年，8月28日2、数据处理方法（spss软件）

：统计过程：analyze—GeneralLinearModel—Univariate…要求熟练掌握二因素二水平完全随机实验设计的方差分析过程第六十三页，共八十二页，2022年，8月28日

请就下列实验研究的数据进行分析，回答：箭头方向和角度对缪勒错觉量的大小有无明显影响，二者有无交互作用？

某心理学工作者欲研究缪勒错觉的影响因素。他选择了两个要考察的因素，一个是箭头的方向，有向内和向外两种；一个是箭头的角度，有15度和45度两种。他随机抽取了20男大学生，再随机分成4组。各组被试的实验条件和缪勒错觉量如下表所示：3、应用举例第六十四页，共八十二页，2022年，8月28日表2-2箭头方向与角度对错觉量的影响

箭头方向向外（A1）

箭头方向向内（A2）

角150（B1）角450（B2）角150（B1）角450（B2）65767435458798976768Σ31214134第六十五页，共八十二页，2022年，8月28日第一步：计算数据总变异量并对之进行分解

表中数据的变异源：（1）自变量A的独立作用，叫做A的主效应（maineffect）；（2）自变量B的独立作用，叫做B的主效应；（3）A和B交互效应（A×Binteraction）；（4）来自被试间差异及其他随机因素的影响，可称之为误差效应，或残差（residualerror）。

所谓交互效应，就是不同的变量必须同时存在并发生变化时才能产生的对因变量的影响。残差部分包含了多方面因素的共同作用，但由于这些因素的变化未将数据分组，所以难以单独估算，统称之为残差。残差越大，说明观测数据的变化是由偶然因素随机变化引起的可能性越大；反之，数据变化由于操纵变量引起的可能性就越大，这就是方差分析的逻辑。第六十六页，共八十二页，2022年，8月28日第六十七页，共八十二页，2022年，8月28日SSE＝SST-SSA-SSB-SSAB＝＝11.2第六十八页，共八十二页，2022年，8月28日总变异对应的自由度dfT＝20－1＝19。然后对其分解：A的主效应自由度：dfA＝a－1＝1（a是自变量A的水平数）B的主效应对应的自由度：dfB＝b－1＝1（b是自变量B的水平数）A和B的交互效应对应的自由度：dfAB＝（a－1）（b－1）＝1残差的自由度等于总自由度减去上述三项自由度：dfE＝19－3＝16第二步：计算各因素引起变异量对应的自由度（即数据发生变异的机会数）第六十九页，共八十二页，2022年，8月28日MSA＝SSA/dfA＝26.45MSB＝SSB/dfB＝14.45MSAB＝SSAB/dfAB＝0.45MSE＝SSE/dfE＝11.2/16＝0.7第三步：计算各变异源引起数据变异的方差，即均方MSFA＝MSA/MSE＝26.45/0.7＝37.786自由度为（1，16）FB＝MSB/MSE＝14.45/0.7＝20.643自由度为（1，16）FAB＝MSAB/MSE＝0.45/0.7＝0.643自由度为（1，16）第四步：计算各效应是否显著的检验统计量F比率，即计算各效应方差与残差方差的比值第七十页，共八十二页，2022年，8月28日查F表确定各效应F比率达到显著性水平所需的临界值，得,F（1，16）|α=0.05≈4.49F（1，16）|α=0.01≈8.53第五步：给出方差分析表和分析结论表2－2箭头方向与张开角度对错觉量影响的方差分析表变异来源变异平方和自由度均方FPA的主效应26.45126.4537.78﹤0.01B的主效应14.45114.456﹤0.01AB的交互效应0.4510.4520.64﹥0.05残差11.20160.703合计52.55190.63第七十一页，共八十二页，2022年，8月28日（二）多因素重复实验设计——被试内设计1、特点（以两因素被试内设计为例）使用条件：研究中有两个自变量，每个自变量有两个或以上水平；如果一个自变量有P个水平，另一个自变量有q个水平，则实验中有p×q个处理的结合，即具体的实验条件。且两个自变量都是被试内变量，实验任务较简单，每次实验不用花费很多时间。基本方法：每个被试都接受所有的实验处理的结合。实验刺激呈现给被试的先后顺序是随机的，或按拉丁方排序的。误差控制：重复测量法。变异来源：自变量A的主效应；自变量B的主效应；AB交互作用的引起的变异；被试差异带来的影响；误差（其它随机因素）引起的变异。第七十二页，共八十二页，2022年，8月28日2、数据处理方法（以2×3设计为例）统计变量：所有处理水平的结合a1b1，a1b2，a1b3，a2b1，a2b2，a2b3。预期结果：自变量A、B的主效应分别是否显著，A×B的交互作用是否显著，若交互作用显著需进行简单效应检验（方法与完全随机设计和混合设计不同，可通过配对样本t检验或单因素重复测量的方差分析进行）。统计过程：analyze—GeneralLinearModel—Repeatedmeasures…第七十三页，共八十二页，2022年，8月28日3、应用举例研究题目：文章的生字密度与主题熟悉性对学生阅读理解的影响实验设计：为了全面控制被试的个体差异，考虑到处理之间无显著学习效果，实验处理水平结合的数量不多，实验采用2×3两因素的重复测量设计。两个自变量均为被试内变量。其中主题熟悉性有2个水平（熟悉，不熟悉）；生字密度含有3个水平（5：1、10：1、20：1）；因变量—阅读测验的分数。被

试：4人实验程序：把两个自变量的水平结合成6种实验处理，即6种文章。每个被试阅读6篇文章，其中3篇生字密度不同，但主题熟悉；3篇生字密度不同，主题不熟悉。为克服疲劳和顺序效应，实验分6次进行，每个被试每次阅读一篇文章，用拉丁方平衡学生阅读文章的先后顺序。第七十四页，共八十二页，2022年，8月28日

数据如下：a1b1a1b2a1b3a2b1a2b2a2b33454812667591344538123223711第七十五页，共八十二页，2022年，8月28日四、多因素混合实验设计

混合设计指在一个因素型实验设计中，包含至少一个被试内因素、一个被试间因素的设计。下边我们以四因素实验中有两个被试内因素、两个被试间因素的实验来说明其实验过程和数据分析。第七十六页