EP09多因素实验设计与数据处理教学课件

定义：一个研究中具有两个或更多的自变量的实验设计优点：可以同时研究两个或多个自变量处理的作用——经济可以检验各自变量之间的交互作用（Interactioneffect）一个变量影响另一个变量的效果）——信息多实验概括能力强第一节多因素实验设计的分类一、自变量的数目和水平（Level）或条件（Condition）2×2因素设计Bb1b2b3Aa1a1b1a1b2a1b3a2a2b1a2b2a2b32×3因素设计2×2×2因素设计2×3×3因素设计二、被试的分派程序（一）随机分派（被试按照随机原则分派到各个处理中）（二）重复测量（所有被试接受全部处理）（三）混合分派（有些自变量按照随机原则分派被试，有些自变量按照重复测量的方式分派被试）第二节两因素实验设计在一个实验中包含两个自变量的实验设计一、完全随机2×2因素实验设计按照随即原则把被试分派到各个处理中。（一）案例分析：某种药物对某种操作的影响自变量：2药物（0水平，1水平）×2环境（安静，嘈杂）因变量：操作成绩（追踪器测试）1、2*2被试间实验设计数据录入1.定义subject（1、2、3…）2.定义一个因变量score（输入成绩）3.定义水平a（输入1or2）4.定义水平b（输入1or2）一个被试只占一行数据

一个变量只占一列数据2、2*2被试间实验设计spss分析Analyze-一般线性模型-univariate-把score拖入dependentvariable把a、b拖入fixedfactorsModel选fullfactorialConrasts默认Plots（做交互作用图）把a放入水平，把b放入垂直，点add键；把b放入水平，把a放入垂直，点add；ok结果：药物主效应显著环境主效应显著二者交互作用显著但在解释结果时要具体分析二、重复测量2×2因素实验设计每个被试接受2×2因素设计中的全部4个处理。各个处理所使用的被试相同。例：被试内自变量A（a1a2）×C（c1c2）5名被试被试a1a2c1c2c1c212435246663324345577513541、2*2被试内实验设计数据录入1.定义subject（1、2、3…）2.定义一个a1b13.定义一个a1b24.定义一个a2b15.定义一个a2b2一个被试只占一行数据

一个变量只占一列数据2、2*2被试内实验设计spss分析Analyze-一般线性模型-repeatmeasures-输入被试内变量a及水平数；add；输入被试内变量b及水平数；；add；Define：拖入（注意对应）Model选fullfactorialConrasts默认Plots（做交互作用图）把a放入水平，把b放入垂直，点add键；把b放入水平，把a放入垂直，点add；ok三、随机区组2×2因素实验设计（一）特点1、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（P≥2；Q≥2）（2）研究中有一个研究者不感兴趣的无关变量，且这个无关变量与自变量之间没有交互作用，研究者希望分离出这个无关变量。2、方法和模式（1）方法：事先将被试在无关变量上进行匹配（如果这个无关变量是被试变量），然后将同质被试按区组随机分配，每个被试接受一个实验处理（2）设计的具体安排例：自变量A（a1a2）C（c1c2）因变量：操作分数已知被试智力会影响因变量，因此首先对被试进行智力测试，在智力分数的基础上，选择20名笔试，分为5个区组，没一区组的4名被试智力分数相同。每个区组内4名被试随机分派接受其中一个处理。3、虚无假设（1）A处理效应为0（2）B处理效应为0（3）AB两因素交互作用为0（4）区组效应为04、随机区组实验设计的优缺点优点：（1）比完全随机实验设计更有效——从总变异中分离出了一个无关变量的效应，减少了实验误差，获得对处理效应的更加精确的估计。（2）更具有灵活性：可使用于含任何处理水平数的实验中；区组数量不受限制。缺点：（1）形成同质区组，同质被试有困难，特别是实验中含有较多处理水平时。（2）使用范围受限制——受前提假设的限制：自变量与无关变量无交互作用（二）方差分析1、平方和的分解SSt=SSt+SSwSSt=SSa+SSc+SsacSSw=SSb+SSe2、方差分析表3、具体计算四、两因素混合实验设计（一）特点两个自变量，多水平，大于等于2一个被试间，一个被试内当研究者对被试内因素和两因素的交互作用更感兴趣时，采取混合实验设计。（二）方法和模式确定被试间和被试内变量分派被试（三）假说A因素处理效应为0B因素处理效应为0AB交互作用为0（四）优点

1、当实验中两个因素的水平较多，若使用完全随机设计需要被试量很大，若采用重复测量实验设计则导致实验次数增加，会引起疲劳、练习误差，这时，采用混合实验设计最佳，既减少了实验的被试量，也减少了被试实验的次数；2、当一个自变量的处理对被试产生长期效应，如学习、记忆效应时，可把此变量作为被试间变量，而把另一变量作为被试内变量，使用混合实验设计；3、当实验研究中的两个自变量其中一个为被试变量（如年龄、性别、智力等），而研究者若对这个被试变量的不同水平对另一个自变量的影响感兴趣，此时可采用混合实验设计，把这一被试变量作为被试间变量，另一变量作为被试内变量；4、当研究者对被试内因素和两因素交互作用更感兴趣。这时可不考虑被试间因素和被试个体误差混淆的实验的误差，以此为代价换取高精确度的被试内实验效果和交互作用效应。（五）方差分析

例：第三节三因素实验设计三因素实验设计可分为完全随机三因素实验设计和重复测量三因素实验设计。与二因素实验设计相比，因为人的行为和心理经常是多种因素共同作用的结果，多因素实验会使研究结果更加真实，更加接近现实，从而更有价值。

一、完全随机2×2×2因素实验设计（一）完全随机三因素实验设计的基本特点1、适用条件（1）研究中有三个自变量，每个自变量有两个或多个水平（2）P×Q×R2、方法和模式（1）方法：随机分配被试接受不同的实验水平的结合，每个被试只接受一个实验处理的结合。统计变量：自变量A、B、C，因变量Y预期结果：自变量的主效应是否显著，A×BA×CB×CA×B×C交互作用是否显著，并对交互作用进行简单效应和简单简单效应检验。（当三重交互作用显著时，才进行简单效应检验）3、虚无假设总体平均数相等A效应为0B效应为0C效应为0AB交互作用为0AC交互作用为0BC交互作用为0ABC交互作用为0（二）案例分析及方差分析（三）结果的解释二、多于两个水平的三因素实验设计——随机4×2×3因素实验设计（一）案例分析假定一个实验，其中有三个自变量，即刺激A、背景C和背景强度D。刺激变量有四个水平，背景有两个不同水平，背景的强度有三个不同的水平（二）方差分析1、全盘检验2、4×2×3因素方差分析三、重复测量2×2×2因素实验设计每个被试接受全部实验处理（一）案例分析（二）方差分析1、重复测量三因素实验设计的平方和分解2、方差分析表3、具体计算（三）结果的解释第四节三因素混合实验设计一、重复测量一个因素的三因素混合实验设计（一）被试分配三个自变量中，一个为被试内变量，两个为被试间变量，在两个被试间变量上随机分派被试，每个被试随机接受一个处理组合，在一个被试内变量上，所有的被试都要接受全部的处理组合。（二）重复测量一个因素的2×2×2因素混合实验案例（A被试内变量，B、C被试间变量）二、重复测量二个因素的三因素混合实验设计三个自变量中，两个为被试内变量，一个为被试间变量，在一个被试间变量上随机分派被试，每个被试随机接受一个处理组合，在两个被试内变量上，所有的被试都要接受全部的处理组合。重复测量二个因素的三因素混合实验设计由于只有一个被试间变量，所以实验所用的被试数目减少，又由于有两个被试内变量，一方面可进一步控制被试的个体差异，另一方面却又会产生顺序误差。（一）被试分配三个自变量中，两个为被试内变量，一个为被试间变量，在一个被试间变量上随机分派被试，每个被试随机接受一个处理组合，在两个被试内变量上，所有的被试都要接受全