实验心理学复习题.doc
《实验心理学复习题.doc》由会员分享，可在线阅读，更多相关《实验心理学复习题.doc（4页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
第一章实验方法
第一节各种变量
主式：
就是实验者即主持实验的人，他发出刺激给被试，通过实验收集心理学的资料。
被试：
就是实验对象，接受主试发出的刺激并作出反应。
实验方法有如下的特点和优点：
1.实验者总是带着特定的目的去进行实验，实验者规定了他将要研究的事物。
2.实验者设置的实验条件为他的观察创造了最好的条件，他可以再做好去测量和记录的充分准备时开始实验。
3.实验菏泽设定了明确的实验条件，别人就可以重复实验，对他的结果做独立的检验。
4.实验者可以控制一切条件，使之恒定，看实验结果是否就是这个条件引起的。
变量包括：
自变量、因变量、额外变量
一、自变量即刺激变量，它是由主试选择，控制的变量，它决定着行为或心理的变化。
自变量的种类：
1、刺激特点自变量：
刺激的不同特性会引起被试不同的反应。
2、环境特点自变量：
进行实验时环境的各种特点如温度、是否有观众在场、是否有噪音、白天或夜晚等等，都可以作为自变量。
时间这个自变量在记忆研究中是如此重要和无时不在，你甚至可以说，几乎没有不用时间作自变量的记忆实验。
3、被试特点自变量：
一个人的各种特点，如年龄、性别、职业、文化程度、内外倾个性特征、左手或右手为利手、自我评价高或低等等，都可以作为自变量。
4、被试的暂时差别：
通常是由主试给予不同的指示语造成的。
二、因变量即被试的反应变量，它是自变量造成的结果，是主试观察或测量的行为变量。
1、可靠性即信度指一致性，同一被试在相同的实验条件下应该得到相近的结果。
2、有效性即效度当自变量的确造成了因变量的变化，而不是其他的各种因素造成变量的变化，我们就说这种因变量是有效的。
3、敏感性：
自变量发生可以引起相应的因变量的变化，这样的因变量是敏感的。
高限效应：
当要求被试完成的任务过于容易，所有不同水平（数量）的自变量都获得很好的结果，并且没有什么差别时，我们就说实验中出现了高限效应。
低限效应：
当要求被试完成的任务过于困难，所有不同水平的自变量都获得很差的结果，并且没有什么差别时，我们就说实验中出现了低限效应。
三、额外（控制）变量就是在实验中应该保持恒定的变量。
如果应该控制的变量没有控制好，那么它就会造成因变量的变化，在这种情况下，研究者选定的自变量与一些未控。
制好的因素共同造成了因变量的变化，这就叫自变量的混淆。
四、多于一个自变量的实验
做一项有三个自变量的实验比分别做三个实验的效率要高。
第二，做一项实验比分别做三项实验易于保持控制变量恒定。
第三，也是最重要的，在几个自变量同时并存的情形下所概括的实验结果比从几个单独实验所概括的结果更有价值，更接近生活实际。
一项实验中有两个或两个以上自变量，当一个自变量的效果在另外一个自变量的每一水平上不一样时，我们就说存在着（自变量的）交互作用。
实验范式：
按照某一比较公认的路线或观点所采取的研究方向或研究步骤。
1、自变量至少是两种水平存在的。
2、当把实验结果作图表示时，只有一个自变量的实验，自变量总是用横坐标表示，因变量永远用纵坐标表示。
其余自变量画在图上，3、交互作用反映在图中，表现为图中的线是交叉的。
如果图中的线是平行的，就说明该实验不存在交互作用。
第二节实验设计
实验设计步骤：
1实验目的2实验设计优点3实验变量4被试的选择5实验程序6统计分析
实验变量：
自变量、因变量、调节变量、控制变量、中间变量、无关变量、
实验者的控制：
只对实验条件的限制。
应用：
对变量的控制，实用控制组
实验误差：
存在于实验单元内做同样处理所得观测数据间的变差的度量。
来源：
有一个内在的变差存在于要施加处理的实验被试中，其次是由于在实验的环境条件和造作过程中因缺乏一致性的结果而产生的变差，最后是重复实验的变差。
内部效度：
是指实验变量能被精确估计的程度
影响实验内部效度的因素：
1历史,指在实验过程中与实验变量同时发生，并对实验结果产生影响的特定事件2成熟或自然发展的影响，指在实验过程中随着时间的延续，被试身心发生变化3选择，由于没有采用随机化的方法来选择被试和分配被试，因而造成在实验处理前被试的组与组之间在很多方面并不相等或有偏向性4测验，研究者为了取得实验前被试的状态，常对被试实施前测验，而这种前测验可能会积极或者消极的影响实验处理实施后进行的测验5被试的亡失由于种种原因使得实验组或控制组中有很多被试中途退出或死亡（动物实验），造成研究者无法对实验结果作出正确解释。
6统计回归，实验处理前选择了在某一特征方面具有极端分数的被试，实验处理后的测验分数有回归到平均数的趋势7仪器的实用，仪器使用不当或仪器失灵，测验材料出现问题或主试身心发生变化8选择和成熟的交互作用及其他9前测与实验处理的反作用效果10主试被试间的相互作用，要求特征和实验者效应。
外部效度：
指的是实验研究的结果能被概括到实验情境条件以外的程度
影响外部效度的因素：
1测验的反作用效果，前测验的作用有可能增加或者降低被试对实验处理的敏感作用2选择偏差与实验变量的交互作用，由于某种原因或抽样出现错误，研究者所选择的被试样本具有某种特征，而且这种特征与实验处理发生作用对实验结果产生积极或消极影响。
3实验安排的反作用效果，在有些实验研究中，如果被试在实施处理前了解实验的安排或因参加实验而受到暗示，那么被试可能会产生霍桑效应和安慰剂效应，从而对实验结果产生影响。
4重复实验处理的干扰同一组被试在短期内接受两种或两种以上的实验处理时，前一实验处理往往会对后一实验处理产生积极或消极的影响，使被试产生练习效应或疲劳效应
真实验设计：
对实验条件的控制程度要求较高，在使用这类实验设计时，实验者可以有效地操纵实验变量，能有效地控制内在无效来源和外在无关因素的影响，能再随机化原则基础上选择和分配被试，从而使实验结果更能客观地反映实验呢处理的作用。
单因素完全随机化设计1、随机实验组控制组前测后测设计2、随机实验组控制组后测设计
3、随机多组后测设计
多因素完全随机实验设计（以2×2为例）1随机区组设计2随机化区组单因素设计.随机化区组多因素设计
单因素完全随机化设计
完全随机化设计,也称简单随机化设计,是指用随机化方法将被试随机分为几组,然后依实验目的对各组被试实施不同的实验处理。
随机化设计起源于统计学的取样理论。
这一理论要求在某一界定的总体内进行实验研究，如从某一界定的总体中随机选取和分配两组或两组以上的样本，对之分别实施不同的实验处理，以比较实验处理的效果。
1、随机实验组控制组前测后测设计
1、随机实验组控制组前测后测设计
（1）设计模式
研究者在实验前采用随机分配的方法将被试分为两组，并随机选择一组为实验组，一组为控制组。
实验组接受实验处理，而控制组不接受实验处理。
其基本模式为：
RO1XO2
RO3O4
R：
采用随机法分配被试和分组X：
由实验者操纵的实验处理O1和O3：
表示实验组和控制组的前测成绩O2和O4：
表示实验组和控制组的后测成绩
（2）设计的评价
随机实验组控制组前后测设计是一种应用普遍而又比较完善的有效设计。
优点：
基本控制了绝大多数影响内部效度的因素。
这是因为：
采用随机分布的方法将被试分为两组，从而可以控制选择、被试的中途退出以及选择与成熟的交互作用等因素对实验的干扰；安排了实验组和控制组，可以控制历史、成熟、测验、仪器使用等得影响。
不足：
使用了前测验，导致对实验设计外部效度的影响。
它为检查随机分组是否存在偏差提供了充分证据，但也带来了不利的一面，即被试由于前测验而获得的经验，可能对后测验产生敏感性，出现了测验的反作用效果。
（3）设计的显著性检验
分析方法：
对增值分数进行统计分析。
方法是对每一名被试，用后测成绩减去前测成绩（O2—O1、O4—O3），分别求出两组增值分数的平均数。
对两组增值分数的显著性检验方法有：
t检验（参数统计）、曼—惠特尼U检验或中位数检验（非参数检验）。
另外，还有协方差分析法，即将前测分数作为协变量，对实施实验处理前的组间差异进行控制和调整，以便使每组的后测成绩能够比较，不受前测成绩的影响。
1、随机实验组控制组前测后测设计
两种不正确的统计分析方法
一是通过分别对实验组前后测成绩、控制组前后测成绩进行差异显著性检验。
即如果实验组前后测成绩有显著性差异，而控制组前后测成绩无显著性差异，就归因于实验处理的作用。
二是通过分别对实验组、控制组前测成绩，以及实验组、控制组后测成绩进行差数显著性检验。
即如果前测成绩无显著性差异，而两组后测成绩有显著性差异，就认为处理有效应。
2、随机实验组控制组后测设计
（1）设计的模式
在随机实验组控制组前测后测设计中，由于采用了前测验，从而可能影响到实验的外部效度。
为克服这一缺陷，也可以考虑去掉前测验，而形成另一种实验设计随机实验组控制组后测设计。
基本模式如下：
RXO1
RO2
R：
采用随机法分配被试和分组X：
实验者操纵的实验处理O1和O2表示后测成绩
（2）设计评价
几乎具备随机实验组控制组前后测设计的所有优点。
首先，由于采用实验组接受实验处理，控制组不接受实验处理，从而控制了历史和成熟因素对内部效度的影响；另外，由于实验是在同等条件下进行的，因此它控制了选择和被试的中途退出等影响内部效度的因素。
同时，没有前测，控制了测验与实验处理交互作用对实验外部效度的影响。
在实验处理前，由于采用了随机化原则，使研究者控制了所有选择变量可能产生的偏向，遂使之成为理想的实验设计。
（3）设计的显著性检验
T检验,对两组后测成绩进行比较；非参数检验,用曼—惠特尼U检验或中位数检验。
3、随机多组后测设计
（1）设计模式
RX1O1
RX2O2
RX3O3
（2）设计评价
随机多组后测设计与随机实验组控制组后测设计的不同之处在于实验处理的个数以及相应被试组数增加了。
两种实验设计在控制内部效度和外部效度的因素上相同，有关对设计的评价不再赘述。
（3）实验结果的检验
单因素方差分析，如果3种（或多种）实验处理的效果有显著差异，则可用各种成对比较方法来进一步检验，如纽曼---丘尔斯（N—K检验）或其他。
二、多因素（完全随机）实验设计
单因素实验设计（即只有一个自变量和一个因变量）是心理学重要的实验研究工具。
但行为显然不仅仅是一个自变量的函数。
要确定两个或多个自变量对一个因变量的影响，可以使用多因素实验设计。
多因素实验设计是指在实验中包括两个或两个以上因素（自变量），并且每个因素都有两个或两个以上的水平，各因素的各个水平互相结合，构成多种组合处理的一种实验设计，又称完全随机析因设计。
在完全随机析因设计中，研究者可以同时操纵两个或多个自变量，可以考察各个自变量交互作用对因变量的主要影响效应（交互作用）；并同时考察各自变量对同一因变量的主要影响效应（主效应）；以及考察一个因素的各个水平在另一个因素的某个水平上的效应（简单效应）。
交互作用：
自变量之间的相互关系。
当一个自变量产生的效果在第二个自变量的每一个水平上不一样时，就产生了交互作用。
1.完全随机析因设计的类型
通常用英文大写字母来表示因素，用与大写字母相对应的小写字母来代表因素的水平，而用乘号（×）表示因素之间的相互结合关系。
如双因素设计：
在包括两个因素且一个因素有两个水平，而另一个因素有三个水平的析因设计中，以A和B代表两个因素，以a1、a2和b1、b2与b3代表因素A和因素B的水平。
我们称其为双因素设计，A×B因素设计，或2×3因素设计。
如三因素设计：
A×B×C因素设计,2×3×4因素设计
2.完全随机双因素析因设计
完全随机双因素析因设计是指研究者用随机分配的方法将被试分为若干同质组（分组的个数等于实验处理的个数），同时用随机的方法分配每一
升级会员 