《社会心理学》不写作业的joker

4、实验心理学一到三

　　1、为什么在研究差别阈限(重量那个，左右手哪个轻)时用两类反应代替三类反应:用三类，被试的主观态度会影响实验，感受性和判断标准的混淆
　　2、不用50%，50%不是真正的50%(被试可能会猜测)，所以用25%和75%的点。
　　第一章概论
　　1、实验心理学的兴起：
　　赫尔姆霍兹的贡献：神经传导速度、杨-赫尔姆霍兹定律、共鸣说。大脑机能定位。反应时间：耳眼法、人差方程式、减法反应时。韦伯定律、费希纳的《心理物理学纲要》与心理物理学
　　2、实验程序
　　实验的程序就是实验的进程。包括：课题的来源、形成假设、选取被试、实施实验、结果解释、撰写实验报告
　　如何选择被试：简单随机抽样、系统抽样、分层抽样
　　3、研究报告内容：标题、摘要、前言、方法、结果、讨论、参考文献、附录
　　第二章实验中的变量与控制
　　1、变量的分类：
　　根据变量间关系的性质：相关变量（如智商与学习成绩）、因果变量（如教学方法与学习效果）。
　　根据研究对象的性质：主体变量（如性别、年龄）、客体变量（如文化特征、他人行为）。
　　根据对变量是否可直接测量：直接测量变量（如反应时）、间接测量变量（如情绪状态）。
　　根据对变量主动操作的程度：操作性变量（如练习时间）、非操作性变量（如性别）。
　　2、自变量
　　自变量：在实验中实验者所操纵的、对被试者的反应产生影响的变量称为自变量
　　类型：作业变量（刺激变量、任务变量）。环境自变量。被试变量。暂时变量
　　作业变量：（刺激变量、任务变量、课题变量）：各种可以操纵量和质变化的刺激。
　　环境变量：受到环境的影响，有些心理现象之间可能出现不同。
　　被试变量：（被试特征变量）：外界条件一致的情况下,被试间不同程度的持续性特征，如性别、年龄、不同文化背景、个体差异等都可作为自变量
　　暂时性变量：（暂时形成的被试差异变量）通过主试者或研究者的言语、态度以及用某些方法使被试的特性、机能状态等方面产生暂时性特征作为自变量
　　3、操作定义：指用可感知、度量的事物、时间、现象和方法对变量或指标作出具体的界定。
　　4、对自变量的控制要做好三项工作：要确定好自变量的范围、要选一定数量的检查点、要确定好各检查点之间的间距
　　5、反应指标就是因变量。因变量：由自变量变化引起的被试反应。
　　6、额外变量：实验者不用于研究,但会对研究结果产生影响的那些变量称为额外变量。
　　7、评价一项实验设计的好坏的一个重要依据就是看研究者能否成功地控制那些额外变量
　　8、常用的控制额外变量的方法
　　排除法、恒定法、匹配法、随机化法、抵消平衡法、统计控制法等
　　排除法：直接排除额外变量。要求特征（被试效应、安慰剂效应）。实验者效应的控制采用双盲实验
　　恒定法：控制实验条件，使额外变量对所有被试的影响相同。实验仪器、环境的控制多采用实验组控制组设计
　　匹配法：通过匹配消除被试误差配对组设计，区组设计
　　随机化法：通过随机抽取被试和随机分配被试消除被试误差被试误差的控制采用完全随机多组设计
　　抵消平衡法：通过实验程序抵消或平衡额外变量的影响。顺序误差的控制采用ABBA法、拉丁方设计（响度的绝对阈限）
　　统计控制法：将额外变量产生的影响通过统计方法从实验结果中分离出来。多因素实验设计、协方差分析（区组的方差分析）
　　9、实验效度：是指实验方法能达到实验目的的程度。根据实验的目的，可以把实验效度分为内部效度和外部效度
　　10、实验的内部效度是指实验中的自变量与因变量之间的因果关系的明确程度
　　11、内部效度的影响因素
　　生长和成熟、前测的影响、被试者的选择偏性、被试者的缺失、实验程序的不一致、统计回归
　　生长和成熟因素解决办法是增设同样条件的控制组进行比较。前测的影响解决方法：所罗门设计、不使用前测。
　　12、实验的外部效度实验结果的普遍代表性和适用性。
　　13、影响外部效度的因素：实验环境的人为性、被试者样本缺乏代表性、测量工具的局限性
　　14、内部效度和外部效度关系
　　实验的内部效度和外部效度相互联系、相互影响。提高实验内部效度的措施可能会降低其外部效度，而提高实验外部效度的措施又可能会降低其内部效度。这两种效度的相对重要性，主要取决于实验的目的和实验的要求。
　　保证实验内部效度的前提下，适当采取措施提高外部效度的方法：增加样本量和样本代表性、使用随机分组和随机抽样、使用多种测量工具和多种操作方式、使用模拟场景或现场实验。举例：米尔格兰姆于1963年进行的服从权威实验。
　　第三章实验设计
　　1、实验设计是进行科学实验前做的具体计划，包括控制实验条件和安排实验程序。目的在于找出实验条件和实验结果之间的关系，得出正确的结论，检验解决问题的假设。
　　2、实验设计类型：
　　实验中要操纵变量的多少：单因素实验设计、多因素实验设计。
　　实验控制条件的严密程度的不同：真实验设计、准实验设计、非实验设计。
　　在自变量及不同水平中是否使用相同被试：被试内设计、被试间设计、混合设计
　　因素：自变量。
　　水平：表示某自变量的取值。
　　各因素和各水平相互组合就构成了不同的实验处理。
　　实验处理：表示重复测量的次数，在单因素实验设计中，相当于自变量的水平，在多因素实验设计中表示为自变量水平的乘积。
　　2*2*3表示由3个自变量各有2、2、3水平，共有12个实验处理
　　交互作用：多个因素(自变量)对因变量产生的交互影响,具体指某因素(自变量)对因变量的影响因其他因素的水平不同而有所不同(简单效应分析)。
　　主效应：每个因素(自变量)对同一因变量的影响效应。
　　简单效应：一个因素(自变量)的不同水平在另一个因素的某个水平上产生的效应。
　　4、单因素实验设计是指在实验中只有一个因素(自变量)的实验设计。
　　多因素实验设计是指在实验中包括两个或两个以上因素，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，构成多种实验处理的一种实验设计。需要分析的效应有：交互作用、主效应和简单效应。
　　判断真实验设计的原则：随机的选择与分配被试，有实验组与控制组。（满足其中一条为准实验设计，都不满足为非实验设计）
　　真实验设计：这种设计不但能对各种额外变量进行周密的控制,而且还可应用一定的统计方法帮助分析实验结果。
　　准实验设计：在实际社会情境中，不能用真实验设计来控制额外变量，或者无法设置对照组，或者无法随机的选择和分配被试。
　　非实验设计：又称前实验设计，无法控制实验变量，也不能随机分配被试。
　　7、被试内设计(组内设计、重复测量设计)：每个被试必须接受该自变量的所有水平的实验处理。（实验前后设计、定时系列设计、抵消平衡设计）
　　被试间设计(组间设计，独立组设计)：每个被试只接受该自变量一种水平的实验处理，不同的被试接受不同水平的实验处理。在组间设计被试数量应为自变量水平的整数倍。（随机组设计、配对组设计）
　　混合设计：在一个多因素实验研究中有些因素(自变量)按组内设计安排，有些因素按组间设计安排。
　　被试内设计可以：控制被试误差，减小研究成本，但条件较为严格。
　　不适合进行组内设计的情况有：某自变量为被试变量，实验过程中被试只能接受一种实验处理。实验过程中自变量不同水平会互相影响
　　8、真实验设计
　　1、完全随机化设计：
　　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
　　实验组、控制组前测后测设计。实验组、控制组后测设计。四组设计。完全随机多组设计。配对组设计。随机区组设计
　　(1)实验组、控制组前测后测设计：
　　方法：随机取样，将被试分为两组，在两组未进行实验前进行测定,看两组在因变量方向上是否真的相等。实验开始后随机指定一组为实验组，一组为控制组；实验组给予实验处理,控制组不给予实验处理。实验后进行后测。
　　统计检验：1.对两组前测后测差值进行显著性检验，采用t-检验、秩和检验或中位数检验。2.将前测分数作为协变量，进行协方差分析。
　　优点：对于被试因素造成额外变量能够很好的控制（前测）。也可以控制实验过程中出现的额外变量（实验组控制组）。
　　缺点：由于有了前测，可能导致练习效应或降低了被试的敏感性，影响了外部效度。
　　(2)实验组、控制组后测设计
　　方法：随机取样，将被试分为两组，实验开始后随机指定一组为实验组，一组为控制组；实验组给予实验处理,控制组不给予实验处理。实验后进行后测。
　　统计检验：对两组后测成绩进行显著性检验，采用t-检验、秩和检验或中位数检验。
　　优点：可以控制实验过程中出现的额外变量。缺点：被试变量不好控制
　　(3)四组设计（所罗门设计）
　　方法：随机取样，将被试分为四组，随机指定两组为实验组，两组为控制组，各有一组有前测，一组无前测。实验后进行后测。
　　统计检验：对四组后测成绩进行显著性检验，采用独立样本2×2的方差分析法。
　　优点：既可以控制因被试选择而导致的误差，也可以将由于前测而产生的误差分离出来。
　　(4)完全随机多组设计
　　方法：随机取样，将被试分为多组，实验开始后随机分配这些组接受不同的实验处理。实验后进行后测。
　　统计检验：对后测成绩进行显著性检验，采用方差分析法，如果方差分析差异显著，需进行事后检验，进一步确定差异来源。
　　(5)配对组设计
　　方法：也叫对等组设计、匹配组设计，是随机组设计的一种扩展。目的是使各组的特性更加相同。可以控制组内变异和组间变异。
　　如何配对：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的性质是类似的，或者说是相关的，然后按测验成绩均匀地形成组。
　　统计检验：对两组进行显著性检验，采用相关样本t检验或符号检验。
　　优点：能对被试个别差异给予更多的控制，小型实验用配对设计，其效果比用随机分组的效果更为显著。
　　缺点：工作量大。配对时所用的前测降低了被试对实验的敏感性。若没有正确的配对会增大被试误差。
　　(6)随机区组设计
　　方法：把被试按某些特质分到不同的区组内,使区组内的被试尽量做到同质，
　　有三种情况：1.用同一个被试重复接受几种实验处理,这是用被试自身作为控制；2.将在某些特质方面相同的被试放在一个区组中，然后将这些被试随机分配，接受若干个实验处理中的一个；3.一个团体作为一个区组。
　　统计检验：区组的方差分析
　　优点：可以把被试差异从组内效应中分离出来，消除被试误差。
　　缺点：区组内同质较难满足，如果区组内不同质会产生较大误差
　　2、多因素实验设计：
　　完全随机化多因素实验设计。多因素被试内设计。混合设计
　　(1)多因素实验设计
　　方法：多因素实验设计是一种可以同时考察多个自变量对因变量的影响以及自变量之间的交互作用的实验方法。（完全随机化多因素实验设计、多因素被试内设计、混合设计）
　　统计检验：方差分析
　　优点：实验结果更有价值，不但能够研究主效应，还能研究交互作用。实验控制较好，将额外变量作为自变量研究，额外变量的影响可以分离出来
　　缺点：1.需要耗费更多的人力、时间、物力和财力。2.选择的因素和因素水平过多时，主试对实验的实施过程会失去良好控制。3.结果解释复杂性。
　　(2)完全随机化多因素实验设计
　　方法：在一个研究中有多个自变量，每个自变量都按照组间设计来安排。这种实验设计方法叫做完全随机化多因素实验设计
　　(3)多因素被试内设计
　　方法：在一个研究中有多个自变量，每个自变量都按照组内设计来安排，每个被试都接受所有的变量所有的实验处理。这种实验设计方法叫做多因素被试内设计
　　(4)混合设计
　　方法：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。
　　9、准实验设计
　　1、单组准实验设计：无控制组
　　时间序列设计、相等时间样本设计、交叉滞后组相关设计、回归间断点设计
　　（1）时间序列设计
　　方法：对一组被试或个体进行一系列周期性测量，在时间序列中插入实验处理，观测实验处理后的一系列测量结果，将其与插入实验处理前的一系列测量结果相比较，研究插入实验处理前后测量结果的变化趋势，从而推断实验处理是否产生效果。
　　优点：可较好地控制生长和成熟因素的影响、测量因素的影响、统计回归的因素
　　缺点：没有控制组，很难对其他额外变量加以控制。测量与处理的交互作用难以得到控制。多次实施前测可能降低或增加被试对测试的敏感性
　　（2）相等时间样本设计
　　方法：当只有一组被试时，使用两相等的时间样本，在其中一个时间样本中出现实验处理，在另一个时间样本中不出现实验处理，分别进行后测。
　　统计检验：对两时间样本后测成绩进行显著性检验，采用t检验、符号检验法
　　优点：对于影响内部效度的因素都能得到很好的控制。
　　缺点：测验的反作用效果，重复实验的效果
　　（3）交叉滞后设计
　　方法：对一组被试，在时间1对两个变量（A、B）的关系作出测定和相关分析，再在时间2作相似测定和分析，当交叉滞后相关之间有显著差异时，就可以推测变量A和B之间具有因果关系
　　统计检验：相关分析法
　　优点：在一定程度上推测变量之间的因果关系
　　缺点：实验时间跨度长，会受到生长、成熟、被试的亡失和其他额外变量的影响
　　（4）回归间断点设计
　　方法：通过实验处理与事后测量回归曲线间断点的特征，确定实验处理的效应。如果实验处理前后的的回归线出现了间断，说明实验处理是有效果的
　　2、多组准实验设计：不能随机选择或分配被试
　　不相等组实验组控制组前测后测设计、不相等组实验组控制组前测后测时间序列设计、拉丁方设计
　　（1）不相等组实验组控制组前测后测设计
　　方法：研究者不能按随机化原则和等组法来选择对等组，实验组给予实验处理,控制组不给予实验处理。实验后进行后测。
　　优点：可以控制实验过程中出现的额外变量，可以了解两组被试的差异
　　缺点：实验组与控制组是不对等的，选择交互作用会降低该设计的效度。实验结果不能直接推广到无前测的情境中去
　　（2）不相等组实验组控制组前测后测时间序列设计
　　方法：研究者不能按随机化原则和等组法来选择对等组，实验组给予实验处理,控制组不给予实验处理。实验处理前后进行多次测量，研究实验处理前后测量结果的变化趋势，从而推断实验处理是否产生效果
　　（3）拉丁方设计（平衡设计、轮换设计）
　　方法：研究者为了达到对实验控制的目的，使各组被试都接受不同的实验处理，对实验处理的时间顺序采用了轮换的方法。分析后测结果。
　　设计原则：被试组数和研究变量的水平数相同。每组被试都要接受研究变量所有水平的实验处理。同一时间，不同被试接受研究变量不同水平的实验处理
　　统计检验：进行具有三因素（研究变量、被试、时间）方差分析。假设三个因素间不存在交互作用，只需要分析主效应。
　　10、非实验设计
　　单组后测设计、单组前测后测设计、固定组比较设计、事后回溯设计
　　11、实验设计中常见的问题
　　被试的选择和分配。缺乏对照组。实验控制的问题。多因素实验设计中没有考虑交互作用。应该使用组内设计使用了组间设计。不符合组内设计的条件使用了组内设计。其他
　　被试的选择和分配：没有随机抽样、没有随机分配被试
　　实验控制的问题：顺序效应、位置效应、练习误差、疲劳误差、生长与成熟、天花板效应、地板效应、被试的亡失、实验程序不一致、统计回归、前测、期待效应（安慰剂效应、主试者效应）、习惯效应、自变量和额外变量间的交互作用
　　其他：研究结果无法支撑研究结论、伦理问题
　　T检验：参数检验。秩和检验、中位数检验：非参数检验