第二章实验设计与数据统计分析概念概念操作定义3、操作定义设计的原则与方法大家应该也有点累了，稍作休息一、实验设计的基本问题——变量选择与控制一、实验设计的基本问题——变量选择与控制一、实验设计的基本问题——变量选择与控制一、实验设计的基本问题——变量选择与控制一、实验设计的基本问题——变量选择与控制一、实验设计的基本问题——实验中的效度实例一、实验设计的基本问题——实验中的效度一、实验设计的基本问题——实验中的效度一、实验设计的基本问题——实验中的效度一、实验设计的基本问题——实验中的效度一、实验设计的基本问题——实验中的效度一、实验设计的基本问题——实验中的效度一、实验设计的基本问题——实验中的效度一、实验设计的基本问题——实验中的效度一、实验设计的基本问题——实验中的效度一、实验设计的基本问题——实验中的效度一、实验设计的基本问题——实验中的效度一、实验设计的基本问题——实验中的效度一、实验设计的基本问题——实验中的效度一、实验设计的基本问题——实验中的效度一、实验设计的基本问题——实验中的效度一、实验设计的基本问题——实验中的效度实例分析例二：训练一只鸽子看见绿光啄键盘，看见红光不啄键盘，正确啄键盘后，给予谷子作为强化。例三：想知道一个人估计时间的准确性，设计如下：一只绿色小灯泡和电子记时器相连，主试按键让灯亮5秒、10秒、30秒、60秒，然后让被试相应复制出按键时间。例四：语言教师想知道在一个语言教学班里班容量的大小是否会影响学生学习的积极性。二、真实验设计——完全随机化设计二、真实验设计——完全随机化设计二、真实验设计——完全随机化设计两种错误的统计检验方法两种错误的统计检验方法二、真实验设计——完全随机化设计二、真实验设计——完全随机化设计二、真实验设计——完全随机化设计二、真实验设计——完全随机化设计二、真实验设计——完全随机化设计二、真实验设计——完全随机化设计二、真实验设计——完全随机化设计二、真实验设计——完全随机化设计二、真实验设计——完全随机化设计二、真实验设计——多因素实验设计二、真实验设计——多因素实验设计在这里我们可以将事件的发生看作是自变量（从无到有两个水平），而将我们的心理或行为的状况看作因变量。一般我们说自变量有影响或效应，就是指它的变化使因变量也发生了变化。而该效应也是特指自变量对该因变量的效应。有效应或影响的指标是什么？如上所述，判断自变量有没有效应，就是看它变化时，因变量有没有发生相应的改变。具体一点，自变量从一个水平变化到另一个水平时，因变量有没有发生相应的改变。那么就可以用因变量的改变值作为衡量效应的指标。如果改变值为0，那么就是没有效应。改变值越大，效应也就越大。所以自变量的效应具体的说就是当它从一个水平变化到另一个水平时，因变量值的改变情况。2．什么叫因素与因素之间相互制约和影响？A因素对B因素有制约或影响，是指A因素对B因素的效应有制约和影响。（这里A和B都是自变量）。什么叫A因素对B因素的效应有制约和影响呢？在没有制约和影响的情况下，那么就是说A因素和B因素的效应无关，即A因素的变化与B因素的效应无关，也就是说A因素变化时，B因素的效应不会发生变化。而如果A因素变化时，B因素的效应也跟随发生变化，那么就说A因素对B因素的效应是有影响的，制约的。也就是通常所说的A因素对B因素有制约和影响。有关例子和图示一、A的效应不随B的变化而变化二、A的效应随B的变化而变化一般而言，如果A因素对B因素的效应有制约和影响，那么同时B因素对A因素的效应也有制约和影响。3．关于两因素交互作用的概念交互作用也称交互效应。既然因素之间的影响和制约是一种双向的、相互的，我们就把因素间这种相互影响和制约的关系称为交互作用。具体来讲，如果A因素的效应在B因素的不同水平上有差异（或者反过来），那么就说A和B之间有交互作用。二、真实验设计——多因素实验设计二、真实验设计——多因素实验设计二、真实验设计——多因素实验设计二、真实验设计——多因素实验设计二、真实验设计——多因素实验设计二、真实验设计——多因素实验设计二、真实验设计——随机化区组设计二、真实验设计——随机化区组设计二、真实验设计——随机化区组设计二、真实验设计——随机化区组设计二、真实验设计——随机化区组设计二、真实验设计——随机化区组设计三、准实验设计和非实验设计三、准实验设计和非实验设计——准实验设计〇1～〇2的测量中，引入实验变量X后，时间系列设计的某些可能的结果模型三、准实验设计和非实验设计——准实验设计三、准实验设计和非实验设计——准实验设计三、准实验设计和非实验设计——准实验设计三、准实验设计和非实验设计——准实验设计三、准实验设计和非实验设计——准实验设计三、准实验设计和非实验设计——准实验设计三、准实验设