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双组实验设计

20 一月, 2016 - 17:04

最简单的真实验设计是包括一个实验组和一个控制组的双组实验设计,该设计非常适于检测单个自变量的影响,该自变量可以操控为一种实验处理。双组实验的两个基本设计是前测-后测控制组设计与只有后测控制组的设计,其变化形式可能包括协方差设计。这些设计往往被表示为一种标准化的设计标注,即用R来代表随机分派被试,X表示将实验处理执行到实验组,O表示因变量在前测与后测中的观测值(可以用不同的下标来区分实验组与控制组在前测与后测中的观测值)。

前测-后测控制组设计。在这种设计中,被试被随机分派到实验组与控制组,在对关注的因变量在前测阶段进行初始测量之后,实验组被施以实验处理(代表感兴趣的自变量),然后再重新测量因变量(后测)。该设计可用图表 10.1来标注。

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图表 10.1 前测-后测控制组设计 

在前测-后测设计中,实验处理的效果E可以用实验组与控制组的前测与后测分值的差来表示:

E=(O2–O1)–(O4–O3)

此类设计的统计分析包括对比实验组与控制组的简单的ANOVA分析。前测-后测设计解决了内部效度的几项威胁,如成熟威胁,测试威胁和回归威胁,因为这些威胁可以被认为对实验组和控制组具有相似(随机)的影响机制。样本选取威胁可以通过随机分派进行控制。尽管如此,该设计仍受到一些其他内部效度威胁。例如,如果在两个组中的样本流失率不同,那么实验对象流失将会是一个问题。此外,前测可能会对后测造成偏差,特别是当前测引入一些不寻常的话题与内容时。

仅有后测控制组的设计。该设计是前测-后测设计的简化版,省略了前测。该设计的标注可以用图表 10.2来表示。

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图表 10.2 后测控制组设计 

实验处理的效应可以简单地通过比较两个组后测的分值差异来实现。

E=(O1–O2)

两组ANOVA分析也是针对该设计的一种合适的统计分析方法。该设计的简明性使得它比前测-后测设计更具吸引力。在内部效度方面,该设计控制了成熟,测量,回归,选样,以及前测后测交互等威胁,不过被试流失威胁仍然存在。

协方差设计。有时因变量的测量可能会受到随机变量(即协变量)的影响。协变量是指那些并非实验研究的主要研究兴趣但需要在实验设计时进行控制的变量,这样做可以消除其对因变量的可能影响并且更精确地测量感兴趣的自变量的作用。前面提到的实验设计并没有控制这些协变量。协方差设计(又称伴随变量设计)是一种特殊形式的前测-后测控制组设计,不同之处在于前测阶段对因变量的测量被对协变量的测量所代替。该设计可以用图表 10.3来标注,其中C表示协变量。

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图表 10.3 协方差设计 

因为前测测量是对协变量而非因变量的测量,实验处理的作用可以用实验组与控制组在后测中的分值差异来表示。

E=(O1–O2)

由于协变量的存在,正确的统计分析方法是采用双组ANCOVA分析。这种设计具有仅后测设计的所有优势,但因为控制了协变量而更具内部效度。协方差设计也可以被扩展至前测-后测控制组设计。