(精品)舒华 实验心理学.ppt

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1、 心理与教育研究实验设计中心理与教育研究实验设计中一些常见问题一些常见问题 舒舒华华认知神经科学与学习国家重点实验室认知神经科学与学习国家重点实验室北京师范大学心理学院北京师范大学心理学院什么是科学研究什么是科学研究l科学研究的目标：描述，预测，解释；l心理学研究相应的三种途径：心理学研究相应的三种途径：l观察：观察：在自然状况下收集数据描述某种现象；包括自然观察；问卷调查；个案研究；l相关研究：相关研究：对两种现象之间的关系感兴趣，例如：吸烟与肺癌之间的关系；l实验研究：实验研究：对现象之间的因果关系感兴趣，方法：操纵或改变某些条件，观察其对行为的影响；例如：学习动机对学习成绩的影响。心理与

2、教育研究的特点心理与教育研究的特点l研究对象：研究对象：人l带来的问题、困难：带来的问题、困难：l影响因素多；l 无关变量的混淆：l 因素之间相互关联；ll实验设计与复杂统计在研究中的重要性：实验设计与复杂统计在研究中的重要性：大笑可大笑可“宽心宽心”l 美国心脏病专家表示，每天爽朗地大笑可以令心脏病消失。l 美国马里兰大学医疗中心在美国心脏协会的年会上发表报告指出，富有幽默感的人不宜患上心脏病。人们应每天抽出一段时间来大笑一场，例如观看充满欢笑的录像，以保障心脏健康。l 科学家研究了两组人，一组是150名患有心脏病或接受过心脏分流手术的人，另一组150人身体健康。研究人员让他们看一些有趣的东

3、西，结果发现，和同龄有心脏病的人相比，没患心脏病的人较容易发笑，欢笑率高出四成。有心脏病者较少在听到笑话后解颐（注：面现笑容），也较容易愤怒和抱有敌意。他们由此推断，那些人没有患心脏病，跟他们常欢笑有关。l摘自北京青年报2000年11月28日第14版 n实验的基本思想：实验的基本思想：n操作、改变某些变量(自变量)，引起另一些变量(因变量)的变化。n问题：问题：n变量（自变量）n 变量（无关变量）变量变化（因变量）n 变量（无关变量）n .实验设计的主要目标实验设计的主要目标l一、回答研究者感兴趣的理论问题一、回答研究者感兴趣的理论问题l l 途径：途径：l 建立变量之间的关系，操纵、改变一个

4、或多个变量，观察对行为的影响；l 控制无关变量，减小无关变量的影响；l 对变量进行操作定义；二、增加实验中获得的信息量二、增加实验中获得的信息量l在有限的研究中获得更多的信息；l途径：途径：l1、选择合适的实验设计种类，例如根据研究问题的复杂性，选择多因素实验设计；l2、进行系列研究；l3、选用复杂的统计方法，在同样的数据量中得到更多有意义的信息；l多因素实验设计：多因素实验设计：l研究问题中的诸因素之间是互相影响的，当忽略一些因素而研究另一些因素时，难以看到真实的结果；l因素实验设计的优点：因素实验设计的优点：l可以同时估价两个或多个实验处理的效应，可以估价实验处理之间的交互作用。l因素实验

5、设计可以对数据资源进行更有效的利用，使同样数量的数据给出更丰富的信息。儿童汉字读音及其发展儿童汉字读音及其发展（舒华、曾红梅，（舒华、曾红梅，1996）l因素设计因素设计:l 年级年级：二、四、六年级；l 语文能力语文能力：高、中、低；l 字的熟性字的熟性：熟悉、不熟悉；l 字的类型字的类型：规则字（纷）、l 不规则字（略）、l 声旁不独立字（忱）；l 其中字的熟悉性和字的类型是被试内因素,儿童的年级和语文能力是被试间因素。l任务任务：读音结果：读音正确率结果：读音正确率 形声字类型形声字类型l 规则字 不规则字 声旁不知字l-l .58 .36 .36l-l形声字类型形声字类型x年级年级 l

6、 字的类型 规则字 其它字 l 年级l -l 二 .53 .39 l 四 .58 .33 l 六 .62 .36 l -l形声字熟悉性形声字熟悉性x年级年级l-l 字的熟悉性 熟悉字 不熟悉字 l年级 l-l 二 .73 .14 l 四 .61 .21 l 六 .65 .23l-l形声字类型形声字类型x熟悉性熟悉性l-l 字的类型 规则字 其它字 l字的熟悉性 l-l 熟悉字 .75 .62 l 不熟悉字 .40 .09l-l能力能力x熟悉性熟悉性x类型类型l-l 熟悉性 熟悉字 不熟悉字 l字的类型 规则 不规则 规则 不规则 l语文能力 l-l高 .90 .79 .51 .15 l中 .7

7、6 .62 .39 .08 l低 .56 .43 .28 .05 l-结果：读音错误结果：读音错误儿童读音中使用线索的平均次数儿童读音中使用线索的平均次数l -l 语文能力 高 中 低l 年级l -l 六年级 15.7 14.8 14.4 l 四年级 12.6 10.7 5.5 l 二年级 3.9 2.1 1.5l -l 语音有关的错误：语音有关的错误：l 声旁错误；歧-支l 类似错误；歧-技l问题：问题：l方差分析统计方法限定了一个研究中因素的数量：统计复杂，当实验中发现交互作用时，对结果的解释更复杂化。l在缺乏经验的情况下，不容易确定确实应该包含进实验设计的因素，多因素实验设计在确定理想的

8、处理水平或处理水平的结合上不如小的系列实验更有效。l系列实验：系列实验：l每一个实验所包括的因素不多，但通过一系列实验，深入探讨各因素的影响。l在系列实验中，后面的实验设计是建立在前期实验结果的基础上，因此实验设计的灵活性、有效性都更好。汉字形旁的加工汉字形旁的加工 目的：l 探讨形声字中形旁的激活，形旁的影响因素。l材料：l 启动字l目标字 s-c-l+f-s+c+l-f+s-c+l-f+s-c-l+f-l 板 沐 桌 染 惧l实验一：lSOA=250msl目标字 s-c-l+f-s+c+l-f+s-c+l-f+s-c-l+f-l 板 沐 桌 染 惧l反应时 587 565 584 590l

9、启动 3 25*6l实验二：lSOA=70ms（mask)l blank#prime targetl 450 50 300 60 400l目标字 s-c-l+f-s+c+l-f+s-c+l-f+s-c-l+f-l 板 沐 桌 染 惧l反应时 583 569 565 582l启动 -1 13*17*实验中的变量实验中的变量l自变量：自变量：l 研究者可以操纵、改变的；l种类种类 (1)(1)：l客观外界的刺激;l被试固有的特征：如性别，教育水平、智力；l被试暂时的特征：如动机、疲劳；l种类种类 (2)(2)：l定性：性别，教学方法；l定量：视觉或听觉刺激的强度；l自变量的操作：自变量的操作：l自

10、变量的水平；l自变量水平的范围；l自变量水平的步骤；l如何确定自变量水平的范围和步骤：如何确定自变量水平的范围和步骤：l文献；l预实验；l自变量的范围和步骤自变量的范围和步骤l因变量：因变量：l可观察的行为：反应时间、速度、准确性等；l能够随自变量的改变而变化，对自变量的变化敏感；l可靠；l能够转换为数字数据，正态分布；l巧妙地设计实验的变量巧妙地设计实验的变量:lExample:human errors:l 1.Worker clothes;7/15 correct;l yes nol 2.Age:20-30:7 0l 35-60 0 8;l 3.Change clothes;4/12 co

11、rrect(old subjects)l巧妙地设计实验的变量巧妙地设计实验的变量:l自我面孔识别与右半球自我面孔识别与右半球lKeenan等人（2001,NATURE）曾研究过5名癫痫病人。在病人颈动脉内注射异戊巴比妥（一种镇静催眠药）的和田试验（Wada test）期间，他们向病人呈现由著名人物面孔和病人自己的面孔所合成的面孔图片，并要求病人记住图片。待病人从麻醉状态中恢复过来之后，他们向病人同时呈现病人自己的面孔与著名人物的面孔，要求病人选出先前呈现过的面孔。实际上，麻醉期间，无论是自己的面孔，还是著名人物的面孔，病人都未见过。l结果发现，左半球麻醉之后，全部5名病人，所选出的都是自己的面

12、孔。然而，右半球麻醉之后，5名病人中有4名病人，所选出的均是著名人物的面孔。这说明右半球是自我面孔觉察的优势半球。lKeenan J P,Nelson A,OConnor M et al.(2001).Self-recognition and the right hemisphere.Nature,409,305l无关变量：无关变量：l实验中不是由实验者操纵、改变的，但会影响因变量；l不是研究者感兴趣的；l来源：来源：l来自客观外界的：如实验的场所、测验的时间；l被试固有的特征：如性别，教育水平、智力；l被试暂时的特征：如指导语；l控制无关变量的途径：控制无关变量的途径：l随机化（Random

13、ization）;l匹配（Matching）;l拉丁方（Counterbalancing）;变量的操作定义变量的操作定义l变量必须用测量或操作它们的步骤来定义；l原因：语言的歧义性；l重要性：重要性：l结果的评价；l结果的推广；l研究者之间的交流；l方法：方法：l使用现有的信息，如性别、教育程度、汉字频率等；l通过操纵创建情景状态，如动机；l通过前测获得信息，如语义相关；Example(Loftus&Palmer,1974)lSubject:l 150 college students,5 groups;lMethod:l watch TV,and judge the speed of the

14、 automobile;l to manipulate the instruction to create the different levels of independent variable:l(1)The possible speed when the two cars cracked up(撞碎)l(2)The possible speed when the two cars knocked together(相撞)l(3)The possible speed when the two cars impacted(碰撞)l(4)The possible speed when the

15、two cars bumped(撞到)l(5)The possible speed when the two cars touched(接触).resultsl-lVerb mean of speed evaluatedlcracked up(撞碎)40.8lknocked together(相撞)39.3limpacted(碰撞)38.1lbumped(撞到)34.0ltouched(接触)31.8l-(example)(Rosler et al.,2001)TargetRelatedratingWordfrequencyNounsUnrelated1.18+0.5371.23+132.66

16、Moderatelyrelated3.17+1.2781.19+134.98Stronglyrelated4.38+0.8965.29+125.00VerbsUnrelated1.24+0.5974.89+113.24Moderatelyrelated3.05+1.2168.04+80.62Stronglyrelated4.10+1.0070.32+88.18n巧妙的实验设计：巧妙的实验设计：lA组组:n假假设设你你在在新新的的学学期期里里需需要要一一本本英英语语词词典典。你你准准备备去去一一家家旧旧书书店店，花花10元元到到50元元买买一一本本旧旧书书。你你在在书书店店里里发发现现了了一一本

17、本英英语语词词典典，是是1993年年出出版版的的，书书里里有有10000个个词词条条，书书看看上上去去基基本本上上是是新新的的。你你愿愿意意花花多多少少钱钱买这本书？（写出在买这本书？（写出在10-50元内的确切钱数）元内的确切钱数）nB组组:n假假设设你你在在新新的的学学期期里里需需要要一一本本英英语语词词典典。你你准准备备去去一一家家旧旧书书店店，花花10元元到到50元元买买一一本本旧旧书书。你你在在书书店店里里发发现现了了一一本本英英语语词词典典，是是1993年年出出版版的的，书书里里有有20000个个词词条条，书书的的封封皮皮是是撕撕破破了了的的。你你愿愿意意花花多多少少钱钱买买这本书

18、？（写出在这本书？（写出在10-50元内的确切钱数）元内的确切钱数）nC组：组：n假假设设你你在在新新的的学学期期里里需需要要一一本本英英语语词词典典。你你准准备备去去一一家家旧旧书书店店，花花10元元到到50元元买买一一本本旧旧书书。你你在在书书店店里里发发现现了了两两本本英英语语词词典典，其其中中一一本本词词典典(A)是是1993年年出出版版的的，书书里里有有10000个个词词条条，书书看看上上去去基基本本上上是是新新的的。另另一一本本词词典典(B)也也是是1993年年出出版版的的，书书里里有有20000个个词词条条，但但书书的的封封皮皮是是撕撕破破了了的的。你你愿愿意意花花多多少少钱钱买

19、买词词典典A，花花多多少少钱钱买买词词典典B？（写写出出在在10-50元内的确切钱数）元内的确切钱数）(Hsee,1996)nInformation:dictionaryABn-nYearofpublication:19931993nNumberofentries:10,00020,000nAnydefects:likenewcoveristornn-nAssume:nthemusicmajorstudents;tobuyamusicdictionary;plantospend$10-$50;l实验设计：实验设计：l独立样本：独立样本：lA组被试、B组被试：l 书店里有一种词典（A或B），字典

20、的信息，你愿意花多少钱买：l相关样本：相关样本：lC组被试：l书店里有两种词典（A和B），字典的信息，你愿意花多少钱买A、花多少钱买B：l自变量操纵；因变量选择；无关变量控制nUSAn-n Joint Separaten A 19(39)24(39)n B 27(39)20(38)n-nChinesen-n Joint Separaten A 17(27)20(27)n B 21(27)15(28)n-l自变量的变化自变量的变化:l 有、无;l 量的变化;l 质的变化;l因变量的变化因变量的变化:l 操纵指导语;l 操纵事件;l 操纵个体差异;三、提高实验的敏感性三、提高实验的敏感性l为什么要

21、提高敏感性？为什么要提高敏感性？l获得真正的处理效应；l当我们期望的处理效应不显著时，可能的原因：当我们期望的处理效应不显著时，可能的原因：l处理效应不存在；l实验设计不够敏感，看不到处理效应；方差分析的实质方差分析的实质l对一组数据的描述：对一组数据的描述：l集中趋势：集中趋势：l平均数、中数、众数、平均数、中数、众数、l离散趋势：离散趋势：l标准差、方差；标准差、方差；l观察两组数据：观察两组数据：l *l *l-l 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20lX1:7 5 4 10 4lX2:10 1 1 15 3l平均数平均数:6 6 l方差方差:26 156l方差（变异）检验

22、的优点：方差（变异）检验的优点：l方差与标准差：方差与标准差：l方差分析与方差分析与t检验：检验：l1、多个平均数之间比较；、多个平均数之间比较；l2、变异是否存在；、变异是否存在；l如何估计处理效应？如何估计处理效应？l实验研究：l 检验处理后的行为；l假设：l 随机分配被试；l实验处理前实验处理前:l*l*l-l2468101214161820l实验处理后实验处理后:l*l*l-l2468101214161820l多组：多组：l*l*l*l-l2468101214161820l观察数据的变化：观察数据的变化：l平均数：平均数：l 较大的变化，自变量引起；l 处理效应，系统变异；l变异：变异

23、：l 较小的变化，个体差异引起；l 误差效应，非系统变异；lF检验：检验：lF=MS(组间）组间）/MS（组内）（组内）l虚无假说为假：虚无假说为假：lF=（处理效应+误差变异）/误差变异l虚无假说为真：虚无假说为真：lF=（误差变异）/误差变异l方差分析的基本假设方差分析的基本假设l实验设计时必须考虑确定数据处理的方法，实验设计时必须考虑确定数据处理的方法，以便实验中收集的数据在能适合理论假设，也以便实验中收集的数据在能适合理论假设，也能适合实验设计和统计的要求。能适合实验设计和统计的要求。l如何产生数据是比如何处理数据更加艰难如何产生数据是比如何处理数据更加艰难的事情。的事情。l使用方差分

24、析去检验理论假说时，有两组使用方差分析去检验理论假说时，有两组假设是需要满足的：假设是需要满足的：lF分布的基本假设分布的基本假设l1、正态分布正态分布(normality)l正态分布的假设指实验中的观测值应来自正态分正态分布的假设指实验中的观测值应来自正态分布的总体。布的总体。l2、变异的同质性变异的同质性(homogeneityofvariance)lF检验的一个基本思想是，当被试随机分配给检验的一个基本思想是，当被试随机分配给K个个处理水平时，处理水平时，K个处理组被试的观测值的变异是同质个处理组被试的观测值的变异是同质的，即各个组的变异是相等的。的，即各个组的变异是相等的。l3、独立性

25、独立性(independence)l独立性指实验中一个被试的观测值应该独立于其它独立性指实验中一个被试的观测值应该独立于其它被试的观测值。被试的观测值。l实验设计模型及其假设实验设计模型及其假设l每一种实验设计都有一个特定的实验设计每一种实验设计都有一个特定的实验设计模型模型(experimentaldesignmodel)，模型揭，模型揭示了实验中一个观测值的构成，即影响一个观示了实验中一个观测值的构成，即影响一个观测值的所有变异源。测值的所有变异源。l单因素完全随机实验的实验设计模型：单因素完全随机实验的实验设计模型：lYij=+j+i(j)l(i=1,2,n;j=1,2,p)l实验设计模

26、型与平方和的分解：实验设计模型与平方和的分解：l单因素完全随机实验设计模型：单因素完全随机实验设计模型：lYij=+j+i(j)l单因素完全随机平方和的分解：单因素完全随机平方和的分解：lSS（总变异）（总变异）=SS（组间）（组间）+SS（组内）（组内）l实验设计模型的基本假设：实验设计模型的基本假设：l(1)模型模型Yij=+j+i(j)反映了影反映了影响实验中观测值响实验中观测值(Yij)的所有变异源的所有变异源;l(2)实验中包含了研究者感兴趣的处理水平实验中包含了研究者感兴趣的处理水平(j);l(3)误差变异误差变异(i(j)在每个处理总体内是在每个处理总体内是以均数为以均数为0、方

27、差为、方差为e2正态分布的。每一个正态分布的。每一个被试的误差变异被试的误差变异(i(j)都独立于其它被试都独立于其它被试的误差变异的误差变异(i(j)。l进行实验设计时，需要考虑满足两组假设，一进行实验设计时，需要考虑满足两组假设，一组是组是F分布的假设，另一组是实验设计模型的分布的假设，另一组是实验设计模型的假设，假设，l前者适合所有用方差分析检验假说的实验前者适合所有用方差分析检验假说的实验,后后者依据不同的实验设计而异。者依据不同的实验设计而异。l我们用数据来进一步认识平方和的分解：我们用数据来进一步认识平方和的分解：lpnppnl(Yij-Y.)2=n(Y.j-Y.)2+(Yij-Y

28、.j)2lj=1i=1j=1j=1i=1llSS总变异总变异=SS组间组间+SS组内组内l(Yij -Y.)2表示了所有观测值分数与总平均（grand）的偏离，是总变异；l(Y.j-Y.)2表示了组平均分数与总平均的偏离，是处理效应，组间变异；l(Yij-Y.j)2表示了所有观测值分数与组平均的偏离，是被试误差，组内变异。a1l16(6)=(5)+(1)l18(8)=(5)+(3)l10(0)=(5)+(-5)l12(2)=(5)+(-3)l19(9)=(5)+(4)a2l4(-6)=(-4)+(-2)l6(-4)=(-4)+(0)l8(-2)=(-4)+(2)l10(0)=(-4)+(4)l

29、2(-8)=(-4)+(-4)a3l2(-8)=(-1)+(-7)l10(0)=(-1)+(1)l9(-1)=(-1)+(0)l13(3)=(-1)+(4)l1(1)=(-1)+(2)l-l总和总和(0)=(0)+(0)第一列是在第一列是在A因素各水平上的原始因素各水平上的原始(AS)分数分数;第二列是每一个原始分数相对于总平均数的离差第二列是每一个原始分数相对于总平均数的离差;第第三三列列是是组组间间变变异异，或或每每组组平平均均数数相相对对于于总总平平均均数数的的离离差差。对对属属于于特特定定组组的的分分数数来来说说，它它们们相相对对于于总总平平均均数数的的离离差差是是相相同同的的。如如在

30、在第第一一组组是是5，在在第第二二组组是是-4，在第三组是在第三组是-1，三组相对于总平均数的离差之和为，三组相对于总平均数的离差之和为0。第第四四列列是是组组内内变变异异，或或每每个个组组内内的的每每个个原原始始数数据据相相对对于于组组平平均均数数的的离离差差。在在每每一一个个组组内内，每每个个分分数数相相对对于于组平均数的离差之和为组平均数的离差之和为0。如如果果将将这这些些离离差差平平方方，则则可可以以计计算算各各种种变变异异，或或平平方方和。例如：和。例如：SS总变异总变异=(6)2+(8)2+.+(3)2+(1)2=380SS组间组间=(5)2+(5)2+.+(-1)2+(-1)2=

31、210SS组内组内=(1)2+(3)2+(0)2.+(4)2+(2)2=170我们可以看到：我们可以看到：（1）方方差差分分析析的的基基本本思思想想是是将将检检验验“平平均均数数之之间间是是否否不不同同”的的问问题题转转换换为为检检验验“变变异异是是否否存在存在”的问题。的问题。（2）方方差差分分析析是是如如何何将将总总变变异异分分解解为为由由实实验验处处理理带带来来的的变变异异和和由由被被试试和和实实验验误误差差带带来来的的变变异的。异的。l方差分析中，要估价的统计假说是处理效应等于零（虚无假说），我们决定拒绝或者不拒绝虚无假说是基于F值。而这个F值可能导致错误的推论。l如果没有处理效应，我

32、们拒绝了虚无假说，就犯了I型错误，I型错误叫错误；l如果有处理效应，而我们不能拒绝虚无假说，就犯了II型错误，II型错误叫错误。l一个实验的敏感性的量化指标是它的检验力，检验力指当备择假说为真时，拒绝虚无假说的可能性。或者说，检验力表示对虚无假说的统计检验得出“现象存在”结论的可能性。也可以说，检验力是当虚无假说为假，做出正确决策的可能性。l检验力可表示为：检验力可表示为：lpower=1lI型型错误的控制：错误的控制：l设定特殊的水平；lII型错误的控制：型错误的控制：l1、取样大小：每种实验条件下观察的数量增加，检验力增加；l 2、未控制的或无关变异：当分离出未控制的或无关变异源，检验力增

33、加；l 3、处理效应：处理效应的大小增加，检验力增加；l提高敏感性的方法：提高敏感性的方法：lF=（处理效应+误差效应）/误差效应l提高敏感性的途径：提高敏感性的途径：l1、加大处理效应；l 2、减小误差效应；l 3、增加被试；l1、提高处理效应：、提高处理效应：l途径：途径：l 选取适当的自变量水平，加大水平之间的差异，使改变自变量水平所引起的变异能在因变量中反映出来。l 选择对自变量的变化敏感的因变量。l 2、减小误差效应：、减小误差效应：lF=（处理效应处理效应+误差效应）误差效应）/误差效应误差效应lF=（5+2）/2=3.5llF=（5+1）/1=6.0llF=（5+5）/5=2.0

34、l可以看到误差变异的改变对F值的影响，误差变异减小可以增加实验的敏感性。l途径：途径：l选择合适的实验设计：l 区组、拉丁方实验设计；l 混合、被试内实验设计；l 嵌套、协方差实验设计；l举例举例:l被试间实验设计:lSS(总变异)=SSA+SS(误差)l被试内实验设计:lSS(总变异)=SSA+SS(被试变异)+SS(误差)l3、增加被试：、增加被试：l实验设计的相对效率=MS组内/Ms 残差l N=相对效率 x n四、统计知识在实验设计中的重要作用四、统计知识在实验设计中的重要作用l实验设计时必须考虑确定数据处理的方法，以便实验设计时必须考虑确定数据处理的方法，以便实验中收集的数据在能适合

35、理论假设，也能适合实验中收集的数据在能适合理论假设，也能适合实验设计和统计的要求。实验设计和统计的要求。l统计知识在一定程度上限定了实验设计方法的使统计知识在一定程度上限定了实验设计方法的使用。用。l统计知识告诉我们实验结果的推论。统计知识告诉我们实验结果的推论。固定效应与随机效应实验设计模型l平方和分离假设没有包含特定的有关总体和取平方和分离假设没有包含特定的有关总体和取样的假设，但如果我们要从样本推论总体参数样的假设，但如果我们要从样本推论总体参数需要某些特定的假设。固定效应实验设计模型需要某些特定的假设。固定效应实验设计模型和随机效应实验设计模型是关于总体推论的假和随机效应实验设计模型是

36、关于总体推论的假设。设。lYij=+j+i(j)l固定效应模型的假设：模型适合于这样的实验设计，固定效应模型的假设：模型适合于这样的实验设计，其中所有要得出推论的有关的处理水平都已包含在实其中所有要得出推论的有关的处理水平都已包含在实验设计中。如果重复实验，会使用同样的处理水平。验设计中。如果重复实验，会使用同样的处理水平。在这种情况下，实验中所得出的结论仅限于实验中的在这种情况下，实验中所得出的结论仅限于实验中的p个水平。个水平。l然而，如果实验中的然而，如果实验中的p个水平是从更大的个水平是从更大的p个水平的总个水平的总体中随机取样的，模型是随机效应模型。体中随机取样的，模型是随机效应模型

37、。l固定效应模型：固定效应模型：l自变量水平的取样是固定的，来自前人或自己的自变量水平的取样是固定的，来自前人或自己的研究经验，来自研究的假说；如一、三、五年级；研究经验，来自研究的假说；如一、三、五年级；学习后间隔的时间学习后间隔的时间0小时，小时，2小时，小时，10小时。小时。l结果不能推论到取样的总体，如结论只能说一、结果不能推论到取样的总体，如结论只能说一、三、五年级儿童的发展如何。三、五年级儿童的发展如何。l随机效应模型：随机效应模型：l自变量（或无关变量）水平的取样是随机的，如自变量（或无关变量）水平的取样是随机的，如区组、被试、实验材料。区组、被试、实验材料。l结果可以推论到取样

38、的总体，如结论可以推论到结果可以推论到取样的总体，如结论可以推论到取样所涉及的被试总体、材料总体等。取样所涉及的被试总体、材料总体等。PhonologicalAwarenessinYoungChineseChildren(Shu,Peng&McBride-Chang,in press)lMeans:l-l year 3 4 5lSyllable deletion .40 .65 .83lCharacter recognition .16 .36 .48l-lCorrelations:l-l r .56*.50*.37*l-Correlationsbetweenphonologicalaware

39、nessandcharacterrecognitioninPreschoolchildrenFinal standardized beta weights predicting Chinese character recognition from metalinguistic skillsVariablesbeta weightsTAge.111.64Rime detection.061.00Syllable deletion.385.51*Tone detection.152.54*Rapid naming-.18-2.37*l研究者可以基于相关获得因果结论吗?l1960年,Eron 等测了

40、875个三年级小学生对暴力电视的偏爱（TVVL3）和攻击性（AGG3），发现两者之间的相关是.21。两者有因果关系吗？l1970年,Eron 再测试了其中的427个学生（13年级）对暴力电视的偏爱（TVVL13）和攻击性（AGG13）。因果关系方向与跨时间间隔小组相关因果关系方向与跨时间间隔小组相关 cross-laggedpanelcorrelation(Eron,1972)lTwopossibilities:l .21 .38 .21 .31lTVVL3 AGG3 AGG13 AGG3 TVVL3 AGG13lEron等人进行了偏相关分析偏相关分析。他们发现，在控制了诸多控制变量（如同伴评定的攻击性、父母的职业状况、父亲或母亲的攻击性等三年级时的变量，以及父亲的职业状况、被试的个人期望等十年之后的变量）的影响之后，TVVL3与AGG13之间的偏相关在数值上仍然接近 0.31。谢谢!