单一实验组设计名词解释是什么

单组实验设计：是以一组被试为实验研究对象，施加某种实验处理的实验设计。

缺点：内部效度较低，自变量与因变量(即前因后果)似乎是联系在一起的，要作出因果推论很用难。主要原因是单组实验很难排除"社会生活"、"自然成熟"、"选组效应"、"被试差异"、"顺序效应"等无关变量对实验变量的影响。

1、第1组观察不给处理，第2组观察给处理。

2、第1组给a处理，第2组给b处理。

3、交叉设计，第1组给a处理，第2组给b处理，经过洗脱后，第一组再给b处理，第2组再给a处理。

实验设计的基本类型有三种，分为因素设计、准实验设计和非实验设计。

1、因素设计

根据实验中自变量的数量可以划分为单因素设计和多因素设计。单因素设计简明易行，但由于实际生活中影响心理活动的因素通常为多个，所以当情况比较复杂时，最好使用多因素实验设计。

2、准实验设计

研究者事先认识到某些无关变量会影响实验结果，却又难以在实际妥善控制时，可采用准实验设计。准实验的主要特点是没有采用随机化程序，即被试的选择和编组、处理分配等都不是随机安排的。

3、非实验设计

非实验设计是一种自然描述，用来确定自然存在的临界变量及其相互关系。非实验研究的方法很多，如自然观察法、相关法、访谈法、问卷法、测验法、个案法和传记法等。

扩展资料

实验设计的主要功能是对变量的控制，是在控制条件下有效地操纵或改变自变量，使因变量(即反应变量)的变化得到观察。例如，研究两种教学方法对儿童学业成就的影响时，实验设计者应安排使其他条件尽量相同，如选择家庭和学校环境相似、学业基础相似，年龄相同的两组儿童，只控制使用两种不同的教学方法，然后考查二者对学习结果的影响。

实验设计的优点

1、科学合理地安排实验，从而减少实验次数、缩短实验周期，提高了经济效益。

2、从众多的影响因素中找出影响输出的主要因素。

3、分析影响因素之间交互作用影响的大小。

4、分析实验误差的影响大小，提高实验精度。

5、找出较优的参数组合，并通过对实验结果的分析、比较，找出达到最优化方案进一步实验的方向。

6、对最佳方案的输出值进行预测。

参考资料来源：百度百科--实验设计

广义实验是指：设计来检验一个理论或证实一种假设而进行的一系列操作或活动。

广义实验根据分组与处理方式划分的两种基本设计类型。完全随机化设计。又称被试间设计或独立组设计。它起源于抽样理论，即依据概率统计的原则，把被试随机分派到各组，接受各组应进行的处理。

由于是随机分派，所以在理论上各组接受处理前各方面是相等的。如果在同样条件下对两个或两个以上组施以相同处理，则各组效果的平均数在统计上应没有显著差异。

广义实验单组设计与对比设计：

根据是否设置控制组（对照组）划分的两种基本设计类型。单组设计。在所选被试编组时不设置控制组，其基本模式是前测－处理－后测，通过前后两次测量的差异检验实验处理的效果。统计结果一般采用t检验法。

单独使用这种类型的实验设计已不多见。因为在前测与后测中间有许多因素,如成熟、前测对后测的影响、测量工具的变形、情境的改变等，与实验处理的效果相混淆，从而降低实验的内在效度。

T检验可以分为单样本T检验，配对T检验和双样本T检验单样本t检验：是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较，来观察此组样本与总体的差异性。配对t检验：是采用配对设计方法观察以下几种情形：1）个同质受试对象分别接受两种不同的处理；2）同一受试对象接受两种不同的处理；3）同一受试对象处理前后。 F检验又叫方差齐性检验（等方差检验）。在双样本t检验中要用到F检验。从两研究总体中随机抽取样本，要对这两个样本进行比较的时候，首先要判断两总体方差是否相同，即方差齐性。若两总体方差相等，则直接用t检验，若不等，可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法。其中要判断两总体方差是否相等，就可以用F检验。 T检验和方差分析的前提条件及应用误区用于比较均值的t检验可以分成三类，第一类是针对单组设计定量资料的；第二类是针对配对设计定量资料的；第三类则是针对成组设计定量资料的。后两种设计类型的区别在于事先是否将两组研究对象按照某一个或几个方面的特征相似配成对子。无论哪种类型的t检验，都必须在满足特定的前提条件下应用才是合理的。若是单组设计，必须给出一个标准值或总体均值，同时，提供一组定量的观测结果，应用t检验的前提条件就是该组资料必须服从正态分布；若是配对设计，每对数据的差值必须服从正态分布；若是成组设计，个体之间相互独立，两组资料均取自正态分布的总体，并满足方差齐性。之所以需要这些前提条件，是因为必须在这样的前提下所计算出的t统计量才服从t分布，而t检验正是以t分布作为其理论依据的检验方法。 值得注意的是，方差分析与成组设计t检验的前提条件是相同的，即正态性和方差齐性。T检验常见错误归类：1） 不考虑t检验的应用前提，对两组的比较一律用t检验；2） 将各种实验设计类型一律视为多个单因素两水平设计，多次用t检验进行均值之间的两两比较。以上两种情况，均不同程度地增加了得出错误结论的风险。而且，在实验因素的个数大于等于2时，无法研究实验因素之间的交互作用的大小。转载——————————————————更多统计工具知识： 5W3H是什么？/5W1H是什么？ 什么是回归分析？ 什么是假设检验 什么是方差分析ANOVA什么是实验设计DOE？（案例解释） ——————————————————————————————————————徐老师质量管理领域培训师，咨询顾问。

一、适用情况不同

t检验一般适用于两组，所以在多维的情况下，不适用t检验，而F检验可以判定多组、一组多变量和多组间有交互（单因素、协方差、双因素无重复、双因素有重复等），然后在通过两两比较进行分析，用duncan和tukey等方法去判定，F检验的范围要大的多。

二、条件不同

简单来说就是实用T检验是有条件的，其中之一就是要符合方差齐次性，这点需要F检验来验证t检验的前提是方差齐，只有方差齐了，t检验的结果才反应两组数据的是否有差异，否则如果方差不齐的话，会把组内的差异也考虑进去，所以判定的概率就更宽松。

而F检验其实就是看组间差异和组内差异的比较，所以本质上和t检验方差齐的概念相似。但是实际上在方差不齐的时候是无法进行t检验的，结果不具有统计学意义。

扩展资料

t检验有单样本t检验，配对t检验和两样本t检验。

1、单样本t检验：是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较，来观察此组样本与总体的差异性。

2、配对t检验：是采用配对设计方法观察以下几种情形：两个同质受试对象分别接受两种不同的处理；同一受试对象接受两种不同的处理；同一受试对象处理前后。

F检验又叫方差齐性检验。在两样本t检验中要用到F检验。从两研究总体中随机抽取样本，要对这两个样本进行比较的时候，首先要判断两总体方差是否相同，即方差齐性。若两总体方差相等，则直接用t检验，若不等，可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法。

其中要判断两总体方差是否相等，就可以用F检验。若是单组设计，必须给出一个标准值或总体均值，同时，提供一组定量的观测结果，应用t检验的前提条件就是该组资料必须服从正态分布；若是配对设计，每对数据的差值必须服从正态分布。

若是成组设计，个体之间相互独立，两组资料均取自正态分布的总体，并满足方差齐性。之所以需要这些前提条件，是因为必须在这样的前提下所计算出的t统计量才服从t分布，而t检验正是以t分布作为其理论依据的检验方法。

简单来说就是实用T检验是有条件的，其中之一就是要符合方差齐次性，这点需要F检验来验证。

参考资料来源：百度百科-t检验

参考资料来源：百度百科-F检验

单组前后测设计

时间：2011-06-22 17:42:45

来源：勤思教育网|点击数：5922

设计2：单组前后测设计

这种设计的模式如下： O1XO2

这种设汁的要求是，对受试者进行实验处理前的测验（O1），然后给予受试者实验处理（X），再给予受试者一次测验（O2）。最后比较前测和后测的分数，通常采用两个相关样本平均数差异的显著性的检验（N>30用Z检验，N<30则用t检验），以检验前后两次测验平均数的差异显著性 （统计检验的具体方法可参阅有关章节）。这种研究设计的优点是：相同的受试者都接受前测和后测，“差异的选择”和“受试的流失”两因素即可被控制。缺点则是：实验效果可能受到“历史”、“成熟”、“工具”、“选择与成熟的交互作用”的干扰，可见其内在效度也很差，少用为宜。

更多设计2：单组前后测设计内容请咨询勤思考研在线老师！

喜欢本文章的同学，还喜欢下列同类型的文章：

教育学考研

单组前后测设计

为了让大家更好的备战考研，勤思考研为每位考生准备了一份考研资料，资料包括心理学、教育学、汉硕等专业，分为初试和复试两部分，所有申请资料的同学都可以获得对应专业资料。资料会在三个工作日内发放，如果没有解决，大家可以到“勤思考研自习室”微信公众号投诉。

最差的准实验设计是单组前测后测设计。

因为单组前测后测设计中存在5种内部效度威胁： 1趋中回归、2被试流失、3测验因素、4成熟因素、5历史因素。

如何应对以上这些威胁：

通用的做法是加入对照组 ，把被试进行随机分组，上述1、3、4可以较好的避免，2、5视实际情况而定（看威胁发生在那一个组） 。

特殊的做法是，除加入对照组外，还可以 测验因素：加入对照组+保留后测、加入对照组+保留前测后测但测量工具同质 。

针对被试流失的做法是 删除退出的数据，或保留接近均值的前测数据 加入对照组+保留后测 如果被试流失只发生在操控组，仍然会发生被试流失威胁。

问：自由度是什么？怎样确定？

答：（定义）构成样本统计量的独立的样本观测值的数目或自由变动的样本观测值的数目。用df表示。自由度的设定是出于这样一个理由：在总体平均数未知时，用样本平均数去计算离差（常用小s）会受到一个限制——要计算标准差（小s）就必须先知道样本平均数，而样本平均数和n都知道的情况下，数据的总和就是一个常数了。所以，“最后一个”样本数据就不可以变了，因为它要是变，总和就变了，而这是不允许的。至于有的自由度是n－2什么的，都是同样道理。 在计算作为估计量的统计量时，引进一个统计量就会失去一个自由度。通俗点说，一个班上有50个人，我们知道他们语文成绩平均分为80，现在只需要知道49个人的成绩就能推断出剩下那个人的成绩。你可以随便报出49个人的成绩，但是最后一个人的你不能瞎说，因为平均分已经固定下来了，自由度少一个了。简单点就好比你有一百块，这是固定的，已知的，假设你打算买五件东西，那么前四件你可以随便买你想买的东西，只要还有钱的话，比如说你可以吃KFC可以买笔，可以买衣服，这些花去的钱数目不等，当你只剩2块钱时，或许你最多只能买一瓶可乐了，当然也可以买一个肉松蛋卷，但无论怎么花，你都只有两块钱，而这在你花去98块那时就已经定下来了。

问：X方检验中自由度问题

答：在正态分布检验中，这里的M为N、平均数和标准差。因为我们在做正态检验时，要使用到平均数和标准差以确定该正态分布形态，此外，要计算出各个区间的理论次数，我们还需要使用到N。所以在正态分布检验中，自由度为K－3。在总体分布的配合度检验中，自由度为K－1。在交叉表的独立性检验和同质性检验中，自由度为（r－1）×（c－1）。

问：t检验和方差分析有何区别

答：t检验适用于两个变量均数间的差异检验，多于两个变量间的均数比较要用方差分析。用于比较均值的t检验可以分成三类，第一类是针对单组设计定量资料的；第二类是针对配对设计定量资料的；第三类则是针对成组设计定量资料的。后两种设计类型的区别在于事先是否将两组研究对象按照某一个或几个方面的特征相似配成对子。无论哪种类型的t检验，都必须在满足特定的前提条件下应用才是合理的。 若是单组设计，必须给出一个标准值或总体均值，同时，提供一组定量的观测结果，应用t检验的前提条件就是该组资料必须服从正态分布；若是配对设计，每对数据的差值必须服从正态分布；若是成组设计，个体之间相互独立，两组资料均取自正态分布的总体，并满足方差齐性。之所以需要这些前提条件，是因为必须在这样的前提下所计算出的t统计量才服从t分布，而t检验正是以t分布作为其理论依据的检验方法。 值得注意的是，方差分析与成组设计t检验的前提条件是相同的，即正态性和方差齐性。 t检验是目前医学研究中使用频率最高，医学论文中最常见到的处理定量资料的假设检验方法。t检验得到如此广泛的应用，究其原因，不外乎以下几点：现有的医学期刊多在统计学方面作出了要求，研究结论需要统计学支持；传统的医学统计教学都把t检验作为假设检验的入门方法进行介绍，使之成为广大医学研究人员最熟悉的方法；t检验方法简单，其结果便于解释。简单、熟悉加上外界的要求，促成了t检验的流行。但是，由于某些人对该方法理解得不全面，导致在应用过程中出现不少问题，有些甚至是非常严重的错误，直接影响到结论的可靠性。将这些问题归类，可大致概括为以下两种情况：不考虑t检验的应用前提，对两组的比较一律用t检验；将各种实验设计类型一律视为多个单因素两水平设计，多次用t检验进行均值之间的两两比较。以上两种情况，均不同程度地增加了得出错误结论的风险。而且，在实验因素的个数大于等于2时，无法研究实验因素之间的交互作用的大小。

问：统计学意义（P值）

答：结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。专业上，P值为结果可信程度的一个递减指标，P值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。P值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如P=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。（这并不是说如果变量间存在关联，我们可得到5%或95%次数的相同结果，当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。）在许多研究领域，0.05的P值通常被认为是可接受错误的边界水平。

问：如何判定结果具有真实的显著性

答：在最后结论中判断什么样的显著性水平具有统计学意义，不可避免地带有武断性。换句话说，认为结果无效而被拒绝接受的水平的选择具有武断性。实践中，最后的决定通常依赖于数据集比较和分析过程中结果是先验性还是仅仅为均数之间的两两>比较，依赖于总体数据集里结论一致的支持性证据的数量，依赖于以往该研究领域的惯例。通常，许多的科学领域中产生P值的结果≤0.05被认为是统计学意义的边界线，但是这显著性水平还包含了相当高的犯错可能性。结果0.05≥P>0.01被认为是具有统计学意义，而0.01≥P≥0.001被认为具有高度统计学意义。但要注意这种分类仅仅是研究基础上非正规的判断常规。

问：所有的检验统计都是正态分布的吗？

答：并不完全如此，但大多数检验都直接或间接与之有关，可以从正态分布中推导出来，如t检验、F检验或卡方检验。这些检验一般都要求：所分析变量在总体中呈正态分布，即满足所谓的正态假设。许多观察变量的确是呈正态分布的，这也是正态分布是现实世界的基本特征的原因。当人们用在正态分布基础上建立的检验分析非正态分布变量的数据时问题就产生了，（参阅非参数和方差分析的正态性检验）。这种条件下有两种方法：一是用替代的非参数检验（即无分布性检验），但这种方法不方便，因为从它所提供的结论形式看，这种方法统计效率低下、不灵活。另一种方法是：当确定样本量足够大的情况下，通常还是可以使用基于正态分布前提下的检验。后一种方法是基于一个相当重要的原则产生的，该原则对正态方程基础上的总体检验有极其重要的作用。即，随着样本量的增加，样本分布形状趋于正态，即使所研究的变量分布并不呈正态。

问：卡方检验的结果，值是越大越好，还是越小越好？

答：与其它检验一样，所计算出的统计量越大，在分布中越接近分布的尾端，所对应的概率值越小。如果试验设计合理、数据正确，显著或不显著都是客观反映。没有什么好与不好。

问：配对样本的T检验和相关样本检验有何差别？ 答：配对样本有同源配对（如动物实验中双胞胎）、条件配对（如相同的环境）、自身配对（如医学实验中个体的用药前后）等。在SPSS中，参数检验中的均值检验有以下几种选择， One-Samples T Test过程：进行样本均值与已知总体均值之间的差异显著性检验。 Independent-Samples T Test过程：进行检验两个不相关的样本是否来自具有相同均值的总体，即独立样本T检验。 Paired-Samples T Test过程：进行检验两个相关的样本是否来自具有相同均值的总体，即配对T检验。 One-Way ANOVA过程：用于检验几个（三个或三个以上）不相关的组是否来自相同均值的总体，即一元方差分析，也称单因素方差分析，还可进行随后的两两比较。

问：在比较两组数据的率是否相同时，二项分布和卡方检验有什么不同？ 答：卡方分布主要用于多组多类的比较，是检验研究对象总数与某一类别组的观察频数和期望频数之间是否存在显著差异，要求每格中频数不小于5，如果小于5则合并相邻组。二项分布则没有这个要求。如果分类中只有两类还是采用二项检验为好。如果是2*2表格可以用fisher精确检验，在小样本下效果更好。

问：如何比较两组数据之间的差异性

答：从四个方面来回答， 1.设计类型是完全随机设计两组数据比较，不知道数据是否是连续性变量？ 2.比较方法：如果数据是连续性数据，且两组数据分别服从正态分布&方差齐（方差齐性检验），则可以采用t检验，如果不服从以上条件可以采用秩和检验。 3.想知道两组数据是否有明显差异？不知道这个明显差异是什么意思？是问差别有无统计学意义（即差别的概率有多大）还是两总体均数差值在哪个范围波动？如果是前者则可以用第2步可以得到P值，如果是后者，则是用均数差值的置信区间来完成的。当然两者的结果在SPSS中均可以得到。 4.对以上结果SPSS的实现是： (1)t检验，analyse→compare means→independent-samples T Test (2)秩和检验，analyse→noparametric Test→2 independent samples

问：回归分析和相关分析的联系和区别

答：回归分析(Regression)：Dependant variable is defined and can be forecasted by independent variable.相关分析(Correlation)：The relationship btw two variables. --- A dose not define or determine B. 回归更有用自变量解释因变量的意思，有一点点因果关系在里面，并且可以是线性或者非线形关系；相关更倾向于解释两两之间的关系，但是一般都是指线形关系，特别是相关指数，有时候图像显示特别强二次方图像，但是相关指数仍然会很低，而这仅仅是因为两者间不是线形关系，并不意味着两者之间没有关系，因此在做相关指数的时候要特别注意怎么解释数值，特别建议做出图像观察先。不过，无论回归还是相关，在做因果关系的时候都应该特别注意，并不是每一个显著的回归因子或者较高的相关指数都意味着因果关系，有可能这些因素都是受第三，第四因素制约，都是另外因素的因或果。对于此二者的区别，我想通过下面这个比方很容易理解：对于两个人关系，相关关系只能知道他们是恋人关系，至于他们谁是主导者，谁说话算数，谁是跟随者，一个打个喷嚏，另一个会有什么反应，相关就不能胜任，而回归分析则能很好的解决这个问题回归未必有因果关系。回归的主要有二：一是解释，一是预测。在於利用已知的自变项预测未知的依变数。相关系数，主要在了解两个变数的共变情形。如果有因果关系，通常会进行路径分析(path analysis)或是线性结构关系模式。我觉得应该这样看，我们做回归分析是在一定的理论和直觉下，通过自变量和因变量的数量关系探索是否有因果关系。楼上这位仁兄说“回归未必有因果关系„„如果有因果关系，通常进行路径分析或线性结构关系模式”有点值得商榷吧，事实上，回归分析可以看成是线性结构关系模式的一个特例啊。我觉得说回归是探索因果关系的并没错，因为实际上最后我们并不是完全依据统计的结果来判断因果性，只有在统计结果和理论及现实比较吻合的基础上我们才肯定这种因果关系。任何统计方法只是一种工具，但是不能完全依赖于这种工具。即使是SEM，我们也不能说完全认定其准确性，因为即使方法是好的，但是变量的复杂关系呈现的方式也是多种多样的，可能统计只能告诉你一个方向上的最优解，可未必是最符合实际的，更何况抽样数据的质量好坏也会使得结果不符合事实，从而导致人们怀疑统计方法的准确性。统计只说明统计关联。不证明因素关系。回归有因果关系，相关未必。回归分析是处理两个及两个以上变量间线性依存关系的统计方法。此类问题很普遍，如人头发中某种金属元素的含量与血液中该元素的含量有关系，人的体表面积与身高、体重有关系；等等。回归分析就是用于说明这种依存变化的数学关系。任何事物的存在都不是孤立的，而是相互联系、相互制约的。身高与体重、体温与脉搏、年龄与血压等都存在一定的联系。说明客观事物相互间关系的密切程度并用适当的统计指标表示出来，这个过程就是相关分析。