实验心理学-第91章
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┃ 总体 ┃ 29 ┃ 943。 37 ┃ ┃ ┃ ┃
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┃ 注:如果你借助计算器来计算方差分析,你必须要警惕出错。如果你 ┃
┃(通过ss和SSh)得到的组内平方和是负值时,那么你就应该知道自己一 ┃
┃定出错了,因为平方和不可能为负值。所以最好同时通过相减的方法和直 ┃
┃按计算的方法来计算ss。v,就算作为核对也好。一个易犯舶错误是将王郧 ┃
┃(将每一个分数平方,再将这些平方数相加)同(EX)2混淆,后者是分数总 ┃
┃数(哥D的平方。 ┃
┗┛
这种包含一个以上的因素的复杂设计的重要意义在于它们可以
帮助我们评估不同的因素是如何交互作用而产生一个实验结果的。
请回忆一下,当一个实验变量的作用受另一个实验变量水平的影响
时就产生了交互作用(见第3章)。如果我们就人际吸引进行一项
2×2的实验(指实验包含有两个不同的因素,每一因素又有两个不
同的水平).该实验的两个因素分别是被试的性别(男和女)以及被试
要对之评价的假被试(主试的同盟者)的性别,我们会发现一种交互
作用。如果被试站的位置与要对之评价的假被试之间的距离为一个
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/实验心理学
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因变量的话,我们会发现男性被试倾向站得靠近女性假被试I而女性
被试则倾向站得靠近男性假被试。这是一个交互作用的例子。因
此,不能简单地下结论·认为男性或女性被试将在实验情景中站得与
假被试很近,因为这要取决于假被试的性别。
当我们进行复杂的方差分析时,我们会发现实验中每一因素的
单独效果(称为主效果),同时也可以发现因素之间的相互影响(称为
交互作月j效应,或简称为交互作用)。如果女性被试不管假被试的性523
别,在什么情况下部站得靠近,那么这就是被试性别对于人际距离的
主效果。而交互作用则根据假被试的不同性别,不同性别的被试会
产生不同的结果。
很遗憾,我们不可能花更多的篇幅来完全解释清楚这些复杂的
方差分析是如何进行的。简单地讲,复杂方差分析的SSb可以通过
简易或单向方差分析中的方法来计算,但仍需要进一步将其分解为
自变量的主效果及自变量之间的交互作用。然后,将这些平方和除
以相应的自由度以计箅出均方,F比值的获得也如前例一样。框辟9
显示了这样的一例。
方差分析是一种参数统计检验,因此,在对样本之后的潜在总体
参数进行检验时,同样需要一些预想的假设成立。我们所讨论的方差
分析类型(固定效果模式)的最为重要的两个假定是,每种条件下的观
察分数为正态分布以及各个条件下的组内方差皆相同。这后一个假
设被称为同质方羞假设。它假定对自变量的操纵可以影响组间方差,
但不会影响组内方差。在实际应用中,研究人员不会为这些假设而过
分操心,这是因为统计学家们已经证实,方差分析是一种强有力的统
计检验减者说,即使违背了假设它也不至于导致错误的结论。大多
数研究者甚至都不去验证这些假设是否被满足了,即使他们去检查
了,且发现了与假设有所抵触的话,最好的解决办法也就是简单地采
取一种更为保守稳健的置信水平(比如,用0.叫代替o.05)。一次操作
已经影响了不同实验条件下的方差,这一事实本身就颇有意思,因为
它显示出高方差条件下的被试受到了实验处理的不同影响。了解了
这一事实也许就获得了理解该情景中行为的一条线索。
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附录B统计推理:导论/
统计的误用
统计的方法是如此地常用,以至于有时似乎借助统计的方法可
以使任何的观点站住脚。政客、经济学家、广告策划人、心理学家以
及许多其他人都用统计来支持他们各自的观点,难怪人们会产生这
样的印象,统计学可以橱从于任何目的。但正如一句古老的谚语所
云,“统计不会说谎,说谎的是用统计的人”。但事实上,统计学家们
自己没什么可担心的,因为凭借他们的老到,通过统计不难将错误的
结论同正确的区分开来。然而,统计确实可以被误用、滥用而给人造
成错误的印象。所以你必须对一些常见的误用保持警觉+这样你才
不会受它们的误导。
小或偏差样本的使用
许多电视广告用小样本或偏差样本来隐蔽地误导消费者。观
众会在电视上看见一位女士被要求用两种牌子的洗衣粉,比较它
们洗涤家庭中沾有污渍和色斑的衣物的效果。她选择了一种她常
用的产品BAF与新的“超强去污”产品SCR进行对比。将常用的524
洗衣粉放人一台洗衣机,而将新产品放人另一台洗衣机,同时进行
洗涤。稍后,该女士便声称是斯的超强去污洗衣粉效果好。主持
人问:“您相信这一品牌吗?”女士答:“为什么不。从现在开始,我
将一直使用这种超强去污的洗衣粉,它确实能去除衣物上的朽
溃。”即使我们违反常规地假定,电视上展现的这一幕不是出自于
编造的话,观众也应该对产品作更多的了解,而不至被这样的一个
小样本(一次)所蒙蔽。如果该“实验”能够诚实地经100位妇女的
重复,那么她们是不是都会选择稆强去污的新产品呢?而广告商
们则力图给我们留下这样的印象,因为这位妇女青睐这个产品,所
以所有的人(总体)也都会喜欢它。但是我们必须牢记的是,仅仅
通过一个样例就判断广大的总体具有的某种性质为真必须要非常
地谨慎。
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/实验心理学
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框B…9记忆实验数据的2×2ANOVA计算 524
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┃ 这一实验有40名被试,他们分成4组,每组10人,代表一十不同的条 ┃
┃件。让两组被试学习高度形象化的词,印与具体课题相对的很容易在生活 ┃
┃中看见的词(如:大象、椅子、汽车)。另两组被试学习低形象化的词,即抽象 ┃
┃的难以形成具体视觉图像的词(如美丽、民主、真理)。对于每一种类型的词 ┃
┃汇而言,学习这些词的两组被试叉分别接受不同的指导语,告诉两组单词 ┃
┃条件下的各一组被试不断地重复念这些词,直到屏幕上出现下一个单词为 ┃
┃止,这些被试的记忆条件就是机械复诵。对于精细复诵的被试而育,他们 ┃
┃的指导语是学习过程中在单词之间建立心理图像及有意义的联想。于是, ┃
┃该实验便成了一种2×2的因素设计。其中一个因幂是学习材料的类型(高 ┃
┃形象和低形象词),另一因素为故试接受的指导语(机械或精细复诵的指导 ┃
┃语)。由于不同组的被试只参加了四个条件中的一种,故该实验为被试间 ┃
┃设计。每一名被试讫住单词的数目见下表。随后是方差分析所舍的步骤, ┃
┃根据这些步骤,我们可对实验结果作相应的分析。 ┃
┣┫
┃ 高形象词 低形象诃 ┃
┣┫
┃ 机械复诵 精细复诵 机械复诵 精细复诵 ┃
┣┫
┃ 5847 ┃
┃ 7816 ┃
┃ 6953 ┃
┃ 4763 ┃
┃ 4 10 4 5 ┃
┃ 91036 ┃
┃ N7842 ┃
┃ 5944 ┃
┃ 5855 ┃
┃ 6934 ┃
┃ EX = 58 86 39 45 ┃
┃ x …。 5。 s 8。 6 3。 9 4。 5 ┃
┃ EX2 …。 3aa 748 169 225 ┃
┃EEXz = (358+ … + 225) = 1500 F/X = 228 ┃
┣┫
┃ 步骤1;将所有分数韵总和(zzx= 228)平方,然后再除以分数的总 ┃
┃数(40)。(Z£X)2/Ⅳ=(228V/40= 1299。6。这是一个校正值。 ┃
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(续表)
步骤2:ss.=uxZ … (ZIX)z/N。1500溅去步骤1的精果。SS; …
200。4。
步骤3:1+算SSiFt。先取每一形象化条件中所有分数的和+再平方,然
后再分别除以产生这些和的分数的数目,将两个商加起来,再橹和减去步
骤1的结果。
SS;et … (58+86)z/20+ (39 +45)z/20 …步骤1
1442 t84 …1299。6
— 20
= 1389。6 … 1299。6
= 90
步骤4:计算ssijl。其计算同步骤3的相同,除了分散和改为每一种
复诵类型的和。
ssl* …。 8~+4 )2+(58+39)2
20
…。 1328。 5… 1299。 6
…。 28。 9
1299。6 …步骤1
步骤5:计算S兔毒xI诵。将每一组的和平方,然后将这些平方值加起
来,除以每一和所包括的分散数目。再碱去ssl~(步骤3)、ss¨(步骤4)
和步骤1。
SSttxm= 58L£86z +39z +45z一步骤1一步骤3一步骤4
= 140;306/10 … 1299。6 … 90… 28。9
= 12。1
疹骤6t计算ssvl!。将SSa*减去每种处理的ss。
SSinE= 200。4 90 … 28。9 … 12。l
… 69。4
步骤7:确定自由度。
删’总件…所有铡量次数减1(40 …1)=39
dfitgi=形象的水平数目减1(2…”=1
dfl~ …复诵的水平数目减l