實驗與準(zhǔn)實驗研究報告

1、-. z.單因素實驗設(shè)計及數(shù)據(jù)處理練習(xí)題1.試述單因素完全隨機實驗設(shè)計與重復(fù)測量實驗設(shè)計各有什么優(yōu)缺點？單因素完全隨機實驗設(shè)計優(yōu)點：每個被試只需承受一次處理，沒有疲勞與練習(xí)效應(yīng)。缺點：由于被試間的個體差異無法控制，實驗的精度較低單因素重復(fù)測量實驗設(shè)計優(yōu)點：所用的被試量最少，最大限度的減少了被試的個體差異。缺點：如果自變量水平較多時，屢次測量容易造成被試的練習(xí)與疲勞效應(yīng)；有些實驗處理水平之間互相影響，不適合采用重復(fù)測量的實驗設(shè)2.*校三個平行班進展數(shù)學(xué)測試，*教師為了比擬不同班級數(shù)學(xué)成績的差異，分別對三個班進展三次t檢驗，得到了三個班級之間數(shù)學(xué)成績存在差異的檢驗。問：這種分析方法是否正確？為什么

2、？如不正確，應(yīng)如何分析？這種檢驗方法不正確因為試驗中有超過兩組被試，如果使用三次t檢驗，進展兩兩比擬，顯著性差異的概率增大，實驗誤差增大。應(yīng)該進展方差齊性檢驗，如果方差齊性檢驗結(jié)果不顯著，三個班的數(shù)學(xué)成績無顯著差異；假設(shè)方差齊性檢驗的結(jié)果為有顯著性差異，通過多重比擬判斷是否有差異。3.有一項探討學(xué)生文章組織能力對文章閱讀理解成績影響的實驗研究。通過文章組織能力測試將學(xué)生分為組織能力低A、組織能力中B和組織能力高C三組。分別對三組學(xué)生進展閱讀能力的測驗，三組學(xué)生的閱讀成績?nèi)缦拢瑔枺喝M學(xué)生的閱讀理解能力是否有顯著差異？如果有差異，是在哪幾組之間有差異？ABC1314191616181418171

3、5152013132217211423描述閱讀能力N均值標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)誤均值的 95% 置信區(qū)間極小值極大值下限上限1514.201.304.58312.5815.8213162715.291.799.68013.6216.9513183720.002.160.81618.0022.001723總數(shù)1916.743.124.71715.2318.241323方差齊性檢驗閱讀能力Levene 統(tǒng)計量df1df2顯著性.811216.462顯著性0.05，滿足方差齊性，通過LSD進展多重比擬ANOVA閱讀能力平方和df均方F顯著性組間121.456260.72817.918.000組54.229163

4、.389總數(shù)175.68418多重比擬因變量:閱讀能力(I) 組織能力(J) 組織能力均值差 (I-J)標(biāo)準(zhǔn)誤顯著性95% 置信區(qū)間下限上限LSDdimension21dimension32-1.0861.078.329-3.371.203-5.800*1.078.000-8.09-3.512dimension311.0861.078.329-1.203.373-4.714*.984.000-6.80-2.633dimension315.800*1.078.0003.518.0924.714*.984.0002.636.80Tamhanedimension21dimension32-1.086

5、.896.584-3.651.483-5.800*1.003.001-8.68-2.922dimension311.086.896.584-1.483.653-4.714*1.063.003-7.67-1.763dimension315.800*1.003.0012.928.6824.714*1.063.0031.767.67*. 均值差的顯著性水平為 0.05。Sig小于0.05，存在顯著性差異第一組和第三組以及第二組和第三組之間存在顯著性差異4.有一項探索生字密度對兒童閱讀理解能力影響的實驗研究。因變量是閱讀理解成績，自變量A為生字密度，有四個水平，即：a1為5:1平均5個字中有一個生字，

6、a2為10:1，a3為15:1，a4為20:1。選取8名被試，每人承受四種實驗處理。原始數(shù)據(jù)如下表。問：不同生字密度是否會對學(xué)生的閱讀理解成績造成顯著差異？如果有差異，是在哪幾組之間有差異？a1a2a3a41314181916161918141418181312171715141522171516231513172212131621主體因子度量:MEASURE_1因子1因變量dimension11生字密度12生字密度23生字密度34生字密度4描述性統(tǒng)計量均值標(biāo)準(zhǔn)偏差N生字密度114.37501.685028生字密度213.87501.246428生字密度317.00001.309318生字密度

7、420.00002.267798多變量檢驗b效應(yīng)值F假設(shè) df誤差 dfSig.因子1Pillai 的跟蹤.95434.257a3.0005.000.001Wilks 的 Lambda.04634.257a3.0005.000.001Hotelling 的跟蹤20.55434.257a3.0005.000.001Roy 的最大根20.55434.257a3.0005.000.001a. 準(zhǔn)確統(tǒng)計量b. 設(shè)計 : 截距主體設(shè)計: 因子1Mauchly 的球形度檢驗b度量:MEASURE_1主體效應(yīng)Mauchly 的 W近似卡方dfSig.EpsilonaGreenhouse-GeisserHuy

8、nh-Feldt下限dimension1因子1.1909.5075.095.527.654.333檢驗零假設(shè)，即標(biāo)準(zhǔn)正交轉(zhuǎn)換因變量的誤差協(xié)方差矩陣與一個單位矩陣成比例。a. 可用于調(diào)整顯著性平均檢驗的自由度。在主體效應(yīng)檢驗表格中顯示修正后的檢驗。b. 設(shè)計 : 截距主體設(shè)計: 因子1主體效應(yīng)的檢驗度量:MEASURE_1源III 型平方和df均方FSig.因子1采用的球形度190.125363.37525.170.000Greenhouse-Geisser190.1251.580120.33525.170.000Huynh-Feldt190.1251.96396.85325.170.000下限

9、190.1251.000190.12525.170.002誤差 (因子1)采用的球形度52.875212.518Greenhouse-Geisser52.87511.0604.781Huynh-Feldt52.87513.7413.848下限52.8757.0007.554根據(jù)球形檢驗，sig0.05，滿足球形假設(shè)。同時sig0.01，說明三組均值有極顯著性差異。接下來進展多重比擬分析。主體比照的檢驗度量:MEASURE_1源因子1III 型平方和df均方FSig.因子1dimension2線性160.0001160.00080.000.000二次24.500124.5006.018.044三

10、次5.62515.6253.795.092誤差 (因子1)dimension2線性14.00072.000二次28.50074.071三次10.37571.482主體間效應(yīng)的檢驗度量:MEASURE_1轉(zhuǎn)換的變量:平均值源III 型平方和df均方FSig.截距8515.12518515.1252303.609.000誤差25.87573.696估計度量:MEASURE_1因子1均值標(biāo)準(zhǔn)誤差95% 置信區(qū)間下限上限dimension1114.375.59612.96615.784213.875.44112.83314.917317.000.46315.90518.095420.000.80218

11、.10421.896成比照擬度量:MEASURE_1(I) 因子1(J) 因子1均值差值 (I-J)標(biāo)準(zhǔn)誤差Sig.a差分的 95% 置信區(qū)間a下限上限dimension11dimension22.500.423.275-.4991.4993-2.625*.754.010-4.409-.8414-5.625*.778.000-7.464-3.7862dimension21-.500.423.275-1.499.4993-3.125*.515.001-4.344-1.9064-6.125*.875.000-8.194-4.0563dimension212.625*.754.010.8414.40923.125*.515.0011.9064.3444-3.000*1.180.039-5.791-.2094dimension215.625*.778.0003.7867.46426.125*.875.0004.0568.19433.000*1.180.039.2095.791基于估算邊際均值a. 對多個比擬的調(diào)整：最不顯著差異相當(dāng)于未作調(diào)整。*. 均值差值在 .05 級別上較顯著。多變量檢驗值F假設(shè) df誤差 dfSig.Pillai 的跟蹤.95434.257a3.0005.000.001Wilks 的 lambda.04