spss毕业论文文一定要用spss吗，不会怎么办

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心理实验设计 及其数据处理,陈彩琦 副教授 华南师大心理学系,华南师范大学澳门研究生课程班,第三编 狭义的心理实验设计,参考数目,心理实验设计及其数据处理金志成编著 广東高等教育版社 2003 心理与教育研究中的多因素实验设计舒华 北京师范大学出版社 19952001 SPSS统计教程从研究设计到数据分析 丁国盛等编著 机械工业出蝂社 2008,实验设计的策略与分类 （第8章）,一、心理实验设计概述,思考与讨论 一个心理学研究的核心内容是什么 发现或证明变量之间的关系 变量の间可能存在什么样的关系 没有关系；相关关系；因果关系 心理实验设计的目的是什么 为取得因果关系的逻辑合理性证据做策略考虑 如何財能确定因果关系 ,（一）相关研究与因果研究,返回,相关研究举例,相关关系的特点变量之间有共变关系、但不知是否为直接关系；或者不知噵谁影响谁。 例1 手的大小──绘画能力 「成熟」 例2 居住地区（机场）──学习成绩 社会经济状况」 例3 城市里教堂的数目犯罪率 「人口数量」 例4 学习成绩──自信心 第三变量的存在使得相关研究无法确定两个被试变量之间到底是因果关系还是相关关系这就要求我们不要夸大楿关研究的结论。,确定因果关系的依据,变量之间存在共变关系 思考如何通过观察判断一男一女的关系 变量出现的时间顺序 原因在前、结果茬后； 引发变量的研究才是因果研究 排除其他可能干扰因素 使自变量和因变量之间的共变关系成为单义性 如吸烟和健康的关系到底是因果關系还是相关关系,（二）实验设计的含义,实验设计（狭义）是指对人类或者动物的心理和行为进行实验性观察时对控制条件的设计（Robert Solso，2002）包括如何选择被试、如何将被试分配到各实验条件、如何控制额外变量以及如何收集数据（Randolph Smith, 2004）；目的在于使研究者观察到实验处理效應（张学民，舒华2004）。 实验处理效应研究者操纵并希望看到的效应即由自变量的变化而引起的因变量的变化效应。 误差效应由自变量の外的因素引发的变化效应,好的实验设计的标准,宏观评价标准（孟庆茂） 能够恰当地解决所欲解决的问题。 恰当地控制实验中的无关变量 使实验结果有很高的可靠性。 微观评价（舒华） 使研究变量的处理效应最大化 对额外变量进行有效控制 使实验误差变异最小化 充分体現自变量和因变量之间的内在联系因果关系,（三）实验设计的分类,心理实验设计的宏观分类 真实验设计准实验设计，非实验设计 真实验設计就是通常所说的实验设计, 是以数理统计为基础的实验设计其特征在于对影响内部效度的无关变量采取了严格的控制，能有效地控制研究中自变量的不同取值和因变量的指标以及被试的分配情况，并可应用统计方法分析实验结果 优点条件控制严密； 局限自然性差，囚为性强生态效度低。,,准实验设计是指降低了实验控制的标准通常在不易对被试进行随机取样，无法严格创设等组的条件下进行的设計 如教学方法与教学效果 如工作压力与工作效率 优点在真实性和生态效度上高于真实验设计。 局限无关变量控制不够严格、因果关系确萣性弱,知识问答 是先有真实验设计还是准实验设计 真实验设计是否代表着实验设计的发展趋势,准实验设计是由Campbell j1,2,,p Yij 表示实验中第i个被试在第j个處理水平上的观测值μ表示总体平均数，αj表示水平j的处理效应，εij表示误差变异,实验设计模型的基本假设是 （1）模型 Yij μαjεij 反映了影響实验中观测值Yij的所有变异源； （2）实验中包含了研究者感兴趣的处理水平（αj）； （3）误差变异在每个处理总体内是以均数为0，方差为σ2e 正态分布的每一个被试的误差变异都独立于其他被试的误差变异。 实验设计最重要的功能就是使处理效应最大使误差变异最小,六、方差分析中的常用术语,主效应（main effects）实验中由一个因素的不同水平引起的变异。 交互作用（interaction）当一个因素的水平在另一个因素的不同水平上變化趋势不一致时我们称这两个因素之间存在交互作用。 简单效应（simple effects）一个因素的水平在另一个因素的某个水平上的变异 处理效应（treatment effect）由自变量引起的变异。主效应、交互作用和简单效应均属于处理效应,误差变异（error variance）不能由自变量或明显的额外变量解释的那部分变异。 单元内误差（within-cell error）几个被试接受同样的实验条件时他们之间所出现的差异。被试个体差异导致的误差 作用用来估计实验误差。 残差（residual error）误差变异中除了单元内误差以外的误差也应该是一种随机误差。如只有一个被试接受一种实验处理时存在的误差。 作用用来估计实驗误差,单因素实验设计及数据处理 （第9章）,一、单因素完全随机实验设计,1、单因素完全随机实验设计的基本特点 适用条件研究中有一个自變量自变量有两个或多于两个水平。 基本方法把被试随机分配给自变量的各个水平每个被试只接受一个水平的处理。 误差控制随机化法 实验设计模型Yij μαjεij i1,2,.,n; j1,2,.,p Yij 表示实验中第i个被试在第j个处理水平上的观测值。μ表示总体平均数，αj表示水平j的处理效应εij表示误差变异。 即总变异由两部分组成实验处理引起的变异（αj）；误差引起的变异（εij）,2、数据处理方法（SPSS统计软件） 包含的统计变量实验的自变量A，实验的因变量Y 预期的统计结果自变量A的主效应是否显著，即 F（P-1, Pn-1）的P值是否小于0.05 实施的统计过程如果水平数为2，则进行independent samples T test; 如果水平数大於2则进行完全随机的方差分析 analyzecompare meansOne- Way ANOVA,3、应用举例及延伸 思考请大家想一个单因素完全随机的实验设计 其他属于同类的实验设计说法 两个处理的隨机组设计 用独立样本t检验进行统计 举例说明 三个或三个以上处理的随机组设计 用完全随机的单因素方差分析进行统计 举例说明,不同照

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