搞不清实验设计类型？学姐帮你！
哈喽，24备考的宝子们大家好！
今天学姐给大家分享《实验心理学》中的重要知识点——主要的实验设计类型。这也是考研的重难点和必考点。大家赶紧准备好笔记本来认真学习啦！
首先，我们来一起了解一下，究竟什么是实验设计呢？
心理学是科学的，那怎么通过某些方式将心理学变为科学的呢？艾宾浩斯给我们一个很好的借鉴，通过对记忆的研究，从而创立了很多的第一次，最为重要的是艾宾浩斯将心理学引入进了一种人工试验的情境，让心理学进入了科学家们的实验室。
对于一个实验研究来说，这个实验的设计是成败的关键，和我们建筑上的修建工程有很大的相似之处。我们不能盲目的去修建建筑，需要建筑方，承包方，监理方，设计方，勘察方的协作。勘察地质后，需要设计方根据勘察结果进行施工图等的设计，再由承包方去施工，而监理方负责对完成的工程进行验收，建设方也需要一直办理各项建筑业务，从而方便其他方的施工进程。而这里进程中的所有项目，都是一个有计划的工程。
只要施工方开始了施工，我们就有一本施工组织设计的手册，他计划了全程可能需要消耗的时间，人工，材料等，还记载了管理制度，特殊技艺的施工技术，施工工期，每一项工程的日期，施工平面图，等等等等。会把一切可能能考虑到的事情都会考虑到，然后写一本计划，按照计划施工。目的，仅仅只有一个就是按照计划尽可能的如期完工。
我们的实验设计，也类似于一种施工组织设计。如果我们有一个可以实施的课题，我们会提出假设，根据假设再去研究相对应的一个结果。然后，就是通过实验设计去研究怎么才能通过客观的实验，使假设，变为一个与之相对应的结果。
在实验设计中，你会想到可能会涉及到的各种因素包括：是否需要双盲，被试间还是被试内，怎么才能确保被试能够完成任务，怎么才能尽可能的避免被试造成系统误差，实验室的一点灯光会不会影响我们的实验结果，是不是仅仅因为实验室的人为环境而导致结果不符合预期？
而，这一切都会被我们的研究人员给化解，通过科学家的方式——实验设计。
实验设计的定义
实验设计：是关于如何按照预定目标制订适当的实验方案，以利于对实验结果进行有效的统计分析的数学原理和实施方法。
实验设计的类型
心理学实验设计是心理学研究中最常用的方法之一。以下是几种常见的心理学实验设计：
01 随机组实验设计
将被试随机分配到不同的组内，接受不同的自变量处理。
其基本假设是将被试随机分配到不同的组，若对各组进行同样的实验处理，在系统的条件下对他们进行测量，其结果就成为相等组，则他们的成绩在统计上是相等的。
类型：
单盲设计：实验参与者不知道自己属于实验组或对照组。
双盲设计：实验参与者和研究人员都不知道自己属于实验组或对照组。
优缺点：
优点：1、可以控制两组被试者变量的差异，分组的方法简单可行。
2、由于对每一被试者只作一次观测，可消除某些实验误差，如练习的影响。缺点：1、分成等组的方法仍欠精密。
2、若两组在不同时间观测，就可能插入实验以外的偶发事件，影响因变量的观测结果。
数据分析：
对数据进行统计学分析，评估干预措施的效果。随机组实验设计的数据统计方法包括以下几种：
（1）描述性统计：对实验组和对照组的数据进行描述性统计，包括平均数、标准差、百分比等。
（2）t检验：用于比较两个独立样本之间的均值差异，通常用于比较实验组和对照组之间的差异。
（3）方差分析：用于比较多个独立样本之间的均值差异，通常用于比较多个实验组和对照组之间的差异。
（4）逻辑回归：用于分析自变量对二元因变量的影响，通常用于分析干预措施对一个二元结果的影响，如是否发生某种疾病、是否接受某种治疗等。
02 因素设计
因素设计可以同时考察两个或两个以上的自变量（因素）对因变量的影响。
这种设计可以帮助研究人员确定自变量之间的交互作用，并了解它们对因变量的独立和联合影响。因素设计中，每个自变量通常都有两个或多个水平，以便比较和分析。
基本内容和类型：
因素设计基本内容包括自变量和因变量。自变量可以是定类变量（如性别、治疗方法等）或定量变量（如剂量、时间等）。因变量是研究的主要变量。因素设计的类型可以是完全随机设计、随机组块设计、重复测量设计等。
设计思路：
因素设计的基本思路是同时考虑两个或多个因素对因变量的影响，以探究这些因素对因变量的单独和交互影响。
设计过程：
研究问题和目标：明确研究问题和目标。
自变量选择：选择需要研究的自变量。
实验设计：根据研究目标和自变量的数量和类型，选择适当的因素设计类型和具体实验设计方案。
数据收集：进行实验并收集数据。
数据分析：对数据进行统计学分析，包括描述性统计、方差分析等。
数据统计方法包括以下几种：
（1）描述性统计：对自变量和因变量的数据进行描述性统计，包括平均数、标准差、百分比等。
（2）方差分析：用于比较不同自变量组合之间的均值差异和交互作用。
（3）单因素方差分析：用于比较单个自变量对因变量的影响。
（4）多元方差分析：用于同时考虑多个自变量对因变量的影响。
03 重复测量设计
重复测量设计是一种实验设计类型，其中参与者在实验中接受多次测量。这种设计类型可以用于研究人员想要测量在时间上变化的因变量，例如情绪状态或认知能力。重复测量设计还可以消除参与者间的差异，因为参与者在多个时间点上接受相同的测量，研究人员可以对参与者的差异进行控制。
重复测量设计是一种实验设计方法，其基本思想是在同一组受试者上多次测量相同的因变量，以比较不同自变量对因变量的影响。
基本内容和类型：
重复测量设计的基本内容包括自变量、因变量和重复测量。自变量可以是定类变量（如治疗方法、药物剂量等）或定量变量（如时间、温度等）。因变量是研究的主要变量。重复测量是在同一组受试者上多次测量相同的因变量。重复测量设计的类型可以是完全重复测量设计、不完全重复测量设计等。
设计思路：
重复测量设计的基本思路是在同一组受试者上多次测量相同的因变量，以比较不同自变量对因变量的影响。
设计过程：
重复测量设计的设计过程包括以下步骤：
研究问题和目标：明确研究问题和目标。
自变量选择：选择需要研究的自变量。
实验设计：根据研究目标和自变量的数量和类型，选择适当的重复测量设计类型和具体实验设计方案。
数据收集：进行实验并收集数据。
数据分析：对数据进行统计学分析，包括描述性统计、方差分析等。重复测量设计的数据统计方法包括以下几种：（1）描述性统计：对自变量和因变量的数据进行描述性统计，包括平均数、标准差、百分比等。
（2）方差分析：用于比较不同自变量组合之间的均值差异和交互作用.
（3）配对样本t检验：用于比较相同受试者在不同条件下的因变量均值是否有显著差异。
（4）重复测量方差分析：用于比较重复测量设计中不同自变量组合之间的均值差异和交互作用。
04 配对设计
配对设计是一种实验设计类型，它将参与者成对匹配，然后将每个匹配对中的一名参与者分配到实验组，另一名参与者分配到对照组。这种设计可以帮助研究人员控制参与者之间的差异，因为每个匹配对中的两名参与者具有相似的特征和背景。
配对设计是实验设计中常用的一种方法，主要用于消除组间差异可能产生的影响，以得到更加准确的结果。该设计方法将两组受试者进行配对，将同一组内的两个受试者分别随机分配到两个实验组中进行实验，从而消除组间差异的影响，提高实验结果的可靠性。
在配对设计中，每个配对的受试者具有相似的特征和属性，例如年龄、性别、身高、体重、疾病状态等，从而减少外部因素的干扰，增加实验的可控性。
设计思路和过程：
选择配对的受试者。选取一组受试者，并根据相同的特征或属性进行配对，例如，将年龄相仿、性别相同、疾病状态相似的受试者进行配对。
随机分组。将每个配对中的两个受试者随机分配到两个不同的实验组中进行实验。
进行实验。在两个实验组中实施相同的实验，并记录结果。
数据分析。使用统计学方法分析两个实验组之间的差异，例如t检验、方差分析等。在配对设计中，常用的统计方法有：
（1）配对样本t检验。通过比较配对实验组中的受试者在不同实验条件下的差异来评估实验效果。
（2）重复测量方差分析。用于评估配对实验组中的因素（例如实验条件、时间等）对结果的影响。
05 自然实验设计
自然实验设计是指利用已经存在的自然条件或者社会事件，来进行实验研究，从而获取对因果关系的认识。自然实验的特点是实验对象和实验环境并不是由研究者人为控制的，而是自然形成的。
设计思路和过程：
选择实验对象。自然实验中实验对象通常是某种社会群体，如某个城市的居民、某个学校的学生等。
观察实验条件。自然实验中实验条件是已经存在的，如政策变化、自然灾害等。
对比实验组和对照组。自然实验中通常需要一个实验组和一个对照组，实验组在某个条件下发生变化，而对照组则没有变化。
收集数据。收集实验组和对照组的数据，比较其变化情况。
数据分析。使用统计学方法对实验组和对照组的数据进行对比分析，评估实验条件对实验结果的影响。
自然实验设计的类型：
交叉设计：将两个群体在不同的时间内，分别作为实验组和对照组。
不等价控制组设计：在一个群体中，实验组和对照组的特征不相同，而且不可能完全随机分组。
纯自然实验设计：不存在人为干预，利用已有的自然条件和环境进行比较研究。
数据统计方法：
自然实验设计的数据分析方法与其他实验设计方法类似，可以使用t检验、方差分析、回归分析等方法对实验结果进行分析。但是，由于自然实验条件的不可控性，需要对实验结果的统计显著性进行更加谨慎的评估。
今天的知识点就和大家介绍到这里，有疑问或者备考过程中遇到问题，都欢迎与学姐进行交流~学姐会一直陪伴你们，直到上岸！
