实验心理学-第111部分

按键盘上方向键 ← 或 → 可快速上下翻页，按键盘上的 Enter 键可回到本书目录页，按键盘上方向键 ↑ 可回到本页顶部！
————未阅读完？加入书签已便下次继续阅读！


┣╋╋╋╋┫　　　　　　　　┃
┃　　　　总体　　┃　　　　29　　┃　　　　943。　37　┃　　　　　　　　　　　　┃　　　　　　　　　　　　┃　　　　　　　　┃
┣┻┻┻┻┻┫
┃　　　　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
他提
M，
∥润
雕圆
n质
h芷日
黠
吧文
船圉
。频
坞视
81
g程
几千
。主
班川
他业
M专
g理
式心
方学
系大
联范
久师
瓤拣●
芸荐
芸推
　　　　：㈣：　747883097　TL。　028　8194　2202日址：http：　i1747883097　qzone　qq　
抗纪屋喜翠嚣磊黩享勰霉
　　　　，理学专业20门主干课程DS视频图文并茂，音质圆润，提供试看　　期待咨询
　　　　／实验心理学
n
u
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。
83097　qzone　qq…
供《着期待咨询　　　　/　623
　　　　——‘‘‘‘‘‘‘…___…———‘‘‘‘‘‘‘1…‘‘‘‘—1‘‘‘‘‘‘‘‘‘‘‘‘‘‘‘‘一
　　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。
他提
M，
∥润
雕圆
n质
h芷日
黠
吧文
船圉
。频
坞视
81
g程
几千
。主
班川
他业
M专
g理
式心
方学
系大
联范
久师
躲◆
芸荐
芸推
　　　　：㈣：　747883097　TL：　028　8194　2202日址：http：　i1747883097　qzone　qq…
624／嚣翠嚣磊黩享勰；！
　　　　，理学专业20门主干课程DS视频图文并茂，音质圆润，提供试看　　期待咨询
　　　　／实验心理学
n
L
框B…9记忆实验数据的2×2ANOVA计算　　　　524
┏┓
┃　　　　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。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　┃
┗┛
芸芸视频水久联系方式㈣：747883097　TL：028　8104　2202网址：http：i17478
推荐：北京师范大学心理学专业20门主干课程DS视频图文并茂，音质圆润，提
（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