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潜在失效模式及后果分析
FMEA
Potential Failure Mode and Effects Analysis
潜在失效模式及后果分析
何谓FMEA
uf06e FMEA是一组系统化的活动,其目的是:
uf06e 发现、评价产品/过程中潜在的失效及其后果。
uf06e 找到能够避免或减少这些潜在失效发生的措施。
uf06e 书面总结上述过程。
uf06e 为确保客户满意,这是对设计过程的完善。
FMEA发展历史
uf06e 虽然许多工程技术人员早已在他们的设计或制造过程中应用了FMEA这一分析方法。但首次正式应用FMEA技术则是在六十年代中期航天工业的一项革新。
FMEA的实施
uf076 由于不断追求产品质量是一个企业不可推卸的责任,所以应用FMEA技术来识别并消除潜在隐患有着举足轻重的作用。对车辆回收的研究结果表明,全面实施FMEA能够避免许多事件的发生。
uf076 虽然FMEA的准备工作中,每项职责都必须明确到个人,但是要完成FMEA还得依靠集体协作,必须综合每个人的智能。例如,需要有设计、制造、装配、售后服务、质量及可靠性等各方面的专业人才。
uf076 及时性是成功实施FMEA的最重要因素之一,它是一个“事前的行为”,而不是“事后的行为”,为达到最佳效益,FMEA必须在设计或过程失效模式被无意纳入设计产品之前进行。
uf076 事前花时间很好地进行综合的FMEA分析,能够容易、低成本地对产品或过程进行修改,从而减轻事后修改的危机。
uf076 FMEA能够减少或消除因修改而带来更大损失的机会。
uf076 适当的应用FMEA是一个相互作用的过程,永无止境。
DFMEA(设计FMEA)
简介
uf06e 设计潜在FMEA是由“设计主管工程师/小组”早期采用的一种分析技术,用来在最大范围内保证已充份的考虑到并指明各种潜在失效模式及与其相关的起因/机理。
uf06e 应评估最后的产品以及每个与之相关的系统、子系统和零部件。
uf06e FMEA以其最严密的形式总结了设计一个零部件、子系统或系统时,一个工程师和设计组的设计思想(其中包括,根据以往的经验和教训对一些环节的分析)。
uf06e 这种系统化的方法与一个工程师在任何设计过程中正常经历的思维过程是一致的,并使之规范化、文件化。
uf06e 在设计阶段使用FMEA时,能够用以下方法降低产品的失效风险
uf06e 有助于对设计要求的评估及对设计方案的相互权衡。
uf06e 有助于对制造和装配要求的最初设计。
uf06e 提高在设计/开发过程中已考虑潜在失效模式及其对系统和车辆运行影响的(概率)可能性。
uf06e 对制定全面、有效的设计试验计划和开发项目,提供更多的信息。
uf06e 根据潜在失效模式对“顾客”的影响,对其进行排序列表,进而建立一套改进设计和开发试验的优先控制系统。
uf06e 为推荐和跟踪降低风险的措施提供一个公开的讨论形式。
uf06e 为将来分析研究现场情况,评价设计的更改及开发更先进的设计,提供参考。
集体的努力
uf076 在最初的设计潜在FMEA过程中,希望负责设计的工程师们能够直接地、主动地联系所有有关部门的代表。这些部门应包括(但不限于):装配、制造、材料、 质量、服务和供方,以及负责下一总成的设计部门。
uf076 FMEA可成为促进有关部门间充分交换意见的催化剂,从而提高整个集体的工作水平。
uf076 此外,任何(内部或外部的)供方设计项目应向有关负责设计的工程师进行咨询。
uf076 设计FMEA是一份动态文件,应在一个设计概念最终形成之时或之前开始,而且,在产品开发各阶段中,当设计有变化或得到其它信息时,应及时,不断地修改,并最终在产品加工图样完成之前全部结束。
uf076 考虑制造/装配的要求是相互联系的,设计FMEA在体现设计意图的同时,还应保证制造或装配能够实现设计意图。制造或装配过程中可能发生的潜在失效模式和/或其原因/机理不需包含在设计FMEA当中,此时,它们的识别,影响及控制是由过程FMEA来解决。
uf06e 设计FMEA不是靠过程控制来克服设计中潜在的缺陷,但的确要考虑制造/装配过程中技术的/体力的限制,例如
uf06e 必要的拔模(斜度)
uf06e 要求的表面处理
uf06e 装配空间/工具可接近
uf06e 要求的钢材硬度
uf06e 过程能力/性能
设计FMEA的开发
uf06e 主管设计工程师拥有许多用于设计FMEA准备工作的文件。
uf06e 设计FMEA应从列出设计希望做什幺及不希望做什幺开始,如设计意图。顾客需求(正如由QFD之类活动所确定的一样)、车辆要求文件、已知产品的要求和制造/装配要求都应结合起来。
uf06e 期待特性的定义越明确,就越容易识别潜在的失效模式,采取纠正措施。
uf06e 设计FMEA应从所要分析的系统、子系统或零部件的框图开始。附录A给出了一个框图的示例,这个框图也可指示出信息、能量、力、流体等的流程。其目的在于明确对于框图的(输入),框图中完成的过程(功能),以及来自框图的(输出)。
uf06e 框图说明了分析中包括的各项目之间的主要关系,并建立了分析的逻辑顺序。
uf06e 用于FMEA的准备工作中这种框图的复制件应伴随FMEA过程。
目的
uf06e 生产品设计开发初期, 分析产品潜在失效模式与相关产生原因提出未来分析阶段注意事项, 建立有效的质量控制计划
定义
uf06e 失效 :
uf06e 在规定条件下(环境、操作、时间)不能完成既定功能。
uf06e 在规定条件下, 产品参数值不能维持在规定的上下限之间。
uf06e 产品在工作范围内, 导致零组件的破裂、断裂、卡死等损坏现象。
uf06e 为了便于将潜在的失效模式及其影响后果分析成文,已设计出专用表格。
uf06e 下面介绍这种表格的具体应用,所述各项的序号都相应标在表上对应的栏目内,完成的设计FMEA表格的示例见附录B:
u2022 FMEA编号
uf06e 填入FMEA文件编号, 以便查询。
uf06e 系统、子系统或零部件的名称及编号
u2022 设计责任
uf06e 填入整车厂(OEM)部门和小组, 如果知道,还应包括供方的名称。
4)编制者
uf06e 填入负责FMEA准备工作的工程师的姓名、电话和所在公司的名称。
u2022 年型/车型
uf06e 填入将使用和/或正被分析的设计所影响的预期的年型及车型(如果已知的话)。
u2022 关键日期
uf06e 填入FMEA初次预定完成的日期,该日期不应超过计划的生产设计发布的日期。
u2022 FMEA日期
uf06e 填入编制FMEA原始稿的日期及最新修订的日期。
u2022 核心小组
uf06e 列出有权确定和/或执行任务的责任部门和个人姓名(建议所有参加人员的姓名、部门、电话、住址等都应记录在一张分发表上)。
u2022 项目/功能
uf06e 填入被分析项目的名称和编号, 尽可能简洁地填入被分析项目的功能符号, 设计意图。包括这个系统作业相关的信息(如: 说明温度、压力、湿度范围)如果项目包含一个以上有不同潜在失效模式功能时, 则列出所有个别功能。
u2022 潜在失效模式
uf076 为零件、子系统或系统于符号设计意图过程中可能失效的种类, 也可能是较高阶子系统或系统之失效原因, 或较低阶零组件的失效效应。
uf076 列出特别项目和功能的每一潜在失效模式。假设失效是将发生的但不是必须发生的, 潜在失效模式或尽可能发生于某些作业条件下(如: 热、冷、干燥、灰尘等)和某些使用条件下。
uf076 一般的失效模式包含下列各项, 但不限于此: 裂纹、变形、松弛、泄漏、粘结、短路、生锈氧化、断裂。
u2022 潜在失效后果
uf076 为被客户察觉在功能特性上失效模式的后果, 也就是: 失效模式一旦发生时, 对系统或装备以及操作使用人员所造成的影响。
uf076 一般在讨论失效后果时, 先检讨失效发生时对干部所产生的影响, 然后循产品的组合架构层次, 逐层分析一直到最高层级人员, 装备所可能造成的影响。
uf076 常见的失效后果包括: 噪音、漏气、操作费力、电动窗不作用、煞车不灵、跳动、乱档、冷却不够、车辆性能退化, 产生臭气, 外观不良等。
u2022 严重度 (S)
uf06e 严重度是潜在失效模式发生时对下序零件、子系统、系统或顾客影响后果的严重程度(列于前一栏中)的评价指标。
uf06e 严重度仅适用于后果
uf06e 要减少失效的严重度级别数值,光能通过修改设计来实现,严重度的评估分为1到10级。
u2022 分级
uf06e 这个字段用来区分任何对零件、子系统或系统、将要求附加于制程管制的特殊产品特性(如关键的、主要的、次要的)。
uf06e 任何项目被认为是要求的特殊过程控制, 将被以适当的特征或符号列入设计FMEA的分级字段内, 并将于建议措施字段被提出。
uf06e 每一个于设计FMEA列出的项目, 将在过程FMEA的特殊过程管制中被列出。
u2022 潜在失效的起因/机理
u2022 潜在失效起因是指一个设计薄弱部分的迹象,其作用结果就是失效模式。
u2022 一般失效原因包括下列, 但不局限于此:
u2022 错误的原物料规格。
u2022 不适当的设计寿命假设。
u2022 超过压力。
u2022 润滑或加油能力不足。
u2022 不适当的维护作业。
u2022 缺乏环境保护。
u2022 错误的算法。
uf06e 一般装备失效包括下列, 但不局限于此
uf06e 生产效益率低。
uf06e 金属疲劳。
uf06e 原物料材质不稳定。
uf06e 欠流畅。
uf06e 磨损。
uf06e 腐蚀。
u2022 频度(0)
uf076 频度是指某一特定失效起因或机理(已列于前栏目中)出现的可能性
uf076 发生机会:
uf076 为原因或装备可能发生的事。可能发生的等级是一个值。透过设计变更是唯一能删除或管制, 因各种原因或装备所产生的失效模式。
uf076 潜在失效起因/机理出现频度的评估分为1到10级,在确定这个估计值时,需要考虑下列问题:
uf076 相似零件或子系统的过去服务取得资料和相关经验?
uf076 零件、或前一等级类似零件或子系统是否渍销?
uf076 从前一等级的零件或子系统, 改变的程度大小?
uf076 零件与前一等级零件, 基本上是否有差异?
uf076 零件是否为全新的产品?零件使用条件是否改变?
uf076 作业环境是否改变?
uf076 是否运用工程分析去评估, 实施执行与期望发生比率可组相提并论?
推荐的评估准则
u2022 现行设计控制
uf06e 列出利用预防, 设计验证/确认或其它作业未确认对失效模式设计适当, 和/或原因/机器设备均被考虑。常用的控制(如: 道路试验、设计评审、运算研究、可行性审查、样件试验等)为一些已被或正在使用的相同或类似的设计。
有三种设计管制或特征:
uf06e 预防起因/机理, 或失效模式/后果的出现或降低发生比率。
uf06e 查出起因/机理, 并提出纠正措施。
uf06e 查出失效模式。
uf06e 可能的话, 最好利用第1种控制方法; 再使用第2种控制方法; 最后才使用第3种控制方法。
u2022 不易探测度 (D)
u2022 风险顺序数(RPN)
uf076 风险顺序数是严重度数(S), 频率数(0), 不易探测数(D)等级的乘积。
RPN = (S) ×(0) ×(D)
是一项设计风险指针, RPN取值在1至1000之间。当RPN较高时, 设计小组应提出纠正措施来降低RPN值。一般实务上, 较不注意RPN质的结果, 通常严重度数(S)较高时, 就会特别注意。
u2022 建议措施
uf076 当失效模式依RPN值排列其风险顺序时, 针对最高等级的影响和关键项目提出纠正措施, 任何建议措施的目的要清除任何的频次, 严重度和/或不易探测度的等级。增加设计验证或确认作业的结果, 只可降低查出缺失的等级。透过设计变更去除或控制某一或多个影响失效模式的起因/机理, 只能降低频次数的等级。只有设计变更能降低严重度等级。可以考虑下列的措施, 但不限于此:
uf076 试验设计 。
uf076 修改试验计划 。
uf076 修改设计 。
uf076 修改材料性能要求 。
u2022 责任(对建议措施)
uf076 填入建议措施的负责单位或个人, 和预定完成的日期 。
u2022 采取的措施
uf076 完成纠正措施后, 填入简短的执行作业或生效日期
u2022 纠正后的RPN
uf076 将纠正措施实施后, 经鉴定, 评估和记录严重程度、出现频次和不易探测度数值的等级结果填入。
追踪确认 : 设计工程师应负责确认所有的建议措施, 均已执行或有适合的对策提出。FMEA相关文件应能反应最近的设计等级, 和最近有关的措施, 包括开始量产后发生的 。
uf076 设计责任工程师可由下列方法确认所有建议措施已被执行 。
uf076 确认达成设计要求。
uf076 审查工程图面和规范 。
uf076 组装或制造文件编汇确认 。
uf076 审查过程FMEA和控制计划 。
PFMEA(过程FMEA)
目的
uf06e 对失效的产品进行分析, 找出零件组件之失效模式, 鉴定出它的失效原因, 研究该项失效模式对系统会产生甚么影响 。
uf06e 失效分析找出零组件或系统的潜在弱点, 提供设计、制造、品保等单位采取可行之对策 。
简介
uf06e 过程潜在FMEA是由“制造主管工程师/小组”采用的一种分析技术,用来在最大范围内保证已充分的考虑到并指明潜在失效模式及与其相关的后果起因/机理。FMEA以其最严密的形式总结了工程师/小组进行工艺过程设计时的设计思想(包括对一些对象的分析,根据经验和过去担心的问题,它们可能发生失效)。这种系统化的方法与一个工程师在任何制造计划过程中正常经历的思维过程是一致的,并使之规范化 。
范围
uf06e 新件模具设计阶段。
新件试模、试做阶段。
新件进入量产前阶段。
新件客户抱怨阶段。
过程潜在 FMEA
uf06e 确定与产品相关的过程潜在失效模式
uf06e 评价失效对顾客的潜在影响
uf06e 确定潜在制造或装配过程失效的起因,确定减少失效发生或找出失效条件的过程控制变量
uf06e 编制潜在失效模式分级表,然后建立考虑纠正措施的优选体系
uf06e 将制造或装配过程的结果编制成文件
顾客的定义
uf06e 过程潜在FMEA中“顾客”的定义,一般是指“最终使用者”,但也可以是后续的或下一制造或装配工序,以及服务工作。
uf06e 当全面实施FMEA时,要求在所有新的部件/过程,更改过的部件/过程及应用或环境有变化的原有部件/过程进行过程FMEA。过程FMEA由负责过程工程部门的一位工程师来制定 。
集体的努力
uf06e 在最初的潜在PFMEA中,希望负责过程的工程师能够直接地、主动地联系所有相关部门的代表。这些部门包括但不限于:设计、装配、制造、材料、质量、服务、供方以及负责下道装配的部门。FMEA应成为促进不同部门之间充分交换意见的催化剂,从而提高整个集体的工作水平 。
uf06e 过程FMEA是一份动态文件,应在生产工装准备之前,在过程可行性分析阶段或之前开始,而且要考虑以单个零件到总成的所有制造工序。在新车型或零件项目的制造计划阶段,对新工艺或修订过的工艺进行早期评审和分析能够促进预测、解决或监控潜在的过程问题 。
uf06e 过程FMEA假定所设计的产品会满足设计要求。因设计缺陷所产生失效模式不包含在过程FMEA中。它们的影响及避免措施由设计FMEA来解决 。
uf06e 过程FMEA并不是依靠改变产品设计来克服过程缺陷的,但它要考虑与计划的制造厂装配过程有关的产品设计特性参数,以便最大限度地保证产品能满足顾客的要求和期望 。
uf06e FMEA也有助于新机器设备的开发。其方法是一样的,只是应将所设计的机器设备当作一种产品来考虑。在确定了潜在的失效模式之后,就可以着手采取纠正措施消除潜在失效模或不断减小它们发生的可能性 。
过程FMEA的开发
uf06e 过程FMEA应从整个过程中的流程图/风险评定(见附录C)开始。流程图应确定与每个过程有关的产品/过程特性参数。如果可能的话,还应根据相应的设计FMEA确定某产品影响的内容。用于FMEA准备工作中的流程/风险评定图的复制件应伴随FMEA过程 。
uf06e 为了便于分析潜在失效模式及其影响后果,并使之成为正规文件,设计了标准的表格,见附录G。
uf06e 下面介绍表格的具体应用,所述各项的序号都标在表上对应的栏目中,完成的过程FMEA表格实例见附录D。
定义
uf06e 在失效分析中, 首先要明确产品的失效是甚么, 否则产品的数据分析和可靠度评估结果将不一样, 一般而言, 失效是指 :
uf06e 在规定条件下, (环境、操作、时间)不能完成既定功能 。
uf06e 在规定条件下, 产品参数值不能维持在规定的上下限之间 。
uf06e 产品在工作范围内, 导致零组件的破裂、断裂、卡死、损坏现象 。
u2022 Fmea编号 :
uf06e 填入fmea文件编号, 以便可以追踪使用 。
uf06e 制程fmea表编号如下 :
uf06e 编号 □□ □□ - □□
uf06e 项目号 (从01-09循环使用)
uf06e 月份
uf06e 公历年的末两位
u2022 项目
uf06e 填入将被分析的系统、子系统或零件的过程名称和编号
u2022 过程责任
uf06e 填入oem整车厂、部门和小组, 如果知道包括供货商名称
u2022 编制者
uf06e 填入负责准备FMEA工作的工程师的姓名、电话及所在公司名称
u2022 年型/车型
uf06e 填入将使用和/或正被分析过程影响的预期的年型及车型(如果已知的话)
u2022 关键日期
uf06e 填入最初fema预定完成的日期, 不能超过开始计划生产的日期
u2022 Fmea日期
uf06e 填入编制最初fmea被完成日期, 和最新被修订的日期
u2022 核心小组
uf06e 列出有权限参与或执行这项工作负责部门或个人姓名(建议将所有小组成员名字、单位、电话号码、地址等另行列表) 。
u2022 过程功能/要求
uf06e 填入要被分析的过程或作业简单的叙述(如车、钻、焊接、攻丝、装配等) 。叙述尽可能与被分析的过程或作业目的一致, 当过程包含多种作业(如:组装), 而有不同的潜在失效模式时, 要将不同的作业视为不同过程处理 。
u2022 潜在失效模式
uf06e 为过程可能不符合过程要求或设计意图。叙述规定作业的不合格事项。它是一个原因成为下工程的潜在失效模式或被上工程所影响潜在失效模式。无论如何, 在准备fmea中, 必须假设进料的零组件或原物料是好的。
列出每一个特殊作业零件、分系统、系统或制程特性, 所引起的潜在失效模式。制程工程师或小组要提出和回答下列问题 :
uf06e 过程或零组件为何不符合规范 ?
uf06e 不考虑工程规范, 甚么是客户(最终使用者、下工程或服务)所不满意的 ?
uf06e 一般的失效模式包含下列各项:弯曲、粘合、毛刺、转运损坏、断裂、变形、脏污、安装调试不当、接地、开路、短路、工具磨损等 。
u2022 潜在失效后果
uf06e 被定义为对客户的功能失效模式。客户指的是:下个作业、下工程或地点、经销商、或车辆所有者。每一个潜在失效功能都必须被考虑 。
uf06e 对于最终使用者, 失效的后果经常被指为: 杂音、不规律的动作、不能操作的、不稳定的、通风不良、外观不良、粗糙不平的、过度的费力要求, 令人不舒服的气味、操作性减弱、车辆控制受损等 。
uf06e 对于下工程而言, 失效的后果经常被指为: 不能焊牢、不能上胶、不能塑封、排向困难、引直困难、影响产品性能 。
u2022 严重度 (S) :
u2022 分级
u2022 潜在失效起因/机理
uf06e 在尽可能的范围理, 列出所有能想象得到的失效起因 :
uf06e 不当的钮力——过大、过小 。
uf06e 不适当的焊接——电流、时间、压力不正确 。
uf06e 不精确的量具 。
uf06e 不当的热处理——时间、温度有误 。
uf06e 不适当的上胶 。
uf06e 缺少组件或装错 。
u2022 频度 (0)
u2022 现行过程控制
uf06e 现行过程控制是叙述制成方法, 用来预防可能扩大的失效模式和探测出失效模式的发生。这些控制方法可能包括冶具的防误或spc或后过程评估 。
有三种过程可以考虑 :
uf06e 预防失效起因/机理或失效模式/后果的发生或降低发生比率 。
uf06e 查出失效起因/机理, 并提出纠正措施 。
uf06e 查出失效模式 。
uf06e 可能的话, 最好使用第1种控制方法; 其次才使用第2种控制方法; 最后, 才使用第3种控制方法 。
u2022 不易探测度(D)
uf06e 不易探测度是指在零部件离开制造工序或装配工位之前,列于第16栏中的第二种现行过程控制方法找出失效起因/机理过程缺陷的可能性的评价指标;或者用第三种过程控制方法找出后序发生的失效模式的可能性的评价指标。
uf06e 评价指标分“1”到“10”级。
uf06e 一定要评价过程控制方法找出不易发生的失效模式的能力或阻止它们的进一步蔓延。
u2022 风险顺序 (RPN)
uf06e 风险顺序数是严重度数(s)、频度数(o)、和不易探测度(d)的乘积 。
rpn = (s) × (o)×(d)
是一项过程风险的指针。当rpn较高时, 功能小组应提出纠正措施来降低rpn值。一般实务上, 会特别注意严重度(S)较高之失效模式, 而不理会rpn之数值 。
u2022 建议措施
uf06e 当失效模式依rpn数排列其风险顺序时, 针对最高等级的影响和关键项目提出纠正措施。任何措施的目的是要减少任何频度、严重度、或不易探测度。可考虑下列采行措施, 但并不限于此 。
uf06e 为了降低发生机率, 需要修改过程和/或设计 。
uf06e 只有设计或制程变更可以降低严重度数 。
uf06e 为了增加探测(失效)的可能性, 需要修改过程和/或设计。通常改进侦查管制方法, 对质量改善是浪费和无效的。增加质量管制检验频率不是良好的纠正措施。永久性的纠正措施才是必需的 。
u2022 责任(对建议措施 )
uf06e 填入建议措施的负责单位或个人, 和预定完成日期 。
u2022 采取的措施
uf06e 完成一项纠正措施后, 填入简短执行作业和生效日期 。
u2022 纠正后的RPN
uf06e 纠正措施实施后, 填入简短执行作业和生效日期。频度、严重度和不易探测度的等级结果填入, 进一步的措施指要重复(19)~( 21)项之步骤即可
- 左迁
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每一个区组有不只一个被试,而每个区组里的每一个被试只接受一个实验处理,这样是不可能的。
随机区组设计要求每一个区组都要接受所有实验处理,所有如果,一个区组只有一个被试,而且被试只接受一个实验处理,那么实验控制的自变量就只有一个水平,那也就无所谓自变量(自变量必须可以变化,至少有两个水平)
对于随机区组设计,我认为,区组本身是一个自变量,只是被试验者通过在每个区组中同样书目同质的被试,从而便于在统计过程中分离出区组引起的变异。所以随机区组设计的实验通常可以看成是双因素实验设计,其中区组因素必须是组间设计——不可能一个被试同时属于两个不同的区组;对于真正实验的因素,实验处理的分配必须是随机的,所以一般是组间设计,让同一区组内的不同被试随机接受实验处理。
- 西柚不是西游
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对被试变量采用组间设计的意思是,被试变量只能作为组间自变量。
很容易理解,例如年龄这一典型的被试变量,不可能做10岁然后20岁然后30岁这样的实验处理,所以只能作为组间自变量。
明白了吗?
- 人类地板流精华
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你能再详细点吗?
被试间变量,被试内变量各指什么?怎样区分?
直接根据定义区分就行了被试内设计是指每个或每组被试接受所有自变量水平的实验处理的真实验设计,又称“重复测量设计”。 1、被试内设计的优点 ①被试内设计需要的被试较少,实验设计方便、有效。 ②被试内设计比组间设计更敏感。 ③心理学的某些领域需要使用被试内设计,即被试内设计适用于研究练习的阶段性。 ④被试内设计消除了被试的个体差异对实验的影响。 2、在使用被试内设计时,应注意该设计的缺点及采用合适的方法克服这些缺点 被试内设计的缺点:①一种实验条件下的操作将会影响另一种实验条件下的操作,也就是实验顺序造成了麻烦。②被试内设计的方法不能用来研究某些被试特点自变量之间的差异。③如果实验中每一种实验条件需要较长时间的恢复期,就不宜使用被试内设计。④当不同自变量或自变量的不同水平产生的效果不可逆时,不宜使用被试内设计。 克服被试内设计缺点的方法:①完全的被试内设计:就是把所有可能的顺序都排出来进行实验,以抵消练习或疲劳作用的影响。通常采用两种完全的被试内设计:随机区组设计和ABBA平衡法。②不完全的被试内设计:此方法是可以保证每个自变量都同等地出现在所有可能的顺序或选择的顺序的每一个位置上。采用的方法一种是拉丁方设计,另一种是随机开始的循环排列。被试间设计的优点:每一个人只接受一种处理方式,而一种处理方式不可能影响或污染另一种处理方式,因此避免了练习效应和疲劳效应等由实验顺序造成的误差. 被试间设计的缺点:⑴所需要的被试数量巨大:由于每一个自变量的每一个水平都需要不同的被试,当实验因素增加时,实验所需要的被试数量就会迅速增加.⑵由于接受不同处理的总是不同的个体,因此被试间设计从根本上是不能排除个体差异对实验结果的混淆的,而匹配和随机化技术也只是尽可能地缓解而不是根治这一问题. 查看原帖>>2023-06-06 12:12:261
年龄是被试间变量吗
是。在混合设计中,每个被试只接受自变量一种处理的变量是被试间变量,年龄是被试间变量,以及药物类型、记忆术、心理治疗方法、数学方法等刺激(或任务)变量,都只能作为被试间因素或被试间变量来研究。2023-06-06 12:12:381
被试变量什么意思,心理学
是被试变量还是被试间(内)变量呀。如果是被试变量指因为由被试的一些特性所构成的变量,比如男女、兴趣等等。2023-06-06 12:13:121
被试内变量是什么
被试内变量 和 被试间变量是在混合设计中的相对概念。在混合设计中,有不同被试的那个自变量叫被试间变量,有相同被试的那个变量叫被试内变量2023-06-06 12:13:212
实验心理学考试:在单个实验中选用多少个被试合适?需要从哪几个方面来考虑?
我确定学了那么多年的心理学,从来没有听过“单个实验”这个名词,实验心理学也是学得不错的,只是我只知道单组(前)后测设计、(单组)时间序列设计、(单组)相等样本设计,也就这三种是和“单”这个字有关系的实验设计了,呵呵2023-06-06 12:13:302
spss怎么做同时含有多个被试内变量和多个被试间变量的重复测量方差分析?
重复测量是针对同样的个案 针对同样的因变量进行的不同时间段的测量所以你这个只是普通的2*2试验设计,就用多因素方差分析即可分析了2023-06-06 12:13:381
2(被试间)*2(被试内)*2(被试内)混合实验设计SPSS分析。 被试间变量是二分变量,被试内变
混合设计是既包括组内变量又包括组间变量的设计。组内变量是指其所有条件都在同一批人身上实施的变量。比如,看看哪一种饮料更受欢迎,所有人都要既品尝可口可乐也品尝百事可乐。组间变量是指一个条件只在某一组人身上存在的变量。比如,品尝饮料的人分为男、女,性别就是一个组间变量。把饮料和性别这两个变量放在一起,就是一个混合设计。可以看到不同性别的人对饮料是不是有不同的偏好。2023-06-06 12:13:471
如何设计一个双因素实验
双因素随机区组设计的基本方法如下:事先将被试在无关变量上进行匹配(如果这个变量是被试变量),然后将选择好的每组同质被试随机分配,每个被试接受一个实验处理的结合双因素随机区组实验设计与计算举例:研究的问题与实验设计。两因素重复测量实验设计:当在一个实验中,每个被试仅接受一个实验处理时,叫非重复测量实验设计或被试间设计,完全随机和随机区组设计都是非重复测量设计。在一个实验中,让每个被试接受一个变量所有的处理水平,这就是重复测量实验设计,当有一个因素是重复测量,而另一个因素是非重复测量时,叫混合设计。当两个因素都是重复测量时,叫做被试内设计。重复一个因素的两因素实验设计:两因素混合设计定义:当一个实验设计中即包含非重复测量的因素(被试间因素),又包含重复测量的因素(被试内因素)时,叫做混合因素设计。双因素混合实验设计适合用于的研究条件:研究中有两个自变量,每个自变量有两个或多个水平。研究中一个自变量是被试内的,即每个被试要接受所有水平的处理,另一个自变量是被试间的,即每个被试只接受它的一个水平的处理,或者它本身是一个被试变量。如性别、年龄等。研究者更感兴趣于研究中的被试内因素的处理效应,以及两个因素的交互作用,希望对它们的估价更加精确。双因素混合实验设计的基本方法:首先确定研究中的被试内变量和被试间变量,将被试随机分配给被试间变量的各个水平,然后使每个被试接受与被试间变量某一个水平相结合的被试内变量的所有水平。2023-06-06 12:13:591
两因素完全随机设计是被试间吗
两因素完全随机设计:两个被试间变量 u2022 两因素被试内设计:两个被试内变量 u2022 两因素混合设计:一个被试间变量,一 个被试内变量 ...2023-06-06 12:14:372
两因素混合实验设计的基本特点有哪些
什么叫混合实验设计 混合实验设计一般涉及两个及两个以上自 变量的处理,其中每个自变量的实验设计 是不同的。比如,要求一个自变量用一种 设计处理,如被试内设计处理,而另一个 自变量用不同种类的设计处理,如被试间 设计处理。实际上,是同时进行几个实验。 当然,混合实验设计的含义不仅仅是指被 试内与被试间的混合,也包括实验的与准 实验的混合、实验的与非实验的混合、准 实验的与非实验的混合。 两因素混合实验设计 什么叫两因素混合实验设计 在二因素实验中,如果一个自变量采用组 间设计,另一个自变量采用组内设计,就 构成了最简单的混合实验设计。 两因素混合实验设计的基本特点 1、实验设计中包括一个被试内因素和被试 间因素,这是目前教育心理研究中比较常 用的一种实验设计方法。 2 、在这种实验设计中,研究者对被试内变 量的效应和它与被试间变量之间的交互作 用比较感兴趣,通常是将研究者比较感兴 趣的作为被试内因素。两因素混合实验设 计既有被试内设计的特点,也有被试间设 计的特点。 3 、当研究中的一个变量会对被试产生 长期效应,如学习效应或者被试变量 时,需要进行混合实验设计。 两因素实验设计的基本方法 首先确定研究中的被试内变量和被试间变 量,将被试随机分配给被试间变量的各个 水平,然后使每个被试接受与被试间变量 的某一水平相结合的被试内变量的所有水 平。 被试分配 b1 b2 b3 a1 S1 s1 s1 S2 s2 s2 S3 s3 s3 s4 s4 s4 a2 S5 s5 s5 S6 s6 s6 S7 s7 s7 S8 s8 s8 例子 在文章生字密度的研究中,同时想探讨文 章主题熟悉性对阅读理解的影响。研究者 选择将生字密度作为一个被试内变量,有5: 1(b1)、10:1(b2)、20:1(b3)三个水平, 将主题熟悉性作为一个被试间变量,有学 生不熟悉的(a1)和学生熟悉的(a2).这 是一个2×3两因素混合设计。 8名五年级学生被随机分为两组,一组学 生每人阅读三篇生字密度不同的、主题熟 悉的文章,另一组学生每人阅读三篇生字 密度不同、主题不熟悉的文章。实验实施 时,阅读三篇文章分三次进行,用拉丁方 平衡学生阅读文章的先后顺序。 两因素混合实验的计算表 ABS表 b1 b2 b3 ∑ a1 S1 3 4 5 S2 6 6 7 S3 4 4 5 S4 3 2 2 12 19 13 7 a2 S5 4 8 12 S6 5 9 13 S7 3 8 12 S8 3 7 11 24 27 23 21 AB表 b1 b2 b3 ∑ a1 a2 n=4 16 16 19 15 32 48 51 95 ∑ 31 48 67 平方和的分解与计算 SS总变异=SS被试间+SS被试内 SS被试间=SSA+SS被试(A) SS被试内=SSB+SSAB+ SSB×被试(A)2023-06-06 12:14:461
重复测量方差分析,简单效应
你可以直接用重复测量,SPSS里面哪里包含了组内变量和组间变量。不需要单独分开,而且你分开是错误的,你的设计本来是三因素,而不是你说的三水平。然后结果有处理内效应,处理间效应,还有交互作用。如果是每个因素主效应显著,必须就像多重比较。如果是交互作用,就必须进行简单效应检验!然后SPSS好像简单效应检验,要编脚本语句!推荐你看 舒华《心理实验多因素设计》2023-06-06 12:15:051
spss重复测量多元方差分析?
因变量:至少2个以上,且是数值变量。固定因素:适用于固定效应模型,为分类变量,选一个或几个。协变量:与因变量有关的数值变量,协方差分析时才用。WLS权重:变量加权,用于加权最小二乘分析。2/6指定模型:系统默认是“全因子”,包含所有因子的主效应、所有协变量的主效应、所有因子的交互效应,但不含协变量交互效应。“设定”则为用户自己定义,因素交互作用、因素和协变量间的交互效应,所有因素和协变量均含在模型中。“因子与协变量”中,F表示固定因素,C表示协变量。“交互”:所有因素不同水平各种组合的交互效应,系统默认。“主效应”:只考虑主效应,不考虑交互效应。“所有三阶”:考虑3个因素的交互效应,其他几阶解释同于此理。3/6计算离差平方和:共有4种,系统默认“类型3”,“类型3”是最多应用的方法。“类型1”:平衡设计,确定一级交互效应之前必须先确定主效应的离差,确定二级交互效应之前必须先确定一级交互效应离差,其他同理;多项式回归模型,其中,高次项确定前先确定低次项;嵌套模型,一级效应嵌套于二级效应之中,二级嵌套于三级之中,依次类推。“类型2”:平衡的方差分析模型、仅含主效应模型、所有回归模型、纯嵌套模型。“类型3”:类型1和类型2所列的模型、没有缺失数据的平衡或非平衡设计资料。“类型4”:有缺失数据的平衡或非平衡设计资料、类型1和类型2所列的模型。系统默认模型内含有截距。4/6“对比”:单变量组间比较,共6中方法供选择。“偏差”:将每个水平的均数与所有水平的总均数进行比较。“简单”:将各水平的均数与指定水平的均数进行比较。特别适合有对照的设计。“差值”:将每个水平的均数与前一水平的均数进行比较(第一水平除外)。“Helmert”:将每个水平的均数与后一水平的均数进行比较(最后一个水平除外)。“重复”:将每个水平的均数与其后各水平的均数进行比较(最后一个水平除外)。“多项式”:比较线性效应,二次效应、三次效应等,用于估计多项式趋势。5/6某因素某个水平上某因变量的估计均数,散点联线后显示估计均数随两个因素不同水平组合的变化趋势,若平行线条,表示两因素没有交互作用,若有交叉,存在交互作用。用于比较模型中的因变量均数估计。“两两比较”:具体操作可见我以前写的文章,搜索“spss教程:单因素方差分析 百度经验”。6/6因子与因子交互:选入预估计条件总体均数的主效应和交互效应的因素,并选入右框“显示均值”,显示框内因素的条件均数估计、包括均数、标准误、可信区间。“比较主效应”:提供模型中各主效应的条件估计均数的非校正多重比较。“输出”:描述统计、SSCP矩阵、方差齐性检验。2023-06-06 12:15:291
两个因素,一个因素有2个水平,另一个因素有4个水平,统计方法
关键看你试验设计是怎么样的哈,(1)如果是被试内设计用重复测量的统计方法,即在spss中选择方差分析的重复测量。(2)如果是被试间设计那么就用直接用方差分析就可以了哈。(3)如果是混合设计,那么还得用重复测量,被试内变量就作为重复测量的变量,被试间变量作为组间变量选择设计。补充:关键是2*4的两因素设计,所以必须看交互作用,交互作用不显著,才看每个变量的主效应。2023-06-06 12:15:381
同一批人,三种实验方式的比较用SPSS如何处理
可以考虑重复测量资料的分析方法2023-06-06 12:15:473
0903届实验心理学上作业(很急)
这个问题不要用绝对的答案来回答,或解释,因为不容易让你来回答,不论你说唯物 ,还是唯心,世界大的宏观你是无法达到客观,真实,直观的了解和解释,这也就从侧面说出人 为什么只爱说别人,为什么只看到别人的过错,也许你理解不了,也或许觉得我的答案有些 所答非所问 我建议你看 曼苏罗夫 反对心理学中的主观主义--《自然辩证法通讯》1958年04期反对心理学中的主观主义 .这是本专业期刊,我也是在上学的时候,学心理学的时候看过,现在到临床上也不是心理医生,不过你有疑问我们可以互相交流,沟通.,也和任何其它科学史一样,是一部唯物主义与唯心主义残酷斗争的历史。但是心理学上的这种斗争却具有自己的特点。2023-06-06 12:15:583
单因素两水平被试间是方差分析吗?
单因素被试间设计采用t检验或单因素方差分析的统计方法,具体根据因素的水平数选择。两因素被试间设计采用单变量方差分析,单因素或两因素被试内设计,均采用重复测量方差分析,混合实验设计也采用重复测量方差分析。总之,只要实验设计中涉及被试内变量,均可以采用重复测量方差分析。2023-06-06 12:16:041
帮忙设计一个心理学实验
自变量:教学方法(自学辅导;传统教学),教龄(两年以下;五年以上)。因变量:学生测验的平均分数2023-06-06 12:16:144
一个因素水平取几个值
一个因素水平取个4值。如果是被试内设计用重复测量的统计方法,即在spss中选择方差分析的重复测量。如果是被试间设计那么就用直接用方差分析就可以了,果是混合设计,那么还得用重复测量,被试内变量就作为重复测量的变量,被试间变量作为组间变量选择设计。组内SSw组间SSb除以各自的自由度(组内dfw =n-m,组间dfb=m-1,其中n为样本总数,m为组数),得到其均方MSw和MSb,一种情况是处理没有作用,即各组样本均来自同一总体,MSb/MSw≈1。另一种情况是处理确实有作用,组间均方是由于误差与不同处理共同导致的结果,即各样本来自不同总体。那么,MSb>>MSw(远远大于)。2023-06-06 12:16:321
教育实验研究的教育实验的变量控制
1.教育实验变量控制的内涵教育实验变量控制即无关变量的控制,是指控制那些在教育实验中应保持恒定的变量。教育实验中,为了探索因果关系,证实确实是自变量X导致了因变量Y的变化,就必须排除外来的无关变量的干扰,保证各方面变量平等,才能保证实验结果是可靠的。2.教育实验变量控制的主要方法教育实验中无关变量很多,要对其进行有效的控制,实验者必须有针对性地选择合理的方法。教育实验中控制无关变量的主要方法有:(1)随机选择和分配被试。消除被试个体之间的差异,因而采用随机方法来选择和分配被试能有效地控制被试间的各种差异。(2)设置控制组。在实验中设置一个或多个控制组,对两个组同时进行因变量的观测(包括前侧和后侧),能较好地排除或恒定成熟对实验中因变量的作用。(3)采用“双盲法”。所谓双盲法,即研究者在实验中既不让实验的主试也不让被试了解实验的真实目的和意图,这可在一定程度上控制主试的态度、被试间自变量的扩散等方面的无关变量.(4)使无关变量保持恒定。对这些难以完全消除的无关变量,研究者可以设法将其恒定,即在实验的各个组别、各个阶段使其保持不变。(5)提高实验设计的科学性。在设计中根据对无关变量控制的需要来设计操作自变量的具体方法、设计实验程序、进行时间分配,这能较好地进行无关变量的控制。(6)控制资料统计过程。研究者按照实验目的选择合适的统计方法,并规范程序统计和结果处理,能减少统计误差,提高研究结论的准确性。2023-06-06 12:16:481
心理实验设计 2×2完全随机设计 那个高手帮帮忙啊
您查询的关键词是:多因素实验设计 。如果打开速度慢,可以尝试快速版;如果想保存快照,可以添加到搜藏。 (百度和网页http://202.193.170.1/teacher/admin/eWebEditor_V280_Free_sp1/UploadFile/200767112141582.ppt的作者无关,不对其内容负责。百度快照谨为网络故障时之索引,不代表被搜索网站的即时页面。) -------------------------------------------------------------------------------- 第三章 多因素实验设计 多因素实验设计:一个研究中具有两个或更多的自变量的实验设计 交互作用: 一个自变量影响另一个自变量的效果 一,分类 根据自变量的数目及其水平分类 两因素设计:2×2 ,2×3 …… 三因素设计:2×2×2 ,2×3×3 …… 2. 根据被试分派程序分类 随机多因素设计 重复测量设计 混合设计 第一节 多因素实验设计的分类 二,自变量安排 一旦研究者确定了一个设计,那么,也就确定了不同处理的数目 2×2设计的自变量安排:有 个处理组合 (1) 2×2被试间设计:如果每个处理组合需要6个被试,则共需 名被试 a2b2 6名 a2b1 6名 a2(无插图) A1b2 6名 a1b1 6名 a1(有插图) A (材料类型) B2(12岁) B1(7岁) B (年龄) (2) 2×2重复测量设计:如果每个处理需要8个被试,则需要 名被试 a2b2 同一组 a2b1 同一组 a2(分散) a1b2 同一组 a1b1 8名 a1(集中) A (学习方式) b2 (复杂) B1 (简单) B(单词类型) 控制顺序误差: 如果用完全抵消平衡,则共有4!=24个可能组合 如果用不完全抵消平衡,则使用4个组合(ABCD; BCDA; CDAB; DABC) a2b2 7-12名 a2b1 1-6名 a2(复杂) a1b2 7-12名 a1b1 1-6名 a1(简单) A (题目类型,被试内变量) b2(低) b1(高) B(元认知水平,被试间变量) (3) 2×2 混合设计:如果每各处理组合需要6个被试,则需要 名被试 2×3设计的自变量安排:有 个处理组合 (1) 2×3 被试间设计:如果每个处理组合需要6个被试,则共需 名被试 a2 b3 6名 a2b2 6名 a2 b1 6名 a2 a1 b3 6名 a1b2 6名 a1 b1 6名 a1 A (材料类型) b3 b2 b1 B(例如:年龄) (2) 2×3重复测量设计:如果每个处理需要6个被试, 则需要 名被试 控制顺序误差: 如果用完全抵消平衡,则共有6!=720个可能组合 如果用不完全抵消平衡,则使用6个组合(ABCDEF; BCDEFA; CDEFAB; DEFABC; EFABCD; FABCDE) a2 b3 同组 a2b2 同组 a2 b1同组 a2 a1 b3 同组 a1b2 同组 a1 b1 6名 a1 A (学习方式) b3 b2 b1 B(单词类型) (3) 2×3 混合设计:如果每各处理组合需要6个被试,则需要 名被试 a2 b3 7- 12 a2b2 7- 12 a2 b1 7- 12 a2 a1 b3 1- 6 a1b2 1- 6 a1 b1 1- 6 a1 A (题目类型,被试内变量) b3 b2 b1 B(元认知水平,被试间变量) 第二节 两因素完全随机和随机区组实验设计 一,两因素完全随机实验设计 (一)两因素完全随机实验设计的基本特点 1. 适合的研究条件 研究中有2个自变量,每个自变量有两个或多个水平; 如果一个自变量有p个水平,另一个有q个水平,实验中含有p*q个处理组合,研究者感兴趣于所有处理水平的结合的效应. 2. 基本方法:随机分配被试接受实验处理的结合,每个被试接受一个实验处理的结合. (二)例子 假定研究者要研究两种教学方法对不同能力学生学习成绩的影响. 自变量: 教学方法 A: 两个水平,正常讲授(a1)和独立学习和讨论(a2) 学习能力 B:两个水平,能力较高(b1)和能力较低(b2) 因变量:学习成绩 (三)实验数据及计算 64 61 71 60 96 62 独立学习 70 72 69 75 80 正常讲授 能力高 能力低 两种教学方法对学生学习成绩的影响没有明显差异. 学生的学习能力对学习成绩有重要影响,能力高学生的成绩高于能力低的学生的学习成绩. 在正常教学条件下,能力高与能力低学生没有差异;而当使用独立学习教学方法时,能力高学生育能力低学生的学习成绩出现显著差异. 交互作用表明:不同的教学方法可能适合不同的学生. 总和 误差 能力×方法 教学方法 能力 P F 均方 自由度 平方和 变异来源 方差分析表 二,两因素重复测量实验设计 (一)两因素混合设计 基本特点 研究中有2个自变量,每个自变量有两个或多个水平; 研究中一个变量是被试内的,另一个是被试间的; 研究者更感兴趣于研究中的被试内因素的处理效应,以及两个因素的交互作用. 2.例子: 大学生阅读插图文章的眼动研究(程利,杨治良.心理科学 2006,29(3):593-596) 实验以眼动记录仪为工具,通过记录眼动数据对大学生阅读不同难度(易材料2篇,难材料2篇)的无插图,黑白插图,彩色插图的文章的眼动特征( 持续时间,注视次数,眼跳距离和回视次数)和对阅读理解成绩的影响进行研究.为大学生的部分文科教材和文学读物的编写提供心理学依据. 确定自变量:实验设计采用2 X 3(即:材料X呈现方式)的两因素混合设计,其中材料(难,易)是被试内设计,呈现方式(无插图,黑自插图,彩色插图)是被试间设计. 确定因变量:阅读成绩,持续时间,注视次数,眼跳距离,回视次数 a3 b2 21-30名 a3 b1 21-30名 a3 彩色插图 a2 b2 11-20名 a2 b1 11-20名 a2 黑白插图 a1 b2 1-10名 a1 b1 1-10名 a1 无插图 A (呈现方式,被试间) b2 难材料 b1 易材料 B(材料,被试内) 确定被试:二年级大学生.如果每个处理用10名被试,共需30名被试. 5 4 5 5 5 4 5 3 4 4 5 4 2 3 2 2 2 1 3 3 彩色插图 5 4 4 3 3 3 2 3 4 3 3 5 3 2 2 1 1 3 2 4 黑白插图 2 2 3 1 2 0 1 1 0 1 3 4 2 5 1 2 2 4 1 3 无插图 呈现方式(被试间) 难材料 易材料 B(材料,被试内) 3. 实验结果(阅读理解成绩) 4. 方差分析 (二)两因素被试内设计(重复测量两个因素的两因素实验设计) 1. 基本特点 研究中有2个自变量,每个自变量有两个或多个水平; 研究中的两个自变量都是被试内变量; 2. 基本方法 每个被试都接受所有的实验处理组合 刺激呈现的顺序是随机的,或按拉丁方排序 3. 分配被试 自变量a:材料难度,两个水平(难,易) 自变量b:呈现方式,三个水平(无插图,黑白插图,彩色插图) 因变量:阅读理解成绩 2×3实验设计 如果每个处理用5名被试,共需5名被试. 被试分派如下: s1 s1 s1 s1 s1 s1 s2 s2 s2 s2 s2 s2 s3 s3 s3 s3 s3 s3 s4 s4 s4 s4 s4 s4 s5 s5 s5 s5 s5 s5 a1 a1 a1 a2 a2 a2 b1 b2 b3 b1 b2 b3 4. 实验结果(阅读理解成绩) 5 4 5 5 5 4 5 3 4 4 5 4 2 3 2 2 2 1 3 3 彩色插图 5 4 4 3 3 3 2 3 4 3 3 5 3 2 2 1 1 3 2 4 黑白插图 2 2 3 1 2 0 1 1 0 1 3 4 2 5 1 2 2 4 1 3 无插图 呈现方式(被试内) 难材料 易材料 B(材料,被试内) 三,两因素随机区组实验设计 1.基本特点 研究中有2个自变量,每个自变量有两个或多个水平; 如果一个自变量有p个水平,另一个有q个水平,实验中含有p*q个处理组合; 研究中有一个研究者不感兴趣的无关变量,研究者希望分理出这个无关变量. 2. 基本方法:事先将被试在无关变量上进行匹配,然后将选择好的每组同质被试随机分配,每个被试接受一个实验处理结合. 3. 例子:大学生阅读插图文章的眼动研究 自变量a:材料难度,两个水平(易,难) 自变量b:呈现方式,三个水平(无插图,黑白插图,彩色插图) 因变量:阅读理解成绩 另外,已知被试的智力水平会影响因变量,因此,有必要对被试的智力这一额外变量加以控制. 做法:实施实验处理前,对被试进行智力测验,按智力测验分数划分区组. 1 s1.1 s1.2 s1.3 s1.4 s1.5 s1.6 2 s2.1 s2.2 s2.3 s2.4 s2.5 s2.6 3 s3.1 s3.2 s3.3 s3.4 s3.5 s3.6 4 s4.1 s4.2 s4.3 s4.4 s4.5 s4.6 a1 a1 a1 a2 a2 a2 区组 b1 b2 b3 b1 b2 b3 随机区组2×3因素实验设计 4. 实验结果 1 6 6 7 5 9 13 2 3 4 5 4 8 12 3 4 4 5 3 8 12 4 3 2 2 3 7 11 a1 a1 a1 a2 a2 a2 区组 b1 b2 b3 b1 b2 b32023-06-06 12:17:091
心理学实验设计问题:2×2×3混合实验设计分析方法
混合实验设计的方差分析,在SPSS里用重复测量方差分析,把被试间、被试内变量分别放入对应变量框。结果里看到是否存在3个因素及有前后测的因素的主效应(注意被试内与被试间变量的表格不在同一个地方),是否有二重、三重甚至四重交互作用,如果存在,编写SPSS句法进行简单效应、简单简单效应检验。在这里办法做特别详细的回答,建议你从两因素混合实验设计的案例开始入手。详见舒华《心理与教育研究中的多因素实验设计》或《心理学研究方法》2023-06-06 12:17:223
心理学实验
还在查找中……2023-06-06 12:17:326
研究设计中无关变量的控制方法有哪些
有三种方法:1、对部分被试变量及暂时被试变量的控制方法:被试变量是指外界条件一致的情况下,被试间不同程度的持续性特征。例如年龄、性别、民族、文化及其他较为稳定的个体差异;暂时的被试变量是指非持续性的被试机能状态,例如疲劳、兴奋水平、诱因等等。对这种无关变量的控制一般采用以下方法,包括用指导语控制,主试对被试者的态度应予规范化,双盲实验法,控制被试者的个体差异和实验组、控制组法。2、对环境变量及部分被试变量的控制方法:主要指不作为自变量的环境方面的因素,实验执行中所产生的无关变异因素,及部分被试变量或暂时被试变量因素。控制方法主要包括以下几种:(1)操作控制的方法,主要指主试着的具体操作,排除一些变异因素对所研究问题的影响,有两个方面即无关变量的消除和无关变量的保持恒定;(2)设计控制的方法,即通过实验设计,控制实验结果中可能混进的无关变量效果,包括无关变量效果的平衡(将被试分为两个无关变量相等的组:控制组和实验组),无关变量效果的抵消(令该组内每个被试分别接受两个或两个以上的实验处理,包括完全被试内设计和不完全被试内设计)和随机化法、配对法。(3)统计控制的方法,包括无关变量的纳入和统计控制。2023-06-06 12:18:082
单因素被试间设计与单一被试研究设计一样嘛
不一样 单因素组间设计:给被试呈现图像,同时呈现声音,音调分为高低两种。一半的被试听高音调的, 一半的被试听低音调的,分组要注意平衡。多因素组内设计:给被试呈现的图像,图像分为清晰和模糊两种;同时呈现声音,音调分为高低两种。每个被试都看四种鬼。2023-06-06 12:18:282
求问SPSS里怎么做三因素“混合”实验方差分析?
如果是2*2*2,那就是5个变量,一个变量是被试间的c,数值为1、2。另外有四个变量a1b1、a1b2、a2b1、a2b2。把数据录入以后。去SPSS找重复测量方差分析,被试内被试间变量放到相应框内,计算。需要什么去里面设置。2023-06-06 12:18:371
如何对研究变量进行测量
般有三种方法:1、对部分被试变量及暂时被试变量的控制方法:被试变量是指外界条件一致的情况下,被试间不同程度的持续性特征。例如年龄、性别、民族、文化及其他较为稳定的个体差异;暂时的被试变量是指非持续性的被试机能状态,例如疲劳、兴奋水平、诱因等等。对这种无关变量的控制一般采用以下方法,包括用指导语控制,主试对被试者的态度应予规范化,双盲实验法,控制被试者的个体差异和实验组、控制组法。2、对环境变量及部分被试变量的控制方法:主要指不作为自变量的环境方面的因素,实验执行中所产生的无关变异因素,及部分被试变量或暂时被试变量因素。控制方法主要包括以下几种:(1)操作控制的方法,主要指主试着的具体操作,排除一些变异因素对所研究问题的影响,有两个方面即无关变量的消除和无关变量的保持恒定;(2)设计控制的方法,即通过实验设计,控制实验结果中可能混进的无关变量效果,包括无关变量效果的平衡(将被试分为两个无关变量相等的组:控制组和实验组),无关变量效果的抵消(令该组内每个被试分别接受两个或两个以上的实验处理,包括完全被试内设计和不完全被试内设计)和随机化法、配对法。(3)统计控制的方法,包括无关变量的纳入和统计控制。2023-06-06 12:18:441
实验心理学被试间设计、被试内设计、混合设计?
实验心理学被试间设计、被试内设计、混合设计?被试间设计:被试间设计是指实验者将被试分成不同的组,每组被试都在相同的实验条件下进行实验,每组被试的结果用来比较不同组间的差异。被试内设计:被试内设计是指实验者将被试分成一组,每个被试都在不同的实验条件下进行实验,每个被试的结果用来比较同一被试在不同实验条件下的结果。混合设计:混合设计是指实验者将被试分成不同的组,每组被试都在不同的实验条件下进行实验,每个被试的结果用来比较不同组间和同一被试在不同实验条件下的结果。如果觉得可以的话给我个点个赞!谢谢!2023-06-06 12:18:512
一个老师想要探讨0.5秒、1秒的预备时间对红色、绿色两种颜色的灯光的简单反应时的影响?
,,,,,,。。。。。,你说的是什么意思没看明白2023-06-06 12:19:102
什么是实验范式
在许多领域尤其是心理学中,为了验证某种假设,以及发现某些有意思的现象。实验者会设计具有验证性目的的实验。有些实验比较经典,被有相同或类似目的的后来人多次沿用,就形成了一种实验范式。实验范式包括实验的目的、具体流程、手段以及是被试内还是被试间或者是混合实验设计等。用一句话讲就是:实验范式即相对固定的实验程序。实验范式在具体的实验中可以做为模板,并根据自己的新要求进行修改。比如,在决策心理学中,经典的实验范式有:爱荷华博弈任务、剑桥博弈任务等。2023-06-06 12:19:214
组间变量为啥要有三个水平
组间变量要有三个水平,其实组间变量就是指这个变量的不同水平下被试接受的处理只有一种,而组内变量是变量的不同水平处理都被所有被试接受,和被试间被试内设计的定义有类似的地方。比如A变量,三个水平,每个被试只接受其中一种处理,即为组间变量。B变量,两个水平,每个被试均接受B1,B2两个水平的处理,则为组内变量。所以组间变量要有三个水平。2023-06-06 12:19:281
实验组和控制组与混合实验设计区别
1.混合设计,指一个实验设计中既有被试内变量又有被试间变量,也是重复测量实验设计的一种形式;实际上是同时进行几个实,验,是一种较有实用价值的实验设计。2、实验组和对照组的区别为对于研究因素是否采取人为处理措施,实验组采取了人为处理手段干预某变量;对照组是没有经过处理的组别。2023-06-06 12:19:412
06年10月心理实验设计串讲第三章
2023-06-06 12:19:501
要求每位被试只接受一个自变量水平处理的实验设计,称之为()设计。
【答案】:被试间解析:被试间设计(between-subjects design),是指要求每个被试(组)只接受一个自变量水平的处理,对另一被试(组)进行另一种自变量水平处理的实验设计。这种设计的特点是,比较在不同被试之间进行,因此,这种设计又称为组间设计(between-groups design)2023-06-06 12:20:041
单因素重复测量为什么还有被试间误差
减少随机误差,只有存在足够多的重复,整个试验测量得到的结果受到随机因素的影响才较小。随机化:试验有重复,即可估计误差。2023-06-06 12:20:122
如何用SPSS作实验组与对照组的显著性分析
如果是我,先做一个重复测量方差分析,15天作被试内变量,各组做被试间变量。如果你真的只想每天的数据做一个差异,难道做15个ANOVA?2023-06-06 12:20:201
时间压力可以作为被试内变量吗
不可以被试内变量,是一个被试接受所有处理水平;被试间变量是一个被试只接受一种处理水平那么在混合设计的时候,比如2*2,就会有一个是自变量是被试内设计的,另一个是被试间设计的。2023-06-06 12:20:391
两因素混合实验设计的基本特点有哪些
什么叫混合实验设计 混合实验设计一般涉及两个及两个以上自 变量的处理,其中每个自变量的实验设计 是不同的。比如,要求一个自变量用一种 设计处理,如被试内设计处理,而另一个 自变量用不同种类的设计处理,如被试间 设计处理。实际上,是同时进行几个实验。 当然,混合实验设计的含义不仅仅是指被 试内与被试间的混合,也包括实验的与准 实验的混合、实验的与非实验的混合、准 实验的与非实验的混合。 两因素混合实验设计 什么叫两因素混合实验设计 在二因素实验中,如果一个自变量采用组 间设计,另一个自变量采用组内设计,就 构成了最简单的混合实验设计。 两因素混合实验设计的基本特点 1、实验设计中包括一个被试内因素和被试 间因素,这是目前教育心理研究中比较常 用的一种实验设计方法。 2 、在这种实验设计中,研究者对被试内变 量的效应和它与被试间变量之间的交互作 用比较感兴趣,通常是将研究者比较感兴 趣的作为被试内因素。两因素混合实验设 计既有被试内设计的特点,也有被试间设 计的特点。 3 、当研究中的一个变量会对被试产生 长期效应,如学习效应或者被试变量 时,需要进行混合实验设计。 两因素实验设计的基本方法 首先确定研究中的被试内变量和被试间变 量,将被试随机分配给被试间变量的各个 水平,然后使每个被试接受与被试间变量 的某一水平相结合的被试内变量的所有水 平。 被试分配 b1 b2 b3 a1 S1 s1 s1 S2 s2 s2 S3 s3 s3 s4 s4 s4 a2 S5 s5 s5 S6 s6 s6 S7 s7 s7 S8 s8 s8 例子 在文章生字密度的研究中,同时想探讨文 章主题熟悉性对阅读理解的影响。研究者 选择将生字密度作为一个被试内变量,有5: 1(b1)、10:1(b2)、20:1(b3)三个水平, 将主题熟悉性作为一个被试间变量,有学 生不熟悉的(a1)和学生熟悉的(a2).这 是一个2×3两因素混合设计。 8名五年级学生被随机分为两组,一组学 生每人阅读三篇生字密度不同的、主题熟 悉的文章,另一组学生每人阅读三篇生字 密度不同、主题不熟悉的文章。实验实施 时,阅读三篇文章分三次进行,用拉丁方 平衡学生阅读文章的先后顺序。 两因素混合实验的计算表 ABS表 b1 b2 b3 ∑ a1 S1 3 4 5 S2 6 6 7 S3 4 4 5 S4 3 2 2 12 19 13 7 a2 S5 4 8 12 S6 5 9 13 S7 3 8 12 S8 3 7 11 24 27 23 21 AB表 b1 b2 b3 ∑ a1 a2 n=4 16 16 19 15 32 48 51 95 ∑ 31 48 67 平方和的分解与计算 SS总变异=SS被试间+SS被试内 SS被试间=SSA+SS被试(A) SS被试内=SSB+SSAB+ SSB×被试(A)2023-06-06 12:20:482
组间变量是什么
鼠标变量的话,可以通过简单的变量,然后自己改变它的应用,整体运行的方式就好了2023-06-06 12:20:563
单因素被试间设计用什么统计方法
单因素被试间设计统计方法如下:单因素被试间设计采用t检验或单因素方差分析的统计方法,具体根据因素的水平数选择。两因素被试间设计采用单变量方差分析,单因素或两因素被试内设计,均采用重复测量方差分析,混合实验设计也采用重复测量方差分析。总之,只要实验设计中涉及被试内变量,均可以采用重复测量方差分析。t检验使用场景:1、单样本检验:检验一个正态分布的总体的均值是否在满足零假设的值之内。2、双样本检验:其零假设为两个正态分布的总体的均值是相同的。这一检验通常被称为学生t检验。但更为严格地说,只有两个总体的方差是相等的情况下,才称为学生t检验;否则,有时被称为Welch检验。3、检验同一统计量的两次测量值之间的差异是否为零。举例来说,我们测量一位病人接受治疗前和治疗后的肿瘤尺寸大小。如果治疗是有效的,我们可以推定多数病人接受治疗后,肿瘤尺寸变小了。这种检验一般被称作“配对”或者“重复测量”t检验。2023-06-06 12:21:031
急需一个2*2的多因素被试内实验设计
您好,您这种三因素混合实验设计,如果三个因素之间有交互效应,还应该继续写代码做简单效应分析,这个步骤难度很大,您得耐心了。祝您好运!2023-06-06 12:21:181
简述教育实验变量控制的主要方法。
(1)随机选择和分配被试消除被试个体之间的差异,因而采用随机方法来选择和分配被试,能有效地控制被试间的各种差异。 (2)设置控制组 在实验中设置一个或多个控制组,对两个组同时进行因变量的观测(包括前测和后测),能较好地排除或恒定成熟对实验中因变量的作用。 (3)采用“双盲法” 所谓双盲法,即研究者在实验中既不让实验的主试也不让被试了解实验的真实目的和意图,这可在一定程度上控制主试的态度、被试间自变量的扩散等方面的无关变量。 (4)使无关变量保持恒定 对这些难以完全消除的无关变量,研究者可以设法将其恒定,即在实验的各个组别、各个阶段使其保持不变。 (5)提高实验设计的科学性 在设计中根据对无关变量控制的需要来设计操作自变量的具体方法、设计实验程序、进行时间分配,这能较好地进行无关变量的控制。 (6)控制资料统计过程 研究者按实验目的选择合适的统计方法,并严格统计的程序和结果处理,能减少统计误差,提高研究结论的准确性。2023-06-06 12:21:301
选择反应时实验中组间变量和组内变量各是什么
直接根据定义区分就行了被试内设计是指每个或每组被试接受所有自变量水平的实验处理的真实验设计,又称“重复测量设计”.1、被试内设计的优点 ①被试内设计需要的被试较少,实验设计方便、有效.②被试内设计比组间设计更敏感.③心理学的某些领域需要使用被试内设计,即被试内设计适用于研究练习的阶段性.④被试内设计消除了被试的个体差异对实验的影响.2、在使用被试内设计时,应注意该设计的缺点及采用合适的方法克服这些缺点 被试内设计的缺点:①一种实验条件下的操作将会影响另一种实验条件下的操作,也就是实验顺序造成了麻烦.②被试内设计的方法不能用来研究某些被试特点自变量之间的差异.③如果实验中每一种实验条件需要较长时间的恢复期,就不宜使用被试内设计.④当不同自变量或自变量的不同水平产生的效果不可逆时,不宜使用被试内设计.克服被试内设计缺点的方法:①完全的被试内设计:就是把所有可能的顺序都排出来进行实验,以抵消练习或疲劳作用的影响.通常采用两种完全的被试内设计:随机区组设计和ABBA平衡法.②不完全的被试内设计:此方法是可以保证每个自变量都同等地出现在所有可能的顺序或选择的顺序的每一个位置上.采用的方法一种是拉丁方设计,另一种是随机开始的循环排列.被试间设计的优点:每一个人只接受一种处理方式,而一种处理方式不可能影响或污染另一种处理方式,因此避免了练习效应和疲劳效应等由实验顺序造成的误差.被试间设计的缺点:⑴所需要的被试数量巨大:由于每一个自变量的每一个水平都需要不同的被试,当实验因素增加时,实验所需要的被试数量就会迅速增加.⑵由于接受不同处理的总是不同的个体,因此被试间设计从根本上是不能排除个体差异对实验结果的混淆的,而匹配和随机化技术也只是尽可能地缓解而不是根治这一问题.2023-06-06 12:21:381
因素混合实验设计的基本特点有哪些
什么叫混合实验设计 混合实验设计一般涉及两个及两个以上自 变量的处理,其中每个自变量的实验设计 是不同的。比如,要求一个自变量用一种 设计处理,如被试内设计处理,而另一个 自变量用不同种类的设计处理,如被试间 设计处理。实际上,是同时进行几个实验。 当然,混合实验设计的含义不仅仅是指被 试内与被试间的混合,也包括实验的与准 实验的混合、实验的与非实验的混合、准 实验的与非实验的混合。 两因素混合实验设计 什么叫两因素混合实验设计 在二因素实验中,如果一个自变量采用组 间设计,另一个自变量采用组内设计,就 构成了最简单的混合实验设计。 两因素混合实验设计的基本特点 1、实验设计中包括一个被试内因素和被试 间因素,这是目前教育心理研究中比较常 用的一种实验设计方法。 2 、在这种实验设计中,研究者对被试内变 量的效应和它与被试间变量之间的交互作 用比较感兴趣,通常是将研究者比较感兴 趣的作为被试内因素。两因素混合实验设 计既有被试内设计的特点,也有被试间设 计的特点。 3 、当研究中的一个变量会对被试产生 长期效应,如学习效应或者被试变量 时,需要进行混合实验设计。 两因素实验设计的基本方法 首先确定研究中的被试内变量和被试间变 量,将被试随机分配给被试间变量的各个 水平,然后使每个被试接受与被试间变量 的某一水平相结合的被试内变量的所有水 平。 被试分配 b1 b2 b3 a1 S1 s1 s1 S2 s2 s2 S3 s3 s3 s4 s4 s4 a2 S5 s5 s5 S6 s6 s6 S7 s7 s7 S8 s8 s8 例子 在文章生字密度的研究中,同时想探讨文 章主题熟悉性对阅读理解的影响。研究者 选择将生字密度作为一个被试内变量,有5: 1(b1)、10:1(b2)、20:1(b3)三个水平, 将主题熟悉性作为一个被试间变量,有学 生不熟悉的(a1)和学生熟悉的(a2).这 是一个2×3两因素混合设计。 8名五年级学生被随机分为两组,一组学 生每人阅读三篇生字密度不同的、主题熟 悉的文章,另一组学生每人阅读三篇生字 密度不同、主题不熟悉的文章。实验实施 时,阅读三篇文章分三次进行,用拉丁方 平衡学生阅读文章的先后顺序。 两因素混合实验的计算表 ABS表 b1 b2 b3 ∑ a1 S1 3 4 5 S2 6 6 7 S3 4 4 5 S4 3 2 2 12 19 13 7 a2 S5 4 8 12 S6 5 9 13 S7 3 8 12 S8 3 7 11 24 27 23 21 AB表 b1 b2 b3 ∑ a1 a2 n=4 16 16 19 15 32 48 51 95 ∑ 31 48 67 平方和的分解与计算 SS总变异=SS被试间+SS被试内 SS被试间=SSA+SS被试(A) SS被试内=SSB+SSAB+ SSB×被试(A) 参考文献 【1】李会章,教育实验研究中的两因素混合设计及方差分 析.天津职业技术师范学院学报第44 卷第2期 【2】石岩,阎守扶,申高禄,定量运动负荷和个性特征对 动觉准确性和动作稳定性的影响.心理学报28卷2期 【3】石岩,定量运动负荷后间隔不同时间的肘关节动觉方 位准确性.心理学报31卷l期 【4】石岩,混合设计在体育心理学实验研究中的应用.山西 大学学报(自然科学版) 【5】王智,江琦, 张大均,网络成瘾者的编码和再认实验研究 心理发展与教育.2008年第1期2023-06-06 12:21:481
两因素两水平用什么方法
两因素两水平用方差分析方法。如果是被试内设计用重复测量的统计方法,即在spss中选择方差分析的重复测量。如果是被试间设计那么就用直接用方差分析就可以了,如果是混合设计,那么还得用重复测量,被试内变量就作为重复测量的变量,被试间变量作为组间变量选择设计。总偏差平方和组内SSw、组间SSb除以各自的自由度(组内dfw =n-m,组间dfb=m-1,其中n为样本总数,m为组数),得到其均方MSw和MSb,一种情况是处理没有作用,即各组样本均来自同一总体,MSb/MSw≈1。另一种情况是处理确实有作用,组间均方是由于误差与不同处理共同导致的结果,即各样本来自不同总体。那么,MSb>>MSw(远远大于)。2023-06-06 12:21:551
2*2的被试间被试内spss用什么分析方法?重复测量方差分析吗?
被试内设计,需要看交互效应。所以只要是被试内设计,不管几因素几水平、随机还是区组,一概都用重复测量。(保证对)2023-06-06 12:22:113
被试内设计和被试间设计的区别
被试内设计和被试间设计的区别:被试内设计是指每个被试者必须接受自变量的所有水平的处理,被试者不能分组,每个被试者都要参加自变量的所有状态中去。被试间涉及是指每个被试者只接受一个自变量水平的处理,被试者得分组,自变量有几种状态就分几个组。被试内设计的优缺点:被试内设计需要的被试较少,实验设计方便、有效;被试内设计比组间设计更敏感;心理学的某些领域需要使用被试内设计,即被试内设计适用于研究练习的阶段性;被试内设计消除了被试的个体差异对实验的影响。一种实验条件下的操作将会影响另一种实验条件下的操作;被试内设计的方法不能用来研究某些被试特点自变量之间的差异;如果实验中每一种实验条件需要较长时间的恢复期,就不宜使用被试内设计。被试间设计的优缺点:每一个人只接受一种处理方法,而一种处理方式不可能影响或污染另一种处理方式,因此避免了练习效应和疲劳效应等由实验顺序造成的误差。由于每一个自变量的每一个水平都需要不同的被试,当实验因素增加时,实验所需要的被试数量就会迅速增加;由于接受不同处理的总是不同的个体,被试间设计从根本上是不能排除个体差异对实验结果的混淆的,而匹配和随机化技术也只是尽可能地缓解而不是根治这一问题。2023-06-06 12:22:391
霍桑实验中的照明实验自变量是什么
被试间设计。霍桑实验中的照明实验自变量出自超星尔雅学习通《心理学的智慧》2020章节测试,其答案为被试间设计。自变量是指研究者主动操纵,而引起因变量发生变化的因素或条件,因此自变量被看作是因变量的原因。2023-06-06 12:23:121
什么是被试内设计和被试间设计的区别?
被试内设计和被试间设计的区别:被试内设计是指每个被试者必须接受自变量的所有水平的处理,被试者不能分组,每个被试者都要参加自变量的所有状态中去。被试间涉及是指每个被试者只接受一个自变量水平的处理,被试者得分组,自变量有几种状态就分几个组。被试内设计的优缺点:被试内设计需要的被试较少,实验设计方便、有效;被试内设计比组间设计更敏感;心理学的某些领域需要使用被试内设计,即被试内设计适用于研究练习的阶段性;被试内设计消除了被试的个体差异对实验的影响。一种实验条件下的操作将会影响另一种实验条件下的操作;被试内设计的方法不能用来研究某些被试特点自变量之间的差异;如果实验中每一种实验条件需要较长时间的恢复期,就不宜使用被试内设计。被试间设计的优缺点:每一个人只接受一种处理方法,而一种处理方式不可能影响或污染另一种处理方式,因此避免了练习效应和疲劳效应等由实验顺序造成的误差。由于每一个自变量的每一个水平都需要不同的被试,当实验因素增加时,实验所需要的被试数量就会迅速增加;由于接受不同处理的总是不同的个体,被试间设计从根本上是不能排除个体差异对实验结果的混淆的,而匹配和随机化技术也只是尽可能地缓解而不是根治这一问题。2023-06-06 12:23:231
怎么判断多变量实验中组内和组间的关系?
判断方法:组间:一般属于被试特征变量的为组间,比如,性别若做自变量,只可能是组间,不可能让一个人既是男人又是女人,还有要考察智力对其他方面的影响,这里智力作为自变量,如果要分弱智、中等、天才三组,不可能让一个人又是弱智又是天才,所以只能组间。组内:指一个人能够同时具有的,比如:一个人能同时识别大字体和效字体。而组间就是这一个人不可能同时具有的,比如:你不可能同时是男人或女人,或者说,你不可能既是老人又是小孩。所以大字体小字体是当作组内,而男人女人和老人小孩是组间。扩展资料:组间实验的应用:以两因素完全随机实验设计举例,如自变量A因素有两个水平,B因素有四个水平。两个因素共有2×4=8种处理水平的结合,即A1B1,A1B2,A1B3,A1B4,A2B1,A2B2,A2B3,A2B4。将被试随机分为八组,每组被试接受一个自变量实验处理水平的结合。实验设计的基本思想是,由于实验处理前,被试是随机分配给各实验处理组的,因而保证了各组被试实验之前无差异。实验处理后测量到的差异可能来自A因素、B因素,或来自A因素与B因素的交互作用。组内实验的应用:以两因素被试内实验设计举例,如自变量A因素有两个水平,B因素有四个水平。两个因素共有2×4=8种处理水平的结合,即A1B1,A1B2,A1B3,A1B4,A2B1,A2B2,A2B3,A2B4。参加实验的每个被试接受所有自变量实验处理水平的结合。实验设计的基本思想是,由于每个被试接受所有的试验处理水平的结合,因而实验处理后测量到的差异应当来自A因素、B因素,或来自A因素与B因素的交互作用。参考资料来源:百度百科-多变量实验设计2023-06-06 12:23:561
被斥变量是什么
被斥变量是指在外界条件一致的情况下,被试间不同程度的持续性特征。因为被斥变量可作为实验的自变量,所以被斥变量是指在外界条件一致的情况下,被试间不同程度的持续性特征。变量,是指没有固定的值,可以改变的数。2023-06-06 12:24:091