单因素完全随机实验是单因素实验设计的一种，特点如下:

  • 实验中只有一个自变量，自变量一般有两个或以上水平
  • 如果自变量有3个水平，实验就有3组
  • 如果每组被试为5名，则总被试量为3*5=15
  • 随机抽取15名被试，并随即分配到3个实验组，每名被试只接受一种水平的实验处理

一般来说，单因素随机实验设计会应用在以下两种情况（数字使用上文数字，方便理解）：

  • 随机选择15个同质的被试，并随机分配到3个不同水平的实验处理中，每组被试人数可相同，也可不同
  • 有3组不同质的被试接受同一种实验处理，每组人数可相同也可不同

单因素完全随机实验的优缺点：

  • 每个被试只需要接受一次实验处理，没有疲劳和练习效应
  • 被试间的个体差异无法控制，实验的精度较低

单因素完全随机实验方差分析的前提条件：

  • 正态分布
  • 方差齐性（第二节介绍过）
  • 独立性
  • 连续性

如果自变量有两个水平，则F检验与t检验等效（两个独立样本的显著性差异可看成是单因素完全随机实验设计的特例）；

如果自变量有两个以上水平，则不能用t检验去进行两组之间的显著性检验。以3组为例，如果对三组数据i进行两两比较，则需做三次t检验，若每次都在95%可靠度上检验，那么三次检验的可靠度仅为0.95*0.95*0.95=85.7%，即错误的n可能性由5%增加到了14%；

如果F检验显著，则表明各组均数中至少有两组差异显著，具体是哪几组，还需做进一步的多重比较。

例：

有A、B、C三种不同的认知训练方法，从某幼儿园中班幼儿中随机挑选15名幼儿参加训练，将其随机分为3组，每组5名幼儿，每组接受一种训练方法，两个月后，对15名学生进行认知能力测试，测试结果如下：

问：ABC三种训练方法是否有差异？具体表现为何？

分析：

  • 首先进行t检验分析三组之间是否有差异，如果没有差异，则结束，如果有，则说明三组之间最少有两组有差异
  • 进行多重比较分析到底是哪几组之间有差异

操作步骤：

  • 数据输入
  • 单因素方差分析
  • 成绩选入因变量，方法选入因子
  • 描述性统计+方差齐性分析+绘制均值图
  • 输出结果
  1. 描述性统计结果

2. 方差齐性检验结果

P=0.695>0.05，方差齐性

3. 方差分析结果

P=0.000<0.01表明各组均值有极显著性差异

4. 均值图

  • 进行事后比较

方差齐性的情况下，选择LSD

方差不齐的情况下，塔姆黑尼T2

  • 输出结果
A与B有极显著差异，B显著优于A；A与C有极显著差异，C显著优于A；B与C有极显著差异，C显著优于B

比较两组数据的差异用什么图更直观_第四节 单因素完全随机实验设计及数据处理...相关推荐

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