【正文】 之后，要求兩組被試回答 25道關于電影中事件的問題。 一、獨立組設計（ 2） （ Independent Group Designs） ? 缺點： 分配到各實驗條件下的被試可能在各方面不是等同的，如果是這樣，那不同實驗條件造成的差異也可能是由于被試的差別引起的。 考察的試驗指標僅為脫模強度 ， 已知在節(jié)約水泥10%的條件下 試用減水劑對 脫模強度影響比較好 ，希望通過正交試驗找出比較好的配方 。 1 2 31 1 1 12 1 2 23 2 1 24 2 2 1 列號試驗號L 4 (23)L4(23) 正交表代號 正交表橫行數(shù) 代表試驗次數(shù) 因素水平表 位級數(shù) 正交表列數(shù) 因素數(shù) 正交表的格式與特點 均衡分散性；每一列中各種字碼出現(xiàn)相同的次數(shù)。 1000克 1500克 2020克 5000℃ 5500℃ 6000℃ ○ 對數(shù)法（例） 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 6 7 8 9 10 11 12 9 10 11 12 11 12 最佳 正交試驗的概念 正交試驗法就是利用正交表來合理安排和分析眾多因素的試驗方法 。 作法： 如試驗范圍 L = b – a， 試驗點間隔為 N， 則試驗點 n為： n = — + 1 = ———— + 1 L N b a N 均分法（例） 對采用新鋼種的某零件進行磨削加工 ， 砂輪轉速范圍為420轉 /分 ~720轉 /分 ， 擬經(jīng)過試驗找出能使光潔度最佳的砂輪轉速值 。 具體如下 。 使用條件： 每做一次試驗 ， 根據(jù)結果可以決定下次試驗的方向 。 優(yōu)選范圍在 690 ℃ ~ 740 ℃ 之間 。 怎樣在質量標準下 ， 使產(chǎn)品成本最低 ， 生產(chǎn)過程最快 ？ 已有儀器怎樣調(diào)試 ， 使其性能最好 ？ 在合成配方 、 操作條件等方面應用 ， 又叫黃金分割法 。 先決條件： 底材要一樣； 油漆要一樣； 溶劑要一樣； 粘度要一樣； 試驗因素： 烘烤溫度； 烘烤時間； 附著度 溫度 02040608010060 70 80 90 100 110 120 130 140 150溫度 ℃ 附著度 結論：溫度在 130度及 140度最理想 附著度 時間 02040608010010 20 30 40 50 60 70 80 90附著度 時間 分 結論：時間在 40分到 60分最理想 試驗設計（例） 在上例中 ， 將時間及溫度以外的各條件予以固定 ， 并將溫度及時間予二元二次法作實驗 。 試驗設計的由來 試驗設計是應用統(tǒng)計手法進行解決問題的方法 ， 它在 19世紀產(chǎn)生于英國 . 最早是在農(nóng)地進行試驗 。 如何安排試驗 ， 有一個方法問題 不好的試驗設計方法 ， 即使做了大量的試驗 ， 也未必能達到預期的目的； 一個好的試驗設計方法 ， 既可以減少實驗次數(shù) ， 縮短試驗時間和避免盲目性 ， 又能迅速得到有效的結果 。 試驗設計（例） 一個烤漆工廠 ， 針對噴漆后烤漆所使用的時間及溫度各使用一元多次實驗法進行實驗 ， 以了解哪一種條件下密著性（ 附著度 ） 最好 。 適用范圍： 怎樣選取合適的配方 ， 合適的制作過程 ， 使產(chǎn)品質量最好 。 某廠鑄鋁件殼體廢品率高達 55%， 經(jīng)分析認為鋁水溫度對此影響很大 ， 現(xiàn)用 法優(yōu)選 。 a b d x f(x) o 對分法 對分法也叫平分法 ， 是單因素試驗設計方法適用于試驗范圍 （ a, b） 內(nèi) ， 目標函數(shù)為單調(diào) （ 連續(xù)或間斷 ） 的情況下 ， 求最優(yōu)點的 方法 。 對分法（例） 某毛紡廠為解決色染不勻問題 ， 優(yōu)選起染溫度 ， 采用對分法 。 它是在試驗范圍 （ a, b）內(nèi) ， 根據(jù)精度要求和實際情況 ， 均勻地排開試驗點 ， 在每一個試驗點上進行試驗 ， 并相互比較 ， 以求的最優(yōu)點的 方法 。 使用條件： 雙因素優(yōu)選法 如有兩個因素需要考慮 ， 一個含量是 1000克到 2020克 ，另一個溫度 5000~6000℃ 。 ； 正交表的格式與特點 正交表是有規(guī)律的，按順序排成現(xiàn)成的表格，是正交試驗的工具，正交試驗是通過正交表進行的。 影響指標的因素有四個 ，每個因素選取三個水平 。（ each separate group in the experiment represents a different condition as defined by the level of the independent variable） ? 優(yōu)點：一種自變量（或實驗條件）不會影響另一種自變量，因為每個被試只對一種自變量做反應。 ? 被試： 226名 University of Washington的自愿參加者；隨機分配到以下兩組。 ? 結果：組一， 4%；組二， 28%。 ? 組內(nèi)設計方便、有效。 ? 相同的自變量在組內(nèi)設計和組間設計中造成的因變量的效果是不同的。 – 當自變量的不同水平代表一種連續(xù)事件的延續(xù)結果時，不宜使用組內(nèi)設計。 Sackheim和他的合作者利用一個人的一側面孔和其鏡像重新構成一張完整的面孔的照片。實驗中的自變量為照片的形式（左側構成，原始照片，和右側構成），每位被試評價 54張幻燈片：18張左側構成照片， 18張原始照片和 18張右側構成照片。通常，左半球控制身體的右側，而右半球控制身體的左側。一般說來，如果一種自變量很可能會影響另一種自變量，那么對這些自變量按組間設計安排，其余的自變量按組內(nèi)設計安排。實驗中，要求抑郁組和非抑郁組完成 20項記憶任務，其中， 10項記憶任務在完成之前被打斷。 unpleted）。 ? 設計的基本模式： ? O1 X O2 ? O1表示在接受處理 X以前對被試進行前測，取得一項作為基線的觀測值， X表示引入的實驗處理， O2表示處理 X后的測驗。 七、事后回溯設計 ? 事后回溯設計是指所研究的對象是已發(fā)生過的事件。 ? 如果接受處理后的反應模式不同于基線模式，表示原先的反應模式的連續(xù)性受到中斷，便可推斷這種變化可能是由于自變量的作用所產(chǎn)生的。 ? 設計模式 ： O1 O2 O3 O4 O5 X O6 O7 O8 O9 O10 （一）簡單中斷時間序列設計（舉例） （ simple interrupted timeseries design） ? 英國工業(yè)疲勞研究組 ? 如果工作時間從每天的 10小時縮短到 8小時，生產(chǎn)率會出現(xiàn)什么樣的變化。 ? 除了每天工作時間長短的變化外，可能還有其他變量影響到每小時的平均生產(chǎn)量。 （二）復合中斷時間序列設計 ? 復合中斷時間序列設計，基本上是簡單中斷時間序列設計的延伸，在研究設計過程中，增加一個沒有接受過實驗處理的比較組，以提高中斷時間序列設計的功能。