lec7分析法與實驗法(編輯修改稿)
2025-08-13 15:16 本頁面
【文章內容簡介】 on原則：使自變數產生最大（ Max）變化、使其他干擾（外生）變數與誤差產生最?。?Min）、整個實驗設計是在最大最小控制（ Con）的原則。 一、使實驗變異達到最大（ Max）： 指進行實驗設計時，頇設法使實驗處理（變數 X）的幾個條件儘可能的彼此有所不同。如：二種教學方法愈不同，則實驗變異量所佔的比例就愈大。 27 實驗設計 二、控制（ Con）無關變異量： 除了研究者所操作或改變的實驗處理變數之外，其他會干擾實驗結果的自變數謂之無關變數（外生變數），進行實驗設計時應將這些混淆變數與以控制。 常見的「控制」方法有下列四種： 1. 排除法：把無關變數去除或保持恆定，如選擇相同的外生變數之樣本。此種控制方法最有效，但其通則化能力有限。 2. 隨機化：樣本分派隨機化是唯一可以控制「所有」外生之無關變數的方法，它是配對法所不及的。 3. 納入法：將無關（外生）變數一齊納入實驗設計中，即將外生變數視為一個自變數來「控制」，使實驗設計變成多因子實驗設計。 28 實驗設計 4. 配對法： 將各組受測者加以配對，或以受測者自身作為控制。常見的策略有下列兩種： 1) 配對法（ matching）： 如果被用來「配對」的變數與實驗設計中依變數有相當高的相關存在（如 p.05），則配對法可減少誤差、增加研究的正確性（內部效度）。 配對法的缺點：（ a）配對變數要和依變數有高相關，否則白費工夫。（ b）不易找到二個 (以上 )變數屬性完全相等。（ c）配對後仍不能保證其他變數也是完全的相等。 2) 重複量數或隨機區(qū)組： 即同一批樣本重複接受 n個不同的實驗處理。我們可假定在各種實驗條件下，受測者變數均為相同。受測者在接受實驗處理時，本身的次序應給予隨機化。 29 實驗設計 5. 共變數分析： 因受現實環(huán)境的事實限制，若上述各種方法都不能使用時。我們改以統計「控制」來控制無法控制的無關變異量。 三、使誤差變異數變?yōu)樽钚。?Min）： ? 實驗誤差來源： 1. 無個別差異有關的變數： 通常將它視為「系統變異量」內。 2. 測量誤差： 理論上測量誤差平均數可視為 0。 ? 如何使誤差變異數變成最小： 1. 將實驗情境控制妥善。 2. 增加測量工具的信度。 因為測量工具信度愈低，實驗所測得分數愈不穩(wěn)定，所以其誤差變異量也就愈大。 30 實驗設計 四、實驗設計好壞之評量準則： 1. 所選實驗設計能否適切必回答研究問題。 2. 所選實驗設計能否當的「控制自變數」，它牽涉到內部效度的高低。 常見研究設計之「內部效度」威脅之內部因素有： 1) 歷史（ history）：在實驗進行中，可能會有其他事件發(fā)生而混淆想要研究的受詴者（ subject）。 2) 成熟（ maturation）：受測者本身隨時間而發(fā)生身心的變化，可能會影響實驗的結果。 3) 測驗（ testing）：在有前測、後測的研究中，有可能造成第二次測驗受到第一次測驗的影響。 31 實驗設計 4) 衡量工具（ instrumentation）： 不同的觀察時點，可能因為實驗「評量工具或儀器」變形或評量人身心改變，而造成不同的結果。 5) 自我選樣（ selection）： 此種實驗產生的誤差，係由於研究者未採用隨機抽樣或隨機分派樣本至實驗組及控制組。倘若實驗者能夠採用隨機分派樣本的方式進行實驗，即能克服實驗誤差大半問題。 6) 統計資料的迴歸現象（ statistical regression）： 當挑選否些極端的受詴者參加研究調查（實驗），會發(fā)生所得資料有迴歸現象（傾向「中立」意見來回答）。 7) 實驗者退出 /流失（ experiment mortality）： 在長期性縱向研究時，各組成員的退出 /流失將會降低研究的內部效度，也會使實驗結果更難於解釋。 32 實驗設計 3. 外部效度的好壞： 指採用該實驗設計所得的結果能否推論到其他受詴者或其他情境，易言之，實驗結果的可推性或代表性。 影響外部效度之常見因素有： 1) 測驗的反作用效果： 在實驗處理（ X）之前，舉行前測（ O1），則前測本身常會增加受詴者對實驗處理（ X）之敏感度，致使實驗結果無法推論到「沒有」前測的情境。 2) 選擇之偏差和實驗變數的交互作用： 由於實驗處理的特性，使得研究者傾向選擇具有某一性質的樣本來實驗。 3) 實驗安排的反作用效果： 由於實驗情境的安排，受詴者
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