admin 心理学提纲聚焦实验设计与统计方法，实验设计方面，涵盖多种类型，如被试内、被试间设计等，不同设计各有优劣，适用于不同研究场景，合理选择能提高研究效率与准确性，统计方法部分，涉及描述统计，用于整理、呈现数据基本特征；推断统计则借助样本数据对总体进行推断，像假设检验、方差分析等，掌握这些实验设计与统计方法，能为心理学研究提供坚实方法支撑，确保研究科学、严谨。
实验设计基础
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实验设计的定义与目标
- 定义：通过控制变量来检验因果关系的研究方法
- 目标：验证假设、控制误差、提高内部效度与外部效度
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实验设计的基本要素
- 自变量（IV）：研究者操纵的变量（如干预类型、刺激条件）
- 因变量（DV）：研究者测量的行为或心理指标（如反应时、准确率）
- 控制变量：需保持恒定的变量（如环境、参与者特征）
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实验设计的类型
- 被试间设计（独立组设计）
- 特点：不同被试接受不同实验条件
- 优缺点：避免顺序效应，但需更多被试
- 被试内设计（重复测量设计）
- 特点：同一被试接受所有实验条件
- 优缺点：节省被试，但需控制顺序效应（如平衡法、拉丁方设计）
- 混合设计：结合被试间与被试内变量
- 准实验设计：无法完全随机分组（如自然实验、前后测设计）
- 被试间设计（独立组设计）
实验设计的关键原则
- 随机化
随机分配被试到不同组别,减少个体差异干扰
- 控制变量
通过标准化程序、排除法或匹配法控制无关变量
- 盲法设计
单盲（被试不知实验条件）或双盲（主试和被试均不知）
- 效度与信度
- 内部效度：因果推断的准确性
- 外部效度：结果推广到其他情境的能力
- 信度：测量工具的一致性
统计方法概述
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描述性统计
- 均值、中位数、标准差、方差等
- 图表展示（直方图、箱线图、散点图）
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推断性统计
- 参数检验（假设总体分布已知）
- t检验：比较两组均值（独立样本t检验、配对样本t检验）
- 方差分析（ANOVA）：比较三组及以上均值
- 单因素ANOVA
- 多因素ANOVA（交互作用分析）
- 重复测量ANOVA
- 协方差分析（ANCOVA）：控制协变量影响
- 非参数检验（不依赖总体分布）
- 曼-惠特尼U检验（替代独立样本t检验）
- 威尔科克森符号秩检验（替代配对样本t检验）
- 克鲁斯卡尔-沃利斯检验（替代单因素ANOVA）
- 参数检验（假设总体分布已知）
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相关与回归分析
- 皮尔逊相关系数：线性关系强度
- 简单线性回归：预测因变量
- 多元回归：控制多个自变量
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高级统计方法
- 因子分析：降维与潜在结构探索
- 结构方程模型（SEM）：验证理论模型
- 中介效应与调节效应分析
实验设计与统计方法的结合
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选择统计方法的依据
- 研究设计类型（被试间/被试内/混合）
- 数据类型（连续/分类）
- 假设检验目标（比较均值/相关分析/模型验证）
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常见研究场景与统计方法
- 两组比较：独立样本t检验
- 多组比较：单因素ANOVA + 事后检验（如Tukey HSD）
- 重复测量数据：重复测量ANOVA
- 协变量控制：ANCOVA
- 相关性研究：皮尔逊相关或回归分析
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统计功效与样本量计算
- 功效分析（Power Analysis）：确定所需样本量以检测效应
- 效应量（Cohen's d、η²、f²）的解读
实际应用与案例分析
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心理学经典实验设计案例
- 斯特鲁普效应实验（被试内设计 + 重复测量ANOVA）
- 药物疗效研究（被试间设计 + 协方差分析）
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统计软件操作
- SPSS/R/JASP中的ANOVA、回归分析步骤
- 结果解读（F值、p值、效应量）
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常见错误与避免策略
- 多重比较问题（需校正p值，如Bonferroni校正）
- 违反统计假设（如正态性、方差齐性检验）
- 解释效应量而非仅依赖p值
前沿与扩展
- 贝叶斯统计：替代传统频率统计的推断方法
- 机器学习在心理学中的应用：预测建模与模式识别
- 开放科学与可重复性：预注册、数据共享与元分析
学习建议：
- 结合具体研究问题选择设计类型与统计方法
- 通过模拟数据或实际案例练习统计操作
- 关注心理学顶级期刊（如JPSP、Psychological Science）中的方法部分
此提纲可根据具体需求调整深度,适合本科生、研究生或研究者系统学习实验设计与统计分析。
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