五、与方差分析有关的实验设计问题
不同的实验设计,所需方差分析的具体方法存在着区别。
如果用方差分析去检验一个双组设计的平均数差异,将会得到与t检验同样的结果,得到一个完全相同的结论,在这个意义上,可以将方差分析看成一种t检验的延伸与扩展。但是,t检验处理的是两个样本组之间的差异显著性问题,检验的数据来自两种不同的实验处理,它仅适用于只有两组样本的实验设计。在心理学研究中,这种实验设计只是最简单的一种。大多数实验都包含两种以上的实验处理,比较的对象都超过了两个实验组,需要同时比较两个以上的样本平均数。这种同时对所有平均数差数的显著性进行检验只能使用方差分析。
用方差分析方法处理的实验数据,大多属于方差分析实验设计类型产生的结果。在方差分析型实验设计中,有多个样本组共同参与实验,接受一个变量或多个变量的多种水平的实验处理。简单讲,这类实验设计中的被试组超过两组以上,是一种多组设计。这种设计最常见的类型有组间设计、组内设计与混合设计。
组间设计通常把被试分成若干个组,每组分别接受一种实验处理,有几种实验处理,被试也就相应的被分为几组,即不同的被试接受自变量不同水平的实验处理。由于被试是随机取样并随机分组安排到不同的实验处理中,因此,它又叫做完全随机设计。完全随机分组后,各实验组的被试之间相互独立,因而这种设计又被称为“独立组”设计,或被试间设计。从理论上讲,在这类设计中,各个组别在接受实验处理前各方面相同,若实验结果中组与组之间有显著差异,就说明差异是由不同的实验处理造成的。这是完全随机设计的主要特点。当对这类设计中各实验组和控制组的数据进行方差分析时,统计结果差异显著,就表明实验处理是有效的。在心理与教育科学研究中,由于某些实验中被试不可能先后接受两种实验处理,如教学方法实验,被试接受一种方法后再接受另一种教学方法,但教学内容是重复的,即使效果有差异,显然也不能说明问题。因此在这类实验中,被试的分组一般采用完全随机方式,也可以用配对组方式。但是,在这类设计中,实验误差既包括实验本身的误差,又包括被试个别差异引起的误差,无法分离,因而它的效率受到一定限制。
组内设计又称被试内设计,是指每个被试都要接受所有自变量水平的实验处理。由于接受每种实验处理后都要进行测量,因此,它又称为“重复测量设计”。组内设计中,当用被试样本组代替单个被试时,又称为“随机区组设计”。此时,每个被试组都要接受所有实验处理,但组中的每个被试只随机地接受一种实验处理。通常,把这样的被试组叫做区组。同一区组内应尽量同质,即在各个方面都相似或相同。这种设计将被试的个别差异从被试(组)内差异中分离出来,提高了实验处理的效率。
混合设计一般涉及两个以上的自变量,其中每个自变量的实验设计各不相同。如一个用组间设计,一个用组内设计,实际上是同时进行几个实验。
下面将主要叙述完全随机设计和随机区组设计的方差分析方法。