单因素随机区组实验设计-1.ppt

随机区组设计的方差分析 区组的概念 早年在进行不同品种作物的农业实验时，考虑到土质，水分等因素的影响，不同品种的作物，应该种植在土质相同田中。因此，按土质等因素把田划为一块一块的区域，每个区域的土质基本相同，然后在每一区域中再划分若干小区，每个小区种植一个品种，一块区域就叫做一个区组。 土质1 土质2 土质3 土质4 品种1 品种1 品种1 品种1 品种2 品种2 品种2 品种2 …… …… …… …… 品种n 品种n 品种n 品种n 由于被试之间性质不同导致产生的差异就称为区组效应。 随机区组设计根据被试特点把被试划分为几个区组，同一个区组中被试的状况大体相同。 实验设计的原则：同一区组内的被试应尽量“同质” 平方和与自由度分解 SST dfT SSB dfB SSW dfW SSB dfB SSR dfR SSE dfE SSB：所有由于实验处理引起的变异，既由土质不同所引起的变异 　 SSR：该区组的变异主要是由农作物的品种引起的 SSE：总变异中不能被实验处理和区组效应解释的变异，残差计算是从总变异中减去处理效应和区组效应 优点：考虑到个别差异的影响。这种由于被试之间性质不同导致产生的差异就称为区组效应。随机区组设计可以将这种影响从组内变异中分离出来，从而提高效率。 缺点：划分区组困难，如果不能保证同一区组内尽量同质，则有出现更大误差的可能。 被试的人数分配： 1.一个被试作为一个区组，这时不同的被试（区组）均需接受全部K个实验处理。 2.每一区组内被试的人数是实验处理的整数倍。 3.区组内的基本单位不是个别被试，而是以一个团体为单位，例如以不同学校为实验对象，同一学校的几个班成为一个区组，每个班接受一种实验。 对于每一区组而言，它应该接受全部实验处理；对于每种实验处理而言，它在不同的区组中重复的次数应该相同。 例子： 为了研究刺激呈现时间的长短在记忆过程中的作用，一名心理学家把10个无意义音节以不同长度的时间呈现给被试，共4种时长。之后要求被试进行无意义音节的回忆。下表是7个被试回忆量的结果。问呈现时长是否显著影响无意义音节的回忆量。 被试回忆量结果 时长1 时长2 时长3 时长4 被试1 5 6 6 5 被试2 7 6 7 8 被试3 8 9 9 10 被试4 3 4 4 6 被试5 9 8 9 7 被试6 5 4 6 6 被试7 7 10 8 9 区组效应 注意：区组效应显著还是不显著，对实验目的而言，并没有什么重要的意义。当去组效应显著时，说明该实验设计采用的随机区组设计是成功的必要的（相对于完全随机设计）。否则说明主试划分区组不成功，或所取的被试本来就基本同质，没必要再划分区组。 spss应用 研究题目：文章的生字密度对学生阅读理解的影响。 研究假设：阅读理解随着生字密度的增加而下降。 实验变量：自变量——生字密度，含有4个水平（5：1、10：1、15：1、20：1）； 因变量——阅读测验的分数；无关变量——被试的智力水平 实验设计：单因素随机区组实验设计 被试及程序：首先给32个学生做智力测验，并按测验分数将被试分成8个组，每组4人（智力水平相等），然后随机分配每个区组内的4个被试阅读一种生字密度的文章。 包含的统计变量：实验的自变量A，区组变量X，实验的因变量Y。 实施的统计过程：analyze—General Linear Model—Univariate… 预期的统计结果：自变量A的主效应是否显著；无关变量即区组变量效应是否显著；若自变量主效应显著，则进行平均数多重检验。 结束