《准实验设计学时》课件.pptVIP

准实验设计学时欢迎参加准实验设计课程。本课程将深入探讨准实验设计的概念、方法和应用。我们将学习如何在无法进行随机分配的情况下进行有效的研究。

课程概述1理论基础学习准实验设计的核心概念和原理。2研究方法探索各种准实验设计类型及其应用。3数据分析掌握数据收集和统计分析技术。4结果解释学习如何解释研究结果并评估其局限性。

课程目标理解准实验设计掌握准实验设计的基本原理和应用场景。设计研究方案学会选择合适的准实验设计类型并制定研究计划。数据分析能力培养数据收集、处理和统计分析的技能。批判性思维发展评估研究结果和识别局限性的能力。

准实验设计的定义和特点定义准实验设计是一种在无法进行随机分配的情况下，评估干预效果的研究方法。非随机分配与真实验设计不同，准实验设计中的被试不是随机分配到实验组和对照组。因果推论准实验设计试图通过统计控制和设计特征来建立因果关系。实际应用在教育、公共卫生等领域广泛应用，特别是在无法进行随机化的情况下。

准实验设计的适用情况伦理限制当随机分配被试到实验条件可能违反伦理时。政策评估评估已实施的政策或项目效果。自然事件研究自然发生的事件或情况对人群的影响。资源限制当资源不足以进行大规模随机对照试验时。

准实验设计的研究设计确定研究问题明确研究目的和假设。选择设计类型根据研究问题选择合适的准实验设计类型。确定变量定义并操作化自变量和因变量。选择样本确定研究对象和样本大小。数据收集计划制定详细的数据收集方法和时间表。

单组前后测设计1前测在干预前对单一组别进行测量。2干预实施实验处理或干预措施。3后测在干预后再次对同一组别进行测量。4比较分析前后测结果的差异，评估干预效果。

非等同控制集前后测设计实验组接受干预的组别，进行前测和后测。对照组不接受干预的组别，也进行前测和后测。比较分析两组的前后测差异，评估干预效果。

时间序列设计1多次前测在干预前进行多次测量。2干预实施实验处理或干预措施。3多次后测在干预后进行多次测量。4趋势分析分析干预前后的变化趋势。

回归断点设计断点确定基于某个连续变量设置干预的分界点。分组根据断点将样本分为处理组和对照组。比较分析断点两侧样本的结果差异。因果推断评估干预对结果变量的因果效应。

双重差异设计前期差异计算干预前处理组和对照组的差异。后期差异计算干预后处理组和对照组的差异。差异之差计算后期差异与前期差异的差值。效果评估分析差异之差，评估干预的净效果。

各设计类型的优缺点设计类型优点缺点单组前后测简单易行内部效度低非等同控制组有对照组选择偏差时间序列可观察长期趋势需要多次测量回归断点因果推断强适用范围有限双重差异控制时间趋势平行趋势假设

数据收集方法问卷调查通过结构化问卷收集大量定量数据。访谈深入了解个体经验和观点。观察法直接观察和记录行为或现象。实验法在控制条件下测试假设。

定性研究和量化研究定性研究深入探索现象文字描述数据小样本深入分析量化研究统计分析数据大样本推广结果客观测量变量

自变量和依变量的测量操作化定义将抽象概念转化为可测量的具体指标。信度确保测量的一致性和可靠性。效度保证测量真正反映所要测量的概念。量表选择选择或开发适合研究目的的测量工具。

样本量的确定研究目标考虑研究问题和假设。统计检验力确定发现真实效应所需的样本大小。效应量估计预期的效应大小。资源限制考虑时间、经费等实际限制。样本计算使用统计软件或公式计算所需样本量。

统计分析方法描述性统计总结和描述数据的基本特征。推论性统计进行假设检验和估计总体参数。回归分析探索变量之间的关系。方差分析比较多个组别之间的差异。

描述性统计分析均值计算数据的平均水平。中位数找出数据的中间值。众数确定最常见的数值。标准差测量数据的离散程度。

假设检验1提出假设设立原假设和备择假设。2选择检验根据数据类型和研究问题选择适当的统计检验。3计算计算检验统计量和p值。4结论根据p值决定是否拒绝原假设。

回归分析线性回归探索一个或多个自变量与因变量之间的线性关系。逻辑回归分析自变量对二分类因变量的影响。多元回归考虑多个自变量对因变量的综合影响。层级回归逐步加入变量，分析不同变量组的解释力。

方差分析单因素方差分析比较一个因素的不同水平对因变量的影响。双因素方差分析同时考虑两个因素对因变量的主效应和交互作用。重复测量方差分析分析同一受试在不同时间点或条件下的变化。

共线性诊断1相关矩阵检查自变量之间的相关系数。2方差膨胀因子计算VIF值，判断共线性程度。3容忍度分析每个自变量的容忍度。4特征值分析检查特征值和条件指数。

敏感性分析识别关键假设确定模型中的关键假设和参数。调整参数系统地改变参数值或假设条件。重新分析使用新的参数或条件重新进行分析。比较结果对比不同条件下的结果差异。评估稳健性判断结果对假设变化的敏感程度。

中介效应分析1总效应自变量