《观察法与实验调查》课件.pptVIP

*************************************实验设计中的变量：因变量定义因变量是指受自变量影响而发生变化的变量，是实验中要测量和观察的变量。因变量的变化是实验结果的直接体现，是验证研究假设的关键。测量在实验中，要对因变量进行精确测量，并记录测量结果。可以使用多种测量工具和方法，如问卷、量表、生理指标等。要选择合适的测量工具和方法，以提高测量的信度和效度。实验设计中的变量：控制变量1定义控制变量是指在实验中需要保持恒定或加以控制的变量，以排除其对因变量的干扰。控制变量的目的是保证自变量对因变量的影响是真实的，而不是由其他因素引起的。2类型控制变量可以分为环境控制变量、参与者控制变量和程序控制变量。环境控制变量是指控制实验环境的因素，如温度、光线、噪音等。参与者控制变量是指控制参与者的个体差异，如年龄、性别、教育程度等。3重要性控制变量对于保证实验结果的可靠性和有效性至关重要。如果控制变量没有得到有效控制，可能会导致实验结果出现偏差，甚至得出错误的结论。实验设计中的变量：无关变量定义无关变量是指在实验中可能对因变量产生影响，但不是研究者想要研究的变量。无关变量可能来自实验环境、实验程序、参与者等方面。控制要尽量控制无关变量，以减少其对实验结果的影响。可以使用多种方法控制无关变量，如随机分配、平衡法、恒定法等。记录如果无法完全控制无关变量，可以记录其数据，并在数据分析时进行统计控制。要对无关变量进行充分的考虑，并采取相应的措施，以提高实验结果的可靠性和有效性。实验误差的来源与控制1测量误差测量工具的精度不足、测量方法的误差等。可以使用更精密的测量工具、更规范的测量方法等措施来减少测量误差。要对测量工具进行校准，并对测量方法进行标准化。2抽样误差样本不能代表总体、样本量过小等。可以使用更大的样本量、更合理的抽样方法等措施来减少抽样误差。要保证样本的随机性和代表性。3实验者误差实验者的主观偏见、操作不规范等。可以使用双盲实验、标准化操作等措施来减少实验者误差。要对实验者进行培训，并进行监督。抽样方法：随机抽样定义随机抽样是指按照随机原则从总体中抽取样本的方法，保证每个个体都有同等的机会被抽中。随机抽样是保证样本代表性的重要方法。类型随机抽样可以分为简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样。简单随机抽样是指直接从总体中随机抽取个体。系统抽样是指按照一定的间隔从总体中抽取个体。适用适用于总体分布均匀、个体差异不大的情况。随机抽样能够减少抽样误差，提高样本的代表性。但当总体规模较大时，随机抽样可能比较困难。抽样方法：分层抽样定义1类型2适用3抽样方法：整群抽样定义整群抽样是指将总体划分为若干个群，然后随机抽取若干个群，并将抽中的群中的所有个体作为样本的方法。整群抽样可以减少抽样成本和时间。类型整群抽样可以分为简单整群抽样和多阶段整群抽样。简单整群抽样是指直接从总体中随机抽取群。多阶段整群抽样是指先从总体中随机抽取若干个大群，然后从大群中随机抽取若干个小群，依此类推。适用适用于总体分布集中、个体差异大的情况。整群抽样能够减少抽样成本和时间，但抽样误差可能较大。适用于研究对象分布集中的情况，如学校、工厂、社区等。例如，要调查某个城市小学生的视力情况，可以选择几个小学作为群，然后调查这些小学的所有学生。抽样方法：方便抽样1定义方便抽样是指研究者根据自己的方便，选择容易接触到的个体作为样本的方法。方便抽样是一种非随机抽样方法，样本的代表性较差。2类型方便抽样没有特定的类型，研究者可以根据实际情况选择样本。例如，研究者可以在街头随机采访路人，或者在自己的班级里进行调查。3适用适用于探索性研究或预实验，或者在时间和资源有限的情况下。方便抽样能够快速获取数据，但结果的推广性较差。方便抽样的结果只能代表样本本身，不能推广到总体。数据分析方法：描述性统计平均值描述数据的集中趋势，反映数据的平均水平。平均值容易受到极端值的影响，因此在数据分布不均匀时，使用平均值可能会产生误导。标准差描述数据的离散程度，反映数据的波动幅度。标准差越大，表示数据的离散程度越高；标准差越小，表示数据的离散程度越低。频率描述数据出现的次数，反映数据的分布情况。频率可以用来描述定类数据和定序数据，如性别、学历等。数据分析方法：推论性统计1定义推论性统计是指根据样本数据推断总体特征的方法。推论性统计要考虑抽样误差，并进行统计检验。2类型推论性统计可以分为参数检验和非参数检验。参数检验是指假设数据服从某种分布，然后进行统计检验。非参数检验