心理所硕研实心大纲.doc

中科院研究生院硕士研究生入学考试《实验心理学》考试大纲本《实验心理学》考试大纲适用于心理学各专业的硕士研究生入学考试本考试大纲包括两部分：实验心理学部分和心理统计部分第一部分：实验心理学实验心理学是基础心理学中重要的方法理论课，是心理学各学科专业的基础课程其主要内容包括心理学实验方法的基本概念、实验范式、测量方法以及心理学有关领域的重要理论要求考生理解掌握基本概念，灵活运用实验范式，熟练掌握测量方法，对重要理论达到理解的程度，并具备运用所学知识设计实验，实施实验和解决问题的能力一、考试内容（一）心理学实验和它的各种变量1、心理学实验方法的特点（1）有目的：实验者总是带着特定目的去进行实验，这样就规定了他将要研究的事物；（2）可控制：实验者可以做充分准备才开始实验，通过控制某事件的发生可以使它重复产生，以便确定某现象是否前后一致；（3）可重复：实验者设定了明确的实验条件，使别人可以重复实验并对实验结果进行独立的经验（4）查因果：实验者可以系统地控制和变更条件，观察实验结果中的差异，研究系统变更的条件与结果之间是否存在因果关系2、心理学实验的变量（1）自变量(indepentental variable)：即刺激变量或独立变量，是由主试选择、控制的变量，决定着行为或心理的变化。

分为 4 种： 刺激特点自变量 ：刺激的不同特性会引起被试不同的反应） 、 环境特点自变量 ：进行实验时环境的各种特点如温度、是否有观众在场、是否有噪音、白天或夜晚等等，都可以作为自变量时间这个自变量在记忆研究中是如此重要和无时不在，你甚至可以说，几乎没有不用时间作自变量的记忆实验） 、 被试特点自变量 ：一个人的各种特点，如年龄、性别、职业、文化程度、内外倾个性特征、左手或右手为利手、自我评价高或低等等，都可以作为自变量） 、 暂时造成的被试差异 ：通常是由主试给予不同的指示语造成的） 对自变量的控制可从对自变量下操作定义、确定自变量的各个水平、对自变量呈现仪器的控制 3 方面入手2）因变量(dependent variable)：即被试的反应变量或依从变量，是自变量造成的结果，是主试观察或测量的行为变量因变量的种类有：反应速度、反应速度差异、反应的正确性、反应的次数火几率、反应的强度、反应的难度、反应标准、眼动模式、脑激活区的位置与大小等因变量的控制有如下几种方法：反应控制、选择恰当的因变量指标、反应指标的平衡（速度-准确性平衡） 因变量需要具有 ：可靠性即 信度 ：指一致性，同一被试在相同的实验条件下应该得到相近的结果） 、有效性即 效度 ：当自变量的确造成了因变量的变化，而不是其他的各种因素造成变量的变化，我们就说这种因变量是有效的） 、 敏感性 ：自变量发生可以引起相应的因变量的变化，这样的因变量是敏感的） 。

敏感性中的 2 个效应： 高限效应 /天花板效应 ：当要求被试完成的任务过于容易，所有不同水平(数量) 的自变量都获得很好的结果，并且没有什么差别时，我们就说实验中出现了高限效应 低限效应 /地板效应 ：当要求被试完成的任务过于困难，所有不同水平的自变量都获得很差的结果，并且没有什么差别时，我们就说实验中出现了低限效应3）额外变量/控制变量(extraneous variable)：在实验中应该保持恒定的变量，如果额外变量不恒定，那么它就会造成因变量的变化，在这种情况下，研究者选定的自变量与一些未控制好的因素共同造成了因变量的变化，会产生 自变量的混淆 ，导致无法判断因变量的结果是由自变量还是由额外变量造成的额外变量的种类有：实验者效应（罗森塔尔效应） 、要求特征（霍桑效应、安慰剂效应） 、程序变量额外变量的控制有如下几种方法：消除法（直接消除法、双盲实验控制法） 、恒定法、随机取样法、等组匹配法、抵消平衡法（ABBA 控制顺序效应） 、统计控制法（协方差分析、剔除极端数据）（二）实验设计与数据统计分析1、实验设计中的基本问题（1）变量的控制——控制包括对变量的控制和选择控制组组内设计：把数目相同的被试分配到自变量的不同水平或不同的自变量上。

特点 ：（1）消除了被试的个别差异对实验的影响 （2）不需要太多的被试，因为在组内设计中研究者可以从每一被试身上获得几种不同的数据 （3）用于研究练习的阶段性最为理想 缺点 ：在一种实验条件下的操作将会影响另一种实验条件下的操作，即存在顺序效应 克服 ：完全的平衡方法；拉丁方方法组间设计：使每个被试轮流分配到自变量的不同水平或不同的自变量上 特点 ：（1）一种自变量不会影响另一种自变量，因为每个被试只对一种自变量作反应 （2）若事先知道不同的自变量存在交互作用则必须采用组间设计；而且，应用组内设计进行实验以后，若怀疑一种自变量可能会影响另一种自变量，就可以采用组间设计重新实验以验证组内设计的实验结果是否可靠 缺点 ：分配到各实验条件下的被试可能在各方面不是等同的，即存在组间差异 克服 ：匹配被试：对全部被试进行预备测验，测验的性质与正式实验的性质是类似的，或者是相关的，然后按测验成绩均匀地形成组） ；随机分配被试混合设计：既有组内设计又有组间设计一般说来，如果一种自变量很可能会影响另一种自变量，那么地这些自变量按组间设计安排，其余的自变量按组内设计安排2）误差的种类和控制实验中注意几个问题：（1）防止混淆自变量；（2）防止实验者效应；（3）几种不恰当的实验设计(被试接受自变量的影响后测验，想了解自变量的影响；控制组与实验组不属于同一总体；没有控制好控制变量)。

3）实验的内部效度和外部效度内部效度指研究中的自变量与因变量之间因果关系的确定性程度其内涵包括如下 2 层意思：一是研究中的自变量与因变量之间是否真正存在关系；二是因变量的变化是否一定是由自变量的变化引起的其值越高，其结果就越能确认是由实验处理造成的外部效度指研究结果能够概括化、普遍化到其他类似情境中去的程度，亦即研究结果的普遍代表性和适用性其值越高，其结果的可推论范围就越大它具体又包括总体效度和生态效度前者指样本的研究结果能够适用于其所属的总体的程度与能力要保证总体效度，关键要看被试的取样是否具有代表性生态效度是指研究结果能够概括并适用于其他研究条件和情境的程度和能力要保证生态效度，关键要看特定研究的变量、实验条件、工具、时间等的代表性程度实验的内外部效度是相互联系、相互影响、相互制约的，因此，研究者通常会在保证内部效度的前提下采取适当措施以提高外部效度内部效度的影响因素：历史/经历：在实验过程中与变量同时发生并对结果产生影响的特定事件） 、选择：因没有采用随机化方法选择和分配被试而造成的组间差异） 、成熟或自然发展的影响：被试身心随时间延续而发生变化） 、测验：前测对实验处理实施后的影响） 、被试亡失、统计回归：实验处理前的极端分数在处理后趋向平均数） 、仪器的使用、选择和成熟的交互作用及其他外部效度的影响因素：测验的反作用效果：前测验对被试的实验敏感度的影响） 、选择偏差与实验变量的交互作用：被试样本缺乏代表性） 、实验安排的反作用效果：被试事先了解了实验安排而受到暗示） 、重复实验处理的干扰：学习效应和疲劳效应） 、实验情境的人工化、测量工具的效度2、真实验设计：实验条件控制程度高、能在随机化原则基础上选择和分配被试、实验结果您客观反应实验处理的作用（1）完全随机化设计 / 完全随机单因素设计随机实验组控制组前测后测设计： 模式 ：采用随机分配法将被试分成 2 组，仅实验组接受实验处理，相当于产生了 2 种自变量水平。

可用统计法 ：① 求 2 组前后测成绩即增值分数对 2 组增值分数进行 t 检验，非参数检验使用曼- 惠特尼 U 检验或中位数检验；② 协方差分析：将前测成绩作为协变量，对 2 组前测成绩的组间差异进行控制和调整使 2 组后测成绩比较不受前测成绩的影响随机实验组控制组后测设计： 可用统计法 ：① 对 2 组后测成绩做 t 检验进行比较；②非参数检验可用曼-惠特尼 U 检验或中位数检验随机多组后测设计：相当于多于 2 种自变量水平的后测设计 可用统计法 ：（1）单因素完全随机方差分析，当分析结果显示多组处理效果有显著差异时再用纽曼-丘尔斯（N-K）检验法进行多重比较多个自变量的单个实验优于单个自变量的多个实验：第一，做一项有三个自变量的实验比分别做三个实验的效率要高第二，做一项实验比分别做三项实验易于保持控制变量恒定第三，也是最重要的，在几个自变量同时并存的情形下所概括的实验结果比从几个单独实验所概括的结果更有价值，更接近生活实际2）多因素实验设计 / 完全随机多因素设计 / 完全随机析因设计实验包含至少 2 个自变量，每个自变量至少有 2 种水平，各种自变量的各种水平互相结合，构成了多种组合。

几个概念 ：① 主效应：某一自变量对因变量的主要影响效应计算：主效应个数=自变量个数② 交互作用：当一个自变量的水平在另一个自变量的不同水平上变化趋势不同时，则这两个自变量存在交互作用，即考察各个自变量交互作用对因变量的影响效应 （两直线不平行时说明存在交互作用） 计算：交互作用个数=C 2n+…+Cnn，n为自变量个数，如两因素为 1，三因素为 4，四因素为 11③ 简单效应：指一个自变量的各个水平在另一个自变量的某个水平上的效应一般而言，当发现交互作用显著时，需进行简单效应检验，以考察自变量在另一自变量某一水平上的变化情况可用统计法：多因素完全随机方差分析（3）随机化区组设计随机化区组单因素设计、随机化区组多因素设计： 模式 ：把被试按某些特质分到不同区组内，使各区组内的被试比区组之间的被试更接近同质，再将每个区组内的被试分配到不同实验处理中去 划分区组的方法 ：1 名被试作为一个区组，接受所有实验处理；每个区组内被试是实验处理数目的整数倍；区组内的单位是一个团体，以不同的团体为区组 可用统计方法 ：随机区组的方差分析3、准实验设计：不能对自变量进行主动控制；对无关变量有一定程度的控制但不够严格；不易对被试进行随机抽样，虽然可以设置控制组，但可能存在组间差异；一般只能由果溯因，而不能由因推果；优点是在真实性和生态效应上高于真实验设计。

1）单组准实验设计时间序列设计： 模式 ：对被试进行一系列周期性测量，并在测量的时间序列中引进实验处理，比较其前后的测量结果，研究该结果的变化趋势，从而推断实验处理是否产生效果可用统计方法 ：处理前后的测量回归方程的显著性检验相等时间样本设计： 模式 ：对一组被试抽取两相等的时间样本，仅其中一个时间样本中出现实验变量，对两种实验条件的效果进行比较 可用统计方法 ：比较两种条件下的测量结果；比较每种条件下的顺序效应，以确定时间效应；研究实施条件与顺序的交互作用对测量结果的影响（2）多组准实验设计不相等实验组控制组前测后测设计： 模式 ：虽然有实验组和控制组，但不能按随机化原则和等组法来选择对等组，有时也不能随机选择和安排两组 可用统计方法 ：参数统计可用t 检验；非参数检验可用曼-惠特尼 U 检验或中位数检验不相等实验组控制组前测后测时间序列设计： 可用统计方法 ：类似于不相等实验组控制组前后测设计对两组前后测增益采用独立的 t 检验火独立的 z 检验比较；类似于单组时间序列设计对两组的前后测成绩的回归方程进行显著性检验的比较平衡设计(拉丁方设计/轮换设计)：模式：各组被试都接受不同的实验处理，在实验处理的顺序与实验时间的顺序上采用轮换方法4、非实验设计：对自然现象的自然描述，用于识别和发现自然存在的临界变量及其关系，可为进一步实施更严格的实验设计累计资料。

缺点 ：不易采取随机化原则分配被试，不易主动控制自变量和无关变量，易受额外变量影响，在收集资料的过程中不得不面对现实，作出妥协优点 ：真实性和生态效应上高于真实验设计1）前实验设计单组后测设计单组前测后测设计： 可用统计方法 ：相关样本 t 检验对前后测分数进行统计分析；非参。