真實驗設計
(True-experimental design)
因為有隨機分派組別，可以確定各組在實驗前 是相似或等質的。但在實驗過程中，還是要看 研究者本身如何掌控及如何努力去排除對效度 的威脅。
方法
1. 隨機分組設計(randomized-groups design) 2. 因子設計(factorial design) 3. 隨機分組前後測設計(pretest-posttest randomized-
4. 多重處理的干擾(Multiple-treatment interference)：當受試者接 受一個以上的實驗處理，前一個處理可能會干擾到下一個。
如何掌控對外在效度的威脅？
1. 一般來說，以隨機的方法取樣，或以夠好的取樣(good enough sampling)，取出有代表性的受試者或樣本，是 掌控對外在效度威脅最主要的方法。
實驗前設計(Pre-experimental design)
1. 單組測驗研究：此設計無法看出任何意義， 更不用說探究因果關係了。
2. 單組前後測設計：可以觀察到處理(T)之 後所引起的變化，但此變化無法確定是由 T而來。
實驗前設計(Pre-experimental design)
3. 靜態組別比較：雖然此設計有兩組，但兩 組並沒有用隨機分配而來，可能在實驗前 兩組之間就已經有顯著的差異；還有所觀 察到的改變也無法確定是由T而來。
4. 多實驗處理所造成的影響，可經由平衡或隨機安排處理 給受試者來達到部分的控制，但是只有研究者可以掌握 實驗處理是否仍然會產生干擾，這個決定大部分是根據 對實驗處理的知識，而不是由實驗設計的種類來決定。
生態學效度(ecological validity)？
研究模仿真實情境的程序。生態的效度涉 及實驗的效果，概括於其他類似環境的條 件和程度，所要問的問題是：在什麼條件 (即情境、處理、實驗、依變項等)可期待得 到相同的結果。為了使實驗具有生態的效 度，研究設計需能確定實驗的效應，不受 特定實驗環境的約制。
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出現在組別之間時，代表沒有以隨機方式來分派組別。
實驗前設計(Pre-experimental design)
此種設計因對效度的掌控很有限而得名， 最主要是沒有以隨機的方式來分派受試者， 也無法確定依變項的變化是因自變項而起。
方法
1. 單組測驗研究(one-shot study) 2. 單組前後測設計(one-group pretest-posttest) 3. 靜態組別比較(static group comparison)
外在效度(External validity)？
生態效度(ecological validity)？
外在效度：是指結果的可概括性，即指自變項與結果(依 變項)之間的關係，可以普遍應用於其他不屬於此一實驗 情境的程度。外在效度具有下列四個威脅：
1. 對測驗的反應或交互作用(reactive or interactive effects of testing)：前測可能使得受試者對後來的測驗更有知覺或更敏感。 它的結果是，實驗在沒有前測的情況下就會變得比較沒有效果。
也可以將自變項增加到三個以上。
需以單因子變異數分析（one-way ANOVA） 進行統計分析。
真實驗設計
(True-experimental design)
2. 因子設計：如果考慮到兩個或兩個以上的自變 項時，則稱為因子設計。如下圖，此設計的資 料分析可以3 × 2因子ANOVA (3 × 2 factorial ANOVA)來分析。分析因子A的主要效果(main effect)、因子B的主要效果和因子A和B之間的交 互作用(interaction)是否有統計上的顯著性。
真實驗設計
(True-experimental design)
3. 隨機分組前後測設計：在隨機分組之外，本設 計還加上前測和後測。此設計的主要目的在探 究處理(T)所引起的變化有多大。或許因為有前 測，內在效度會受到影響，但在此設計情況下， 內在效度是在能掌控的範圍之下。
隨機分組前後測設計
此種2 × 2的ANOVA，經常在體育、運動訓練的 研究中看到，而其統計分析的方法，可能可使用 下列三種：
8. 取樣與成熟的交互作用(selection-maturation interaction)：因取樣 的偏差和成熟因素所引起的交互作用，也會影響內在效度。
9. 研究者對受試者的預期(expectancy)，對內在效度也是一種威脅。
如何掌控對內在效度的威脅？
隨機分配受試者到各組別(random assignment)。 依某一特質，將受試者配對(matched-pair)後隨機分派
影響信度的因素
所謂信度(reliability)指測量結果的一致性或穩定 性。
亦即指對同一事物進行兩次獲兩次以上的測量， 其結果的相似程度。其相似程度越高，即代表信 度越高，測量的結果也就越可靠。
信度與誤差之間有密切的關係。誤差變異愈大， 信度愈低；誤差變異愈小，信度愈高。
探討影響信度的因素，基本上即是探討誤差的來 源。
威脅(threats)實驗內在效度的因素有下列八點：
1. 歷史(history)：是指實驗過程中所發生非預期的事件。 －－時間的效應
2. 成熟(maturation)：因時間飛逝而加之於人體上的變 化，如成長發育、老化、疲勞等因素。－－受試者身 心發生變化的效應
3. 測試(testing)：經過一次測試後，即使中間沒有任何 介入，也會影響下一次相同測試的成績表現。－－做 測驗的學習
groups design) 4. 所羅門四組設計(Solomon four-group design)
真實驗設計
(True-experimental design)
1. 隨機分組設計：因為以隨機分派組別，可以確 定兩組間之差異是因處理(T)引起，但處理之前 沒有觀察(O)，所以無法知道處理引起的變化有 多大。此種設計是自變項有兩個層級(two levels)， 即控制組和實驗組，可以用獨立樣本t考驗 (independent t-test)來考驗O1和O2之差異。
4. 儀器的使用(instrumentation)：儀器是否經過校正， 或不同實驗者對儀器操作，也都會引起測試結果的誤 差。－－測量工具的變化
內在效度(Internal validity)
威脅(threats)實驗內在效度的因素有下列八點：
5. 統計迴歸(statistical regression)：以表現在兩個極端的兩組做研究 比較時，好的一組之表現會退步，而差的一組之表現會進步，即 兩組的成績會往平均數迴歸。此現象在受試者沒有依隨機分組的 研究中較為嚴重，也常發生在高低焦慮、高低體適能、高低技術 等的比較研究。－－極端選樣
6. 取樣偏差(selection bias)：如沒有以隨機方式抽樣，沒有以隨機的 方式分派組別，或以不同的抽樣方式形成組別，以致在實驗之前 組別之間已經有顯著的差異存在。
7. 實驗流失率(experimental mortality)：受試者因太累、沒時間、生 病等因素，而在實驗過程中途流失，對內在效度也有某一程度的 影響。
5. 時間因素
實驗設計的類別
實驗設計是使研究者據以考驗假設，並就自變項 與依變項間的關係獲致有效結論的程序藍圖。
研究設計需處理如下的問題：
1. 如何選取實驗組與控制組的受試者？ 2. 如何操縱與控制變項？ 3. 如何控制無關變項？ 4. 如何進行觀察？ 5. 解釋資料的關係時，應採用哪種統計分析方法？
實驗設計的類別
實驗前設計、真實驗設計、準實驗設計、事後回溯設 計、運動流行病學設計、單一受試者設計
Байду номын сангаас
代表符號說明
R
代表以隨機的方式，將受試者分派到各組
O
代表觀察或測試，以取得資料。其右下方的數字，代 表觀察或測試的次序。
T
代表實驗處理或操弄，其右下方的數字，代表處理、 操弄的次序。如果沒有T出現的組別，即為控制組。
2. 取樣偏差和實驗處理的交互作用(Interaction of selection biases and experimental treatment)：當某個群組是根據某個特質選出 來的，實驗處理可能只對具有該特質的群組有效。
3. 實驗安排的反應(Reactive effects of experimental arrangements)： 實驗處理在非常受限制的情境才有效(如實驗試中)，可能在較少 受限制的情境(如真實世界)裡則未必有效。
1. 重複量數的因素分析(factorial repeated measures ANOVA)：一個因子是有和沒有處理(處理類別)，另一 個因子是處理前和處理後(時間)，但此類設計比較重要 的是要看二因子之間是否有交互作用，也就是兩組的 變化速率是否有所不同？
2. 簡單的(simple)共變數分析(analysis of covariance, ANCOVA)：共變數分析是以前測的資料(O1和O3)為共 變數，以調整後測的資料(O2和O4)。此法考慮到兩組 前測資料的差異，使兩組前後測資料的比較能顯示出 實際意義。
第五章 實驗設計與統計分析
授課教師：鄭景峰
實驗設計
內在效度與外在效度、實驗設計的類別
統計分析
基本觀念、統計方法
內在效度(Internal validity)
內在效度：可界定為控制無關變數的程度。內 在效度考慮的是，實驗處理(自變項)是否真正引 起某特質(依變項)的變化？研究者必須控制所有 可能影響依變項的變因。
所羅門四組設計：此設計是隨機分組前後測設計和隨機分 組設計的組合，這是一種強而有力的設計，不但能檢測處 理的效果(看是否O2＞O4，或是否O5＞O6)，可知道處理 效果的大小(看O2－O1是否大於O4－O3)，也可評估測試 (testing)的效度(看是否O4＞O6)，更可查知前測與處理(T) 的交互作用(看O2是否大於O5)。然而，此設計也是一種不 經濟的設計，因為受試者必須多一倍，且目前仍沒有適當 的統計分析方法，或許碩士或博士論文，最好不要使用此 類設計。