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额外变量的控制方法有哪些_额外变量如何分类

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额外变量的控制方法有哪些_额外变量如何分类额外变量的控制方法有哪些  (1)排除法:指是把额外变量从实验中排除出去的控制方法;如用双盲法控制实验者效应(罗森塔尔效应/皮革马利翁效应)和要求特征(安慰剂效应 ...
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额外变量的控制方法有哪些_额外变量如何分类


额外变量的控制方法有哪些


  (1)排除法:指是把额外变量从实验中排除出去的控制方法;如用双盲法控制实验者效应(罗森塔尔效应/皮革马利翁效应)和要求特征(安慰剂效应、霍桑效应、约翰亨利效应)。从控制变量的观点来看,排除法确实有效,但用排除法所得到的研究结果却常常难以推广。


  (2)恒定法:指在使额外变量在实验过程中保持恒定不变的控制方法。这主要体现在保持实验条件恒定的方面,实验者和控制组被试的特性也应保持恒定。只有这样,两个组在作业上的差异才可以归于自变量的结果。0


  (3)匹配法:是使实验组和控制组中的被试属性相等的一种方法。使用匹配法时,先要测量所有被试身上与实验任务成高相关的属性;然后根据测得结果将被试分成属性相等的实验组和控制组。实际应用中,匹配法常常是配合其它技术共同使用的。


  (4)随机化法:是指把被试随机的分派到各处理组中的技术。随机分派形成的各处理组的各种条件和机会是均等的,也即在额外变量上做到了匹配。随机化法不会导致系统性偏差,能够控制难以观察的中介变量。随机法不仅能应用于被试,也能应用于刺激呈现和实验顺序的安排。是控制额外变量的最佳方法。


  (5)抵消平衡法:采用某些综合平衡的方法,使额外变量的效果相互抵消,达到控制额外变量目的的一种实验技术;常见的抵消平衡法有ABBA法和拉丁方设计法。



  (6)统计控制法:指在实验完成后通过一定的统计技术来事后避免实验中额外变量的干扰的控制方法,因而也称为统计控制法。统计控制主要用于实验前控制难以完全控制额外变量影响的情况下。常用的统计控制法包括协方差分析、偏相关等。


额外变量如何分类


  额外变量是指会对因变量产生影响,但又不是研究中者感兴趣的,需要加以控制的变量。


  1.系统额外变量:与实验目的无关,相对恒定的客观条件对实验结果产生的影响,影响在一个恒定的水平上下波动。系统额外变量对实验结果造成系统误差。



  2.随机额外变量:随机的、偶然出现的、不可预期的与实验目的无关但对实验结果有影响的因素。也可简称为随机变量,它引起的误差称为随机误差。


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