心理研究中的实验设计 第5版PDF电子书下载

目录 1

中文版序言 1

序 1

第一章　心理研究的特征 1

1.1 引言 1

1.2　观察和变量 4

1.3　行为变量 5

1.4　刺激变量 6

1.5　机体变量 8

1.6　离散变量和连续变量 9

1.8　研究与实验 10

1.7　数值变量和性质变量 10

问题与习题 13

第二章　实验设计原则 15

2.1　来自惠特贝岛的农场主 15

2.2 实验 16

2.3　感兴趣的问题 17

2.4　样本空间和概率 18

2.5　对上述实验的模拟 19

2.6　排列 20

2.7　组合 21

2.8　随机样本 22

2.9　可能结果的概率 24

2.10　实验的样本空间 26

2.11　检验零假设 27

2.12　第一类错误与第二类错误 28

2.13　实验控制 30

2.14　随机化的重要性 33

2.15　实验设计中的变异 34

问题与习题 36

第三章　标准正态分布 43

3.1 引言 43

3.2　二项总体和二项变量 44

3.3　总体均数 45

3.4　总体方差和总体标准差 45

3.6　和的期望值及和的方差 46

3.5　期望值 46

3.7　均数的期望值和均数的方差 47

3.8　有关农场主的第二个实验：μT和σT 48

3.9　用面积表示概率 50

3.10　标准正态分布 51

3.11　有关农场主的第二个试验：正态分布检验 53

3.12　关于农场主的第一个试验：正态分布检验 54

3.13　二项式模型的应用 58

3.14　X能在其中取许多不同值的总体 60

3.15　从矩形或均匀的总体中抽样时T的分布 61

3.16　T的分布：随机样本来自U形总体 64

3.17　T的分布：随机样本来自一个偏态总体 67

3.18　小结 70

问题与习题 71

第四章　随机样本均数的检验 77

4.1　将样本均数转换为标准正态变量 77

4.2　当σ已知时，均数的方差和标准误差 77

4.3　当σ未知时，均数的方差和标准误差 79

4.4 t分布 79

4.5　均数的置信区间 81

4.6　两个均数差的标准误 83

4.7　两个均数之差的置信区间 87

4.8　两个均数之差的显著性检验 88

4.9　零假设和备择假设 88

4.10　针对一个特别备择假设的t检验的把握度 92

4.11　估计在比较两种处理均数时所需的观察对象数 97

4.12　受试者的随机分配 101

4.13　随机数字表的用法 102

4.14　观测对象总数的最佳分配 103

4.15　行为科学实验中减少受试者的问题 104

4.16　σ？=σ？和n1≠n2时的t检验 105

问题与习题 106

第五章　方差不齐 114

5.1 引言 114

5.2 F分布 114

5.3　两个方差的齐性检验 116

5.4 δ？≠δ？和n1≠n2时的t检验 117

5.5 δ？≠δ？但n1=n2时的t检验 119

5.6　非随机地分配受试者 121

5.7　非加性的处理效应 121

5.8　对机体变量产生不同效应的处理 122

5.9　来自不同泊松分布的两个样本 124

5.10　处理标准差与均数的大小相称的例子 126

5.11　来自不同二项总体的两个样本 126

5.12　时间为因变量时的方差不齐 127

5.13　变换尺度：一般原则 128

5.14　非正态性：一般结论 128

问题与习题 130

6.1 引言 134

第六章　随机分组设计的方差分析 134

6.2　随机分组设计中使用的记号 135

6.3　随机分组设计的平方和 137

6.4　随机分组设计：一个实例 139

6.5　随机分组设计的显著性检验 142

6.6　观测值数目不等时的加权平均数分析 144

6.7　观测值数目不等时未加权平均数分析方法 146

6.8　未加权平均数与加权平均数 149

6.9　有k=2种处理且n1=n2时的方差分析 151

6.10　当有k=2种处理而n1≠n2时的方差分析 152

6.11　二项变量的方差分析 155

问题与习题 157

7.1 引言 164

7.2　当一般零假设成立时的方差分析模型 164

第七章　随机分组设计的固定效应模型 164

7.3　一般零假设不成立时的方差分析模型 167

7.4　当k=2且n1=n2处理平方和的期望值 171

问题与习题 172

第八章　配对比较 175

8.1 引言 175

8.2　有k=4种处理，每个处理组随机分配给n=10个受试者的一个实验 176

8.3　当一般零假设成立时n∑（？i.-？j.）2/k的期望值 178

8.4　当一般零假设不成立时，n∑（？i.-？j.）2/k的期望值 179

8.5　保护水平 180

8.6　Fisher的显著性差异（FSD）检验 181

8.7　FSD检验的保护水平 182

8.8　Duncan氏多重极差（DMR）检验 187

8.9　DMR检验的最短显著性极差 189

8.10　DMR检验的显著性 190

8.11　DMR检验的保护水平 192

8.12　Tukey氏显著性差异（TSD）检验 192

8.13　Bonferroni氏显著性差异（BSD）检验 193

8.14　Bonferroni t的Peiser近似 195

8.15　Scheffe氏显著性差异（SSD）检验 196

8.16　五种方法：一般讨论 198

问题与习题 200

第九章　正交比较和计划比较 203

9.1　引言 203

9.2　处理均数的比较 204

9.3　比较的标准误差 206

9.4　比较的显著性t检验 206

9.5　正交比较 208

9.6　关于处理和的正交比较 209

9.7　关于处理和的比较的显著性检验 210

9.8 F=t2的证明 212

9.9　用一个常数乘以一个比较的系数 212

9.10　选择正交比较组 213

9.11　正交比较的保护水平 215

9.12　处理就是一个有一个序变量的值 216

9.13　正交多项式的系数 217

9.14　线性与偏离线性的显著性检验 219

9.15　二次比较和三次比较的显著性检验 221

9.16　将各处理与一种控制相比较 222

9.17　控制均数与各处理均数间差异的显著性 224

9.18　一个设置了控制组的药物实验 226

9.19　计划比较的显著性检验 227

问题与习题 228

第十章　未计划比较 230

10.1　引言 230

10.2　比较的例子 231

10.3　关于处理和的比较的Scheffé检验 233

10.4　关于处理均数的比较的Scheffé检验 234

10.5　Scheffé检验的性质 235

10.6　一个比较的F的极大值 236

10.7　当观测值数目n不等时的比较：加权平均 239

数分析 239

10.8　观测值数目n不等时的正交比较 242

10.9　在观测值数目n不等且用加权平均数分析时的显著性检验 243

10.10　观测值数目n不等时比较的系数的来源 243

10.11　求观测值数目n不等时比较的均方的简易方法 245

10.12　用D1,D2,D3及D4检验的零假设 246

10.13　用BSD检验来检验未计划比较 249

10.14　当观测值数目n不等时的MSDmax 250

问题与习题 251

11.1　引言 254

第十一章 2k析因实验 254

11.2　一个23析因实验的实例 255

11.3　平方和：总和（tot），处理组内（W）以及处理组间（T） 257

11.4　方差齐性的假设 258

11.5　处理组间均方的显著性 259

11.6　分解处理组间平方和：主效应 260

11.7　分解处理组间平方和：交互作用效应 262

11.8　方差分析的概要 265

11.9　主效应 266

11.10　两因素交互作用效应 267

11.11　单纯主效应 271

11.12　两因素交互作用的图示 272

11.13　三因素交互作用 274

11.14　关于23析因实验正交比较 276

11.15　析因实验的记号与平方和 278

11.16　一个SSAB=0的例子 280

11.17　SSABC=0的两个例子 281

11.18　一个例子：所有主效应平方和为零且两因素交互作用平方和等于零而SSABC≠0 283

11.19　有顺序的和无顺序的两因素交互作用 284

11.20　其它2k析因实验 286

11.21　析因实验的优点 287

问题与习题 289

第十二章　析因实验：因素的水平多于两个 296

12.1 引言 296

12.2　一个4×3×2析因实验的例子 297

12.3　计算4×3×2析因实验的平方和 297

12.4　4×3×2析因实验方差分析概要 302

12.5　计算三因素交互作用平方和 304

12.6　求三因素及三个以上因素交互作用平方和的一般方法 307

12.7　主效应及交互作用平方和的正交分解 309

12.8　比较的Scheffé检验 315

12.9　一个数量因素：主效应的趋势分量 317

12.10　一个数量因素：交互作用的趋势分量 320

12.11　趋势分量分析概要 324

12.12　配对比较 329

问题与习题 330

第十三章　随机分组设计析因实验模型 337

13.1 引言 337

13.2　固定效应模型的假设：模型Ⅰ 338

13.3　校正项的期望值：模型Ⅰ 339

13.4　总平方和的期望值：模型Ⅰ 340

13.5　处理平方和的期望值：模型Ⅰ 340

13.6　处理内平方和的期望值：模型Ⅰ 341

13.7 A均方和B均方的期望值：模型Ⅰ 341

13.8 A×B均方的期望值：模型Ⅰ 342

13.9　固定效应模型的显著性检验 343

13.10　随机效应模型的假设：模型Ⅱ 344

13.11　校正项的期望值：模型Ⅱ 344

13.12　总平方和的期望值：模型Ⅱ 345

13.13　处理平方和的期望值：模型Ⅱ 345

13.15　A均方和B均方的期望值：模型Ⅱ 346

13.14　处理内平方和的期望值：模型Ⅱ 346

13.16　A×B均方的期望值：模型Ⅱ 347

13.17　显著性检验模型Ⅱ 347

13.18　求得均方期望值的规则：模型Ⅱ 348

13.19　显著性检验 350

13.20　拟F比 352

13.21　计算均方的期望值的规则：混和模型 354

13.22　均方的期望值：固定效应模型 357

问题与习题 358

第十四章　析因实验：深入的讨论 360

14.1 使每种处理组合获得相同数目的观测对象 360

14.2　随机地舍弃若干观测值使各处理有相同的观测值数目n 361

14.3　析因实验的未加权均数分析 362

14.4　关于单元均数的线性函数的确切检验 365

14.5　单次重复的析因实验 367

14.6　部分重复的2k析因实验 370

14.7　析因实验与控制组 375

14.8　析因实验与二项式变量 377

问题与习题 377

第十五章　随机区组设计 381

15.1　引言 381

15.2　有t=5种处理和b=5个区组的随机区组设计 383

15.3　计算随机区组设计中的平方和 385

15.4　随机区组设计中的误差平方和 387

15.5　随机区组设计的显著性检验 388

15.6　关于平方和的注记 389

15.7　随机区组设计中丢失观测值的问题 391

15.8　随机区组设计中均方的期望 392

15.9　利用随机区组设计的析因实验 396

15.10　分解B×T平方和 399

15.11　均方的期望及合并的检验 401

15.12　有关处理和的比较的均方误差 403

15.13　有两种处理的随机区组设计 404

15.14　有两种处理的随机区组设计的t检验 406

15.15　将受试者分为区组 407

15.16　利用区组以消除一种变异来源 408

问题与习题 409

16.2　一个机体变量和处理的交互作用 414

16.1 引言 414

第十六章　随机区组设计中的区组×处理交互作用 414

16.3　关于固定效应模型和混合模型的显著性检验 416

16.4　随机分组设计和随机区组设计中的机体变量 418

16.5　两个机体变量间的相关性 421

16.6　对于混和模型（区组是随机的而处理是固定的）MST的F检验之灵敏度 424

16.7　固定效应模型 424

16.8　当作实验的随机重复的区组 426

16.9 区组作为实验的随机重复时的显著性检验 429

16.10　随机区组设计中的另一类变异 435

问题与习题 437

17.1 引言 440

第十七章　拉丁方设计 440

17.2　随机化过程 442

17.3　拉丁方设计的方差分析 445

17.4　拉丁方设计的一般公式 448

17.5　拉丁方设计中均方的期望值 449

17.6　存在交互作用时的均方期望值 452

17.7　当作23析因实验的二分之一部分重复的2×2拉丁方 453

17.8　当作33析因实验的一个三分之一部分重复的3×3拉丁方 456

17.9　希腊一拉丁方 463

问题与习题 464

第十八章　具有重复测量的单因素实验和析因实验 467

18.1　引言 467

18.2　重复测量设计中的平方和 468

18.3　有相互关联的误差的模型 470

18.4　校正项的期望值 471

18.5　处理均方的期望值 472

18.6　受试者均方的期望值 472

18.7　受试者×处理均方的期望值 473

18.8　显著性检验 474

18.9　假设条件不满足的情形与保守的F检验 476

18.10　每位受试者作两次重复测量 480

18.11　一个重复测量的例子：只有一种处理的情形 483

18.12　重复测量设计的效力 484

18.13　一个重复测量的3×3析因实验 491

18.14　一个重复测量的22析因实验例子 494

18.16　在只有单个处理因素的重复测量设计中，配对比较的检验 499

18.15　关于二项变量的重复测量 499

18.17　检验重复测量设计的假设条件的有效性 500

18.18　具有加性处理效应的重复测量设计 504

问题与习题 505

第十九章　关于重复测量的裂区设计 509

19.1　引言 509

19.2　裂区设计 509

19.3　一个裂区设计中均方的期望值 511

19.4　方差分析的假设 513

19.5　对假设条件是否满足的检验 516

19.6　用于裂区设计的保守的F检验 517

19.7　计算裂区设计中的平方和 518

19.8　裂区设计中的机体变量 525

19.9　有一个主要和两个次要固定因素的裂区设计 526

19.10　有两个主要和一个次要的固定因素时的裂区设计 529

问题与习题 532

第二十章　因子嵌套设计 537

20.1 引言 537

20.2　均方的期望 538

20.3　一个因子嵌套设计的例子：一个随机因素的水平嵌套在一个固定因素的水平内 540

20.4　在W是固定的、S是随机的条件下均方的期望以及W是随机的、S是固定的条件下均方的期望 546

20.5　一种设计：W的水平嵌套在一个固定因素的水平内并且还嵌套在受试者内 548

20.6　以W的不同固定水平来重复进行实验 551

问题与习题 553

21.2　具有独立随机化正方的拉丁方设计的重复实验 555

第二十一章　有重复测量的拉丁方设计 555

21.1　引言 555

21.3　单个拉丁方的方差分析 557

21.4　对有独立拉丁方的重复实验的方差分析 559

21.5　均方的期望：有独立拉丁方的重复试验 563

21.6　用同一拉丁方来重复实验的情形 566

21.7　平方和的计算 568

21.8　方差分析概要 572

21.9 圆板大小的线性分量的显著性检验 572

21.10　圆板大小的二次分量的显著性检验 574

21.11　当同一拉丁方被重复时均方的期望 575

21.13　2×2拉丁方的重复 579

21.12　保守的F检验 579

21.14　残留效应或残差效应 585

21.15　平衡拉丁方 586

21.16　平衡设计与残留效应的估计 588

问题与习题 589

第二十二章　重复测量设计的趋势分析 596

22.1　引言 596

22.2　测验均数：一种标准条件 599

22.3　均方的期望与显著性检验 600

22.4 测验平方和的线性分量及二次分量 601

22.5　关于不同处理的测验均数 603

22.6　分解受试者平方和 606

22.7　分解S×T平方和 607

22.8　均方的期望和显著性检验 608

22.9　测验平方和的线性分量和二次分量 612

22.10　A×T平方和的线性分量和二次分量 613

22.11　S（A）×T平方和的线性分量和二次分量 616

22.12　关于线性分量和二次分量的均方的期望 618

问题与习题 620

第二十三章　有两个或多个因素及重复测量时的趋势分析 627

23.1　引言 627

23.2　测验均数：一个处理因素和一个机体变量 627

23.3　分解受试者平方和 630

23.4　分解S×C平方和 632

23.5　均方的期望与显著性检验 636

23.6　保守的F检验 638

23.7　阶段（C）平方和的线性分量和二次分量 639

23.8　组×阶段和的线性分量 640

23.9 分解G×L即AB×L平方和 642

23.10　分解G×C即AB×C平方和的二次分量 644

23.11　求S（AB）×C平方和的线性分量及二次分量 646

23.12　关于线性分量及二次分量的均方的期望及显著性检验 647

问题与习题 651

第二十四章　随机分组设计的协方差分析 656

24.1 引言 656

24.2　分解总积和 657

24.3　缺少处理效应时X和Y的关系 659

24.4　当存在处理效应时X和Y间的关系 660

24.5　随机分组设计的平方和及积和 663

24.6　各组内关于该组回归直线的变差 666

24.7　关于斜率为bw的回归直线的组内变差 669

24.8　回归系数的齐性检验 670

24.9　调整处理均方的显著性检验 672

24.10　调整处理均数及比较的检验 676

24.11　协方差分析的效能 678

24.12　差的测量值的方差分析 679

24.13　裂区方差分析 682

24.14　作为协方差分析替代方法的随机区组设计 684

24.15　协方差分析与其它实验设计 687

问题与习题 687

25.1　引言 692

第二十五章　多元回归与方差分析和协方差分析 692

25.2　只有一个处理因素的多元回归 693

25.3　多元回归与平衡设计的方差分析 698

25.4　非平衡或非正交设计的分析 703

25.5　对特征—处理交互作用的检验 708

问题与习题 714

附录A　数学期望 716

附录B　最小二乘法 722

附录C　矩阵代数 733

附录D　各种用表 742

表Ⅰ 随机数表 743

表Ⅱ　TSD检验的学生化极差 748

表Ⅲ 正态曲线下的面积和纵坐标 749

表Ⅳ x2分布表 759

表Ⅴ　单侧t值表 760

表Ⅵ 不同显著性水平上相关系数的值 761

表Ⅶ　关于r的z′值表 763

表Ⅷ　F分布的1％点和5％点 764

表Ⅸ F分布的25％、10％、2.5％和0.5％分位点 772

表Ⅹ　DMR检验的显著学生化极差 780

表Ⅺ 正交多项式系数表 785

表Ⅻ 对P=95％（及99％）的联合置信系数k个处理组均数与一个控制组均数的单侧（及双侧）比较用t值表 786

表ⅫⅠ　Bonferroni t表 790

部分习题答案 802

译后记 827