教育实验设计类型总结

教育实验设计复杂纷繁，类型多样。从实验中变量的控制程度来看，有真实验设计与准实验设计、非实验设计；从自变量的数量水平上看，有单因子设计和多因子设计；从实验组织形式上看，有单组设计、多组设计、不等组设计；从实验对象接受实验处理的情况来看，有被试间设计、被试内设计与混合设计；等等。

为便于叙述，采用下面的符号表示被试、实验处理和因变量测量等因素。

X：表示一种处理，即研究者操作或变化的实验变量（自变量）；在比较不同的处理时，以X0，X1，X2…表示

O：表示处理前或后的一种观测或度量

自左至右：表示时间次序或先后

同一横行的X或O：表示这些X或O作用于同一组被试

R：表示被试随机化选择、分配

M：表示把被试加以配对

……：表示实验组与控制组不对等

（一）前实验设计、准实验设计、真实验设计

1.前实验设计

前实验设计是一种对无关变量控制不够严密的设计，它不是严格意义上的实验设计，通常是在完全自然的条件下的研究，目的在于了解自然存在的变量及其与因变量的关系。其形式主要有三种。

（1）单组后测设计。

在单组后测设计中，只有一个实验组，并对实验组只给予一次实验处理，然后通过测量得到一个后测成绩。

单组后测设计模式：X　O

单组后测设计是一种最简单、最原始的设计方法。许多中小学教师在教育研究实践中常采用这种方法。例如，一位教师为研究“数学课外辅导讲座对七年级学生数学学业成绩的影响”，以自己所教的一个班为实验对象（被试），在一学期内每周进行1次以奥数为主要内容的课外辅导讲座，学期结束时进行学业成绩测试，从而检验数学课外辅导讲座对七年级学生数学学业成绩是否存在影响。

单组后测设计无法控制历史、成熟等因素的影响，因此，得出的结论往往不够科学。例如，在上述例子中，学生数学学业成绩很好，未必是数学课外辅导讲座的结果，可能是学生本来基础很好的结果，也可能是学生上课认真听讲的结果，还可能是家庭辅导等其他因素的结果。

（2）单组前后测设计。

单组前后测设计是对单组后测设计的一种改进，它增加了在实验处理前的测验，但还是仅有一组实验组。

单组前测后测设计模式：O1　X　O2

例如，某研究者想探明教学方式与学生思维品质形成的关系，于是在一所小学随机选择了一个班作为实验班，采用新的应用题教学方式实施教学，如以自编应用题（一题多变）和解应用题（一题多解）培养学生思维的灵活性，以应用题归类教学培养学生思维的深刻性等等。实验前后分别对该班进行了难度相当的测试。该班前后测平均成绩的差异视为实验产生的效果。在这里，该研究者采用的实验设计模式就是单组前后测设计。

同样，单组前后测设计无法控制历史、成熟等因素的影响，因此，得出的结论往往说服力不够。例如上述实验中，仅以一个班进行实验，不设对比班，只从一个班实验前后测试的结果得出实验结论，会使实验结果的说服力不够。

（3）固定组比较设计。

固定组比较设计又称静态组设计或整组比较设计，该设计采用实验组和控制组两组被试，但因这两组被试在实验处理前就已经形成，故它不能使用随机化的原则来选择被试。

固定组比较设计模式：

X　O1

……

　　O2

固定组比较设计同样存在缺陷，由于被试不是随机分派，并且没有前测，因此，很难说明两组被试在实施实验处理之前是否相等，两组被试后测成绩的差异不一定是实验处理导致的，很可能是两组被试差异导致的。

2.准实验设计

准实验设计是一种介于前实验设计与真实验设计之间的实验设计，它对无关变量的控制比前实验设计严密。

图7-2　时间序列设计可能的实验结果

（1）时间序列设计。

时间序列设计是指对一组被试或个体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X，然后观测引进实验处理后的一系列测量结果，并与引入实验处理X前的一系列测量结果相比较，研究实施实验处理前后测量结果的变化趋势，从而推断实验处理是否产生效果。

时间序列设计模式：O1　O2　O3　O4　X　O5　O6　O7　O8

例如，研究者欲研究学习心理辅导对学生学习兴趣和学习习惯的影响，选择了一个班作为实验对象，在实验开始的前两个月，每隔半个月进行一次学生学习兴趣和学习习惯的测量，然后进行为期一个月的全方位、多途径的学习心理辅导，接着进行每隔半个月一次的学生学习兴趣和学习习惯的测量，最后对学习心理辅导前后的一系列测量结果进行比较，推断学习心理辅导对学生学习兴趣和学习习惯的影响。

由于时间序列设计可以多次测量被试在处理前后的数据，因此通过观察处理X前后的变化趋势，也就可以判断处理X前后在整个实验过程中的作用。

时间序列设计的实验可能结果比较复杂，具体见图7-2。

时间序列设计具有一些优点。首先，时间序列设计可以较好地控制“成熟”因素对内部效度的影响。其次，该设计可以控制测验因素的干扰。由于每名被试都要经过多次测验，并得到一系列测验结果，这就能够降低由于只做一次测验而出现的有偏向性样本成绩的概率。同时，该设计有可能控制统计回归的因素。

时间序列设计的缺点主要有：第一，由于该设计研究是在没有控制组的情况下进行的，因而它不能控制与实验处理同时发生的偶发事件的影响，不能排除那些与自变量同时出现的附加变量的影响；第二，测验与处理X的交互作用作为影响实验外部效度的因素在该设计中不易受到充分控制；第三，多次实施前测验往往会降低或增强被试对实验处理的敏感性，从而在被试身上产生作用而影响被试在实验处理后的成绩。

（2）相等时间样本设计。在教育研究中，与选择两等价样本组（实验组和控制组）相对应，当只有一组被试时，常使用两相等的时间样本，在其中的一个时间样本中不出现实验变量，而采用常规安排X0。

相等时间样本设计模式：X1O1　X0O2

例如，为研究教师批改作业对学生学习成绩的影响，我们可以让教师在第一个月连续批改学生作业并重点讲解错误，一个月后进行第一次学习成绩测试，第二个月教师不批改作业，月末进行第二次学习成绩测试，然后分析两次测试成绩是否存在显著差异。如果第一次测试成绩显著优于第二次测试成绩，我们可以推断，教师批改作业对学生学习成绩存在显著影响。

相等时间样本设计在控制影响内部效度的因素方面是完全有效的。它能较好控制“历史”作用的影响；其他影响内部效度的因素也同时被较好地控制。但是，相等时间样本设计在控制影响外部效度的因素方面并不理想。首先，测验与实验安排的反作用效果会影响该设计的外部效度；其次，选择偏差与实验变量的交互作用可能会影响该设计的外部效度；再者，重复实验处理的干扰也会影响该设计的外部效度。

（3）不相等组实验组、控制组前测后测设计。在不相等实验组、控制组前测后测设计中，首先对两个自然条件下的两个组（实验组与控制组）进行测试，然后对第一个实施实验处理，第二组不接受实验处理，实验结束后，对两个组进行后测试，最后分析实验组与控制组的前后测试成绩是否存在显著差异。

不相等实验组、控制组前测后测设计的特点是研究者不能按随机化原则和等组法来选择对等组，有时也不能随机安排哪个为实验组、哪个为控制组。

不相等实验组、控制组前测后测设计模式：

O1　X　O2

……

O3　　O4

例如，某校初三年级仅有两个班，且两个班学生学习基础、学习能力与学习态度等存在差异。张老师担任其中一个班的物理教学任务，他以自己所教班级作为实验班，同事所教班级作为对比班（控制组），两个班在学期初都进行物理学业成绩测试，张老师采用研究性学习进行教学，同事采用传统教学方法进行物理教学。学期结束时，对两个班进行物理学业成绩测试。最后分析实验组与控制组的前后测试成绩是否存在显著差异，从而推断研究性学习对学生物理学业成绩的影响。

不相等实验组、控制组前测后测设计具有一些优点。首先，增添了控制组，从而使该设计基本上控制了历史、成熟、测验等因素对实验的干扰；其次，由于两组都有前测验，研究者可以了解实验处理实施前的初始状态，从而也就对选择因素有了初步的控制。

不相等实验组、控制组前测后测设计没有使用随机化方法来分配被试或实验处理，实验组与控制组是不对等的，因而选择与成熟、选择与实验处理的交互作用可能会降低该设计的效度；此外，由于两组都使用前测验安排，因而其实验结果不能直接推广到无前测的情境中去。

3.真实验设计

顾名思义，真实验设计就是真正的严格意义上的实验设计，它对无关变量的控制比较严密。这种设计不仅保证被试具有代表性，而且对无关变量进行有效的控制，因此具有较高的内部效度与外部效度。

（1）随机分派实验组、控制组后测设计。在随机分派实验组、控制组后测设计中，随机选择两组被试，一组为实验组，另一组为控制组，实验组接受实验处理，控制组不接受实验处理，实验结束时对两组被试进行测试。

随机分派实验组、控制组后测设计的模式：

R　X　O2

R　　　O4

例如，卢仲衡等（1981）的研究项目“初中一年级数学自学辅导教学协作实验研究”，随机从某初中学校初一年级平行班中选择两个班，其中一个为实验班，另一个为对比班（控制组），实验班采取自学辅导法进行数学教学，对比班采取传统的教学方法进行数学教学，期末进行数学学业成绩测试，结果实验班数学成绩显著优于对比班。

随机分派实验组、控制组后测设计具有以下优点：首先，由于采用实验组接受实验处理，控制组不接受实验处理，从而控制了历史和成熟因素对内部效度的影响；其次，由于实验是在同等条件下进行的，因此它控制了选择和被试的中途退出等影响内部效应的因素；再者，由于两组被试没有进行前测验，从而控制了测验与实验处理交互作用对实验外部效度的影响。

随机实验组、控制组后测设计使用的数据统计分析方法比较简单。大部分研究者使用t检验对两组后测成绩进行比较研究；非参数检验也常使用曼-惠持尼U检验或中位数检验法。

（2）随机分派实验组、控制组前后测设计。随机实验组、控制组前测后测设计是指研究者在实验前采用随机分配的方法将被试分为两组，并随机选择其中一组为实验组，另一组为控制组，实验组接受实验处理，而控制组则不给予实验处理。两组被试在实验之前和实验结束后都进行测试。

随机实验组、控制组前测后测设计的模式：

R　O1　X　O2(www.xing528.com)

R　O3　　　O4

随机实验组、控制组前测后测设计基本控制了绝大多数影响内部效度的因素。首先，该设计采用随机方法将被试分为两组，从而可以控制选择、被试的中途退出以及选择与成熟的交互作用等因素对实验结果的干扰。另外，由于安排了实验组和控制组，在实验过程中，发生在前测到后测这段时间内的事件对实验组、控制组的影响基本相同，因而可以控制历史、成熟、测验、仪器使用等影响内部效度的因素对实验结果的影响。

该设计使用了前测验，它为检查随机分组是否存在偏差提供了充分的依据。但它也有不利的一面，即被试由于前测验而获得的经验，可能对后测验产生敏感性，出现测验的反作用效果，导致对实验设计外部效度的影响。

随机实验组、控制组前测后测设计的数据统计分析方法有两种。其一是对增值分数进行统计分析。方法是对每一名被试，用其后测成绩减去前测成绩（O2-O1，O4-O3），分别求出两组增值分数的平均数；然后对两组增值分数进行显著性检验，其方法有t检验（参数统计）、曼-惠持尼（Mann-Whitney）U检验或中位数检验（非参数检验）。

另外，还有协方差分析法，这种方法被研究者认为是很好的方法。此方法是将前测分数作为协变量，对实施实验处理前的组间差异进行控制和调整，以便使两组的后测成绩能够比较不受前测成绩的影响。

（3）配对组设计。在配对组设计中，首先随机选取被试，并根据各方面条件相同的原则对全部被试一一配对，根据随机原则，对每一对被试分组，其中一个被试分入实验组，另一个被试分入控制组；实验组接受实验处理，控制组不接受实验处理；实验结束时进行测试。

配对组设计也叫对等组设计、匹配组设计，是随机组设计的一种扩展。配对目的是使各组的特性更加相同。这种设计可以控制组内变异和组间变异。

匹配被试一般需要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，或者说是相关的，然后按测验成绩等均匀地形成组。

配对组设计的优点主要有，在实验处理之前，就把组间变异缩到最小，并使各组内变异比单独的随机分配更接近相等。因此，这种设计能对被试个别差异给予更多的控制，小型实验用配对设计，其效果比用随机分组的效果更为显著。

配对组设计的缺点主要是实验者因分配被试而大大增加工作量。

（4）随机多组后测设计。随机多组后测设计是等组设计的扩展，是具有三个或三个以上实验处理的实验设计。在教育研究中，有时要进行实验处理的方案不只是一个或两个，即有时研究者要进行的实验处理X的个数有3个或3个以上。此时就需要运用随机多组后测实验设计。这种设计的方法是随机选择被试，并将被试随机分成与实验处理个数相同的几个组，每组被试实施一种实验处理，实验结束时对各组被试进行测试。

例如，某研究者欲探讨“三种不同教学方法对七年级学生数学学业成绩的影响”，随机从某校七年级选取150人，并随机分成3个班，每班50人，1班采用自学辅导法进行数学教学，2班采用发现法进行数学教学，3班采用讲授法进行数学教学，三个班学生所用教材、教师教学水平、课堂管理氛围、家庭辅导情况等相同，学期结束时进行数学学业成绩测试，结果表明，三个班学生数学学业成绩具有显著差异，且采用发现法进行教学的班级数学学业成绩显著优于其他两个班。在这里，研究者采用的实验设计便是随机多组后测设计。

随机多组后测设计的模式：

R　X1　O1

R　X2　O2

R　X3　O3

随机多组后测设计具有随机分派实验组、控制组后测设计的特点，但它们的数据统计分析方法不一样。随机多组后测设计的数据统计分析方法是方差分析（One-Way ANOVE），即F检验。

（5）所罗门四组设计。以最简单的形式把前后测控制组设计和仅施后测控制组设计组合起来可以得到一种新的设计，这是所罗门（Solomon，1949）提出来的，该设计有4个组，包含控制组、实验组各两组，而实验组接受的实验处理是相同的。实验组和控制组中各有一组接受前测，实验结束对4组都进行后测。每组被试都是随机分布的。

所罗门四组设计的模式：

R　O1　X　O2

R　O3　　　O4

R　　　X　O5

R　　　　　O6

所罗门四组设计的特点是将“有无前测验”这一变量纳入实验设计之中，将此变量所造成的方差从总的方差中排除出去，以检验实验处理所产生的影响是否显著。

所罗门四组设计的数据统计分析方法：（1）如果忽略前测的影响，以及前测和实验处理的交互作用，则可以采用单因素方差分析，对四个组的后测平均数（O2，O4，O5，O6）进行比较和检验。（2）如果不能确信前测效应是否可以忽略，则把前测成绩作为协变量，采用协方差分析，来比较O2，O4，采用t检验来比较O5，O6。如果O2，O4比较的结果与O5，O6比较的结果不一致，则应该考虑前测与实验处理的交互效应。（3）分析前测和实验处理的交互作用，则采用2×2方差分析。

（6）完全随机析因设计。完全随机析因设计是指研究者用随机分配的方法将被试分为若干同质组（分组的个数等于实验处理的个数），同时用随机的方法分配每一组被试接受一种实验处理的实验设计。

完全随机析因设计是多因素设计中的一种。多因素实验设计是指在实验中包括两个或两个以上因素（自变量），并且每个因素都有两个或两个以上的水平，各因素的各个水平互相结合，构成多种组合处理的一种实验设计。

例如，关于“教材与教学方法对初二学生数学学业成绩的影响研究”，可以采用完全随机析因设计。在该研究中，教材与教学方法是自变量，教材自变量可设有2个水平：传统教材与新课标。教学方法自变量可设有3个水平：讲授法、发现法与自学辅导法。在此共6种实验处理：传统教材与讲授法、传统教材与发现法、传统教材与自学辅导法、新课标与讲授法、新课标与发现法、新课标与自学辅导法。研究者随机从初二抽取300名学生，并随机分成6个班，每个班随机接受其中一种处理。一学年之后，应用同一的初二数学学业成绩测验对6个班进行测查，并分析数据。

在完全随机析因设计中，研究者可以考察各个自变量交互作用对因变量的主要影响效应（交互作用），并同时考察各自变量对同一因变量的主要影响效应（主效应），以及考察一个因素的各个水平在另一个因素的某个水平上的效应（简单效应）。在教育实验研究中，这种设计具有很大的实用价值。例如，上述“教材与教学方法对初二学生数学学业成绩的影响研究”，研究者不仅可以考察不同教材对初二学生数学学业成绩的影响、不同教学方法对初二学生数学学业成绩的影响（主效应），而且可以考察教材对初二学生数学学业成绩的影响是否要受到不同教学方法的影响（交互作用）。

主效应是指由每个单独因素（自变量）所引起的因变量的变化。交互作用的效应是指当一个因素（自变量）对因变量影响大小因其他因素的水平或安排的不同而有所不同时，所产生的交互作用影响因变量的结果。反之，如果某一因素（自变量）对因变量影响的大小，不受其他因素的水平或安排的影响，我们就说这个因素与其他因素是没有交互作用的。

对完全随机析因设计，为简化表述，我们常常采用一些英文字母、符号和数字，作为各个因素和因素各个水平及其相互关系的标志。通常用英文大写字母来表示因素，用与大写字母相对应的小写字母来代表因素的水平，而用乘号（×）表示因素之间的相互结合关系。例如，在包括两个因素且其中一个因素有2个水平，而另一个因素有3个水平的析因设计中，以A和B代表两个因素，以a1、a2与b1、b2和b3分别代表因素A和因素B的水平。我们称其为双因素设计，又称A×B因素设计，也可称2×3因素设计。

最简单的完全随机析因设计是完全随机双因素析因设计。由于双因素析因设计实验处理的个数是由两个因素的水平数交叉组合决定的，所以双因素析因设计的模式也与各因素的水平数有关。

完全随机2×2因素设计的模式：

R　Xa1Xb1　O1

R　Xa1Xb2　O2

R　Xa2Xb1　O3

R　Xa2Xb2　O4

完全随机析因设计的数据统计分析方法是多因素方差分析。

（二）被试间设计、被试内设计与混合设计

从被试接受实验处理的情况来看，真实验设计分为被试间设计、被试内设计和混合设计。

1.被试间设计

每组（或每个）被试只接受一种实验处理，不同组的被试接受不同的实验处理，这种设计称为被试间设计。由于各组被试是相互独立的，所以又称为独立样本设计。被试间设计形式多样。

例如，在上述随机多组后测设计所举例子“三种不同教学方法对七年级学生数学学业成绩的影响”研究便是采用被试间设计。

被试间设计优点：在一个水平上获得大量的实验数据；实验处理在短时间内完成，避免被试产生厌烦情绪或失去兴趣；排除了组内实验中由于被试接受多种处理导致的学习迁移效应；不需要平衡顺序误差；通过等组匹配可降低实验处理间的变异性；被试的随机化分配可以降低被试的反应偏向。

被试间设计缺点：尽管可以用匹配或随机化分配，但分配到不同实验处理的被试间仍然可能存有差异；相对组内，其需要更多的被试；花费更多时间及人力物力；即使可以等组匹配，但匹配过程很难保证不存在联系或迁移效应，且匹配很麻烦。

2.被试内设计

每组（或每个）被试先后接受所有的实验处理，这种设计称为被试内设计，又称组内设计、区组设计、重复测量设计。

区组在实验设计中的概念起源于农业田间研究中按土地的特点把实验区域划分为不同的“区域”或“区块”。教育实验中的区组是指把被试按照个体差异分配到不同的被试组，并且把这种“区组”的差异作为一个额外变量来进行控制。被试内设计的目的是使区组内的被试差异尽量缩小（区组内被试同质），区组之间的差异尽量扩大，每一区组都接受全部实验处理，每一种实验处理在不同的区组中重复的次数也相同。

根据实验中自变量的数量，以及被试接受实验处理的顺序是否随机，被试内设计分为随机化区组单因素设计、随机化区组多因素设计与平衡对抗设计。

（1）随机化区组单因素设计。随机化区组单因素设计与随机多组后测设计是基本相似的，不同的是随机化区组单因素设计要求将被试划分为不同的区组，并且每一区组随机接受所有不同的处理。然后观察实验处理后每个区组对不同处理的反应，并作为后测成绩。

随机化区组单因素设计的模式：

R　X1O1　X2O2　X3O3

R　X1O1　X2O2　X3O3

R　X1O1　X2O2　X3O3

例如，关于“文章生字密度对高中英语阅读成绩的影响”研究中，研究者考虑到个体差异对实验结果的影响，可以采用随机化区组设计。具体做法如下：分别随机从英语阅读成绩好、中、差的高中生中各抽取1人，让该3名高中生分别在3个下午接受3种实验处理（文章生字密度分别为3%，6%，9%），且接受实验处理的顺序是随机的。

随机化区组单因素设计的数据统计分析方法是方差分析（F检验），但具体分析方法与完全随机单因素方差分析方法不同。

（2）随机化区组多因素设计。随机化区组多因素设计与随机化单因素设计基本相似，只是随机化区组多因素设计将被试划分为不同的区组，每个区组都随机接受多因素各个水平组合的全部处理，然后观测每个区组对不同处理的反应，并将反应值作为后测成绩。

（3）平衡对抗设计。实验中由于前一个实验处理影响后一个实验处理的效果，存在顺序效应。为控制实验处理顺序效应，使实验条件均衡，抵消由于实验处理先后顺序的影响而产生的系统性误差，这种设计为平衡对抗设计。在该设计中，研究者为了达到对实验控制的目的，使各组被试都接受不同的实验处理，并对被试接受实验处理的顺序与实验时间的顺序采用了轮换的方法。平衡对抗设计包括轮换设计与拉丁方设计。

被试内设计优点：只需要少量被试就能获得大量数据，因此也特别适用于样本有限的情况；实验所需的时间和人力物力都得到了节省；可以通过加入前测来避免练习因素的作用。

被试内设计缺点：对被试进行实验处理存在不可逆顺序的问题；各种实验处理如不能在短时间内尽快进行，则发展成熟等额外变量将与实验效应很难区分；如短时间接受连续多次实验处理，则容易导致被试疲劳厌倦等情绪；被试接受不同实验处理之间将产生迁移作用，表现为一般练习效应和差异延续效应。

3.混合设计

混合设计是指在一项研究中有些自变量按组内设计安排，有些自变量按组间设计安排。一般说来，如果一种自变量很可能会影响另一种自变量，那么对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。

例如，研究背诵方式与次数对识记效果的影响。研究者把所有被试分成4组，每组被试只用一种方法背诵，让不同的被试以不同的背诵方式对一系列意义上没有联系的3个英语单词为一组的材料进行加工，4种背诵方式产生了4种实验条件：（1）数字条件；（2）机械背诵；（3）造句背诵；（4）想象背诵。但在每种背诵方式下，每组被试背诵次数都有1，2，4，8，10五种。在这里，自变量有两个：背诵方式与背诵次数。背诵方式为组间设计：所有被试分成4组，每组被试只用一种方法背诵，即每组被试只接受一种实验处理。背诵次数为组内设计：但在每种背诵方式下，背诵次数都有1，2，4，8，10五种。每个被试都要按随机安排的顺序轮流进行这五种不同次数的背诵。