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／实验心理学
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些的数学量值。
如果我们确信所有相关维度都已考虑到，那么，匹配要优于随机
化，但由于我们很少能这样确信，因此更常用的方法是随机化。
被试内设计
许多实验心理学家偏好被试内设计（一组），即所有30个被试都
先在一次重复条件下测试，再在五次重复条件下测试（或相反）。由
于每个被试都是与她或他自己进行前后比较，因此更加有效。一次
重复与五次重复的结果不同不会像被试间设计那样被认为是由于个
体差异造成的。
一般练习效应
但是在更有效的被试内设计中存在一个危险。假设所有30个
被试先在五次重复条件下学习了许多项目，然后再接受一次重复的
学习。当被试接受一次重复的处理方式时，他们可能在学习无意义
单词方面已经相当熟练或者他们已对该作业感到厌烦或疲倦。这两
种可能性都称为一般练习效应。通常认为这些效应在所有实验处理
条件下都相同，因此，不管是五次重复后再一次重复还是一次重复后
再五次重复，它都不会受到影响。由于一般练刁效应对于所有的处
理条件都相同，他们大部分可以通过平衡程序进行控制。运用平衡
技术时实验者面临一个困难，即要决定被试按何种次序接受实验处
理。一种解决方法是运用随机化方式，即通过随机排列处理方式、随
机数字表或用计算机随机排列次序等。这种方法的逻辑我们早已讨
论过。然而，虽然通过随机化方式进行平衡处理最终能使得次序相
等，但当只有很少的处理时，这种方式也是不适合的。在绝大多数实
验中，被试的数量总是超过实验处理数，所以随机化对于分配被试接
受不同处理来说是一种很好的技术。
完全平衡能够保证所有可能的实验处理次序都被使用。在复述
实验中，这很容易，因为只有两个次序：一次、五次和五次、一次。一
半的被试接受五次、一次，另一半则刚好相反。当处理方式的数目增
加时，次序的数目也变得很大。三种处理方式有六种不同次序，四种
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第三章研究技术：实验／
处理方式有24种不同次序，五种处理方式则有lZO种次序，等等。
因此，自变量的水平增加时，完全平衡马上变得不切实际了。
平衡并不是消除次序的效应。它允许实验者评估可能的次序效67
应。如果存在这些效应，特别是当它们与其他更重要的自变量产生
交互作用时，就需要采取步骤来改正设计。实验者或者通过使用被
试问设计重复该实验以避免次序效应，或者通过检查每一个被试在
先前条件下的行为，将原先的实验作为被试间设计进行重新分析。
差异延续效应
差异延续效应比前面的一般练习效应提出的问题更严重。在差
异延续效应的例子中，实验的前部分对后部分的影响随着开始时处
理方式的变化而变化。假设所有30位被试首先接受的是五次重复
然后是一次重复。由于有前面五次重复学习的经验，他们可能在仅
仅呈现一次时自己再私自重复四次。这可能会破坏自变量两个水平
之间的任何差异。这是一个差异延续效应的饲子，说明的是，第一种
处理方式对第二种处理方式的效应随着开始方式的不同而不同。这
不是一般缘习效应的例子，在一般练习效应中，被试以同样方式等待
第二种处理方式（如更高的技能、厌烦或疲倦）而不管他们在实验的
第一个阶段接受的是何种处理方式。差异延续效应在某种程度上可
以通过平衡技术减小，但平衡不能完全消除这些效应。如果我们有
理由预期差异延续效应可能会产生，我们除了平衡之外还可以使用
被试间设计或在两种处理方式之间保持足够长的时间间隔。虽然被
试间设计效率不高，它需要更多的实验被试，但总此做一个有较大缺
陷的实验要好。如果我们决定在两种实验处理方式间插入一个时间
间隔，我们必须要确定间隔的时间长度要足够能消除可能的差异延
续效应。
小样本设计
在讨论混合设计之前，我们先看一下传统被试内设计的一种变
式——小样本设计。小样本设计向人数较少的被试或单个被试呈现
自变量的不同水平或处理方式。由于测验的被试人数很少，因此要
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／实验心理学
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在相当经济和高度控制的实验中对每一个被试进行大量观察，并进
行记录。小样本的实验在心理物理学，临床和操作条件反射研究中，
用得很广泛。就像被试间设计那样，实验者要注意平衡的处理方式
并预期与个体被试接受的多种处理方式有关的任何问题。小样本设
计将在第9章以及埃尔姆斯、坎特威茨和罗迪格（1992）所著的第8
章中详细讨论。
混合设计 68
实验中被试内设计和被试间设计并不是相互排斥的。在同一实
验中，一些自变量由被试间设计处理，另一些则由被试内设计处理。
这常常很方便，也很慎重（当然，假设实验有多个自变量）。如果一个
变量——例如注射药物——可能影响另一变量，那么这一变量可以
作为被试间变量，而同时其他变量可在被试内变化。当实验的兴趣
是作业的尝试或重复练习，那它必然是一个被试内变量。混合设计
能表现被试间的变量在另一个娈量——被试内变量——上的效应，
因此混合设计经常被使用。前面已讲述过马特尔和威利斯（1993）的
研究就属于混合设计。实验者将作业反馈（积极与消极）作为被试问
变量＋因为他们预期接受了积极反馈的被试不愿意相信稍极反馈。
相反，对于被试来说，观察小组的有效和无效行为——这一被试内变
量——也是台情合理的。这种综合设计（混合设计）不像纯粹的被试
内设计那样有效或经济，但常常更安全。
控制条件
自变量必须由实验者加以变化（或操纵）。这意味着在实验中每
一个自变量要在量（数量变化）或种类（质的变化）上发生变化。例
如，如果给予老鼠的奖励是一个自变量，实验者可选择一粒或四粒食
丸的量。另外一种方式是我们还可提供不同种类的奖励，如食物和
水。用来命名自变量的单个的处理方式或条件的术语是水平。在第
一个例子中，自变量的水平是一粒和四粒食丸，在第二个例子中是食
物和水。
除了自变量，许多实验还设置一些控制组（被试间设计）或控制
条件（被试内设计）。控制组不接受自变量水平的处理。以上述奖励
实验为例，控制组老鼠不接受任何奖励。再比如实验者感兴趣于噪
声对被试学习的影响。采用被试间设计时，实验者让一组被试暴露
在较响噪声的环境中学习约半小时，这是自变量的一个水平。而控
制组则在安静（很低水平的噪声）的环境中学习同样材料，然后对两
组学习材料的情况进行测试。所得到的两组测验结果的差异可归因
于噪声的影响。
控制条件的重要属性是它为所要研究的自变量提供了一个可以
比较的基线。有时最好的基线水平是没有任何处理的，但大多数情
况下要求某一活动。在记忆研究中常见这种例子，要求一组被试学69
习两张不同的单词表，实验者感兴趣的是一张单词表的学习如何干
扰另一张单词表的学习。实验组（接受自变量水平）先学习表A，再
学习表B，然后对表A进行测试。实验者想证明表B的学习干扰了
表A的保持。但在得出这一结论之前，先要有一个可比较的控制条
件。仅仅将表A的最后测试与第一次测试比较是不充分的，因为被
试可能仅仅因为他们累了而在最后表A测验中成绩根差，或者由于
他们有了额外的练习致使成绩很好。一个没有处理的控制条仵可