An Introduction to Experimental Design in Psychology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Scott Foresman & Co

作者:Robert L. Solso

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1989-04

价格:USD 34.10

装帧:Paperback

isbn号码:9780060464363

丛书系列:

图书标签:

• 心理学
• 实验设计
• 研究方法
• 统计学
• 数据分析
• 科学研究
• 实验心理学
• 方法论
• 认知心理学
• 行为科学

好的，这是一份关于一本名为《实验设计原理与实践：心理学研究的严谨路径》的图书简介，内容聚焦于实验设计的核心要素，而不涉及您提到的特定书目《An Introduction to Experimental Design in Psychology》的具体内容。 --- 实验设计原理与实践：心理学研究的严谨路径 本书导言：从初步观察到可信结论的桥梁 在人类对自身心智和行为的探索历程中，心理学始终占据着核心地位。然而，一个普遍的挑战在于如何将日常观察转化为具有普遍性和可重复性的科学证据。本书《实验设计原理与实践：心理学研究的严谨路径》正是为填补这一鸿沟而创作。它并非停留在对既有理论的梳理，而是深入探讨了构建可靠实验的“脚手架”——实验设计本身。 本书旨在为心理学、行为科学、认知科学以及相关社会科学领域的研究者、高年级本科生和研究生提供一套全面、深入且极具操作性的实验设计方法论。我们相信，卓越的科学发现源于严谨的提问方式和无可指摘的设计结构。 --- 第一部分：实验思维的基石 本部分奠定了所有实证研究的哲学和逻辑基础。我们首先探讨科学方法在心理学中的独特应用，强调因果推断的本质，并区分相关性与实验控制之间的关键差异。 1.1 科学探究的范式转换：从描述到解释 本章详细分析了心理学研究的演变路径，从早期的描述性观察转向系统性的因果检验。我们重点讨论了操作主义（Operationalism）在心理学变量测量中的核心作用，并阐述了为何严格的实验控制是获得有效结论的唯一途径。读者将学习如何清晰地界定研究问题，并将其转化为可操作的假设。 1.2 变量的本质与控制的艺术 实验设计的核心是对变量的精妙操控。本章深入剖析了三种核心变量类型：自变量（Independent Variable, IV）、因变量（Dependent Variable, DV）和控制变量（Extraneous Variables）。我们详细介绍了如何识别潜在的混淆变量（Confounding Variables），并运用系统化的技术（如恒定法、平衡法、剔除法）来最小化其对结果的干扰。重点章节会探讨“什么是好的控制”，即控制的力度与研究生态效度之间的权衡。 1.3 抽样理论与总体推断的边界 任何实验的结论都必须追溯到其声称要解释的总体。本章系统地介绍了概率抽样（如简单随机抽样、分层抽样）和非概率抽样（如方便抽样）的优缺点。我们着重讲解了中心极限定理在实验推断中的应用，并为研究者设定了明确的界限：在何种情况下，样本结果可以合理地外推到更广泛的人群？ --- 第二部分：经典实验结构的构建与优化 本部分是本书的核心，聚焦于不同实验范式在心理学研究中的具体应用、优势与局限。 2.1 组间设计（Between-Subjects Designs）：独立性的保证 组间设计，或称独立样本设计，是心理学中最常见的范式之一。本章详细介绍了如何通过随机分配（Random Assignment）技术确保组间的初始等效性。我们深入分析了单因素组间设计（One-Way ANOVA Designs）的结构，并扩展到多因素组间设计（Factorial Designs）的优势，特别是解析主效应与交互作用的复杂性。读者将学习到如何根据研究目的选择最佳的组结构。 2.2 组内设计（Within-Subjects Designs）：效率与序列效应的博弈 组内设计（或称重复测量设计）在需要高度个体间一致性的研究中表现出色。本章强调了该设计的内在效率优势，因为它消除了个体差异的变异。然而，我们也花费大量篇幅讨论其致命弱点——序列效应（Order Effects），包括练习效应、疲劳效应和残留效应。针对这些挑战，本书提供了全面的解决方案，如完全平衡（Complete Counterbalancing）和拉丁方设计（Latin Square Designs）的精确实施步骤。 2.3 混合设计（Mixed Designs）与复杂结构 在许多前沿研究中，研究者需要同时考察组间因素（如性别）和组内因素（如时间点）。本章专门探讨了混合设计，解析如何分析这种结合了两种控制策略的复杂结构，以及如何解读交互作用项在不同因子上的表现。 --- 第三部分：内部效度、外部效度与测量质量 实验设计的成功与否，最终取决于其结果的可信赖程度。本部分专注于评估和增强实验结果的有效性和推广性。 3.1 内部效度的堡垒：识别与消除威胁 内部效度是因果推断的生命线。本章系统地列举了历史、成熟、测试、仪器、回归均值等八大内部效度威胁，并以具体的心理学案例（如安慰剂效应、霍桑效应）进行阐释。关键在于，本章提供了一套“效度自检清单”，指导研究者在设计阶段预先防范这些威胁。 3.2 外部效度的广度：从实验室到现实世界 外部效度决定了研究结论能被推广到多大范围的人群和情境。本章探讨了生态效度（Ecological Validity）与控制之间的张力。我们分析了模拟实验（Simulation Studies）和现场实验（Field Experiments）的应用场景，指导研究者如何在保持科学严谨性的同时，提高研究结论的现实意义。 3.3 操作化与信效度（Reliability and Validity of Measures） 一个精心设计的实验也可能因测量工具的缺陷而功亏一篑。本章深入探讨了测量质量的两个核心维度：信度（Consistency）和效度（Accuracy）。我们将介绍测量误差的来源，以及如何运用克隆巴赫$alpha$系数、重测信度、效标关联效度等统计工具来量化和提升测量工具的质量。 --- 第四部分：高级设计技术与前沿应用 本部分为具有一定基础的研究者提供了更具挑战性和前瞻性的设计工具。 4.1 准实验设计（Quasi-Experimental Designs）：在限制条件下的最优选择 在许多社会、教育或临床情境中，完全的随机化是不现实或不道德的。本章详细介绍了准实验方法，特别是时间序列设计（Time-Series Designs）和非等效控制组设计（Nonequivalent Control Group Designs）。重点在于如何通过统计技术（如倾向得分匹配，Propensity Score Matching）来模拟随机化过程，从而最大化此类设计的内部效度。 4.2 单个被试设计（Single-Subject Designs）的回归与新生 对于临床心理学、行为矫正以及罕见病例研究，传统的组间比较往往失效。本章重新审视了行为主义传统下的AB、ABA、ABAC等经典单个被试设计，并探讨了其在现代神经科学和个体化治疗研究中的现代应用，强调了频繁测量的价值。 4.3 数据的统计准备与设计评估 设计和分析是不可分割的。本章最后聚焦于如何根据预期的实验设计，选择恰当的统计检验。我们讨论了功效分析（Power Analysis）在设计阶段的重要性，确保实验具备足够的统计能力去发现预期的效应，从而避免设计上的浪费和无效结论。 --- 结论：设计是科学的伦理实践 《实验设计原理与实践》不仅仅是一本方法手册，它更是一份对科学探究的承诺。通过掌握这些设计工具和原则，研究者不仅能产生更强的统计结果，更能确保其研究的发现是审慎、可信且真正推进知识边界的。本书力求将复杂的统计概念转化为直观的设计决策，最终目标是培养新一代能够构建完美“实验叙事”的心理学实证研究者。

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