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什么是自变量混淆?如何防止出现自变量混淆?

admin2018-11-14  30
问题 什么是自变量混淆?如何防止出现自变量混淆?
选项
答案额外变量又叫控制变量、无关变量，是与实验目的无关但能对被试反应有一定影响的变量。若额外变量没能得以控制，则可能与自变量一同引发因变量的变化，最终难以确定哪个才是真正解释因变量变化的原因，即引起自变量混淆。 额外变量的控制方法： (1)排除法。 通过一定手段或技术，把对因变量产生影响的额外变量从实验中消除。例如，为了消除实验者效应和霍桑效应，可以采用双盲程序，让主持实验的负责人和参加研究的被试都不知道实验目的或意图。不过，排除额外变量并非易事，且有可能降低实验的外部效度。 (2)恒定法。 使额外变量在实验过程中保持恒定不变。例如，为了考察文字和图像哪一个更容易记忆，把噪音水平始终维持在40分贝的水平，这就是恒定法的使用。不过，恒定法可能导致实验结果不能推广到额外变量的其他水平，且操纵的自变量和保持恒定的额外变量也可能产生交互作用。 (3)匹配法。 旨在使实验组和控制组中的被试属性相等。具体做法：先就某些与实验有着高相关的特性对所有被试进行测量，然后根据测得的结果匹配分组，使实验组和控制组相等。匹配法理论上可取，但实践上较难操作。 (4)随机化法。 把被试随机分派到各处理组中的技术。它的逻辑：如果总体中的所有成员都有同等机会被抽取到任一处理组，那么可以期望所形成的各处理组的各种条件和机会均等。 (5)统计控制法。 事后采用统计技术控制额外变量的方法。例如，剔除极端数据、协方差分析、偏相关等。 (6)抵消平衡法。 通过采用某些综合平衡的方式使额外变量的效果互相抵消以达到控制额外变量的目的的方法，其主要作用是控制序列效应。如果只有两种处理，一般采用ABBA法来抵消平衡顺序效应；三种或三种以上处理，就采用拉丁方设计来抵消平衡顺序效应。
解析
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