如何进行真正的实验(conduct a true experiment)
第1部分第1部分（共3部分）：设计实验
- 1模拟您想回答的问题。用因果关系的语言来构建你的问题。更好的营养会导致更高的考试分数吗？阿司匹林能减少抑郁症状吗？
- 2确定因变量。这就是你希望通过实验改变的。如果你在寻找因果关系，换句话说，这就是结果。例如，如果你想知道听朋克音乐是否会让你睡得少，因变量将是睡眠的小时数。因变量必须是可测量的。
- 3识别自变量。自变量是您认为会导致因变量变化的因素。它可以被认为是一种干预或治疗。在你的因果关系问题中，在“原因”之前有一个词：更好的营养会导致更高的考试分数吗？营养状况越好是自变量，考试分数越高是因变量。在朋克音乐的例子中，听朋克音乐是自变量。
- 4确定相关人群。你想研究某个特定群体的成员吗，比如大学或城市？您是否对所有患有糖尿病的成年人、绝经后妇女或至少搬过两次家的儿童感兴趣？
- 5从人群中选择研究对象。如果你的人口较少（例如，一所高中），你可能可以研究整个人口。否则，您将需要选择一个随机样本。随机选择可确保受试者具有一组反映总体人口的多样化特征。这有助于避免引入意外变量。例如，如果教育水平对你的学习很重要，而且你的人群包括教育程度很低的人和拥有博士学位的人，那么你不希望只由大学新生组成的学科群体。有几种随机选择受试者的方法。对于相对较小的群体，可以为每个成员分配一个数字，然后使用随机数生成器选择成员。对于较大的人群，您可以采取系统性的样本（例如，目录每一页上的第二个名称），然后使用刚才用较小子集描述的随机数方法。此外，可以通过分层抽样方法对大量人口进行随机抽样，将人口划分为同质的“阶层”，然后从每个群体中选择个人，生成随机抽样人口。选择一个足够大的组，以生成统计上有用的数据。理想规模将因基础人口规模和预期影响规模等因素而大不相同。您可以使用样本大小计算器来帮助确定目标大小。
第2部分第2部分，共3部分：运行实验
- 1随机将受试者分为两组。一组为实验组，另一组为对照组。你必须保证任何给定的主题都有平等的机会进入任一组。使用随机数生成器为每个主题分配一个数字。然后按编号将其分为两组。例如，将随机数的下半部分分配给对照组。对照组不接受治疗或干预。这将允许您衡量干预的效果。
- 2确保受试者不知道自己属于哪一组。如果满足这一条件，则您正在进行通常称为“单盲”的研究。这有助于保持两组在所有方面都相同，但实际干预或治疗除外，并且是控制外部因素的一部分。研究的所有成员，无论是哪一组，都应该平等地相信他们正在接受真正的干预或治疗。
- 3确保实验者也不知道哪些受试者属于哪一组。如果在实验过程中，受试者和实验者都不知道哪一组是哪一组，那么你正在进行一项双盲研究。这是另一种消除可能影响你的研究的额外变量的方法。如果实验者不知道哪一组是对照组，他们就无法无意识地告知他们，例如，不太小心地进行惰性治疗。让不同的人负责将受试者分配到一个小组，实施治疗，并在治疗后评估受试者。
- 4进行“预测试”换句话说，在实验开始之前测量因变量。这可以描述为“基线”测量。预测试不是真正实验的必要特征。然而，它提高了你的实验证明因果关系的能力。为了说明A导致了B，您需要表明A发生在B之前，这只能通过使用预测试来完成。例如，如果你正在进行一项关于听朋克音乐如何影响睡眠的实验，你可能想收集数据，了解每个参与者在晚上没有听过朋克音乐时通常睡多久。
- 5对实验组进行治疗。确保实验组和对照组经验的唯一区别是治疗本身。在临床试验中，这通常意味着对照组服用安慰剂。安慰剂与真正的治疗方法尽可能相似，但实际上是为了没有效果而设计的。例如，在一项关于药物效果的研究中，两组人都会来到同一个房间，接受外观相同的药丸。唯一的区别是，一种药丸含有药物，而另一种是惰性的“糖丸”在其他类型的实验中，保持这两种经验相等将采取其他形式。以吹小号对学习成绩的影响为例。你可能想为对照组提供另一种课程或社交机会，以确保造成这种影响的真正原因是具体的小号演奏，而不是一般的音乐课。
- 6管理后测试。治疗或干预过程完成后，测量因变量。如果进行了预测试，则后测试应尽可能反映预测试，以便结果具有直接可比性。
第3部分第3部分，共3部分：分析结果
- 1计算描述性统计。这些是允许您有效地交流数据的统计信息。它们提供了有关您生成的数据属性的信息，并允许您的读者通过一眼就能了解有关它的重要内容。例如，当你说接受药物治疗的人平均提前1.7天好转时，你给出的是描述性统计数据。数据的中心趋势是什么？使用平均值（average）、中值或模式测量中心趋势。例如，在一项关于咖啡因对睡眠影响的研究中，你需要计算控制组和实验组成员的平均睡眠时间。数据的分布情况如何？同样，有许多不同的方法来衡量数据的分布方式，包括范围、方差和标准差。
- 2比较实验组和对照组的测试后结果。此外，如果可用，比较测试前和测试后的结果。为此，您需要对数据进行统计分析。虽然这是一个广泛的主题，但您可以通过计算基本的描述性统计数据和运行t检验来评估观察到的差异是否显著，从而有一个良好的开端。
- 3测试你的假设。显著性测试将允许您估计您的结果是偶然产生的，而不是真正的实验效果的可能性有多大。它确定对照组和实验组的结果之间是否存在统计上的显著差异。t检验是一种常见的显著性检验。t检验比较两组数据平均值之间的差异与数据内的变化之间的关系。您可以手动或使用统计软件（如Microsoft Excel）计算t检验。
- 4评估你的实验。你控制可能的外来因素的能力有哪些限制？您的研究对象群体在多大程度上反映了您希望研究的更多人群？根据您的数据，可以支持哪些替代假设？在展示你的结果时，诚实地考虑局限性，并利用它们来建议进一步的研究方向。
- 将真实的实验与其他类型的实验相结合，以获得更全面的图片。例如，观察性研究将提供关于特定治疗在现实生活中如何发挥作用的信息。
- 真正的实验通常在实验室进行。但只要对可能的外来因素加以控制，就不必如此。
- 发表于 2022-05-29 17:07
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- 分类：教育和通信
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