張林泉
(廣東女子職業(yè)技術(shù)學(xué)院,廣州 511450)
先分析實驗對象個體間的主要差異,以及哪些方面的差異可能會造成他們在實驗中測量數(shù)據(jù)的不同,再據(jù)此選定一定的標(biāo)準(zhǔn)將實驗對象劃分為不同的區(qū)組,使得每個區(qū)組內(nèi)被試的差異性盡可能小,區(qū)組內(nèi)的被試具有同質(zhì)性;最后將每個區(qū)組內(nèi)的被試隨機(jī)、均等地分配到各種實驗處理中接受測量.
有b個實驗處理、實驗對象被劃分為a個區(qū)組,每個水平組合有n次重復(fù),其中每個區(qū)組內(nèi)的實驗對象是實驗處理的整數(shù)倍(至少為1倍,保證一個區(qū)組能向每一實驗對象處理分配一個實驗對象),以便將每個區(qū)組中的實驗對象隨機(jī)、均等地分配到各種實驗處理中去[1].
用于隨機(jī)區(qū)組設(shè)計的多個樣本均數(shù)比較,其統(tǒng)計推斷是推斷各樣本所代表的各總體均數(shù)是否相等.隨機(jī)區(qū)組設(shè)計考慮了個體差異的影響,可分析處理因素和個體差異對實驗效應(yīng)的影響,所以又稱兩因素實驗設(shè)計,比完全隨機(jī)設(shè)計的檢驗效率高.該設(shè)計是將受試對象先按配比條件配成配伍組,每個配伍組有三個或三個以上受試對象,再按隨機(jī)化原則分別將各配伍組中的受試對象分配到各個處理組.隨機(jī)區(qū)組設(shè)計使用區(qū)組方法減小誤差變異,即用區(qū)組方法分離出由無關(guān)變量引起的變異,使他不出現(xiàn)在處理效應(yīng)和誤差變異中[2~3].
隨機(jī)區(qū)組設(shè)計的兩因素方差分析是把總變異中的離均差平方和SS與自由度v分別分解成處理間、區(qū)組間和誤差三部分,其計算公式見表1.
表1 方差分析的計算公式
例某教師為了研究四種不同的寫作訓(xùn)練方法中,哪種訓(xùn)練方法更有效,按照前一學(xué)期歷次作文的成績的平分?jǐn)?shù)均將36名學(xué)生劃分為優(yōu)良、中等、一般三個寫作水平,每個水平均有12名學(xué)生,而12名學(xué)生被隨機(jī)均分到各實驗處理.經(jīng)一學(xué)期的寫作訓(xùn)練后進(jìn)行寫作能力測試,計算出每一個學(xué)生的得分比前一學(xué)期歷次作文平均分提高的分?jǐn)?shù),如表2.問四組教學(xué)方法的成績提高幅度是否相同[1].
表2 研究數(shù)據(jù)表(成績提高幅度)
本研究的主要目的在于比較教學(xué)方法的效果,同時還可以比較不同區(qū)組間學(xué)生成績提高幅度是否相同.計算步驟為
步驟1方差齊性檢驗和正態(tài)性檢驗
因為Levene 統(tǒng)計量F(11,24)= 0.655,p= 0.765,所以不能拒絕原假設(shè),認(rèn)為方差齊;同時,Q-Q 圖中(見圖1)顯示各點(diǎn)靠近各自的對角線,總體接近正態(tài)分布,可以做方差分析.
步驟2建立檢驗假設(shè),確定檢驗水準(zhǔn)
圖1 Q-Q圖
H0:各處理組學(xué)生成績提高幅度相同,μ1=μ2=μ3=μ4;
H1:各處理組學(xué)生成績提高幅度不同或不全相同,各μi不等或不全相等;
H0:各區(qū)組的成績提高幅度相同;
H1:各區(qū)組的成績提高幅度不同或不全相同.
步驟3計算各項平方和、自由度及均方
步驟4列方差分析表(如表3),進(jìn)行F檢驗,確定P值并作出統(tǒng)計推斷
表3 例1的方差分析表Tests of Between-Subjects Effects
以v1=3,v2=30查F界值表,得F(0.05,3,30)=2.922277194,F(0.01,3,30)= 4 .50974,因為F(處理)>F(0.05,3,30),F(處理)>F(0.01,3,30),或因為p=.000<0.01,按α=0.1水準(zhǔn),拒絕H0,支持H1,可認(rèn)為各處理組學(xué)生的成績提高幅度不同或不全相同,各處理間差異極顯著,表明四種不同教學(xué)方法對學(xué)生的成績提高幅度效果差異極顯著,用不同的教學(xué)方法,提高幅度是不同的.如果要進(jìn)一步推斷任兩個總體均數(shù)是否相同,應(yīng)作兩兩比較[4].同理,可認(rèn)為各區(qū)組學(xué)生的成績提高幅度不同或不全相同,區(qū)組差異確實帶來測量結(jié)果的變異,區(qū)組因素在本次實驗中很重要,區(qū)組已經(jīng)有利減少隨機(jī)誤差.
進(jìn)一步,做 Tukey-Kramer (Tukey’s W)(最小顯著極差的q法 )多重比較來確定哪些處理之間的平均數(shù)差異顯著,哪些處理之間的平均數(shù)差異不顯著[5].由表4,教學(xué)方法1、教學(xué)方法2、教學(xué)方法4與教學(xué)方法3兩總體的均值存在顯著差異.同時,兩總體均值差的 95%置信區(qū)間沒有跨 0,證實了以上推斷:兩總體均值存在顯著差異;教學(xué)方法1、教學(xué)方法2、教學(xué)方法4兩兩之間總體的均值不存在顯著差異.同時,兩總體均值差的95%置信區(qū)間跨0,證實了以上推斷:兩總體均值不存在顯著差異.
表4 多重比較表Multiple Comparisons
考察Tukey HSDa,b方法結(jié)果,均值為18.4444的組(教學(xué)方法3)與其它三組的均值有顯著不同(其相似可能性小于0.05,被劃分出來,形成兩個相似子集.在第一個子集中,組內(nèi)相似的可能大于0.05為0.105,第二個相似子集中,組內(nèi)相似(自身相似)的概率為1.綜上,可見第三種訓(xùn)練方法的效果最好.
表5 成績提高幅度(相似子集)
圖2 四種教學(xué)法成績提高幅度箱形圖
文章闡述了單因素隨機(jī)區(qū)組設(shè)計的方差分析的基本模式,運(yùn)用隨機(jī)區(qū)組設(shè)計的方差分析分析了四種教學(xué)方法對學(xué)生成績提高幅度的差異性,研究發(fā)現(xiàn):四種教學(xué)方法下學(xué)生成績提高幅度不同或不全相同.經(jīng)Tukey’s W檢驗的多重比較,教學(xué)方法2、教學(xué)方法1、教學(xué)方法4沒有顯著差異,教學(xué)方法2、教學(xué)方法1、教學(xué)方法4與教學(xué)方法3比較均顯著差異,第三種教學(xué)方法的效果最好,其次是第每二教學(xué)方法.并給出了應(yīng)用Mathematica[6]和SPSS做出的相關(guān)圖形.
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[6] Stephen Wolfram.The Mathematica Book[M].5th ed.Wolfram Media,2003