工业工程上海交大

试验设计试验设计本章主要要求本章主要要求 定义定义Any experiment that has the flexibility to make Any experiment that has the flexibility to make desired changes in the input variable of a desired changes in the input variable of a process to observe the output response is known process to observe the output response is known as experiment design.as experiment design.The primary goals of a design experiment are to : Determine the variable(s) and their magnitude that influences the response. determine the levels for these variables. determine how to manipulate these variables to control the response.2000.6.1试验设计的效果试验设计的效果在在质量管理中所遇到的，不论是设计新产品，还是改革质量管理中所遇到的，不论是设计新产品，还是改革旧工艺、提高产品质量、减低成本，大都需要做试验。旧工艺、提高产品质量、减低成本，大都需要做试验。如何安排试验，有一个方法问题如何安排试验，有一个方法问题不好的试验设计方法，即使做了大量的试不好的试验设计方法，即使做了大量的试验，也未必能达到预期的目的；验，也未必能达到预期的目的；一个好的试验设计方法，既可以减少实验次数，缩短试验时间和一个好的试验设计方法，既可以减少实验次数，缩短试验时间和避免盲目性，又能迅速得到有效的结果。避免盲目性，又能迅速得到有效的结果。试验设计的由来试验设计的由来试验设计是应用统计手法进行解决问题的方法，它在试验设计是应用统计手法进行解决问题的方法，它在1919世世纪产生于英国纪产生于英国. .最早是在农地进行试验。如最早是在农地进行试验。如“最佳肥料最佳肥料”的依据。的依据。逐步应用到畜牧业。逐步应用到畜牧业。 试验设计（例）试验设计（例）一个烤漆工厂，针对喷漆后烤漆所使用的时间及温度各使一个烤漆工厂，针对喷漆后烤漆所使用的时间及温度各使用一元多次实验法进行实验，以了解哪一种条件下密着性用一元多次实验法进行实验，以了解哪一种条件下密着性（附着度）最好。（附着度）最好。先决条件：1、底材要一样；2、油漆要一样；3、溶剂要一样；4、粘度要一样；试验因素：1、烘烤温度；2、烘烤时间；2000.6.1附着度附着度- -温度温度0 020204040606080801001006060707080809090100100110110120120130130140140150150温度温度附着度附着度结论：温度在130度及140度最理想2000.6.1附着度附着度- -时间时间0 02020404060608080100100101020203030404050506060707080809090附着度附着度时间时间分分结论：时间在40分到60分最理想试验设计（例）试验设计（例）在上例中，将时间及温度以外的各条件予以固定，并将温在上例中，将时间及温度以外的各条件予以固定，并将温度及时间予二元二次法作实验。度及时间予二元二次法作实验。 时间温度40分50分130AB140CDA组：130 40分B组：130 50分C组：140 40分D组：140 50分将产品分为将产品分为4 4组：组：在在四组不同的样品四组不同的样品中，经试验后何者中，经试验后何者为最佳的作业条件，为最佳的作业条件，即可制订为作业标即可制订为作业标准的条件。准的条件。2000.6.1优选法优选法概念：优选法是以较少的试验次数，迅速地找到生产和科学实验的最优方案的方法。适用范围：1、怎样选取合适的配方，合适的制作过程，使产品质量最好。2、怎样在质量标准下，使产品成本最低，生产过程最快？3、已有仪器怎样调试，使其性能最好？4、在合成配方、操作条件等方面应用2000.6.10.6180.618法法0.618是单因素试验设计方法，又叫黄金分割法。这种方法是在试验范围内（a, b）内，首先安排两个试验点，再根据两点试验结果，留下好点，去掉不好点所在的一段范围，再在余下的范围内寻找好点，去掉不好的点，如此继续地作下去，直到找到最优点为止。abX2X10.6180.3821 W = W2W1-W2000.6.10.6180.618法法abX2X10.6180.382X1 = a + 0.618(b-a)X2 = a + b X1第一点 = 小 + 0.618( 大- 小)第二点 = 小 + 大 第一点（前一点）第一点是经过试验后留下的好点；2000.6.10.6180.618法（例）法（例）铸铝件最佳浇铸温度的优选试验。某厂铸铝件壳体废品率铸铝件最佳浇铸温度的优选试验。某厂铸铝件壳体废品率高达高达55%，经分析认为铝水温度对此影响很大，现用，经分析认为铝水温度对此影响很大，现用0.618法优选。优选范围在法优选。优选范围在690 740 之间。之间。第一点第一点 = 690 + 0.618(740- 690) = 721 第二点第二点 = 690 + 740 721 = 7092000.6.10.6180.618法（例）法（例）690740709721第一点合格率低690709721702第三点第三点 = 690 + 721 709 = 702第二点合格率低第四点第四点 = 690 + 709 702 = 697690709702697第三点合格率低第五点第五点 = 690 + 702 - 697 = 6956907026976952000.6.10.6180.618法法0.618法要求试验结果目标函数f(x)是单峰函数，即在试验范围内只有一个最优点d，其效果f（d）最好，比d大或小的点都差，且距最优点d越远的试验效果越差。这个要求在大多数实际问题中都能满足。abdxf(x)o 2000.6.1对分法对分法对分法也叫平分法，是单因素试验设计方法适用于试验范围（a, b）内，目标函数为单调（连续或间断）的情况下，求最优点的 方法。使用条件： 每做一次试验，根据结果可以决定下次试验的方向。2000.6.1对分法的作法对分法的作法每次选取因素所在试验范围（a, b）的中点处C做试验。计算公式： C = （ a + b ) 2abc d = （ c + b ) 2d每试验一次，试验范围缩小一半，重复做下去，直到找出满意的试验点为止。2000.6.1对分法（例）对分法（例）某某毛纺厂为解决色染不匀问题，优选起染温度，采用对分毛纺厂为解决色染不匀问题，优选起染温度，采用对分法。具体如下。原工艺中的起染温度为法。具体如下。原工艺中的起染温度为40，升温后的最，升温后的最高温度达高温度达100 ，故试验范围先确定在，故试验范围先确定在40 100。2000.6.1均分法均分法均分法是单因素试验设计方法。它是在试验范围（a, b）内，根据精度要求和实际情况，均匀地排开试验点，在每一个试验点上进行试验，并相互比较，以求的最优点的 方法。作法：如试验范围L = b a，试验点间隔为N，则试验点n为： n = + 1 = + 1 L N b - a N2000.6.1均分法（例）均分法（例）对采用新钢种的某零件进行磨削加工，砂轮转速范围为对采用新钢种的某零件进行磨削加工，砂轮转速范围为420转转/分分720转转/分，拟经过试验找出能使光洁度最佳的砂分，拟经过试验找出能使光洁度最佳的砂轮转速值。轮转速值。N = 30 转/分 n = + 1 = +1 = 11 b - a N 720 - 420 30试验转速：420，450，480，510，540，570，600，630，660，690，7202000.6.1均分法均分法这种方法的特点是对所试验的范围进行“普查”，常常应用于对目标函数的性质没有掌握或很少掌握的情况。即假设目标函数是任意的情况，其试验精度取决于试验点数目的多少。使用条件：2000.6.1双因素优选法双因素优选法如有两个因素需要考虑，一个含量是如有两个因素需要考虑，一个含量是10001000克到克到20002000克，克，另一个温度另一个温度5000600050006000。1000克1500克2000克5000550060002000.6.1对数法（例）对数法（例）1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 126 7 8 9 10 11 129 10 11 12 11 12最佳2000.6.1正交试验的概念正交试验的概念正交试验法就是利用正交表来合理安排和分析众多因素的试验方法。它可以用较少的试验次数获得较优的结果。 4 34 9 10 310 = 59049 2000.6.1正交试验的概念正交试验的概念安排任何一项试验v明确试验的目的是什么？v用什么指标来衡量考核试验的结果？v对试验指标可能有影响的因素是什么？v为了搞清楚影响的因素，应当把因素选择在哪些水平上？2000.6.1正交试验法的名词注解正交试验法的名词注解试验指标： 试验需要考察的效果称为试验指标；因素：对试验指标有影响的参数称为因素；水平：因素在试验中所处的状态和条件的变化可能引起指标的波动，把因素变化的各种状态和条件称为因素的水平。；2000.6.1正交表的格式与特点正交表的格式与特点正交表是有规律的，按顺序排成现成的表格，是正交试验的工具，正交试验是通过正交表进行的。1 12 23 31 11 11 11 12 21 12 22 23 32 21 12 24 42 22 21 1 列号列号试验号试验号L4(23)L4(23)正交表代号正交表代号正交表横行数正交表横行数代表试验次数代表试验次数因素水平表因素水平表位级数位级数正交表列数正交表列数因素数因素数2000.6.1正交表的格式与特点正交表的格式与特点1、均衡分散性；每一列中各种字码出现相同的次数。1 12 23 31 11 11 11 12 21 12 22 23 32 21 12 24 42 22 21 1 列号列号试验号试验号L4(23)L9(34)1 12 23 34 41 11 11 11 11 12 21 12 22 22 23 31 13 33 33 34 42 21 12 23 35 52 22 23 31 16 62 23 31 12 27 73 31 13 32 28 83 32 21 13 39 93 33 32 21 1 列号列号试验号试验号2、整齐可比性；任意两列中全部有序数字都出现相同的次数。2000.6.1正交表（例）正交表（例）某某轨枕厂试用减水剂以节约水泥。影响指标的因素有四个，轨枕厂试用减水剂以节约水泥。影响指标的因素有四个，每个因素选取三个水平。每个因素选取三个水平。考察的试验指标仅为脱模强度，已知在节约水泥考察的试验指标仅为脱模强度，已知在节约水泥10%的条件下的条件下试用减水剂对试用减水剂对脱模强度影响比较好，脱模强度影响比较好，希望通过正交试验找出比较好的配方。希望通过正交试验找出比较好的配方。2000.6.1正交表（例）正交表（例）水灰比水灰比含砂率含砂率减水剂用量减水剂用量水泥用量水泥用量ABCD（kg/cm2）1 10.280.280.270.270.30%0.30%3703702 20.300.300.280.280.50%0.50%3803803 30.320.320.290.290.70%0.70%390390因素水平表因素水平表 因素因素水平水平1 1试验目的和指标试验目的：水泥掺用减水剂以节约水泥试验目的：水泥掺用减水剂以节约水泥考核指标：轨枕考核指标：轨枕脱模强度脱模强度2 2制订因素水平表- 根据以往经验和资料分析制订2000.6.1正交表（例）正交表（例）3 3选用正交表用用L9(34)L9(34)1 12 23 34 41 11 11 11 11 12 21 12 22 22 23 31 13 33 33 34 42 21 12 23 35 52 22 23 31 16 62 23 31 12 27 73 31 13 32 28 83 32 21 13 39 93 33 32 21 1 列号列号试验号试验号2000.6.1正交表（例）正交表（例）4 4设计试验方案水灰比水灰比含砂率含砂率减水剂用量减水剂用量水泥用量水泥用量ABC(%)D（kg/cm2）1 11(0.28)1(0.28) 1(0.27)1(0.27)1(0.3)1(0.3)1(370)1(370)2 21(0.28)1(0.28) 2(0.28)2(0.28)2(0.5)2(0.5)2(280)2(280)3 31(0.28)1(0.28) 3(0.29)3(0.29)3(0.7)3(0.7)3(390)3(390)4 42(0.30)2(0.30) 1(0.27)1(0.27)2(0.5)2(0.5)3(390)3(390)5 52(0.30)2(0.30) 2(0.28)2(0.28)3(0.7)3(0.7)1(370)1(370)6 62(0.30)2(0.30) 3(0.29)3(0.29)1(0.3)1(0.3)2(280)2(280)7 73(0.32)3(0.32) 1(0.27)1(0.27)3(0.7)3(0.7)2(280)2(280)8 83(0.32)3(0.32) 2(0.28)2(0.28)1(0.3)1(0.3)3(390)3(390)9 93(0.32)3(0.32) 3(0.29)3(0.29)2(0.5)2(0.5)1(370)1(370) 列号列号试验号试验号正交试验表正交试验表2000.6.1正交表（例）正交表（例）5 5进行试验，并记录计算水泥轨枕脱模强度试验分析表水泥轨枕脱模强度试验分析表水灰比水灰比含砂率含砂率减水剂用量减水剂用量水泥用量水泥用量试验结果试验结果ABC(%)D（kg/cm2）（脱模强度）（脱模强度）1 11(0.28)1(0.28)1(0.27)1(0.27)1(0.3)1(0.3)1(370)1(370)3333332 21(0.28)1(0.28)2(0.28)2(0.28)2(0.5)2(0.5)2(280)2(280)3683683 31(0.28)1(0.28)3(0.29)3(0.29)3(0.7)3(0.7)3(390)3(390)3623624 42(0.30)2(0.30)1(0.27)1(0.27)2(0.5)2(0.5)3(390)3(390)3673675 52(0.30)2(0.30)2(0.28)2(0.28)3(0.7)3(0.7)1(370)1(370)3363366 62(0.30)2(0.30)3(0.29)3(0.29)1(0.3)1(0.3)2(280)2(280)3333337 73(0.32)3(0.32)1(0.27)1(0.27)3(0.7)3(0.7)2(280)2(280)3583588 83(0.32)3(0.32)2(0.28)2(0.28)1(0.3)1(0.3)3(390)3(390)3493499 93(0.32)3(0.32)3(0.29)3(0.29)2(0.5)2(0.5)1(370)1(370)362362K110631063105810581015101510311031K210361036105310531097109710591059K310691069105710571056105610781078R33335 582824747K = 3168 列号列号试验号试验号2000.6.1正交表（例）正交表（例）6 6进行分析 计算极差水泥轨枕脱模强度试验分析表水泥轨枕脱模强度试验分析表水灰比水灰比含砂率含砂率减水剂用量减水剂用量水泥用量水泥用量试验结果试验结果ABC(%)D（kg/cm2）（脱模强度）（脱模强度）1 11(0.28)1(0.28)1(0.27)1(0.27)1(0.3)1(0.3)1(370)1(370)3333332 21(0.28)1(0.28)2(0.28)2(0.28)2(0.5)2(0.5)2(280)2(280)3683683 31(0.28)1(0.28)3(0.29)3(0.29)3(0.7)3(0.7)3(390)3(390)3623624 42(0.30)2(0.30)1(0.27)1(0.27)2(0.5)2(0.5)3(390)3(390)3673675 52(0.30)2(0.30)2(0.28)2(0.28)3(0.7)3(0.7)1(370)1(370)3363366 62(0.30)2(0.30)3(0.29)3(0.29)1(0.3)1(0.3)2(280)2(280)3333337 73(0.32)3(0.32)1(0.27)1(0.27)3(0.7)3(0.7)2(280)2(280)3583588 83(0.32)3(0.32)2(0.28)2(0.28)1(0.3)1(0.3)3(390)3(390)3493499 93(0.32)3(0.32)3(0.29)3(0.29)2(0.5)2(0.5)1(370)1(370)362362K110631063105810581015101510311031K210361036105310531097109710591059K310691069105710571056105610781078R33335 582824747K = 3168 列号列号试验号试验号最好最好K1= 333 + 368 + 362 = 1063K2= 367 + 336 + 333 = 1036K2= 358 + 349 + 362 = 1069RA= 1069 1036 = 332000.6.1正交表（例）正交表（例）6 6进行分析确定主次因素顺序：R越大，说明该因素的水平变化对试验结果指标影响越大，因而这个因素对试验指标就愈重要。在本例中，减水剂是主要因素；主次C D A B2000.6.1正交表（例）正交表（例）6 6进行分析选取较优方案：最优方案一般就是最优水平的组合，所谓最优水平的组合就是指全体最优水平组成的试验条件；当试验指标最大最好时，以每列的Ki中数值最大的相应水平为最优水平；本例中， 因素A 中最优水平为水平3 因素B 中最优水平为水平1 因素C 中最优水平为水平2 因素D 中最优水平为水平3最优水平组合为A3B1C2D3：2000.6.1正交表（例）正交表（例）6 6进行分析画趋势图： 0.28 0.30 0.32 0.27 0.28 0.29 0.3 0.5 0.7 370 380 3901000100010101010102010201030103010401040105010501060106010701070108010801090109011001100水灰比水灰比含砂率含砂率减水剂减水剂水泥水泥7 7反复调优试验，逼近最优方案第二章 实验设计一、独立组设计一、独立组设计二、组内设计二、组内设计三、混合设计三、混合设计四、单组后测设计四、单组后测设计五、单组前测后测设计五、单组前测后测设计六、固定组比较设计六、固定组比较设计七、事后回溯设计七、事后回溯设计八、中断时间序列设计八、中断时间序列设计九、质的评鉴与研究九、质的评鉴与研究真实验设计前实验设计准实验设计一、独立组设计（1）（Independent Group Designs） 定义：就是把数目相同的被试分配到自变量的不同水平或不同的自变量上。（each separate group in the experiment represents a different condition as defined by the level of the independent variable） 优点：一种自变量（或实验条件）不会影响另一种自变量，因为每个被试只对一种自变量做反应。一、独立组设计（2）（Independent Group Designs）缺点：缺点：分配到各实验条件下的被试可能在各方面不是等同的，如果是这样，那不同实验条件造成的差异也可能是由于被试的差别引起的。克服方法：克服方法：随机组设计（随机组设计（random groups design）匹配组设计（匹配组设计（matched groups design）随机组设计（1）（random groups design） The most common type of independent groups design in which individuals are randomly selected or randomly assigned to each group such that groups are considered comparable at the start of the experiment. 随机组设计的逻辑是：如果两个组除了自变量以外所有的方面都相等，那么，这两个组在因变量上的差异则主要是由不同的自变量造成的。随机组设计（2）（random groups design） 随机分配（random selection） 随机选择（random assignment）随机组设计（3）（random groups design） Loftus and Burns (1982) 实验目的：考察暴力场面对人的记忆的影响。 被试：226名University of Washington的自愿参加者；随机分配到以下两组。 组一：看带有暴力场面的电影 组二：看非暴力场面的电影 看完电影之后，要求两组被试回答25道关于电影中事件的问题。其中一道题非常关键：问被试在银行外面露天停车场踢球的男孩穿的足球衫上的号码是多少。 因变量是正确回忆出男孩运动衫号码的人数的百分数。 结果：组一，4%；组二，28%。匹配组设计（1）（matched groups design） 匹配被试就是对全部被试进行预备测验，测验的性质与正式实验的性质是类似的，或者说是相关的，然后按测验成绩均匀地形成组。 匹配组设计（2）（matched groups design） 三种理想的匹配方式： 相同任务：如血压；根据血压进行分组； 类似任务：如问题解决不同种类问题解决； 相关任务：如智力测验问题解决。需要特征（demand characteristics） Demand characteristics: the cues and other information used by participants to guide their behavior in a psychological study, often leading participants to do what they believe the observer (experimenter) expects them to do.安慰剂控制（placebo effect） Placebo effect: the improvement often shown in drug effectiveness studies when patients believe they have received a drug, although they have actually received an inert substance. The term comes from a Latin word meaning “to please,” and discovered by physicians.实验者效应（experimenter effects） Experimenter effects: the experimenters expectations that may lead them to treat subjects differently in different groups or to record data in a biased manner.双盲实验（double-blind experiments） Double-blind experiments: an experimental technique in which neither the subject nor the experimenter knows which subjects are in which treatment conditions.二、组内设计（Within group, Within-subjects design, Repeated-measures design） A design in which the independent variable is implemented by administering all the levels of the independent variable to each subject.选择组内设计的原因（优点）组内设计需要的被试较少。 组内设计方便、有效。 组内设计比组间设计更敏感。 心理学的某些领域需要使用组内设计，即组内设计用于研究练习的阶段性最为理想。 组内设计消除了被试的个别差异对实验的影响。相同的自变量在组内设计和组间设计中造成的因变量的效果是不同的。 组内设计的缺点 缺点： 一种实验条件下的操作将会影响另一种实验条件下的操作，也就是实验顺序造成了麻烦。 此方法不能用来研究某些被试特点自变量之间的差异。 如果实验中每一种实验条件需要较长时间的恢复期，则不宜使用组内设计。 当自变量的不同水平代表一种连续事件的延续结果时，不宜使用组内设计。 克服方法 克服方法： 完全的组内设计（complete within-subjects design） 随机区组设计（block randomization） ABBA平衡法（ABBA counterbalancing） 不完全的组内设（incomplete within-subjects design） 所有可能的顺序（all possible orders） 选择的顺序（selected orders） 拉丁方设计（Latin Square） 随机开始的循环排列 （Random starting order with rotation）完全组内设计（1）（complete within-subjects design） A type of within-subjects design in which practice effects are balanced by administering the conditions several times to each subjects such that results for each subject are interpretable.完全组内设计（2）（complete within-subjects design）随机区组设计随机区组设计 （Block Randomization）：）：the most common technique for carrying out random assignment in the random groups design; each block includes a random order of the conditions and there are as many blocks as there are subjects in each condition of the experiment.ABBA平衡法平衡法 （ABBA Counterbalancing）: a technique for balancing stage-of-practice effects in the complete within-subjects design that involves presenting the conditions in one sequence followed by the opposite of the same sequence.随机区组设计（随机区组设计（Block Randomization）举例举例(1)Sackheim，Gur和Saucy（1978）使用组内设计研究人的两侧面孔在情绪表达强度上的差异。早期的研究者发现，被试能够准确地区分呈现给他们的人类的6种基本情绪（快乐、惊奇、恐惧、悲伤、愤怒、和厌恶）的照片。Sackheim和他的合作者利用一个人的一侧面孔和其镜像重新构成一张完整的面孔的照片。上图为三种实验材料。随机区组设计（随机区组设计（Block Randomization）举例举例(2) 给被试呈现如图所示的照片制成的幻灯片，要求被试利用7点量表评价每一张幻灯片的情绪的强度。每次呈现一张幻灯片，每张呈现10秒钟，然后给被试35秒钟进行评定。实验中的自变量为照片的形式（左侧构成，原始照片，和右侧构成），每位被试评价54张幻灯片：18张左侧构成照片，18张原始照片和18张右侧构成照片。随机区组设计（随机区组设计（Block Randomization）举例举例(3)TrialCond.TrialCond.TrialCond.TrialCond.TrialCond.TrialCond.1O10L19R28O37L46R2L11O20O29L38R47L3R12R21L30R39O48O4R13O22L31R40O49O5O14L23R32L41R50R6L15R24O33O42L51L7R16R25R34O43R52R8O17L26L35R44O53O9L18O27O36L45L54L随机区组设计（随机区组设计（Block Randomization）举例举例(4) 问题是，两种重新构成的照片在表现出的厌恶程度上是否相同。在本实验中，被试对左侧构成照片的厌恶强度评价明显高于对右侧构成照片的厌恶强度评价。Sackheim等人用大脑半球的分化解释以上实验结果。通常，左半球控制身体的右侧，而右半球控制身体的左侧。因此，左侧构成照片反映的是右半球的控制，而右侧构成照片反映的是左半球的控制。对左侧构成照片情绪强度评价较高表明右半球在情绪的表达方面更为重要。ABBA平衡法（平衡法（ABBA Counterbalancing）(1)Trial 1Trial 2Trial 3Trial 4Trial 5Trial 6ConditionLeftOriginalRightRightOriginalLeftPractice effect(linear)+0+1+2+3+4+5Practice effect(nonlinear)0+6+6+6+6+6ABBA平衡法（平衡法（ABBA Counterbalancing）(2) 联系效果的线性增长； 预期作用（anticipation effects）不完全的组内设计不完全的组内设计 （incomplete within-subjects design） A type of within-subjects design in which each condition is administered to each subject only once and the order of administering the conditions is varied across subjects such that practice effects are neutralized by combining the results for all subjects.所有可能的顺序所有可能的顺序（all possible orders）实实 验验 顺顺 序序实实 验验 顺顺 序序1st2d3d4th1st2d3d4th123431241243314213243214134232411423341214323421213441232143413223144213234142312413431224314321拉丁方设计和随机开始的循环排列Latin SquareRandom starting order rotationOrdinal positionOrdinal position1st2d3d4th1st2d3d4th12341234241323414321341231424123三、混合设计（三、混合设计（Mixed Design） 混合设计是指在一个研究中有些自变量按组内设计安排，有些自变量按组间设计安排。一般说来，如果一种自变量很可能会影响另一种自变量，那么对这些自变量按组间设计安排，其余的自变量按组内设计安排。 心理学研究领域中的大多数研究都不仅涉及一个自变量，而是多个自变量共同作用的结果。三、混合设计（三、混合设计（Mixed Design）举例举例Johnson，Petzel，Hartney和Morgan（1983）用混合设计的方法比较抑郁者和非抑郁者的记忆成绩。他们假设，抑郁者比非抑郁者对于未完成的记忆任务的记忆效果更好。实验中，要求抑郁组和非抑郁组完成20项记忆任务，其中，10项记忆任务在完成之前被打断。在全部任务完成后，要求被试回忆记忆任务的名称或尽可能多地描述记忆任务。被试变量是组间设计（depressed & nondepressed），任务类型是组内设计（completed & uncompleted）。 Type of taskType of subjectCompletedUncompletedDepressedNondepressed四、单组后测设计 在单组后测设计中，只有一个实验组，对实验组只给予一次实验处理，然后通过测量得到一个后测成绩。 设计的基本模式： X O X是研究者操纵或某种未知因素（研究者经过分析而推断的自变量）的处理，O是研究者操纵自变量引出的结果（后测成绩）或研究者观察到的结果。五、单组前测后测设计 单组前测后测设计是对单组后测设计的一种改进，它增加了在实验处理前的测验，但还是只有一个实验组。 设计的基本模式： O1 X O2 O1表示在接受处理X以前对被试进行前测，取得一项作为基线的观测值，X表示引入的实验处理，O2表示处理X后的测验。六、固定组比较设计 固定组比较设计又称静态组或整组比较设计。 采用实验组和控制组两组被试，但因这两组被试在实验处理前就已经形成，故它不能使用随机化原则选择被试。 基本设计模式： X O1 O2 O1为实验组接受实验处理后的反应效果；O2为不接受实验处理的控制组的反应效果。七、事后回溯设计 事后回溯设计是指所研究的对象是已发生过的事件。 在研究过程中，研究者不需要设计实验处理或操纵自变量，只需通过观察存在的条件或事实，将这种已自然发生的处理或自变量与某种结果或因变量联系起来加以分析，以便从中发现某种可能的简单关系。 基本设计模式： X O X是自变量或实验处理，是研究者不能操纵或改变的；O是研究者观察到的结果。 事后回溯设计主要包括两种类型 相关研究设计 准则组设计八、中断时间序列设计（interrupted time-series designs） 时间序列设计（time-series design），基本上是借助多次重复测量的一种前测后测设计，这种设计的实质是对某个被试组或被试个体进行周期性的测量过程，建立反应的基线模式，并在这一时间系列的测量过程中引进实验处理，随后用实施处理后在时间系列的观察中所得分数的不连续性，来表示实验处理结果。 如果接受处理后的反应模式不同于基线模式，表示原先的反应模式的连续性受到中断，便可推断这种变化可能是由于自变量的作用所产生的。 （一）简单中断时间序列设计（simple interrupted time-series design） 简单中断时间序列设计是最基本的时间序列设计，基本上是一种单组前测后测设计。 它与其他种类前测后测设计的主要区别是没有比较组，并且不是仅有一次前测和后测，而是对一个实验组或一个被试进行周期性的一系列前测和后测。 至于进行多少次前测和后测，要根据实验研究的需要而设计。 设计模式 ： O1O2O3O4O5XO6O7O8O9O10（一）简单中断时间序列设计（举例）（simple interrupted time-series design） 英国工业疲劳研究组 如果工作时间从每天的10小时缩短到8小时，生产率会出现什么样的变化。 研究者以每小时的平均产量作为因变量指标 。可能存在的问题可能不管工作时间是否缩短，都会出现生产率提高的现象。如上图所示，在实验处理（工作时间缩短）之前，已经出现了向上倾斜的趋势，这种趋势不管有没有处理的作用都会持续。除了每天工作时间长短的变化外，可能还有其他变量影响到每小时的平均生产量。 数据的效度有限。由于对研究项目的特殊兴趣，很可能在接受处理后，对生产效率的记录更为准确。 很可能产生“霍桑效应”（Hawthorne effect）。（二）复合中断时间序列设计 复合中断时间序列设计，基本上是简单中断时间序列设计的延伸，在研究设计过程中，增加一个没有接受过实验处理的比较组，以提高中断时间序列设计的功能。 复合中断时间序列设计的模式如下： O1O2O3O4O5XO6O7O8O9O10O1O2O3O4O5O6O7O8O9O10（三）时间中断序列设计存在的问题 库克和坎贝尔（Cook & Campbell，1979）提出中断时间序列设计的缺点： 许多处理并不是迅速实施的，它们逐渐散播到总体中。因此，处理后的因变量的任何变化可能缓慢得使人观察不到； 许多作用并非是即时产生的，而是延滞性的，何时出现也无法预期； 时间序列设计的统计分析相当复杂； 数据收集较难。