均匀设计是一种由深厚的统计学基础实验方法，在各个领域都已广泛应用，因此进一步探索均匀设计在心理实验中的运用，仍是今后研究的一大课题。下面是小编收集整理的均衡设计在心理实验中的应用研究论文，希望对您有所帮助！
摘要：均衡设计起初广泛应用于数学研究领域对于数值的统计分析，后来拓展到了自然科学的各个方面，本文介绍了具备、均匀设计的特点以及心理学科实验的设计原理要求，将均衡设计方法运用到心理学实验中，研究心理学的一些问题。
关键词：均衡设计、心理实验、数据处理
前言：
均衡设计是一种由数学家王元、方开泰在1979年提出的一种新的实验设计方法保留并提高了正交设计的均匀分散性实验次数等于处理水平数据均匀设计包括选择均与设计等，适用于探索性试验，特别适合与多个变量相互作用不但能综合处理连续变量，还能处理离散型的数据，可以运用到心理实验的研究中。
一、从大与小池塘问题到均匀设计
心理实验设计从简单到复杂，从单因素到多因素，反映了心理学实验的进步历程和心理科学的发展多因素多水品实验设计主要优点是能够揭示变量之间的交互作用，提高研究的外部研究效率但实验处理组处理会因为实验因素与水平的增加而急剧增加。心理学传统实验难以容纳如此多的实验数据处理组。如果把实验处理比作鱼，把实验设计比作池塘的话，很容易发发现鱼太大而池塘太小，试验中出现着这种现象课称为大与小池塘问题。伴随着实验设计从全面试验设计到正交试验设计再到均匀实验设计等阶段。
全面试验设计处理组介数最多，涵盖了所有可能的组介数，全面试验及难以实现花费有高，为了降低成本提高效率，研究者发现可以从所有组介中挑出一些具有代表性的数据进行试验。正交实验设计就是这样一种方式其中具体方法这里就不再赘述，正交实研究室一种有效的挑选试验处理的方法。与全面试验设计相比，正交处理组介大大减少。
目前，正交试验设计已被引入到心理学实验研究中，并取得了一定的成果，在这些采取正交试验设计中处理数组至少都有七个以上甚至更多，要是引用全面设计来研究这些心理实验大量的数组就会导致实验组奔溃根本无法实施。二孙翔、陈一闻在2005年云云正交实验设计方法设计了消费者的消费观是运用正交数组处理方法，一次处理了上百个实验组介显示出了正交试验设计在心理学研究领域的强大功效。虽然迄今为止鲜有运用均用设计惊醒心理学实验数据处理的案例，但军训设计这一方法定会在不久的将来大局广泛得多运用到心理学实验中，目前以均匀设计为题讨论性理学的文献较少，但均匀设计这一方法已被部分学者运用到性理学实验设计的组介处理中了，心理学在均匀设计方面的首次案例是1989年蒋生，陈瑞证明了均匀设计适合于在心理学而方面的研究。在1980年方开泰发表了第一篇均匀设计的论文之后，均匀设计本身的理论又有了长足的进步。如今已被业内多研究领域所采用化学工程、航班运筹、工业制造等哥哥领域广泛的应用，取得了令人瞩目的成绩。随着心理学问题复杂性日益增加，我们继续从方法论的角度思考如何改进实验设计，简化实验布置，优化实验调查，并能满足那些包含因素较多及处理数组水品较多的实验要求。从这个角度来讲均匀设计无疑是给心理实验提供了一个良好的实验设计方法。并给心理实验提供的新的方法与视野优化了实验结构。
二、均衡设计在心理实验设计中的应用
均衡设计是我国数学及方泰在1978年提出的，其基本思想是在试验范围内选出具有代表性的实验数组，并尽可能多的携带实验信息，均匀设计运用数轮的方法是试验点在试验范围内进行均匀分散，并且考虑到整齐可比，所以使得实验准确反映实验内部规律时，使得试验次数大大减少。
均匀设计的主要特点有：每个因素在每个实验水品仅做一次实验，试验次数按水平数的增加量呈算数型增长，所以实验因素较多的情况下运用均匀设计的方法对于实验的实施更为有利，在运用均匀实验设计是要运到均匀设计表及配套的使用表，均匀设计表及配套的使用表由数学统计学家编制由于均与设计表由两行两列组成的实验方案表，并小范围矫正设计表，因此需要配套的使用表。使用配套表给出了实验数组介代表新的数据估量,以偏差值衡量，同时也规定了我们应选择那些均匀设计表。而非方差分析模型下达到最优。
均匀设计最电信发的使用领域是因素数目多伊苏水平多的领域，并适用于实验周期场费用高的实验。比如在1978年，一期部在研究巡航导弹是曾提出五个因素，二每个因素的实验水平熟都大于10，而且要求试验次数小于50次，这用正交设计根本实现不了，需要用到均用设计。均匀设计主要可以用到以下几个类型的实验，探索性试验，实验初期，可以用均匀设计来探索实验已决定哪些关键因素可以进入实验，因素水平范围去多大。，从多水平凡未经实施延运用均与设计可以明显的减少单因素实验带来的误差，和实验组数；可以很快的侦测出多个因素之间的交互作用，交互作用是多因素试验中关注的的焦点，全面试验需要探查所有的情况后才能探明交互作用，正交设计由于其整齐可比的特性，搞得任然是实验因素横多让实验者忙与奔波。均匀设计就无需如此。求取变量间的最佳组介关系，例如研究消费行为研究设计上百个品牌属性，消费维介多则上千少则几百，这类研究运用均匀设计可使工作量大大减少，而又不失实验的准确性，还有一种特殊情况及需要考察实验顺序又需要测试被试差异等的影响，在传统心里是严厉常常运用拉丁方设计但是一旦数据组介过多，这种传统方法就难以胜任，这时就可已运用均匀设计，以扩展对实验处理的容量。
在设计均匀实验时应根据因素树木以及水平数现则相应的均匀设计表，如何过水平因素熟为5则选择五水品均匀设计表，就可以考察四个水平因素数与其中一个因素的交互作用，给误差留下足够的自由度。对于均匀设计的实验数据应采取回归分析方法进行分析。通过分析，可以建立线性回归模型或者二次回归模型来分析实验数据
二、均匀设计心理实验中应注意的几个问题
均匀设计最大的优点就是所需试验次数少，但该方法的局限以及心理实验的独特性决定了该方法只能在一定范围内使用它，在实际应用中还需要注意以下的几个问题。首先实验处理组介并不是越少越好，因为实验组介的减少有可能会影响到实验结果的准确性，因此在线率和和精度之间应劝和利弊学则合适的实验组介数，在处理探索性试验是可以忽略小精度型音箱，但在正式试验中就该考虑到精确性。其次是均匀设计没有全面设计所拥有的稳定性，因此要对于这个问题优化，就要选择较大的均匀设计表，重复试验处理。方开泰建议最好让实验自由度大于五。二是分布式盐先用均匀设计实验探明所关心的几个实验组介间的交互作用，让后再有针对性的精心全面试验。第三均匀设计能处理连续变量之外，还可以处理离散变量，在处理离散变量实验时与处理连续变量相比，其选择均匀设计表的步骤是一样的，不同之处是在于缝隙实验数据阶段。第四，关于均匀设计实验的数据分析问题，实验设计方法之所以能提高实验效率是因为背后有特定的数学模型分析支持，以试验达到最优，均匀设计则是在稳定的回归模型下达到最优，而正交设计则是在特点的方差模型下分析处理的，前面已经叙述过，在均匀设计中实验组介数少于五其实就是拉丁方设计，此时可以重复测量方差分析。由于方差分析师回归模型的一个特例，因此拉丁实验也可以回归模型加以分析。担当实验数据大于五时所得数据需用RS model，需要注意的是，在处理数据时候采用合适的数据回归模型非常重要。
结束语：
心理学发展中的问题驱动着心理研究的方法学的发展，历史上spearman为解决发展智力提出了因素分析法，glass为说明心理治疗的疗效提出了元素分析法都充分说明这一点。随着心理学研究的越来越深入对研究方法学提出了巨大的挑战，因此不管是从心理学研究的现实需求来看还是从实验设计的内在逻辑型来看讨论均匀设计也是非常必要的。
参考文献：
[1]方开泰、马长兴，正交与均匀实验设计.北京科学出版社.2001.
[2]柳学志，多种因素对时间的影响.心理学报.2006.
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