四大變數、因子設計、兩大效應

來自專欄早起看文獻

一、自變數&因變數、控制變數&混淆變數（很簡單）

自變數（Independent variable）和因變數（dependent variable）：自變數是被操縱的變數，而因變數是被測量的變數。自變數是指研究者主動操縱，會引起因變數發生變化的因素，因此自變數被看作是因變數的原因。

外變數是除自變數之外的變數，得到控制即為控制變數，沒有控制即為混淆變數。

控制變數（controlled variable）：在進行科學實驗時，除了自變數以外的所有影響實驗結果的變數都需要控制，這些變數不是本實驗所要研究的變數，所以又稱無關變數。

混淆變數(confounding variable)是指與自變數和因變數均相關的變數，該變數使自變數和因變數間產生虛假的關係(Meinert, 1986)。只有將自變數以外一切能引起因變數變化的變數控制好，才能弄清實驗中的因果關係。如果無關變數沒有控制即為混淆變數，例如性別對外語學習的影響。

二、因子設計、混合設計、非因子設計

混合設計是因子設計的一種。

因子設計（factorial design）：幾個自變數分別由幾個水平構成的多因素的實驗設計稱為因子設計（或因素設計）。當一個變數的每一個水平都包含另一個變數的所有水平時，即是一個因子設計。主要用於分析兩個或多個因素及其交互作用對實驗結果的影響。

混合設計：指在因子設計中，每一個自變數都既能設計為被試內的，也能設計為被試間的。如果我們使用了被試內變數，也使用了被試間變數，這種設計就稱為混合設計。

被試內變數（組內變數）是指其所有條件都在同一批被試身上實施的變數。

被試間變數（組間變數）是指一個條件只在某一組被試身上存在的變數。例如：母語者和二語者即為被試條件的兩個水平。二語熟練度也為被試間變數，一組被試為高熟練度，一組被試為低熟練度。

非因子設計：例如：母語使用者，外語使用者（高、低水平）——我覺得這個還挺常用的。

三、交互效應和主效應

主效應和交互作用統稱為析因效應（簡稱效應）。在分析時它們需要同時加以考慮。當因素之間的交互作用很小時，各個因素對指標的影響可以看作是相互獨立的，一個因素對指標影響的大小用該因素的主效應表示。當因素之間的交互作用很大時，各個因素的主效應意義就不大了。

在多因素實驗研究中，主效應就是在考察一個變數是否會對因變數的變化發生影響的時候，不考慮其他研究變數的變化，或者說將其他變數的變化效應平均掉。也就是其他研究變數都不變化的情況下，單獨考察一個自變數對因變數的變化效應。 交互效應，則是反映兩個或兩個以上自變數相互依賴、相互制約，共同對因變數的變化發生影響。

我們具體來看一下主效應和交互效應：

主效應（main effect）：在有一個或幾個因子(自變數)的多水平的實驗中，描述一個因子在各水平上對因變數影響大小的度量。

因素間的交互作用（interaction）: 指一個因素各個水平之間反應量的差異隨其他因素的不同水平而發生變化的現象。當實驗研究中存在兩個或兩個以上自變數時，其中一個自變數的效果在另一個自變數每一水平上表現不一致的現象。它的存在說明同時研究的若干因素的效應非獨立。交互作用的效應可度量一個因素不同水平的效應變化依賴於另一個或幾個因素的水平的程度。即：變數A對於結果的影響在變數B出現變化時也會出現變化。也就是說，可能在變數B較小時變數A與結果成正相關，而變數B較大時變數A與結果成負相關，這樣畫出來的圖自然會是交叉的。這就叫交互作用。舉一個實例：對於道德品質好的人而言，智商越高往往對社會貢獻也越大；但對於道德品質低劣的人而言，智商越高往往對社會破壞越大。於是這個人的智商高低對於他對社會做的貢獻的大小（對社會的破壞算作負值）的影響就與道德品質的好壞發生交互作用。