组间设计：概述与示例
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在组间设计中，每个参与者仅被分配到独立变量（治疗条件）的一个水平，研究者将比较这些不同条件下参与者的组间差异。
如何使用
在组间设计中，参与者被分成不同的组，每组体验不同的条件或独立变量的不同水平。
其中一个组通常是对照组，该组不接受任何治疗或仅接受安慰剂，而其他组是实验组，接受不同水平的治疗或干预。
研究可以包括多个实验组，每个组接受不同水平或类型的治疗。例如，一项研究调查不同剂量药物的效果，可能会有三个组：一个接受安慰剂的对照组、一个低剂量组和一个高剂量组。
组间设计的目标是比较这些不同组之间的结果（因变量），以确定独立变量的不同水平是否导致结果的显著差异。
通过在组间操纵独立变量，研究者可以评估不同治疗或干预的有效性。
最小化偏差
为了最小化偏差，参与者应随机分配到对照组或其中一个实验条件。他们不应知道自己被分配到哪个组。
双盲实验（盲法）在组间设计中防止参与者知道他们的组别分配。这减少了期望效应、需求特征和安慰剂效应，这些都可能影响结果。
通过使受试者不知道自己的条件，研究者可以更有信心地将观察到的任何差异归因于实际的治疗效果，而不是参与者的期望或行为变化。
示例
为了测试一个新的冥想应用程序（你的独立变量）是否可以降低焦虑水平（你的因变量），你收集了100名报告高焦虑水平的参与者样本。
你使用组间设计将样本分为两组：
- 一个对照组，参与者被指示继续日常活动而不使用冥想应用程序，
- 一个实验组，参与者被指示每天使用冥想应用程序20分钟，持续4周。
在4周前后，你对所有参与者进行焦虑评估。
然后，你使用统计分析比较两组之间焦虑水平的变化，以确定冥想应用程序是否对减少焦虑有显著效果。
研究案例
- Baeyens, Diaz, & Ruiz (2011) 调查了评价条件作用的消退抵抗，使用了不同的参与者组，这是一种组间方法。
- Ehrlichman et al. (2007) 研究了愉快和不愉快气味对惊跳反射的调节作用，比较了不同组受试者的影响。
- Carey, Lester, & Valencia (2016) 考察了致命视觉护目镜干预对中学生饮酒和驾驶及发短信驾驶态度的影响，使用组间设计比较了干预组和对照组。
- Chang 和 Kang (2018) 调查了2018年朝鲜-美国峰会对韩国人对朝鲜难民的利他主义和信任的影响，使用组间设计比较了峰会前后的反应。
- Egele, Kiefer, & Stark (2021) 比较了自我报告健康行为的伪装在组内设计和组间设计中的差异，强调了两种方法在其研究中的应用。
组间设计与组内设计
在组间设计中，不同的参与者组暴露于不同的条件，结果在这些组之间进行比较。
相比之下，组内设计使每个参与者暴露于所有条件，结果在同一组参与者内进行比较。
组内设计中的前测作为基线，类似于对照条件，而后测则评估独立变量处理的效果。
示例：组间设计与组内设计
你计划研究在学习时听古典音乐（你的独立变量）是否可以提高记忆保留（你的因变量）。
你可以使用组间设计或组内设计。
如果你使用组间设计，你会将样本分为两组参与者：
- 一个对照组，在安静的环境中学习30分钟
- 一个实验组，在听古典音乐的环境中学习30分钟
然后，你将对所有参与者进行相同的记忆测试，并比较各组之间的得分。
如果你使用组内设计，样本中的每个人都会经历相同的过程：
- 首先，他们都会在安静的环境中学习30分钟的单词列表并进行记忆测试。
- 休息后，他们会在听古典音乐的环境中学习新的单词列表30分钟。
- 最后，他们会进行第二次单词列表的记忆测试。
你将从安静条件和古典音乐条件下的记忆测试得分进行统计比较。
当有两个或更多的独立变量时，这两种设计类型也可以在一个研究中结合使用。
在因子设计中，多个独立变量同时进行测试。每个独立变量的一个水平与其他每个独立变量的每个水平相结合，以创建不同的条件。
例如，你可以研究音乐（古典音乐 vs. 无音乐）和学习环境（图书馆 vs. 咖啡馆）对记忆保留的影响。这将创建四个条件：
- 图书馆中的古典音乐
- 咖啡馆中的古典音乐
- 图书馆中的无音乐
- 咖啡馆中的无音乐
在混合因子设计中，一个变量在组间改变，另一个变量在组内改变。
例如，你可以有两个组的参与者（组间：古典音乐 vs. 无音乐），他们分别在图书馆和咖啡馆学习（组内：学习环境）。
优势
消除顺序效应
顺序效应是指条件呈现的顺序或顺序对结果的影响。
在组内设计中，条件的顺序有时会影响结果（例如，练习效应、厌倦）。组间设计通过让每个参与者只体验一个条件来消除这一问题。
避免延续效应
延续效应是指一个实验条件对参与者在后续条件中的行为或反应的影响。
例如，如果参与者在一个条件下学习了一项新技能，这种学习可能会“延续”并改善他们在后来条件中的表现，即使那个条件不是为了教授那项技能而设计的。
然而，在组间研究设计中，参与者被分为不同的治疗组，因此一个参与者对治疗的暴露不会影响后续条件的结果。
需要注意的是，组间设计不一定能消除所有的延续效应。如果不同条件的参与者互动并分享信息，仍可能存在组间的溢出效应。
简短且直接
每个参与者只被分配到一个治疗组，因此实验往往较为简单。安排测试组也很简单，研究者通常能够快速接收和分析数据。
减少测试疲劳
由于每个参与者只在一个条件下接受测试，组间设计可以帮助避免在组内设计中可能出现的测试疲劳，即参与者在一个会话中经历多个条件。
局限性
需要大量的参与者
因为每个参与者只被分配到一个条件，这种设计需要较大的样本量。因此，这些研究还需要更多的资源和预算来招募参与者并进行实验。
个体差异
给定条件内的参与者之间的差异可能是结果的解释之一，引入误差并使实验条件的效果不那么准确。
需要仔细匹配或随机分配
为了控制组间个体差异，研究者必须仔细匹配参与者的关键特征或使用随机分配到条件的方法。
如果组间存在差异，这可能会混淆结果。
统计功效较低
对于相同的样本量，组间设计的统计功效低于组内设计。
这意味着需要更大的效应量才能检测到条件之间的显著差异，或者需要更大的样本量。
常见问题
组内设计与组间设计有什么区别？
组间设计和组内设计是研究者将测试参与者分配到不同治疗的两种不同方法。
在组间设计中，研究者将每个参与者只分配到一个治疗条件。而在组内设计中，研究者将在所有条件下反复测试相同的参与者。
组间设计和组内设计可以单独使用或结合使用。
每种实验设计都有其自身的优缺点，通常由研究者决定哪种方法对他们的研究更有益。
可以在同一研究中使用组间设计和组内设计吗？
是的。组间设计和组内设计可以在同一研究中结合使用，当你有两个或更多独立变量时（因子设计）。
因子设计是一种实验，其中多个独立变量同时进行测试。每个独立变量的一个水平（一个因素）与其他每个独立变量的每个水平相结合，以产生不同的条件。
每个组合成为一个实验条件。在因子实验中，研究者必须为每个独立变量决定使用组间设计还是组内设计。
在混合因子设计中，研究者将在组间操纵一个独立变量，而在组内操纵另一个独立变量。
什么是组间因子设计？
组间因子设计是一种实验设置，参与者被随机分配到两个或更多独立变量的不同水平。
这种设计允许研究者考察每个独立变量的单独效应及其交互效应对因变量的影响，而每个参与者仅暴露于一种条件组合。
参考文献
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Carey, A. A., Lester, T. G., & Valencia, R. M. (2016). The Effects of a Fatal Vision Goggles Intervention on Middle School Aged Children’s Attitudes toward Drinking and Driving and Texting and Driving as Related to Impulsivity: A Between Subjects Design (Doctoral dissertation, Brenau University).
Chang, H. I., & Kang, W. C. (2018). The Impact of the 2018 North Korea-United States Summit on South Koreans’ Altruism Toward and Trust in North Korean Refugees: Between-Subjects Design Around the Summit. Available at SSRN 3270334.
Egele, V. S., Kiefer, L. H., & Stark, R. (2021). Faking self-reports of health behavior: a comparison between a within-and a between-"/blog_q/subjects design. Health psychology and behavioral medicine, 9(1), 895-916.
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Jhangiani, R. S., Chiang, I.-C. A., Cuttler, C., & Leighton, D. C. (2019, August 1). Experimental Design. Research Methods in Psychology. Retrieved from https://kpu.pressbooks.pub/psychmethods4e/
进一步信息
引用来源
本文翻译自以下网站：
simplypsychology.org
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