心理学中的实验设计和非实验设计

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通过拟议的研究收集和分析数据的正确结构对于确保满足特定目标至关重要。概念框架，也称为分析方法，是一种策略和框架，概述了在收集和解释证据以回答调查问题并实现研究目标时需要采取的方法和步骤。这里的结构是用来定义分析模型与分析问题之间关系的理论框架。

本研究采用描述性方法策略来进行研究，该研究在很大程度上取决于调查的结构和目标。调查类型（解释性、因果性、事后、真正实证性或半实证性）、科学挑战、假设、数据收集技术和分析策略都由调查方法决定。

分类模型

了解已经发展起来的实证过程至关重要，因为存在一种普遍的观念，即非实证的研究不可信。最普遍的研究类型，许多人将其称为学术实验，是探索性研究。相比之下，非调查性研究可以轻松地用于对非调查性分析进行分类。它不同于科学调查，并且具有不同的使用场景。合适的实验设计非常有效。通过有效的实验设计可以找到最准确和有效的数据。在任何情况下，都可以通过合适的实验设计来衡量任何异常情况。有效的实验设计有助于分析师避免错误的结论。一个最初合理的实验设计可以有效地处理不同的外部和内部效度挑战。

实验分析

在探索性研究中，研究主题会受到其一个或多个因素的操纵，同时监测这些操纵的影响。因为它能够调整因变量，所以广为人知。尽管这种分析方法可能具有挑战性，但它经常被用于各种物理和行为科学领域。

在该领域的分析中，它们比知识主题内的档案和记录管理研究更为普遍。当追踪预测变量结构之间的影响相关性是分析的主要目标时，通常会进行调查性分析。然而，所使用的探索性方案对研究结果有很大的影响。

社会科学中的实验方法

人们对在社会科学中像在物理学科中那样轻松地进行实验的可行性存在一些疑问。确实，社会科学实验不如科学和化学科学成功。物理和化学研究中的实验可以在不受监管和现实的环境中无限重复。然而，在社会科学的情况下，在不同条件下复制实验并不容易。尽管社会科学中的实际实验可能很少，但最近在将统计工具应用于社会问题方面的进步带来了巨大的转变。

实验设计的类型

主要的实验设计有：

前后或前测-后测实验设计

这被称为经典实验设计。它更可靠，并使用了所谓的四单元结构。在实验之前，所有组都被选择、监控和测量。存在一个自变量（治疗）和一个因变量。受试者被随机分配到两个组之一：对照组或实验组。然后评估两组的因变量。在前测之后，只有实验组的受试者接受治疗。然后测量两组的因变量并进行比较。以下是后测。这种设计有一个缺点：它不能保证不受外部力量影响。

后测或仅前测实验设计

在这种设计中，调查是在完全独立于物理或自然变量的社会环境中进行的。选择两组在所有条件下都可比较的参与者。一组称为实验组，另一组称为对照组。实验是在实验组中根据预定的方法进行的。观察两组，并在分配的时间段后测量实验方法的结果。比较结果，并确定由于改变实验中的变量而在实验组中观察到的变化。

准实验或事后实验设计

“准实验”一词指的是研究者无法将参与者随机分配到实验组，但仍然可以控制自变量的情况。但是，当这种操纵不可能时——当刺激同样超出研究者的控制范围时——我们不能再谈论实验；相反，我们完全并且仅仅是对协变的研究。尽管如此，有些研究情况虽然缺少实验的两个方面（即随机化和操纵），但包含一个非常类似于实验的设计。这种设计被称为事后设计。Ex Post Facto 是拉丁语，意思是“在某事之后完成或创造，但对其进行追溯性行动”。在这种情况下，实验者不会产生所需的改变；相反，他是在改变发生后发现其影响。这种设计可用于图书馆学，研究儿童的阅读习惯和新读者的行为。

特殊设计（混合设计）

有一种称为多因素-组间设计（也称为混合设计）的设计类型。其中一个因素是组间，一个因素是组内。这种设计需要计算机软件和统计顾问作为先决条件。当实验者需要效力、希望将结果推广到参与者可能接受两个以上治疗水平的现实世界情况，以及认为顺序效应不是问题时，就会使用这种混合设计。

优点和缺点

调查性分析的优点在于研究人员可以操纵因素。它与各种分析方法兼容。通常，科学方法遵循一个清晰的框架。它提供了清晰的结果。实证研究的结果易于复制。真正调查性分析的缺点- 它极易受到人为错误的影响。研究的明显偏见可能源于对无关因素的控制。它需要很长时间。它很昂贵。修改因变量可能产生道德后果。它会产生虚假的结果。

非实验研究

非调查性研究不操纵输入或预测变量。在非调查性分析中，可以按原样测量变量，而无需任何额外修改。当研究人员不知道两个参数之间的因果关系，并且无法操纵关键变量时，就会使用这种研究。当无法将个体随机分配到情况时，也会使用它们。尽管研究主题是因果关系，但预测变量无法改变。

该研究是广泛且调查性的；它侧重于要素之间的非因果关系。访问有关分析主题的数据非常有限。一些流行的非调查性研究设计如下：横断面方法同时观察和检查或之前具有概述因素的类别。它们可以通过阐明特定时间内数量之间的起因和相互作用来具有因果性，或者它们可以通过在特定时间点观察和分类一个或多个值来提供信息。横断面分析设计类似于因果研究方法。

但是，分析方法中的因素是随机的和连续的。在连续研究设计中，研究人员分析特征之间的关系如何不断发展。调查研究方法仅涉及在自然环境中观察，并且需要零改变。

优点和缺点

研究过程与现实世界场景非常相似。出于道德考虑，它禁止改变变量，并且实验中不能改变生物的个性。比较研究的缺点，因为组织不是随机选择的，它们可能存在差异，并且个体包括在内，这会削弱报告结果的有效性和普遍适用性。结果有时只会非常明显且完美无缺。

选择良好的分析模型

将来自实力较弱分析团队的研究对象分成对照组和实验组。如果无法进行便利抽样，则发现一个与实验组和对照组几乎相同的代表性样本。当无法获得可比样本或随机对照比较组时，尝试采用能够揭示行动前后模式的时点法。如果无法采用时间序列方法，则尝试收集基线数据，以便与项目开始前的评论数据进行对比。请注意，如果基础数据不可用，我们能够执行的分析将受到限制。通常要考虑到合法性的问题。

结论

许多科学家认为，区分实证分析和非实证分析至关重要。这在很大程度上是因为，与传统调查相比，分析研究允许修改解释变量。因此，作为准备采用任何一种类型的科学家，理解实证分析和非实证分析之间的区别至关重要。这有助于为特定项目选择最有效的策略。