Block Randomization We introduced b

Block Randomization We introduced block randomization in Chapter 6 as
an effective technique for assigning participants to conditions in the random
groups design. Block randomization can also be used to order the conditions for
each participant in a complete design. For instance, Sackeim et al. administered
each of the three versions of their photographs (left composite, original, and
right composite) 18 times to each participant. The sequence of trials shown in
Table 7.1 illustrates how block randomization could be used to arrange the order
of the three conditions in their experiment. The sequence of 54 trials is broken
up into 18 blocks of 3 trials. Each block of trials contains the three conditions
of the experiment in random order. In general, the number of blocks in a blockrandomized
schedule is equal to the number of times each condition is administered, and
the size of each block is equal to the number of conditions in the experiment.
If a participant rated the photographs following the sequence in the blockrandomized
schedule shown in Table 7.1, it is unlikely that changes in the
participant’s attention, motivation, or experience with rating photographs
would affect any one of the conditions more than any other. The practice effects
can reasonably be expected to average out over the three experimental
conditions. Determining the average position of each of the three conditions
in the block-randomized sequence gives a rough indication of the balancing
of practice effects. This can be done by summing the trial numbers on which
each condition appears and dividing by 18. For instance, the original version
of the photo graphs (“O”) appeared on trials 1, 5, 8, 11, 13, 18, 21, 24, 27, 28, 33,
34, 39, 40, 44, 48, 49, and 53. The average position of the original photographs,
therefore, was 27.6. The corresponding values for the left and right composite
photographs are 27.7 and 27.2, respectively. That these average values are so
similar tells us that any one version of the photographs was not more likely to
appear at the beginning, middle, or end of the sequence of 54 trials.
Block randomization is effective in balancing practice effects, but each condition
must be repeated several times before we can expect practice effects to

Kết quả (Việt) 1:

Khối ngẫu nhiên chúng tôi giới thiệu khối ngẫu nhiên trong chương 6 nhưmột kỹ thuật hiệu quả cho việc gán người tham gia với các điều kiện trong các ngẫu nhiênNhóm thiết kế. Khối ngẫu nhiên cũng có thể được sử dụng để đặt các điều kiện chomỗi người tham gia trong một thiết kế hoàn chỉnh. Ví dụ, Sackeim et al. quản lýmỗi trong ba phiên bản của các bức ảnh (trái composite, bản gốc, vàRight composite) 18 lần để mỗi người tham gia. Trình tự hiển thị trong thử nghiệmBảng 7.1 minh hoạ cách chặn ngẫu nhiên có thể được sử dụng để sắp xếp theo thứ tựtrong ba điều kiện trong thử nghiệm của họ. Trình tự của 54 thử nghiệm là bị hỏnglên thành 18 khối 3 thử nghiệm. Mỗi khối thử nghiệm có ba điều kiệnthử nghiệm trong thứ tự ngẫu nhiên. Nói chung, số lượng các khối trong một blockrandomizedlịch trình là tương đương với số lần mỗi điều kiện được quản lý, vàKích thước của mỗi khối là tương đương với số lượng các điều kiện trong thử nghiệm.Nếu một người tham gia xếp hình ảnh theo thứ tự trong blockrandomizedlịch trình thể hiện trong bảng 7.1, nó không chắc rằng những thay đổi trong cácsự chú ý của người tham gia, động lực hoặc kinh nghiệm với bức ảnh đánh giásẽ ảnh hưởng đến bất kỳ một trong những điều kiện hơn bất kỳ khác. Hiệu ứng thực tếhợp lý có thể được dự kiến sẽ đến trung bình trong ba thử nghiệmđiều kiện. Xác định vị trí trung bình của mỗi trong ba điều kiệntheo thứ tự ngẫu nhiên chặn cho một chỉ thô của các cân bằnghiệu ứng thực tế. Điều này có thể được thực hiện bằng cách tổng hợp các số thử nghiệm trên đómỗi điều kiện xuất hiện và phân chia bởi 18. Ví dụ, phiên bản gốcCác hình ảnh đồ thị ("O") xuất hiện trong thử nghiệm 1, 5, 8, 11, 13, 18, 21, 24, 27, 28, 33,34, 39, 40, 44, 48, 49 và 53. Vị trí trung bình của các bức ảnh gốc,do đó, là 27.6. Các giá trị tương ứng cho các composite trái và phảibức ảnh là 27.7 và 27.2, tương ứng. Các giá trị trung bình là như vậytương tự cho chúng ta biết rằng bất kỳ một phiên bản của bức ảnh đã không nhiều khả năngxuất hiện ở đầu, giữa, hoặc kết thúc của chuỗi các thử nghiệm 54.Ngẫu nhiên khối là hiệu quả trong việc cân bằng hiệu ứng thực tế, nhưng mỗi điều kiệnphải được lặp đi lặp lại nhiều lần trước khi chúng tôi có thể mong đợi thực tế tác động đến

Kết quả (Việt) 2:

Khối ngẫu nhiên Chúng tôi giới thiệu khối ngẫu nhiên trong chương 6 là
một kỹ thuật hiệu quả để phân công người tham gia với điều kiện trong ngẫu nhiên
thiết kế nhóm. Khối ngẫu nhiên cũng có thể được sử dụng để đặt điều kiện cho
mỗi người tham gia trong một thiết kế hoàn chỉnh. Ví dụ, Sackeim et al. quản lý
của ba phiên bản của bức ảnh của họ (trái composite, ban đầu, và
tổng hợp phải) 18 lần để mỗi người tham gia. Trình tự của các thử nghiệm được thể hiện trong
Bảng 7.1 minh họa cách khối ngẫu nhiên có thể được sử dụng để sắp xếp thứ tự
của ba điều kiện trong thí nghiệm của họ. Trình tự của 54 thử nghiệm được chia
thành 18 khối 3 thử nghiệm. Mỗi khối của các thử nghiệm có chứa ba điều kiện
của thí nghiệm trong thứ tự ngẫu nhiên. Nhìn chung, số lượng của các khối trong một blockrandomized
lịch bằng với số lần mỗi điều kiện được quản lý, và
kích thước của mỗi khối là bằng số lượng các điều kiện trong các thí nghiệm.
Nếu một người tham gia đánh giá các bức ảnh chụp sau chuỗi trong các blockrandomized
lịch trình bày trong Bảng 7.1, không chắc rằng những thay đổi trong các
thành viên tham gia sự quan tâm, động lực, hoặc kinh nghiệm với hình ảnh giá
sẽ ảnh hưởng đến bất kỳ một trong các điều kiện nhiều hơn bất kỳ khác. Các hiệu ứng thực tế
hợp lý có thể được dự kiến sẽ ở mức trung bình ra trong ba thử nghiệm
điều kiện. Xác định vị trí trung bình của mỗi một trong ba điều kiện
trong chuỗi khối ngẫu nhiên đưa ra một chỉ thô của sự cân bằng giữa
các hiệu ứng thực tế. Điều này có thể được thực hiện bằng cách tổng hợp các con số thử nghiệm mà
mỗi điều kiện xuất hiện và phân chia bởi 18. Ví dụ, phiên bản gốc
của các đồ thị hình ảnh ( "O") xuất hiện trên các thử nghiệm 1, 5, 8, 11, 13, 18, 21 , 24, 27, 28, 33,
34, 39, 40, 44, 48, 49, và 53. các vị trí trung bình của hình ảnh ban đầu,
vì thế, là 27,6. Các giá trị tương ứng cho các hợp trái và bên phải
ảnh là 27,7 và 27,2, tương ứng. Đó là những giá trị trung bình là như vậy
tương tự cho chúng ta biết rằng bất kỳ một phiên bản của hình ảnh là không có khả năng
xuất hiện ở đầu, giữa hoặc cuối dãy của 54 thử nghiệm.
Khối ngẫu nhiên là có hiệu quả trong việc cân bằng các hiệu ứng thực tế, nhưng mỗi điều kiện
phải được lặp đi lặp lại vài lần trước khi chúng ta có thể kỳ vọng tác động thực tế để