SUMMARYRepeated measures designs pr

SUMMARY
Repeated measures designs provide an effective and efficient way to conduct
an experiment by administering all the conditions in the experiment to each
participant (see Figure 7.3). Repeated measures designs are useful when only
very few participants are available or when an independent variable can be studied most effi ciently by testing fewer participants several times. Repeated
measures designs are generally more sensitive experiments. Finally, particular
areas of psychological research (e.g., psychophysics) may require the use of
repeated measures designs.
For any repeated measures design experiment to be interpretable, however,
practice effects must be balanced. Practice effects are changes that participants
undergo because of repeated testing. In a complete repeated measures design,
practice effects are balanced for each participant. Block randomization and ABBA
counterbalancing can be used to balance practice effects in a complete repeated
measures design. ABBA counterbalancing should not be used, however, if practice
effects are expected to be nonlinear or if anticipation effects are likely.
In an incomplete repeated measures design, each participant receives each
treatment only once, and the balancing of practice effects is accomplished across
participants. Techniques for balancing practice effects in an incomplete repeated
measures design involve either the use of all possible orders or selected
orders (the Latin Square and rotation of a random starting order).
The process of data analysis of the results of repeated measures designs
is essentially the same as that for analyzing the results of random groups
designs. An added step for the complete repeated measures design is that each
participant’s scores fi rst must be summarized within each condition. The data
are examined for errors and then summarized using descriptive statistics such
as the mean, standard deviation, and measures of effect size. Null hypothesis
testing and confidence intervals are used to make claims that the independent
variable has produced an effect on behavior.
The most serious problem in any repeated measures design is differential
transfer—when performance in one condition differs depending on which
condition it follows. Procedures for detecting the presence of differential
transfer are available, but there is little that can be done to salvage a study in
which it occurs.

Kết quả (Việt) 1:

TÓM TẮTLặp đi lặp lại các biện pháp thiết kế cung cấp một cách hiệu quả và hiệu quả để tiến hànhthử nghiệm bằng cách quản lý tất cả các điều kiện trong các thử nghiệm cho mỗingười tham gia (xem hình 7.3). Thiết kế lặp đi lặp lại các biện pháp là rất hữu ích khi chỉrất ít người tham gia có sẵn hoặc khi một biến độc lập có thể nghiên cứu hầu hết thống ciently kiểm tra những người tham gia ít hơn nhiều lần. Lặp đi lặp lạiCác biện pháp thiết kế là thí nghiệm thường nhạy cảm hơn. Cuối cùng, cụ thểlĩnh vực nghiên cứu tâm lý (ví dụ: psychophysics) có thể yêu cầu việc sử dụng cáclặp đi lặp lại các biện pháp thiết kế.Đối với bất cứ lặp đi lặp lại các biện pháp thiết kế thử nghiệm phải được interpretable, Tuy nhiên,hiệu ứng thực tế phải được cân bằng. Hiệu ứng thực tế là thay đổi mà những người tham giatrải qua vì thử nghiệm lặp đi lặp lại. Trong một thiết kế đầy đủ các biện pháp lặp đi lặp lại,thực tế tác động được cân bằng cho mỗi người tham gia. Khối ngẫu nhiên và ABBAdiễn có thể được sử dụng để cân bằng các hiệu ứng thực hành trong một hoàn thành lặp đi lặp lạiCác biện pháp thiết kế. ABBA diễn không nên được sử dụng, Tuy nhiên, nếu thực hànhhiệu ứng được dự kiến sẽ là phi tuyến hoặc nếu tác dụng với dự đoán có khả năng.Trong một thiết kế không đầy đủ các biện pháp lặp đi lặp lại, mỗi người tham gia sẽ nhận được mỗi ngườiđiều trị chỉ một lần, và cân bằng các hiệu ứng thực tế được thực hiện quanhững người tham gia. Để cân bằng các hiệu ứng thực tế trong một không đầy đủ các kỹ thuật lặp đi lặp lạithiết kế các biện pháp hoặc việc sử dụng của tất cả các đơn đặt hàng có thể liên quan đến hoặc lựa chọnđơn đặt hàng (Latin Square và tự quay của một thứ tự ngẫu nhiên bắt đầu).Quá trình phân tích dữ liệu của các kết quả của các biện pháp lặp đi lặp lại thiết kếvề bản chất là giống như để phân tích các kết quả của các nhóm ngẫu nhiênmẫu thiết kế. Một bước bổ sung để hoàn thành lặp đi lặp lại các biện pháp thiết kế đó là mỗicủa người tham gia phổ nhạc fi rst phải được tóm tắt trong mỗi điều kiện. Dữ liệuđang kiểm tra lỗi và sau đó tóm tắt bằng cách sử dụng thống kê mô tảnhư có nghĩa là, độ lệch chuẩn, và các biện pháp kích thước có hiệu lực. Giả thuyết nullthử nghiệm và khoảng tin cậy được sử dụng để làm cho tuyên bố độc lậpbiến đã sản xuất ảnh hưởng đến hành vi.Các vấn đề nghiêm trọng nhất trong bất kỳ thiết kế lặp đi lặp lại các biện pháp là vi saichuyển tiếp — khi hiệu suất trong các điều kiện khác nhau tùy thuộc vào đóđiều kiện sau. Các thủ tục để phát hiện sự hiện diện của vi saichuyển có sẵn, nhưng có rất ít có thể được thực hiện để cứu vãn một nghiên cứu trongnó xảy ra.

Kết quả (Việt) 2:

TÓM
lặp đi lặp lại các biện pháp thiết kế cung cấp một cách hiệu quả và hiệu quả để tiến hành
một thí nghiệm bằng cách quản lý tất cả các điều kiện trong thí nghiệm cho mỗi
người tham gia (xem Hình 7.3). Biện pháp lặp đi lặp lại thiết kế rất hữu ích khi chỉ
rất ít người tham gia có sẵn hoặc khi một biến độc lập có thể được nghiên cứu nhiều nhất về hiệu ciently bằng cách kiểm tra ít người tham gia nhiều lần. Lặp đi lặp lại
các biện pháp thiết kế nói chung là các thí nghiệm nhạy cảm hơn. Cuối cùng, đặc biệt là
lĩnh vực nghiên cứu về tâm lý (ví dụ như, tâm vật lý học) có thể yêu cầu sử dụng của
các biện pháp thiết kế lặp đi lặp lại.
Đối với bất kỳ thí nghiệm lặp đi lặp lại các biện pháp thiết kế để có thể phiên dịch, tuy nhiên,
tác dụng thực hành phải được cân bằng. Tác thực hành những thay đổi mà người tham gia
phải trải qua vì thử nghiệm lặp đi lặp lại. Trong một hoàn chỉnh thiết kế biện pháp lặp đi lặp lại,
tác động thực tế được cân bằng cho mỗi người tham gia. Khối ngẫu nhiên và ABBA
đối trọng có thể được sử dụng để cân bằng hiệu ứng thực tế trong một hoàn lặp đi lặp lại
thiết kế các biện pháp. ABBA làm đối không nên được sử dụng, tuy nhiên, nếu thực hành
hiệu ứng này được dự kiến sẽ là phi tuyến hoặc nếu tác dự đoán có khả năng.
Trong một thiết kế biện pháp lặp đi lặp lại không đầy đủ, mỗi người tham gia nhận được mỗi
điều trị chỉ có một lần, và cân bằng các hiệu ứng thực tế được thực hiện trên
những người tham gia. Kỹ thuật để cân bằng hiệu ứng thực tế trong một lặp đi lặp lại không đầy đủ
thiết kế các biện pháp liên quan đến hoặc việc sử dụng của tất cả các đơn đặt hàng có thể hoặc chọn
lệnh (Quảng trường La tinh và chuyển động quay của một trật tự bắt đầu ngẫu nhiên).
Quá trình phân tích dữ liệu của các kết quả của các biện pháp thiết kế lặp đi lặp lại
là cơ bản như đối với việc phân tích các kết quả của các nhóm ngẫu nhiên
các thiết kế. Một bước thêm cho việc thiết kế các biện pháp lặp đi lặp lại hoàn toàn là mỗi
điểm fi đầu tiên của người tham gia phải được tóm tắt trong mỗi điều kiện. Các dữ liệu
được kiểm tra cho các lỗi và sau đó tóm tắt sử dụng thống kê mô tả như
là trung bình, độ lệch chuẩn, và các biện pháp kích thước hiệu lực. Null giả thuyết
thử nghiệm và sự tự tin khoảng thời gian được sử dụng để làm cho tuyên bố rằng độc lập
biến đã tạo ra một hiệu ứng về hành vi.
Các vấn đề nghiêm trọng nhất trong bất kỳ thiết kế biện pháp lặp đi lặp lại là khác biệt
chuyển giao khi thực hiện trong một điều kiện khác nhau tùy thuộc vào
tình trạng như sau. Thủ tục để phát hiện sự hiện diện của khác biệt
chuyển có sẵn, nhưng có rất ít có thể được thực hiện để cứu vãn một nghiên cứu trong
đó nó xảy ra.