第八章重复测量设计（被试内设计）
独立组设计是研究自变量作用的强有力工具，然而有时如果能让每一个被试参与到所有的实验条件中去的话，实验将会更加有效。这样的设计被称为重复测量设计，也被称为被试内设计。
（一）研究者为什么使用重复测量设计
●研究者使用重复测量设计是出于以下考虑∶
（1）实验时被试太少；
（2）更加高效的开展实验；
（3）增加实验的灵敏度，灵敏度是指实验能够探测出自变量对因变量产生作用的能力；
（4）研究被试在时间维度上的行为变化。
（二）练习效应在重复测量设计中的作用
●因为参与自变量的每一条件（水平）的被试是相同的，重复测量设计不会被个体差异变量所混淆。
●在重复测量设计中，由于重复测量的原因（不是因为自变量的原因），被试在不同条件下的表现可能会发生变化，这些变化可称作练习效应.
●当自变量的不同条件以同样的顺序呈现给被试的时候，练习效应可能会威胁到重复测量实验的内部效度。
●有两种类型的重复测量设计（完全的和不完全的），它们分别采用特定方式来控制练习效应。
a在完全设计中平衡练习效应:完全设计是通过在被试内使用随机区组分配或ABBA抵消平衡法来平衡练习效应的。在随机区组分配中，实验条件（一个区组内的）以随机的方式排序。在ABBA抵消平衡法中，实验条件先以一种随机顺序呈现，然后再呈现相反的顺序。当练习效应呈非线性时，或者当被试成绩会被期望效应影响时，随机区组分配比ABBA抵消平衡法更好。
b在不完全设计中平衡练习效应:在不完全设计中，练习效应在多个被试间进行平衡，而不是像完全设计那样在每个被试内进行平衡。在不完全设计中平衡练习效应的规则是，实验的每一个条件在每个序列位置上（第一、第二，等等）呈现的可能性必须相等。当拥有四个或四个以下条件时，在不完全设计中用来平衡练习效应的最好方法是使用所有可能的条件顺序。在不完全设计中，两种特别的顺序呈现方法分别是“拉丁方”和“轮转的随机开始顺序”。无论是使用所有可能顺序法，还是使用选择顺序法，被试都应该被随机分配到不同的序列中。
（三）重复测量设计的数据分析
●描述结果
a对于一个完全设计，数据分析首先需要计算每一个被试的分数（如平均数中数）。
b描述统计用于总结所有被试在自变量的每个条件下的表现.
●差异转换问题
a当一个条件的效果持续发生作用，并且影响到随后条件中的表现时，差异转换就发生了。
b因为差异转换会对重复测量设计的内部效度产生威胁，应该使用随机组设计对可能导致差异转换的变量进行测试。
c可以通过相同自变量在重复测量设计和随机组设计中的结果比较，来鉴别是否发生了差异转换。
