期望效应为什么是主效应

更新时间:2020年09月28日 23:26:35 | 来源:网友[So Funny?]供稿

1.什么叫做主试效应

主试效应(实验者效应)主试在实验中可能以某种方式(如表情手势语气等)有意无意地影响被试,使他们的反应附和主试的期望

这种现象称为实验者效应实验者效应又称实验期望效应与要求特征有密切关系的陷阱是实验者效应,即由于实验者不经意地向被试流露出些微自己的期望以至于影响了实验结果

例如,实验者可能并没有意识到他在被试出现正确反应时点了点头以示肯定,而对错误则皱了皱眉以示否定实验者的性别种族和伦理观念也是潜在的实验者效应

在做涉及有关这些特征的研究课题诸如肤色对工作绩效评定影响的实验实验这的种族等实验者特征更容易使实验结果出现偏差

这些效应并不仅仅限于以人为被试的实验实验者效应也可以发生在以动物为被试的相对客观的实验中

扩展资料

霍桑效应就是当人们在意识到自己正在被关注或者观察的时候,会刻意去改变一些行为或者是言语表达的效应

霍桑效应没有具体的定量的计算公式可资利用,因为不同的企业不同的行业的工作条件可能相差甚远

然而,Yorkes-Dockson法则却可以超越所有的行业,它包含有最大化生产力的最佳动机 动机不足或者过足都有可能使得生产力降低 所以, y = - ax2 bx c (y = 生产力, x = 工作环境属性)具体如下:

1辨认影响生产效率的工作环境属性 例如 x1,x2 ...xn,etc

2根据柏拉图分析(Pareto Analysis),对环境属性进行排列,选择关键性影响属性 例如: x1, x2, x3 (比方3是最重要的属性)

3为各属性配置权重(比方w1,w2,w3) 定义模型, y = - ax2 bx c(y = 生产力, x = 加权后的最终输入值)

4对加权最终输入值建模x = w1*x1 w2*x2 w3*x3

5输入公式: y = - ax2 bx c

参考资料:百度百科-实验者效应

参考资料:百度百科-霍桑效应

2.什么是主效应显著?不理解

这两个的分析思路是不一样的一般来说,Anova的分析中显著性会高很多,而你说的一般线性分析求的是主效应,它的显著性比ANOVA受到的影响因素更多一些,因此也更低一点但是,从规范的统计学分析而言,一般涉及多个因子的时候,都会要求先做主效应,然后再对主效应显著的进行深入分析,采用Anova看显著性的来源是什么不知道我的理解是不是准确,抛砖引玉一下,一定会有高手来解决的
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