5、假设有一个研究者想要比较游泳和跑步的减肥效果。他找来两个肥胖的人作被试，首先用一架最大量程为300磅的台秤称他们的体重，发现两个被试的体重正好都是300磅。然后，这两个被试开始减肥计划，一个通过跑步减肥，另一个游泳。几个月后，两个人又一次用同一架台秤称体重，结果发现两个人的体重都是250磅。研究者认为两个人都减重50磅，因此断定跑步和游泳的减肥效果一样好。请问该研究可能存在什么问题？

答：该研究潜在的主要问题在于测量体重时采用的测量工具，台秤的量程是0到300磅，这样在起初所获得的二人的体重可能并不准确。有可能发生天花板效应，也就是说两个人可能体重都在300磅以上，或者一个刚好300磅另一个在300磅以上，由于量程狭窄的限制，两个人都获得了量程上的最高分数，而这个分数并没有反映出被试真正的体重。这样我们也就无法确信他们最初的体重减去250磅就是他们减肥减掉的重量。这样最后得出的跑步和游泳减肥效果的结论也因为量程限制而不可信。

6、要在一个实验中测定30个学生记忆无意义单词的能力，自变量是每个项目被诵读的次数，一次或五次，请分别采用被试内设计和被试间设计进行实验，并说明可能出现的问题。

答：被试间设计的特点是每个被试只接受一个自变量水平的处理。对于上述研究来说，就是将被试分成两组，每组十五个学生，一组学习五次，另一组学习一次。这种设计的主要问题在于：由于接受自变量不同水平处理的被试各不相同，我们就很难分辨出因变量的变化是由于被试间的差异所致，还是由于自变量的变

化所致。在上述研究中，如果把五个记忆力特别好的人有意放在学习一次的小组中，而将五个记忆力特别差的放在学习五次的小组中，那么研究者就有可能得到误导的结果——学习次数不影响记忆效果，甚至学习一次的成绩更好。因此在被试间设计中，实验者为了尽量减少两个或多个组别中的被试差异，通常采用匹配和随机化技术。

匹配设计是指将被试按某一个或几个特征上水平的相同或相似加以配对，然后再把每一对中的每个被试随机分配到各个组别。比如为了上述减少两组被试的差异，在实验前，对被试的记忆力进行前测，并根据前测结果将被试分配到两组，使得两组被试的记忆力相当。随机化法就是把被试随机地分配到不同的组内接受不同的自变量处理。随机法的统计学前提是：各随机被试组在未经受不同处理之前是相等的，即使有差异也是在统计允许的限度以内的随机误差。

被试内设计的特点是所有的被试都会受到每一水平自变量的影响。对于上述研究，则30名被试都接受同样的实验处理：先对第一组无意义单词诵读1次，而后测试，然后再对第二组无意义单词诵读5次，而后测试。此种设计的问题在于实验处理之间相互污染的问题：其一，被试接受不同的自变量水平的处理之间总会存在时间间隔，因此实验者需要努力防止在此间隔内偶然发生的事件对实验结果的影响，诵读一次和诵读5次间存在时间间隔，这一间隔内，被试可能会想到某种有效的记忆术来提高记忆效果，这样即使实验发现诵读5次的效果好，也不能说明这仅是由于学习次数导致的；其二，由于被试先后接受不同处理，一些和时间顺序有关的误差就可能混淆近来，比如被试的表现是否会因为逐渐熟悉实验情景而有系统地提升？又或者其表现是否会因为连续作业的疲劳而系统地下降？前者称为练习效应（practice effect），后者称为疲劳效应（fatigue effect）。为了更好地控制这些效应，研究者使用ABBA和拉丁方等设计。

7、为了测定在不同空间环境下的个体空间，实验分别选择一个面积为10米×l0米及20米×20米左右大小的空教室（或大厅）实施实验，准备一把量程大于2米

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