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HW11
randomized experiment: participants are randomly assigned to participate in one condition or another.
subjects: when the experimental units are people, they often called subject.
confounding variables: both affect the response variable and also is related to experimentory subject.
lurking variable: sometimes used to describe a potential confounding variable that is not measured and is not considered in the interpretation of a study.
double blind: experiment is one in which neither the participant nor reasearcher knows the treatment.
single blind: the participants don’t know which treatment they have been assigned.
randomized block designs: experimental units are first divided into homogeneous groups called blocks, and each treatment is randomly assigned to one or more unit within each block.
repeated measures: each experimental unit are recives all treatments,ideally in a random order.
matched-pair designs: is an experimental design in which individuals are first matched on important characteristics.
between subject design: a way of avoiding the carryover effects that can plague within subject design.
Hawthorne effect: participants in an experiment respond differently than they otherwise would.
experimenter effects: experimenters bias the participants.
2.期中考作業團體作業修正
team report e2
3.reliability與效度validity的意義
信度是指可靠性或一致性。信度好的指標在同樣或類似的條件下重複操作，可以得到一致或穩定的結果。
信度有三種：
穩定信度（stability reliability）：這是一種長期的信度。也就是指標在不同時間做測量時，可以得到同樣的結果。通常我們是用測試與再測試方法（test-retest method）來檢視一個指標的穩定信度，也就是將同樣的指標對同一群體重新施測，如果每次都得到同樣的結果，則此指標即有穩定信度。
代表性信度（representative reliability）：代表性信度是橫跨各個次母體或群組的信度。也就是指標用於不同次母體或群組（如年齡、性別）時，可以得到同樣的結果。例如，對年齡的測量，應該是詢問不同年齡層時，都可得到一致性的資訊，不論此指標是正確的問到年齡，還是有同樣方向的偏誤，如以多報少。做次母群體分析（subpopulation analysis）時，除了比較指標使用在不同的次母群體或群組的結果外，還涉及利用其他獨立的資訊，以判斷指標使用在不同群組時所得到的結果是否有同樣的誤差。
同等信度（equivalence reliability）：同等信度是應用在利用多重指標測量同一構念的情況。我們感興趣的是：是否不同指標能得到一致的測量結果？
研究者常用折半法（the split-half method）來做此種信度的分析。其作法是將測量同一構念的多重指標隨機分成兩組後進行測量，然後判定是否兩組指標得到相同的結果。我們可以用如Cronbach’s α這種統計方法來做此種信度分析。如果多重指標有相當的信度，我們就可利用這些指標來建構量表。
另一種同等信度的特殊分析方法是做編碼者間信度（intercoder reliability）的分析。當我們用多位觀察者、評判者或編碼者時就可用此方法。其目的是檢視不同的觀察者或編碼者是否彼此間的意見一致。
如何增進信度
明確的概念化：當我們只測量單一構念或構念的一個面向（subdimension），並有清楚的理論定義時，信度就會增加。
提升測量尺度的精確性
使用多重指標：多重指標能使研究者測量一個構念的廣泛定義內容。這就好像是從概念領域中做抽樣（sampling from the conceptual domain），使研究者能測量到一個構念的不同層面。
使用預試（pretests）、前導研究（pilot studies）及重複測試（replication）
效度是指概念定義（conceptual definition）及操作化定義（operational definition）間是否契合。因此，當我們說一個指標有效度時，我們是在特定目的及定義的情況下做此判斷。同樣的指標在不同的研究目的下，可能有不同的效度。
測量的效度比信度難達到。因為構念是抽象的，而指標則是具體的觀察。我們對於一個測量是否有效度並無絕對的信心，但可判斷是否比另一測量更有效度。測量的效度有四種類型：
表面效度（face validity）：這是最容易達成及最基本的效度。此類效度就是由學界來判斷指標是否真的測量到所欲測量到的構念。
內容效度（content validity）：這是一種特殊的表面效度。此類效度關心的是：是否一個定義的內容都在測量中呈現出來？構念定義包含著想法與概念的「空間」，指標測量應該抽樣到或包含到此空間中所有的想法。內容效度的達成有三個步驟：
─ 說明構念定義的內容
─ 從此定義所包含的區域或部份中做抽樣
─ 發展指標將定義來連結定義的這些部份
校標效度（criterion validity）：此類效度是用某些標準或校標來精確的指明一個構念。檢視測量指標的這種效度是要將它與測量同一構念且研究者有信心的指標來做比較。這種效度有兩個次類型：
─ 併行效度（concurrent validity）：一個指標必須與既存且已被視為有效的指標相關連。
─ 預測效度（predictive validity）：一個指標能預測在邏輯上與構念相關的事件。此指標與預測的事件是指向同一構念，但又有區別。這和假設測定不同。假設測定是一個變項預測另一不同的變項。
建構效度（construct validity）：建構效度（或構念效度）是用於多重指標的測量情況。此類效度也有兩個次類型：
─ 聚合效度（convergent validity）：當測量同一構念的多重指標彼此間聚合或有關連時，就有此種效度存在。
─ 區別效度（discriminant validity）：此種效度也稱之為分歧效度（divergent validity），與聚合效度相反。此類效度是指當一個構念的多重指標相聚合或呼應時，則這個構念的多重指標也應與其相對立之構念的測量指標有負向相關。例如與「政治容忍」相關的多重指標應會與「政治不容忍」相關的多重指標間有負向相關。
