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實驗設計 (The Regression-Discontinuity Design (例子 (前后不共线就代表有效了, uploaded image…

- - - - 可揭示除了採用此法之外無法得到的個別差異資料
      - 可以深入，並採取比較統整性（holistic）的觀點
      - 若該個案屬於獨特稀有的情況
    - - 結論難以推論到其他個案
      - 除非屬於醫學領域，否則這類研究的發表較為困難
- - - - 實驗法的用途在於釐清獨變項與依變項之間的因果關係，實驗設計的目的在於確保我們能作正確的因果關係的推論
      - 外部效度與內部效度的區分
        
        實驗設計旨在提升內部效度（藉由排除其他可能解釋的方式）
        
        效度
        
        外部
        
        你的研究成果能夠外推到現實世界其他案例的程度，通常是在進行抽樣調查時最需注意的重點
        
        外推的（数量少的人要取样，你不可能做普查）
        
        取样技术重要
        
        內部
        
        在你研究當中所做的行動X是否造成可觀測的後果Y的程度。為了確認X與Y之間的因果關係，我們必須排除除了X之外，對Y也會造成影響的其他因素
        
        x是造成y的原因
        抽丝剥茧地把其他的干扰素排除（独变项：教学法；因变相干扰：家庭、父母教育、本身的智力发展、城乡、资源...）所以“教学法”是其中的小小的因素
        所以你要证明你那小小独变项的作用，所以要控制其他的变项
        “实验组”用你新发明的方法
        与“控制组”进行对比
        
        实验设计就是确保其内部效度
        
        外生變項★★★
        
        （Extraneous variables ）
        
        指自變項之外一切可能影響到依變項的主客觀因素，例如研究的物理環境、受試者的性別、身體機能、年齡、教育程度、及職業類別和社經水準等可以辨認的因素均屬之。外生變項對依變項的影響可分為系統性影響與隨機影響兩類。
        
        除了你关心的变项的，其他一切可能影响到的都是
        
        ★★★混淆變項★★★
        
        （Confounding Variable ）
        REMOVE
        
        外生變項中屬於會系統性，而非隨機性地影響依變項者，稱之為混淆變項，混淆變項是威脅一個研究之內部效度之最主要因子
        
        混淆内部效度的最主要原因
        实验设计最想要排除的
        
        评估的重要标准★★★
    - - 獨立群組設計
        
        （Independent Groups Design）
        
        (亦稱受試者間設計：between-participants design)
        
        X treatment （实验组）
        O observation
        
        C 故意不平等，
        既定的门槛删选
        
        随机指派是最重要的
        
        實驗法與其他相似類型方法的區別
        是否是随机指派的
        
        准实验法 95% 社会科学看起来像是实验
        quasi-experiment
        
        幾個範例
        
        研究就是资料收集、观测
        
        还要再听再理解
      - 重複測量設計
        
        (亦稱受試者內設計： within-participants design)
        
        （Repeated Measures Design）
        
        受試者內設計的優點
        
        在受試者人數相同的條件下，其結果的統計檢定力較高（beta error 亦降低，日後再交代）
        
        降低實驗誤差中來自各別差異的變異之貢獻
        （白話文：受各別差異的影響程度較小）
        
        對於受試者的使用方式之效率較高
        （需要的受試者人數較少）
        
        缺點
        
        Practice Effects
        
        Sensitization
        
        Carryover Effects (e.g. fatigue)
        
        Pre-Practice Effects
        
        克服缺點的方法
        
        Counterbalancing
        
        Randomization
      - （多）因子設計
        
        （Factorial Design）
        
        依变项多于一个
        
        听不懂QQQQQQQQQQQQ
        
        我们关心的因子作为x轴
        
        两个独变项x1x2 都对依变项y
        x2会受到x1影响的话
        就说x1x2有交互作用
        
        平行没有影响没有交互作用
        有交叉就代表他们之间有作用
      - 獨立群組設計
        受试者间
        
        最簡單的重複測量設計形式
    - - 社會性因素
        
        （social threats to internal validity）
        
        實驗操弄的擴散或模仿效應（Diffusion or Imitation of Treatment）
        
        基於競爭心的勤能補拙效應（Compensatory Rivalry）
        
        基於不爽的擺爛心態（Resentful Demoralization）
        
        受試者以外人員的追求公平之補償效應（Compensatory Equalization of Treatment）
      - 單一群組之因素
        
        （single group threats）
        
        eg很多药厂作弊，不用吃也会自己恢复
      - 多元群組之因素
        
        （ multiple group threats）
        
        最重要的就是控制組與實驗組的各種條件無法保證完全相同的問題：selection bias
        
        技術上，取得各項條件完全等同的控制組與實驗組是不可能的，我們所能努力的是讓兩組成為「可（公平）比較的」（ comparable ）
        
        无法做到完完全全一样
        追求“公平”（被设为哪一个组的机会是公平的）comparable
        而非却对的match
  - - - 相关是饶了一大圈因果论