:a、样本大小, 样本小统计检定力低。 b 、显著性水平α的大小。α越小, β错误就越大,统计检定力降低。因此显著性水平α的大小要合适, 一般为.05 , 但有些研究其统计推论错误不会造成严重后果或教育方面的研究, 允许显著性水平α为 0.10 。c、因变量的误差变异( 标准差) 的大小, 标准差越大,标准误也大,达到显著水平时,β错误增大。以上因素会影响统计检验能力,使之偏低,易犯第二类型错误。)(2) 选用的统计方法依据的各种假设条件满足的程度。例如一般统计方法建立在随机变量的基础上,若数据本身不是随机变量,此时所用统计方法的依据不能满足, 因而, 其统计结论效度自然降低或没有效度。再如Τ检验, u检验, 方差分析等都要求数据为随机的等距或等比的变量,总体分布为正态,其抽样分布亦为正态分布或Τ分布,或方差齐性,才可应用。(3) 多重比较和误差变异(如果实验误差太大,标准误也大,实验处理的层次增加,摒弃虚无假设的可能性增加, α错误也增加。)(4 )测量工具的信度;(5 )实验处理执行的信度,即实施实验时遵守设计要求的程度。(6) 实验环境内, 无定性非相关事故的影响;(7) 被试者的随机变异。上述后四种因素, 皆影响误差变异的大小, 如果误差变异增大,使β错误( Ⅱ型错误) 增大, 如果误差变异太小,又易犯第Ⅰ类型(α)错误,因此,选择好样本, 严密研究设计, 选择正确的统计检验方法, 利用可靠的测量工具等会增加统计结论效度。 7.(1 )克服实验的过份人工情景化;(2) 增加样本的代表性, 这要求取样时一定注意随机化和代表性问题,增加取样的层次,会使样本代表性增大。另外, 研究推论的范围不要超出取样的范围和层次;(3)保证测量工具的效度, 研究中所使用的各种工具, 必须能够正确的表达或显示所欲测定的特质,无论是仪器, 还是教育测验量表, 必须有效,才能保证研究的效度。
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