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實驗設計

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實驗設計（粵拼：sat6 jim6 cit3 gai3；英文：DOE / DOX）係指設計實驗嘅過程，包括事前作出嘅計劃、實際行場實驗同埋分析數據；唔同嘅實驗設計方法喺能夠處理唔同嘅研究問題，而且用到嘅統計分析亦有異^[1]^[2]。

舉個具體例子，想像有位研究者想研究某隻有機物質（X）喺隨時間會點變化呢點上會唔會受係咪曝露喺環境中影響，佢可以做場實驗，場實驗會考慮 4（2 × 2）個情況：

空樽 A 裝住咗嚿物質 X，而個樽口冇任何嘢冚住（附圖 1a）；
空樽 A 擺喺周圍有空氣嘅環境下擺 $t {\displaystyle t}$ 咁耐時間（附圖 1b）；
空樽 B 同空樽 A 完全一個板，唯一分別係空樽 B 攞個蓋封死咗（附圖 2a）；
空樽 B 擺喺周圍有空氣嘅環境下擺 $t {\displaystyle t}$ 咁耐時間（附圖 2b）；

佢發覺過咗 $t {\displaystyle t}$ 咁耐時間之後，空樽 A 惹好多昆蟲（比較 1a 同 1b），但空樽 B 就咩生物都冇惹到（比較 2a 同 2b）－噉即係話曝露喺環境中會影響嚿物質 X 隨時間嘅變化。上述個例子係一場 2 × 2析因實驗^[3]，通常會攞雙因子 ANOVA 嚟分析實驗嘅數據^[4]。

實驗設計係現代科研不可或缺嘅知識：實驗呢種研究方法可以搵出事物之間嘅因果關係^[5]，而要達到科學嘅終極目標－對宇宙有完全嘅理解－就實要知道事物之間嘅因果關係；無論自然科學定社會科學都會用到實驗^[1]。

定位

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「條試管入面啲化學物質同溫度等嘅特性經已設定好嗮（操作），我預測會發生嘅嗰場化學反應係咪真係會發生呢？」

内文：實驗同相關唔蘊含因果

睇埋：因果關係同假說檢定

實驗設計顧名思義係指設計一場實驗嘅過程，屬統計學同方法學嘅一環。喺現代科學上，實驗係一種用嚟驗證假說（簡化講就係科學上一啲未確定嘅諗法）嘅做法，最定義性嘅特徵係會用到操作－

想像家陣有位經濟學研究者想研究消費者嘅衝動買嘢行為，佢齋靠觀察做研究，觀察咗一大拃消費者之後，發覺一位消費者睇廣告嘅頻率（ $X {\displaystyle X}$ ）愈高，佢就愈容易出現衝動買嘢嘅行為（ $Y {\displaystyle Y}$ ）^{[註 1]}－即係話 $X {\displaystyle X}$ 同 $Y {\displaystyle Y}$ 之間有正嘅統計相關，但就算佢搵到噉嘅結果，佢都唔知 $X {\displaystyle X}$ 同 $Y {\displaystyle Y}$ 之間邊個係因邊個係果，因為有最少三個可能性可以解釋個結果，而且呢三個可能性都係喺理論上有可能嘅^[6]^[7]：

睇廣告睇得多會令人成日諗住買嘢嘅事，令佢哋多咗衝動買嘢（ $X {\displaystyle X}$ 引致 $Y {\displaystyle Y}$ ）；
人鍾意衝動買嘢，會令佢成日走去睇廣告同第啲買嘢相關嘅資訊（ $Y {\displaystyle Y}$ 引致 $X {\displaystyle X}$ ）
一個人性格上鍾意消費，令佢鍾意去睇廣告等嘅買嘢相關資訊同埋容易衝動買嘢（有第三個變數同時引致 $X {\displaystyle X}$ 同 $Y {\displaystyle Y}$ ）；

呢個問題就係所謂嘅相關唔蘊含因果。為咗解決呢個問題，研究者可以做返場實驗－佢可以特登操作 $X {\displaystyle X}$ 再睇吓 $Y {\displaystyle Y}$ 會點受影響，例如搵班受試者返實驗室度，將佢哋隨機噉分做 A 組同 B 組（實驗組同對照組^[8]），研究者，如果佢最後發覺實驗組事後衝動買嘢嘅機率（應變數）高過對照組嘅，就有理由確立 $X {\displaystyle X}$ 係可以引致 $Y {\displaystyle Y}$ 嘅－支撐咗講變數間因果關係嘅宣言^{[註 2]}。

進階啲嘅實驗可以更複雜好多，例如係將樣本分做三組或者以上，又或者係會喺多個時間點量度其中一部份嘅變數－即係例如有 $X_{t_{1}},X_{t_{2}}...X_{t_{n}}$ （ $X_{t_{i}}=$ 喺時間點 $t_{i}$ 嘅 $X {\displaystyle X}$ 值；研究者想睇個變數隨時間嘅變化）... 呀噉。

設計

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睇埋

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註釋

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↑姑且唔好諗「呢啲變數要點量度」住。
↑喺現代科學哲學上，因果關係嘅定義並非完全冇爭議性，所以有啲思考者會唔認同「實驗可以確立因果關係」嘅睇法。

引咗

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↑^1.0^1.1Ryan, T. P., & Morgan, J. P. (2007).Modern experimental design^{[失咗效嘅鏈]} (PDF).Journal of Statistical Theory and Practice, 1(3-4), 501-506.
↑Kirk, R. E. (2012).Experimental design: Procedures for the behavioral sciences. Sage Publications.
↑Van Casteren, M., & Davis, M. H. (2007).Match: A program to assist in matching the conditions of factorial experiments (PDF).Behavior Research Methods, 39(4), 973-978.
↑Gelman, Andrew (February 2005). "Analysis of variance? why it is more important than ever".The Annals of Statistics. 33 (1): 1-53.
↑Shadish, William R.; Cook, Thomas D.; Campbell, Donald T. (2002).Experimental and quasi-experimental designs for generalized causal inference (Nachdr. ed.). Boston: Houghton Mifflin.
↑Sharma, B. K., Mishra, S., & Arora, L. (2018). Does social medium influence impulse buying of Indian buyers?.Journal of Management Research, 18(1), 27-36.
↑Chen, J. V., Su, B. C., & Widjaja, A. E. (2016). Facebook C2C social commerce: A study of online impulse buying.Decision Support Systems, 83, 57-69.
↑Hinkelmann, Klaus; Kempthorne, Oscar (2008).Design and Analysis of Experiments, Volume I: Introduction to Experimental Design (2nd ed.). Wiley.

拎

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維基同享有多媒體嘅嘢：
實驗設計

研究

「用創意同有系統嘅方法嚟增進知識」嘅過程

學術領域

研究過程

研究設計（計劃書 ·定性同定量 ·問題 ·假說）
學術寫作（文獻綜述 ·參考文獻 ·互文性） ·論證

研究方法

方法研究	科學方法敘事分析紮根理論批判理論史學方法解釋學藝術方法學（英文：Art methodology）實用主義
實驗	對照設計（實驗組同對照組 ·隨機化 ·析因）實地同自然實驗盲實驗準實驗實驗室
二次研究	文獻綜述（系統綜述）元分析文獻計量學
科學模型（模擬）檔案統計學觀察社會調查考察面談內容分析對話分析主題分析個案

機構制度

哲學相關

拉雜相關

收集數據（數據集）

操作化同層次連續同離散變數（離散化）、分類變數共同方法變異（哈曼測試）時間同空間解像度靈敏度同特異度時間序列名次天花板同地板效應次數數據刪失
信度效度	評分者間同評分者內信度重測試信度內部一致度卡隆巴系數建構效度效標效度分歧效度內容效度聚合效度表面效度

實驗

第啲方法

描述統計學

連續數據

集中趨勢	平均 Mean（算術 ·幾何 ·調和） Median Mode
離散程度	方差同標準差全距百分位數（四分位距）變異系數離散指數協方差矩陣
分佈形狀	動差（偏度 ·峰度）標準誤差中央極限定理

相關概念

總體統計量獨立同分佈實證分佈函數重抽樣（自助抽樣法）損失函數效率統計距離特徵值同特徵向量頑健統計再現
概率分佈	離散定連續對稱概率質量函數同概率密度函數累計函數常態分佈（鐘形線）頻率分佈抽樣分佈（順序統計量 ·充分統計量）聯合分佈
學派詮釋	頻率學派推論貝葉斯推論貝葉斯統計（先驗 ·後驗）

假說檢定

估計理論

平均比較

學生 t 測試（獨立樣本 ·配對樣本） Z 測試 F 測試統計自由度多重比較問題（邦佛朗尼校正）等分散性同異分散性
ANOVA	單因子雙因子重複量數多變量協方差分析

統計模型

控制、中介、調節、混淆同壓制變數參數單變量同多變量分析模型標明同選擇多組分析約束可解釋變異敏感度分析插值同外推混合物可詮釋度
適合度	適合度指標卡方檢定赤池資訊量準則貝葉斯資訊量準則 RMSEA SRMR CFI

迴歸分析同相關技術

基礎	殘差同誤差固定效應、隨機效應同混合模型多重迴歸模型（多重共線性）普通最小二乘法殘差平方和均方誤差標準誤差決定系數線性迴歸（簡單線性）
進階模型	非線性迴歸分析 Sigmoid 函數邏輯迴歸一般線性模型泊淞迴歸分析自迴歸模型逐步迴歸多變量適應性迴歸模型
相關技術	生還分析（函數 ·失效率 ·K-M 估計量 ·Log-rank 測試同比例危機）結構方程同通徑分析（量度同結構模型 ·修改指數 ·量度不變特性 ·交叉滯後）等級線性模型

第啲常用嘅分析技術

因素分析	可觀察變數同潛在變數（心理建構）潛在變數模型降維因素結構因素負荷量探索型同確定型主成份分析卡隆巴系數張量分解結構方程式模型
時間序列	平穩過程馬可夫鏈時域（自相關 ·交叉相關）頻域（傅利葉分析）格蘭傑因果關係
拉雜技術	探索分析高氏 kappa 獨立成份分析聚類分析統計分類線性判別分析點過程（點場）麥倫瑪測試非參數統計學（MWU 測試）事後分析元分析

應用（誤用）

自然科學	統計力學生物統計學（生物資訊科學 ·臨床試驗 ·傳染病學）
社會科學	社會統計學（精算學 ·經濟測量學 ·人口統計學 ·心理測量學）地圖學市場調查語言學
工程科技	工程統計學（可靠度工程）機械學習統計分類偏好學習擬亂數產生異常檢測推薦系統自然語言處理數據探勘

數學主題
統計學類

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