混合因子设计和组间设计

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2*2混合因子设计（Mixed Factorial Design）和2*2组间设计（Between-Subjects Design）是两种不同的实验设计方法，它们在如何分配参与者以及处理变量的方式上有所不同。以下是这两种设计的主要区别：

2*2 混合因子设计 (Mixed Factorial Design)

  1. 定义：在这种设计中，至少有一个因素是组内因素（within-subjects factor），即每个参与者都会经历该因素的所有水平；同时至少有一个因素是组间因素（between-subjects factor），即每个参与者只会被分配到一个特定的水平。
  1. 示例：
      • 在你提供的研究中，第一个因素是“虚假信息的存在与否”（presence or absence of a falsehood），这是一个组间因素，因为参与者要么看到包含虚假信息的视频，要么看到不包含虚假信息的视频。
      • 第二个因素是“政治立场的一致性”（political alignment），这是一个组内因素，因为所有参与者都要观看两个视频（一个与他们的政治观点一致，另一个不一致）。
  1. 优点：
      • 可以分析不同因素之间的交互作用。
      • 能够更有效地利用数据，因为每个参与者会提供多个数据点。
  1. 缺点：
      • 组内因素可能导致顺序效应或疲劳效应（如果实验时间较长），需要通过随机化或其他控制手段来减轻这些影响。

2*2 组间设计 (Between-Subjects Design)

  1. 定义：在这种设计中，所有的因素都是组间因素，即每个参与者只接受一种实验条件。这意味着每个参与者只会经历一个特定组合的实验条件。
  1. 示例：
      • 在你提供的研究中，Study 4使用了2*2组间设计。每个参与者被随机分配到四个可能的实验条件之一：右倾/左倾视频（政治立场一致性）和存在/不存在虚假信息（presence or absence of a falsehood）。每个参与者只观看一个视频。
  1. 优点：
      • 避免了组内设计中的顺序效应或疲劳效应，因为每个参与者只经历一个条件。
      • 数据分析相对简单，因为每个参与者只提供一个数据点。
  1. 缺点：
      • 需要更多的参与者来达到相同的统计效力，因为每个参与者只提供一个数据点。
      • 不能直接分析不同条件之间的交互作用，除非有足够的样本量来确保各组间的可比性。
 
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