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• 不论在观察研究还是实验当中，能看得出由于解释变量和潜在变量的交叉所产生的偏差。
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• 会用像图I–2那样的图来展示完全随机化实验的设计。在图里面要把分组的大小、所有处理方式及反应变量都标示出来。
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• 会用随机数字表A，来执行完全随机化实验当中把实验对象随机分配到各组这一步骤。
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• 会在适当的时候使用配对或区块设计。
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• 对安慰剂效应有所认知。知道什么时候应该用双盲实验。了解实验的弱点，尤其是结果能不能推广。
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• 能解释为什么随机比较实验可以为因果问题提供充分证据。
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• 能说明什么是统计学显著性。
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D.其他主题
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• 了解数据伦理的三项原则，以及在特定情况下，这些原则要怎么用。
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• 了解在特定情况下，如何通过度量把变量定义清楚。
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• 能够评估一个变量作为某一特征的量度是否具有有效性，包括预测有效性。
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• 能解释在度量时如何降低偏差和增加可靠程度。
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• 能辨认出彼此之间缺乏一致性的数字、不可信的数字、好到令人起疑的数字，以及错误的计算。
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• 能正确计算增加的百分比和减少的百分比。
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练习
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I.1 解释这些名词。有位不懂统计学的朋友在她的一门心理学课程的阅读作业当中，遇到了一些统计学名词，用一两句简单的话解释下面的各个名词。
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（a）简单随机样本。
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（b）95%置信度。
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（c）统计学显著性。
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（d）知情且同意。
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I.2 解释这些名词。有位不懂统计学的朋友在她的生物学课程里遇到一些统计学名词。用一两句简单的话来解释下面的各个名词。
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（a）观察研究。
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（b）安慰剂效应。
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（c）非抽样误差。
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（d）机构审查委员会。
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