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5.3 这不是实验的结论，因为参加考试的学生人数不是由实验人员决定的。解释变量：参加考试的学生人数。反应变量：美国学术能力评估测试的数学平均分。
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5.5 亲朋好友的共同活动可能会造成他们体重的普遍增加，这是一个潜在变量。
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5.7 用这样的方法设计实验可能会在理解月相概念时掺杂过多潜在变量（两所大学的学生之间存在系统性差异，比如教育背景不同）。
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5.9 （a）一个更好的设计是把来自两所大学的学生随机地分成两个组。反应变量可以是某种无偏差的评估或测验分数。（b）提示：写下所有参加这项研究的两所大学的学生姓名，然后用随机数字表抽取一个包含20名学生的样本（方法可参见第4章）。
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5.11 （a）解释变量：服用维生素的组。反应变量：实验对象在4年后是否罹患了结肠癌。（b）随机分配实验对象接受这4种处理方式中的一种，每组包括216人。比较这4组人在4年后罹患结肠癌的比例。（c）用000，001…863代表实验对象，选取的β胡萝卜素组的前5名实验对象是731，253，304，470，296。（d）观察到的结果可以因于随机性。（e）一个潜在变量可能是，那些吃很多水果和蔬菜的人生活方式更健康。
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5.13 这不是一个比较研究，不能控制潜在变量造成的影响。
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5.15 （a）随机分配实验对象接受4种保险计划中的一种，比较一段时间后各组得到的医疗保险金额与健康状况。（b）一个现实（和伦理）问题是如何解决那些低收入实验对象的问题，他们负担不起自己应付的那部分费用。一个伦理问题是，该实验可能会对实验对象的健康状况造成负面影响。
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5.17 建议的处理方式：强制参加一项惩戒计划，暂时吊销驾驶执照，拘留。随机分配酒后驾驶者接受三种处理方式中的一种。一个可能的反应变量是，测量这名酒驾的实验对象在一段时间之后是否会再犯。比较这三组的再犯比率。
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5.19 观察到的结果可以归因于随机性。
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5.21 （a）一个可能的潜在变量是，医生为每个患者选择治疗方式的理由。例如，医生是否倾向于安排病情最重的患者接受某种治疗。
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5.23 随机分配实验对象到控制组和实验组。
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5.25 （a）从表A的第123行开始，服用A配方奶粉的婴儿为：08，15，07，10，18，03，01，19，06和11。（b）随机分配喂食A配方奶粉的男婴平均每组有4个。
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第6章
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6.3 “双盲”表示不论是实验对象还是实验人员，都不知道谁采用何种处理方式。这样做可以防止研究者因预期心理而影响对实验对象的判断。
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6.5 在这个实验里，不可能对患者隐瞒，因为他们知道哪半边脸在接受治疗。但是，有可能隐瞒住负责评估改善效果的实验人员。这就是此处的“单盲”的意思。
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6.7 老鼠在摄取了大量白藜芦醇之后得到的益处，是否意味着人类在摄取了较少量白藜芦醇后也会得到类似的益处。比如，每天饮用一杯红酒会得到这种益处吗？
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6.9 （a）安慰剂效应。（b）用包含三种处理方式的完全随机化设计。（c）不应该。为了控制安慰剂效应，患者不应该知道他们接受的是哪种治疗。（d）因为是由病人自己而不是实验人员评估治疗效果，所以不需要做到双盲。
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6.11 安慰剂真的可以缓解疼痛。
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6.13 （a）个体：这些地远的49个哈特派农业区的3~15岁儿童。反应变量：在接下来的冬天和春天，移民区患流感的人数比例。解释变量：注射的是流感疫苗还是安慰剂。（b）如果知道一组人接受的是较差的处理方式，调查人员可能会因此感到不安。（c）观察到的患流感人数比例的差异，很有可能是因为处理方式不同，而非随机性造成的。
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6.15 （a）解释变量：地毯价格的变化，以及价格变化的信息来源。反应变量：实验对象打出的关于价格改变的公平性的分数。（b）有4种处理方式，每组5位实验对象。（c）不采取随机方式的话可能导致变量产生交叉影响。
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6.17 完全随机化实验的设计：随机分配10名学生到一个组中，给这10名学生提供股价走势图。配对实验的设计：指导学生做两次实验，一次有股价走势图，一次没有。
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6.19 （b）如果两组之间的治疗效果有明显差别，在比较4种疗法时，按照性别将实验对象分区块，就可以消除这种影响。
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6.23 从愿意参与实验的一群消费者中随机选择一个试吃者样本。给每位实验对象提供两家餐馆的双层奶酪汉堡包各一个，随机安排实验对象拿到汉堡包的次序。
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6.25 （a）区块变量。（b）处理变量。
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第7章
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