平衡抵消設計

平衡抵消法是通過採用某些綜合平衡的方式是額外變數的效果互相抵消以達到控制額外變數的目的的方法。

如果只有A、B兩種序列，最常用的抵消方法是ABBA的安排，如果對幾組被試給予兩種以上的處理，最常用的抵消方法是拉丁方設計。

基本介紹

• 中文名：平衡抵消設計；平衡抵消法
• 外文名：offset balance method

定義及介紹

平衡抵消法是通過採用某些綜合平衡的方式是額外變數的效果互相抵消以達到控制額外變數的目的的方法。

這種方法的主要作用是控制序列效應。給被試施加一系列以固定順序出現的不同處理，被試的反應將會受到時序前後的影響。如果前後兩種處理在性質上無關，就會產生疲勞的影響。這兩種影響都可能對實驗結果產生影響，因而要加以抵消。

如果只有A、B兩種序列，最常用的抵消方法是ABBA的安排，如果對幾組被試給予兩種以上的處理，最常用的抵消方法是拉丁方設計。

拉丁方設計

拉丁方設計（latin square design）是最常用的平衡抵消設計。採用循環法來平衡實驗順序對實驗結果的影響。最早由英國統計學家R.A.費希爾提出，此方法最先用於農業生產。

其特點是：由p個拉丁字母排成的一個p行和p列的方陣，每個字母在每一行或每一列都僅出現一次。如下圖所示。

拉丁方設計

在“3×3方”中，以ABC代表3種不同的處理水平。每個處理在每行或每列中各出現一次，屬於“平衡設計”。若將3個行看成3個區組，則每區組（每行）有3個實驗單位，正好安排3個處理水平，屬於“完全設計”。若將3列也看成3個區組，也是完全設計。若第一行和第一列是按字母順序出現的拉丁方，叫“標準方”。該設計從兩個方面進行區組化。相應的統計分析方法可對“行區組”“列區組”以及“處理”分別進行效應的估計。

與完全隨機化區組設計相比，它可以減少由兩個干擾源帶來的變異，也可減少因素分析中因實驗條件配合的數目繁多以致在實際使用時難於處置的困難。

相關概念

控制變數（controlled variable）：又叫額外變數、無關變數、干擾變數。實驗研究中除了自變數外的所有影響因變數的因素，是潛在的自變數。一項實驗的目的就是確定自變數與因變數之間的因果關係。在事物之間“多因一果”或“多因多果”的關係模型中，一次研究不可能將所有影響因變數的因素都納入到研究中加以考察，而只能關注有限的幾個因素，其餘的因素則需要控制；否則，自變數與因變數之間的因果關係就難以確定，就會產生自變數的混淆。其控制方法主要有：消除法、恆定法、隨機化、納入法、平衡法、統計控制法等。

消除法：把額外變數從實驗中排除出去的方法。適用於噪聲、溫度、照明等實驗條件和實驗者效應、要求特徵（用雙盲實驗）等額外變數。

隨機化：實驗單位的組成、實驗單位安排到不同的組、實驗處理的分配及實驗中各個試驗的順序等都要隨機群定。隨機化區組設計分為隨機化完全區組設計和隨機化不完全區組設計。