2、实验题O一一因变量的观测值X对实验主体或研究变量施加的实验刺激R随机分配样本字母按时间顺序排列 ， 如(1) 单组后测：XO(2) 单组前后测：01X02(3 )静态组间比较：实验组：X01对照组：02(4)时间序列：010203X0405(5 )有对照组的后测实验组：RX01对照组：R 02(6 )经典实验实验组：R01X02对照组：R03 04(7)所罗门四组：实验组R0XO控制组R0O实验组RXO控制组RO(8 )因子设计实验组1 R0(X仁0, X2=0)O实验组2 R0(X仁1, X2=0)O实验组3 R0(X仁0, X2=1)O 。

13、实验组4 R0(X仁1, X2=1)OX1, X2代表同一个刺激的两个属性 。
如考察售货员对销量的影响：美男 ， 美女 ， 丑男 ， 丑女 。
3、研究假设题(同第一章)4、读懂数据的含义（1 ）中介作用的判断中介变量因变量BETA值模型一（中介变量）模型二（因变量）模型三（因变量）控制变量1控制变量2控制变量N自变量B2B3中介变量1. 当B2-B30.1 ， 且B3显著 ， 部分中介 。
3. 当B2-B30.1 ， 且B3不显著 ， 完全中介 。
（2 ）调节作用的判断因变量VIF模型1模型2模型3模型4第一步:控制变量第二步:自变量第三步:调节变量第四步:调节变量X自变量R2值 1Durbin-WatsonF 2值2R值3当值3显著 ， 且值2除以值11%调节作用成立 。
当值3不显著 ， 且值2除以值10.1所以常数项不具备显著性 ， 常量一般都不显著 ， 对模型影响不大 。
自变量系数的sig是显著的 ， 可以使用 。
最后一列“共线性统计量” ， 适用于多元线性回归模型 。
VIF越小越好 ， 说明多个自变量之间没有出现共线性 ， 一元线性回归不存在共线性问题 ， 这个指标可以不看 。

来源：(未知)

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标题：商业|商业研究方法( 三 )