25. 實驗研究強調實驗控制的方法，下列哪一項不是選擇的控制（selective manipulation）呢？
(A) 排除變項法
(B) 共變數分析法
(C) 因子設計法
(D) 配對法 

一、物理的控制：物理條件、刺激的呈現、反應記錄是否客觀一致

二、選擇的控制

1 、排除變項法：把無關變數去除或保持恆定，例如選擇相同的外生變數之樣本。此種控制方法最有效，但其通則化能力有限。

2 、因子設計法：

因子實驗設計是指在同一實驗研究中，操控一個或多個以上變項的設計。此種設計的優點為不僅可提供自變項對依變項單獨的主要影響效果，而且還可提供這些自變項對依變項的交互作用效果。

3、 配對法：將各組受測者加以配對、或以受測者自身作為控制(重複實驗)。

4、 隨機法：樣本分派隨機化是唯一可以控制「所有」外生之無關變數的方法，它是配對法所不及的。

三、統計的控制：例如「共變數分析」

實驗時，因為受到現實環境的事實限制，若上述各種方法都不能使用，即實驗「控制」無能為力時，便訴諸「統計控制」，將共變數(外生變數)對依變數的影響去除後，各實驗處理之間平均數的差異是否達到顯著水準。

23.下列哪一項不是實驗研究中的控制方式？
(A)理論控制
(B)選擇控制
(C)統計控制
(D)物理控制. 

控制變數的方法，讓實驗結果更準確、更可信。簡單來說，就是怎麼確保我們測量到的影響，真的是我們想研究的變數造成的，而不是其他亂七八糟的因素干擾。

1. 物理的控制

確保實驗環境、刺激呈現和記錄方式都是穩定的、不變的，這樣才不會因為外在環境改變，影響受試者的反應。

2. 選擇的控制

就是在 受試者的選擇和分組上動手腳，減少干擾變數影響的方法。

 排除變項法

• 直接把無關變數剔除，或讓它們保持不變，例如找一群背景條件類似的人當受試者（年齡、性別、學歷相同）。

• 優點：效果最好！

• 缺點：適用範圍很小，因為現實中很難確保所有條件都相同。

 因子設計法

• • 優點:因子實驗設計是指在同一實驗研究中，操控一個或多個以上變項的設計。 此種設計的優點為不僅可提供自變項對依變項單獨的主要影響效果，而且還可 提供這些自變項對依變項的交互作用效果。除了單因子外，它還可分為雙因子 設計(2X2)、三因子(3X3)等，以此類推。其最大的優點是可有目的地控制變項， 而獲得直接的影響結果。
  • 缺點:因子設計的缺點為當因子愈多，則實驗變得十分複雜而難以進行。且若運用在教育學或社會學領域，如觀光餐旅等方面，通常被研究的對象是人或組企業等較複雜的個體或架構，其中很多變項是無法控制或獨立出來操控的。
  • 適合的研究類型:教育學、心理學、管理學等社會學領域。

✅ 配對法

• 讓兩組受試者條件相近，或是 用同一組人反覆測試不同條件，減少個人差異的影響。

• 例如：測試咖啡對記憶力的影響時，讓一組人喝咖啡和不喝咖啡，然後比較他們的表現。

✅ 隨機法

• 讓受試者隨機分組，確保每組的變數分布平均，避免主觀選擇造成偏差。

• 優點：是唯一能真正「控制所有無關變數」的方法，比配對法更強。

3. 統計的控制

當實驗無法完全控制變數時，用統計方法補救，例如「共變數分析」。

• 這種方法是用數學方式把無關變數的影響扣掉，再來看主要變數的影響是不是還顯著。

• 舉例：如果我們研究「運動是否能提升考試成績」，但發現家境較好的人也比較常運動，那這可能會影響結果。共變數分析可以把「家境」這個影響因素排除，看看純粹的運動還有沒有提升成績的效果。

總結

✅ 如果能控制環境，就用「物理的控制」。
✅ 如果能控制受試者條件，就用「選擇的控制」（排除變數、配對、隨機）。
✅ 如果前面的方法都做不到，就用「統計控制」來補救。

這樣做可以確保我們的實驗結果，真的是因為研究的變數影響，而不是其他不相關的變數在搞鬼！