3.3修补设计
修补设计是将两个非实验设计相结合而构成一种准实验设计。
3.3.1分解样本前后测设计。从形式上看，这种设计是将前实验设计的单组前后测设计重复进行，其基本形式如下：
        A组：O1     X     O2
        B组：             O3     X     O4
分解样本前后测设计常用于被试量大，条件又不允许同时施测的情况。
3.3.2两个不同模式的非实验设计相结合的设计模式。其基本形式如下：
        A组：       X     O1
        B组：             O2     X     O3
4．真实验设计
真实验设计的本质特征在于对影响实验内部效度的无关变量采取严格的控制并有效的操纵研究变量。实验设计中综合运用了随机取样、前测和控制组等手段。
独立组实验设计是在一个团体中随机抽取一部分对象作为被试，对这些被试给予一定的实验处理以求取一定的观测值，从中了解被试在某种实验条件下所出现的心理效应。并根据实验结果，推断出整个团体对于该实验条件的心理效应。另一种常见的独立组实验设计是，从一个或几个团体中随机抽取一部分被试对象，把他们分为几个互不牵连的独立组，把其中的一组被试安排在一种实验条件下接受实验，把另一组被试安排在另一种实验条件下接受实验。然后对两组实验的结果进行比较，并根据实验结果上的差异推断出两种实验条件所引起的心理效应是否有显著差异。无论哪种独立组实验设计都要遵守随机性原则。
完全随机化设计/简单随机化设计是用随机化的方法将被试随机分成几组，然后依据实验的目的对各组被试实施不同的处理。
4.1单因素完全随机实验设计也叫被试间设计
它的基本特点是，研究中只有一个自变量，自变量有两个或多个水平。用随机化方法抽取被试，然后将被试随机分配给自变量的各个水平。每个被试只接受一个水平的处理。单因素完全随机实验设计可分为几种类型：
4.1.1随机实验组控制组后测设计
a设计模式：    R   X   O1
                R       O2
R表示随机抽取的被试。
b优点：该设计几乎具有随机实验组控制组前测后测设计的所有优点。首先，可以控制历史和成熟因素对内部效度的影响（实验组接受实验处理，控制组不接受实验处理）。其次，可以控制选择和被试亡失等影响内部效度的因素（实验是在同等的条件下进行的）。再次，两组被试均未进行前测验，因此可以控制测验与实验处理交互作用对实验外部效度的影响（这一点优于随机实验组控制组前测后测设计）。最后，研究者可以控制所有选择变量可能产生的偏向（在实验处理前，采用了随机化的原则）。
缺点：无法进行实验处理的前后比较。
c该设计的显著性检验有两类方法：大部分研究者使用t-检验对两组的后测成绩进行比较研究；非参数检验常使用曼-惠特尼U-检验或中位数检验法。
4.1.2随机实验组控制组的前测后测设计
这种研究中只有研究者在实验前采用随机分配的方法将被试分成两组，并随机选择一组为实验组，另一组为控制组。实验组接受实验处理，控制组不接受实验处理。
a设计模式：    R   O1    X    O2
                R   O3         O4
其中R表示随机抽取被试。
b优点：基本控制了绝大多数影响内部效度的因素：首先，将被试随机分为两组，从而控制了选择、被试的亡失以及选择与成熟交互作用等因素对实验结果的干扰。其次，安排了实验组和控制组，在实验的过程中发生在前测到后测这段时间内的事件对两组的影响基本相同，因此控制了历史、成熟、测验、仪器使用等影响内部效度的因素对实验结果的影响。
缺点：首先，不能控制所有影响内部效度的因素。在实验的过程中，研究者的某些失误也可能会对实验的内部效度产生影响。其次，该设计使用了前测验，被试由于前测验而获得的经验（即练习效应）可能会导致对后测验产生敏感性，出现测验的反作用效果，影响了实验设计的外部效度。
c这种设计的显著性检验有两类方法：第一，对增值分数进行统计分析。用每一名被试的后测成绩减去前测成绩（O2-O1，O4-O3），分别求出两组增值分数的平均数。对两组增值分数进行显著性检验的方法：t-检验（参数统计）；曼-惠特尼U-检验；中位数检验（非参数检验）。第二，协方差分析。
d注意两种不正确的统计分析方法：第一，分别对实验组、控制组的前后测成绩进行差数的显著性检验，认为如果实验组前后测成绩差异显著，而控制组前后测成绩差异不显著时，则将差异归因于实验处理的作用。第二，分别对实验组、控制组前测成绩，以及实验组、控制组后测成绩进行差数显著性检验，如果两组前测成绩无显著性差异而两组的后测成绩差异显著，则认为这就是实验处理有效性的证明。
4.1.3随机多组后测设计
有时研究者要进行的实验处理的个数有3个或以上，此时可采用随机多组后测设计。该设计通过随机化的方式分配被试和实验处理到不同的组别中，然后对几个组的被试进行后测验，获得各组被试的后测成绩。随机多组后测设计与随机实验组控制组后测设计的不同之处仅在于实验处理的个数以及相应的被试组数增加了。两种实验设计在控制实验内部效度和外部效度的因素上是相同的。
a设计模式：    R   X1   O1 以3个实验处理为特例
                R   X2   O2
                R   X3   O3
b该设计的显著性检验时，研究者需要了解3种或以上实验处理的实验结果是否有显著差异，还要了解其中任意两种实验处理的实验结果之间是否有显著性差异：单因素方差分析法（了解3种或以上实验处理的实验结果是否有显著差异）和纽曼-丘尔斯（N-K）检验（了解其中任意两种实验处理的实验结果之间是否有显著性差异）。
4.1.4所罗门四组实验设计
所罗门四组实验设计也叫重叠实验设计，分别有两个实验组和两个控制组。其基本模式为：
          实验组1   R1     O1   X   O2
          控制组1   R2     O3        O4
          实验组2   R3           X   O5
          控制组2   R4               O6
所罗门四组实验设计除了具有前面两种实验设计的优点之外，对实验处理的效果进行了两次检验，既可以确认实验处理的效果，还可以检验测验与实验处理的交互作用。
4.1.5单因子多水平实验设计
就是把被试随机地安排在几个水平上接受实验，以便考察实验因子的各个水平效应是否存在着差异。多水平实验设计的显著性考验采用F检验。t检验每次只能检验一对平均数的差数，F检验可以同时检验多个平均数的差数。
    多水平设计的方差分析表
变 差 来 源    平方和    自由度    均方    F
处理间（组间）    SSt    a-1    MSt=SSt/(a-1)    MSt/MSe
误差（组内）    SSe=SST0-SSt    N-a    MSe=SSe/(N-a)    当F>Fa时，差异显著
总计    SST0           
4.2完全随机多因素实验设计
多因素实验设计/完全随机析因设计(multiple variable)的特点是指在实验中包括两个或以上的因素（自变量），并且各因素都有两个或以上的水平。各因素的各水平互相结合，构成多种组合处理的一种实验设计。研究者用随机抽取的办法将被试分为若干同质的组，然后将每一组被试随机分配接受一种实验处理。如果实验设计中有三个因素（A、B、C），其中A因素有2个水平，B因素有3个水平，C因素有2个水平，则实验中含有2×3×2个处理水平结合，相应的也就需要12组被试。
在该设计中，研究者可以考察各个自变量交互作用对因变量的主要影响效应（交互作用）；并同时考察各自变量对同一因变量的主要影响效应（主效应）；以及考察一个因素的各个水平在另一个因素的某个水平上的效应（简单效应）。根据实验中包含的因素进行分类，可以将这类设计分成完全随机双因素设计（A×B因素设计）、完全随机三因素设计（A×B×C因素设计）等。
完全随机双因素设计：研究者用随机分配的方法将被试分成若干同质组（分组的个数等于实验处理的个数），同时用随机的方法分配每一组被试接受一种实验处理的实验设计。
主效应：由每个单独因素所引起的因变量的变化。
交互作用的效应：是指当一个因素对因变量影响的大小因其他因素的水平或安排的不同而有所不同时，所产生的交互作用影响因变量的结果。
简单效应：以及考察一个因素的各个水平在另一个因素的某个水平上的效应。
多自变量实验(multiple independent variable)有三个优点，即效率高；实验控制好；可以获得交互作用。
多因子设计的方差分析表
变 差 来 源    平方和    自由度    均 方    F
A处理    SSA    a-1    MSA=SSA/(a-1)    MSA/MSE
B处理    SSB    b-1    MSB=SSB/(b-1)    MSB/MSE
交互作用 A×B    SSAB    (a-1)(b-1)    MSAB=SSAB/(a-1)(b-1)    MSAB/MSE
误        差    SSE= SST0- SSA- SSB- SSAB    ab(n-1)    MSE=SSE/ab(n-1)   
总        计    SST0    abn-1       

4.3随机区组设计
随机区组设计的目的在于使区组内的差异尽量小，而组间的差异则依据设计要求而定。当研究中存在一个研究者不感兴趣的无关变量，而且这个无关变量与自变量之间没有交互作用，研究者希望分离出这个无关变量，这种情况下就可以采用随机区组实验设计。
随机区组设计的基本方法是：首先将被试在无关变量上进行匹配，然后将选择好的每组同质被试随机分配，每个被试接收一个实验处理的结合。可以看出，每一区组应该接收全部实验处理，每一种实验处理在不同区组中重复的次数应该完全相同。
随机区组设计考虑到了个别差异对实验结果的影响，而把被试区分为几个区组，并在统计计算上将这种影响从组内误差中分离出来，从而进一步反映出实验处理的作用，这方面比完全随机设计更完善。但是区组的划分是一个关键，如果同一区组内被试的差异过大，则会产生较大的误差。