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由於實驗法是唯一能確定因果關係的研究方法，在心理學的研究方法中，絕大多數研究均採用實驗法。使用實驗法有其嚴謹的設定，包括假設的建立、變項的操弄、誤差的排除與平衡，以及相應於實驗設計的統計分析。一般心理系大二的課程中，都將心理學實驗法列為必修，顯見實驗方法於心理學研究之重要。本課程為研究所層級的實驗設計，除了一般性地講授假設、變項及各式實驗設計之外，更重要的是系統性教授學生們如何針對不同的實驗設計，進行合宜且必要的統計分析，以輔助研究生完成自己的研究論文。本課程將以案例方式分別介紹不同種類的實驗設計，但更著重於這些實驗設計所得資料該如何分析。
為此，本課程將會先進行初統的進階學習，由迴歸分析（regression analysis）開始，講授一般線性模式（general linear model），內容涵蓋簡單迴歸、多元迴歸並同時探討多元迴歸中共線性問題以及中介變項分析等。接著進入變異數分析（ANOVA），分別介紹單因子、雙因子的受試者間設計（between subject design），再進階至單因子、雙因子的受試者內設計（within subject design）以及混合設計（mixed design）。同時，針對各類型的設計，不同情境下各平均數之間的多重比較（multiple comparison）也將一併教授，其中包括事前比較（a priori comparsion）以及事後比較（posterior comparison）以及趨勢分析（trend analysis）。除了在實驗設計中的獨變項或者以實驗手法平衡或排除之混淆變項之外，仍有事先不預期之變項可能與獨變項共變以致影響實驗結果，本課程最後也將介紹如何進行共變數分析（covariate analysis）。本課程選用R語言作為進行統計分析之工具，除了因為R語言是一套免費的開源軟體之外，更因為它有極大量的統計套件以供下載使用，幾乎各式統計方法都能支援，功能強大、數據精確、製圖精美。修課學生將被要求學習R語言，並以R語言完成作業。
本學期所有課程內容均已放上網頁，網頁請向授課教師或助教詢問，每個連結對應一週進度，請同學們於上課前先行預習，上課時直接討論授課內容並在課堂上進行該週作業。
本學期課程可能會略有更動，請以實際上課情況為準。
能力項目說明
本課程之目標為：（1）教授學生熟知各式實驗設計、（2）教授學生針對各式實驗設計，所應該使用的統計分析方法、（3）教授學生使用R語言，進行實驗數據之整理與分析。學生修完本課程應能針對大多數的實驗設所得之資料進行統計分析與資料解讀。
| 教學週次Course Week | 彈性補充教學週次Flexible Supplemental Instruction Week | 彈性補充教學類別Flexible Supplemental Instruction Type |
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週別 課程內容 課後作業 學生學習投入時間（含課堂教學時數）
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1 心理學實驗設計簡介 針對3篇論文的實驗進行評論 9小時
2 簡單線性迴歸 以線性迴歸方法分析3個案例資料 9小時
3 多元迴歸 I 演練多元線性迴歸模型 8小時
4 多元迴歸 II 演練共線性資料以及中介變項分析 10小時
5 一般線性模式 Dummy code等相關迴歸分析技巧 9小時
6 單因子受試者間設計 分析3個單因子受試者間實驗設計的資料 9小時
7 事前比較 I（單因子受試者間） 分析3個實例資料 9小時
8 事前比較 II（單因子受試者間） 分析3個實例資料 9小時
9 期中考
10 事後比較（單因子受試者間） 分析3個實例資料 12小時
11 雙因子受試者間設計 分析3個實例資料 9小時
12 事前比較（雙因子受試者間） 分析3個實例資料 9小時
13 事後比較（雙因子受試者間） 分析3個實例資料 9小時
14 混合設計 分析3個實例資料 9小時
15 混合設計中的事前比較 分析3個實例資料 9小時
16 共變項分析 分析3個實例資料 9小時
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17~18週 學生進行自我學習（粗估每個學生每週應花24~36小時）
每個學生需完成一個小實驗，具有完整的假設、變項設定以及每個細格內至少5人的樣本。
完成後撰寫成一份小論文，依APA格式，內容需包括文獻探討至結果與討論部分。
其中，針對統計分析的計分將會特別加權。
每次作業以及小論文均以100分為滿分，全部作業共佔全學期總分80%，剩下的20%則是期末小論文的分數。作業給分的標準以學生繳交的程式碼以及數據之正確性為主，愈正確愈周詳者得分愈高。小論文給分標準則是以完成度為標準，完成度愈高者得分愈高。
Kirk (2013). Experimental Design: Procedures for the behavioral science. 4th Edi. SAGE, LA.