c设计的显著性检验：可以使用4种统计分析方法，包括独立样本的t-检验；非参数检验中的U-检验法；非参数检验中的中位数检验法；X-检验法。
2.4事后回溯设计
事后设计是指所研究的现象已经发生之后对其发生原因进行追溯。其研究对象是已经发生过的事件。在研究的过程中，研究者不需要设计实验处理或操纵自变量，只需通过观察存在的条件或事实，将这种已自然发生的处理或自变量与某种结果或因变量联系起来加以分析，以便从中发现某种可能的简单关系。事后回溯设计主要包括两种类型，相关研究设计和准则组设计。
a设计模式→：    X    O
b优点：首先，事后实验设计特别适用于对自然条件下出现的事件或各种学习现象进行时间上的追溯，以了解产生这些现象的信息。其次，事后回溯设计特别适用于研究简单的因果关系问题。再次，可以为提出的假设提供充足的论据。又次，事后回溯设计不需要人为作用的参与，在某些环境或特殊的条件下比其他的实验设计更有用。因此，研究者在不能采用严格的实验设计进行研究时，可考虑采用该设计方法。
缺点：第一，在设计中缺乏控制，研究者不能操纵自变量或随机分配被试。第二，研究中所追溯的原因可能有多个，在不同的情况下，一个特定的结果可能是由不同的原因引起的。第三，两个相关的因素可能并不存在因果关系，它们可能都是第三个因素的原因或结果。
改进方法：将调节变量引入事后回溯设计，利用方差分析的统计分析方法就可以达到对调查中的测量进行必要的控制。
设计模式：    X1   Y1   O1                         
              X2   Y1   O2              
              X3   Y2   O3    
              X4   Y2   O4
2.4.1相关研究设计
相关研究设计是在一个被试组内收集两个集合的数据，其中一个数据集合是观察到的结果，另一个则是被追溯的数据集合，研究的目的是确定这两个数据集合之间的关系（正相关、负相关和无关）。
a设计模式：    O1    O2
b使用相关研究设计的目的在于借助所测量的变量之间的相关系数来确定变量之间存在的某种关系，并为提出变量间的因果关系奠定基础。通常某些研究的主要目的是要确立所研究的结果与追溯的原因存在着某种关系而不是进一步证实哪一个是原因，哪一个是结果。
注意：两变量之间存在相关关系并不一定意味着就是存在因果关系。关于两变量间的相关关系有3种解释，第一，O1是O2的原因或一部分原因。第二，O2是O1的原因或一部分原因。第三，O1和O2是未被测量的第三个变量的原因或一部分原因。
c设计的显著性检验可使用3种统计方法。第一，当所研究的两个集合中的数据都是连续数据时，可采用皮尔逊积差相关系数。第二，当所研究的两个集合中的数据一个是连续变量，另一个是二分变量时，可采用点二列相关系数。第三，当所研究的两个集合中的数据都是等级变量时，可采用斯皮尔曼等级相关系数。
2.4.2准则组设计：与相关研究设计类似，是对已经发生的事件进行研究的一种非实验设计。它要求研究者通过对所研究现象的被试的比较，确定某些被试（准则组）具有一种状态的特征，而另一些（非准则组）不具有这种状态的特征，然后去追溯可能存在的原因。
a设计模式：    X    O1
                    O2
b准则组设计的两个用途：第一，通过准则组与非准则组的对比，追溯与准则组相联系的特征有哪些。第二，比较准则组与非准则组对学习效果产生的影响有哪些。这里应该考虑准则组在智力发展、成熟等方面是否优于非准则组。
c设计的显著性检验可使用4种统计方法：t-检验、z-检验、非参数的曼-惠特尼U-检验和中位数检验法。
2.4.3相关研究设计与准则组设计的关系
前者的主要用途是辨认两个变量或两种现象间是否存在一定的关系以及存在什么形式的关系，后者的主要用途是通过准则组与非准则组的对比，研究存在一定关系的两变量之间具有什么样的状态特征。
3．准实验设计
准实验设计(quasi-experiment design)是指未对自变量实施充分的控制，但使用真正实验的某些方法搜集、整理以及统计分析数据的研究方法。准实验设计用于严格实验无法进行的情况。该设计常采用被试变量作为自变量，其本质是一种相关研究，其实验结果只能说明变量之间是相关的，而不能说是一个变量的变化引起了另一个变量的变化。准实验设计介于非实验设计和真实验设计之间，它对无关变量的控制比非实验设计要严格，但不如真实验设计控制得充分和广泛。通常准实验设计不易对被试进行随机抽样、随机分配，这时虽然可以设立控制组，但实验组和控制组的背景条件不可能保证一定相同。与前实验相比，准实验力图通过程序的改变，尤其是对测量的调整来提高对无关变量的控制。
优点：弥补了严格意义上的实验研究的不足；可以使研究者在道德和能力许可的范围内尽可能多地关注其所感兴趣的问题。
缺点：在该实验中实验者的自由度小，对额外变量的控制力弱；只能得到自变量和结果变量间的相关。
3.1单组准实验设计
适用于因条件限制和问题的性质而使研究者无法采用控制组的情况。
3.1.1时间序列设计
时间序列设计是指对一组非随机取样的被试实施实验处理，并在实验处理前后周期性地作一系列测量，然后分析设计结果是否具有非连续性，从而推断实验处理的效果。
实验处理的一系列测量结果反映出被试被试的最初水平或状态，这种状态下的测量分数为基线。在分析时间序列设计结果时，要注意实验处理前后的测量分数的总趋势和变化的连贯性。时间序列设计多用于小样本实验，其结果采用t检验进行考察。
a设计模式：    O1  O2  O3  O4   X   O5  O6  O7  O8
b优点：可以为研究者提供许多方便，并能较好地控制无关变量与处理效应。由于时间序列设计可以多次测量被试在处理前后的数据，因此通过观察处理X前后的变化趋势，就可以判断处理X前后在整个实验过程中的作用。也可以较好地控制“成熟”因素对内部效度的影响（在O～O的系列测量过程中，其间隔时间基本相同，在每个时间间隔内成熟的发展基本是相同的）。还可以控制测验因素的干扰和控制统计回归的因素。
缺点：第一，不能控制与实验处理同时发生的偶然事件的影响，不能排除那些与自变量同时出现的附加变量的影响（该设计研究是在没有控制组的情况下进行的）。第二，测验与处理X的交互作用在该设计中不容受到充分控制，因而会对实验的外部效度产生影响。第三，多次实施前测验往往会降低或增加被试对实验处理的敏感性，从而在被试身上产生作用而影响其在实验后的成绩。
c设计的显著性检验：考察实验处理X前（O～O对应点）的回归直线与实验处理X（O～O对应点）后的回归直线是否有显著差异。进行的显著性检验包括3个组成部分，即剩余标准差、截距和斜率。
3.1.2相等时间样本设计
在这一设计中只有一组被试和两个相等的时间样本，在其中的一个时间样本中不出现实验变量，而采用常规安排X0。该设计被广泛地应用在研究学生的学习中，它早期的典型应用是研究不同条件下学生学习的效应。采用在没有控制组的情况下，对两种实验条件（变量）进行比较的方法，即对X1和X0产生的效应进行比较。
a设计模式：    X1（O1）   X0（O2）   X1（O3）   X0（O4）
其中，X0：控制条件或无实验处理，X1：实验处理，O：观测值。
b优点：在控制影响内部效度的因素方面是完全有效的，能较好地控制“历史”因素。
缺点：在控制外部效度的因素方面并不理想，首先，测验的反作用效果会影响该设计的外部效度（从而使实验结果的推广受到限制）。其次，实验安排的反作用效果会影响该设计的外部效度（因而该实验结果很难推论到无这种反作用效果的群体）。再次，选择偏差与实验变量的交互作用可能会影响该设计的外部效度（所得到的实验结果只适用于与参加实验的被试同性质的群体）。最后，重复实验处理的干扰也会影响该设计的外部效度（该设计得到的结果不易被直接推广到无重复处理的情境中）。
c设计的显著性检验可以从3个方面做出统计分析。第一，对两种实验条件进行比较，以确定实验处理X1与控制条件X0的不同效应。第二，进行简单效应的比较，即比较在实验处理X1条件下的顺序效应，以及在控制X0条件下的顺序效应，以确定时间效应。第三，通过对实施变量与实施顺序之间交互作用的分析来考察在时间序列中不同处理效果的不同变化。
3.2多组准实验设计（包括有实验组和控制组）
适用于使实验结果尽量少受无关因素干扰、具有较高的可靠性并且条件允许的情况。
3.2.1不相等实验组控制组前测后测设计（非等组前后测设计）
非等组前后测设计中设置了控制组和前后测，但是控制组和实验组不是通过随机抽样或得的。
a设计模式：    O1     X     O2
               O3           O4                         
b优点：第一，基本上控制了历史、成熟、测验等因素对实验的干扰（增添了控制组）。第二，研究者可以了解实验处理实施前的初始状态，从而对选择因素有了初步的控制（两组都有前测验）。
缺点：第一，由于两组被试不是随机抽取、随机分配的，实验组和控制组之间就可能存在选择偏差。第二，选择与成熟、选择与实验处理的交互作用可能会降低该设计的效度（该设计没有使用随机化方法来分配被试或实验处理，实验组与控制组是不对等的）。第三，实验结果不能被直接推广到无前测的情境中（两组都使用了前测验安排）。
c设计的显著性检验：可以采用t-检验（参数统计）、曼-惠特尼U-检验或中位数检验（非参数检验）来对分别求出的两组增值分数的平均数进行检验。
3.2.2不相等实验组控制组前测后测时间序列设计
这一设计是在单组时间序列设计和不相等实验组控制组前测后测设计的基础上，组合而成的一种多组准实验设计。
a设计模式：    实验组  O1   O2   O3   O4    X    O5   O6   O7   O8
               控制组  O1   O2   O3   O4         O5   O6   O7   O8
b优点：该设计具有时间序列设计的特点，也具有不相等实验组控制组前测后测设计的特点，基本上有效的控制了影响该设计内部效度的因素（即成熟、历史因素和练习效应）。
缺点：测验的反作用效果，以及选择偏差与实验处理的交互作用则可能会成为影响该设计外部效度的因素。
c实验设计的显著性检验可以使用两种统计分析方法来进行检验，第一种，求出实验处理X前的4个平均数的共同平均数，并求出控制组相应的4个平均数的共同平均数。接着求出实验组和控制组的各自后4个平均数的共同平均数。然后将实验组的前测、后测的增益与控制组的前测、后测的增益用独立的t-检验或独立的z-检验来进行比较。第二种，对实验组的4个前测成绩（l1）、4个后测成绩（l2）以及控制组的8个成绩（l3）求出各自的回归直线方程。检验直线（l1）与（l2）是否差异显著，以确定两组在选择上是否存在偏差；检验直线（l1）与（l2）或者直线（l2）与（l3）是否存在显著差异，以确定接受实验处理所产生的效果。