被试内设计

被试内设计要求每位被试接受全部条件，比较同一批人在不同条件下的表现。由于个体差异被恒定化，误差项更小，统计效力更高，所需样本量通常少于被试间设计。

它的代价是顺序与遗留效应：练习、疲劳、对比与迁移都可能让后一个条件偏离。因此「平衡顺序」不是可选项，而是设计的一部分。

常用方法包括完全随机化、区组随机化、拉丁方设计与 ABBA 平衡。拉丁方保证每个条件在每个位置出现次数相同，适合条件数较少的情形。

当条件间可能存在不可逆的遗留效应（如学习、损伤、治疗），应改用被试间设计或设置足够的洗脱期，否则条件效应与顺序效应无法分离。

经典分析是重复测量方差分析，要求球形性（各条件差值方差相等），违反时用 Greenhouse-Geisser 或 Huynh-Feldt 校正。

线性混合模型是当代主流：把被试与项目设为随机效应，可处理缺失值与不平衡设计，并能同时推广到被试与刺激总体。模型选择需预注册与敏感性分析，避免过度拟合。

适用于条件可重复、效应可逆的研究，如知觉判断、反应时、注意分配与短时记忆。认知心理学大量经典范式都是被试内设计。

不适用于有持久影响的操作（如手术、长期训练、创伤暴露），也不适用于无法多次测量的情境。此时被试间设计更合适，或需交叉设计配合洗脱期。