首先是随机化原则：
无论是实验组与对照组的分配，还是刺激材料呈现顺序，都应尽可能随机化。
（如果考虑到E-Prime或者Psychopy的特殊序列编程的情况可以打破，比如在做MOS实验的时候，如果伪随机可以减少编程、数据分析的难度，可其实推荐采用）
随机分配能够最大限度地平衡掉被试之间不可控的个体差异，例如性别、智力水平或情绪状态，将其影响平均分散到各个组别，从而降低系统性偏差，提高实验的内部效度。

心理学实验对外部条件往往高度铭感——噪音、光照、温度等都会影响被试表现。因此实验室应保持稳定的环境条件。
常见措施包括使用隔音材料、控制照明亮度、维持恒定室温。尽量减少实验过程中的人流干扰，确保被试能够在相对安静、舒适的环境中完成任务。
（观察到一些国家级别的非常大的项目，一般被试人数以万计的。这种一般会使用在线实验的方法，于是被试甚至可以在食堂、宿舍、公共交通上完成）
即便被试量巨大，大缸认为其效度依旧可疑。

实验材料方面，尽量采用已经评价好的库。（往往做过标准化和评分）
这种库中不包含与研究目标无关的特征，不引入额外干扰。
比如图片的尺寸、颜色、清晰度、文件大小都几乎不存在差异，不会使被试的反应受到非目标变量的影响。
尽量选择已有的库，否则在设计材料之初就应该保持其一致性，仅操纵核心自变量。
如果需要途中或者别的库可以留言，我可以发。

当无法在设计阶段完全消除干扰变量时，可以在统计分析阶段进行控制。
收集潜在干扰变量的信息（如年龄、受教育程度、焦虑水平），在数据处理时将其作为协变量纳入分析。
使用ANCOVA或多元回归，在统计层面“剔除”这些因素对因变量的影响。

主试效应也是常见干扰来源。
研究表明，实验者的语气、表情甚至身体姿态都可能无意中影响被试的反应。
为减少此类偏差，可以采用标准化指令，例如通过录音或电脑自动播放实验指导语，确保所有被试接收到的信息完全一致，避免随意补充解释。
但是但是但是这也是一种不太违反科学伦理的“擦边”手段，具体不多讲，为了显著

在问卷研究中，干扰变量主要来源于题项表述和顺序效应。
为减少影响，问卷设计应遵循信效度要求，避免模糊或双重否定的表述；
采用平衡拉丁方设计、完全随机化设计可以有效分散顺序效应。
还应考虑问卷长度，避免过长导致被试疲劳，进而影响回答的稳定性和准确性。
（私以为本土化和翻译应该是两个工作，例如国外量表中经常用的“community”一词在中文语境下翻译成“社区”就很怪）

“盲”在实验科学中是一种厂用电工具。用以在实验中排除参与者有意识、下意识的个人偏爱。最早由生理学家Claude Bernard提出，他建议任何科学实验的参与者被分为两类：设计实验的理论家以及没有相关知识（因此不会在观测结果中添加个人对理论的理解）的观测者。这种对科学的认识与当时流行的启蒙时代的“科学观测只有受过良好教育的、对实验完全了解的科学家才能进行”的观点大相径庭。

单盲（常用）：被试不知道自己的所在的组、不知道所在组的自变量、不知道自变量的处理和其他组的差异。
双盲（最常用）：比单盲更加严格：一般聘请专业主试（科研生活中一般是学弟学妹，企事业研究中一般委托专业的测量机构、咨询机构），此时不仅被试是“盲”的（参见第一条）、主试对于实验的1组和0组也不知情。
三盲(较少见):比双盲更严格，在双盲的基础上，将变量的信息隐藏（仅显示变量等级、水平等信息），对数据的分析者也设盲。

内部效度与外部效度的平衡。
若过度控制实验环境，虽然可以减少干扰变量，但可能导致研究情境过于理想化，从而降低结果的现实适用性。
心理学实验的目标不仅是获得统计显著的结果，更要确保研究结论能够推广到真实情境。
因此，控制干扰变量时要根据研究目的做出权衡，避免一味追求控制而忽视生态效度。

完全消除干扰变量并不现实。研究者应当在可控范围内尽量减少其影响，同时在研究报告中如实描述潜在干扰因素。
这种透明性不仅有助于读者正确理解实验结论，也便于后续研究在此基础上进一步改进。