Глава 4. Психологический эксперимент. 3 страница

Данная выборка имеет существенный недостаток – процедуру невозможно применить на практике в случае, если популяция очень большая.

Вторая схема эксперимента с межгрупповым срав­нением называется попарным распределением групп - стратегия подбора пар.

Этот способ составления групп связан с выделением очевидных и подлежащих градации индивидуальных характеристик, причем эти характеристики должны быть связаны с исследуемым видом деятельности. Под­бираются пары испытуемых, максимально сходных друг с другом по данным характеристикам, а затем каждый из них зачисляется в одну из экспериментальных групп. Показательным примером этого способа был экспери­мент с испанским языком. Необходимые индивидуаль­ные различия были установлены в результате предва­рительной проверки испытуемых на знание испанских слов. Ничто не помешало бы исследователям использовать в эксперименте с испанским случайную стратегию. Ка­кая же стратегия лучше? Обе равно хороши для устра­нения систематического смешения независимой перемен­ной с индивидуальными различиями испытуемых. Ни в том, ни в другом случае индивидуальные характерис­тики членов каждой группы (занимающихся по одному из методов) не будут отличаться от характеристик дру­гой группы систематически. Стратегия подбора пар позволит достичь большого подобия групп с одним и тем же числом испытуемых, если основание попарного сравнения дейст­вительно связано с изучаемым видом деятельности (обучение испанскому языку). Но даже если предположения экспериментатора неверны и выделен­ные им характеристики не соответствуют виду деятель­ности, изучаемому в эксперименте,—ничего страшного не произойдет. Ведь в отношении всех остальных инди­видуальных характеристик группы набирались случайно, и их подобие будет не хуже, чем при простом использовании случайной стратегии. Опасность возникает 7тогда, когда экспериментатор слишком полагается на подбор пар, привлекая небольшое число испытуемых, а связь сравнительных характеристик с изучаемым ви­дом деятельности является при этом недостаточной.

Однако различие между двумя названными схемами (в отношении внутренней валидности эксперимента) не так уж существенно по сравнению с их огромным пре­восходством над другой схемой — использованием реальных групп. Примером мог бы служить случай, когда преподаватели испанского языка решили бы про­водить эксперимент с разговорным методом в одной школе, а с письменным — в другой. Основной харак­теристикой испытуемых был бы при этом лишь сам факт учебы в школе. Но мы никак не можем рассчитывать на то, что студенты двух школ будут одинаковы по способности к изучению испанского языка. Ведь они живут в разных условиях, воспитываются в разных семьях, имеют разный опыт обучения перед поступле­нием в школу и т. д. Да и преподаватели в разных школах разные. Но даже если в двух школах занятия вел бы один и тот же преподаватель, систематическое смешение независимой переменной с индивидуальными различиями испытуемых было бы совершенно неизбеж­ным.

Стратегия случайного распределения слоевИсследователю может понадобиться отразить в выборке определенные особенности популяции (соотношение мужчин и женщин). В подобных случаях прибегают к расслоенной выборкеточно отражающей соотношение подгрупп в популяции. Для расслоения выборки необходимо решить вопрос о важности той или иной характеристики в соответствии с условиями исследования и целями эксперимента.Эту стратегию можно назвать смешанной, поскольку в ней объединяются принципы подбора пар и случай­ного выбора. В эксперименте с испанским для выде­ления двух “слоев” можно было использовать очевид­ную индивидуальную характеристику — пол испытуе­мых, юноши и девушки. Существуют данные о том, что девушки в среднем более успевают в обучении языкам, чем юноши, поэтому желательно иметь равное число юношей и девушек в каждой из экспериментальных групп. Если из 100 студентов 56—девушки, то 28 из них обучались бы по разговорному методу, а другие 28— по письменному. Подобным образом были бы разделе­ны на две равные группы и 44 юноши.

8Для распределения испытуемых внутри каждого слоя (здесь — юношей и девушек) используется случай­ная стратегия. Метод случайного распределения, описан­ный на примере эксперимента с ценами, применяется к 56 девушкам и 44 юношам. Третья схема эксперимен­та с межгрупповым сравнением называется случайным распределением групп с выделением слоев.

Если различие между слоями связано с изучаемым видом деятельности, то данная стратегия будет иметь преимущество по сравнению с простым случайным рас­пределением. Для достижения столь же высокой на­дежности эксперимента потребуется меньшее количество испытуемых. Если же такая связь отсутствует, то слу­чайное распределение слоев даст те же результаты, что и обычная случайная стратегия. Поскольку выделение слоев—это один из вариантов подбора пар, мы надеем­ся, что остальные его особенности уже известны вам по предыдущему разделу.

К группе внутрисубъектных однофакторных плановотносятся планы с повторяющимися измерениями. Все условия независимой переменной воздействуют на испытуемого последовательно. Данный тип плана используется в экспериментах по психофизиологии, в случаях, когда испытуемый уникален (редкая форма психопатологии, диктатор мирового уровня и т.д.).

Преимуществом планов с повторяющимися измерениями является небольшое число испытуемых и отсутствие проблемы эквивалентности групп. Однако и в этом случае есть существенный осложнитель – эффект последовательности. Суть его состоит в том, что порядок стимуляции испытуемого может вызвать эффект тренировки, усталости и скуки и т.д.

Для устранения эффекта упражняемости используется прием контроля дополнительной переменной – позиционное уравнивание или контрбалансировка. Контрбалансировка применяется для ликвидации эффектов последовательности и эффекта последействия. Используется в ситуации, когда эксперимент включает в себя несколько серий повторяющегося воздействия (чередование силы звука, цвета, интеллектуальных задач и т.д.). Смысл контрбалансировки состоит в том, что порядок предъявления задач, стимулов, воздействий в одной группе компенсируется иным порядком предъявления заданий в другой группе.

Для контроля последовательности используют различные приемы позиционного уравнивания.

· При однократном исследовании воздействия каждого набора заданий используют:

1. Завершенное позиционное уравнивание, то есть определяют все возможные сочетания последовательности условий независимой переменной. Для определения этих последовательностей вычисляют факториал перемножением числа всех условий переменной. Например, если в эксперименте три условия независимой переменной (А,В,С), то возможное число сочетаний равно 3*2*1=6.

Для того чтобы избежать систематического смешения, возникающего при неоднородном переносе в схеме реверсивного уравнивания, можно использовать все возможные 9последовательности уровней, вместо двух. Такая схема с полным уравниванием для трехуровневого эксперимента выглядит следующим образом:

2. Чем больше число условий независимой переменной, тем больше возможное число сочетаний. Например, при шести условиях независимой переменной факториал равен 720. В данном случае невозможно использовать все возможные сочетания и прибегают к частичному позиционному уравниванию.Примером такого уравнивания является латинский квадрат –случайная выборка из всех возможных последовательностей. Алгоритм составления латинского квадрата можно найти в специальной литературе. При этом частота появления каждого экспериментального условия одинакова для всех последовательных позиций и каждому условию предшествует, а также следует за ним каждое другое условие строго один раз.

Это достигается случайным выбором среди «квадратов», в которых каждый уровень появляется один раз в каждой позиции. Каждый такой квадрат представляет собой полную экспериментальную схему. Приведем пример одного из 8640 таких квадратов для шести уровней независимой переменной:

Поскольку в латинском квадрате каждый уровень оказывается в каждой позиции последовательности, естественно, требуется столько групп испытуемых, сколько уровней независимой переменной.

Исследователи обычно вводят ограничение на латинский квадрат. Оно состоит в требовании, чтобы каждому уровню один раз непосредственно предшествовал каждый другой уровень. Такой квадрат называют сбалансированным 10квадратом. В приведенном выше латинском квадрате это условие не соблюдалось. Например, уровню Б только один раз предшествовали уровни А и Д, но три раза Е и ни разу В и Г. Вот пример сбалансированного квадрата:

· Многократное исследование испытуемых при каждом наборе условий. В этом случае в зависимости от количества условий используется два вида приемов контроля эффекта последовательности.

1. При небольшом числе условий используется обратное позиционное уравнивание, то есть порядок условий меняется на обратный.

Реверсивное (обратное) уравнивание — это схема, которая может быть представлена следующим образом:

2.Если число условий независимой переменной велико, то используется блоковая рандомизация.Все условия используются по одному разу, прежде чем любое из них встретится во второй раз. В пределах каждого блока порядок расположения условий случайный.

5.3. Однофакторные двухуровневые и многоуровневые планы их виды и анализ

Как вам уже известно, однофакторными называются такие планы, в которых имеется одна независимая переменная и одна зависимая. Зависимая переменная может быть двух и много уровневой. Рассмотрим первый тип плана – однофакторный двухуровневый. Данный тип плана подразделяется на межсубъектный и внутрисубъектный.

Внутрисубъектные планы называются планами однофакторными с повторяющимися измерениями. Они, как было уже сказано выше, отличаются количеством исследований при каждом условии независимой переменной. Если каждое условие предъявляется один раз, то для контроля эффекта последовательности используется полное или частичное позиционное уравнивание. Если количество исследований при каждом условии два и более, то применяется прием обратного уравнивания или блоковой рандомизации.

Различают три вида межсубъектных однофакторных планов.

1. Однофакторный план с независимыми группами.

2. Однофакторный план с уравненными группами.

3. Однофакторный план с неэквивалентными группами

Рассмотрим первый вид плана. Группы формируются путем случайного распределения. Наиболее распространенным вариантом психологических исследований является план с одной независимой переменной для двух независимых групп. Существует три основные версии этого плана.

·План Фишерадля двух рандомизированных групп с тестированием после воздействия. Структура плана выглядит так:

Экспериментальная группа - Р Х О1.

Контрольная группа - Р О2

Р-рандомизация, Х-воздействие, О1,2 -тестирование групп.

В данном варианте используется только две градации независимой переменной: есть воздействие, нет воздействия. Если необходимо использовать не один уровень независимой переменной, то применяются планы с несколькими экспериментальными группами (по числу уровней переменной) и одной контрольной. Если требуется проконтролировать влияние дополнительной переменной, то применяется план с двумя контрольными группами и одной экспериментальной.

Данный вид плана позволяет контролировать основные источники нарушения валидности. Исключен эффект взаимодействия процедуры тестирования и содержания экспериментального воздействия. Стихийным выбором испытуемых контролируется состав групп, влияние фона и естественного развития, взаимодействие состава группы с другими факторами.

Обработка данных проводится с помощью традиционных методов статистики. Если измерение проведено в интервальной шкале, то для оценки различий в средних показателях групп используют критерий Стъюдента. Для оценивания различий в вариации измеряемого параметра между экспериментальной и контрольной группами используется критерий Фишера

· План для двух рандомизированных групп с предварительным и итоговымтестированием. Структура плана выглядит так:

Экспериментальная группа - Р О1 Х О2

Контрольная группа - Р О3 О4

Данный вид плана используется в том случае, если есть необходимость контроля исходного уровня зависимой переменной. Гипотеза исследования содержит прогноз изменения свойств индивида под влиянием внешнего фактора.

Источником нарушения валидности эксперимента является взаимодействие тестирования с экспериментальным воздействием. Но с помощью этого плана можно контролировать такую дополнительную переменную как фактор «фона», так как обе группы во время эксперимента подвергаются одинаковым фоновым воздействиям.

При обработке данных в интервальной шкале, как и в предыдущем плане, используются те же параметрические критерии. Вычисляются три значения критерия Стъюдента: сравнение О1 и О2, О3 и О4, О2 и О4. Гипотеза о значимом влиянии независимой переменной на зависимую принимается в случае выполнения условий: различия между О1 и О2, О2 и О4 значимы, между О3 и О4 - незначимы. Удобнее сравнивать не абсолютные значения, а величины прироста показателей от первого тестирования ко второму.

· Для контроля нарушения валидности (влияния предварительного тестирования) используется план Р.Л.Соломона. Структура плана.

Экспериментальная №1 Р О1 Х О2

Контрольная №1 Р О3 О4

Экспериментальная №2 Р Х О5

Контрольная №2 Р О6

Эффект экспериментального воздействия выявляется следующими способами: сравнением О1 и О2, О2 и О4, О5 и О6, О3 и О5. Сравнивая О1 и О6, О3 и О6 можно выявить влияние эффектов естественного развития и «фона» на зависимую переменную.

Однофакторный план с уравненными группами используется в том случае, когда группы необходимо уравнять по какому – либо признаку, который вместе с независимой переменной может влиять на зависимую переменную. Эту побочную переменную учитывают и называют переменной уравнивания. Перед экспериментальным воздействием у испытуемых производят замер этой переменной и группы уравнивают таким образом, чтобы в каждой из них испытуемые имели примерно одинаковые показатели по данному признаку.

Однофакторный план с неэквивалентными группами используется в случае исследования двух групп заведомо отличающихся по какому – либо признаку (интеллект, уровень образования, пол и т.д.). Подбираются специально не эквивалентные группы, которые принимают участие в исследовании.

Однофакторные многоуровневые планы используются для анализа нелинейных эффектов. Они дают возможность получить более точную информацию о поведении. Например, влияние различных доз кофеина на скорость реакции испытуемых. Примером такого типа плана является также известное вам исследование памяти и его результат - кривая забывания Г. Эббингауза. Виды многоуровневых однофакторных планов точно такие же, как и двухуровневых:

1. межсубъектный многоуровневый однофакторный план с независимыми группами.

2. межсубъктный многоуровневый однофакторный план с уравненными группами.

3. межсубъктный многоуровневый однофакторный план с неэквивалентными группами.

Многоуровневые исследования являются средством установления связи между двумя непрерывными переменными. То есть с помощью этих экспериментов можно выявить, что происходит с зависимой переменной по мере того, как постепенно изменяется независимая переменная. Преимущества многоуровневого эксперимента в том, что он обеспечивает большую внутреннюю валидность, чем простой эксперимент. Использование только двух уровней независимой переменой в простом эксперименте не выявляет истинного отношения между переменными. Чем большее число уровней независимой переменной используется, тем выше валидность и лучше контроль за сопутствующим смешением.

Сначала мы рассмотрим, что дает многоуровневый эксперимент, когда экспериментальная гипотеза может быть проверена и с использованием только двух условий. Примером может служить эксперимент по рабочей этике, в котором проверяется гипотеза о том, что девочки-индианки предпочитают активные усилия (нажатие на рычаг) безделью. Сравнивались два условия: (1) получение шарика без нажатия на рычаг и (2)получение шарика после 10-кратного нажатия на рычаг. Можно было бы использовать различное число нажатий, например 2, 5, 10, 50 за каждый шарик. Улучшился ли бы эксперимент при введении большого числа уровней настолько, чтобы его стоило проводить?

Хорошо проверить такую гипотезу можно только при условии, если независимая переменная будет непрерывна. Это, конечно, невозможно, поскольку тогда потребуется бесконечное число уровней с бесконечно малыми различиями. И все же при использовании даже пяти уровней можно приблизиться к выявлению полного отношения между независимой и зависимой переменными. По мере уменьшения числа уровней увеличивается опасность ошибочного представления этого отношения. Поэтому можно сказать, что внутренняя валидность больше, когда такая гипотеза проверяется при пяти уровнях по сравнению с двумя уровнями независимой переменной. 11

Доказательство действия независимой переменной неубедительно, если явно возможно сопутствующее смешение, т. е. если активный уровень независимой переменной связан с активным уровнем другой переменной. Предположим, что на студентах колледжа проводится эксперимент для выяснения того, усиливает ли кофеин реактивность нервной системы по отношению к стимуляции. Измеряемым параметром служит время реакции. Если бы использовалось только два условия, существовала бы ясная опасность обсуждаемого смешения. Пусть, например, в качестве активного уровня выбрано 3 миллиграмма лекарства на каждый килограмм веса испытуемого. Контрольным условием должно быть нейтральное вещество ‑ плацебо. Если кофеин дается в виде таблетки, плацебо тоже должно быть таблеткой, но не содержащей активного вещества. И все же плацебо может не обеспечить контроль за осведомленностью испытуемого относительно предъявляемого условия. Здесь не учитывается тот факт, что испытуемый (особенно хороший студент колледжа) может определить, является ли таблетка кофеином или нейтральным веществом. В первом случае появится слабое дрожание 12пальцев, учащенное дыхание, разольется тепло но лицу и т. д. Осознание этого вполне может оказать косвенное влияние на время реакции. Испытуемый может ожидать, что его ответы станут более живыми, напряжение его повысится, что действительно приведет к сокращению времени реакции. Такое действие кофеина не будет иметь ничего общего с гипотезой экспериментатора о непосредственном действии кофеина на нервную систему. Здесь произойдет сопутствующее смешение. Активный уровень независимой переменной (3 мг кофеина на 1 кг веса) окажется неразрывно связанным с активным уровнем другой переменной – осознанием факта его приема.

Если же вместо двухуровневого эксперимента провести многоуровневый эксперимент с дозами 0, 1, 2, 3, 4 и 5 миллиграммов кофеина на килограмм веса, можно получить кривую, показанную на рис. 7.2. Уровень нулевой дозировки, конечно, обозначает плацебо.

Рис. 7.2. Результаты воображаемого многоуровневого эксперимента с влиянием кофеина на время реакции. Ось абсцисс — дозы ко­феина (мг/кг). Ось ординат — время реакции (мс). I — плацебо, II — без таблетки

На 13рисунке видно постепенное сокращение времени реакции по мере продвижения от дозы 1 к дозе 5. Более резкое падение кривой от 0 к 1 может быть частично следствием осознания факта приема кофеина. Однако дальнейшее регулярное изменение дает достаточно убедительное доказательство того, что кофеин непосредственно увеличивает реактивность. Мало вероятно, что эта кривая может быть результатом нарастающего осознания увеличивающихся доз вещества. Если экспериментатора специально интересует действие плацебо, он может организовать еще одно контрольное условие: вовсе не давать никакой таблетки. Это условие представлено на рисунке треугольником. Меньшее время реакции при нулевой дозе кофеина (плацебо) показывает, что в самом деле имеет место действие плацебо, равно как и осознания принятия кофеина, равно как и непосредственное действие кофеина. Как много может происходить в простом эксперименте!

В двухуровневых экспериментах вероятность такого сопутствующего смешения очень велика. В эксперименте по трудовой этике, когда девочка нажимала на рычаг, она, наверное, делала нечто большее, чем зарабатывала 1 шарик за 10 нажатий. Таким способом она осуществляла также контакт с невидимым ей экспериментатором или с тем, что, по ее (предположению, находилось в большом ящике). Поэтому в какой-то степени нажатие рычага могло оказаться связанным с активным уровнем второй переменной — установлением контакта с невидимым экспериментатором. В многоуровневом эксперименте с использованием различного числа необходимых нажатий на рычаг постепенное увеличение предпочтения по мере увеличения числа нажатий было бы более четким доказательством экспериментальной гипотезы. Однако если бы небольшое количество работы (например, 1 шарик за каждое нажатие) выбиралось также охотно, как и большее количество работы (например 1 шарик за каждые пять нажатий), доказательство гипотезы было бы слабым. И снова многоуровневый эксперимент исключил бы опасность сопутствующего смешения.

5.4. Планы с контрольными группами (обычная, плацебо, лист ожидания, сцепленные группы).

Вариант групповых экспериментов, заключающийся в работе с двумя или несколькими группами, называется балансировкойили методом параллельных групп. Балансировка влияния дополнительных переменных заключается в том, что в дополнение к экспериментальной группе добавляется контрольная группа. Изменение зависимой переменной в контрольной группе обусловливается только дополнительными переменными, а в экспериментальной ее изменения определяются действием и независимой и дополнительных переменных. В этом случае невозможно выделить специфическое влияние каждой из дополнительных переменных. Для этого в план исследования необходимо включить несколько контрольных групп, а именно на одну больше, чем число дополнительных переменных.

К непостоянным внутренним дополнительным переменным относят психологические и физиологические характеристики, которые могут значительно измениться по ходу эксперимента, либо могут актуализироваться. К ним относятся: упражняемость, утомляемость, тревожность, установка и мотивация и т.д Слишком высокая мотивация к участию в эксперименте, согласно закону Йеркса - Додсона, вызывает неадекватность ответов испытуемого. Поэтому для получения валидных результатов необходимо правильно подобрать стимулирующие мотивацию факторы (соревновательность, самопознание, профессиональный интерес и т.д.).

Для предотвращения влияния тревожности или неопытности проводятся ознакомительные эксперименты. Влияние опыта и навыков в процессе эксперимента нивелируется с помощью исчерпывающей практики, в процессе которой вырабатываются устойчивые навыки.

Обычная контрольнаягруппа формируется методомслучайного отбора или путем выбора любой уже существующей группы. Кроме обычной группы, не подвергающейся воздействию, используют три основных вида контрольных групп: плацебо, лист ожидания, сцепленные группы.

Члены контрольной группы плацебодумают, что подвергаются определенному воздействию, но в действительности этого не происходит.

Контрольные группы листа ожиданияиспользуются в исследованиях по оценке эффективности программ или выявлению действенности психотерапевтического воздействия. Члены экспериментальной группы участвуют в программе по решению проблем, а члены группы листа ожидания, имеющие те же самые проблемы, вынуждены ждать своей очереди для участия в эксперименте. Если результаты в экспериментальной и контрольной группах в динамике изменений проблемы будут практически одинаковыми, то программа не имеет эффекта.

Третий вид контрольных групп – эквивалентные контрольные (сцепленные) группы.Каждый участник экспериментальной группы уравнен (сцеплен) с одним участником контрольной группы. Разновидности событий, с которыми они встречаются, поддерживаются постоянными. При этом участники групп уравнены по определенному фактору, требующему постоянного контроля (влияние фактора стресса).

Таким образом, планы с контрольными группами подразумевают наличие хотя бы одного условия, при котором не осуществляется экспериментальное воздействие.

5.5. Факторные планы, общее представление и обозначение, понятие об основном эффекте и взаимодействии переменных

В факторном плане используется более чем одна независимая переменная, которая при этом называется фактором. Переменных (факторов) теоретически может быть сколько угодно, но на практике используются два или три фактора.

В факторных экспериментах проверяются сложные гипотезы о взаимосвязях между переменными. При этом одновременно проверяются два типа гипотез: гипотеза о раздельном влиянии каждой из независимых переменных на зависимую и гипотеза о взаимодействии переменных. В факторном эксперименте проверяются гипотезы, которые ведут к более тонкому пониманию механизмов психики и поведения.

Обозначают факторные эксперименты с помощью системы нумерации и факторных матриц. В системе нумерации указывается количество независимых переменных и количество уровней в каждой. Например: факторный план 2*3 имеет две независимых переменных. Первая переменная принимает два значения, а вторая – три. Факторный план 2*2*3 имеет три независимых переменных, принимающих два, два и три значения соответственно.

Факторное планированиеэксперимента сводится к составлению факторной матрицы, чтобы все уровни независимых переменных сочетались друг с другом. Число экспериментальных групп равно числу сочетаний уровней всех независимых переменных. Рассмотрим некоторые из вариантов факторных планов.

· План для двух независимых переменных с двумя уровнями каждая. Структура плана (факторная матрица) представлена в таблице 1.

Таблица 1.

План 2 на 2 содержит две независимых переменных по два уровня в каждой. Состоит из четырех условий.

· План для двух независимых переменных, представленных двумя и тремя уровнями – 2*3. Одна независимая переменная представлена дихотомической шкалой, другая имеет три уровня. Пример такого плана - эксперимент по выявлению воздействия внешнего наблюдения на успех решения интеллектуальных задач. 1-ая переменная: есть наблюдатель, нет наблюдателя; 2- ая переменная - уровень трудности задачи. Структура плана представлена в таблице 2.

Таблица 2.

План 2 на 3 включает шесть условий. Чем больше число независимых переменных и число уровней в них, тем сложнее план эксперимента. Количество условий в факторном плане определяется перемножением чисел, обозначающих размерность плана. Так план 2*2*4 содержит 16 условий.

Факторные исследования дают два вида результатов: основной эффект и взаимодействие. Общее влияние независимых переменных на зависимую называют основным эффектом, совместное действие независимых переменных на зависимую называют взаимодействием. Для определения основного эффекта одного фактора необходимо использовать все значения других факторов.

• ⇐ Назад
• 1
• 2
• 3
• 4
• 567
• 8
• 9
• Далее ⇒