Экспериментальная психология
1.
Селекция — неэквивалентность групп по составу, которая вызывает систематическую
ошибку в результатах.
2.
Статистическая регрессия — частный случай ошибки селекции, когда группы
отбирались на основе «крайних» показателей (иначе — корреляция из-за неоднородности
группы).
3.
Экспериментальный отсев — неравномерное выбывание испытуемых из сравниваемых
групп, приводящее к неэквивалентности групп по составу.
4.
Естественное развитие — изменение испытуемых, являющееся следствием течения
времени, без связи с конкретными событиями изменение состояния (голод,
усталость, болезнь и др.), свойств индивида (возрастные перемены, накопление
опыта и др.).
Вторая
группа — побочные переменные,
влияние которых приводит к следующим эффектам:
1.
Эффект «истории»— конкретные события, происходящие в период между начальным
и итоговым тестированием помимо экспериментального воздействия.
2.
Эффект тестирования — влияние предварительного тестирования на результат
итогового.
3.
Инструментальная погрешность — определяется надежностью метода фиксации
поведения испытуемого, т. е. надежностью теста; именно надежность влияет на
валидность, по утверждению Кэмпбелла, а не наоборот.
4.
Взаимодействие факторов: отбора; естественного развития; истории (разные истории
экспериментальных групп) и др.
Позже
Кэмпбелл описал еще ряд источников нарушения внутренней валидности. Наиболее
существенные относятся к экспериментальной процедуре, а именно:
компенсаторное сопоставление эффектов различных воздействий, имитация воздействия,
когда его на самом деле не происходит и др.
|
37. факторный
эксперимент
Факторные
эксперименты применяются тогда, когда необходимо проверить сложные гипотезы о
взаимосвязях между переменными. Общий вид подобной гипотезы: «Если А1,
А2,..., Аn, то В». Такие гипотезы называются комплексными,
комбинированными и др. При этом между независимыми переменными могут быть
различные отношения: конъюнкции, дизъюнкции, линейной независимости,
аддитивные или мультипликативные и др. Факторные эксперименты являются частным
случаем многомерного исследования, в ходе проведения которого пытаются установить
отношения между несколькими независимыми и несколькими зависимыми
переменными. В факторном эксперименте проверяются одновременно, как правило,
два типа гипотез:
1)
гипотезы о раздельном влиянии каждой из независимых переменных;
2)
гипотезы о взаимодействии переменных, а именно — как присутствие одной из
независимых переменных влияет на эффект воздействия на другой.
Факторный
эксперимент строится по факторному плану. Факторное планирование
эксперимента заключается в том, чтобы все уровни независимых переменных
сочетались друг с другом. Число экспериментальных групп равно числу сочетаний
уровней всех независимых переменных.
Сегодня
факторные планы наиболее распространены в психологии, поскольку простые
зависимости между двумя переменными в ней практически не встречаются.
Существует
множество вариантов факторных планов, но на практике применяются далеко не
все. Чаще всего используются факторные планы для двух независимых переменных
и двух уровней типа 2х2. Для составления плана применяется принцип
балансировки. План 2х2 используется для выявления эффекта воздействия двух
независимых переменных на одну зависимую. Экспериментатор манипулирует
возможными сочетаниями переменных и уровней. Данные приведены в простейшей
таблице.
Реже
используются четыре независимые рандомизированные группы. Для обработки
результатов применяется дисперсионный анализ по Фишеру.
Так
же редко используются другие версии факторного плана, а именно: 3х2 или 3х3. План
3х2 применяется в тех случаях, когда нужно установить вид зависимости
одной зависимой переменной от одной независимой, а одна из независимых
переменных представлена дихотомическим параметром. Пример такого плана —
эксперимент по выявлению воздействия внешнего наблюдения на успех решения
интеллектуальных задач. Первая независимая переменная варьируется просто:
есть наблюдатель, нет наблюдателя. Вторая независимая переменная — уровни
трудности задачи. В этом случае мы получаем план 3х2.
Вариант
плана 3х3 применяется в том случае, если обе независимые переменные
имеют несколько уровней и есть возможность выявить виды связи зависимой
переменной от независимых. Этот план позволяет выявлять влияние подкрепления
на успешность выполнения задании разной трудности.
|
27. стратегии
формирования выборки и распределения испытуемых по группам.
Существует
шесть стратегий построения групп:
1)
рандомизация (стратегия случайного отбора или распределения испытуемых, при
которой все субъекты имеют равные шансы попасть в группу. Применяется при
отборе членов популяции в экспериментальную выборку, а также при
распределении испытуемых по экспериментальным и контрольным группам.
Обеспечивает внутреннюю валидность, контролирует эффект смешения); 2)
попарный отбор; 3) рандомизация с выделением страт (стратометрический отбор);
4) приближенное моделирование; 5) репрезентативное моделирование; 6)
привлечение реальных групп.
Различают
два основных типа привлечения испытуемых в группу: а) отбор, б)
распределение. Отбор проводят при рандомизации, рандомизации с выделением
страт, при репрезентативном и приближенном моделировании. Распределение осуществляется
при способе составления групп из эквивалентных пар и исследованиях с
участием реальных групп.
Считается, что наилучшая
внешняя и внутренняя валидность достигается при стратегии подбора
эквивалентных пар и стратометрической рандомизации: индивидуальные
особенности испытуемых с помощью этих стратегий контролируются максимально.
В остальных же случаях нет никаких гарантий эквивалентности испытуемых,
контролируемости индивидуальных различий и представительности группы.
|
31. характеристика доэкспериментальных
планов.
К
доэкспериментальным планам относятся: а) исследование единичного случая; б)
план с предварительным и итоговым тестированием одной группы и в) сравнение
статистических групп.
Исследование
единичного случая относится к области прошлого. Однократно тестируется одна
группа, подвергнутая воздействию по плану: Х О. Контроль внешних
переменных и независимой переменной полностью отсутствует. В таком «исследовании»
нет никакого материала для сравнения. А ведь с него обычно начинается любая
научная работа. Такого рода исследования, как правило, проводятся на первых
этапах научной деятельности для сопоставления их результатов с обыденными
представлениями о реальности. Но научной информации они не несут.
План
с предварительным и итоговым тестированием одной группы часто применяется в
социологических, социально-психологических и педагогических исследованиях: О1
Х О2 . В этом плане отсутствует контрольная выборка, поэтому
нельзя утверждать, что изменения (разница О1 и О2)
зависимой переменной, регистрируемые в ходе тестирования, вызваны именно
изменением независимой переменной. Между начальным и конечным тестированием
происходят и другие «фоновые» события, воздействующие на испытуемых наравне
с независимой переменной. Кроме того, этот план не позволяет контролировать
эффект «естественного развития»: в течение короткого времени — изменение
состояния испытуемого (утомление, монотония, скука и др.), а в течение
длительного времени — изменения личностных черт. Наконец, эффект тестирования
— воздействие предыдущего обследования на последующее — может быть еще одним
неконтролируемым фактором, влияющим на изменение зависимой переменной. Можно
перечислить и другие источники артефактов — внешние переменные, которые не
контролируются этим планом.
Третий
вариант доэкспериментального плана — сравнение статистических групп, или,
точнее, план для двух неэквивалентных групп с тестированием после
воздействия.
Х
О1
О2
Этот
план лучше предыдущего хотя бы тем, что позволяет учитывать эффект тестирования
благодаря введению контрольной группы, а также отчасти контролировать
влияние «истории» — фоновых воздействий на испытуемых, и ряд других внешних
переменных (инструментальную погрешность, регрессию и др.). Но с помощью
этого плана невозможно учесть эффект естественного развития, так как нет материала
для сравнения состояния испытуемых на данный момент с их начальным состоянием
(нет предварительного тестирования).
Этот
доэкспериментальный план распространен в психологической исследовательской
практике. Для сравнения результатов контрольной и экспериментальной групп
используется t-критерий Стьюдента. Всегда надо иметь в виду,
что различия в результатах тестирования могут быть обусловлены не
экспериментальным воздействием, а различием состава групп. Этот план, если
отбросить экспериментальное воздействие, вполне применим в корреляционном
исследовании, но его не следует использовать для проверки гипотез о причинной
связи двух переменных.
|
33.
квазиэкспериментальные планы и планы ex-post-facto.
Квазиэкспериментом
является любое исследование,
направленное на установление причинной зависимости между двумя переменными
(«если А, то В»), в котором отсутствует предварительная
процедура уравнивания групп или «параллельный контроль» с участием
контрольной группы заменен сравнением результатов неоднократного
тестирования группы (или групп) до и после воздействия.
Для
классификации этих планов можно выделить два основания: исследование
проводится 1) с участием одной группы или нескольких; 2) с одним воздействием
либо серией. Следует заметить, что планы, в которых реализуется серия однородных
или разнородных воздействий с тестированием после каждого воздействия,
получили в советской и российской психологической науке по традиции название
«формирующие эксперименты». По своей сути они, конечно, являются квазиэкспериментами
со всеми присущими таким исследованиям нарушениями внешней и внутренней
валидности.
Используя
такие планы, мы с самого начала должны отдавать себе отчет в том, что в них
отсутствуют средства контроля внешней валидности. Невозможно проконтролировать
взаимодействие предварительного тестирования и экспериментального воздействия,
ликвидировать эффект систематического смешения (взаимодействия состава групп
и экспериментального воздействия), проконтролировать реакцию испытуемых на
эксперимент и определить эффект взаимодействия между различными
экспериментальными воздействиями.
Квазиэксперимент
позволяет контролировать действие фактора фоновых воздействий (эффект
«истории»). Обычно именно этот план рекомендуется исследователям, проводящим
эксперименты с участием естественных групп в детских садах, школах, клиниках
или на производстве. Его можно назвать планом формирующего эксперимента с
контрольной выборкой. Реализовать этот план весьма трудно, но в том случае,
если удается провести рандомизацию групп, он превращается в план «истинного
формирующего эксперимента».
Ex-post-facto. Экспериментатор
сам не воздействует на испытуемых. В качестве воздействия (позитивного
значения независимой переменной) выступает некоторое реальное событие из их
жизни. Отбирается группа «испытуемых», подвергшаяся воздействию, и группа, не
испытавшая его. Отбор осуществляется на основании данных об особенностях
«испытуемых» до воздействия; в качестве сведений могут выступать личные
воспоминания и автобиографии, сведения из архивов, анкетные данные, медицинские
карты и т.д. Затем проводится тестирование зависимой переменной у представителей
«экспериментальной» и контрольной групп. Данные, полученные в результате
тестирования групп, сопоставляются и делается вывод о влиянии «естественного»
воздействия на дальнейшее поведение испытуемых. Тем самым план ex-post-facto имитирует схему эксперимента для двух групп с их
уравниванием (лучше — рандомизацией) и тестированием после воздействия.
Эквивалентность
групп достигается либо методом рандомизации, либо методом попарного
уравнивания, при котором сходные индивиды относятся к разным группам. Метод
рандомизации дает более надежные результаты, но применим лишь тогда, когда
выборка, из которой мы формируем контрольную и основную группы, достаточно
велика.
|
|
34. понятие корреляционного исследования.
Корреляционным называется исследование, проводимое
для подтверждения или опровержения гипотезы о статистической связи между
несколькими (двумя и более) переменными. В психологии в качестве переменных
могут выступать психические свойства, процессы, состояния и др.
«Корреляция»
в прямом переводе означает «соотношение». Если изменение одной переменной
сопровождается изменением другой, то можно говорить о корреляции этих
переменных. Наличие корреляции двух переменных ничего не говорит о
причинно-следственных зависимостях между ними, но дает возможность выдвинуть
такую гипотезу. Отсутствие же корреляции позволяет отвергнуть гипотезу о причинно-следственной
связи переменных. Различают несколько интерпретаций наличия корреляционной
связи между двумя измерениями:
1.
Прямая корреляционная связь. Уровень одной переменной непосредственно
соответствует уровню другой. Примером является закон Хика: скорость переработки
информации пропорциональна логарифму от числа альтернатив. Другой пример:
корреляция высокой личностной пластичности и склонности к смене социальных
установок.
2.
Корреляция, обусловленная 3-й переменной. 2 переменные (а, с) связаны одна с
другой через 3-ю (в), не измеренную в ходе исследования. По правилу транзитивности,
если есть R
(а, b) и R (b, с), то R
(а, с). Примером подобной
корреляции является установленный психологами США факт связи уровня
интеллекта с уровнем доходов. Если бы такое исследование проводилось в
сегодняшней России, то результаты были бы иными. Очевидно, все дело в
структуре общества. Скорость опознания изображения при быстром
(тахистоскопическом) предъявлении и словарный запас испытуемых также
положительно коррелируют. Скрытой переменной, обусловливающей эту
корреляцию, является общий интеллект.
3.
Случайная корреляция, не обусловленная никакой переменной.
4. Корреляция,
обусловленная неоднородностью выборки.
|
36.
многоуровневый эксперимент.
Рассматривается как
средство установления связи между 2 неперерывными переменными. С его помощью
можно выяснить какие изменения происходят с ЗП, но по мере того, как шаг за
шагом изменяется НП. 2 признака МЭ: 1.НП имеет более, чем 2 уровня.
2.существует специальный порядок предъявления этих 3х или более условий НП,
которые контролируются специальной схемой, подразумевающей уравнивание
порядковых позиций каждого уровня в общей последовательности условий.
Преимущества МЭ: меньше шансов упустить эффект, лучший контроль над
сопутствующим смешением (док-ва действия НП не убедительно, если явно
возможно сопутствующее смешение, т.е. активным уровнем дополнит.переменной).
преимущество МЭ на 2 уровнях состоит в способности вводить переменные в
количественных и качественных видах, что способствует дальнейшему развитию
понимания и обеспечивает проверку экспериментальной гипотезы. В МЭ
экспериментальная гипотеза состоит в том, что ЗП должна измеряться постепенно
по мере изменения НП. Любое изменение можно представить либо в абсолютных
величинах, либо в пропорциональных.
Выделяют
эксперимент с гипотезой:
«абсолютно-абсолютного»
отношения (измеряется в 1); «относительно-абсолютного» отношения;
«относительно-относительного» отношения (измеряется в %).
|
19.
статистическая гипотеза и ее виды.
Статистическая
гипотеза — утверждение в отношении неизвестного параметра, сформулированное
на языке математической статистики. Любая научная гипотеза требует перевода
на язык статистики. Для доказательства любой из закономерностей причинных
связей или любого явления можно привести множество объяснений. В ходе
организации эксперимента количество гипотез ограничивают до двух: основной и
альтернативной, что и воплощается в процедуре статистической интерпретации
данных. Эта процедура сводима к оценке сходств и различий. При проверке
статистических гипотез используются лишь два понятия: Н1
(гипотеза о различии) и Н0 (гипотеза о сходстве). Как
правило, ученый ищет различия, закономерности. Подтверждение первой гипотезы
свидетельствует о верности статистического утверждения Н1,
а второй— о принятии утверждения Н0 — об отсутствии
различий.
После
проведения конкретного эксперимента проверяются многочисленные статистические
гипотезы, поскольку в каждом психологическом исследовании регистрируется не
один, а множество поведенческих параметров. Каждый параметр характеризуется
несколькими статистическими мерами: центральной тенденции, изменчивости,
распределения. Кроме того, можно вычислить меры связи параметров и оценить
значимость этих связей.
Экспериментальная
гипотеза служит для организации эксперимента, а статистическая — для
организации процедуры сравнения регистрируемых параметров. То есть
статистическая гипотеза необходима на этапе математической интерпретации
данных эмпирических исследовании. Естественно, большое количество статистических
гипотез необходимо для подтверждения или, точнее, опровержения основной —
экспериментальной гипотезы. Экспериментальная гипотеза — первична,
статистическая — вторична.
Возможных
типов статистических гипотез в экспериментальном исследовании
немного:
а) о
сходстве или различии двух и более групп; б) о взаимодействии независимых
переменных; в) о статистической связи независимых и зависимых переменных; г)
о структуре латентных переменных (относится к корреляционному исследованию).
Статистические
оценки дают информацию не о наличии, а о достоверности сходств и различий
результатов контрольных и экспериментальных групп.
Существуют
«привязки» определенных методов обработки результатов к экспериментальным
планам. Для оценки различий данных, полученных при применении плана для двух
групп, используют критерии: t,
χ2 и F. Факторные планы требуют применения
дисперсионного анализа для оценки влияния независимых переменных на
зависимую, а также для определения меры их взаимодействия друг с другом.
Существуют
стандартные пакеты программ для математической обработки данных. Наиболее
известные и доступные: Statistica, Stadia, Statgraphics, SyStat, SPSS, SAS,
BMDP. Все пакеты делятся на
виды: 1) специализированные пакеты; 2) пакеты общего назначения и 3) неполные
пакеты общего назначения. Для исследователей рекомендуются пакеты общего
назначения. Западные статистические пакеты требуют хорошей подготовки
пользователя на уровне знания университетского курса математической
статистики и многомерного анализа данных. Каждая программа снабжается
документацией. По мнению экспертов, наилучший вариант документации у пакета SPSS. Отечественные пакеты более приближены к
возможностям нашего пользователя. Сопутствующая информация (справочник,
интерпретатор выводов и др.) включается в программную систему. Примерами
являются отечественные статистические пакеты Stadia, «Мезозавр», «Эвриста».
|