Статистический анализ как метод получения выводов

Планирование исследования может быть длительным и сложным процессом. Ученые не жалеют времени на планирование, потому что они хотят быть уверены в правиль­ности выводов, которые будут сделаны по исследуемым вопросам после окончания наблюдений. Получением выводов (inference) называется процесс, используемый пси­хологами для того, чтобы вывести логическое заключение из своих наблюдений. В индустриально-организационной психологии выводы обычно получают посред­ством статистического анализа, который позволяет протестировать одну или несколь­ко гипотез. Для этого используются различные аналитические процедуры, но их цен­тральной концепцией всегда остается концепция значимости.

Статистическая значимость

Результаты, полученные с помощью определенной процедуры исследования, называют статистически значимыми, если вероятность их случайного появления очень мала. Эту концепцию можно проиллюстрировать на примере кидания монеты. Предположим, что монету подбросили 30 раз; 17 раз выпал «орел» и 13 раз выпала «решка». Является ли значимым отклонение этого результата от ожидаемого (15 выпадений «орла» и 15 — «решки»), или это отклонение случайно? Чтобы ответить на этот вопрос, можно, на­пример, много раз кидать ту же монету по 30 раз подряд, и при этом отмечать, сколько раз повторится соотношение «орлов» и «решек», равное 17:13. Статистический анализ избавляет нас от этого утомительного процесса. С его помощью после первых 30 киданий монеты можно произвести оценку возможного числа случайных выпадений 17 «орлов» и 13 «решек». Такая оценка называется вероятностным утверждением.

В научной литературе по индустриально-организационной психологии вероятно­стное утверждение в математической форме обозначается выражением р (вероят­ность) < (менее) 0,05 (5 %), которое следует читать как «вероятность менее 5 %». В примере с киданием монеты это утверждение будет означать, что если исследователь проведет 100 опытов, каждый раз кидая монету по 30 раз, то он может ожидать случайного выпадения комбинации из 17 «орлов» и 13 «решек» менее, чем в 5 опытах. Этот результат будет сочтен статистически значимым, поскольку в индустриально-организационной психологин уже давно приняты стандарты статистической значимости 0,05 и 0,01 (р < 0,01). Этот факт важен для понимания литературы, но не следует считать, что он говорит о бессмысленности проведения наблюдений, не соответствующих этим стандартам. Так называемые незначимые результаты исследований (наблюдения, которые можно получить случайно более одного или пяти раз из 100) могут быть весьма полезными для выявления тенденций и как руководство к будущим исследованиям.

Необходимо также заметить, что не все психологи соглашаются с традиционными стандартами и процедурами (например, Cohen, 1994; Sauley & Bcdeian, 1989). Вопро­сы, связанные с измерениями, сами по себе являются главной темой работы многих исследователей, изучающих точность методов измерений и предпосылки, которые ле­жат в основе существующих методов и стандартов, а также разрабатывают новые ме­тодики и инструменты. Может быть, когда-нибудь в будущем исследования в этой области приведут к изменению традиционных стандартов оценки статистической значимости, и эти изменения завоюют всеобщее признание. (Пятое отделение Аме­риканской психологической ассоциации объединяет психологов, которые специали­зируются на изучении оценок, измерений и статистики.)

В отчетах об исследованиях вероятностное утверждение, такое как р < 0,05, связано с некоторой статистикой, то есть числом, которое получено в результате проведения определенного набора математических вычислительных процедур. Вероятностное утверждение получают путем сравнения этой статистики с данными из специальных таблиц, которые публикуются для этой цели. В индустриально-организационных психологических исследованиях часто встречаются такие статистики, как r, F, t, х² (читается «хи квадрат») и R (читается «множественный R »). В каждом случае статистику (одно число), полученную в результате анализа серии наблюдений, можно сравнить с числами из опубликованной таблицы. После этого можно сформулировать вероятностное утверждение о вероятности случайного получения этого числа, то есть сделать вывод о значимости наблюдений.

Для понимания исследований, описанных в этой книге, достаточно иметь ясное представление о концепции статистической значимости и необязательно знать, как рассчитываются упомянутые выше статистики. Однако было бы полезно обсудить одно предположение, которое лежит в основе всех этих процедур. Это предположе­ние о том, что все наблюдаемые переменные распределяются приблизительно по нор­мальному закону. Кроме того, при чтении отчетов об индустриально-организацион­ных психологических исследованиях часто встречаются еще три концепции, которые играют важную роль — во-первых, корреляция и корреляционная связь, во-вторых, детерминант/предсказывающая переменная и «ANOVA» (дисперсионный анализ), и в-третьих, группа статистических методов под общим названием «метаанализ».