Трехмерный анализ: введение контрольной переменной

Приступая к логическому объяснению установленных взаимосвязей, следует учитывать, что обнаруженная связь может не только не являться причинно-следственной, но, более того, может ввести исследователя в заблуждение. Например, в одном из исследований в процессе двухмерного анализа была установлена значимая связь между политическими ориентациями людей и уровнем их тревожности: сторонники социалистической и, особенно, коммунистической ориентации значимо отличались более высоким уровнем тревожности по сравнению с людьми, ориентирующимися на демократическое преобразование общества. Если полученные данные начинать интерпретировать, не учитывая того обстоятельства, что, возможно, существует третий фактор, который, одновременно влияет и на политические ориентации, и на уровень тревожности, то только из одной этой двумерной таблицы можно было бы сделать далеко идущие выводы. Однако, предположение о том, что такой фактор существует, позволило установить, что в данном случае основным фактором того и другого показателей (политических ориентаций и уровня тревожности) является возраст (со всеми социальными и психологическими особенностями, сопутствующими этой переменной): у молодых сторонников социализма уровень тревожности практически не отличался от уровня тревожности лиц, придерживающихся других политических взглядов. Подобная картина наблюдалась и у пожилых людей с разными политическими ориентациями. Основная же причина обнаружения более высокого уровня тревожности в группе сторонников «левых сил» состояла в том, что в этой группе доля пожилых людей была существенно выше, чем в группе приверженцев идеи демократического преобразования общества.

Введение в двумерный анализ контрольной переменной позволяет избежать ошибок объяснения установленных в результате двумерного анализа связей. В качестве контрольных переменных следует в первую очередь использовать те демографические характеристики, которые были заложены в основу подготовки репрезентативной выборки. Это объясняется тем, что когда исследователь обосновывает принципы отбора, он прежде всего заботится о том, чтобы выборочная совокупность репрезентировала генеральную по тем параметрам, которые в наибольшей степени могут влиять на показатели изучаемого явления. Если изучается связь между исследуемым показателем и различными социально-демографическими факторами, и установлено, что в той или иной степени каждый из них влияет на исследуемый показатель, то иерархизируя их по величине связи, следует убедиться, что каждый из этих факторов оказывает влияние сам по себе, а не только опосредуется другими.

Введение контрольной переменной приводит к построению трехмерных таблиц.

Эти таблицы можно анализировать визуально, а можно и статистически. Визуальный просмотр таблицы позволяет «увидеть», действительно ли зависимая переменная изменяется с изменением независимой, если группы уравнены по третьему параметру.

В качестве примера введения третьей переменной приведем фрагмент анализа факторов самочувствия (самооценки здоровья). Допустим исследователь построил две двумерные таблицы: Таблица А (в качестве независимой переменной — пол, зависимой — самочувствие); и Таблица Б (в качестве независимой переменной — возраст, зависимой — самочувствие).

Таблица А