11. Понятие уровней методологии: общей и частной методологии, совокупности конкретных методик исследования.

Методология – это система принципов, подходов к изучаемому объекту, интерпретации фактов, построения теории, организации исследования. Методология определяет способы достижения и построения научного знания. Она включает в себя обширный комплекс конкретно-научных приемов исследования (методов), которые, в свою очередь, преломляются во множестве специальных процедур – методик. Подобного методологического разделения методов и методик в зарубежных исследованиях в отличие от отечественных не существует.

Согласно В.А. Ядову, рассматривается три уровня методологии.

1. Общая методология – некий общий философский подход, принцип, способ познания. Этому уровню методологии адекватны понятия «теоретические основы исследования», «концепция», «парадигма».

2. Специальная или частная методология – реализация общефилософских принципов при исследовании специфического предмета. С этим уровнем методологии соотносится понятие «метод», например, эксперимент, наблюдение и др.

3. Уровень совокупности конкретных методик исследования, технических приемов и процедур. Этому уровню методологии соответствует понятие «методика», например, эксперимент на гомеостате, схема наблюдения в ассесмент-центре.

Выделенным уровням методологии соответствуют три уровня исследования:

1. Философско-методологический (затрагивает всю систему психологии, вырабатывает категории социальной психологии – это мировоззренческое обобщение, изучение соотношения принципов и категорий, определение исходных подходов изучения социально-психологических явлений)

2. Теоретический (объясняет данные экспериментально-эмпирического уровня, предлагает концептуальные модели, соотносит эмпирические данные с результатами других работ)

3. Экспериментально-эмпирический (обеспечивает сбор первичной информации и описание полученных данных обычно в русле определенных теоретических концепций)

12. Возможности однофакторного и двухфакторного дисперсионного анализа в проверке социально-психологических гипотез

Дисперсионный анализ – это анализ изменчивости признака под влиянием каких-либо контролируемых переменных факторов. В зарубежной литературе обозначается ANOVA (Analysis of Variance) – анализ вариативности. Автор метода – Р.А. Фишер.

Задача дисперсионного анализа состоит в том, чтобы из общей вариативности вычленить:

А) вариативность, обусловленную действием каждой из исследуемых независимых переменных,

Б) вариативность, обусловленную взаимодействием независимых переменных,

В) случайную вариативность.

В дисперсионном анализе исследователь исходит из предположения, что одни переменные могут рассматриваться как причины (их называют факторами), а другие – как следствия (их называют результативными признаками). У фактора выделяют градации (количественные показатели) или условия действия (номинативные). Дисперсионный анализ позволяет констатировать изменение признака, но не указывает направлений изменений. Чтобы получить представление о направлении изменений необходимо делать специальное графическое представление полученных данных по градациям фактора.

Однофакторный ДА

В принципе может быть заменен непараметрическими методами. Преимущество по сравнению с ними – неограниченность в объеме выборок.

Изучается действие одной переменной (одного фактора). Исследователя интересует, как изменяется определенный признак в разных условиях действия этой переменной. Например, как изменяется время решения задачи при условии разной мотивации испытуемых (низкой, средней, высокой).

Строго говоря, перед применением ДА нужно проверить нормальность распределения (хотя это требование можно обойти).

1. Для несвязанных выборок

Влиянию каждой из градаций фактора подвергаются разные выборки испытуемых. Градаций фактора должно быть не меньше трех. Не менее двух испытуемых в каждой градации. Непараметрический вариант – H Крускала-Уоллиса.

2. Для связанных выборок

Влияние каждой из градаций фактора на одну и ту же выборку. Непараметрический вариант – критерий Фридмана Хи-квадрат.

Двухфакторный ДА

Позволяет оценить не только влияние факторов по отдельности, но и выявить взаимодействие факторов в их влиянии на один и тот же результативный признак. Один фактор может «тормозить» или «катализировать» действие другого. Пример исследования: Harris и Morrow изучали влияние пола и порядка рождения на доминантность. По отдельности пол и порядок рождения никак не влияли, но оказалось, что у мужчин доминантность с увеличением порядка рождения снижается, а у женщин повышается, что, по мнению авторов, может быть связано с тем, что младшим девочкам отдается особое предпочтение в семье, или же с тем, что женщины реагируют доминантностью на свое подчиненное положение в детстве.

1. Для несвязанных выборок

У каждого из двух факторов должно быть минимум 2 градации. Дисперсионный комплекс должен быть симметричным (каждой градации фактора А должно соответствовать одинаковое количество градаций Б), в каждой ячейке комплекса должно быть не менее двух наблюдаемых значений. Факторы должны быть независимыми (отсутствует корреляционная связь).

2. Для связанных выборок

Исследуется действие двух факторов на одну и ту же выборку испытуемых. Фактически проверяются 4 гипотезы: о влиянии фактора А, о влиянии фактора Б, о влиянии взаимодействия факторов А и Б, о влиянии фактора индивидуальных различий.

Пример: эксперимент с курсантами и динамометром. Факторы: рука (левая, правая), условия (вне группы, в группе).

Влияние одного фактора может оказаться различным при разных градациях другого фактора (вплоть до противоположных результатов). Так, при изучении влияния скорости предъявления и длины слов на объем воспроизведения было выявлено, что фактор скорости при предъявлении коротких слов повышает результаты, а при предъявлении длинных – снижает.

Дисперсионный анализ также позволяет доказать, что влияние индивидуальных различий может оказаться сильнее влияния экспериментальных или других факторов (как в примере с курсантами).