7.3. Виды валидности эксперимента Виды валидности

Эксперименты являются средством проверки гипотез о причинности. По традиции предполагается, что существуют три необходимых условия для утверждения с определенной долей уверенности о том, что отношение между двумя переменными является причинными и что направление причинности от А к В.

Первое условие относится к временной последовательности: причина должна предше­ствовать по времени эффекту. Обычно это условие со­блюсти нетрудно, если исследователь знает, когда испытуемые подвергались экспериментальному воздействию. В квазиэкспериментах исследователь может сочетать такого рода влияние со своим знанием результатов испытуемых до и после экспериментального воздействия и может связать воздействие с некоторыми показате­лями изменения зависимой переменной. Если после эксперименталь­ного воздействия обнаружатся различия, связанные с воздействием, то можно полагать, что такие различия вызваны именно экспериментальным воздей­ствием.

Второе необходимое условие для обоснованного вы­вода о причинной зависимости В от А состоит в том, что воздействие должно быть статисти­чески связано с эффектом, так как, если возможная причина и эффект не связаны друг с другом, одно не может быть причиной другого. Для проверки существо­вания такой связи используются статистические показатели; разработаны критерии для принятия решения о существовании связи с определенной вероятностью неправильного вывода (например, р<0,05). Таким образом, ста­тистические показатели действуют как фильтры.

Третье необходимое условие каузального вывода устоит в том, что не должно быть правдоподобного альтернативного, объяснения появления В помимо А. Это условие труднее всего соблюсти в связи с другими обстоятельствами. Первое — относящееся в основном к квазиэкспериментам — связано с валидностью альтер­нативных интерпретаций, которые предполагают, что кажущаяся причинная связь А и В фактически может быть обусловлена действием третьей переменной, которая и вызывает изменения В.

Но эксперимент не является единственным средством установ­ления причинности. Такая наука, как астрономия, раз­вивалась без экспериментирования потому, что она имела надежные методы наблюде­ния и количественные теории, позволяющие предсказы­вать точное местоположение, точные орбиты и времен­ные интервалы движения в пространстве. Точность чис­ленных предсказаний означает, во-первых, что предска­зания могут быть проверены самым тщательным образом и, во-вторых, что различные теории, на основе которых делаются различные численные предсказания, могут быть противопоставлены друг другу.

Точность эксперимента.

Чтобы быть полезными, экспериментальные методы должны обеспечивать точность и надежность информации. Точность научной информации зависит от таких критериев, как достоверность, объективность, валидность.

Достоверность экспериментальных данных.

Процесс измерения является тем более достоверным, чем слабее влияние случайных факторов и чем более постоянные результаты он дает. При создании методов, предназначенных для измерения переменных характеристик (например, поведения), считается, что нестабильность результатов во времени необязательно является показателем ошибки. Понятие достоверности включает также понятие стабильности. Под стабильностью подразумевается постоянство полученных результатов при различных условиях применения одного и того же инструмента. Необходимо различать изменчивость как результат реальных модификаций изучаемой характеристики и изменчивость как результат модификаций, вызываемых инструментом.

Объективность.

Каждое измерение, проведенное человеком, допускает определенную степень субъективности. Существуют статистические методы для определения степени объективности измерения.

Валидность.

Оценивается, измеряется ли рассматриваемая характеристика или, напротив, измерение отражает влияние других факторов. Валидность инструмента измерений оценивается в зависимости от степени соответствия результатов другим фактам.

В гуманитарных науках мало методик, которые удовлетворяют всем этим критериям. Задача исследователя заключается в том, чтобы отделить результаты измерений, связанные с реальными отличиями, существующими между испытуемыми, от результатов, полученных за счет случайных влияний, то есть установить ошибку измерения.

Если заранее известно, что валидность измерений будет низкой (например, из-за особенностей источника информации), то единственная стратегия, ведущая к увеличению валидности, состоит в систематическом использовании различных измерений одной и той же переменной (повторные измерения).