43. Специфика лабораторного эксперимента.

Лабораторный эксперимент – эксперимент в специально заданных условиях, позволяющий выделить так называемую чистую НП путем контроля всех других условий, с которым может смешиваться ее влияние.

Исследователь планово и целенаправленно воздействует на объект изучения, чтобы изменить его состояние. Достоинством лабораторного эксперимента можно считать строгий контроль за всеми условиями, а также применение специальной аппаратуры для измерения. Недостатком лабораторного эксперимента является трудность переноса полученных данных на реальные условия. Испытуемый в лабораторном эксперименте всегда осведомлен о своем участии в нем, что может стать причиной мотивационных искажений.

Важно: в лабораторном эксперименте связь НП и ЗП - репрезентирована в представлениях из теоретической гипотезы. В нем единичная НП. Условия эксперимента очищены – нет ПП. Пример – дихотическое прослушивание (вообще нет в реальной жизни). ЭМ репрезентирует теоретическую модель, переменные должны соответствовать сформулированным конструктам.

Экспериментальная модель (ЭМ) – создаваемая в эксперименте ситуация, позволяющая устанавливать связь между НП и ЗП.

44. Проверка статистических гипотез, ее связь с проверкой экспериментальных гипотез.

Статистические гипотезы – СГ

ЭГ ставится в такие условия проверки, чтобы равными были шансы получить данные как «за», так и «против». Для выбора между ЭГ и КГ необходимо учитывать результаты статистических решений (выводов).

Проверка статистических гипотез является принятым нормативом анализа эмпирических данных в психологии. Без этого не может быть установлен экспериментальный эффект. Уровень статистических гипотез – необходимый компонент проверки психологических гипотез, если исследователь хочет получить достоверные результаты и если он готов количественно оценить вероятность ошибок при принятии решений об экспериментальных фактах. Это решение о том, есть ли значимое различие между показателями ЗП, установлена ли значимая связь между уровнями ЗП и НП, каковы конкретно различия или связь.

Статистические гипотезы – это гипотезы о выборочных значениях психологических показателей. Выборочные значения – цифры, которые мы получили в эксперименте. В статистических гипотезах нет утверждения о каузальном характере влиянии НП.

СГ основана на представлениях о распределении вероятностей в некотором «выборочном пространстве» событий. Статистическая проверка гипотезы - это выяснение того, насколько совместимы полученные результаты с теми, которым будет соответствовать гипотеза об их случайном характере (в общем, случайны ли это все или мы воздействовали и получили эффект).

При статистическом оценивании исследователь должен принять решение об отвержении или не отвержении статистических нуль-гипотез ( ) как основание утверждения о полученном экспериментальном эффекте (ОРД – основной результат действия), т.е. достоверен ли вывод о наличии или отсутствии эффекта воздействия НП на ЗП. СГ формулируются как показатели выборочных совокупностей (ЗП или других переменных).

Различают формулировки:

• Но – гипотезы об отсутствии различий между значениями переменной в разных условиях (или отсутствия связи между переменными);

• Н1 – направленная гипотеза, наличие связи (различие между экспериментальными и контрольными условиями), корреляция положительная или отрицательная.

Необходимо различать также обнаруженные различия и действительные различия – на примере суда присяжных, возможен артефактный вывод.

Статистические решения проясняют степень уверенности в решениях, касательно экспериментальных фактов.  Уверенность находит формальное выражение в уровне значимости – p. Уровень значимости выбирается произвольно, он связан с оценкой количества опытов или величиной выборок. Уровень значимости – уровень, на котором мы можем либо принять, либо отвергнуть гипотезу.

На основании данных Но гипотеза может быть отвергнута или нет, но не может быть «доказанной».

При решении об Но следующий шаг – возврат к уровню психологических гипотез – о принятии ЭГ, КГ или непринятии ни одной из них.

При отвержении мы принимаем противоположную СГ , что означает 95%-й доверительный интервал вокруг установленного эффекта не включает 0 (эффект не равен нулю).

Доверительный интервал – интервал вокруг полученного результата, который включает определенный % ожидаемых результатов при многократном проведении исследования на большом количестве случайных выборок данной величины (интервал возможной величины эффекта).

Т.е. в 95% случаев при многократном повторении опыта мы будем обнаруживать эффект в пределах доверительного интервала.

Если изначально формулируется гипотеза , то уровень значимости характеризует вероятность ошибки выбора этого решения по сравнению с другим утверждением, например .

Исследователь указывает минимальный уровень значимости, на котором можно отвергнуть гипотезу ( ), т.е. установить связь. Соответственно, этот уровень связан с установлением минимального экспериментального эффекта, чтобы экспериментатор мог констатировать различия между выборочными значениями переменной.

После решения об отвержении или принятии мы возвращаемся к уровню психологических гипотез (принятие ЭГ, КГ или нет).

Статистические решения.

Результат статистического решения:	Нет действительного различия между выборками: Но истинна	Есть действительное различие между выборками: Но ложна
Но не отвергается	Правильные решения (ЭГ отвергается)	Ошибка 2го рода
Но отвергается	Ошибка 1го рода	Правильные решения (ЭГ принимается)

ВАЖНО: после статистического решения необходимо провести количественный и качественный анализ данных (если наличие связи установлено, то какая она и т.д.). Следует различать обнаруженные и действительные различия (обнаруженное различие может быть не истинным, а артефактным; может быть зашумлено третьими переменными и поэтому отсутствовать в статистическом решении или отсутствовать из-за ненадежности данных). Короче, содержательный анализ – это очень важно, а в самих статистических решениях его нет, это дело исследователя.

Ошибка 1-го рода (α) – в действительности различий нет, но в исследовании они обнаружены. Тогда вероятность α – процент для случайного обнаружения различий, когда их нет. Обычно α=0,05.

Ошибка 2-го рода (β) – различия есть, но мы их не обнаружили и приняли . β связана с понятием мощности статистического критерия.

Мощность зависит от:

- α, р и направленности гипотезы

- величины выборки (n)

- величины минимального эффекта

Формула мощности: 1 – β (вероятность обнаружения эффекта, правильного отвержения ). Традиционно 1 – β = .80 (80% обнаружения значимого эффекта в случае его наличия).

Две традиции проверки статистических гипотез (основаны на разном понимании связи Статистических гипотез с выбором ЭГ и КГ).

Р. Фишер

КГ – отрицание предполагаемой зависимости (противоположна ЭГ). Тогда можно сформулировать только (либо связь есть, либо нет). Исследователь формулирует , затем вычисляет р (НО НЕТ α – ОШИБКИ 1-ГО РОДА). Использование данной схемы возможно только, когда мы мало знаем о проблеме. Здесь мы можем только установить наличие или отсутствие связи.

Традиция Дж. Неймана и Э. Пирсона

Формулируются гипотезы и . Априорно определяется размер выборки, α- и β-уровней на основе стоимости исследования. В данной традиции мы имеем гипотезу об отсутствии связи, о наличии конкретной связи (напр., с увеличением НП увеличиваются значения ЗП), о наличии обратной связи (с увеличением НП значения ЗП уменьшаются). соответствует КГ о другом виде связи. Таким образом, данная традиция позволяет не только узнать, есть ли связь или нет, но и хоть немного понять, какая она.

	Традиция Р. Фишера	Традиция Дж. Неймана и Э. Пирсона
Этап 1: формулирование гипотез	Формулируется СГ Но, не обязательно, чтобы Но была гипотезой о «нулевых различиях». Это может быть гипотеза о конкретной величине эффекта.	Формулируются гипотезы Н1 и Н2. Априорно осуществляется определение размера выборки, альфа и бета уровней на основе анализа стоимости проведения эксперимента.
Этап 2: проверка гипотез	Вычисляются точные значения р (без указаний на конвенциональное значение альфы).	Если данные попадают в критические области отвержения Н1, то решение принимается в пользу выбора Н2.
Ограничения:	Использование этой схемы возможно, когда автор мало знает о проблеме.	Использование этой схемы предпочтительно, когда автор формулирует дезъюнктивные гипотезы.

Переходы между уровнями гипотез с учетом старой (Фишер) и новой (Пирсон) традиций.

Уровни гипотез	Принятие решения о гипотезе
Эмпирические гипотезы	Принимается ЭГ	Не приним. ни одна из гипотез, поиск 3-ей	Принимается КГ
Статистические решения (старая традиция)	Отвергнуть Н0 на ур-не значимости р=0,05	Нельзя сделать выбор между Н0 и Н1	Не отвергнуть Н0 на ур-не значимости р=0,05
Статистич.реш. (новая)	Эффект соответствует Н1 (а=0,05)	Нельзя сделать выбор между Н1 и Н2	Эффект соответствует Н2 (а=0,05)

Парадокс К. Поппера: на уровне СГ вероятностно оценивается достоверность того, что ожидаемая зависимость эмпирически установлена, а не само отношение между переменными или истинность психологического объяснения (т.е. мы просто устанавливаем факт эмпирической зависимости ЗП от НП, а выводы делаем о каузальных зависимостях).

Проверка значимости нуль-гипотезы (ПЗНГ) связана с ошибками 1-го и 2-го рода. Включает в себя все сказанное выше + соотносится с законами Милля.