64. Лонгитюдный метод в психологии.

Обычно противопоставляется методу срезов (сравнительно-возрастной метод), который предполагает сопоставление пси показателей в одно и то же время у людей разных возрастных групп и связывает изменение ЗП с показателем возраста.

Классический лонгитюд означает «продолженное исследование» с многократной фиксацией показателей на одном и том же человеке или одной группе людей.

В общем виде к лонгитюдному методу следует относить группу методов, характеризующихся наличием нескольких повторяющихся измерений одной или более переменной на материале одних или схожих групп испытуемых.

Пример: лонгитюд интеллектуального развития Л. Термана на выборке интеллектуально одаренных детей.

В лонгитюде проверяются гипотезы о развитии. Рассматривается временная динамика.

В современных схемах достигается и другая цель – прослеживание отсроченных во времени влияний экспериментальных воздействий – что дает возм-ть проверки каузальных гипотез.

Ключевое понятие – когорта. Группа людей, пережившая схожие события в указанный период времени – общность в выборке по критерию года рождения. Возраст – хронологический возраст испытуемых в момент измерения показателей. Период – время измерения и время жизни когорты.

Когорта = период измерения (календарный год) – возраст (кол-во лет испытуемых с момента рождения).

Эта формула демонстрирует линейную зависимость данных показателей.

Попытки преодоления линейной зависимости когорта-период-возраст:

1) К. Мейсон. Пытается решить проблему статистическими ср-вами – путем создания моделей, устраняющих статистическую коллинеарность (полную мат.зависимость) между возрастом, когортой и временным периодом.

2) Подходы, предполагающ. теоретическое обоснование исключения рассмотрения влияний одной из трех переменных на обнаруживаемые линии развития или их переосмысления.

В идеальном случае эффекты когорты и периода заменяются операционализированными х-ками, позволяющими проводить точный контроль эффектов этих переменных, что позволяет разводить эффекты возраста (развития), периода (историч. эффекты) и когорты.

Цели проведения лонгитюдных исследований:

- установление функциональной формы интраиндивидуальных траекторий-кривых развития;

- оценка межиндивид. различий в интраиндивид. траекториях развития путем построение каузальных моделей;

- увеличение точности измерения эксперим. эффекта путем контроля интраиндивидуальной изменчивости;

- проверка гипотез о направленности каузальных связей и оценка их силы.

 Два типа схем:

1) Проспективные панельные схемы

- сбор данных относительно нужных временных отрезков проводится в указанные отрезки, т.е. «здесь и сейчас».Данные собираются в соответствующее каждому отрезку время.

2) Ретроспективные панельные дизайны

Происходит сбор данных в отношении различных временных периодов в прошлом. Данные о событиях в прошлом испытуемых.

Формулировка гипотез об интраиндивидуальной изменчивости включает утверждения о функциональной форме кривых развития: они м.б. нелинейные, линейные, прерывающиеся.

Обнаруживаемые кривые развития позволяют отклонять предварительные гипотезы и формулировать новые.

Проспективные схемы (классификация Менарда):

1. Схема полного популяционного дизайна;

Обследование всей популяции на протяжении всего целевого временного периода. Проблема: изменение состава популяции, выпадение испытуемых – это ведет к неидентичности выборок на различных вр. отрезках. Можно оценить временной тренд - схемы с одной группой испытуемых, в кот. представлены изменения, связанные с фактором времени. Схема временных серий предполагает возм-ть многократного (длительного) измерения ЗП как до, так и после воздействия, рассматриваемого как экспериментальное. Получаемые кривые отражают динамику врем. изменений – это и есть временные тренды. При анализе временного тренда время – аналог НП

2. Схема повторяющихся срезовых (кросс-секционных) измерений;

Измерение показателей на материале случайных выборок, отличающихся для каждого временного периода. Схема не позволяет проводить тонкий анализ паттернов развития для отдельных когорт или уточнять каузальные гипотезы. Временные периоды = отдельные срезы. Изучает эффекты исторического периода.

3. Схема обновляемого панельного лонгитюда;

Позволяет исследователю проводить множественные измерения на опред. выбоке испытуемых в течение опред. промежутка времени, а затем заменять часть (или всех) испытуемых, это позволяет преодолеть ограничения, связанные с выпадением людей, увеличить надежность. Плодотворно при изучении специфич. групп с жестко заданными возрастными ограничениями.

4. Схема панельного лонгитюда (истинного)

Предполагает сбор данных для всех временных периодов на материале множ-ва когорт. Достоинство – возм-ть проведения любого типа анализа лонгитюдных данных и точная квантификация и разведение эффектов когорты и времени.

Угрозы валидности. Помимо обычных есть особые:

1. Недостаточное кол-во временных срезов и слишком длинные промежутки между ними.

2. Угроза лонгитюдной валидности, понимаемой как инвариантность измеряемых конструктов на протяжении проведения лонгитюда.

Пример: агрессия для 8-летнего ребенка и 18-летнего.

Если конструктная инвариантность есть, нужно еще проверить идентичность метрики используемых шкал. Насколько изменялась структура изучаемого св-ва, и насколько это отражено в изменениях в структуре используемых методик для операц. переменных.

3. Выпадение испытуемых.

Проблема пропущенных данных. Случайно или не случайно эти испытуемые выпадают? Следует использовать стратегии поддержания контакта с испытуемыми.

Статистический анализ получаемых лонгитюдных данных.

Выбор аналитич. стратегий зависит от лонгитюдного дизайна, гипотез и ур-ня статистич. подготовки исследователя. Области применения лонгитюда:

1) Экспериментальные и квазиэкспериментальные исследования.

Здесь исследователей интересуют кратковр. изменения и различия в гр. после осуществления воздействия. Здесь большие выборки. Для таких исследований наиб. информативны многомерные модели кривых развития.

2) Исследования роста и развития.

Долгосрочные паттерны изменений и их систематич. связи с различными х-ками испытуемых. Здесь меньшие выборки. Лучше всего в этом случае подходит ауторегрессионный анализ временных серий.

1. Классич. подход – ANOVA – общая линейная модель. Цель: выявл. межгрупповых различий в средних изменяющихся со временем показателей. Недостатки: невозм. квантификации интраиндивид. изменений показателей, сложность в преодолении пропущенных данных и проч.

 2. Метод иерархического линейного моделирования (HLM) и метод структурного моделирования (SEM).Регрессионный анализ. Решают проблемы классического метода.

Совр. способы статистич. обработки лонгитюдных данных позволяют выявить скрытые тенденции, неочевидные кривые развития, кот. не всегда можно репрезентировать обычными графиками и диаграммами.