Экспериментальная (Ann Horban) / Eksperimentalnaya_psihologiya_2013_11_18_edited

Экспериментальная психология 2013.11.18

Тема лекции:

Постэкспериментальное интервью

Цель постэкспериментального интервью – выяснить, насколько правильно испытуемые поняли и исполняли инструкцию, соответственно, учитывать ли их результаты в дальнейшем при обработке или признать невалидными. Большой процент отсева результатов говорит о том, что вы неправильно составили инструкцию.

Часто постэкспериментальное интервью превращается в самостоятельную процедуру замера зависимой переменной. Когда-то интроспекция (аналог постэкспериментального интервью) была основным методом исследования. Затем наступил продолжительный этап отказа от субъективных методов, в качестве главного метода утвержден эксперимент, в котором фиксируются поведенческие показатели, а мысли неважны. Но после интроспекция прокралась в арсенал используемых методов в качестве вспомогательной процедуры. Сегодня мы не можем обойтись без нее, когда изучаем подпороговое восприятие, неосознаваемую обработку информации, эмплицитную память, феномен функциональной слепоты (слепота по невниманию, слепота к выбору, слепота к изменениям) – то есть проводим исследования, в которых надо установить, осознали ли испытуемые воздействие. Присутствует диссоциация между физическими реакциями организма и психическими реакциями испытуемых. Степень осознанности возможно проверить только с помощью сообщений самих субъектов.

Интервью превращается в специальную методику, но обладает теми же недостатками, что и интроспекция.

Недостатки опросных методов:

1. Человек может додумывать результаты. Есть возможность логической реконструкции: испытуемая начинает размышлять, о чем эксперимент, и додумывать результаты согласно выявленной логике.

2. Если мы просим испытуемую вспомнить то, что она чувствовала во время действия, ее отчет всегда ретроспективный – она может забыть и не сообщить о мимолетном впечатлении.

3. Испытуемые могут до конца не понимать, что релевантно для исследования, и не сообщать некоторую информацию исследователю, считая ее ненужной.

Опросные методы – это использование самоотчета в качестве процедуры, которая измеряет зависимую переменную

Тема лекции:

Интерпретация полученных в исследовании данных (результатов) и проблема обобщения

Стремление интерпретировать все подряд является базовым свойством человеческих мышления и сознания. Мы не можем не делать этого и склонны искать и находить закономерности, в том числе там, где их нет. Интерпретация – это объяснение окружающей реальности. Исследователи изучают окружающую реальность. В зависимости от выбранного метода исследования на нашу возможность интерпретации накладываются некие ограничения.

Причинно-следственная связь обеспечивается тремя условиями:

1. Причина всегда предшествует следствию: нужно проконтролировать последовательность событий по времени. Наиболее частая ошибка мышления – когда человек считает, что одного этого условия достаточно. Но вывод о причинно-следственной связи на этом основании – всего лишь субъективное предположение. Пример: детей лишили конфет в качестве наказания за проступок. Чуть позже они, играя, разбивают вазу. Родители делают необоснованный вывод, что дети разбили вазу специально, из-за обиды, хотя это может быть случайностью.

2. Наличие корреляции: А и Б должны сопутствовать друг другу – когда есть А, должно быть и Б. Это условие доказывается с помощью корреляционных исследований. Возможны ошибки: иногда кажется, что корреляция есть, когда на самом деле ее нет. Пример: мы можем интуитивно сделать вывод о взаимосвязи «когда я думаю о друзьях, они звонят мне», хотя если бы мы проверили эту гипотезу (отслеживали все случаи, когда думали о друзьях, а они звонили в ответ), то поняли бы, что статистически это соответствует вероятности случайного звонка. Подобное происходит потому, что мы замечаем, когда что-то происходит в ответ на наши ожидания, и запоминаем это лучше, чем факт того, что ничего не произошло. Феномен суеверного поведения: произошедшее однажды в результате совпадения в дальнейшем считается существующей корреляцией. Пример изучения суеверного поведения – ящик Скиннера (голубь, которому дается случайное подкрепление в виде еды); эксперимент Милгрэма (поиск людьми комбинации, ведущей к загоранию лампочек).

3. Отсутствие третьих переменных, действующих на Б во время исследования; только А действует на Б.

Этап обобщения. Переходя от частной к общей формулировке, мы всегда рискуем сделать ошибку, поскольку домысливаем ситуацию – привносим в нее что-то, чего в исходных данных не содержалось.

Структура гипотез. Какие уровни гипотез есть при экспериментальном исследовании?

1. Теоретическая гипотеза.

2. Экспериментальная гипотеза: верификация (если гипотеза верна, мы можем встретить в реальности нечто) и фальсификация (если гипотеза верна, мы не можем встретить в реальности нечто).

3. Статистическая гипотеза.

Предположим, есть статистическая гипотеза, что школы в центре города обучают лучше, чем школы на окраине. Нужно выбрать, какие конкретно школы оценивать и какие переменные измерять (например, знание измерять тестами), провести эксперимент и построить распределение полученных данных (оценок для каждой школы).

График может быть унимодальным (с одним искривлением). Первый вывод – выборки из одной генеральной совокупности. Первый вопрос: являются ли полученные различия статистически достоверными или это результат случайной флуктуации в силу нестабильности используемых инструментов? H0 – различий нет, H1 – различия есть.

Решение \ Реальность	H0 верно	H1 верно
H0 неверно	Ошибка первого рода Альфа (различия увидены там, где их нет)	Верное решение
H1 неверно	Верное решение	Ошибка второго рода Бета (различия не увидены там, где они есть)

Ученые договорились, что если вероятность ошибки меньше 0,05, то мы можем ею пренебрегать. p<0,05 – вероятность того, что полученные ошибки случайны при количестве сделанных измерений. Различия более надежны, если повторены на большем количестве измерений. Всегда есть вероятность попасть в 5% ошибки: провести корректное исследование и сделать ложный вывод. Если p=0,051, то следует увеличить количество измерений – добрать испытуемых из той же выборки.

В случае данного исследования:

Если подтвердилась H1, то вывод – экспериментальная гипотеза подтверждена: мы ожидали найти различия и мы их нашли.

Если подтвердилась H0, то нельзя сделать содержательные выводы. Нельзя сказать, что гипотеза неверна, поскольку поставленная задача – найти различия, а не опровергнуть их (если исследователь пошла в лес ловить тигра и не поймала, это не значит, что тигра нет в лесу).

Мощность критерия (при ошибке Бета) – более сложная задача.

Почему именно ошибка Альфа для нас важна? Прежде всего исследователь стремится не увидеть эффект там, где его нет. Научное общество считает, что лучше пройти мимо некого эффекта, чем создать заблуждение – фикцию, которая ничему не соответствует.

Реплицирующие эксперименты – способ не попасть в 5% ошибки. Вероятность получения того же результата, если он случаен, очень маленькая.

В случае статистически достоверного экспериментального эффекта нужно оценить валидность проведенного исследования. Некие угрозы валидности становятся очевидными только после проведения эксперимента. Хорошая практика – оценивать валидность уже проведенных исследований по их описанию.

Валидность	Высокая	Низкая
Есть	+ +	- +
Нет	+ -	- -

Если гипотеза получила подтверждение, то нет оснований говорить, что гипотеза верна, поскольку она подтверждает данные лишь пока что.

Асимметрия вывода (по Корниловой): неравнозначность в случае подтверждения и опровержения теоретической гипотезы. В первом случае вывод не окончательный, во втором случае – окончательный.

Ann Horban