1. Классические модели:

1.1. Модели предварительного эксперимента

1.1.1. «Одна группа, только после».

1.1.2. «Одна группа до и после».

1.1.3. «Контрольная группа не прошедшая выравнивание».

1.1.4. «Контрольная группа, прошедшая выравнивание».

1.2. Модели истинных экспериментов.

1.2.1. «Две группы, до и после».

1.2.2. «Две группы только после».

1.2.3. «Модель четырех групп Соломона».

1.3. Модели квазиэкспериментов. «Модели временных рядов».

1.3.1. «Изучение тенденций».

1.3.2. «Модель продолжительного панельного исследования».

2. Статистические модели.

2.1. Полностью случайные модели.

2.2. Модель рандомизированных блоков.

2.3. Модель латинского квадрата.

2.4. Факторные модели.

Приводим ниже более подробное описание каждой из экспериментальных моделей.

Модель «Одна группа, только после».

Этот вид эксперимента относится к простейшим и предполагает воздействие на группу и последующее измерение интересующей исследователя характеристики. Например, цикл телепередач об экологии приводит к изменению в электоральных предпочтениях (снижению рейтинга тех депутатов, которые выступают за создание в Томске «ядерной помойки»). Проблемы очевидны – мы не можем быть до конца уверены, что именно телепередачи об экологии повлияли на мнение томичей.

Модель «Одна группа до и после».

Измерения проводятся не только после, но и перед экспериментальным воздействием. В сущности, речь идет о дополнительном виде контроля. Измеряется изменение интересующей нас характеристики. Например, мнение о продукте до начала рекламной кампании и после.

Модель «Контрольная группа не прошедшая выравнивание».

Контрольная группа – группа, которая не подвергается воздействию экспериментального фактора. Мы сравниваем показатели контрольной и экспериментальной групп и делаем выводы, что различия этих показателей связаны с воздействием экспериментального фактора. Проблема – можем ли мы быть уверены, что различия связаны именно с воздействием на группу, а не со спецификой самих групп.

«Контрольная группа, прошедшая выравнивание».

Чтобы минимизировать различия контрольной и экспериментальной групп, до начала воздействия мы используем техники выравнивания. Выравнивание осуществляется по ряду значимых признаков, например полу, возрасту, доходу, профессиональной принадлежности, частоте и объему потребления и т.д. Есть различные техники, позволяющие осуществить эту процедуру. Может применяться выравнивание усредненных показателей, например, в контрольной и экспериментальной группах должны сохраняться следующие пропорции:

- 40% мужчин, 60 % женщин.

- 50 % - рабочие, 30% специалисты, 20% - управленцы.

Следующая группа моделей, носящая название «модели истинных экспериментов» отличается использованием процедуры рандомизации – распределения членов совокупности между экспериментальными воздействиями таким образом, чтобы для каждого экспериментального воздействия каждый член с равной вероятностью попадал под это воздействие. Рандомизация повышает надежность эксперимента, позволяя контролировать внешние воздействия, минимизирует вероятность систематических различий между группами.