Факторный эксперимент Вопрос№61

Факторные эксперименты применяются тогда, когда необходимо проверить сложные гипотезы о взаимосвязях между переменными. Общий вид по­добной гипотезы: «Если А1, А2,..., Аn, то В». Такие гипотезы называются комплексными, комбинированными и др. При этом между независимыми переменными могут быть различные отношения: конъюнкции, дизъюнкции, линейной независимости, аддитивные или мультипликативные и др. Факторные эксперименты являются част­ным случаем многомерного исследования, в ходе проведения которого пытаются ус­тановить отношения между несколькими независимыми и несколькими зависимы­ми переменными. В факторном эксперименте проверяются одновременно, как пра­вило, два типа гипотез:

1) гипотезы о раздельном влиянии каждой из независимых переменных;

2) гипотезы о взаимодействии переменных, а именно — как присутствие одной из независимых переменных влияет на эффект воздействия на другой.

Факторный эксперимент строится по факторному плану. Факторное планирова­ние эксперимента заключается в том, чтобы все уровни независимых переменных сочетались друг с другом. Число экспериментальных групп равно числу сочетаний уровней всех независимых переменных.

Сегодня факторные планы наиболее распространены в психологии, поскольку простые зависимости между двумя переменными в ней практически не встречаются.

Существует множество вариантов факторных планов, но на практике применя­ются далеко не все. Чаще всего используются факторные планы для двух незави­симых переменных и двух уровней типа 2х2. Для составления плана применяет­ся принцип балансировки. План 2х2 используется для выявления эффекта воздей­ствия двух независимых переменных на одну зависимую. Экспериментатор манипу­лирует возможными сочетаниями переменных и уровней. Данные приведены в простейшей таблице.

Реже используются четыре независимые рандомизированные группы. Для обра­ботки результатов применяется дисперсионный анализ по Фишеру.

Так же редко используются другие версии факторного плана, а именно: 3х2 или 3х3. План 3х2 применяется в тех случаях, когда нужно установить вид зависимо­сти одной зависимой переменной от одной независимой, а одна из независимых переменных представлена дихотомическим параметром. Пример такого плана — эксперимент по выявлению воздействия внешнего наблюдения на успех решения интеллектуальных задач. Первая независимая переменная варьируется просто: есть наблюдатель, нет наблюдателя. Вторая независимая переменная — уровни трудно­сти задачи. В этом случае мы получаем план 3х2.

Вариант плана 3х3 применяется в том случае, если обе независимые перемен­ные имеют несколько уровней и есть возможность выявить виды связи зависимой переменной от независимых. Этот план позволяет выявлять влияние подкрепления на успешность выполнения задании разной трудности.

Корреляционные исследования Вопрос№63

Корреляционным называется исследование, проводимое для подтверждения или опровержения гипотезы о статистической связи между несколькими (двумя и более) переменными. В психологии в качестве переменных могут выступать психи­ческие свойства, процессы, состояния и др.

«Корреляция» в прямом переводе означает «соотношение». Если изменение од­ной переменной сопровождается изменением другой, то можно говорить о корреля­ции этих переменных. Наличие корреляции двух переменных ничего не говорит о причинно-следственных зависимостях между ними, но дает возможность выдвинуть такую гипотезу. Отсутствие же корреляции позволяет отвергнуть гипотезу о при­чинно-следственной связи переменных. Различают несколько интерпретаций нали­чия корреляционной связи между двумя измерениями:

1. Прямая корреляционная связь. Уровень одной переменной непосредственно соответствует уровню другой. Примером является закон Хика: скорость переработ­ки информации пропорциональна логарифму от числа альтернатив. Другой пример: корреляция высокой личностной пластичности и склонности к смене социальных установок.

2. Корреляция, обусловленная 3-й переменной. 2 переменные (а, с) связаны одна с другой через 3-ю (в), не измеренную в ходе исследования. По правилу транзитив­ности, если есть R (а, b) и R (b, с), то R (а, с). Примером подобной корреляции явля­ется установленный психологами США факт связи уровня интеллекта с уровнем доходов. 3. Случайная корреляция, не обусловленная никакой переменной.

4. Корреляция, обусловленная неоднородностью выборки.