23. Сравнение статистических групп (план 3).

Третий вариант доэкспериментального плана — сравнение статистических групп, или, точнее, план для двух неэквивалентных групп с тестированием после воздействия.

Х О,

Этот план лучше предыдущего хотя бы тем, что позволяет учитывать эффект тестирования благодаря введению контрольной группы, а также отчасти контролировать влияние "истории" — фоновых воздействий на испытуемых и ряд других внешних переменных (инструментальную погрешность, регрессию и др.). Но с помощью этого плана невозможно учест ь эффект естественного развития, так как нет материала для сравнения состояния испытуемых на данный момент с начальным (нет предварительного тестирования).

Этот доэкспериментальный план распространен в психологической исследовательской практике. Для сравнения результатов контрольной и экспериментальной групп используется t-критерий Стьюдента. Всегда надо иметь в виду, что различия результатов тестирования могут быть обусловлены не экспериментальным воздействием, а различием состава групп. Этот план, если отбросить экспериментальное воздействие, вполне применим в корреляционном исследовании, но его не следует использовать для проверки гипотез о причинной связи двух переменных.

фон: контролируется ввиду отсутствия периода воздействия, так как обследование проводилось после воздействия однократно;

естественное развитие: контролируется ввиду однократного тестирования после воздействия;

эффект тестирования: контролируется ввиду от­сутствия повторного тестирования;

Доэкспериментальные планы широко применяются в ходе исследований профессиональной пригодно­сти специалистов, их рационального распределения (расстановки). Схемы экспериментов по планам 1-3 яв­ляются «точкой отсчета» в классической эксперимен­

тальной работе психологов и практически активно применяются в их реальной деятельности.

24. План с предварительным и итоговым тестированием и контрольной группой (план 4).

План был разработан в начале 20 века.Он преполагает проведение исследования в двух группах-экспериментальной и контрольной,с учетом проведения предворительного тестирования соответственно.Производится случайный отбор,наличие предворительного тестирования негативно влияет на внешнюю валидность испытания.

1. Формирование экспериментальной и контрольной выборок вся группа испытуемых разбивается на пары, тщательно уравненные по показателям предварительного тестирования или по связанным переменн ым ( к о р р е л и р у е м ым м е ж д у собой). Затем, ч л е ны каждой пары случайным образом (жеребьевка) включаются в экспериментальную или контрольную груп­

пы.

2. Предлагается обеим группам отработать тест

3. Контрольная группа удаляется.

4. Стимулируется деятельность эксперименталь­

ной выборки.

5. Обеим группам предлагается отработать тест

6. Производится расчет средних и СКО результатов предворительного и итогого тестирования

7.Осуществляется сравнение значений по т-критерию Стьюдента.

8.Осуществляется доказательство неравенств

9. Производятся разбор эксперимента и исследование валидности.

Фон: контролируется ввиду того, что события, происходящие параллельно экспериментальному воздействию, наблюдаются как в экспериментальной, так и в контрольной группах;

Естественное развитие: контролируется ввиду небольшого периода между тестированиями и периода воздействия, и имеет место как в экспериментальной, так и в контрольной группах;

Эффект тестирования и инструментальная погрешность: контролируются, поскольку они одинако­

вым образом проявляются в экспериментальной и кон­трольной группах. В нашем случае идет смещение выборки.

Отбор испытуемых: контролируется

25. План Р.Соломона для четырёх групп (план 5).

План Соломона используется при проведении эксперимента на четырех группах:

План включает исследование двух экспериментальных и двух контрольных групп и по сути является мультигрупповым (типа 2 х 2), но для удобства изложения он рассматривается в этом разделе.

План Соломона представляет собой объединение двух ранее рассмотренных планов: первого, когда не производится предварительное тестирование, и второго – “тест–воздействие–ретест”. С помощью “первой части” плана можно контролировать эффект взаимодействия первого тестирования и экспериментального воздействия. Соломон с помощью своего плана выявляет эффект экспериментального воздействия четырьмя разными способами: при сравнении 1) О₂ – О,; 2) О₂– О₄; 3)О₅-О₆и4)О₅-О₃.

Если провести сравнение О₆ с О, и О_у то можно выявить совместное влияние эффектов естественного развития и “истории” (фоновых воздействий) на зависимую переменную.

Кэмпбелл, критикуя предложенные Соломоном схемы обработки данных, предлагает не обращать внимания на предварительное тестирование и свести данные к схеме 2 ´ 2, пригодной для применения дисперсионного анализа (табл. 5.5).

 

Таблица 5.5

Предварительное тестирование	Воздействие
	Да	Нет
Есть	О2	О1
Нет	О5	О6

 

Сравнение средних по столбцам позволяет выявлять эффект экспериментального воздействия – влияние независимой переменной на зависимую. Средние по строкам показывают эффект предварительного тестирования. Сравнение средних по ячейкам характеризует взаимодействие эффекта тестирования и экспериментального воздействия, что свидетельствует о мере нарушения внешней валидности.

В том случае, когда эффектами предварительного тестирования и взаимодействия можно пренебречь, переходят к сопоставлению О₄ и О₂ методом ковариационного анализа. В качестве дополнительной переменной берутся данные предварительного тестирования по схеме, приведенной для плана “тест–воздействие–ретест”.

1.	Эксперимент 1:	R	О1	X	О2
2.	Контроль 1:	R	О3		О4
3.	Эксперимент 2:	R		X	О5
4.	Контроль 2:	R			О8

 

26. План с контрольной группой и тестированием только после воздействия (план 6).

26. Понятие о нестинге.

Особенности формального планирования экспериментов часто связаны со спецификой проблем в определенной предметной области, диктующей первенствующую роль тех или иных переменных и форм их контроля. Так, в социально-психологических опросах и при использовании психодиагностических средств для измерения личностных диспозиций остро стоит проблема учета факторов социальной желательности тех или иных ответов респондентов, или испытуемых. Специально анализируемая Дж. Кэмпбеллом проблема влияния самого предварительного измерения показателя на изучаемые эффекты приводит при разработке схем прикладных социально-психологических исследований к необходимости учета этих влияний в качестве самостоятельных факторов.

Показано, например, что предварительное тестирование повышало успешность экспериментального обучения чтению. Эффект вводимого экспериментального воздействия для группы, не подвергнутой сенсибилизации посредством тестирования, может быть иным или не столь сильным, как при сочетании факторов «предварительное тестирование» ´ «обучение». Таким образом, обобщение зависимости между X и О может быть ошибочным при переносе ее на обычные группы.

Разработка экспериментальных схем в психолого-педагогических исследованиях решает не только проблемы управления НП и контроля различного рода смешений. Проблемы внешней и внутренней валидности в таких исследованиях оказываются часто более связанными между собой, чем, например, в лабораторных экспериментах. Особое внимание поэтому уделяется контролю различного рода взаимодействий: НП с составом групп, НП с фактором времени, НП и ЗП с выбранной методикой или «техникой» измерения переменной (проблема «чистоты» показателей, свободных от иррелевантных наслоений). В последнем случае при анализе эффектов «методы обучения» рекомендуется следовать правилу множественности измерений ЗП, в разной степени чувствительных к различиям в экспериментальных воздействиях и сдвигам в стоящих за ними базисных процессах.

Экскурс 10.8

В качестве примера специфики контроля факторов, которые не могут рассматриваться как комбинации унивариативных переменных в обычных факторных схемах, приведем пример, типичный для психолого-педагогических исследований. Предположим, что десять учителей применили два метода обучения, т.е. экспериментальное воздействие было представлено двумя уровнями. Классы были выбраны случайно, чтобы не произошло смешения факторов «состав класса» и «индивидуальные особенности учителя». Отметим также, что стратегия подбора учебных групп и стратегии подбора или отбора испытуемых в группы существенно отличаются: в первом случае сохраняются привычная для учеников обстановка и динамика внутригрупповых взаимодействий. С этой точки зрения стратегия подбора групп обеспечивает лучшую внешнюю (и экологическую) валидность исследования, чем стратегии индивидуального отбора или подбора в группы.

Если бы учителя применяли оба метода в разных классах, то можно было бы выявить, например, что одни учителя работают лучше других независимо от используемого метода обучения. Могло оказаться, что для одних учителей более эффективен первый метод, а для других – второй. Значит, учителей должно быть несколько, чтобы проконтролировать сочетание их индивидуальных предпочтений с используемым методом. Наконец, переменная «учитель» могла быть дифференцирована на две подгруппы – мужчины и женщины. Понятно, что комбинировать указанную переменную предпочтений с переменными «учитель» и «пол» нельзя, поскольку эти переменные являются «вложенными» друг в друга. Учитель – он и лицо определенного пола, и именно для него оказывается предпочтительным тот или иной метод. Тогда переменные «учитель» и «метод обучения» могут сочетаться в схеме нестинга, представленной на схеме 10.3. Допустим, по 5 мужчин и женщин были учителями при использовании каждого метода обучения. Тогда следовало учесть уже два вида взаимодействий:

переменные «учитель» и «пол» перекрещивались бы с переменной «метод обучения». Контроль этих взаимодействий необходим, чтобы осуществлять обобщение, учитывающее преимущества того или иного метода обучения и распространяющееся на его использование учителями независимо от их пола и индивидуальных различий.

Соответствующий план исследования – «нестинг» – с таким заданием переменных, как представлено на схеме 10.3, потребует иных способов статистической обработки, чем обычный комбинаторный трехфакторный план 2 ´ 2 ´2. Здесь мы встречаемся с необходимой взаимосвязью решения проблем содержательного планирования эксперимента, выбора плана его проведения и способа последующей обработки данных. Учет этих тонкостей при планировании факторных психологических экспериментов необходим в связи как с ориентировкой на последующие планы обработки данных (более и менее адекватные для разных схем), так и обсуждением контроля за выводом.

Ради достижения целей адекватного обобщения проводятся такие усложнения экспериментальных схем, как «дополнительное варьирование», последовательная детализация экспериментальных воздействий и т.д.

26. Квазиэксперименты и их характеристика.

Квазиэкспериментальные планы являются своеобразным компромиссом между реальностью и строгими рамками истинных экспериментов. Существуют следующие типы квазиэкспериментальных планов в психологическом исследовании: 1) планы экспериментов для неэквивалентных групп; 2) планы с предварительным и итоговым тестированием различных рандомизированных групп; 3) планы дискретных временных серий.

План эксперимента для неэквивалентных групп направлен на установление причинно-следственной зависимости между переменными, однако в нем отсутствует процедура уравнивания групп (рандомизация). Этот план может быть представлен следующей схемой:

O1 X O2

O3 O4

К проведению эксперимента в данном случае привлекаются две реальные группы. Обе группы тестируются. Затем одна группа подвергается экспериментальному воздействию, а другая – нет. Затем обе группы повторно тестируются. Результаты первого и второго тестирования обеих групп сопоставляют, для сравнения используют t-критерий Стьюдента и дисперсионный анализ. Различие O2 и O4 свидетельствует о естественном развитии и фоновом воздействии. Для выявления действия независимой переменной необходимо сравнивать 6(O1 O2) и 6(O3 O4), т. е. величины сдвигов показателей. Значимость различия приростов показателей будет свидетельствовать о влиянии независимой переменной на зависимую. Этот план аналогичен плану истинного эксперимента для двух групп с тестированием до и после воздействия (см. с. 118). Главным источником артефактов является различие в составе групп.

План с предварительным и итоговым тестированием различных рандомизированных групп отличается от плана истинного эксперимента тем, что предварительное тестирование проходит одна группа, а итоговое – эквивалентная группа, которая подверглась воздействию:

R O1

R X O2

Главный недостаток этого квазиэкспериментального плана – невозможность контролировать эффект «фона» – влияние событий, происходящих наряду с экспериментальным воздействием в период между первым и вторым тестированием.

Планы дискретных временных серий подразделяются на несколько видов в зависимости от количества групп (одной или нескольких), а также в зависимости от количества экспериментальных воздействий (одиночного или серии воздействий).

План дискретных временных серий для одной группы испытуемых состоит в том, что первоначально определяется исходный уровень зависимой переменной на группе испытуемых с помощью серии последовательных замеров. Затем применяют экспериментальное воздействие и проводят серию аналогичных замеров. Сравнивают уровни зависимой переменной до и после воздействия. Схема этого плана:

O1O2O3O4O5O6

Главный недостаток плана дискретных временных серий в том, что он не дает возможности отделить результат влияния независимой переменной от влияния фоновых событий, которые происходят в течение исследования.

Модификацией этого плана является квазиэксперимент по схеме временных серий, в котором воздействие перед замером чередуется с отсутствием воздействия перед замером. Его схема такова:

ХO1 – O2ХO3 – O4 ХO5

Чередование может быть регулярным или случайным. Этот вариант подходит лишь в том случае, когда эффект воздействия обратим. При обработке данных, полученных в эксперименте, серии разбивают на две последовательности и сравнивают результаты замеров, где было воздействие, с результатами замеров, где оно отсутствовало. Для сравнения данных используется t-критерий Стьюдента с числом степеней свободы n – 2, где n – число ситуаций одного типа.

Планы временных серий часто реализуются на практике. Однако при их применении нередко наблюдается так называемый «эффект Хотторна». Впервые его обнаружили американские ученые в 1939 г., когда проводили исследование на заводе Хотторна в Чикаго. Предполагалось, что изменение системы организации труда позволит повысить его производительность. Однако в ходе эксперимента любые изменения в организации труда приводили к повышению его производительности. В результате оказалось, что само по себе участие в эксперименте повысило мотивацию к труду. Испытуемые поняли, что ими лично интересуются, и стали работать продуктивнее. Чтобы контролировать этот эффект, должна использоваться контрольная группа.

Схема плана временных серий для двух неэквивалентных групп, из которых одна не получает воздействия, выглядит так:

O1O2O3O4O5O6O7O8O9O10

O1O2O3O4O5O6O7O8O9O10

Такой план позволяет контролировать эффект «фона». Обычно он используется исследователями при изучении реальных групп в образовательных учреждениях, клиниках, на производстве.

Еще один специфический план, который нередко используется в психологии, называют экспериментом ex-post-facto. Он часто применяется в социологии, педагогике, а также в нейропсихологии и клинической психологии. Стратегия применения этого плана состоит в следующем. Экспериментатор сам не воздействует на испытуемых. В качестве воздействия выступает некоторое реальное событие из их жизни. Экспериментальная группа состоит из «испытуемых», подвергшихся воздействию, а контрольная группа – из людей, не испытавших его. При этом группы по возможности уравниваются на момент своего состояния до воздействия. Затем проводится тестирование зависимой переменной у представителей экспериментальной и контрольной групп. Данные, полученные в результате тестирования, сопоставляются и делается вывод о влиянии воздействия на дальнейшее поведение испытуемых. Тем самым план ex-post-facto имитирует схему эксперимента для двух групп с их уравниванием и тестированием после воздействия. Его схема такова:

(R) X O1

(R) O2

Если удается достичь эквивалентности групп, то этот план становится планом истинного эксперимента. Он реализуется во многих современных исследованиях. Например, при изучении посттравматического стресса, когда люди, перенесшие воздействия природной или техногенной катастрофы, или участники боевых действий тестируются на наличие посттравматического синдрома, их результаты сопоставляются с результатами контрольной группы, что позволяет выявить механизмы возникновения подобных реакций. В нейропсихологии травмы головного мозга, поражения определенных структур, рассматриваемые как «экспериментальное воздействие», предоставляют уникальную возможность для выявления локализации психических функций.

Планы истинных экспериментов для одной независимой переменной отличаются от других следующим:

1) использованием стратегий создания эквивалентных групп (рандомизация);

2) наличием как минимум одной экспериментальной и одной контрольной групп;

3) итоговым тестированием и сравнением результатов групп, получавших и не получавших воздействие.

Рассмотрим подробнее некоторые экспериментальные планы для одной независимой переменной.

План для двух рандомизированных групп с тестированием после воздействия. Его схема выглядит так:

R XO1

R O2

Этот план применяют в том случае, если нет возможности или необходимости проводить предварительное тестирование. При равенстве экспериментальной и контрольной групп данный план является наилучшим, поскольку позволяет контролировать большинство источников артефактов. Отсутствие предварительного тестирования исключает как эффект взаимодействия процедуры тестирования и экспериментального задания, так и сам эффект тестирования. План позволяет контролировать влияние состава групп, стихийного выбывания, влияние фона и естественного развития, взаимодействие состава группы с другими факторами.

В рассмотренном примере использовался один уровень воздействия независимой переменной. Если же она имеет несколько уровней, то количество экспериментальных групп увеличивается до числа уровней независимой переменной.

26. Эксперимент по плану временных серий (план 7).

Суть эксперимента данного типа состоит в осуществлении серии периодических замеров на некоторой группе или индивиде с введением экспериментального воздействия посреди серии. На эффект воздействия указывает нарушение непрерывности результатов измерения, регистрируемых в этой серии. Этот план может быть представлен схематически следующим образом:

O 1 O 2 O 3 О 4 X O 5 O 6 O 7 O 8 .

Этот экспериментальный план типичен для многих классических исследований, проводившихся в XIX в. в физических науках и биологии. Так, если железный брусок, вес которого оставался неизменным в течение нескольких месяцев, окунуть в азотную кислоту, а затем вынуть из нее, то вывод, связывающий пребывание бруска в азотной кислоте и уменьшение его веса, будет основываться, в общем, на той же логике. На полке могли бы находиться «контрольные группы» брусков, вес которых оставался бы неизменным, однако вряд ли кто-нибудь счел бы нужным их взвешивать. Вероятно, этот тип эксперимента признается валидным в более успешных науках, тогда как он редко удостаивался упоминания в списках экспериментальных планов, применяемых в социальных науках (см., однако, Maxwell [73]; Underwood [129, с.133]). Различное отношение к этому типу эксперимента имеет свои основания, тщательное рас­смотрение которых позволит лучше понять, когда он может осмысленно применяться в социальных науках в отсутствие более полного контроля параметров эксперимента. Данный план типичен для классических процедур, применявшихся Британской комиссией по исследованию производственного утомления при изучении факторов, влияющих на выпуск продукции (например, Farmer , Brooks , Chambers [34]).

На рис. 3 изображены некоторые возможные результаты серии периодических замеров, то есть так называемые временные ряды. Момент включения экспериментального воздействия всюду отмечен вертикальной линией X . Предположим, что исследователь будет склонен делать вывод о наличии эффекта X в случаях А, Б, а также, вероятно, в случаях В, Г и Д и не будет склонен делать его в случаях Е, Ж и 3, даже если скачок в результатах замера от O 4 к О 3 в них столь же велик и статистически стабилен, как и для А и Б, например. Отложив пока обсуждение статистической обработки, отметим лишь, что проблема внутренней валидности сводится к вопросу о правдоподобных конкурентных гипотезах, которые дают вероятные альтернативные объяснения сдвигу во временном ряду за счет факторов, отличных от X . Факторы, которые в оптимальных условиях контролируются рассматриваемым планом эксперимента, приводятся в табл. 2. Сильные стороны этого типа эксперимента особенно заметны на фоне плана 2, с которым он имеет внешнее сходство, выражающееся в отсутствии контрольной группы и применении тестирования до и после X .

Р и с. 3. Некоторые возможные результаты введения экспериментального воздействия в точке X для серии периодических замеров О 1 — O 8 . За исключением случая Г, увеличение от O 4 к O 5 одинаково для всех временны?х рядов, хотя право мерность вывода о наличии эффекта весьма различна: она максимальна для кривых А и Б и совершенно отсутствует в случаях Е, Ж и З.

Просматривая список источников угроз внутренней валидности в табл. 2, мы видим, что слабым местом эксперимента по плану 7 является отсутствие контроля фона. Иначе говоря, возможна конкурентная гипотеза о том, что сдвиг в результатах вызван не X , а другими событиями, происшедшими примерно в то же самое время. Именно от правомерности устранения гипотезы о роли фона зависит достоверность интерпретации такого эксперимента. Взять, к примеру, эксперимент, предусматривающий повторные измерения для выяснения влияния документального фильма на оценку школьниками вероятности войны. Здесь отсутствие полного контроля над происходящими параллельно событиями будет иметь серьезные последствия, так как очевидно, что, помимо воздействий, контролируемых экспериментатором в классе, дети ежедневно подвергаются многим другим, потенциально имеющим отношение к вопросу войны и мира. Конечно, даже при таком изобилии неэкспериментальных воздействий, которые могут оказывать влияние на результаты опыта, возможна их правдоподобная интерпретация, оправдывающая постановку данного эксперимента. Как отмечалось выше, фактор фона порождает условия, противоположные тем, которые в физической или биологической лаборатории были бы названы экспериментальной изоляцией. Вероятность фоновых воздействий в качестве источника наблюдаемого сдвига, вроде того, что мы находим на рис. 3 (кривые А и Б), в значительной мере зависит от степени экспериментальной изоляции, которую в состоянии обеспечить экспериментатор.

26. Серии временных выборок (план 8).

План применяется тогда,когда предворительное тестирование невозможно.Считается,что если случайный отбор в группы проведен правильно,то план 6 является наилучшим.

Основой экспериментального метода являются «истинные» планы, в которых осуществляется контроль, практически, всех источников невалидности. Достоверность результатов в экспериментах, спланированных по планам 4-6, не вызывают сомнения у значительного большинства исследователей. Главной проблемой, как и во всех иных психологических исследованиях, являются поиск и применение адекватных измерительных средств.

6 план

В этом плане воздействие перед замером чередуется с отсутствием воздействия перед замером.

Анализ валидности эксперимента

Ф о н: это относительно слабое место для плана 7 в данном случае контролируется благодаря предъявлению X в большом числе отдельных периодов эксперимента.

Остальные факторы контролируются подобно плану 7.

Реакция испытуемых на эксперимент: это слабое, уязвимое место плана 8, так как на эксперимен

тальную группу оказывается не просто воздействие, а повторяющееся чередование однотипных воздействий.

Относительная нейтрализация данного фактора осуществляется тщательным вкраплением экспериментальных воздействий в привычный режим жизнедеятельности выборки испытуемых.

Взаимодействие состава группы и X: не контролируется. Есть ограничения в распространении результатов эксперимента на всю популяцию.Слабое место любого плана эксперимента на одной выборке является риск для внешней валидности*.

Статистическим аппаратом проверки значимости экспериментального эффекта является сравнение средних значений по эквивалентным воздействиям на испытуемых между собой при помощи t-критерия Стъюдента. Возможны иные статистические процедуры

8 план

26. Серии эквивалентных воздействий (план 9).

С планом эквивалентных временных выборок тесно связан план 9, основанный на эквивалентности выборок материала, которые используются в сравниваемых режимах эксперимента. При этом всегда или почти всегда в эксперименте используются и эквивалентные временные выборки, но они могут быть так тонко и запутанно переплетены друг с другом, что весь эксперимент практически однороден во времени. Применение эквивалентного материала при повторной реализации X в од-ногрупповом эксперименте требуется в том случае, когда эффект воздействия оказывается стойким, вследствие чего различные воздействия и их повторные реализации должны осуществляться с использованием неидентичного материала. Схема такого эксперимента выглядит следующим образом:

M a X 1 O M b X 0 O M c X 1 O М d Х 0 O и т. д.

Буква М обозначает здесь конкретный материал, причем выборка М а , М с и т. д. с точки зрения выборочного анализа эквивалентна выборке M d , M b и т. д. Важность выборочной эквивалентности двух комплектов материала более отчетливо выступает при таком изображении плана эксперимента:

Один испытуемый Выборка материала А( O )Х 0 O

или группа Выборка материала B ( O ) Х 1 O .

Буква О в скобках обозначает наличие предварительного тестирования в некоторых вариантах плана.

Отличной иллюстрацией служат ранние эксперименты Йоста [55], сравнивавшего запоминание в режимах концентрированного (К) и распределенного (Р) заучивания. Для третьего эксперимента были более или менее случайным образом составлены 12 списков из 12 бессмысленных слогов в каждом. Шесть списков предъявлялось в режиме К и шесть в режиме Р. Все 12 списков заучивались одновременно в течение семи дней, причем в расписании опыта они всячески перемежались друг с другом, что позволяло контролировать утомление и другие посторонние факторы. Всего в период с 6 ноября 1895 г . по 7 апреля 1896 г . было использовано 7 наборов по 12 списков, так что в конце эксперимента Йост располагал результатами по 40 спискам слогов, заучивавшимся в режиме К, и по 40 спискам, заучивавшимся в режиме Р. Возможность интерпретации различий, обнаруженных на одном испытуемом, профессоре Г. Э. Мюллере, зависит от выборочной эквивалентности применявшихся неидентичных списков. При этих огра­ничениях эксперимент, по-видимому, обладает внутренней валидностью. Результаты, конечно, относятся лишь к психологии профессора Г. Э. Мюллера в 1895— 1896 гг. и к совокупности мнемического материала, из которого составлялись выборки. Для того чтобы можно было делать выводы относительно свойств человеческой памяти вообще, необходимо было, конечно, повторить этот эксперимент со многими другими испытуемыми.

Другой пример взят из ранних исследований конформизма. Так, Мур [81] получил «контрольную» оценку стабильности ответов на вопросник при повторном предъявлении одной серии вопросов, а затем сравнил с ней изменения, возникшие при повторном предъявлении другой серии вопросов, во время которого испытуемым сообщалось мнение большинства. Рассмотрим исследование, в котором учащихся просят изложить свои мнения по длинному списку вопросов. Этот список затем подразделяется на две по возможности эквивалентные части. Затем вопросники, в которых по каждому вопросу указано «мнение большинства», возвращаются испытуемым. «Групповые суждения» сфабрикованы так, чтобы для двух выборок вопросов они были противоположны друг другу. В заключение ученики снова отвечают на все вопросы списка. Поскольку обе половины вопросника эквивалентны друг другу, различия в смещении между двумя экспериментальными воздействиями служили бы определенной экспериментальной демонстрацией влияния сообщаемого мнения большинства даже в отсутствие какой-либо контрольной группы испытуемых.

План 9, как и план 8, обладает внутренней валидностью по всем пунктам, причем, в общем, по тем же причинам. Что же касается внешней валидности, то для плана 9, как и для всех экспериментов с повтор­ными измерениями, результаты нередко имеют силу только в отношении данных испытуемых. В экспериментах по научению измерения обычно до такой степени составляют часть обстановки опыта (это не обязательно относится к методу Йоста, предполагавшему заучивание списка путем многократного его чтения), что подобное ограничение обобщения становится несущественным. План 9, по-видимому, вызывает меньшую реакцию испытуемых на эксперимент, чем план 8, ввиду разнородности материала и большей возможности скрыть от испытуемых применение различных воздействий в разное время по разным пунктам. Такая низкая реактивность была бы обнаружена в исследованиях конформизма, но не в экспериментах Йоста. Интерференция между уровнями экспериментальной переменной или между различными материалами является, вероятно, наиболее уязвимым местом данного типа эксперимента, как и в случае плана 8.

На конкретном примере опытов Йоста виден характер ограничений, связанных с обобщением результатов. Сам он считал, что распределенное заучивание эффективнее концентрированного. Мы видим, что по условиям эксперимента он имел право распространять этот вывод только на тех лиц, кому приходится заучивать много списков, то есть на случаи высокого общего уровня интерференции. Современные же исследования показывают, что превосходство распределенного заучивания ограничивается именно этими ситуациями и что в случаях заучивания совершенно нового материала данный способ не обладает никакими преимуществами ( Underwood , Richardson [130]).

Статистика для плана 9

Вопросы валидности и доказательности эксперимента, очевидно, возникают и в связи с применением выборок экспериментального материала. Число N при вычислении значимости различий между средними по группам, которым предъявлялось воздействие, должно было быть равным числу списков в эксперименте Йоста (или числу вопросов анкеты при изучении конформизма), так, чтобы оно представляло соответствующее пространство выборки. К этому необходимо добавить основание для обобщения по испытуемым. Вероятно, лучшим в настоящее время является поэтапный подход: сначала производится обобщение по выборке списков или вопросов, после чего для каждого испытуемого вычисляется величина экспериментального эффекта и полученные значения используются как основа для обобщения по испытуемым. (Связанные с этим меры предосторожности излагаются в литературе, указанной при обсуждении плана 8.)

26. План с неэквивалентной контрольной группой (план 10).

В педагогических исследованиях наибольшее распространение получил эксперимент, в котором экспери­ментальная и контрольная группы подвергаются тестированию до и после изучаемого воздействия, причем обе группы не эквивалентны друг другу до эксперимента. Скорее, они представляют собой естественно сложившиеся коллективы (например, школьные классы), по возможности сходные, но не настолько, чтобы различие между ними не обнаруживалось во время предварительного тестирования. Считается, что выбор, к какой из групп должно быть применено воздействие X , является случайным и подлежит контролю экспериментатора.

O X O

--------------- .

O O

В отношении такого плана экспериментов нужно ясно представлять себе две вещи. Во-первых, его не следует смешивать с планом 4, в котором испытуемые из общей популяции распределяются по обеим группам в случайном порядке. Во-вторых, данный план эксперимента все же стоит применять во многих случаях, когда использование планов 4, 5 или 6 невозможно. В частности, следует признать, что добавление даже неуравненной или неэквивалентной контрольной группы значительно снижает неоднозначность интерпретации результатов по сравнению с тем, что имеет место при плане 2. Чем больше сходства в составлении экспериментальной и контрольной групп, чем больше их сходство подтверждается результатами предварительного тестирования, тем эффективнее становится это средство контроля. Если это требование внутренней валидности в какой-то степени выполнено, то можно считать, что в данном типе эксперимента контролируются главные эффекты фоновой стимуляции, естественного развития, тестирования и инструментальной погрешности в том смысле, что различия в результатах тестирования в экспериментальной группе до и после введения X (если они выше, чем те же различия для контрольной группы) нельзя объяснить за счет главных эффектов этих переменных, оказывающих влияние, как на экспериментальную, так и на контрольную группу. (Следует, однако, серьезно отнестись к замечанию, сделанному в связи с планом 4 по поводу посторонних воздействий в промежутках между сериями эксперимента.)

Попытки объяснить наблюдавшийся сдвиг в результатах экспериментальной группы за счет таких побоч­ных факторов, как фоновая стимуляция, естественное развитие или влияние тестирования, должны предполагать взаимодействие между этими переменными и конкретными различиями в составе двух групп. Хотя, вообще говоря, такие взаимодействия и маловероятны, существует ряд ситуаций, в которых подобное предположение допустимо. Пожалуй, чаще всего имеют место взаимодействия с фактором естественного развития. Если экспериментальная группа состоит из пациентов, проходящих курс психотерапии, а роль контрольной группы играет какая-либо другая доступная совокупность испытуемых, то смещение показателей экспериментальной группы можно интерпретировать как процесс спонтанной ремиссии, являющейся особенностью именно данной необычной группы и возможной даже без X . Такое взаимодействие факторов состава групп с естественным развитием (или с фоновыми событиями, или с эффектом тестирования) может быть ошибочно принято за эффект X и, следовательно, составляет угрозу для внутренней валидности эксперимента. По этому критерию (см. 8-ю колонку табл. 2) план 10 отличает­ся от плана 4.

Поясним это на конкретном примере педагогического исследования. К типу 10 принадлежит проведенное Санфордом и Хемфиллом [97] изучение влияния преподавания психологии в университете города Аннаполис, Экспериментальная группа состояла из второкурсников, а контрольная — из студентов третьего курса. Более высокие показатели изменений, зарегистрированные в экспериментальной группе, могли объясняться отчасти за счет тех сложных процессов, которые происходят скорее в течение первых двух лет обучения, чем на третьем и четвертом курсах, что было бы проявлением различия во взаимодействиях между факторами состава групп и естественного развития, а не за счет экспериментальной программы. Примененная Санфордом и Хемфиллом контрольная группа допускает проверку данной конкурентной интерпретации (в духе рассматриваемого ниже плана 15). На основе гипотезы о взаимодействии факторов состава группы и естественного развития можно было бы предсказать, что превосходство третьекурсников (контрольной группы) над второкурсниками при первоначальном испытании окажется примерно того же порядка, что и разница в результатах предварительного и итогового тестирования испытуемых экспериментальной группы. К счастью, в целом это было не так. Направление и величина различий между курсами при предварительном тестировании в большинстве случаев были иными, чем различия в результатах предварительного и итогового тестирования в экспериментальной группе. Однако обнаруженный авторами значимый прирост показателей доверия в экспериментальной группе, по данным анкеты социальных ситуаций, мог оказаться артефактом взаимодействия факторов состава группы и естественного развития. Для экспериментальной группы этот показатель увеличился с 43,26 до 51,42, тогда как для третьего курса эти же цифры соответственно равны 55,82 и 56,78.

Гипотеза о взаимодействии между факторами состава группы и естественного развития иногда может ока­заться пригодной, даже если группы имеют идентичные показатели по данным исходного теста. Наиболее типичным является случай, когда естественное развитие (или независимое изменение) в одной группе протекает скорее, чем в другой. План 14, являющийся усовершенствованным вариантом плана 10, позволяет контролировать это взаимодействие.

26. «Сбалансированные планы» (план 11).

Под этой рубрикой объединены все те планы, в которых для достижения контроля экспериментальных па­раметров или повышения точности результатов предусматривается предъявление всем испытуемым (или использование во всех ситуациях) всех экспериментальных воздействий. Такие планы обозначались как «ротационные эксперименты» ( McCall [74]), «сбалансированные планы» (например, Underwood [126]), «перекрестные планы» (например, Cochran , Cox [22], Cox [28]), «планы с переключением» ( Kempthorne [58]). Для построения сбалансированного плана обычно используется латинский квадрат. Такой латинский квадрат в качестве плана квазиэксперимента представлен в нижеследующей схеме, в которой четыре экспериментальных воздействия в квазислучайном порядке последовательно применяются к четырем естественным образом составленным группам или даже к четырем испытуемым (например, Maxwell [73]):

В план включены только последующие тестирования, поскольку он находит применение особенно в тех случаях, когда предварительное тестирование неосуществимо и невозможно воспользоваться планами, подобными плану 10. План включает 3 переменные [группы ( g ), порядковый номер воздействия ( t ) и экспериментальные воздействия ( X )]. Каждая переменная «ортогональна» двум другим в том смысле, что каждый уровень одной переменной одинаково часто (один раз для латинского квадрата) сочетается с каждым уровнем любой другой. Легко видеть, что каждое воздействие ( X ) фигурирует в каждой строке и в каждом столбце по одному, и только одному, разу. Тот же латинский квадрат можно переписать так, чтобы столбцы были разобраны по X :

Таким образом, суммы результатов измерений по X сравнимы друг с другом, так как в каждой сумме представлены все группы ( g ) и все серии экспериментов ( t ). Различия между этими суммами нельзя считать просто артефактами первоначальных межгрупповых различий, эффекта научения, фона и т. д. Аналогично можно сравнивать суммы по строкам, отражающим различия между группами, а также суммы по столбцам данных первого предъявления в различных ситуациях. В терминах дисперсионного анализа можно сказать, что рассматриваемый план позволяет получать данные по трем главным эффектам при числе ячеек исходной таблицы, отвечающем полной двухфакторной схеме. Ясно также, какую цену приходится платить за повышенную эффективность: то, что кажется значимым главным эффектом какой-либо из трех переменных, может на самом деле быть значимым взаимодействием двух других перемен­ных ( Lindquist [68, с. 258—264]). Кажущееся различие между эффектами Х-ов, в частности, может оказаться специфическим эффектом комплексного взаимодействия между групповыми различиями и ситуациями (сериями экспериментов). Вывод относительно эффектов X будет зависеть от правдоподобности этой конкурентной гипотезы, и мы обсудим его подробнее.

26. Предварительное и итоговое тестирование на разных группах (план 12).

При изучении больших популяций, таких, как города, предприятия, школы, воинские подразделения и т. д., часто может оказаться, что, хотя рандомизированное выделение подгрупп для дифференцированного экспериментального воздействия и невозможно, все же удается осуществить нечто вроде полного контроля над тем, когда и на ком производить тестирование, применяя процедуры рандомизированного распределения испытуемых по группам. Такой контроль позволяет реализовать план 12:

R О ( X )

R X O .

В этой схеме строки представляют случайным образом выделенные эквивалентные подгруппы, а скобки при X означают, что результаты предъявления X по данной группе не используются. Одна выборка прохо­дит тестирование до X , а другая — после X . Этот план не относится к числу сильных, на что указывает его графа в табл. 2. Тем не менее часто это единственная возможность, и ею стоит воспользоваться. План 12 применялся в социальных исследованиях, которые остаются лучшими в своей области (см., например, Star , Hughes [118]). Хотя его называли «имитацией» плана с начальным и конечным тестированием ( Selltiz , Jahoda , Deutsch , Cook [99, с. 116]), он на самом деле имеет преимущество по сравнению с обычным планом с предварительным и последующим тестированием (то есть планом 2), поскольку обеспечивает контроль над главным эффектом тестирования и взаимодействием этого фактора с X . Главным недостатком этого плана является неконтролируемость фактора фона (см. Star , Hughes [118]).

В этой работе мы стремимся повысить у читателя интерес к «лоскутным» схемам, в которых средства контроля отдельных факторов вводятся более или менее постепенно (в отличие от более изящных «истинных» экспериментов, в которых контроль всех факторов риска для внутренней валидности обеспечивается одной контрольной группой). Повторное применение плана 12 в различных условиях и в разное время, как в плане 12а (см. табл. 2), обеспечивает контроль фонового фактора: если эффект обнаруживается снова, вероятность того, что он является результатом действия сопутствующих фоновых событий, снижается. Но неконтролируемыми конкурентными объяснениями все еще остаются сезонные циклы и некоторые другие фоновые изменения. Повторение эффекта в других условиях может снизить вероятность того, что он свойствен лишь первоначально взятой популяции. Однако если условия исследования допускают применение плана 12а, то применим также и план 13, которому в целом следует отдать предпочтение.

Ссылка на естественное развитие вряд ли может быть конкурентным объяснением даже в продолжаю­щемся несколько месяцев исследовании общественного мнения. Но при выборочном исследовании общественного мнения или даже в некоторых студенческих аудиториях выборки достаточно велики и в возрастном отношении достаточно разнородны, чтобы группу, которая подвергается предварительному тестированию, можно было разделить на подвыборки, различающиеся по фактору естественного развития (по признаку возраста, курса и т. д.), и сравнивать эти подвыборки. Фактор естественного развития и, вероятно, более серьезная угроза медленных и сезонных изменений могут также контролироваться в плане 12б, где вводится дополнительная группа, которая подвергается более раннему предварительному тестированию. Это сближает данный план с планом временных серий, хотя и без повторного тестирования. Для популяций, подобных упомянутым в примере с пациентами психотерапевтического кабинета, где возможна спонтанная ремиссия, может оказаться несостоятельным имплицитное предположение о линейности естественного развития. Скорее, оно будет представлять собой постепенно замедляющийся процесс, так что естественное увеличение от O 1 к O 2 будет большим, чем от O 2 к O 3 , что препятствует выявлению эффекта X .

Инструментальная погрешность представляет опасность, если план 12 применяется в массовом обследовании. Если одни и те же интервьюеры проводят предварительное и итоговое тестирование, обычно оказывается, что для многих из них начальное интервью было первым в их жизни, а к конечному они набираются некоторого опыта и, пожалуй, цинизма. Если каждая волна опросов проводится разными, причем немногими, людьми, происходит смешивание личных особенностей интервьюеров с экспериментальной переменной. Если интервьюерам известна гипотеза, то независимо от наличия или отсутствия воздействия X их ожидания могут породить различия, как это экспериментально показали Стэнтон и Бейкер [117], а также Смит и Хаймен [102]. Идеальным было бы использовать в каждой волне опросов различные эквивалентные случайные выборки интервьюеров и держать их в неведении относи­тельно замысла эксперимента. Кроме того, состав интервьюеров может зависеть от времени года, например вследствие того, что в летние месяцы можно использовать студентов. Летом число отказов меньше и интервью длится дольше, чем зимой. В случаях, когда респонденты сами заполняют анкеты в классе или аудитории, подобная инструментальная погрешность менее вероятна, хотя изменение установки в отношении анкеты может оказаться таким, что его будет правильнее считать инструментальной погрешностью, чем влияниями X на О .

Если между предварительным и итоговым тестированием проходит несколько месяцев, то в эксперименте типа 12 возникает проблема выбывания. Если обе выборки составлены одновременно (этап R ), популяция со временем может меняться: на различных этапах исследования утрачивается доступ ко все большему числу респондентов и из популяции выбывают наиболее мобильные. Сигналом такой опасности служит различие между группами по числу лиц, с которыми интервьюерам не удалось встретиться.

Для экспериментов данного типа характерно то, что они переносят лабораторные методы в полевые условия, на которые исследователь хочет распространить свои выводы, испытывая действие X в естественной обстановке.

26. Планы с контрольными выборками для предварительного и итогового тестирований (план 13).

Предполагается, что план 12 может быть использован в условиях, когда X (если он вообще имеет место) предъявляется всей группе в целом. При наличии сравнимых (или даже эквивалентных) групп, в которых X не вводится, можно в плане 12 добавить контрольную группу, получив тем самым план 13:

R О X

R XO

--------------

R О

R O

Этот план сходен с планом 10, если не считать того, что предварительное и итоговое тестирование прово­дится на разных лицах, благодаря чему исключается возможное взаимодействие тестирования и X . Как и для плана 10, в этом случае существует опасность (что и является недостатком плана в отношении внутренней валидности) принять за эффект X частную тенденцию, характерную для данной экспериментальной группы и фактически не связанную с воздействием. Этот источник невалидности можно устранить, увеличивая число вовлеченных в исследование социальных единиц (школ, городов, предприятий и т. д.) и предписывая им посредством рандомизации экспериментальный или контрольный режим. Это позволяет получить план истинного эксперимента, подобного плану 4, с тем, однако, исклю­чением, что здесь мы избегаем повторного тестирования одних и тех же испытуемых. Такой план можно обозначить как план 13а. Его схематическое представление (см. табл. 3) усложняется двумя уровнями эквивалентности (достигаемой путем рандомизации). На уровне испытуемых внутри каждой социальной единицы существует эквивалентность отдельных выборок, используемых для предварительного и итогового тестирования (что отмечено пунктом рандомизации — R ). Между отдельными социальными единицами, которые подвергаются одному из этих воздействий, такой эквивалентности нет, на что указывают пунктирные линии, R ' обозначает уравнивание экспериментальной и контрольной групп путем рандомизированного распределения этих многочисленных социальных единиц по двум режимам.

26. Множественные серии замеров (план 14).

При изучении эффектов крупной административной перестройки по данным серии измерений исследователь поступит правильно, отыскав аналогичное учреждение, не подвергшееся Х , и взяв оттуда данные для «контрольной» серии (в идеале учреждение, подвергающееся X , должно быть, выбрано наугад):

О O O O O X O O O O O

------------------------------------ .

O O O O O O O O O O

Этот план включает план 10, то есть план с неэквивалентной контрольной группой ( X в окружении О ), по сравнению с которой он выигрывает в достоверности интерпретации благодаря использованию многочисленных измерений, причем экспериментальный эффект как бы демонстрируется дважды — один раз на фоне контрольных данных, а другой — в сравнении со значениями до X внутри той же самой серии данных, как в плане 7. Кроме того, взаимодействие фактора состава групп с естественным развитием контролируется постольку, поскольку при большей общей скорости изменения зависимой переменной в экспериментальной группе это должно проявиться также в О , предшествующих X . В табл. 2 и 3 этот добавочный выигрыш представлен слабо. Он нашел отражение лишь в последней колонке внутренней валидности — «взаимодействие состава групп с естественным развитием». Поскольку естественное развитие контролируется как в экспериментальной, так и в контрольной серии, то по соображениям, приведенным выше при обсуждении серии периодических измерений (план 7), различие в составе групп, подвергаясь влиянию со стороны факторов естественного развития, инструментальной погрешности или регрессии, вряд ли может дать заметный эффект. Однако взаимодействие фактора состава групп с фоном может сказываться на результатах.

Как для плана 7, поставлен минус в колонке внешней валидности — «взаимодействие тестирования и X », хотя, как и план 7, данный план используется преимущественно в условиях, когда тестирование не вызывает такого эффекта. Табл. 3 показывает также, что надо учитывать возможность того, что полученный эффект X может оказаться особенностью исследуемой популяции. Что касается проверки значимости эффекта, то предлагается анализировать различия между результатами соответственных измерений в экспериментальной и контрольной группах, как данные, полученные по плану 7. Эти различия более вероятно могут оказаться линейными, чем данные исходных временных рядов.

В общем, это отличный квазиэксперимент — пожалуй, лучший из наиболее доступных. Как видно из сде­ланных выше замечаний и из обсуждения плана 10, он обладает явными преимуществами перед экспериментами типа 7 и 10. Доступность повторных измерений делает его особенно пригодным для исследовательской работы в школе.

26. Планы eх-post-facto.

Исследования, в которых сбор и анализ данных производится после того, как событие уже свершилось, называемые исследованиями ex post facto, многие специалисты относят к квазиэкспериментальным. Такие исследования часто осуществляются в социологии, педагогике, клинической психологии инейропсихологии. Суть исследования ex post facto состоит в том, что экспериментатор сам не воздействует на испытуемых: в качестве воздействия выступает некоторое реальное событие из их жизни.

В нейропсихологии, к примеру, долгое время (и даже сегодня) исследования основывались на парадигме локализационизма, которая выражается в подходе«локус — функция» и утверждает, что поражения определённых структур позволяют выявить локализацию психических функций — конкретныйматериальный субстрат, в котором они «находятся», в мозге [см. А. Р. Лурия, «Поражения мозга и мозговая локализация высших функций»]; подобные исследования можно отнести к исследованиям ex post facto.

При планировании исследования ex post facto имитируется схема строгого эксперимента с уравниванием или рандомизацией групп и тестированием после воздействия.

26. Корреляционные исследования и их особенности.

Корреляционное исследование — исследование, проводимое для подтверждения или опровержения гипотезы о статистической связи (корреляции) между несколькими (двумя или более) переменными. От квазиэкспериментального план такого исследования отличается тем, что в нём отсутствует управляемое воздействие на объект исследования.

В корреляционном исследовании учёный выдвигает гипотезу о наличии статистической связи между несколькими психическими свойствами индивида или между определёнными внешними уровнями и психическими состояниями, при этом предположения о причинной зависимости не обсуждаются. Испытуемые должны быть в эквивалентных неизменных условиях. В общем виде план такого исследования можно описать как PxO («испытуемые» x "измерения").

Виды корреляционных исследований

Сравнение двух групп

Одномерное исследование

Корреляционное исследование попарно-эквивалентных групп

Многомерное корреляционное исследование

Структурное корреляционное исследование

Лонгитюдное корреляционное исследование (Лонгитюдные исследования считаются промежуточным вариантом между квазиэкспериментом и корреляционным исследованием).

26. Организация психологического эксперимента.

Психологический эксперимент начинается с инструкции, точнее - с установления тех или иных отношений между испытуемым и экспериментатором. Другая задача, которая стоит перед исследователем, это формирование выборки: с кем должен проводиться эксперимент, чтобы результаты его могли считаться достоверными. Финал эксперимента - это обработка его результатов, интерпретация полученных данных и представление их психологической общественности.

Надежность эксперимента: валидность

Валидность эксперимента - уверенность в том, что эксперимент измерил именно то, что исследователи хотели измерить. См.→

Безупречный эксперимент

Ни один эксперимент ни в одной науке не способен выдержать критики сторонников «абсолютной» точности научных выводов. Однако как эталон совершенства Роберт Готтсданкер ввёл в экспериментальную психологию понятие «безупречный эксперимент» — недостижимый идеал эксперимента, полностью удовлетворяющий трём критериям (идеальности, бесконечности, полного соответствия), к приближению к которому должны стремиться исследователи. См.→

Взаимодействие между экспериментатором и испытуемым

Проблема организации взаимодействия между экспериментатором и испытуемым считается одной из основных, порождённых спецификой психологической науки. В качестве самого распространённого средства непосредственной связи между экспериментатором и испытуемым рассматривают инструкцию.

Инструкция испытуемому

Инструкция испытуемому в психологическом эксперименте даётся для того, чтобы увеличить вероятность, что испытуемый адекватно понял требования экспериментатора, поэтому в ней даётся чёткая информация относительно того, как испытуемый должен себя вести, что его просят делать. Для всех испытуемых в пределах одного эксперимента даётся одинаковый (или равноценный) текст с одинаковыми требованиями. Однако в силу индивидуальности каждого субъекта, в экспериментах перед психологом стоит задача обеспечения адекватного понимания инструкции человеком. Примеры различия между испытуемыми, которые обуславливают целесообразность индивидуального подхода:

одним испытуемым достаточно прочитать инструкцию один раз, другим — несколько раз,

одни испытуемые нервничают, а другие остаются хладнокровными,

и т. д.

Требования к большинству инструкций:

Инструкция должна объяснять цель и значение исследования

Она должна чётко изложить содержание, ход и детали опыта

Она должна быть подробной и в то же время достаточно лаконичной

Проблема выборки

О выборке см. основную статью Выборка.

Другая задача, которая стоит перед исследователем, это формирование выборки. Исследователю прежде всего необходимо определить её объём (количество испытуемых) и состав, при этом выборка должна быть репрезентативна, т. е. исследователь должен иметь возможность распространить выводы, сделанные по результатам исследования данной выборки, на всю генеральную совокупность, из которой была собрана эта выборка[7]. Для этих целей существуют различные стратегии отбора выборок и формирования групп испытуемых. Очень часто для простых (однофакторных) экспериментов формируются две группы — контрольная и экспериментальная. В некоторых ситуациях бывает достаточно сложно отобрать группу испытуемых, не создав при этом систематической ошибки отбора.

Этапы психологического эксперимента

Общая модель проведения психологического эксперимента соответствует требованиям научного метода. При проведении целостного экспериментального исследования выделяют следующие этапы:

1. Первичная постановка проблемы

Постановка психологической гипотезы

2. Работа с научной литературой

Поиск определений базовых понятий

Составление библиографии по тематике исследования

3. Уточнение гипотезы и определение переменных

Определение экспериментальной гипотезы

4. Выбор экспериментального инструмента, позволящего:

Управлять независимой переменной

Регистироватьзависимую переменную

5. Планирование экспериментального исследования

Выделение дополнительных переменных

Выбор экспериментального плана

6. Формирование выборки и распределение испытуемых по группам в соответствии с принятым планом

7. Проведение эксперимента

Подготовка эксперимента

Инструктирование и мотивирование испытуемых

Собственно экспериментирование

8. Статистическая обработка

Выбор методов статистической обработки

Преобразование экспериментальной гипотезы в статистическую гипотезу

Проведение статистической обработки

9. Интерпретация результатов и выводы

10. Фиксация исследования в научном отчёте, статье, монографии, письме в редакцию научного журнала

Методы контроля

Метод исключения (если известен определенный признак – дополнительная переменная, то его можно исключить).

Метод выравнивания условий (используется, когда известен тот или иной вмешивающийся признак, но его избежать нельзя).

Метод рандомизации (применяется в случае, если влияющий фактор не известен и избежать его воздействия невозможно). Способ перепроверки гипотезы на разных выборках, в разных местах, на разных категориях людей и т.п.

26. Накопление и обработка информации в ходе эксперимента.

26. Общее представление об обработке данных.

Обработка данных психологических исследований – отдельный раздел экспериментальной психологии, тесно связанный с математической статистикой и логикой. Обработка данных направлена на решение следующих задач:

• упорядочивание полученного материала;

• обнаружение и ликвидация ошибок, недочетов, пробелов в сведениях;

• выявление скрытых от непосредственного восприятия тенденций, закономерностей и связей;

• обнаружение новых фактов, которые не ожидались и не были замечены в ходе эмпирического процесса;

• выяснение уровня достоверности, надежности и точности собранных данных и получение на их базе научно обоснованных результатов.

Различают количественную и качественную обработку данных. Количественная обработка – это работа с измеренными характеристиками изучаемого объекта, его «объективированными» свойствами. Качественная обработка представляет собой способ проникновения в сущность объекта путем выявления его неизмеряемых свойств.

Количественная обработка направлена в основном на формальное, внешнее изучение объекта, качественная – преимущественно на содержательное, внутреннее его изучение. В количественном исследовании доминирует аналитическая составляющая познания, что отражено и в названиях количественных методов обработки эмпирического материала: корреляционный анализ, факторный анализ и т. д. Реализуется количественная обработка с помощью математико-статистических методов.

В качественной обработке преобладают синтетические способы познания. Обобщение проводится на следующем этапе исследовательского процесса – интерпретационном. При качественной обработке данных главное заключается в соответствующем представлении сведений об изучаемом явлении, обеспечивающем дальнейшее его теоретическое изучение. Обычно результатом качественной обработки является интегрированное представление о множестве свойств объекта или множестве объектов в форме классификаций и типологий. Качественная обработка в значительной мере апеллирует к методам логики.

Противопоставление друг другу качественной и количественной обработки довольно условно. Количественный анализ без последующей качественной обработки бессмыслен, так как сам по себе не приводит к приращению знаний, а качественное изучение объекта без базовых количественных данных в научном познании невозможно. Без количественных данных научное познание – чисто умозрительная процедура.

Единство количественной и качественной обработки наглядно представлено во многих методах обработки данных: факторном и таксономическом анализе, шкалировании, классификации и др. Наиболее распространены такие приемы количественной обработки, как классификация, типологизация, систематизация, периодизация, казуистика.

Качественная обработка естественным образом выливается в описание и объяснение изучаемых явлений, что составляет уже следующий уровень их изучения, осуществляемый на стадии интерпретации результатов. Количественная же обработка полностью относится к этапу обработки данных.

26. Первичные статистические методы обработки данных.

Все методы количественной обработки принято подразделять на первичные и вторичные.

Первичная статистическая обработка нацелена на упорядочивание информации об объекте и предмете изучения. На этой стадии «сырые» сведения группируются по тем или иным критериям, заносятся в сводные таблицы. Первично обработанные данные, представленные в удобной форме, дают исследователю в первом приближении понятие о характере всей совокупности данных в целом: об их однородности – неоднородности, компактности – разбросанности, четкости – размытости и т. д. Эта информация хорошо считывается с наглядных форм представления данных и дает сведения об их распределении.

В ходе применения первичных методов статистической обработки получаются показатели, непосредственно связанные с производимыми в исследовании измерениями.

К основным методам первичной статистической обработки относятся: вычисление мер центральной тенденции и мер разброса (изменчивости) данных.

Первичный статистический анализ всей совокупности полученных в исследовании данных дает возможность охарактеризовать ее в предельно сжатом виде и ответить на два главных вопроса: 1) какое значение наиболее характерно для выборки; 2) велик ли разброс данных относительно этого характерного значения, т. е. какова «размытость» данных. Для решения первого вопроса вычисляются меры центральной тенденции, для решения второго – меры изменчивости (или разброса). Эти статистические показатели используются в отношении количественных данных, представленных в порядковой, интервальной или пропорциональной шкале.

Меры центральной тенденции – это величины, вокруг которых группируются остальные данные. Данные величины являются как бы обобщающими всю выборку показателями, что, во-первых, позволяет судить по ним обо всей выборке, а во-вторых, дает возможность сравнивать разные выборки, разные серии между собой. К мерам центральной тенденции в обработке результатов психологических исследований относятся: выборочное среднее, медиана, мода.

Выборочное среднее (М) – это результат деления суммы всех значений (X) на их количество (N).

Медиана (Me) – это значение, выше и ниже которого количество отличающихся значений одинаково, т. е. это центральное значение в последовательном ряду данных. Медиана не обязательно должна совпадать с конкретным значением. Совпадение происходит в случае нечетного числа значений (ответов), несовпадение – при четном их числе. В последнем случае медиана вычисляется как среднее арифметическое двух центральных значений в упорядоченном ряду.

Мода (Мо) – это значение, наиболее часто встречающееся в выборке, т. е. значение с наибольшей частотой. Если все значения в группе встречаются одинаково часто, то считается, что моды нет. Если два соседних значения имеют одинаковую частоту и больше частоты любого другого значения, мода есть среднее этих двух значений. Если то же самое относится к двум несмежным значениям, то существует две моды, а группа оценок является бимодальной.

Обычно выборочное среднее применяется при стремлении к наибольшей точности в определении центральной тенденции. Медиана вычисляется в том случае, когда в серии есть «нетипичные» данные, резко влияющие на среднее. Мода используется в ситуациях, когда не нужна высокая точность, но важна быстрота определения меры центральной тенденции.

Вычисление всех трех показателей производится также для оценки распределения данных. При нормальном распределении значения выборочного среднего, медианы и моды одинаковы или очень близки.

Меры разброса (изменчивости) – это статистические показатели, характеризующие различия между отдельными значениями выборки. Они позволяют судить о степени однородности полученного множества, его компактности, а косвенно и о надежности полученных данных и вытекающих из них результатов. Наиболее используемые в психологических исследованиях показатели: среднее отклонение, дисперсия, стандартное отклонение.

Размах (Р) – это интервал между максимальным и минимальным значениями признака. Определяется легко и быстро, но чувствителен к случайностям, особенно при малом числе данных.

Среднее отклонение (МД) – это среднеарифметическое разницы (по абсолютной величине) между каждым значением в выборке и ее средним.

где d = |Х – М |, М – среднее выборки, X – конкретное значение, N – число значений.

Множество всех конкретных отклонений от среднего характеризует изменчивость данных, но если не взять их по абсолютной величине, то их сумма будет равна нулю и мы не получим информации об их изменчивости. Среднее отклонение показывает степень скученности данных вокруг выборочного среднего. Кстати, иногда при определении этой характеристики выборки вместо среднего (М) берут иные меры центральной тенденции – моду или медиану.

Дисперсия (D) характеризует отклонения от средней величины в данной выборке. Вычисление дисперсии позляет избежать нулевой суммы конкретных разниц (d = Х – М) не через их абсолютные величины, а через их возведение в квадрат:

где d = |Х – М|, М – среднее выборки, X – конкретное значение, N – число значений.

Стандартное отклонение (б). Из-за возведения в квадрат отдельных отклонений d при вычислении дисперсии полученная величина оказывается далекой от первоначальных отклонений и потому не дает о них наглядного представления. Чтобы этого избежать и получить характеристику, сопоставимую со средним отклонением, проделывают обратную математическую операцию – из дисперсии извлекают квадратный корень. Его положительное значение и принимается за меру изменчивости, именуемую среднеквадратическим, или стандартным, отклонением:

где d = |Х– М|, М – среднее выборки, X– конкретное значение, N – число значений.

МД, D и ? применимы для интервальных и пропорционных данных. Для порядковых данных в качестве меры изменчивости обычно берут полуквартильное отклонение (Q), именуемое еще полуквартильным коэффициентом. Вычисляется этот показатель следующим образом. Вся область распределения данных делится на четыре равные части. Если отсчитывать наблюдения начиная от минимальной величины на измерительной шкале, то первая четверть шкалы называется первым квартилем, а точка, отделяющая его от остальной части шкалы, обозначается символом Qv Вторые 25 % распределения – второй квартиль, а соответствующая точка на шкале – Q2. Между третьей и четвертой четвертями распределения расположена точка Q3. Полуквартильный коэффициент определяется как половина интервала между первым и третьим квартилями:

При симметричном распределении точка Q2 совпадет с медианой (а следовательно, и со средним), и тогда можно вычислить коэффициент Q для характеристики разброса данных относительно середины распределения. При несимметричном распределении этого недостаточно. Тогда дополнительно вычисляют коэффициенты для левого и правого участков:

26. Вторичные статистические методы обработки данных.

К вторичным относят такие методы статистической обработки, с помощью которых на базе первичных данных выявляют скрытые в них статистические закономерности. Вторичные методы можно подразделить на способы оценки значимости различий и способы установления статистических взаимосвязей.

Способы оценки значимости различий. Для сравнения выборочных средних величин, принадлежащих к двум совокупностям данных, и для решения вопроса о том, отличаются ли средние значения статистически достоверно друг от друга, используют t-критерий Стьюдента. Его формула выглядит следующим образом:

где М1, М2 – выборочные средние значения сравниваемых выборок, m1, m2 – интегрированные показатели отклонений частных значений из двух сравниваемых выборок, вычисляются по следующим формулам:

где D1, D2 – дисперсии первой и второй выборок, N1, N2 – число значений в первой и второй выборках.

После вычисления значения показателя t по таблице критических значений (см. Статистическое приложение 1), заданного числа степеней свободы (N1 + N2 – 2) и избранной вероятности допустимой ошибки (0,05, 0,01, 0,02, 001 и т.д.) находят табличное значение t. Если вычисленное значение t больше или равно табличному, делают вывод о том, что сравниваемые средние значения двух выборок статистически достоверно различаются с вероятностью допустимой ошибки, меньшей или равной избранной.

Если в процессе исследования встает задача сравнить неабсолютные средние величины, частотные распределения данных, то используется ?2критерий (см. Приложение 2). Его формула выглядит следующим образом:

где Pk – частоты распределения в первом замере, Vk – частоты распределения во втором замере, m – общее число групп, на которые разделились результаты замеров.

После вычисления значения показателя ?2по таблице критических значений (см. Статистическое приложение 2), заданного числа степеней свободы (m – 1) и избранной вероятности допустимой ошибки (0,05, 0,0 ?2t больше или равно табличному) делают вывод о том, что сравниваемые распределения данных в двух выборках статистически достоверно различаются с вероятностью допустимой ошибки, меньшей или равной избранной.

Для сравнения дисперсий двух выборок используется F-критерий Фишера. Его формула выглядит следующим образом:

где D1, D2 – дисперсии первой и второй выборок, N1, N2 – число значений в первой и второй выборках.

После вычисления значения показателя F по таблице критических значений (см. Статистическое приложение 3), заданного числа степеней свободы (N1 – 1, N2 – 1) находится Fкр. Если вычисленное значение F больше или равно табличному, делают вывод о том, что различие дисперсий в двух выборках статистически достоверно.

26. Обобщение и интерпретация результатов эксперимента.

Выводы и интерпретация результатов завершают исследовательский цикл. Итогом экспериментального исследования является подтверждение или опровержение гипотезы о причинной зависимости между переменными: «Если А, то В».

Подтверждение статистических гипотез (о различиях, связи и пр.) — решающий, но не единственный аргумент в пользу принятия экспериментальной гипотезы . Исследователь сопоставляет свои выводы с выводами других авторов, высказывает гипотезы о причинах сходства или различия между данными, полученными им самим, и результатами предшественников. И, наконец, он интерпретирует свои выводы в терминах теоретической гипотезы. Он должен ответить на вопрос: можно ли считать подтверждение или опровержение эмпирической гипотезы подтверждением или опровержением той или иной теории. Возможно, что ни одна теория не может объяснить полученные в эксперименте результаты. Тогда экспериментатор, если он склонен к теоретизированию, пытается сам теоретически объяснить полученные в эксперименте результаты. Кроме того, он высказывает предположения о возможности обобщения и переноса полученных им данных на другие ситуации, популяции и т. д.

Итог любого исследования — преобразование «сырых» данных в решение об обнаружении явления (различий в поведении двух и более групп), о статистической связи или причинной зависимости. Подтверждение или опровержение статистической гипотезы о значимости обнаруженных сходств — различий, связей и должно быть интерпретировано как подтверждение (неопровержение) или опровержение экспериментальной гипотезы. Как правило, исследователь пытается подтвердить гипотезы о различиях поведения контрольной и экспериментальной групп. Нуль-гипотеза — гипотеза о тождестве групп.

Но для науки как сферы человеческой деятельности важнее получить максимально достоверное знание, а не «засорять» научные журналы невалидными и ненадежными результатами. Поэтому стратегия исследований в любой области психологической науки такова: переход от эксплораторного (поискового) эксперимента к конфирматорному (уточняющему), от низких уровней достоверности — к высоким, от исследований на малых выборках — к исследованиям на больших.

Принятие или отвержение статистической гипотезы не является единственным условием принятия или не принятия экспериментальной гипотезы. Если статистическая гипотеза отвергнута, то исследователь может это реализовать по-разному. Он может завершить эксперимент и предпринять попытку выдвижения новых гипотез. Экспериментатор может провести новое исследование на расширенной выборке с использованием модифицированного экспериментального плана и т. д. «Отрицательный» результат, как говорят опытные экспериментаторы, тоже результат.

Подведем итог. Исследователь может совершить две ошибки относительно гипотезы:

1) принять неверную экспериментальную гипотезу и

2) отвергнуть верную экспериментальную гипотезу. В эксплораторном (поисковом) эксперименте опаснее ошибка 2-го рода. В конфирматорном (уточняющем) эксперименте большее значение имеет ошибка 1 -го рода. Увеличение объема выборки и статистической достоверности вывода способствует минимизации ошибки 1-го рода.

Исследователя подстерегает опасность неправомерного обобщения результатов исследования. Ограничителями генерализации результатов выступают:

1) особенности выборки;

2) содержание эксперимента (задания испытуемому, воздействия, среда);

3) личность экспериментатора.

Возможны две стратегии проведения дополнительных исследований:

1) ограничение генерализации путем введения дополнительных переменных в план эксперимента;

2) индуктивный путь на основе перепроверки результатов на других рандомизированных экспериментальных выборках.

Процедура эксперимента никогда не может дать абсолютно достоверного знания, так как индукция принципиально неполна. Эксперимент — это лучший способ критики и отбора идей, но не лучший способ порождения нового знания.

26. Требования к оформлению отчета о проведенном исследовании (на примере квалификационной работы)

Завершением любой исследовательской работы является представ­ление результатов: в той форме, которая принята научным сообществом. Следует различать две основные формы представления результатов квалификационную и научно-исследовательскую.

Квалификационная работа — курсовая работа, дипломная работа, диссертация и т.д. — служит для того, чтобы студент, аспирант или соискатель, представив свой труд на суд экспертов, получил документ, удостоверяющий уровень компетентно­сти. Требования к таким работам, способу их оформления и представления резуль­татов изложены в инструкциях ВАК, положениях, принятых учеными советами, и в других столь же солидных документах.

Нас интересует вторая форма — представ­ление результатов научной работы.

Условно вид представления научных результатов можно разделить еще на три подвида:

1) устные изложения;

2) публикации;

3) компьютерные версии.

Но все они относятся к тем или иным вариантам представления текстовой, символической и графической информации.

В. А. Ганзен «Системные описания в психологии» (1984): Под описанием понимается любая форма представ­ления информации о полученных в исследовании результатах.

Различают следую­щие варианты представления информации:

вербальная форма (текст, речь),

симво­лическая (знаки, формулы),

графическая (схемы, графики), п

предметно-образная (макеты, вещественные модели, фильмы и др.).

Все-таки любое научное сообщение это, прежде всего текст и он бывает 2 видов:

на естественном язы­ке («природном», обыденном);

научном языке.

Главное требование к научному тексту — последовательность и логичность из­ложения.

Геометрическая форма представления результатов:

Геометрические (пространственно-образные) описания являются традиционным способом кодиро­вания научной информации.

Один из традиционных способов представления информации, использую­щих топологические характеристики, — это графы (графом является множество точек (вершин), соединенных ребрами (ориентированными или неори­ентированными отрезками)).

Чаще всего ориентированные графы исполь­зуются при описании системы причинных зависимостей между независимой, допол­нительными и зависимой переменными.

Для первичного представления данных используются другие графические фор­мы: диаграммы, гистограммы и полигоны распределения, а также различные графики.

Первичным способом представления данных является изображение распределе­ния. Для отображения распределения значений измеряемой переменной на выбор­ке используют гистограммы и полигоны распределения.

Так же для отображения информации используются графики:

1) отображаю­щие зависимость изменения параметров во времени;

2) отображающие связь неза­висимой и зависимой переменных (или любых двух других переменных)

Наиболее важный способ представления результатов научной работы — число­вые значения величины:

1) показатели центральной тенденции (среднее, мода, ме­диана);

2) абсолютные и относительные частоты;

3) показатели разброса (стандарт­ное отклонение, дисперсия, процентильный разброс);

4) значения критериев, ис­пользованных при сравнении результатов разных групп;

5) коэффициенты линейной и нелинейной связи переменных и т.д. и т.п.

Итогом обработки данных «точного» эксперимента является аналитическое опи­сание:

Аналитические описания, как правило, ито­говое обобщение не одного, а серии исследова­ний, проведенных разными авторами. Поэтому они редко являются завершением отдельной экспериментальной работы.

26. Требования к оформлению научной статьи.

Варианты текстового представления научных результатов:

а) тезисы научного доклада;

б) отчет о научно-исследовательской ра­боте;

в) письмо в редакцию (краткое сообщение о научных результатах;

г) статья в научном журнале либо в сборнике научных работ;

д) научная монография.

Основной формой научной публикации является статья в научном журнале. Су­ществуют общепринятые требования, предъявляемые к научной статье.

Основной формой научной публикации является статья в научном журнале. Су­ществуют общепринятые требования, предъявляемые к научной статье. Стандарт подготовки рукописи «Психологического журнала» приводится в Приложении 3.

Используется стандарт оформления статьи, принятый АРА (Американ­ская психологическая ассоциация). В титуле статьи указываются имя и фамилия автора (авторов) и место его работы. Заголовок статьи краткий (не более 15 слов). Он должен кратко информировать читателя о сути исследования. Статью сопровож­дает изложение содержания (abstract) — не более 100-175 слов: информация о про­блеме исследования, его предмете, об испытуемых, о методе, результатах и главные выводы. Резюме содержания статьи идет в реферативный журнал «Psychological Abstracts».

Введение:

постановка проблемы;

обзор исследований предшественников;

основные методы, с помо­щью которых осуществлялись прежние исследования;

анализируются про­тиворечия в результатах, полученных до настоящего момента; Автор дает теоретическое обоснование своего исследования:

Излагаются гипотеза и способ ее провер­ки;

Приводится список изучаемых и контролируемых переменных (зависимая, неза­висимая, дополнительные и другие внешние переменные);

дается прогноз исхода исследования.

Метод:

Основные сведения о методе помещаются еще во введении. В этом раз­деле полностью раскрываются все особенности процедуры исследования( план исследования, характеристика выборки, время проведения, процедура исследования, инструкция испытуемому, алгоритм работы экперементатора, способах управления независимой переменной, об измере­нии зависимой переменной и о приемах контроля внешних переменных, специаль­но оговариваются приемы балансировки, контрбалансировки, стабилизации внеш­них условий, способы общения между испытуемыми и экспериментатором и т.д.)

Методики и аппаратура.

При описании методики и аппаратуры следует ука­зать конкретное название модели и ее спецификацию. Обычно уникальная аппара­тура описывается детально. Стандартная техника и стандартизированные методики (тесты) в подробном описании не нуждаются.

Результаты.

Главный раздел статьи посвящается представлению и анализу ре­зультатов. В начале этого раздела рекомендуется напомнить постановку проблемы и исходную гипотезу. Затем сжато, соответствующими значениями показателей, а также значениями критериев и уровня достоверности, приводятся основные резуль­таты. Дается представление об общей структуре результатов и их статистической значимости.

Для пояснения и иллюстрации результатов в статье приводятся таблицы и ри­сунки.

В стандарте, принятом АРА, указано, что автор не должен:

включать таблицы и графики в текст статьи, а должен помещать их в конце текста. Каждая таблица или рисунок представляются на отдельном листе.

Нумерация таблиц и рисунков долж­на соответствовать последовательности ссылок на них в тексте.

Поскольку в тексте они не приводятся, в нужном месте дается ссылка на таблицу или график.

Обсуждение результатов.

В этой части автор статьи обязан привести выводы из полученных данных, соотнести их с исходной гипотезой и результатами предше­ственников. Автор должен объяснить исход эксперимента, руководствуясь теоре­тическими или методическими соображениями. Кроме того, он может выдвинуть дополнительные гипотезы для объяснения, предложения по совершенствованию или опровержению теории, на которую он опирался, проводя исследование.

Ссылки на источники.

Список использованной литературы представляется на отдельной странице. Стиль АРА предусматривает, чтобы в тексте при ссылке дава­лась фамилия автора и дата публикации, например: (Adams, 1970) или Adams (1979). Публикация примечаний не входит в стандарт АРА.

На последних страницах статьи помещаются таблицы, графики и примечания. Реферируемые источники и ссылки, например «Smith (примечание 1)», идут на пер­вом отдельном листе. Каждая таблица или график также представляются на отдель­ной странице. Надписи в стандарте АРА пишутся над таблицами: сначала следует номер таблицы (Table 1), под ней — название, указывающее на то, связи каких пе­ременных отражают представленные данные. Обычно по столбцам обозначаются группы испытуемых, а по строкам — условия эксперимента.

Аббревиатуры принятые стандартом АРА для общепринятых названий,и буквенные сокращения для основных статистических терминов:

• Миннесотский многофакторный личностный опросник — MMPI

• Коэффициент интеллекта — IQ

• Хронологический возраст — СА

• Время реакции — RT

• Сокращения статистических терминов:

• М — среднее (оценка математического ожидания);

• SD — стандартное отклонение;

• Man — медиана;

• df — число степеней свободы;

• п — количество субъектов в группе;

• N — общее количество субъектов;

• Р — уровень достоверности;

• «SS — сумма квадратов;

• MS — среднее квадратов;

• r — коэффициент корреляции Пирсона.

Стандарт АРА предлагает следующую структуру научной публикации:

1. Титульный лист

2. Краткое изложение (abstract)

3. Основной текст: название (над статьей) и введение, метод, результаты, обсужде­ние

4. Основной реферируемый источник

5. Список литературы (ссылки)

6. Примечания

7. Таблица

8. Название графика

9. График

Можно еще раз привести несколько полезных рекомендаций, касающихся стиля написания работы:

— излагать свои идеи следует упорядоченно, разбивая по смыслу изложения на аб­зацы и параграфы;

— писать следует по возможности просто и кратко;

— нужно избегать двусмысленностей;

— статья пишется для читателя, поэтому автору не мешает прочитать ее перед пуб­ликацией самому.

26. Наглядное представление результатов эксперимента.

В психологии используется несколько основных форм графического представления

научной информации. Для первичного представления данных используются следующие

графические формы: диаграммы, гистограммы и полигоны распределения, а также

различные графики.

Начальным способом представления данных является изображение распределения. Для

этого используют гистограммы и полигоны распределения.

Гистограмма – это «столбчатая» диаграмма частотного распределения признака на

выборке.

В полигоне распределения количество испытуемых, имеющих данную величину признака

(или попавших в определенный интервал величины), обозначают точкой с

координатами. Точки соединяются отрезками прямой. Перед тем как строить полигон

распределения или гистограмму, исследователь должен разбить диапазон измеряемой

величины, если признак дан в шкале интервалов или отношений, на равные отрезки.

Рекомендуют использовать не менее пяти, но не более десяти градаций. В случае

использования шкалы наименований или порядковой шкалы такой проблемы не

возникает.

Если исследователь хочет нагляднее представить соотношение между различными

величинами, например доли испытуемых с разными качественными особенностями, то

ему выгоднее использовать диаграмму. В секторной круговой диаграмме величина

каждого сектора пропорциональна величине встречаемости каждого типа. Величина

круговой диаграммы может отображать относительный объем выборки или значимость

признака.

Переходным от графического к аналитическому вариантом отображения информации

являются в первую очередь графики, представляющие функциональную зависимость

признаков.

Можно выделить два различных по содержанию типа графиков: 1) отображающие

зависимость изменения параметров во времени; 2) отображающие связь независимой и

зависимой переменных (или любых двух других переменных).

Существует ряд простых рекомендаций по построению графиков. В частности, Л.В.

Куликов дает следующие советы начинающим исследователям:

1. График и текст должны взаимно дополнять друг друга.

2. График должен быть понятен «сам по себе» и включать все необходимые обозначения.

3. На одном графике не разрешается изображать больше четырех кривых.

4. Линии на графике должны отражать значимость параметра, важнейшие необходимо

обозначать цифрами.

5. Надписи на осях следует располагать внизу и слева.

6. Точки на разных линиях принято обозначать кружками, квадратами и треугольниками.

Если необходимо на том же графике представить величину разброса данных, то их

следует изображать в виде вертикальных отрезков, чтобы точка, обозначающая

среднее, находилась на отрезке (в соответствии с показателем асимметрии).

Видом графиков являются диагностические профили, которые характеризуют среднюю

выраженность измеряемых показателей у группы или определенного индивида.