26. Критерии объективности метода психологического исследования.

В качестве важного признака, характерного для оценки результатов психологического наблюдения, выступает относительная оценка их объективности. Критерии объективности не могут рассматриваться безотносительно к гносеологическим установкам автора исследования или психологической школы. Характеристика адекватности использования того или иного метода предполагает оценку достоверности («истинности») не столько самих результатов, сколько соответствия его проверяемой гипотезе. Гипотеза исследования вводит в систему психологических знаний те или иные утверждения как эмпирически подкрепляемые, связывает утверждения о фактах с их предполагаемым (гипотетическим) пониманием. Для оценки самих результатов, или данных, полученных любым методом психологического исследования, используют следующие понятия: надежность, валидность, согласованность, воспроизводимость. Рассмотрим эти понятия на примере всем известного метода наблюдения. Надежность связывается как со степенью стабильности результатов, получаемых в разное время и различных ситуациях, так и со степенью согласия наблюдателей, дающих отчеты об одном и том же «объекте» наблюдения. Критерий валидности пришел из другого арсенала методов – психодиагностики. Одни авторы видят в нем новое переименование старой проблемы оценки соответствия реально полученных эмпирических данных «идеальным» данным. Такие идеальные, т.е. ничем не искаженные, результаты могли бы быть получены в умозрительном исследовании, когда психолог не делает ошибок наблюдения и интерпретации. Другие авторы считают это понятие не вполне подходящим для оценки качества реализованного метода наблюдения. Они обосновывают это тем, что нужно критично взвешивать возможные источники ошибок наблюдателя, а не подменять эту проблему оценкой валидности в том значении термина, который сложился применительно к психодиагностическим процедурам. Критерий воспроизводимости данных означает оценку возможности получения аналогичных данных другими исследователями в подобных ситуациях. Для метода наблюдения он часто переформулируется в критерий согласия наблюдателей, т.е. согласованности результатов, получаемых для идентичных ситуаций наблюдения разными людьми (предполагается одинаково высокий профессиональный уровень этих наблюдателей). Стандартизация условий наблюдения во многом определяет согласованность или хотя бы сопоставимость результатов разных наблюдателей. Оценка воспроизводимости результатов зависит также от характеристик наблюдаемой психологической реальности, применительно к различным областям которой могут существовать разные оценки ее уникальности.

27. Статистические выводы и их связь с проверкой экспериментальных гипотез.

Вывод об экспериментальном эффекте может быть сделан как на основе установления значимой связи между изменениями НП и ЗП, т.е. путем использования мер связи, так и путем установления значимых различий в ЗП между экспериментальным и контрольным условиями, т.е. путем использования мер различий. Выбор тех или иных статистических критериев определяется обоснованным обсуждением адекватности их с точки зрения возможных соотнесений разных видов представления эмпирических результатов и предположений о каузальной зависимости. Если выбраны меры связи, то далее необходимы решения о выборе коэффициента корреляции, соответствующего шкалам измерения психологических переменных и плану соотнесения ЗП с экспериментальными условиями. В случае если выбраны меры различий, то также предполагается ряд решений об их соответствии плану сбора данных и типу показателей ЗП. Статистические выводы о значимых различиях в выборочных показателях ЗП в контрольном и экспериментальном условиях, т.е. использование мер различий для установления экспериментальных эффектов, позволяют установить лишь факт изменений ЗП. Это первый шаг к выводу о результате действия НП. Вторым существенным шагом (при планировании эксперимента и обсуждении его результатов) является обоснование того, что разница в условиях НП экспериментально контролировалась. Обсуждение экспериментальной процедуры с точки зрения того, действительно ли управляемые экспериментатором различия выступают в качестве причинно-действующих условий – лишь один из аспектов принятия решения об установленной зависимости. Статистические решения об отвержении нуль-гипотез следует рассматривать только в качестве одного из этапов реализации достоверных выводов об установленной зависимости на основе полученных эмпирических данных. Формальное планирование учитывает этот этап следующим образом. Величина полученного в эксперименте различия (в сравниваемых рядах показателей ЗП) оценивается с точки зрения предполагаемого минимального эффекта, который при заданном уровне значимости (вероятности ошибок первого рода), а также необходимом для этого числе проб или испытуемых (п – величина выборки) принимается в качестве критериального при заключении о неслучайном характере различий в эмпирических выборках показателей.

Статистические решения связаны с количественной оценкой экспериментального эффекта как преодолевающего это минимальное значение. Однако они не означают установления количественных зависимостей, если под таковыми понимать установление количественно представленных отношений между изменениями в уровнях НП и ЗП. Экспериментальная гипотеза может включать предположения о функциональных отношениях между НП и ЗП как количественных зависимостях. Статистические решения осуществляются и для сравнения качественных уровней НП по соответствующим им показателям ЗП. Иными словами, сама по себе количественная оценка основного результата действия НП не означает, что психологическая гипотеза является количественной.

Виды статистических гипотез: нуль гипотеза – Н0, альтернативная – Н1, она логически отрицает Н0.

Критерий к Н0 – критерий Стьюдента. Мы должны определить критические области, если статистика критерия (формула для вычисления) в этой области, то Н0 – верна. В следствие такого рассуждения могут возникнуть ошибки 1 рода (эффект по-нашему мнению есть, а его в реальности нет) и ошибка 2 рода – эффекта нет, а он есть (мы лохи). Вероятность ошибки 1 рода – альфа, а вероятность ошибки второго рода – бета (обратная связь). Если увеличивается альфа, то понижается бета, и наоборот. Они НЕ ЛИНЕЙНЫ!!! (можно вспомнить еще про уровень значимости 0,05). Чтобы повысить достоверность результатов надо: 1) увеличить число испытуемых; 2) уменьшить статистический шум (случайные воздействия).