11. Переменные в психологическом эксперименте.

В целом выделяют следующие виды переменных:

• независимые переменные (НП);

• зависимые переменные (ЗП);

• побочцые переменные (ПП);

• дополнительные переменные (ДП);

• смешивающиеся переменные (СП) и т. д.

Независимая переменная (НП) — экспериментальное воздействие и экспериментальный фактор — управляемая (переменная), т. е. активно изменяемая исследователем переменная.

Зависимая переменная (ЗП) — переменная (любое психическое явление, характеристика), изменения которой рассматриваются как следствия изменения на экспериментальное воздействие. Проще го­воря, это так называемые реакция или отклик на экспериментальное воздействие.

Независимая и зависимая переменные, а также подразумеваемое отношение между ними являются составными частями экспериментальной гипотезы (ЭГ).

Классифицировать зависимые переменные представляется довольно затруднительным, поскольку они представляют всю область психических явлений. В отношении независимых переменных некоторые классификации существуют.

Выделяются следующие виды независимых переменных (НП) как основания задания экспериментальных условий (см.: Кэмпбелл Д., 1980):

• управляемые переменные или факторы, такие, как метод обучения, стимульные условия, отдельные стимулы;

• потенциально управляемые переменные, которые исследователь мог бы изменить, но не делает этого из-за сложности изменения условий (система школьного образования, предметы и т. д.);

• относительно постоянные аспекты социального окружения: социально-экономический уровень, населенный пункт, школа и т. д.

Они выступают как основания разбиения испытуемых на группы, как уровни воздействия независимой переменной;

• «оргазмические» переменные — пол, возраст и т. д., определяющие возможность подбора групп эквивалентных или отличающихся по этой характеристике;

• тестируемые или измеряемые переменные, т. е. весь тот арсенал психологических методик, по данным которых возможны классификации или выделение испытуемых в отдельные группы, могут быть отнесены к этому виду переменных (например, методики выделения экстравертов — интровертов; тревожных — нетревожных и т. д.).

19. Математико-статистическая обработка экспериментальных данных. Анализ первичных статистик.

Следует понять, что в современной психологии в практической деятельности психолога любого уровня без использования аппарата математической статистики все ваши выводы могут восприниматься как не более чем умозрительные, с известной долей субъективности.

основные принципы использования математико-статистических методов в психологии:

• без использования и владения аппаратом математической статистики вы не можете считать себя квалифицированным психологом;

• аппарат математической статистики в психологии лишь инструмент для обоснования достоверности ваших выводов, и математические критерии никогда не рассматривались в психологии в качестве абсолютной истины. В то же время игнорирование их ни в коем случае не допустимо и требует при необходимости дополнительного обоснования;

• от того, как вы используете математико-статистический инструментарий, зависят ваши выводы (в такой же мере ваши выводы могут быть оспорены другими исследователями при использовании других методов).

Для определения способов математико-статистической обработки прежде всего необходимо оценить характер распределения данных по всем используемым параметрам (признакам). Одним из важнейших в математической статистике является понятие нормального распределения. Нормальное распределение — модель варьирования некоторой случайной величины, значения которой определяются множеством одновременно действующих независимых факторов.

Важнейшими первичными статистиками, характеризующими распределение исследуемого признака, являются:

• средняя арифметическая — это величина, сумма отрицательных и положительных отклонений от которой равна нулю. В статистике ее обозначают буквой «М» или «X». Чтобы ее подсчитать, надо суммировать все значения ряда и разделить сумму на количество суммированных значений.

• среднее квадратичное отклонение (обозначаемое греческой буквой ...— сигма и называемое также основным, или стандартным отклонением) — мера разнообразия входящих в группу объектов; она показывает, насколько в среднем отклоняется каждая вари­анта (конкретное значение оцениваемого параметра) от средней арифметической. Чем сильнее разбросаны варианты относительно средней, тем большим оказывается и среднее квадратичное от­клонение. Разброс значений характеризует и размах — разность между наибольшим и наименьшим значением в ряду. Однако сигма полнее характеризует разброс значений относительно средней арифметической.

коэффициент вариации — частное от деления сигмы на среднюю арифметическую, умноженное на 100%. Обозначается CV