22. Модели псевдоэксперимента: разновидности, сущность, возможность контроля посторонних факторов.

О применении моделей псевдоэксперимента можно говорить при выполнении следующих условий. Во-первых, исследователь сумеет контролировать, когда и над кем он будет проводить измерения. Во-вторых, исследователь не имеет возможности определять порядок задействования независимых переменных и случайным образом отбирать респондентов в экспериментальную и контрольную группы. Псевдоэкспериментальные модели полезны, когда исследователь не сможет использовать модели действительного эксперимента или когда нет времени и средств на проведение последних. Тем не менее, поскольку степень контроля со стороны исследователя в данном случае гораздо ниже, необходимо учитывать влияние неконтролируемых факторов на полученные результаты. Распространенные примеры псевдоэкспериментальных моделей — временные ряды и множественные временные ряды. Временные ряды Модель временных рядов предполагает периодическое проведение измерений зависимых переменных для группы единиц наблюдения. После того как группа подверглась воздействию независимой переменной, снова проводится серия измерений зависимых переменных для оценки степени влияния независимого фактора. Эксперимент с использованием временных рядов можно представить в следующем виде:

О1 О2 О3 О4 О5 Х О6 О7 О8 О9 О10 Такая модель считается псевдоэкспериментальной, поскольку не проводится случайный отбор единиц наблюдения и независимых факторов, а исследователь не определяет время задействования независимого фактора. Временные ряды Псевдоэкспериментальная модель, включающая периодическое проведение измерений зависимых переменных для группы единиц наблюдения. После того как группа подверглась воздействию независимой переменной, снова проводится серия измерений зависимых переменных для оценки степени влияния независимого фактора. Основной недостаток модели временных рядов — отсутствие контроля исторического фактора. Другой недостаток — невозможность устранения влияния интерактивного эффекта тестирования, поскольку проводится неоднократное измерение факторов-характеристик для одних и тех же респондентов. Тем не менее эта модель весьма полезна, что и подтверждается приведенным ниже примером. Эффективность пробного рекламного ролика (X) после его трансляции заданное количество раз можно оценить на основе опроса заранее определенной экспериментальной выборки респондентов. Хотя исследователь устанавливает время и частоту трансляции ролика, он, тем не менее, не может уверенно утверждать, сколько раз и где его прослушал каждый отдельный респондент из выборки. Покупки респондентов из выборки регистрируются до, во время и после трансляции ролика, чтобы определить, имеет ли последний кратковременный, долговременный или нулевой эффект на покупательское поведение респондентов. Модель множественных временных рядов аналогична по содержанию модели временных рядов, за исключением того, что в ней участвует кроме основной группы еще и контрольная. Эту модель можно представить следующим образом:

О1 О2 О3 О4 О5 Х О6 О7 О8 О9 О10

О1 О2 О3 О4 О5 О6 О7 О8 О9 О10 При условии правильного отбора респондентов в контрольную группу эта модель дает более надежные результаты, чем модель временных рядов. Надежность возрастает за счет двойного сравнения результатов измерений: в экспериментальной группе до и после задействования независимой переменной и по сравнению с контрольной. Применительно к ситуации с оценкой эффективности рекламы данная модель выглядит так: пробный рекламный ролик показывают отобранным респондентам лишь в некоторых городах. Респонденты в этих городах составят экспериментальную группу, а в городах, где реклама не демонстрировалась, — контрольную группу.