31.Понятие об экспериментальной и контрольной группах.

Если в одних исследованиях группы испытуемых подвергаются воздействию одной независимой переменной, имеющей разные уровни выраженности, то в других экспериментах используются экспериментальные и контрольные группы.

Хотя такие эксперименты можно описать с помощью определения независимой переменной, мы обсудим здесь относящиеся к ним основные понятия потому, что они занимают особое место при разработке экспериментального плана.

Экспериментальная группа – это группа, непосредственно подвергающаяся экспериментальному воздействию в процессе исследования, то есть группа, с которой непосредственно работает экспериментатор.

Контрольная группа помещается в те же условия, что и экспериментальная, за исключением того, что испытуемые в ней не подвергаются экспериментальному воздействию. Хорошим примером такого подхода является эксперимент Спалланцани. Те собаки, которым вводили для оплодотворения профильтрованную сперму, составляли экспериментальную группу, а те, которым вводилась нормальная сперма – контрольную. В следующем примере мы увидим контрольную и экспериментальную группы, воздействия на которые различаются в соответствии с их назначением.

32.Репрезентативность экспериментальной выборки.

Одно из требований к выборке — репрезентативность. Выборка должна каче­ственно и количественно представлять генеральную совокупность, основные типы потенциальных испытуемых, существующие в популяции. Испытуемые должны быть правильно распределены по экспериментальной и контрольным группам, что­бы все группы были эквивалентными.

ВЫБОРКИ РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ - свойство выборки (см.), заключающееся в ее способности адекватно представлять состояние дел в генеральной совокупности (см.). В количественных исследованиях различают статистическое и нестатистическое обоснование репрезентативности.

Статистическое обоснование репрезентативности применяется к случайным (вероятностным, статистическим) выборкам - простым, стратифицированным, кластеризованным, многоступенчатым. Оно обеспечивается оцениванием случайной ошибки выборки для наиболее важных, с точки зрения целей исследования, переменных.

Нестатистическое обоснование репрезентативности применяется к целевым (квотным, "основного массива", "снежного кома" и т.п.) выборкам. Репрезентативность квотной выборки обычно обосновывается соответствия распределения выборки распределению генеральной совокупности по наиболее важным социально-демографическим показателям, таким как пол, возраст, образование и т.п., а также применением рандомизирующих процедур при отборе респондентов, таких как использование элементов маршрутной выборки, запрет на опрос родственников и знакомых и др. Для выборки, полученной методом "основного массива" или "снежного кома", обоснование репрезентативности строится на основе оценки неохваченной части генеральной совокупности - ее объема, а также существенности отличий от выборки исследования.

Выборки качественных исследований обосновываются теоретически и, в силу этого, часто называются теоретическими.

33.Методы экспериментальный переменных, виды независимых, зависимых и внешних переменных.

Экспериментальное воздействие предназначено для изменения независимой переменной, под которой понимаются средства (препятствия, цели и т.д.), которые предъявляются испытуемому и являются непосредственной причиной изменения зависимой переменной - состояний объекта. Так, экспериментатор, предъявляя испытуемому сигналы различной околопороговой громкости, изменяет его психическое состояние - испытуемый либо слышит, либо не слышит сигнал, что приводит к различным моторным или вербальным ответам ("да" - "нет", "слышу" - "не слышу").

"Прочие" переменные экспериментальной ситуации, которые должен контролировать экспериментатор, называются внешними. Среди внешних переменных выделяют:

1) побочные переменные - внешние переменные, порождаемые систематическим смешением, ведущим к появлению неожиданных данных (фактор времени, фактор задачи, индивидуальные особенности испытуемых);

2) дополнительную переменную - внешнюю переменную, которая существенна для изучаемой связи между причиной и следствием.

При проверке частной гипотезы уровень дополнительной переменной должен соответствовать ее уровню в изучаемой реальности. Например, при изучении связи уровня развития непосредственного и опосредованного запоминания дети должны быть одного возраста. Возраст в этом случае - дополнительная переменная. Если же проверяется общая гипотеза, то эксперимент проводится при разных уровнях дополнительной переменной, т.е. с участием групп детей разного возраста, как в известных экспериментах А.Н. Леонтьева по изучению развития опосредованного запоминания.

Среди дополнительных переменных выделяют ключевую и контрольную переменные. Дополнительная переменная, особо значимая для эксперимента, называется ключевой. Контрольной переменной называется дополнительная переменная, которая в факторном эксперименте становится второй основной.

Суть эксперимента состоит в том, что экспериментатор, варьируя независимую переменную, регистрирует изменение зависимой переменной и контролирует внешние (побочные) переменные. Исследователи различают разные виды независимой переменной:

качественную, количественную. Среди зависимых переменных выделяется базисная переменная, т.е. та, на которую оказывает влияние независимая переменная.

В эксперименте обычно экспериментатор, варьируя независимую переменную, регистрирует изменение зависимой переменной и контролирует внешние (побочные) переменные. В психологии экспериментаторы имеют дело с поведением испытуемого, поэтому в качестве зависимой переменной выбираются параметры вербального и невербального поведения. К ним относятся: число ошибок; время, которое затратил испытуемый при решении задачи; изменения мимики его лица при просмотре эротического фильма; время двигательной реакции на звуковой сигнал и т.д. Выбор поведенческого параметра определяется исходной экспериментальной гипотезой. Исследователь должен максимально конкретизировать выбранный параметр поведения, т.е. добиться того, чтобы зависимая переменная была операционализирована - поддавалась регистрации в ходе эксперимента.

34.Репрезентативное и приближённое моделирование.

Приближенное моделирование - приблизительная представленность в выборке характеристик популяции.

Репрезентативное моделирование - структура выборки соответствует структуре популяции.

Наиболее простой вариант был уже рассмотрен - составление репрезентативной группы испытуемых, характеристики которой соответствуют характеристикам интересующей нас популяции. Иногда невозможно найти способ создания репрезентативной группы. Тогда используется метод приближенного моделирования. В частности, исследование может проводиться при участии студентов 2-го курса университета, а данные приписываются всем людям, или людям в возрасте от 17 до 21 года, или людям со средним образованием в возрасте от 17 до 21 года и т.д. Чем меньше генерализация, т.е. чем точнее набор критериев, описывающих популяцию, на которую распространяются выводы, тем выше внешняя валидность эксперимента. При моделировании популяции методом случайного выбора, или рандомизации, экспериментальную выборку составляют так, что каждой личности предоставляется равный шанс для участия в эксперименте. Каждому индивиду присваивается номер; с помощью таблицы случайных чисел производится формирование экспериментальной выборки. Процедура трудноосуществима, поскольку каждый представитель интересующей нас популяции должен быть учтен. На практике прибегают к более простым способам случайного отбора. Отбирают любую группу испытуемых, затем измеряют у них значимое для эксперимента индивидуальное свойство. После этого испытуемых распределяют по группам методом Монте-Карло так, что вероятность попасть в группу для каждого испытуемого равна.

35.Рандомизация, отбор и распределение, отсроченное измерение, функциональная и причинная зависимость, эффект смешения.

РАНДОМИЗАЦИЯ - процедуры случайного распределения участников эксперимента (см.) по группам или порядка предъявления им экспериментальных условий. Также процедуры, обеспечивающие случайный отбор респондентов при построении выборки случайной.

Для каждой из экспериментальных схем (см.) существуют свои методы Р.

Для межгрупповой схемы, основной недостаток которой заключается в том, что существует постоянная опасность смешения из-за различий между испытуемыми в группах, используются две техники распределения испытуемых по группам, которые помогают избежать этого нежелательного эффекта. Первая техника - распределение случайным образом (Р.). При этом методе характеристики испытуемых игнорируются и распределение по группам является случайным и непредвзятым. Это значит, что любой испытуемый имеет равные шансы попасть в любую группу. Способы формирования групп - простейший генератор или таблица случайных чисел. Следует, однако, учитывать, что Р. не гарантирует равенства групп по важным для исследователя показателям. Вторая техника - распределение по условиям (попарный отбор, метод "копий-пар") - употребляется реже, чем первая. Экспериментальная и контрольные группы составляются из индивидов, эквивалентных по значимым для экспериментатора параметрам. Обычно распределение производится по переменной, которая вероятнее всего может вызвать смешение. Такое распределение имеет ряд проблем:

1) невозможность соотнести все характеристики с условиями эксперимента;

2) экспериментатор может не знать, какие характеристики следует принимать во внимание;

3) даже если группы уже сформированы, все равно экспериментатор может пропустить какую-либо характеристику, потенциально связанную с независимой переменной;

4) распределение по одной переменной может нарушить распределение по другим переменным;

5) потеря испытуемых, т.е. один или несколько испытуемых не участвуют в эксперименте до конца, или их поведение меняется радикально по причинам, далеким от независимой переменной. Испытуемый может заболеть, отказаться от дальнейшего участия или же выполнять тесты с таким количеством ошибок, что результаты становятся неинтерпретируемыми. В длительном эксперименте испытуемые могут взрослеть и их характеристики будут изменяться. Несмотря на тщательное распределение испытуемых по группам, потеря даже одного испытуемого может сделать группы неравными по своим характеристикам.

В интраиндивидуальной экспериментальной схеме основное допущение - объект остается идентичен самому себе с течением времени - может нарушаться из-за ряда причин. При этом систематическая разница в наблюдениях будет вызвана не действием независимой переменной, а другими факторами. Например, изменения в поведении участников могут произойти из-за влияния времени, т.е. исследуемый эффект наступил с течением времени не из-за действия влияющего фактора, а сам собой (привыкание, обучение, усталость) или в результате действия третьего фактора (что-либо случилось с участниками во время эксперимента или они стали свидетелями некоторого события, повлиявшего на них существенным образом). Таким образом, наблюдаемый эффект вызывается фазами исследований, а не действием независимой переменной. Изменения могут также произойти под влиянием порядка предъявления условий - влияние условий одного испытания на последующие. Для того чтобы избежать этой опасности, существуют две методики. Первая - случайное распределение (Р.) условий: порядок предъявления уровней независимой переменной определяется случайным образом для каждого испытуемого. Однако данная методика не гарантирует устранения эффекта влияния. Вторая методика - уравнивание (контрбалансировка): каждое условие встречается в любой период эксперимента. Таким образом, каждое условие имеет одинаковые шансы получить влияние смещенной переменной. Полное уравнивание требует, чтобы все возможные порядки испытаний были использованы. Однако, чем больше число условий, тем больше число их порядков. Если число условий п, то число порядков п! Поэтому на определенном этапе полное уравнивание становится невозможным. При невозможности полного уравнивания применяют методику частичного уравнивания (латинский квадрат).

36.Контроль переменных, балансировка и контрбалансировка.

Следует различать контроль независимой переменной и контроль «прочих» или внешних (побочных и дополнительных переменных). Контроль неза­висимой переменной состоит в ее активном варьировании или знании закономерности ее изменения. Второй смысл понятия «контроль» — управление внешними, «прочими» переменными эксперимента. Влияние внешних переменных сводится к эффекту смешения.

Различают два основных способа контроля независимой переменной. Эти спосо­бы лежат в основе двух типов эмпирического исследования: активного и пассивно­го. Напомним, что в психологии к активным относятся деятельностный метод (эксперимент) и коммуникативный (беседа), а к пассивным — наблюдение и изме­рение. Пассивные методы называют также методами систематизированной регист­рации, или систематизированного наблюдения (включая в него и процедуру измере­ния).

В эксперименте контроль независимой переменной производится с помощью ак­тивного манипулирования, варьирования. При систематизированном наблюдении (также — измерении) контроль осуществляется за счет отбора (селекции) требуе­мых значений независимой переменной из числа уже существующих переменных. Примером активного контроля является, например, изменение громкости сигнала, подаваемого экспериментатором в наушники. Примером пассивного контроля мо­жет служить разбиение группы учеников на неуспевающих, среднеуспевающих и хорошо успевающих при исследовании влияния уровня успешности обучения на статус личности в учебной группе.

При планировании исследования следует иметь в виду, что принципы, предъяв­ляемые к формированию плана для активного и пассивного исследований, одни и те же, за исключением контроля эффектов, связанных с экспериментальным воздей­ствием.

Существует несколько основных приемов контроля над влиянием внешних («прочих») переменных на результат эксперимента:

1) элиминация внешних переменных;

2) константность условий;

3) балансировка;

4) контрбалансировка;

5) рандомизация.

Эти приемы, разумеется, не позволяют полностью избежать воздействий со сто­роны «прочих» переменных, однако их выполнение является своеобразной профи­лактической процедурой: мытье рук перед едой не дает 100 %-й гарантии от заболе­вания дизентерией, но существенно снижает вероятность заболевания.

Балансировка — способ контроля действия внешних (дополнительных) переменных, при котором каждой группе испытуемых предъявляют различные сочетания независимой и дополнительных переменных.

Контрбалансировка (или позиционное уравнивание) — способ контроля эффекта поряд­ка путем чередования воздействий. Каждая группа испытуемых получает один и тот же набор воздействий, меняется лишь их последовательность в серии. Каждый набор воз­действий предъявляется одинаковое число раз. Различают реверсивные (обратные) урав­нивания, полное уравнивание, латинский квадрат, полный сбалансированный квадрат.

37.Классическая теория психологических измерений.

Классическая теория измерения

В соответствии с классической теорией измерения считается, что «современная» психология представляет собой количественную науку. Это предположение можно найти в работе Фехнера [1], где сказано, что в общем случае измерение количества состоит в установлении того, как часто единица количества того же сорта содержится в нем. В работе [36] отмечено: мы производим измерение в некоторой области естественных наук, когда сравниваем данную величину с некоторой конвенциальной единицей того же самого рода и определяем, сколько раз эта единица содержится в величине.

В настоящее время в психологии классическая теория измерений практически целиком вытеснена репрезентативной и операциональной теориями, однако некоторые следствия ее применения сохраняются до сих пор [20, 31]. В соответствии с этой теорией измерение является просто «оценкой количества» (т.е. оценкой «сколько») [31]. При измерении рассматривается, каким количеством данного атрибута обладает объект (т.е. сколько массы, интеллекта и т.д.). Оценка количества просто прикладывается к количественным переменным, и для того чтобы быть измеримым, атрибут должен соответствовать дефиниции количественной переменной [20]. При этом игнорируется тот момент, что такие атрибуты, как масса, могут быть измерены только потому, что они количественны, но такие как национальность измерены быть не могут. Различие между количественными и неколичественными атрибутами находятся в самой структуре атрибута.

Относительно структуры количественного атрибута достаточно сказать, что его величины состоят в ординальных и аддитивных отношениях друг с другом таким образом, что они формируют структуру, сходную с той, которая описана в работе [21] как экстенсивная. Но существует фундаментальное различие между концептами экстенсивной структуры и тем, что содержится в классической теории измерения. В работе [21] рассматриваются элементы измерения, которые обладают экстенсивной структурой, будучи объектами (например, прямые твердые бруски), в то время как в соответствии с классической теорией элементами измерения являются атрибуты объектов (т.е. длина таких брусков).

Из этих рассуждений видно, что хотя различия между теориями можно считать минимальными, они очень важны. Сам атрибут может рассматриваться как экстенсивный (или количественный), и при этом нет необходимости в обладающем им объекте. Тот факт, что атрибут является количественным, никак не зависит от существования множества объектов, обладающих отношениями физической аддитивности между ними.

Для классической теории измерения не является проблемой то, что такой атрибут, как, например, температура, в соответствии с представлениями современной физики, считается количественным — даже несмотря на то, что обладающие температурой объекты не формируют экстенсивную структуру. Репрезентативная же теория требует, чтобы отношения между данными объектами изначально конституировали соответствующий вид эмпирической реляционной системы — только после этого становится возможным измерение.

В соответствии с требованиями классической теории необходимо простое наличие доказательства в пользу гипотезы о том, что подлежащий измерению атрибут является количественным без ограничений, накладываемых на форму, в которой надо рассматривать это доказательство. В случае с длиной это требование может соответствовать открытию того, что определенные обладающие длиной объекты конституируют эмпирическую реляционную систему экстенсивного вида; с температурой такое соответствие может быть более опосредованным. Для классической теории измерения важно, что гипотеза о количественности рассматриваемого атрибута некоторым образом поддерживается при помощи очевидных доказательств в условиях отсутствия фальсифицирующих артефактов. Такая гипотеза не отличается от многих других, но ее нельзя положить в основание теории прежде, чем будут подсчитаны доказательства «за» и «против», и этот подсчет является проблемой мастерства исследователей.

Если взять некоторую величину атрибута как единицу измерения, то можно определить и аппроксимировать числовые отношения между единицей величины и подлежащей оценке величиной. Это важный момент, т.к. в соответствии с классической теорией при измерении не приписываются числа, а скорее открываются числовые отношения. Любые две величины одного и того же количественного атрибута будут находиться в отношении относительной величины (друг относительно друга), и это отношение будет количественным. Если взять, например, длину руки и длину большого пальца, можно сформулировать высказывание: «Длина руки в 18.5 раза больше длины большого пальца».

В более общем виде некоторая длина может быть в два, три четыре или в п раз больше (где п является некоторым положительным действительным числом) другой длины и, таким образом, она будет определена через п раз взятую единицу. В соответствии с классической теорией числовые отношения типа «одна длина является взятой п раз другой длиной» есть эмпирические отношения между длинами, а измерение есть открытие таких отношений. Этот аспект теории можно найти в работе [10], где показано, как отношения величин континуального количественного атрибута конституируют полностью упорядоченное поле и, соответственно, могут рассматриваться в качестве действительных чисел.

Очевидно, что классическая теория отличается и от репрезентативной, и от операциональной тем, что в процессе измерения при использовании первой числа не приписываются объектам, а скорее происходит открытие числовых отношений между величинами количественного атрибута. От операциональной она отличается еще и тем, что обеспечивает возможность измерения сущностных характеристик, а не ограничивается конструированием порождающих числа операций.

Классическая теория измерения влияла на развитие большинства количественных теорий в психологии вплоть до 1950 г. В факторно-аналитической теории способностей, предложенной Спирменом [32], в посвященной теории психофизики и измерению аттитюдов работе Терстоуна [35] и труде Халла [19] о теории научения делались предположения о существовании разных с точки зрения психологии видов атрибутов. Согласно любой из теорий, изложенных в этих работах, психологические переменные не могут измеряться непосредственно. Разработка соответствующих процедур измерения не вытекала ни из репрезентативной, ни из операциональной парадигмы; не было предпринято попыток точно определять эмпирические реляционные системы, а измерение не рассматривалось как просто разработка операций для порождения чисел. Вместо этого соприкасающиеся с теорией гипотетические психологические атрибуты (т.е. тестовые оценки, относительные частоты или скорость реакции и т.д.) были разработаны таким способом, чтобы связать их с наблюдаемыми количествами.

Законность созданных таким образом процедур измерения должна рассматриваться как зависящая от истинности лежащих в их основе психологических теорий; существование гипотетических количественных атрибутов является их неотъемлемой частью. Это становится возможным только с ростом приемлемости операциональной точки зрения, согласно которой те или иные измерительные процедуры рассматриваются как устанавливающие независимость психологического измерения от лежащих в их основе теорий. Так, многие согласились бы с тем, что измеряющие интеллект тесты вполне независимы от истинности теории Спирмена или Терстоуна.

В соответствии с классической теорией результаты измерения всегда являются натуральными числами, из этого следует, что к ним может быть применима любая форма валидного числового вывода. Т.е. для этой теории все измерения являются измерениями на одном и том же типе шкалы, а ограничения, накладываемые Стивенсом на использование статистических процедур и связанные с осмысленностью, не применимы.

38.Типы шкал и виды допустимых преобразований.