Фактор фона в экспериментальной психологии. Экспериментальная психология: конспект лекций. статистическая гипотеза и ее виды

Валидность – соответствие конкретного исследования принятым стандартам / безупречному эксперименту / (Дружинин В.Н.); достоверность / или степень достоверности / вывода, которую обеспечивают результаты реального эксперимента по сравнению с результатами безупречного эксперимента. «Валидность» – центральное понятие словаря экспериментатора: оно объединяет основные цели исследования с идеальными эталонами их достижения и реальными процедурами проведения эксперимента.

Глобальной целью любого экспериментального исследования является обобщение полученных результатов и вывода об экспериментальной гипотезе. Однако полное достижение этой цели возможно лишь в мысленном, безупречном эксперименте, невыполнимом на практике. Реальный эксперимент в той или иной мере репрезентирует / представляет / безупречный, и чем лучше эта репрезентативность, тем выше валидность эксперимента. Таким образом, повышение валидности, т.е. планирование проведения эксперимента в соответствии с его безупречным образцом, является конкретной задачей исследователя, успешность решения которой зависит, во-первых, от характера реальных условий и, во-вторых, от адекватности выбора средств . Так, источники нарушения валидности (прежде всего, надежность и смешение) отдаляют реальный эксперимент от безупречного, а способы их контроля позволяют приблизиться к нему, т.е. обеспечить высокую валидность для обобщения экспериментальных результатов. Валидность полученных результатов можно оценить статистически: например, валидность теста (в корреляционном исследовании) определяется степенью корреляции результатов его выполнения с изучаемым видом деятельности испытуемых / Готтсданкер Р. /

Для конструирования и оценки экспериментальных процедур используются понятия: идеальный эксперимент, эксперимент полного соответствия и бесконечный эксперимент .

Идеальный эксперимент - это эксперимент, организованный таким образом, что экспериментатор изменяет лишь независимую переменную, зависимая переменная контролируется, а все остальные условия эксперимента остаются неизменными. Идеальный эксперимент предполагает эквивалентность всех испытуемых, неизменность их характеристик во времени, отсутствие самого времени. Он никогда не может быть осуществлен в реальности, так как в жизни изменяются не только интересующие исследователя параметры, но и ряд других условий.

Соответствие реального эксперимента идеальному выражается в такой его характеристике, как внутренняя валидность . Внутренняя валидность показывает достоверность результатов, которую обеспечивает реальный эксперимент по сравнению с идеальным. Чем больше влияют на изменение зависимых переменных не контролируемые исследователем условия, тем ниже внутренняя валидность эксперимента, следовательно, больше вероятность того, что факты, обнаруженные в эксперименте, являются артефактами. Высокая внутренняя валидность - главный признак хорошо проведенного эксперимента.

Д. Кэмпбелл выделяет следующие факторы, угрожающие внутренней валидности эксперимента : фактор фона, фактор естественного развития, фактор тестирования, погрешность измерения, статистическая регрессия, неслучайный отбор, отсеивание. Если они не контролируются, то приводят к появлению соответствующих эффектов.

Фактор фона (истории) включает события, которые происходят между предварительным и окончательным измерением и могут вызвать изменения в зависимой переменной наряду с влиянием независимой переменной.

Фактор естественного развития связан с тем, что изменения в уровне зависимой переменной могут возникнуть в связи с естественным развитием участников эксперимента (взросление, нарастание утомления и т. п.).

Фактор тестирования заключается во влиянии предварительных измерений на результаты последующих.

Фактор погрешности измерения связан с неточностью или изменениями в процедуре или методе измерения экспериментального эффекта.

Фактор статистической регрессии проявляется в том случае, если для участия в эксперименте были отобраны испытуемые с крайними показателями каких-либо оценок.

Фактор неслучайного отбора соответственно встречается в тех случаях, когда при формировании выборки отбор участников проводился неслучайным образом.

Фактор отсеивания проявляется в том случае, если испытуемые неравномерно выбывают из контрольной и экспериментальной групп.

Экспериментатор должен учитывать и по возможности ограничивать влияние факторов, угрожающих внутренней валидности эксперимента.

Эксперимент полного соответствия - это экспериментальное исследование, в котором все условия и их изменения отвечают реальности. Приближение реального эксперимента к эксперименту полного соответствия выражается во внешней валидности . От уровня внешней валидности зависит степень переносимости результатов эксперимента в реальность. Внешняя валидность, по определению Р. Готтсданкера, влияет на достоверность выводов, которую дают результаты реального эксперимента по сравнению с экспериментом полного соответствия. Для достижения высокой внешней валидности нужно, чтобы уровни дополнительных переменных в эксперименте соответствовали их уровням в реальности. Эксперимент, который не имеет внешней валидности, считается неверным.

К факторам, угрожающим внешней валидности, относят следующие:

- реактивный эффект (заключается в уменьшении или увеличении восприимчивости испытуемых к экспериментальному влиянию вследствие предыдущих измерений);

- эффект взаимодействия отбора и влияния (состоит в том, что экспериментальное влияние будет существенным только для участников данного эксперимента);

- фактор условий эксперимента (может привести к тому, что экспериментальный эффект может наблюдаться только в данных специально организованных условиях);

- фактор интерференции влияний (проявляется при предъявлении одной группе испытуемых последовательности взаимоисключающих влияний).

Заботу о внешней валидности экспериментов особо проявляют исследователи, работающие в прикладных областях психологии - клинической, педагогической, организационной, поскольку в случае невалидного исследования его результаты ничего не дадут при переносе их в реальные условия.

Так же выделяют следующие виды валидности:

Валидность экологическая – вид внешней валидности, характеризует соответствие процедуры и условий лабораторного исследования «естественной» реальности.

Валидность теоретическая /или прогностическая / - отношение идеального исследования к реальности.

Валидность операциональная – соответствие операций экспериментатора теоретическому описанию переменных, контролируемых в исследовании. Варьируемые экспериментатором условия должны соответствовать независимой переменной. Методики и план эксперимента должны соответствовать проверяемой гипотезе – степень этого соответствия и характеризует операциональную валидность.

Валидность конструктная – выражает адекватность метода интерпретации экспериментальных данных теории, т.е. структура экспериментального исследования выглядит следующим образом: теория – эксперимент – интерпретация – реальность./ Д.Кэмпбелл /. Конструктная валидность, по мнению Кэмпбелла, характеризует правильность интерпретации причины и экспериментального эффекта с помощью абстрактных терминов из обыденного языка или формальной теории. С точки зрения Кэмпбелла, хороший эксперимент должен:

1) выявлять временную последовательность предполагаемых причины и следствия;

2) показывать, что вероятные причины и эффект взаимосвязаны /ковариантны/;

3) исключать влияние побочных переменных, которым можно было бы объяснить экспериментальный эффект;

4) исключать альтернативные гипотезы о теоретических конструктах, объясняющих эту связь.

Валидность критериальная – отражает соответствие диагноза и прогноза, полученного на основе данных тестирования, деятельностным и жизненным показателям; включает в себя текущую и прогностическую валидность.

Валидность содержательная / очевидная / - соответствие целей и процедуры исследования обыденным представлениям испытуемого о природе изучаемого явления. Имеет мотивационное значение для испытуемых.

Бесконечный эксперимент предполагает неограниченное количество опытов, проб для получения все более точных результатов. Увеличение количества проб в эксперименте с одним испытуемым ведет к повышению надежности результатов эксперимента. В экспериментах с группой испытуемых повышение надежности происходит при увеличении числа испытуемых. Однако суть эксперимента состоит именно в том, чтобы на основе ограниченного числа проб или при помощи ограниченной группы испытуемых выявить причинно-следственные связи между явлениями. Поэтому бесконечный эксперимент не только невозможен, но и бессмыслен. Для достижения высокой надежности эксперимента количество проб или число испытуемых должно соответствовать изменчивости изучаемого явления.

Следует отметить, что при увеличении числа испытуемых повышается и внешняя валидность эксперимента , так как его результаты могут быть перенесены на более широкую популяцию. Для проведения экспериментов с группой испытуемых необходимо рассмотреть вопрос об экспериментальных выборках.

Указанные факторы проявляются в эксперименте в качестве конкретных по- бочных переменных, способных оказывать влияние на зависимую переменную помимо независимой. Факторы времени связаны с изменениями, которые происходят с течением времени. Эти факторы могут быть как известны заранее, так и непредсказуемы. Искажающее влияние факторов времени особенно опасно для естественных и лю- бых долговременных экспериментов. К факторам времени относят фон, естест- венное развитие и инструментальную погрешность. 1. Фоном (или, иногда: «эффектом истории») называют конкретные события, происходящие в период проведения эксперимента. К фоновым явлениям относят колебания температуры, сезонные погодные изменения, шумы, изменение осве- щения и др. Как фон рассматривают и случайные события, помехи, которые име- ют место во время проведения экспериментальной процедуры. Особое место за- нимают такие фоновые явления, как события личной жизни испытуемых и обще- ственные изменения. 2. Естественное развитие – изменение характеристик испытуемых, являющее- ся следствием течения времени и имеющее процессуальный характер. Это могут быть изменения состояния (голод, усталость, болезнь и др.), свойств индивида (возрастные перемены, накопление опыта и др.), изменения связанные с динами- ческими процессами в группе. Само пребывание в ситуации эксперимента может вызвать изменения в поведении испытуемого процессуального характера. Однако, процессы, соответствующие естественному развитию, могут происходить и неза- висимо от эксперимента. В этом случае они выступаю как фактор, нарушающий внутреннюю валидность, если определяют различия между двумя последователь- ными замерами. 3. Инструментальной погрешностью называют неточности измерения, раз- личающиеся от пробы к пробе. Инструментальная погрешность может появляться в результате ненадёжности инструментария, износа техники, случайных ошибок экспериментатора или испытуемых, утомления экспериментатора или, наоборот, приобретения им опыта измерения. Факторы отбора связаны с характеристиками групп испытуемых, участвую- щих в экспериментальном исследовании. 1. Ошибка селекции возникает вследствие неправильного распределения ис- пытуемых по группам. Группы, соответствующие разным условиям независимых переменных, должны быть эквивалентны по составу. Стойкие различия между группами, результаты которых сравниваются в эксперименте, неизбежно вы- зывают систематическую ошибку в результатах. Такой эффект и называется ошибкой селекции. 2. Эквивалентность групп, достигнутая до начала эксперимента, может быть нарушена в результате экспериментального отсева – неравномерного выбыва- ния испытуемых из сравниваемых групп. 3. К факторам отбора относится и статистическая регрессия, которая возника- ет, если группы отбирались на основе «крайних» показателей. Статистическая регрессия отражает общую статистическую закономерность, которая выражается 11 в том, что «крайние» (очень высокие или слишком низкие) показатели, получен- ные в первом замере, имеют тенденцию приближаться к средним величинам при вторичном измерении. В целом, чем сильнее отклоняется оценка от среднего зна- чения, тем больше вероятность того, что она связана с ошибкой измерения. Так, как правило, получающему самые высокие оценки в некотором смысле необы- чайно «везет» (большая позитивная ошибка), а получающему самые низкие оцен- ки «не везет» (большая негативная ошибка). Поэтому, при последующем тестиро- вании показатели тех, кто получил высокие оценки, несколько сместятся к сред- нему по группе, а получившие низкие оценки улучшат свои позиции. Если для эксперимента была специально отобрана группа испытуемых, имеющих крайне низкие или крайне высокие показатели, то при повторном тестировании их ре- зультаты изменятся и без воздействия независимой переменной. Таким образом, статистическая регрессия опасна для экспериментов с предварительным тестиро- ванием и только в том случае, если специально отбирались группы на основе «крайних» показателей. Факторы задачи связаны с различием экспериментальных задач, которые предъявляются испытуемым при разных условиях независимой переменной. Эффектами последовательности называются влияния одного из условий не- зависимой переменной на условия, следующие за ним. В этом случае сам факт предъявления предыдущих проб влияет на характеристики ответов испытуемого в последующих пробах. Эффекты последовательности различаются по качеству действия и могут быть положительными и отрицательными. Положительными называются эффекты, когда выполнение одного задания облегчает выполнение следующего (например: обучающий эксперимент). Отрицательным считается эффект, если после вы- полнения определённого задания выполнение последующего затрудняется (на- пример, привычка заучивать тексты с помощью чтения вслух может помешать за- учиванию без него). Эффекты последовательности также различаются по времени действия и могут быть недолгими или продолжительными. Недолгими считаются эффекты, кото- рые распространяются только на одну последующую пробу; продолжительными – те, действие которых сохраняется длительное время. Если действие продолжительных эффектов последовательности накапливается по мере предъявления проб, его называют эффектом переноса. Эффекты переноса различаются по равномерности влияния от пробы к пробе. В этом смысле выделяют однородные и неоднородные эффекты переноса. Если влияние любого условия на каждую последующую пробу всегда одинаково по ве- личине, то мы имеем дело с однородным переносом. Если величина влияния од- ного условия на другое меняется с течением времени, то такой перенос называют неоднородным (например, известно, что эффект научения наиболее выражен вна- чале процесса обучения, и затем постепенно угасает). Условия независимой переменной могут оказывать неодинаковое влияние друг на друга. В связи с этим различают симметричный и асимметричный перенос. Симметричным называется эффект, когда влияние условия «А» на последующее 12 условие «Б» является точно таким же, как и влияние условия «Б» на последующее условие «А». Если влияние условия «А» на условие «Б» отличается от влияния «Б» на «А», то такой эффект называют асимметричным. Наличие асимметрич- ных эффектов между условиями независимой переменной существенно затрудня- ет применение в эксперименте интраиндивидуальной схемы. Эффект тестирования рассматривают как частный случай эффектов последо- вательности. Эффект тестирования наблюдается тогда, когда предварительное тестирование способно повлиять на результат итогового. Чаще всего это происхо- дит в тех случаях, когда даже однократное выполнение какой-либо деятельности способствует научению подобным процедурам. На результаты эксперимента может оказать влияние и сам экспериментатор, а так же испытуемые. Если исследователь заинтересован в подтверждении (или опровержении) своей гипотезы, то он может неосознанно вносить искажения в ход эксперимента и ин- терпретацию данных, добиваясь, чтобы испытуемый «работал под гипотезу». Американский психолог Розенталь назвал это явление «эффектом Пигмалиона» в честь персонажа греческого мифа. Влияние испытуемых на результаты эксперимента связано с тем, что уже само участие в исследовании порождает у испытуемых ряд поведенческих проявлений, которые являются причинами специфических эффектов. Среди наиболее известных: − «эффект плацебо», − «эффект Хотторна», − «эффект аудитории». Эффект плацебо был обнаружен медиками: когда испытуемые считают, что препарат или действия врача способствуют их выздоровлению, у них наблюдается улучшение состояния. Соответственно, если испытуемые считают, что действие экспериментатора произведёт на них какое-либо влияние, то обычно так и проис- ходит. Эффект основан на механизмах внушения и самовнушения. Эффект Хотторна проявился при проведении социально-психологических исследований на фабриках. Привлечение к участию в эксперименте, который про- водили психологи, расценивалось испытуемыми как проявление внимания к ним лично. Поэтому, участники исследования вели себя так, как ожидали от них экс- периментаторы. Эффект аудитории (или эффект социальной фасилитации) был обнаружен Г. Зайонцем. Присутствие любого внешнего наблюдателя, в частности экспери- ментатора и ассистента, изменяет поведение человека, выполняющего ту или иную работу. При этом, в отдельных случаях результаты деятельности могут улучшаться или же, наоборот, наблюдается противоположная тенденция: сниже- ние эффективности деятельности. Упражнения для практических занятий Упражнение 1 13 Работа проводится в парах или тройках. Используется набор карточек с факторами, нарушающими внутреннюю валидность эксперимента. Из набора слу- чайным образом выбирается одна карточка. Следует оценить, опасен ли данный фактор для эксперимента, представленного в текстовом описании. Если такая опасность существует, надо обозначить конкретную побочную переменную, в ко- торой отражается выбранный фактор, и сформулировать конкурирующую гипоте- зу. Если данный фактор не представляет собой угрозы нарушения внутренней ва- лидности, необходимо обосновать это и отложить карточку в сторону. Затем сле- дует выбрать из набора новую карточку, и процедура повторяется. Упражнение 2 Работа проводится в парах или тройках. Предлагается текстовое описание эксперимента и 2 фактора, способных нарушить его внутреннюю валидность. Не- обходимо определить, какой из двух факторов более опасен для данного экспери- мента. Упражнение 3 Работа проводится в парах или тройках. Используется набор карточек с побоч- ными переменными. Из набора случайным образом выбирается одна карточка. Задание заключается в том, чтобы: − определить, в роли какого фактора, нарушающего внутреннюю валидность (или нескольких факторов), может выступать данная побочная переменная; − смоделировать экспериментальную ситуацию, когда обозначенный фактор может вызывать: а) ненадёжность, б) систематическое смешение.Упражнение 4.Предлагаются текстовое описание эксперимента, основная экспериментальная гипотеза и несколько «конкурирующих». проанализировать конкурирующие ги- потезы и выделить те из них, против которых эксперимент действительно «не за- щищён». ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЙ КОНТРОЛЬ Искусство планирования эксперимента состоит в том, чтобы минимизировать действие побочных переменных. Исследователь должен контролировать все воз- можные факторы, способные повлиять на результат эксперимента. Поэтому, лю- бое усовершенствование экспериментальной процедуры с целью повышения его валидности называется контролем. Существует 3 формы контроля побочных переменных: 1) предварительное устранение побочных переменных из ситуации экспери- мента, 2) выравнивание побочных переменных по условиям независимой переменной, 3) усреднение случайных влияний за счёт увеличения количества проб и испы- туемых. Указанные формы являются целевыми и могут реализоваться во множестве конкретных способов контроля (см. таб. 1). Таблица 1 14 Контроль факторов, нарушающих внутреннюю валидность эксперимента Катего- Фактор Способ контроля рия Фон - контроль условий эксперимента, - создание одинаковых условий для групп в М/Г, последовательность условий в И/И, - увеличение количества проб и испытуемых. Инструменталь- - использование надёжных средств измерения, ная погрешность - одинаковые способы измерения в М/Г, после- Факторы времени довательность условий в И/И, - увеличение количества проб и испытуемых. Естественное раз- - последовательность предъявления условий в витие И/И, - введение контрольной группы, - контроль продолжительности эксперимента. Ошибка селекции - стратегии распределения групп, - отказ от межгрупповой схемы. - исключение результатов выбывших испытуе- Факторы отбора Эксперименталь- мых, ный отсев - увеличение количества испытуемых, - подготовительная работа с испытуемыми. Статистическая - отбор испытуемых, регрессия - несколько серий предварительного и итогового тестирования. Факторы задачи - одинаковые задачи для разных групп в М/Г, последовательность распределения задач по условиям НП в И/И. - использование параллельных форм задач Эффекты последовательно- - последовательность предъявления условий, сти - отказ от интраиндивидуальной схемы. Эффект тестирования - использование параллельных форм, - введение контрольной группы, - метод независимого измерения, - отказ от схемы с предварительным тестирова- нием. Влияние испытуемого - метод «плацебо», - метод «обмана», - метод «скрытого» эксперимента, - метод независимого измерения, - контроль восприятия испытуемым ситуации. Окончание табл.1 Фактор Способ контроля 15 Влияние экспериментатора - автоматизация исследования, - участие нескольких экспериментаторов, - привлечение независимых ассистентов, - «двойной слепой опыт». Особую специфику имеют способы контроля влияния испытуемого и экспе- риментатора. Для контроля влияния испытуемого традиционно используют следующие ме- тоды. Метод «плацебо». В этом случае для испытуемых, которые составляют кон- трольную группу, имитируется (только внешне) экспериментальное воздействие, аналогичное тому, которое производится в экспериментальной группе. Метод «обмана» основан на целенаправленном введении испытуемых в заблу- ждение. Например, можно не сообщать испытуемому гипотезу исследования или дать ложную. Использование данного метода связано с этическими проблемами, и многие психологи гуманистической ориентации считают его неприемлемым. Метод «скрытого» эксперимента часто применяется в полевых исследовани- ях, при реализации так называемого «естественного» эксперимента. Эксперимент так включается в естественную жизнь испытуемого, что тот не подозревает о сво- ем участии в исследовании в качестве испытуемого. Метод независимого измерения зависимых параметров заключается в том, что эксперимент проводится с испытуемым по обычному плану, но эффект воз- действия измеряется не в ходе эксперимента, а вне его, например, при контроле результатов учебной или трудовой деятельности испытуемого. Контроль восприятия испытуемым ситуации. Обычно для этого применяет- ся постэкспериментальное интервью. Также полезно учитывать или контролиро- вать отношение испытуемого к эксперименту и экспериментатору, понимание им инструкции, принятие целей эксперимента. Для контроля влияния экспериментатора чаще всего рекомендуются следую- щие методы. Метод «плацебо вслепую», или «двойной слепой опыт». С помощью данного метода обычно контролируется эффект Пигмалиона. Процедура исследования строится так, что сам экспериментатор не знает, какая группа получает воздейст- вие, соответствующее одному условию независимой переменной, а какая подвер- гается альтернативному воздействию (другое условие независимой переменной). Существуют модификации этого плана. Одна из них состоит в том, что экспе- римент проводит не сам экспериментатор, а приглашенный ассистент, которо- му не сообщается истинная гипотеза исследования и то, какая из групп подверга- ется реальному воздействию. Также используются: автоматизация исследования и участие нескольких экспериментаторов. Упражнения для практических занятий 16 Упражнение 1 Предлагается текст с описанием экспериментального исследования и ука- зывается фактор, нарушающий внутреннюю валидность данного эксперимента, который необходимо проконтролировать. Необходимо разработать и обосновать способы экспериментального контроля. Упражнение 2 Предлагается текст с описанием экспериментального исследования и ука- зывается фактор, нарушающий внутреннюю валидность данного эксперимента, который необходимо проконтролировать. Предлагаются два способа контроля указанного фактора. Необходимо выбрать более продуктивный способ и обосно- вать свой выбор. Упражнение 3 Предлагается текст с описанием экспериментального исследования. Необ- ходимо выделить факторы, способные нарушить внутреннюю валидность данного эксперимента, и обозначить побочные переменные. Рекомендуется последова- тельно рассмотреть все возможные факторы, фиксируя результаты анализа в таб- лице (таб.2). Если некоторый фактор не представляет опасности для конкретного эксперимента, то в соответствующей графе ставится прочерк. Далее необходимо обсудить возможные способы контроля выделенных факторов и занести их в таб- лицу. Таблица 2 Факторы, нарушающие внутреннюю валидность эксперимент Категория Фактор Побочная переменная Способ контроля Фон Инструменталь- Факторы отбо- Факторы времени ная погрешность Естественное развитие Ошибка селек- ции Эксперимен- тальный отсев Статистическая регрессия ра Факторы задачи Эффекты последовательно- сти Эффект тестирования Влияние испытуемого Влияние экспериментатора ОСОБЕННОСТИ КОНТРОЛЯ В МЕЖГРУППОВЫХ 17 И ИНТРАИНДИВИДУАЛЬНЫХ ЭКСПЕРИМЕНТАХ Для экспериментов, построенных по межгрупповой схеме, наиболее опасным является фактор отбора; в то время как эксперименты, спланированные по интра- индивидуальной схеме, прежде всего, страдают от эффектов последовательности. Для контроля факторов отбора в межгрупповых экспериментах применяют осо- бые стратегии распределения испытуемых по группам; для контроля побочных эффектов в интраиндивидуальных экспериментах существуют несколько схем последовательности предъявления условий независимой переменной. Фактор отбора может нарушать валидность эксперимента двояким образом. Внешняя валидность нарушается в результате неправильного отбора испытуемых из популяции. В этом случае мы получаем нерепрезентативную выборку. Внут- ренняя валидность эксперимента может быть нарушена вследствие неверного распределения испытуемых по группам в межгрупповом эксперименте. Это про- исходит в том случае, если сформированные группы неэквивалентны по значи- мым признакам. Основным средством контроля фактора отбора в эксперименте являются стра- тегии отбора испытуемых из популяции (внешняя валидность) и стратегии рас- пределения испытуемых по группам (внутренняя валидность). Выделяют две стратегии отбора испытуемых из популяции: случайная стра- тегия и стратометрический отбор. 1. Если используется случайный отбор, то из представителей популяции, к ко- торым существует доступ, случайным образом отбираются испытуемые для экс- перимента. Для этих целей лучше использовать таблицу случайных чисел. Не следует путать случайную стратегию с привлечением добровольцев или исполь- зованием реальных групп испытуемых, которые имеются в наличии: такие выбор- ки в большинстве случаев являются нерепрезентативными. 2. Стратометрический отбор (случайный отбор групп с выделением слоев) более предпочтителен, поскольку такая стратегия отбора позволяет в эксперимен- тальной выборке представить различные категории испытуемых в такой же про- порции, что и в популяции. Например, если в популяции «мужчин от 20 до 30 лет» 50% имеют среднее образование, 20% являются студентами ВУЗов и 30% имеют законченное высшее образование, то и в выборке испытуемые должны быть представлены в той же самой пропорции. Таким образом, стратометрический отбор следует начать с разделения потен- циальных испытуемых на слои (страты). Основание для выделения страт необхо- димо формировать в соответствии с целями эксперимента. Например, при изучении программ обучения имеет смысл сформировать слои на основе таких признаков, как возраст, уровень интеллекта, опыт обучения по данной программе. Если же Вы исследуете отношение к политическому деятелю, то целесообразно использовать такие основания, как возраст, социальное положе- ние, уровень образования и др. После того, как выделены необходимые страты, из каждой случайным образом отбирается такое количество испытуемых, которое соответствует процентному составу данной страты в популяции. 18 Существуют три основные стратегии распределения испытуемых по груп- пам. Это: случайная стратегия, стратегия подбора пар и стратометрическое рас- пределение. 1. Случайная стратегия. В этом случае испытуемые распределяются по груп- пам случайным образом, то есть каждый участник эксперимента с одинаковой ве- роятностью может попасть в любую из групп. Для такого распределения удобно использовать таблицу случайных чисел. Однако, следует помнить, что примене- ние случайной стратегии обеспечивает эквивалентность групп только в том слу- чае, когда количество испытуемых в выборке достаточно велико. 2. Стратегия подбора пар (попарное распределение групп). В этом случае сна- чала выделяется некоторая характеристика, на основе которой должны быть вы- ровнены группы. Производится замер этой характеристики у всех участников эксперимента, после чего подбираются пары испытуемых, максимально сходных друг с другом. Один испытуемый из каждой пары зачисляется в первую группу, другой – во вторую. Стратегия подбора пар допускает меньшее количество испытуемых. Однако этот способ выравнивания групп может использоваться только тогда, когда суще- ствует возможность количественного измерения тех характеристик, по которым группы предполагается выравнивать. 3. Стратометрическое распределение (случайное распределение групп с вы- делением слоев). При использовании данной стратегии необходимо сначала опре- делить критерии, на основе которых будут формироваться страты (слои). В осно- ве формирования страт должны лежать признаки, способные выступить в данном эксперименте в качестве побочных переменных. Если критерии выделены пра- вильно, то стратометрическое распределение будет иметь преимущество по срав- нению со случайным распределением: для достижения столь же высокой надеж- ности эксперимента потребуется меньшее количество испытуемых. Чтобы сформировать страты (слои), следует провести множественную класси- фикацию, разделив испытуемых на несколько групп в соответствии с обозначен- ными критериями. Критериев для формирования страт может быть несколько, од- нако следует помнить, что использование двух критериев предполагает формиро- вание 4-х качественно различных групп, три критерия дают уже 8 групп и т.д. По- этому, следует выделять для стратификации лишь наиболее существенные при- знаки. Например, с целью обеспечения валидности некоторого эксперимента необхо- димо уравновесить две группы по 2-м признакам: полу и возрасту. В этом случае будут сформированы 4 слоя (страты). Страты могут различаться по количеству испытуемых (см. таб. 3). Таблица 3 Пример распределения 100 испытуемых 19 на страты с учётом 2-х признаков возраст 25 - 35 лет 36 – 50 лет пол Мужчины Слой 1: мужчины в возрасте Слой 2: мужчины в возрасте от 25 до 35 лет (25 человек) от 36 до 50 лет (19 человек) Женщины Слой 3: женщины в возрасте Слой 4: женщины в возрасте от 25 до 35 лет (32 человека) от 36 до 50 лет (24 человека) Когда страты сформированы, необходимо каждый слой случайным образом разделить на две части, составив из всех слоёв две эквивалентные и равные по ко- личеству группы. В приведённом выше примере в каждой из 2–х эксперименталь- ных групп в конечном итоге будет по 50 человек. С целью контроля побочных факторов в интраиндивидуальных экспериментах используют три различные схемы последовательности предъявления условий: случайную последовательность, схему регулярного чередования условий, и пози- ционно уравненную последовательность. 1. При использовании случайной последовательности состояния или условия независимой переменной предъявляются в случайном порядке (например: АВ- ВАВАААВАВААВВВ). Такая схема рекомендуется, если: (а) пробы коротки, (б) проб много и (в) испытуемый не должен знать о состоянии независимой перемен- ной в каждой конкретной пробе. 2. Схема регулярного чередования представляет собой такую последователь- ность, когда условия независимой переменной равномерно чередуются через один на всём протяжении эксперимента (например: АВАВАВАВ). Данная схема при- меняется, если: (а) пробы коротки, (б) проб много, и (в) имеют место длительные процессы, развивающиеся с течением времени. 3. Позиционно уравненная последовательность строится по принципу урав- новешивания местоположения различных условий независимой переменной отно- сительно центра ряда (например: АВВА, или АВССВА). Эту последовательность целесообразно использовать, если: (а) пробы объёмны и трудоёмки, (б) проб мало, (в) имеют место изменения во времени линейного характера. Указанные последовательности успешно применяются в интраиндивидуальных экспериментах для контроля факторов времени, эффектов последовательности и факторов задачи. В первом случае они позволяют равномерно распределить усло- вия НП во времени. Эффекты последовательности контролируются посредством уравновешивания влияний условий НП друг на друга. Когда контролируется фак- тор задачи, ставится цель равномерного распределения задач по условиям НП. Упражнения для практических занятий 20

5.1.1 Планы для одной независимой переменной

План «истинного» экспериментального исследования отличается от других следующими важнейшими признаками:

1) применением одной из стратегий создания эквивалентных групп, чаще всего - рандомизации;

2) наличием экспериментальной и, как минимум, одной контрольной группы;

3) завершением эксперимента тестированием и сравнением поведения группы, по­лучившей экспериментальное воздействие (X1), с группой, не получившей воз­действия Х0.

Классическим вариантом плана будет план для 2 независимых групп. В пси­хологии планирование эксперимента начинает применяться с первых десятилетий XXв.

Существуют три основные версии ϶ᴛᴏго плана. При их описании будем пользо­ваться символизацией, предложенной Кэмпбеллом.

Таблица 5.1

Здесь R- рандомизация, Х- воздействие, О1 - тестирование первой группы, О2 - тестирование второй группы.

1) План для двух рандомизированных групп с тестированием после воздей­ствия. Его автор - известный биолог и статистик Р. А. Фишер . Структура плана показана в табл. 5.1.

Равенство экспериментальной и контрольной групп будет совершенно необ­ходимым условием применения ϶ᴛᴏго плана. Чаще всего для достижения эквива­лентности групп применяют процедуру рандомизации (см. гл. 4) Этот план реко­мендуют использовать в том случае, когда нет возможности или необходимости про­водить предварительное тестирование испытуемых. В случае если рандомизация проведена качественно, то ϶ᴛᴏт план будет наилучшим, позволяет контролировать боль­шинство источников артефактов; кроме того, для него применимы различные вари­анты дисперсионного анализа.

После проведения рандомизации или иной процедуры уравнивания групп осуще­ствляется экспериментальное воздействие. В простейшем варианте используется исключительно две градации независимой переменной: есть воздействие, нет воздействия.

В случае если крайне важно использовать не 1 уровень воздействия, то применяются пла­ны с несколькими экспериментальными группами (по числу уровней воздействия) и одной контрольной.

В случае если же нужно контролировать влияние одной из дополнительных переменных, то применяют план с 2 контрольными группами и 1-й экспериментальной. Измере­ние поведения дает материал для сравнения 2 групп. Обработка данных ϲʙᴏдится к применению традиционных для математической статистики оценок. Изучим случай, когда измерение проводится интервальной шкалой. Стоит сказать, для оценки различия в средних показателях групп используют t-критерий Стьюдента. Оценивание разли­чий в вариации измеряемого параметра между экспериментальной и контрольной группами проводится с помощью критерия F. Соответствующие процедуры подроб­но рассмотрены в учебниках математической статистики для психологов.

Применение плана для 2 рандомизированных групп с тестированием после воз­действия позволяет контролировать основные источники внутренней невалидности (как их определяет Кэмпбелл) Поскольку предварительное тестирование отсут­ствует, исключен эффект взаимодействия процедуры тестирования и содержания экспериментального воздействия и сам эффект тестирования. План позволяет кон­тролировать влияние состава групп, стихийного выбывания, влияние фона и есте­ственного развития, взаимодействие состава группы с другими факторами, позволя­ет также исключить эффект регрессии за счет рандомизации и сравнения данных экспериментальной и контрольной групп. При этом при проведении большинства пе­дагогических и социально-психологических экспериментов крайне важно жестко контролировать исходный уровень зависимой переменной, будь то интеллект, тревож­ность, знания или статус личности в группе. Рандомизация - лучшая процедура из возможных, но она не дает абсолютной гарантии правильности выбора. Когда суще­ствуют сомнения в результатах рандомизации, применяют план с предварительным тестированием.

Таблица 5.2

2) План для двух рандомизированных групп с предварительным и итоговым тестированием. Изучим структуру ϶ᴛᴏго плана (табл. 5.2)

План с предварительным тестированием пользуется популярностью у психоло­гов. Биологи больше доверяют процедуре рандомизации. Психолог прекрасно зна­ет, что каждый человек ϲʙᴏеобразен и отличен от других, и подсознательно стре­мится уловить данные различия с помощью тестов, не доверяя механической процедуре рандомизации. При этом гипотеза большинства психологических исследований, осо­бенно в области психологии развития («формирующий эксперимент»), содержит прогноз определенного изменения ϲʙᴏйства индивида под влиянием внешнего фак­тора. По϶ᴛᴏму план «тест-воздействие-ретест» с применением рандомизации и контрольной группой очень распространен.

При отсутствии процедуры уравнивания групп ϶ᴛᴏт план преобразуется в квазиэкспериментальный (он будет рассмотрен в разделе 5.2)

Главный источник артефактов, нарушающий внешнюю валидность процеду­ры, - взаимодействие тестирования с экспериментальным воздействием. Напри­мер, тестирование уровня знаний по определенному предмету перед проведением эксперимента по заучиванию материала может привести к актуализации исходных знаний и к общему повышению продуктивности запоминания. Достигается ϶ᴛᴏ за счет актуализации мнемонических способностей и создания установки на запоми­нание.

При этом с помощью ϶ᴛᴏго плана можно контролировать другие внешние перемен­ные. Контролируется фактор «истории» («фона»), так как в промежутке между пер­вым и вторым тестированием обе группы подвергаются одинаковым («фоновым») воздействиям. Вместе с тем Кэмпбелл отмечает необходимость контроля «внутригрупповых событий», а также эффекта неодновременности тестирования в обеих группах. В реальности невозможно добиться, ɥᴛᴏбы тест и ретест проводились в них одновременно. План превращается в квазиэкспериментальный, например:

Обычно контроль неодновременности тестирования осуществляют два экспери­ментатора, проводящие тестирование двух групп одновременно. Оптимальной счи­тается процедура рандомизации порядка тестирования: тестирование членов экспе­риментальной и контрольной групп производится в случайном порядке. То же самое делается и с предъявлением - не предъявлением экспериментального воздействия. Разумеется, такая процедура требует наличия значительного числа испытуемых в экспериментальной и контрольной выборках (не менее 30-35 человек в каждой)

/images/6/557_image034.gif">

Естественное развитие и эффект тестирования контролируются за счет того, что они одинаково пробудут в экспериментальной и контрольной группах, а эффек­ты состава групп и регрессии [Кэмпбелл, 1980] контролируются при помощи проце­дуры рандомизации.

Результаты применения плана «тест-воздействие-ретест» представлены в таблице.

При обработке данных обычно могут быть использованы параметрические критерии t и F (для данных в интервальной шкале) Вычисляются три значения t: сравнение 1) О1 и О2 ; 2) О3 и О4; 3) О2 и О4. Гипотезу о значимом влиянии независимой переменной на зависимую можно принять в том случае, если выполняются два условия: а) раз­личия между О1 и О2 значимы, а между О3 и О4 - незначимы и б) различия между О2 и О4 значимы. Гораздо удобнее сравнивать не абсолютные значения, а величины прироста показателей от первого тестирования ко второму (δ(i)) Вычисляются δ(i12) и δ(i34) и сравниваются по t-критерию Стьюдента. В случае значимости различий принимается экспериментальная гипотеза о влиянии независимой переменной на зависимую (табл. 5.3)

Рекомендуется также применять ковариационный анализ по Фишеру. При ϶ᴛᴏм показатели предварительного тестирования берутся в качестве дополнительной пе­ременной, а испытуемые разбиваются на подгруппы в зависимости от показателей предварительного тестирования. Отметим, что тем самым получается следующая таблица для об­работки данных по методу MANOVA (табл. 5.4)

Применение плана «тест-воздействие-ретест» позволяет контролировать вли­яние «побочных» переменных, нарушающих внутреннюю валидность эксперимента.

Внешняя валидность связана с возможностью переноса данных на реальную си­туацию. Главным же моментом, отличающим экспериментальную ситуацию от ре­альной, будет введение предварительного тестирования. Как мы уже отметили, план «тест-воздействие-ретест» не позволяет контролировать эффект взаимо­действия тестирования и экспериментального воздействия: предварительно тести­руемый испытуемый «сенсибилизируется» - становится более чувствительным к воздействию, так как мы измеряем в эксперименте именно ту зависимую перемен­ную, на кᴏᴛᴏᴩую собираемся воздействовать с помощью варьирования независимой переменной.

Таблица 5.5

Для контроля внешней валидности используется план Р. Л. Соломона, кᴏᴛᴏᴩый был предложен им в 1949 г.

3) План Соломона используется при проведении эксперимента на четырех груп­пах:

1. Эксперимент1: R О1 Х О2

2. Контроль 1: R О3 О4

3. Эксперимент 2: R X О5

4. Контроль 2: R О6

План включает исследование двух экспериментальных и двух контрольных групп и по сути будет мультигрупповым (типа 2 х 2), но для удобства изложения он рассматривается в ϶ᴛᴏм 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 ϲʙᴏего плана выявляет эффект экспериментального воз­действия четырьмя разными способами: при сравнении 1) О2 - О1 ; 2) О2 - О4 ; 3) О5 - О6 и 4) О5 - О3 .

В случае если провести сравнение О6 с О1 и О3, 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 х 2, пригодной для применения дисперсионного анализа (табл. 5.5)

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».

Наконец, в некᴏᴛᴏᴩых случаях крайне важно проверить сохранение во времени эф­фекта воздействия независимой переменной на зависимую: например, выяснить, приводит ли новый метод обучения к долгосрочному запоминанию материала Для данных целей применяют следующий план:

1 Эксперимент 1 R О1 Х О2

2 Контроль 1 R О3 О4

3 Эксперимент 2 R О5 Х О6

4 Контроль 2 R О7 О8

5.1.2 Планы для одной независимой переменной и нескольких групп

Иногда сравнения двух групп недостаточно для подтверждения или опровержения экспериментальной гипотезы. Именно такая проблема возникает в двух слу­чаях: а) при необходимости контроля внешних переменных; б) при необходимости выявления количественных зависимостей между двумя переменными.

Для контроля внешних переменных могут быть использованы различные варианты фактор­ного экспериментального плана. Что касается выявления количественной зависи­мости между двумя переменными, то необходимость ее установления возникает при проверке «точной» экспериментальной гипотезы. В эксперименте с участием двух групп в лучшем случае можно установить факт причинной связи между независи­мой и зависимой переменными. Но между двумя точками можно провести бесконеч­ное множество кривых. Стоит сказать, для того ɥᴛᴏбы убедиться в наличии линейной зависимости между двумя переменными, следует иметь хотя бы три точки, ϲᴏᴏᴛʙᴇᴛϲᴛʙующие трем уровням независимой переменной. Следовательно, экспериментатор должен выде­лить несколько рандомизированных групп и поставить их в различные эксперимен­тальные условия. Простейшим вариантом будет план для трех групп и трех уровней независимой переменной:

Эксперимент 1: R Х1 О1

Эксперимент 2: R Х2 О2

Контроль: R О3

Контрольная группа в данном случае - ϶ᴛᴏ третья экспериментальная группа, для кᴏᴛᴏᴩой уровень переменной Х = 0.

При реализации ϶ᴛᴏго плана каждой группе предъбудет исключительно один уровень независимой переменной. Возможно и увеличение числа экспериментальных групп ϲᴏᴏᴛʙᴇᴛϲᴛʙенно числу уровней независимой переменной. Стоит сказать, для обработки данных, по­лученных с помощью такого плана, применяются те же статистические методы, что были перечислены выше.

Простые «системные экспериментальные планы», как ни удивительно, очень редко могут быть использованы в современных экспериментальных исследованиях. Может быть, исследователи «стесняются» выдвигать простые гипотезы, помня о «сложно­сти и многомерности» психической реальности? Тяготение к использованию пла­нов с многими независимыми переменными, более того - к проведению многомер­ных экспериментов, не обязательно способствует лучшему объяснению причин че­ловеческого поведения. Как известно, «умный поражает глубиной идеи, а дурак - размахом строительства». Лучше предпочесть простое объяснение любому сложно­му, хотя регрессионные уравнения, где все всему равняется, и запутанные кор­реляционные графы могут произвести впечатление на некᴏᴛᴏᴩые диссертационные советы.

5.1.3 Факторные планы

Факторные эксперименты применяются тогда, когда необходимо проверить сложные гипотезы о взаимосвязях между переменными. Общий вид по­добной гипотезы: «В случае если А1, А2,..., Аn, то В». Нужно помнить, такие гипотезы называются комплексными, комбинированными и др. При ϶ᴛᴏм между независимыми переменными могут быть различные отношения: конъюнкции, дизъюнкции, линейной независимости, аддитивные или мультипликативные и др. Факторные эксперименты будут част­ным случаем многомерного исследования, в ходе проведения кᴏᴛᴏᴩого пытаются ус­тановить отношения между несколькими независимыми и несколькими зависимы­ми переменными. В факторном эксперименте проверяются одновременно, как пра­вило, два типа гипотез:

1) гипотезы о раздельном влиянии каждой из независимых переменных;

2) гипотезы о взаимодействии переменных, а именно - как присутствие одной из независимых переменных влияет на эффект воздействия на другой.

Факторный эксперимент строится по факторному плану. Факторное планирова­ние эксперимента заключается в том, ɥᴛᴏбы все уровни независимых переменных сочетались друг с другом. Число экспериментальных групп равно числу сочетаний уровней всех независимых переменных.

Сегодня факторные планы наиболее распространены в психологии, поскольку простые зависимости между двумя переменными в ней практически не встречаются.

Существует множество вариантов факторных планов, но на практике применя­ются далеко не все. Чаще всего могут быть использованы факторные планы для двух незави­симых переменных и двух уровней типа 2х2. Стоит сказать, для составления плана применяет­ся принцип балансировки. План 2х2 используется для выявления эффекта воздей­ствия двух независимых переменных на одну зависимую. Экспериментатор манипу­лирует возможными сочетаниями переменных и уровней. Данные приведены в простейшей таблице (табл. 5.6)

Реже могут быть использованы четыре независимые рандомизированные группы. Для обра­ботки результатов применяется дисперсионный анализ по Фишеру.

Так же редко могут быть использованы другие версии факторного плана, а именно: 3х2 или 3х3. План 3х2 применяется в тех случаях, когда нужно установить вид зависимо­сти одной зависимой переменной от одной независимой, а одна из независимых переменных представлена дихотомическим параметром. Пример такого плана - эксперимент по выявлению воздействия внешнего наблюдения на успех решения интеллектуальных задач. Первая независимая переменная варьируется просто: есть наблюдатель, нет наблюдателя. Вторая независимая переменная - уровни трудно­сти задачи. В ϶ᴛᴏм случае мы получаем план 3х2 (табл. 5.7)

Не стоит забывать, что вариант плана 3х3 применяется в том случае, если обе независимые перемен­ные имеют несколько уровней и есть возможность выявить виды связи зависимой переменной от независимых. Этот план позволяет выявлять влияние подкрепления на успешность выполнения задании разной трудности (табл. 5.8)

Таблица 5.6

Таблица 5.7

Таблица 5.8

В общем случае план для двух независимых переменных выглядит как N х М. Применимость таких планов ограничивается только необходимостью набора боль­шого числа рандомизированных групп. Объем экспериментальной работы чрезмер­но возрастает с добавлением каждого уровня любой независимой переменной.

Планы, используемые для исследования влияния более двух независимых пере­менных, применяются редко. Стоит сказать, для трех переменных они имеют общий вид L х М х N.

Чаще всего применяются планы 2х2х2: «три независимые переменные - два уровня». Очевидно, добавление каждой новой переменной увеличивает число групп. Общее их число 2, где п - число переменных в случае двух уровней интенсивности и К - в случае К-уровневой интенсивности (считаем, что число уровней одинаково для всех независимых переменных) Примером ϶ᴛᴏго плана может быть развитие предыдущего. В случае, когда нас интересует успешность выполнения эксперимен­тальной серии заданий, зависящая не только от общей стимуляции, кᴏᴛᴏᴩая произ­водится в форме наказания - удара током, но и от соотношения поощрения и нака­зания, мы применяем план 3х3х3.

Таблица 5.9

Упрощением полного плана с тремя независимыми переменными вида L х М х N будет планирование по методу «латинского квадрата». «Латинский квадрат» применяют тогда, когда нужно исследовать одновременное влияние трех перемен­ных, имеющих два уровня или более. Принцип «латинского квадрата» состоит по сути в том, что два уровня разных переменных встречаются в экспериментальном плане только один раз. Отметим, что тем самым процедура значительно упрощается, не говоря о том, что экспе­риментатор избавляется от необходимости работать с огромными выборками.

Будем исходить из предположения того, что у нас есть три независимые переменные, с тремя уровнями каждая:

План по методу «латинского квадрата» представлен в табл. 5.9.

Такой же прием используется для контроля внешних переменных (контрбалан­сировка) Нетрудно заметить, что уровни третьей переменной N (А, В, С,) встреча­ются в каждой строке и в каждой колонке по одному разу. Комбинируя результаты по строкам, столбцам и уровням, можно выявить влияние каждой из независимых переменных на зависимую, а также степень попарного взаимодействия переменных.

«Латинский квадрат» позволяет значительно сократить число групп. В частно­сти, план 2х2х2 превращается в простую таблицу (табл. 5.10)

Применение латинских букв в клеточках для обозначения уровней 3-й перемен­ной (А - есть, В - нет) традиционно, по϶ᴛᴏму метод назван «латинский квадрат».

Более сложный план по методу «греко-латинского квадрата» применяется очень редко. С его помощью можно исследовать влияние на зависимую переменную четырех независимых. Суть его в следующем: к каждой латинской группе плана с тремя переменными присоединяется греческая буква, обозначающая уровни четвер­той переменной.

Изучим пример. У нас четыре переменные, каждая из кᴏᴛᴏᴩых имеет три уровня интенсивности. План по методу «греко-латинского квадрата» примет такой вид (табл. 5.11)

Для обработки данных применяется метод дисперсионного анализа по Фишеру. Методы «латинского» и «греко-латинского» квадрата пришли в психологию из агро­биологии, но большого распространения не получили. Исключением будут не­кᴏᴛᴏᴩые эксперименты в психофизике и психологии восприятия.

Главная проблема, кᴏᴛᴏᴩую удается решить в факторном эксперименте и невоз­можно решить, применяя несколько обычных экспериментов с одной независимой переменной, - определение взаимодействия двух переменных.

Таблица 5.10

Таблица 5.11

Изучим возможные результаты простейшего факторного эксперимента 2х2 с позиций взаимодействий переменных. Стоит сказать, для ϶ᴛᴏго нам надо представить результаты опытов на графике, где по оси абсцисс отложены значения первой независимой пе­ременной, а по оси ординат - значения зависимой переменной. Отметим, что каждая из двух пря­мых, соединяющих значения зависимой переменной при разных значениях первой независимой переменной (А), характеризует один из уровней второй независимой переменной (В) Применим для простоты результаты не экспериментального, а кор­реляционного исследования. Условимся, что мы исследовали зависимость статуса ребенка в группе от состояния его здоровья и уровня интеллекта. Изучим вари­анты возможных отношений между переменными.

Первый вариант: прямые параллельны - взаимодействия переменных нет (рис. 5.1)

/images/6/101_image035.gif">

Важно знать, что больные дети имеют более низкий статус, чем здоровые, независимо от уровня интеллекта. Интеллектуалы имеют всегда более высокий статус (независимо от здо­ровья)

Второй вариант: физическое здоровье при наличии высокого уровня интеллекта увели­чивает шанс получить более высокий статус в группе(рис 5.2)

/images/6/185_image036.gif">

В ϶ᴛᴏм случае получен эффект расходяще­гося взаимодействия двух независимых пере­менных. Вторая переменная усиливает влия­ние первой на зависимую переменную.

Третий вариант: сходящееся взаимо­действие - физическое здоровье уменьшает шанс интеллектуала приобрести более высо­кий статус в группе. Переменная «здоровье» уменьшает влияние переменной «интеллект» на зависимую переменную. Есть и другие случаи ϶ᴛᴏго варианта взаимодействия:

переменные взаимодействуют так, что увеличение значения первой приводит к уменьшению влияния второй с изменением знака зависимости (рис. 5.3)

/images/6/496_image037.gif">

У больных детей, обладающих высоким уровнем интеллекта, меньше шанс полу­чить высокий статус, чем у больных детей с низким интеллектом, а у здоровых - связь интеллекта и статуса позитивная.

Отметим, что теоретически возможно представить, что больные дети будут иметь больший шанс получить высокий статус при высоком уровне интеллекта, чем их здоровые низкоинтеллектуальные сверстники.

Последний, четвертый, возможный вариант наблюдаемых в исследованиях отно­шений между независимыми переменными: случай, когда между ними существует пересекающееся взаимодействие, представленное на последнем графике (рис. 5.4)

Таким образом, возможны следующие взаимодействия переменных: нулевое; расходя­щееся (с различными знаками зависимости); пересекающееся.

Оценка величины взаимодействия проводится с помощью дисперсионного ана­лиза, а t-критерий Стьюдента используется для оценки значимости различий груп­повых `X.

Во всех рассмотренных вариантах планирования эксперимента применяется спо­соб балансировки: различные группы испытуемых ставятся в разные эксперимен­тальные условия. Процедура уравнивания состава групп позволяет производить сравнение результатов.

/images/6/964_image038.gif">

При этом во многих случаях требуется планировать эксперимент так, ɥᴛᴏбы все его участники получили все варианты воздей­ствия независимых переменных. Тогда на по­мощь приходит техника контрбалансировки.

Планы, в кᴏᴛᴏᴩых воплощается стратегия «все испытуемые - все воздействия», Мак-Колл называет ротацион­ными экспериментами, а Кэмпбелл - «сба­лансированными планами». Чтобы не было путаницы между понятиями «балансировка» и «контрбалансировка», будем использовать термин «ротационный план».

Ротационные планы строятся по методу «латинского квадрата», но, в отличие от рассмотренного выше примера, по строкам обозначены группы испытуемых, а не уровни переменной, по столбцам - уровни воздействия первой независимой пере­менной (или переменных), в клеточках таблицы - уровни воздействия второй не­зависимой переменной.

Пример экспериментального плана для 3 групп (А, B, С) и 2 независимых пере­менных (X,Y) с 3 уровнями интенсивности (1-й, 2-й, 3-й) приводим ниже. Нетрудно заметить, что ϶ᴛᴏт план можно переписать и так, ɥᴛᴏбы в клеточках сто­яли уровни переменной Y (табл. 5.12)

Кэмпбелл включает ϶ᴛᴏт план в число квазиэкспериментальных на основании того, что неизвестно, контролируется ли с его помощью внешняя валидность. Дей­ствительно, вряд ли в реальной жизни испытуемый может получить серию таких воздействий,как в эксперименте.

Что касается взаимодействия состава групп с другими внешними переменными, источниками артефактов, то рандомизация групп, согласно утверждению Кэмпбелла, должна минимизировать влияние ϶ᴛᴏго фактора.

Суммы по столбцам в ротационном плане свидетельствуют о различиях в уровне эффекта при разных значениях одной независимой переменной (X или Y), а суммы по строкам должны характеризовать различия между группами. В случае если группы рандомизированы удачно, то межгрупповых различий быть не должно. В случае если же состав группы будет дополнительной переменной, возникает возможность ее проконт­ролировать. Схема контрбалансировки не позволяет избежать эффекта тренировки, хотя данные многочисленных экспериментов с применением «латинского квад­рата» не позволяют делать такой вывод.

Таблица 5.12

Подводя итог рассмотрению различных вариантов экспериментальных планов, предлагаем их классификацию. Экспериментальные планы различаются по таким основаниям:

1. Число независимых переменных: одна или больше. В зависимости от их числа применяется либо простой, либо факторный план.

2. Число уровней независимых переменных: при 2 уровнях речь идет об установле­нии качественной связи, при 3 и более - количественной связи.

3. Кто получает воздействие. В случае если применяется схема «каждой группе - ϲʙᴏя ком­бинация», то речь идет о межгрупповом плане. В случае если же применяется схема «все группы - все воздействия», то речь идет о ротационном плане. Готтсданкер на­зывает его кросс-индивидуальным сравнением.

Схема планирования эксперимента может быть гомогенной или гетерогенной (в зависимости от того, равно или не равно число независимых переменных числу уровней их изменения)

5.1.4 Планы экспериментов для одного испытуемого

Эксперименты на выборках с контролем переменных - ситуация, кᴏᴛᴏᴩую широкого стали использовать в психологии с 1910-1920-х гг.
Стоит отметить, что особое рас­пространение экспериментальные исследования на уравненных группах получили после создания выдающимся биологом и математиком Р. А. Фишером теории пла­нирования экспериментов и обработки их результатов (дисперсионный и ковариа­ционный анализы) Но психологи применяли эксперимент задолго до появления тео­рии планирования исследования выборок. Первые экспериментальные исследова­ния проводились с участием одного испытуемого - им являлся сам эксперимента­тор либо его ассистент. Начиная с Г. Фехнера (1860), в психологию пришла техника экспериментирования для проверки теоретических количественных гипотез.

Классическим экспериментальным исследованием одного испытуемого стала ра­бота Г. Эббингауза, кᴏᴛᴏᴩая была проведена в 1913 г. Эббингауз исследовал явле­ние забывания с помощью заучивания бессмысленных слогов (изобретенных им же) Стоит заметить, что он заучивал серию слогов, а затем пытался их воспроизвести через определенное время. В итоге была получена классическая кривая забывания: зависимость объема сохраненного материала от времени, прошедшего с момента заучивания (рис. 5.5)

/images/6/261_image039.gif">

В эмпирической научной психологии взаимодействуют и борются три исследо­вательские парадигмы. Представители одной из них, традиционно идущей от есте­ственнонаучного эксперимента, считают единственно достоверным знанием только то, кᴏᴛᴏᴩое добывается в экспериментах на эквивалентных и репрезентативных вы­борках.
Стоит отметить, что основной аргумент сторонников ϶ᴛᴏй позиции - необходимость контроля внешних переменных и нивелирования индивидуальных различий для нахождения общих закономерностей.

Представители методологии «экспериментального анализа поведения» критику­ют сторонников статистического анализа и планирования экспериментов на выбор­ках. По их мнению, нужно проводить исследования с участием одного испытуемого и с применением определенных стратегий, кᴏᴛᴏᴩые позволят в ходе эксперимента редуцировать источ­ники артефактов. Сторонниками ϶ᴛᴏй методологии будут такие известные исследователи, как Б. Ф. Скиннер, Г. А. Мюррейидр.

Наконец, классическое идиографическое исследование проти­вопоставляется как эксперимен­там с участием одного испытуемо­го, так и планам, изучающим пове­дение в репрезентативных выбор­ках. Идиографическое исследова­ние предусматривает изучение индивидуальных случаев: биогра­фий или особенностей поведения отдельных людей. Примером будут замеча­тельные работы Лурии «Потерянный и возвращенный мир» и «Маленькая книжка о большой памяти».

Во многих случаях исследования, проводимые с участием одного испытуемого, будут единственно возможным вариантом. Методология исследования одного испытуемого разрабатывалась в 1970-1980-е гг. многими авторами: А. Кезданом, Т. Кратохвиллом, Б. Ф. Скиннером, Ф.-Дж. МакГиганом и др.

В ходе эксперимента выбудут два источника артефактов: а) ошибки в страте­гии планирования и в проведении исследования; б) индивидуальные различия.

В случае если создать «правильную» стратегию проведения эксперимента с одним испы­туемым, то вся проблема сведется исключительно к учету индивидуальных различий. Экспе­римент с одним испытуемым возможен тогда, когда: а) индивидуальными различия­ми можно пренебречь в отношении переменных, изучаемых в эксперименте, все ис­пытуемые признаются эквивалентными, по϶ᴛᴏму возможен перенос данных на каждого члена популяции; б) испытуемый уникален, и проблема прямого переноса данных неактуальна.

Стратегия экспериментирования с одним испытуемым разработана Скиннером для исследования процесса обучения. Данные в ходе исследования представляются в форме «кривых обучения» в системе координат «время» - «общее число ответов» (кумулятивная кривая) Кривая обучения первоначально анализируется визуально; рассматриваются ее изменения во времени. В случае если функция, описывающая кривую, изменяется при изменении воздействия А на В, то ϶ᴛᴏ может свидетельствовать о наличии причинной зависимости поведения от внешних воздействий (А или В)

/images/6/627_image040.gif">

/images/6/185_image041.gif">

Исследование по схеме «один испытуемый» (single-subject research) называется также планированием временных серий.
Стоит отметить, что основным показателем влияния независи­мой переменной на зависимую при реализации такого плана будет изменение характера ответов испытуемого от воздействия на него изменения условий экспери­мента во времени. Существует ряд основных схем применения ϶ᴛᴏй парадигмы. Про­стейшая стратегия - схема А-В. Испытуемый первоначально реализует деятель­ность в условиях А, а затем - в условиях В (см. рис. 5.8)

При использовании ϶ᴛᴏго плана возникает закономерный вопрос: а сохранила бы кривая ответов прежний вид, если бы не было воздействия? Проще говоря, эта схема не контролирует эффект плацебо. Исключая выше сказанное, неясно, что привело к эффекту: может быть, воздействие оказала не переменная В, а какая-либо иная переменная, не учтенная в эксперименте.

По϶ᴛᴏму чаще применяется другая схема: А-В-А. Первоначально регистриру­ется поведение испытуемого в условиях А, затем условия изменяются (В), а на тре­тьем этапе происходит возвращение прежних условий (А) Изучается изменение функциональной связи между независимой и зависимой переменными. В случае если при из­менении условий на третьем этапе восстанавливается прежний вид функциональ­ной зависимости между зависимой и зависимой переменными, то независимая пе­ременная считается причиной, кᴏᴛᴏᴩая может модифицировать поведение испытуе­мого (рис. 5.9)

/images/6/65_image042.gif">

При этом и первый, и второй варианты планирования временных серий не позво­ляют учесть фактор кумуляции воздействий. Возможно, к эффекту приводит соче­тание - последовательность условий (А и В) Неочевидно и то, что после возврата к ситуации В кривая примет тот же вид, каким он был при первом предъявлении условий В.

Примером плана, кᴏᴛᴏᴩый дважды воспроизводит один и тот же эксперименталь­ный эффект, будет схема А-В-А-В. В случае если при 2-м переходе от условий А к условиям В будет воспроизведено изменение функциональной зависимости отве­тов испытуемого от времени, то ϶ᴛᴏ станет доказательством экспериментальной ги­потезы: независимая переменная (А, В) влияет на поведение испытуемого.

Изучим простейший случай. В качестве зависимой переменной выберем об­щий объем знаний студента. В качестве независимой - занятия физкультурой по утрам (например, гимнастикой у-шу) Будем исходить из предположения того, что комплекс у-шу благопри­ятно влияет на общее психическое состояние студента и способствует лучшему за­поминанию (рис. 5.10)

/images/6/838_image043.gif">

Вполне понятно, что занятие гимнастикой благоприятно отразилось на обучаемости.

Существуют различные варианты планирования по методу временных серий. Различают схемы регулярного чередования серий (АВ-АВ), серии стохастических последовательностей и схемы позиционного уравнивания (пример: АВВА) Моди­фикациями схемы А-В-А-В будут схема А-В-А-В-А или более дли­тельная: А- В- А- В- А- В- А.

Применение более «длинных» временных планов увеличивает гарантию обнару­жения эффекта, но приводит к утомлению испытуемого и другим кумулятивным эф­фектам.

Исключая выше сказанное, план А-В-А-В и его различные модификации не снимают три важ­нейшие проблемы:

1. Что было бы с испытуемым, если бы никакого воздействия не было (эффект плацебо)?

2. Не будет ли последовательность воздействий А-В сама по себе еще одним воздействием (побочной переменной)?

3. Какая причина привела к эффекту: если на месте В не было бы воздействия, по­вторился бы эффект?

Для контроля эффекта плацебо в серию А-В-А-В включают условия, «имити­рующие» либо воздействие А, либо воздействие В. Изучим решение последней проблемы. Но сначала проанализируем такой случай: допустим, студент постоянно занимается у-шу. Но периодически на стадионе или в спортивном зале побудет симпатичная девушка (просто зритель) - воздействие В. План А- В- А- В выявил повышение эффективности учебных занятий студента в периоды появления пере­менной В. Что будет причиной: присутствие зрителя как такового или конкретной симпатичной девушки? Для проверки гипотезы о наличии конкретной причины эксперимент строится по следующей схеме: А-В-А-С-А. К примеру, в четвер­тый временной период на стадион приходит другая девушка или скучающий пенсио­нер. В случае если эффективность занятий значительно снизится (не та мотивация), то ϶ᴛᴏ будет свидетельствовать о конкретной причине ухудшения обучаемости. Возможен и вариант проверки воздействия условия А (занятия у-шу без зрителей) Стоит сказать, для ϶ᴛᴏго надо применить план А-В-С-В. Пусть студент какое-то время в отсутствие де­вушки прекратит занятия. В случае если же повторное появление ее на стадионе приведет к тому же эффекту, что и в первый раз, то причина повышения успеваемости - в ней, а не только в занятиях у-шу (рис. 5.11)

Прошу не принимать пример всерьез. В действительности происходит как раз все наоборот: увлечение девушками резко снижает успеваемость студентов.

Существует множество приемов проведения исследований с участием одного ис­пытуемого. Примером развития плана А-В будет «план альтернативных воздей­ствий». Воздействия А и В рандомизированно распределяются во времени, напри­мер по дням недели, если речь идет о разных способах избавления от курения. Затем определяются все моменты, когда было воздействие А; строится кривая, соединяю­щая ϲᴏᴏᴛʙᴇᴛϲᴛʙующие последовательные точки. Выделяются все моменты времени, когда было «альтернативное» воздействие В, и в порядке следования во времени также соединяются; строится вторая кривая. Затем сравниваются обе кривые и вы­будет, какое воздействие более эффективно. Эффективность определяется по величине роста или падения кривой (рис. 5.12)

/images/6/748_image044.gif">

Синонимами термина «план альтернативных воздействий» будут: «план срав­нения серий», «план синхронизированных воздействий», «план множественных рас­писаний» и т.д.

Другой вариант - реверсивный план. Стоит заметить, что он применяется для исследования двух альтернативных форм поведения. Первоначально регистрируется базовый уровень проявления обеих форм поведения. Первое поведение может актуализироваться с помощью специфического воздействия, а второе, несовместимое с ним, провоциру­ется одновременно другим типом воздействия. Эффект двух воздействий оценива­ется. Через определенное время сочетание воздействий реверсируется так, что пер­вая форма поведения получает воздействие, кᴏᴛᴏᴩое инициировало вторую форму поведения, а вторая - воздействие, релевантное первой форме поведения. Такой план используется, например, при исследовании поведения маленьких детей (рис.5.13)

В психологии обучения применяют метод смены критериев, или «план возраста­ния критериев». Суть его состоит по сути в том, что регистрируется изменение поведения испытуемого в ответ на прирост (фазы) воздействия. Увеличение регистрируемого параметра поведения фиксируется, и следующее воздействие осуществляется исключительно после выхода испытуемого на заданный уровень критерия. После стабилизации уровня исполнения испытуемому предъявляют следующую градацию воздействия. Кривая успешного эксперимента (подтверждающего гипотезу) напоминает сбитую каблуками лестницу, где начало ступени совпадает с началом уровня воздействия, а конец ее - с выходом испытуемого на очередной критерий.

Способом, позволяющим нивелировать «эффект последовательности», будет инверсия последовательности воздействий - план А-В-В-А. Эффекты последо­вательности связаны с влиянием предшествующего воздействия на последующее (иное название - эффекты порядка, или эффекты переноса) Перенос может быть положительным или отрицательным, симметричным или асимметричным. Последо­вательность А-В-В-А называется позиционно уравненной схемой. Как отмечает Готтсданкер, воздействие переменных А и В обусловлено эффектами раннего или позднего переноса. Воздействие А связано с поздним переносом, а В - с ранним. Исключая выше сказанное, если присутствует кумулятивный эффект, то два идущих подряд воз­действия В могут влиять на субъекта как единое суммарное воздействие. Экспери­мент может быть удачным исключительно в том случае, если данные эффекты незначительны. Рассмотренные выше варианты планов с регулярным чередованием или со случай­ными последовательностями чаще всего очень длинны, по϶ᴛᴏму их трудно реали­зовать.

В случае если подвести краткий итог, можно сказать, что схемы предъявления воздей­ствия применяются в зависимости от возможностей, кᴏᴛᴏᴩые есть у эксперимен­татора.

Случайная последовательность воздействий получается путем рандомизации за­даний. Ее применяют в экспериментах, требующих большого числа проб. Случай­ное чередование воздействий гарантирует от проявления эффектов последователь­ности.

При малом числе проб рекомендуется схема регулярного чередования типа А- В-А-В. Следует обратить внимание на периодичность фоновых воздействий, ко­торые могут совпадать с действием независимой переменной. К примеру, если да­вать один тест на интеллект утром, а второй - всегда вечером, то под влиянием утомления эффективность выполнения второго теста будет понижаться.

Позиционно уравненная последовательность может быть пригодна исключительно тогда, когда число воздействий (заданий) мало и влияние раннего и позднего переноса не­существенно.

Но ни одна из схем не исключает проявления дифференцированного асиммет­ричного переноса, когда влияние предшествующего воздействия А на эффект от воз­действия В больше, чем влияние предшествующего воздействия В на эффект от воз­действия А (или же наоборот)

Разнообразные варианты планов для одного испытуемого обобщили Д. Барлоу и М. Херсен в монографии «Экспериментальные планы для единичных случаев» (Single case experimental designs, 1984)(табл. 5.13)

Таблица 5.13

/images/6/90_image045.gif">

Основные артефакты в исследовании на одном испытуемом практически не­устранимы. Трудно представить, как можно устранить эффекты, связанные с нео­братимостью событий. В случае если эффекты порядка или взаимодействия переменных в какой-то мере поддаются контролю, то уже упомянутый эффект асимметричности (дифференцированного переноса) неустраним.

Не меньше проблем возникает и при установлении изначального уровня интен­сивности регистрируемого поведения (уровня зависимой переменной) Исходный уровень агрессивности, кᴏᴛᴏᴩый мы зарегистрировали у ребенка в лабораторном эк­сперименте, может быть нетипичным для него, поскольку вызван недавними пред­шествующими событиями, например ссорой в семье, подавлением его активности сверстниками или воспитателями в детском саду.

Главная же проблема - возможности переноса результатов исследования одно­го испытуемого на каждого из представителей популяции. Речь идет об учете значи­мых для исследования индивидуальных различий. Отметим, что теоретически возможен следую­щий ход: представление индивидуальных данных в «безразмерном» виде; при ϶ᴛᴏм индивидуальные значения параметра нормируются на величину, равную разбросу значений в популяции.

/images/6/526_image046.gif">

Изучим пример. В начале 1960-х гг. в лаборатории Б. Н. Отметим, что теплова возникла проблема: почему все графики, описывающие изменения времени реакции в зависи­мости от интенсивности раздражителя, у испытуемых различны В. Д. Небылицын [Небылицын В. Д., 1966] предложил предъявлять испытуемым сигнал, кᴏᴛᴏᴩый из­меняется не в единицах физической интенсивности, а в единицах предварительно измеренного индивидуального абсолютного порога («один порог», «два порога» и т.д.) Результаты эксперимента блестяще подтвердили гипотезу Небылицына: кривые зависимости времени реакции от уровня воздействия, измеренного в едини­цах индивидуального абсолютного порога, оказались идентичными у всех испы­туемых.

Аналогичная схема применяется и при интерпретации данных. В Институте пси­хологии РАН А. В. Дрынков проводил исследования процесса формирования про­стых искусственных понятий. Кривые научения показывали зависимость успешнос­ти от времени. Стоит заметить, что они оказались различными у всех испытуемых: описывались степен­ными функциями. Дрынков предположил, что нормировка индивидуальных показателей на величину начального уровня обученности (по оси Y) и на индивиду­альное время достижения критерия (по оси X) позволяет получить функциональ­ную зависимость успешности от времени, одинаковую для всех испытуемых. Это подтвердилось: показатели изменения индивидуальных результатов испытуемых, представленные в «безразмерном» виде, подчинялись степенному квадратному за­кону.

Следовательно, выявление общей закономерности путем нивелирования инди­видуальных различий решается каждый раз на базе содержательной гипотезы о влиянии дополнительной переменной на интериндивидуальную вариацию резуль­татов эксперимента.

Остановимся еще раз на одной особенности экспериментов с участием одного испытуемого. Результаты данных экспериментов очень зависят от предубеждений экспериментатора и отношении, кᴏᴛᴏᴩые складываются между ним и испытуемым. При проведении длительной серии последовательных воздействии эксперимента­тор может неосознанно или осознанно действовать так, ɥᴛᴏбы у испытуемого актуа­лизировалось поведение, подтверждающее экспериментальную гипотезу. Вот поче­му в подобного рода исследованиях рекомендуют применять «слепые опыты» и «двойной слепой опыт». При первом варианте экспериментатор знает, а испытуе­мый не знает, когда последний получает плацебо, а когда - воздействие. «Двойной слепой опыт» состоит по сути в том, что эксперимент проводит исследователь, незнакомый с гипотезой и не знающий, когда испытуемый получает плацебо или воздействие.

/images/6/929_image047.gif">

/images/6/257_image048.gif">

Эксперименты с участием одного испытуемого играют важную роль в психофи­зиологии, психофизике, психологии научения, когнитивной психологии. Методоло­гия таких экспериментов проникла в психологию программированного обучения и социального управления, в клиническую психологию, особенно - в поведенческую терапию, главным пропагандистом кᴏᴛᴏᴩой выступает Айзенк[Айзенк Г. Ю., 1999].

Дональд Кэмпбелл выделяет факторы, угрожающие внутренней валидности, к которым относятся следующие:

1) фактор фона;

2) естественного развития;

3) эффекта тестирования;

4) инструментальной погрешности (нестабильности измерительного инструмента);

5) статистической регрессии;

6) отбора испытуемых;

7) отсева в ходе эксперимента.

А также факторы, угрожающие внешней валидности:

1) реактивный эффект (эффект взаимодействия тестирования);

2) эффекты взаимодействия фактора отбора и экспериментального воздействия;

3) условия организации эксперимента, вызывающие реакцию испытуемых на эксперимент;

4) взаимная интерференция экспериментальных воздействий

В нашем исследовании на результаты могли повлиять следующие факторы внутренней валидности:

Фактор инструментальной погрешности. В нашем исследовании были использованы опросники, как инструменты измерения уровня нейротизма и оценки предпочитаемой музыки. Основные проблемы использования личностных опросников связаны с возможностью фальсификации ответов, а также со снижением достоверности полученных данных в силу влияния факторов, имеющих установочную природу, и различий в понимании вопросов испытуемых. Помимо этого на достоверность ответов существенно влияет интеллектуальная оценка вопросов испытуемых (особенности понимания вопросов). Анализируя проблемы, возникающие в связи с разработкой и применением личностных опросников необходимо подчеркнуть, что для измерения той или иной личностной переменной мы формулируем вопрос или утверждение, ответ на который, по нашему мнению, будет индикатором ее наличия (отсутствия). Однако нужно твердо помнить о том, что ответ на вопрос обусловлен действием весьма значительного числа факторов (например, отношение к обследованию, условия обследования, пол экспериментатора, понимание вопроса, уровень проникновения в свое "Я", жизненный опыт и т.д. и т.п.), лишь одним из которых является та переменная, которую мы стремимся измерить. Поэтому связь измеряемой личностной переменной с ответом будет выражаться статистически, а не детерминистически. Ответ испытуемого зависит от многих факторов, выступающих в различных связях и вариантах у разных лиц .

Фактор фона (истории) - конкретных событий, которые происходят между первым и вторым измерением наряду с экспериментальным воздействием. Данный фактор повлиял на наше исследование, ввиду того, что наше исследование производилось на 1 группе, которую в дальнейшем уже поделили на 2, по критерию эмоциональной устойчивости и неустойчивости. Введение контрольной группы в наше исследование, сняло бы влияние данного фактора. Также данный фактор мог повлиять потому, что исследование было продолжительным по времени и проведение исследования у всех испытуемых было не одинаковым. Ввиду этого могли повлиять различные события, происходящие с испытуемыми, которые мы могли бы не учесть, например: болезнь, усталость, плохое настроение, либо же кто-то из испытуемых начал слушать другую музыку и его представления о любимой музыке могли измениться .

Представленные выше факторы могли повлиять на результаты нашего исследования и поэтому исследование, имеет статус сравнительного исследования. Характерно неравномерность групп, проведение эксперимента неравномерно.

Анализ результатов оценок "Предпочитаемой музыки"

В ходе проведенного экспериментального исследования, где предполагалось, что представления о предпочитаемой музыке у учащихся с разным уровнем нейротизма отличаются, было получено следующее.

Результаты применения метода семантических универсалий для обработки семантического дифференциала показывают, что универсалиями для групп с высоким уровнем нейротизма являются: Любимый (-2,18), Свежий, (-2,56), Приятный (1,93), Сильный (1,81), Хороший (2,06). Для групп с низким уровнем нейротизма: Любимый (-1,81), Свежий (-1,93), Приятный (2,18), Умный (-1,81), Большой (-1,62), Дорогой (-1,68).

Общими универсалиями являются такие, как: любимый, свежий, приятный, что может отражать общие представления групп в независимости от уровня нейротизма (эмоциональной устойчивости или неустойчивости).

Для группы с высоким уровнем нейротизма были выделены такие характеристики как сильный и хороший, которые относятся к факторам силы и оценки. Лица с данным видом нейротизма характеризуются, как эмоционально неустойчивые, напористые, подвижные, часто имеют склонность слишком сильно эмоционально реагировать на возбуждение и с трудом возвращаются в нормальное состояние, также это результат неуравновешенности процессов возбуждения и торможения. Это проявляется как эмоциональная неустойчивость, несбалансированность нервно-психических процессов.

Для группы с низким уровнем нейротизма выделены следующие дескрипторы, относящиеся к факторам оценки: умный, большой, дорогой. Лица с низким уровнем нейротизма характеризуются как устойчивые, уравновешенные, спокойные.

В результате, можно сделать вывод о том, что представления о предпочитаемой музыке у учащихся ВУЗов с разным уровнем нейротизма имеют схожие значения так и различные. Отличия заключаются в том, что в представлениях респондентов с высоким уровнем нейротизма доминируют дескрипторы, относящиеся к факторам оценки и силы, а в группе учащихся с низким уровнем нейротизма в представлениях доминируют дескрипторы, принадлежащие только фактору оценки.

Таблица 1. Семантические универсалии представлений о предпочитаемой музыке у групп с высоким и низким уровнем нейротизма