shkolageo.ru   1 ... 13 14 15 16 17 ... 21 22

3. П л а н ы е х-р о s t-f а с t о

В заключение рассмотрим еще один специфический метод, ко­торый часто применяется в психологии. У него есть несколько на­именований: эксперимент, на который ссылаются, эксперимент ех-post-facto и т.д. Он часто применяется в социологии, педагогике, а также в нейропсихологии и клинической психологии. В социологи­ческих исследованиях его часто использовали в 30—40-е годы. Тогда же социолог Ф.С.Чейз ввел название этого метода и разработал схе­мы анализа данных. В социологии и педагогике стратегия его при­менения состоит в следующем. Экспериментатор сам не воздейст­вует на испытуемых. В качестве воздействия (позитивного значения независимой переменной) выступает некоторое реальное событие из их жизни. Отбирается группа "испытуемых", подвергшаяся воздей­ствию, и группа, не испытавшая его. Отбор осуществляется на осно­вании данных об особенностях "испытуемых" до воздействия; в ка­честве сведений могут выступать личные воспоминания и автобио­графии, сведения из архивов, анкетные данные, медицинские кар­ты и т.д. Затем проводится тестирование зависимой переменной у представителей "экспериментальной" и контрольной групп. Данные, полученные в результате тестирования групп, сопоставляются и де­лается вывод о влиянии "естественного" воздействия на дальней­шее поведение испытуемых. Тем самым план ex-post-facto имитиру­ет схему эксперимента для двух групп с их уравниванием (лучше — рандомизацией) и тестированием после воздействия.

(R) Х О, (R) О,

Эквивалентность групп достигается либо методом рандомизации, либо попарного уравнивания, при котором сходные индивиды от­носятся кразным группам. Метод рандомизации дает более надеж­ные результаты, но применим лишь тогда, когда выборка, из кото­рой мы формируем контрольную и основную группы, достаточно велика.

Этот план реализуется во многих современных исследованиях. Типичным является исследование посттравматического стресса, ко­торый возникает у некоторых лиц, оказавшихся в ситуациях, выхо­дящих за пределы обычного жизненного опыта, связанных с угро­зой для здоровья человека и его жизни. Посттравматический стресс


164

встречается у многих (но не у всех) участников войны, жертв наси­лия, свидетелей и жертв природных и техногенных катастроф и т.д. Изучение причин возникновения посттравматического стресса про­водится по схеме: выделяется выборка лиц, перенесших воздейст­вие боевой ситуации, катастрофы и т.п., тестируется на предмет на­личия посттравматического синдрома; результаты сопоставляются с результатами контрольной выборки. Наилучшей стратегией форми­рования основной и контрольной выборки является предваритель­ный отбор " исп ытуем ых" для тестирован ия на основе ан кетн ых дан­ных и рандомизация групп. Но в реальности может проводиться диаг­ностика только тех лиц, перенесших воздействие травматического фактора, которые сами обращаются с просьбой пройти обследова­ние к психологам либо врачам. Таким образом, существует риск, что выборка добровольцев будет сильно отличаться от всей популяции перенесших травматическое воздействие. В первую очередь эти от­личия проявляются в повышенной частоте встречаемости синдрома посттравматического стресса. Эффект воздействия травматического фактора на популяцию будет преувеличен. И вместе с тем экспери­мент ex-post-facto — единственно возможный способ проведения таких исследований (над этими проблемами работает лаборатория психологии посттравматических состояний Института психологии РАН, руководитель — Н.В.Тарабрина).

Метод ex-post-facto часто применяется в нейропсихологии: трав­мы головного мозга, поражения определенных структур предостав­ляют уникальную возможность для выявления локализации психи­ческих функций. Травмы коры больших полушарий во время войны (в первую очередь второй мировой) дали, как это ни кощунственно звучит, богатейший материал нейропсихологам и нейрофизиологам, в том числе — отечественным (работы Лурии и его школы).

5.3. Корреляционное исследование

Читателю следует обратиться к гл. 6. В ней подробно изложена теория психологических измерений. Детальная характеристика особен­ностей психологического измерения и тестирования необходима не только сама по себе, но и для того, чтобы можно было подойти к выяс­нению особенностей наиболее распространенной схемы современного психологического эмпирического исследования — корреляционного.


Теория корреляционного исследования, основанная на представ­лениях о мерах корреляционной связи, разработана К.Пирсоном и

165

подробно излагается в учебниках по математической статистике. Здесь рассматриваются лишь методические аспекты корреляцион­ного психологического исследования.

Стратегия проведения корреляционного исследования сходна с квазиэкспериментом. Отличие от квазиэксперименia лишь в том, что управляемое воздействие на объект отсутствует. План корреля­ционного исследования несложен. Исследователь выдвигает гипо­тезу о наличии статистической связи между несколькими психичес­кими свойствами индивида или между определенными внешними уровнями и психическими состояниями. При этом предположения о причинной зависимости не обсуждаются.

Корреляционным называется исследование, проводимое для под­тверждения или опровержения гипотезы о статистической связи между несколькими (двумя и более) переменными. В психологии переменными могут выступать психические свойства, процессы, состояния и др.

"Корреляция" в прямом переводе означает "соотношение". Если изменение одной переменной сопровождается изменением другой, то можно говорить о корреляции этих переменных. Наличие корре­ляции двух переменных ничего не говорит о причинно-следствен­ных зависимостях между ними, но дает возможность выдвинуть та­кую гипотезу. Отсутствие же корреляции позволяет отвергнуть ги­потезу о причинно-следственной связи переменных. Различают не­сколько интерпретаций наличия корреляционной связи между дву­мя измерениями:

1. Прямая корреляционная связь. Уровень одной переменной непосредственно соответствует уровню другой. Примером является закон Хика: скорость переработки информации пропорциональна логарифму от числа альтернатив. Другой пример: корреляция высо­кой личностной пластичности и склонности к смене социальных установок.

2. Корреляция, обусловленная третьей переменной. Две перемен­ные (а, с) связаны одна с другой через третью (в), не измеренную в ходе исследования. По правилу транзитивности, если есть R (а, Ь) и R (Ь, с), то R (а, с). Примером подобной корреляции является уста­новленный психологами США факт связи уровня интеллекта с уров­нем доходов. Если бы такое исследование проводилось в сегодняш­ней России, то результаты были бы иными. Очевидно, все дело в структуре общества. Скорость опознания изображения при быстром (тахистос коническом) предъявлении и словарный запас испытуемых также положительно коррелируют. Скрытой переменной, обуслов­ливающей эту корреляцию, является общий интеллект.


166

3. Случайная корреляция, не обусловленная никакой перемен­ной.

4. Корреляция, обусловленная неоднородностью выборки. Пред­ставим себе, что выборка, которую мы будем обследовать, состоит из двух однородных групп. Например, мы хотим выяснить, связана ли принадлежность к полу с уровнем экстраверсии. Считаем, что "измерение" пола трудностей не вызывает, экстраверсию же изме­ряем с помощью опросником Айзенка ETI-1. У нас две группы: муж­чины-математики и женщины-журналистки. Не удивительно, если мы получим линейную зависимость между полом и уровнем экстра­версии — интроверсии: большинство мужчин будут интровертами, большинство женщин — экстравертами.

Корреляционные связи различаются по своему виду. Если по­вышение уровня одной переменной сопровождается повышением уровня другой, то речь идет о положительной корреляции. Чем выше личностная тревожность, тем больше риск заболеть язвой желудка. Возрастание громкости звука сопровождается ощущением повыше­ния его тона. Если рост уровня одной переменной сопровождается снижением уровня другой, то мы имеем дело с отрицательной кор­реляцией. Поданным Зайонца, число детей в семье отрицательно коррелирует с уровнем их интеллекта. Чем боязливей особь, тем меньше у нее шансов занять доминирующее положение в группе.

Нулевой называется корреляция при отсутствии связи перемен­ных.

В психологии практически нет примеров строго линейных свя­зей (положительных или отрицательных). Большинство связей — не­линейные. Классический пример нелинейной зависимости — закон Йеркса—Додсона:. возрастание мотивации первоначально повышает эффективность научения, а затем наступает снижение продуктив­ности (эффект "перемотивации"). Другим примером является связь между уровнем мотивации достижений и выбором задач различной трудности. Лица, мотивированные надеждой на успех, предпочита­ют задания среднего диапазона трудности — частота выборов на шка­ле трудности описывается колоколообразной кривой.


Математическую теорию линейных корреляций разработал Пир­сон. Ее основания и приложения излагаются в соответствующих учеб­никах и справочниках по математической статистике. Напомним, что коэффициент линейной корреляции Пирсона г варьируется от -1 до +1. Он вычисляется путем нормирования ковариации пере­менных на произведение их среднеквадратических отклонений.

167



Значимость коэффициента корреляции зависит от принятого уровня значимости а и от величины выборки. Чем больше модуль коэффициента корреляции, тем ближе связь переменных к линей­ной функциональной зависимости.

Планирование корреляционного исследования

План корреляционного исследования является разновидностью квазиэкспериментального плана при отсутствии воздействия неза­висимой переменной на зависимые. В более строгом смысле: тести­руемые группы должны быть в эквивалентных неизменных услови­ях. При корреляционном исследовании все измеряемые перемен­ные — зависимые. Фактором, определяющим эту зависимость, мо­жет быть одна из переменных или скрытая, неизмеряемая перемен­ная.

Корреляционное исследование разбивается на серию независи­мых друг от друга измерений в группе испытуемых Р. Различают простое и сравнительное корреляционные исследования. В первом случае группа испытуемых однородна. Во втором случае мы имеем несколько рандомизированных групп, различающихся по одному или нескольким определенным критериям. В общем виде план такого исследования описывается матрицей вида: Рх О (испытуемые х из­мерения). Результатом его является матрица корреляций. Обработ­ку данных можно вести, сравнивая строки исходной матрицы или столбцы. Коррелируя между собой строки, мы сопоставляем друг с другом испытуемых; корреляции же интерпретируются как коэф­фициенты сходства — различия людей между собой. Разумеется, Р-корреляции можно вычислять лишь в том случае, если данные при­ведены к одной шкальной размерности, в частности, с помощью Z-




Коррелируя между собой столбцы, мы проверяем гипотезу о ста­тистической связи измеряемых переменных. В этом случае их раз­мерность не имеет никакого значения.

Такое исследование называется структурным, так как в итоге мы получаем матрицу корреляций измеренных переменных, которая

168

выявляет структуру связей между ними.

В исследовательской практике часто возникает задача выявить временные корреляции параметров или же обнаружить изменение структуры корреляций параметров во времени. Примером таких ис­следований являются лонгитюды.

План лонгитюдного исследования представляет собой серию от­дельных замеров одной или нескольких переменных через опреде­ленные промежутки времени. Лонгитюдное исследование — это про­межуточный вариант между квазиэкспериментом и корреляцион­ным исследованием, так как время интерпретируется исследовате­лем как независимая переменная, определяющая уровень зависимых (например, личностных черт).

Полный план корреляционного исследования представляет со­бой параллелепипед Рх Ox P, грани которого обозначаются как "ис­пытуемые", "операции", "временные этапы".

Результаты исследования можно анализировать по-разному. По­мимо вычисления P- и 0-корреляций возникает возможность срав­нения матриц Рх О, полученных в разные периоды времени, путем подсчета двухмерной корреляции — связи двух переменных с тре­тьей. То же самое касается и матриц Р х Т и Т х О.

Но чаще исследователи ограничиваются обработкой другого типа, проверяя гипотезы об изменении переменных во времени, анализи­руя матрицы РхТ по отдельным измерениям.

Рассмотрим основные типы корреляционного исследования. 1. Сравнение двух групп. Этот план лишь условно можно отнести к корреляционным исследованиям. Он применяется для установле­ния сходства или различия двух естественных или рандомизирован­ных групп по выраженности того или иного психологического свой­ства или состояния. Допустим, у вас есть желание выяснить, отли­чаются ли мужчины и женщины по уровню экстраверсии. Для этого вы должны создать две репрезентативные выборки, уравненные по прочим значимым для экстраверсии — интроверсии параметрам (по параметрам, влияющим на уровень экстраверсии — интроверсии), и провести измерение с помощью теста EPQ. Средние результаты у двух групп сравниваются с помощью t-критерия Стьюдента. При не­обходимости сравниваются дисперсии показателя экстраверсии по критерию F.


Простейшее сопоставление двух групп содержит в себе источни­ки ряда артефактов, характерных для корреляционного исследова­ния. Во-первых, возникает проблема рандомизации групп — они должны четко разделяться по выбранному критерию. Во-вторых, ре­альные измерения происходят не одновременно, а разновременно:

169

R' 0, -

R" - О,

В-третьих, хорошо, если тестирование внутри группы проводят одновременно. Если же отдельных испытуемых тестируют в разное время, то может сказаться влияние временного фактора на величи­ну переменной.

Пол без особых усилий (в том числе без хирургического воздей­ствия) поменять сегодня нельзя, но можно перейти из одной учеб­ной группы в другую, а также из класса в класс.

Если исследователь задался целью сравнить две учебные группы по уровню успеваемости, он должен позаботиться о том, чтобы не произошло их "перемешивания" в ходе исследования.

Эффект неодновременности измерений в двух группах (в случае предположения о значимости этого фактора) можно было бы "уб­рать" введением двух контрольных групп, но ведь тестировать их тоже придется в другое время. Удобнее разделить первоначальные группы пополам и тестирование (по возможности) провести по сле­дующему плану:

R- 0, -

R" - О,

R' 0, -

R" - О,

Обработка результатов для выявления эффекта последовательнос­ти осуществляется методом двухфакторного анализа 2х2. Сравне­ние естественных (нерандомизированных) групп ведется потому же плану.

2. Одномерное исследование одной группы в разных условиях. План этого исследования аналогичен предыдущему. Но по своей сути он близок к эксперименту, так как условия, в которых находится груп­па, различаются. В случае корреляционного исследования мы не уп­равляем уровнем независимой переменной, а лишь констатируем изменение поведения индивида в новых условиях. Примером мо­жет служить изменение уровня тревожности детей при переходе из детского сада в 1 -и класс школы: группа одна и та же, а условия раз­личные.


Главные артефакты этого плана — кумуляция эффектов последо­вательности и тестирования. Кроме того, искажающее влияние на результаты может оказывать временной фактор (эффект естествен­ного развития).

170

Схема этого плана выглядит очень просто: АО, ВОд, где А и В — разные условия. Испытуемые могут отбираться из генеральной по­пуляции случайным образом или представлять собой естественную группу.

Обработка данных сводится к оценка сходства между результата­ми тестирования в условиях А и В. Для контроля эффекта последо­вательности можно произвести контрбалансировку и перейти к кор­реляционному плану для двух групп:

А О, В 0^, В О, А О,

В этом случае мы можем рассматривать А и В как воздействия, а план — как квазиэксперимент.

3. Корреляционное исследование попарно эквивалентных групп. Этот план используется при исследовании близнецов методом внутрипар-ных корреляций. Дизиготные или монозиготные близнецы разби­ваются на две группы: в каждой — один близнец из пары. У близне­цов обеих групп измеряют интересующие исследователя психичес­кие параметры. Затем вычисляется корреляция между параметрами (0-корреляция) или близнецами (Р-корреляция). Существует мно­жество более сложных вариантов планов психогенетических иссле­дований близнецов.

4. Для проверки гипотезы о статистической связи нескольких переменных, характеризующих поведение, проводится структурное корреляционное исследование. Оно реализуется по следующей про­грамме. Отбирается группа, которая представляет либо генеральную совокупность, либо интересующую нас популяцию. Отбираются тес­ты, проверенные на надежность и внутреннюю валидность. Затем групп а тестируется по определенной программе:

R А(0,) В(0,) С(0,) D(0,) ... N(0„),

где

А, В, С ... N — тесты, Т> — операция тестирования.

Данные исследования представлены в форме матрицы: тх п, где т — количество испытуемых, n — тесты. Матрица "сырых" данных обрабатывается, подсчитываются коэффициенты линейной корре­ляции. Получается матрица вида тх n, где n — число тестов. В кле­точках матрицы — коэффициенты корреляции, по ее диагонали — единицы (корреляция теста с самим собой). Матрица симметрична


171

относительно этой диагонали. Корреляции оцениваются на статис­тические различия следующим образом: сначала г переводится в Z-оценки, затем для сравнения г применяется t-критерий Стьюдента. Значимость корреляции оценивается при ее сопоставлении с таб­личным значением. При сравнении^,, и r^ ^ принимается гипо­теза о значимом отличии корреляции от случайной при заданном значении точности ( а = 0,05 или а = 0,001). В некоторых случаях возникает необходимость вычисления множественных корреляций, частных корреляций, корреляционных отношений или редукции раз­мерности — уменьшения числа параметров.

Для уменьшения числа измеренных параметров используются раз­личные методы латентного анализа. Применению их в психологи­ческом исследовании посвящено множество публикаций. Главной причиной артефактов, возникающих при проведении многомерно­го психологического тестирования, является реальное физическое время. При анализе данных корреляционного исследования мы от­влекаемся от неодновременности проводимых измерений. Кроме того, считается, что результат последующего измерения не зависит от предыдущего, т.е. не существует эффекта переноса.

Перечислим основные артефакты, которые возникают в ходе при­менения этого плана:

1. Эффект последовательности — предшествующее выполнение одного теста может повлиять на результат выполнения другого (сим­метричный или асимметричный перенос).

2. Эффект научения — при выполнении серии различных тесто­вых испытаний у участника эксперимента может повышаться ком­петентность в тестировании.

3. Эффекты фоновых воздействий и "естественного" развития приводят к неконтролируемой динамике состояния испытуемого в ходе исследования.

4. Взаимодействие процедуры тестирования и состава группы про­является при неоднородной группе: интроверты хуже сдают экзаме­ны, чем экстраверты, "тревожные" хуже справляются со скорост­ными тестами интеллекта.

Для контроля эффектов последовательности и переноса следует пользоваться тем же приемом, что и при планировании эксперимен­тов, а именно — контрбалансировкой. Только вместо воздействий меняется порядок проведения тестов.


Для трех тестов полный план корреляционного исследования с контрбалансировкой выглядит следующим образом:

1-я группа: А В С

2-я группа: CAB

172

3-я группа: В С А

где А, В, С — различные тесты. Однако я не знаю ни одного случая, когда бы в отечественных корреляционных исследованиях контро­лировались эффекты тестирования и переноса.

Приведу один пример. Нам необходимо было выявить, как влия­ет вид задания на успешность выполнения сменяющих одна другую задач. Мы предположили, что для испытуемых не безразлично, в ка­кой последовательности ему даются тесты. Были выбраны задания на креативность (из теста Торренса) и на общий интеллект (из теста Айзенка). Задачи давались испытуемым в случайном порядке. Ока­залось, что предшествующее выполнение задания на креативность снижает скорость и точность решения задачи на интеллект. Обрат­ного эффекта не наблюдалось. Не вдаваясь в объяснения этого явле­ния (это сложная проблема) заметим, что здесь мы столкнулись с классическим эффектом асимметричного переноса.

5. Структурное корреляционное исследование. От предшествующих вариантов эта схема отличается тем, что исследователь выявляет не отсутствие или наличие значимых корреляций, а различие в уровне значимых корреляционных зависимостей между одними и теми же показателями, измеренными у представителей различных групп.

Поясним этот случай примером. Допустим, нам необходимо про­верить гипотезу, влияет ли пол родителя и ребенка на сходство их личностных черт, например уровня нейротизма по Айзенку. Для это­го мы должны провести исследование реальных групп — семей. За­тем вычисляются коэффициенты корреляции уровней тревожности родителей и детей. Получаются четыре основных коэффициента кор­реляции: 1) мать — дочь; 2) мать — сын; 3) отец — дочь; 4) отец — сын, и два дополнительных: 5) сын —дочь; 6) мать—отец. Если нас интересует лишь сравнение сходства — различия первой группы кор­реляций, а не исследование ассортативности, то мы строим 4-кле-точную таблицу 2х2:


Дети

Роди

тел и




Мать

Отец

1 Дочь

г!.

'-12

2 Сын

'•21

'22


Корреляции подвергаются Z-преобразованию и сравниваются not-критерию Стьюдента.

173

Здесь приведен простейший пример структурного корреляцион­ного исследования. В исследовательской практике встречаются бо­лее сложные версии структурных корреляционных исследований. Чаще всего они проводятся в психологии индивидуальности (Б.Г.Ана­ньев и его школа), психологии труда и обучения (В.Д.Шадриков), психофизиологии индивидуальных различий (Б.М.Теплов, В.Д.Не-былицын, В.М.Русалов и др.), психосемантике (В.Ф.Петренко, А.Г.Шмелев и др.).

6. Лонгитюдное корреляционное исследование. Лонгитюдное иссле­дование — вариант квазиэкспериментальных исследовательских пла­нов. Воздействующей переменной психолог, проводящий лонгитюд-ное исследование, считает время. Оно является аналогом плана тес­тирования одной группы в разных условиях. Только условия счита­ются константными. Результатом любого временного исследования (в том числе и лонгитюдного) является построение временного трен-да измеряемых переменных, которые могут быть аналитически опи­саны теми или иными функциональными зависимостями.

Лонгитюдное корреляционное исследование строится по плану временных серий с тестированием группы через заданные проме­жутки времени. Помимо эффектов обучения, последовательности и т.д. в лонгитюдном исследовании следует учитывать эффект выбы­вания: не всех первоначально принимавших участие в эксперимен­те удается обследовать через какое-то определенное время. Возмож­но, взаимодействие эффектов выбывания и тестирования (отказ от участия в последующем обследовании) и т.д.


Структурное лонгитюдное исследование отличается от простого лонгитюдатем, что нас интересует не столько изменение централь­ной тенденции или разброса какой-либо переменной, сколько из­менение связей между переменными. Такого рода исследования широко распространены в психогенетике.

Обработка и интерпретация данных корреляционного исследования. Данные структурного корреляционного исследования представля­ют собой одну или несколько матриц "испытуемые" х "тесты". Пер­вичная обработка заключается в подсчете коэффициентов статисти­ческой связи между двумя и более переменными. Выбор меры связи определяется шкалой, с помощью которой произведены измерения.

1. Если измерения произведены по дихотомической шкале, то для подсчета тесноты связи признаков применяется коэффициенте?. Ди­хотомическую шкалу часто путают со шкалой наименований (даже в пособиях по статистике; см., например, Дж. Гласе и Дж. Стенли "Ста­тистические методы в педагогике и психологии", 1976). Дихотоми­ческая шкала — вырожденный вариант шкалы интервалов; для нее

17.4

применимы все статистические методы шкалы интервалов. Данные для вычисления коэффициента^ представлены втаблице сопряжен­ности:


2. Данные представлены в порядковой шкале. Мерой связи, ко­торая соответствует шкале порядка, является коэффициент Кэндел-ла. Он основан на подсчете несовпадений в порядке следования ран­жировок Х и Y. Есть ряд испытуемых: сначала мы выстраиваем этот ряд в порядке убывания массы тела, а затем — в порядке убывания роста. Для каждой пары подсчитывается число совпадений и инвер­сий: совпадение, если их порядок по Х и Y одинков; инверсия, если порядок различен. Разница числа "совпадений" и числа "инверсий", деленная на п (п-1) / 2, дает коэффициентт. Алгоритм подсчета при-' веден в пособиях по статистике (см. Дж.Гласс и Дж.Стенли) и в лю­бом статпакетедля персональных компьютеров.


Часто для обработки данных, полученных с помощью шкалы по­рядка, используют коэффициент ранговой корреляции Спирмена, который является модификацией коэффициента Пирсона для нату-' рального ряда чисел (рангов). Никакого отношения к порядковой шкале он не имеет. Но его рекомендуют применять в том случае, если одно измерение произведено по шкале порядков, а другое — по шкале интервалов.

3. Данные получены по шкале интервалов, или отношений. В этом случае применяется стандартный коэффициент корреляции Пирсо-на"или коэффициент ранговой корреляции Спирмена. В том случае, если одна переменная является дихотомической, а другая — интер-' вальной, используется так называемый бисериальный коэффициент корреляции.

Наконец, если исследователь полагает, что связи между перемен­ными нелинейны, вычисляется корреляционное отношение, харак-

175 \

теризующее величину нелинейной статистической зависимости двух переменных.

Корреляционное исследование завершается выводом о сгатисти-ческой значимости установленных (или неустановленных) зависи­мостей между переменными. Однако исследователи не ограничива­ются такой констатацией. Одна из главных задач, которые возника­ют перед психологами, — выяснить, не обусловлены ли связи между отдельными параметрами (психологическими свойствами) скрыты­ми факторами? Для этой цели применяется аппарат редукции числа переменных: методы многомерного анализа данных, которые изу­чаются психологами в курсе "Математические методы в психоло­гии".

5.4. Некоторые перспективы развития планирования исследований

Все сказанное в этой главе относится к общепсихологическому исследованию. Существуют, по крайней мере, три области плани­рования исследования, которые не рассматриваются в литературе, посвященной методам психологической науки.

Первая область — многомерный эксперимент. Планы многомер­ного исследования, в частности эксперимента, являются обобщени­ем традиционных схем для случая п-зависимых переменных. В обыч­ном эксперименте мы исследуем влияние одной независимой пере­менной на одну зависимую. Многоуровневый факторный экспери­мент проводится для изучения влияния 1,2,..., m независимых пере­менных также на одну зависимую переменную. В многомерном экс­перименте рассматривается схема: m х п, где m — число независи­мых переменных, n — число зависимых переменных. Уже примене­ние плана для двух независимых и двух зависимых переменных тре­бует выявления связей между каждой парой "независимая — зави­симая переменная", т.е. построения 4 таблиц средних результатов 2х2 (если сравниваются средние). Кроме того, требуется выявить влияние уровня каждой независимой переменной, а также их взаи­модействия на корреляционную связь между двумя зависимыми переменными.


Более сложные планы многомерного психологического экспери­мента очень трудоемки и требуют автоматизированного планирова­ния и проведения исследования, а также особых компьютерных про­грамм обработки результатов. По крайней мере, планирование

176

многомерных экспериментов предоставляет исследователям широ­кие возможности для творчества.

Вторая область — эксперимент в дифференциальной психологии, или индивидуально-психологический эксперимент. Его цель — вы­явление индивидуальных различи и поведения в однородных ситуа­циях. Даже в обычном многомерном исследовании основной гипо­тезой являются не безусловные суждения "Если А, то В", а условное суждение "Если А, то В — при условии С,, В — при условии Сд... и т.д." . В качестве условия выступают дополнительные переменные — индивидуально-психологические различия.

В дифференциально-психологическом эксперименте дополни­тельная переменная становится основной: мы исследуем личность какдетерминанту поведения. Преимущественной статистикой в этом исследовании считается не мера центральной тенденции (среднее, медиана, мода), а показатели вариации значений зависимой пере­менной. Независимая переменная (задания испытуемому, экспери­ментальное воздействие) переходит в дополнительную. Варьирова­ние независимой переменной превращается в процедуру подбора ме­тодом, сочетающим стратификацию и рандомизацию. Например, при разработке тестов группы отбираются по полу и возрасту, по другим же показателям они уравниваются.

Планирование дифференциально-психологического исследова­ния — еще одна важнейшая и недостаточно разработанная область экспериментальной психологии.

Третья область — кросскультурные исследования. Любое кросс-культурное исследование проводится для сопоставления поведения индивидов, выросших в разных социокультурных условиях. Факто­ры естественного развития и фона ("истории"), которые в обычном общепсихологичееком исследовании выступают как источники ар­тефактов, в кросскультурном являются аналогами независимой пере­менной.


По сути своей кросскультурное исследование — вариант экспе­римента ex-post-facto (эксперимента, на который ссылаются), все требования к которому, а также ограничения при интерпретации ре­зультатов распространяются в равной мере и на кросскультурное наследование. Интерес к сравнительному изучению закономернос­тей психического развития представителей различных культур очень велик, поэтому планирование кросскультурных исследований — это одна из наиболее интенсивно развивающихся областей эксперимен­тальной психологии.

177

Литература

КэмпбеллД. Модели эксперимента в социальной психологии и

прикладных исследованиях. М.: Прогресс, 1980. Хикс Ч. Основные принципы планирования эксперимента. М.,

1967.

Налимов В. В. Теория эксперимента. М., 1971. Адлер Ю.П. Планирование эксперимента. М., 1978.

Вопросы

1. Какие источники артефактов позволяет контролировать план Соломона?

2. Чем квазиэксперимент отличается от эксперимента?

3. В чем состоит преимущество планирования по методу "латин­ского квадрата", по сравнению с использованием полного фак­торного плана?

4. В каких случаях прибегают к схемам уравнивания?

5. Каковы особенности многомерного эксперимента?



<< предыдущая страница   следующая страница >>