Глава 5.

Экспериментальные планы и их виды

Основные понятия: измерительные шкалы, план исследования, план истинного эксперимента, воздействие, доэкспериментальный и квазиэкспериментальный планы, план Фишера, план с предварительным и итоговым тестированием, план Соломона, факторные эксперименты, многоуровневые эксперименты, принцип " латинского квадрата", взаимодействие переменных, эффект последовательности воздействий, реверсивный план, план дискретных временных серий, план экс - пост - факто, корреляция, корреляционное исследование, межсубъектные и внутрисубъектные планы, управляемые и субъектные независимые переменные.

5.1. Виды экспериментальных планов

Прежде чем рассматривать конкретные, используемые в психологии экспериментальные планы, рассмотрим основные положения, на которые опирается построение экспериментальных схем.

·Эксперимент возможен только в том случае, если имеется более чем одно условие независимой переменной. Выводы основываются на сравнении показателей зависимой переменной в отличающихся друг от друга условиях.

·Измерение переменных осуществляется в классификации шкал, предложенной Стивенсоном (наименований, порядка, интервалов, отношений).

·Суть планирования заключается в составлении набора экспериментальных ситуаций с определенными комбинациями независимых и зависимых переменных.

·Планирование эксперимента рассматривается как обеспечение валидности эксперимента, так как рассматриваются все факторы, " угрожающие" валидности.

Формальное планирование эксперимента позволяет выделить критерии классификации экспериментальных планов.

1. В зависимости от числа испытуемых различают экспериментальные планы с одним испытуемым или с небольшим числом испытуемых, в которых каждый из них получал все условия независимой переменной. Сравнение условий, или уровней, независимой переменной проводится здесь внутриидивидуально. В самых первых экспериментах, где участвовал только один испытуемый, внутренняя валидность обеспечивалась за счет различного упорядочивания проб: использовались их регулярное чередование, случайная или позиционно уравненная последовательности. Даже если увеличить число испытуемых в подобных экспериментах, контроль внутренней валидности останется прежним. Если же внутренняя валидность эксперимента обеспечивалась с помощью привлечения разных групп испытуемых для каждого из условий, или уровней, независимой переменной, то сравнение результатов действия последних проводилось по межгрупповой схеме. В результате сравнение между уровнями проводилось межиндивидуально. Таким образом, первый параметр классификации экспериментальных схем можно назвать способом сравнения условий, или уровней, независимой 3переменной: если каждая группа испытуемых получает свое воздействие, то говорят о межгрупповом плане (межсубъектном), если же все группы получают все воздействия, то такой экспериментальный план называют внутрисубъектным или интраиндивидуальным.

2. В зависимости от шкалы измерения независимой переменной выделяют еще одно различение. Если в одних экспериментах используется два (или несколько) качественно разных условия, или уровня, независимой переменной, то в других экспериментах они могут быть выражены количественно. Критерий учета шкалы, в которой измерена независимая переменная, обусловливает разделение экспериментальных схем на качественные и количественные. Если уровни независимой переменной заданы в классификационных признаках, то такая экспериментальная схема называется качественной. Если между условиями независимой переменной имеются различия в величине признака, то можно говорить о количественном эксперименте. Количественные изменения независимой переменной представлены в многоуровневом эксперименте. Таким образом, второй основной параметр экспериментальных схем — это тип изменения независимой переменной: качественный или количественный.

3. Третье различение экспериментальных схем основано на различении либо одной, либо нескольких независимых переменных. Число независимых переменных определяет либо эксперимент с одной переменной (однофакторный), либо факторный эксперимент.

4. По критерию соответствия идеальному эксперименту различают доэкспериментальные, квазиэкспериментальные и истинные экспериментальные планы. Доэкспериментальные планы имеют не высокий уровень сложности и несут в себе множество угроз валидности. Квазиэкспериенмтальные планы близки к идеальным, однако в силу условий организации и проведения содержат угрозы валидности. Истинный эксперимент близок к идеальному, отличается возможностью рандомизации:

- случайного распределения разных уровней независимой переменной по экспериментальным и контрольным условиям.

- случайного отбора испытуемых в группы из популяции. Случайный отбор решает проблему репрезентативности выборки и обеспечивает эквивалентность состава групп. Эквивалентность групп является основой контроля источников угроз внутренней валидности со стороны факторов межиндивидуальных различий.

5.2. Межсубъектные и внутрисубъектные планы

Планы для одной независимой переменной и одной зависимой называются однофакторными. В зависимости от числа уровней независимой переменной различают двухуровневые (два уровня независимой переменной) и многоуровневые планы (три и более уровней независимой переменной). Независимая переменная может быть межсубъектной и внутрисубъектной. Кроме того, независимая переменная может быть управляемой и субъектной.

Рассмотрим более детально межсубъектные однофакторные планы. Каждый из уровней независимой переменной (А и Б) воздействует на разные группы испытуемых. В этом случае независимая переменная может быть субъектной, например, при исследовании двух групп отличающихся по значению экстраверсии-интроверсии; или управляемой, в случае если испытуемые в эксперименте приобретают опыт и не могут быть участниками эксперимента при другом условии независимой переменной. В первом случае создаются специально неэквивалентные группы по значению уровня независимой переменной, например испытуемые первой группы с показателями интеллекта от 100 и ниже, и испытуемые второй группы с показателями интеллекта 130 и выше. Во втором случае необходима процедура формирования эквивалентных групп.

Преимущества межсубъектного плана в том, что каждый участник начинает эксперимент, не имея никакой информации о процедуре исследования. Недостатками плана является то обстоятельство, что необходимо привлекать большое число участников и различия в результатах зависимой переменной между группами могут быть связаны с различием групп, то есть наличием осложнителей (побочных переменных).

Устранить осложнители возможно путем создания эквивалентных групп. Различают два способа создания таких групп: случайное распределение и уравнивание. Случайное распределение не следует путать со случайным отбором. Случайный отбор это отбор добровольцев для участия в эксперименте. Метод случайного отбора испытуемых предполагает использование приема рандомизации. Рандомизация: каждой личности представляется реальный шанс для участия в эксперименте путем случайного отбора из генеральной совокупности. Эта процедура очень трудоемка, так как каждый представитель генеральной совокупности должен быть учтен, но она гарантирует равную возможность каждому члену популяции стать участником эксперимента. Использование приема основано на предположении, что значение дополнительной переменной подчиняется вероятностным законам, а значит и в состав экспериментальной группы войдут испытуемые, обладающие теми же уровнями дополнительных переменных, что и генеральная совокупность.

Случайное распределение это разделение отобранных участников на группы случайным образом. Подбор испытуемых в экспериментальную группу случайным образом осуществляется с помощью различных стратегий: рандомизация и блоковая рандомизация. Это необходимо для того, чтобы избежать «эффекта смешения» - влияния индивидуальных различий испытуемых (внутренней дополнительной переменной) на связь зависимой и независимой переменных. Использование реально существующих групп порождает систематическое смешение независимой переменной с индивидуальными свойствами испытуемых.

Рандомизация как процесс случайного распределения участников по группам (по принципу орел-решка) может привести к неравному числу участников в группах. Чтобы избежать этого используют прием блоковой рандомизации (о его алгоритме можно прочитать в специальной литературе).

Случайное распределение «случайно» может привести к созданию неэквивалентных групп, по какому либо признаку (тревожность, интеллект, возраст, уровень образования и т.д.) Если этот признак вместе с независимой переменной влияет на зависимую, то не избежать нарушения валидности эксперимента. Чем больше объем выборки, тем более эквивалентны группы при случайном распределении. Но как быть в случае с малым числом испытуемых?

Для этого вводится переменная уравнивания. В качестве ее выступает та характеристика личности, которая может оказать влияние на зависимую переменную. Различают несколько основных вариантов конструирования экспериментальных групп с целью обеспечения сходства уровней дополнительной переменной в них, которая в данном случае называется переменной уравнивания.

При использовании плана с межгрупповым сравнением используются при стратегии: простая случайная выборка, стратегия подбора пар и стратегия случайного распределения слоев.

Простая случайная выборка (случайный отбор групп) – каждый член популяции с равной вероятностью может попасть в выборку методом случайного отбора.

В эксперименте с сооб­щением о ценах на продукты участвовали 75 испытуе­мых-добровольцев. Случайным образом их распределили в соответствии с тремя экспериментальными условиями, т. е. каждый участник эксперимента мог с одинаковой вероятностью попасть в любую из экспериментальных групп.

Для такого распределения можно использовать таб­лицу случайных чисел (табл). Фамилии 75 испы­туемых записывают в алфавитном порядке (чтобы уп­ростить их учет). Затем берут пачку карточек, пишут фамилию первого человека на верхней карточке и т. д. Потом решают, с какой колонки таблицы начать рас­пределять испытуемых по группам. Бросают ту же иг­ральную кость, и если она выпадает тремя очками вверх, значит, нужно начать с 3-й колонки таблицы (колонка 9—12). Так, А (первая карточка) по­мечается верхним числом в колонке 5901. Б. (сле­дующая карточка) помечается числом 4310, стоящим ниже. Когда эта колонка закончится, переходят к сле­дующей, и так до тех пор, пока всем 75 испытуемым не будут присвоены номера из таблицы случайных чисел.

Таблица

Таблица случайных чисел

5Затем экспериментаторы складывают карточки согласно полученным номерам—по возрастанию. 25 кар­точек с начальными номерами кладут в стопку “усло­вие А”, следующие 25—в стопку “условие Б” и 25 кар­точек с последними номерами — в “условие В”. И нако­нец, рядом с каждой фамилией в алфавитном списке ставят буквы А, Б и В. Если ваши испытуемые не име­ют фамилий (как, например, белые крысы), присвойте им любые имена (скажем, А-7, В-6, М-4), чтобы суметь составить упорядоченный список.

В преимуществах случайной стратегии вы сможете убедиться на следующем примере. Первых 25 человек, пожелавших участвовать в эксперименте, исследовате­ли могли бы включить в группу условия А, вторых 25— в условие Б, а третьих—в В. Тогда между тремя груп­пами испытуемых было бы очевидное и устойчивое различие, связанное с очередностью их записи на учас­тие в эксперименте. Таким образом, неудачный способ составления групп привел бы к систематическому сме­шению независимой переменной — способа сообщения о ценах — с другой переменной — индивидуальными различиями испытуемых. Применение же случайной стратегии позволяет сделать влияние этих различий не столь систематичным. Но если количество испытуемых в каждой группе не будет достаточно большим, то применение случай­ной стратегии не обеспечит эквивалентности групп. Предположим, что в эксперименте с сообщением о ценах участвовало 15 испытуемых, разделенных на 3 группы.

В результате случайного выбора в группу условия А могли бы попасть 5 самых лучших испытуемых. И тогда мы не удивились бы, если бы другой эксперимент на 15 испытуемых дал совершенно иные результаты. Из-за недостатка испытуемых такие эксперименты были бы ненадежны. Эксперимент на 75 испытуемых, по 25 в группе, обладает гораздо большей надежностью. Ре­зультаты эксперимента на 300 испытуемых были бы еще более достоверными (т. е. надежными). Таким об­разом, основное условие применения случайной страте­гии — это достаточно большое число испытуемых в каждой 6экспериментальной группе. Первая схема экспери­мента с межгрупповым сравнением называется случай­ным распределением, групп.

Данная выборка имеет существенный недостаток – процедуру невозможно применить на практике в случае, если популяция очень большая.

Вторая схема эксперимента с межгрупповым срав­нением называется попарным распределением групп - стратегия подбора пар.

Этот способ составления групп связан с выделением очевидных и подлежащих градации индивидуальных характеристик, причем эти характеристики должны быть связаны с исследуемым видом деятельности. Под­бираются пары испытуемых, максимально сходных друг с другом по данным характеристикам, а затем каждый из них зачисляется в одну из экспериментальных групп. Показательным примером этого способа был экспери­мент с испанским языком. Необходимые индивидуаль­ные различия были установлены в результате предва­рительной проверки испытуемых на знание испанских слов. Ничто не помешало бы исследователям использовать в эксперименте с испанским случайную стратегию. Ка­кая же стратегия лучше? Обе равно хороши для устра­нения систематического смешения независимой перемен­ной с индивидуальными различиями испытуемых. Ни в том, ни в другом случае индивидуальные характерис­тики членов каждой группы (занимающихся по одному из методов) не будут отличаться от характеристик дру­гой группы систематически. Стратегия подбора пар позволит достичь большого подобия групп с одним и тем же числом испытуемых, если основание попарного сравнения дейст­вительно связано с изучаемым видом деятельности (обучение испанскому языку). Но даже если предположения экспериментатора неверны и выделен­ные им характеристики не соответствуют виду деятель­ности, изучаемому в эксперименте, —ничего страшного не произойдет. Ведь в отношении всех остальных инди­видуальных характеристик группы набирались случайно, и их подобие будет не хуже, чем при простом использовании случайной стратегии. Опасность возникает 7тогда, когда экспериментатор слишком полагается на подбор пар, привлекая небольшое число испытуемых, а связь сравнительных характеристик с изучаемым ви­дом деятельности является при этом недостаточной.

Однако различие между двумя названными схемами (в отношении внутренней валидности эксперимента) не так уж существенно по сравнению с их огромным пре­восходством над другой схемой — использованием реальных групп. Примером мог бы служить случай, когда преподаватели испанского языка решили бы про­водить эксперимент с разговорным методом в одной школе, а с письменным — в другой. Основной харак­теристикой испытуемых был бы при этом лишь сам факт учебы в школе. Но мы никак не можем рассчитывать на то, что студенты двух школ будут одинаковы по способности к изучению испанского языка. Ведь они живут в разных условиях, воспитываются в разных семьях, имеют разный опыт обучения перед поступле­нием в школу и т. д. Да и преподаватели в разных школах разные. Но даже если в двух школах занятия вел бы один и тот же преподаватель, систематическое смешение независимой переменной с индивидуальными различиями испытуемых было бы совершенно неизбеж­ным.

Стратегия случайного распределения слоев Исследователю может понадобиться отразить в выборке определенные особенности популяции (соотношение мужчин и женщин). В подобных случаях прибегают к расслоенной выборке точно отражающей соотношение подгрупп в популяции. Для расслоения выборки необходимо решить вопрос о важности той или иной характеристики в соответствии с условиями исследования и целями эксперимента.Эту стратегию можно назвать смешанной, поскольку в ней объединяются принципы подбора пар и случай­ного выбора. В эксперименте с испанским для выде­ления двух “слоев” можно было использовать очевид­ную индивидуальную характеристику — пол испытуе­мых, юноши и девушки. Существуют данные о том, что девушки в среднем более успевают в обучении языкам, чем юноши, поэтому желательно иметь равное число юношей и девушек в каждой из экспериментальных групп. Если из 100 студентов 56—девушки, то 28 из них обучались бы по разговорному методу, а другие 28— по письменному. Подобным образом были бы разделе­ны на две равные группы и 44 юноши.

8Для распределения испытуемых внутри каждого слоя (здесь — юношей и девушек) используется случай­ная стратегия. Метод случайного распределения, описан­ный на примере эксперимента с ценами, применяется к 56 девушкам и 44 юношам. Третья схема эксперимен­та с межгрупповым сравнением называется случайным распределением групп с выделением слоев.

Если различие между слоями связано с изучаемым видом деятельности, то данная стратегия будет иметь преимущество по сравнению с простым случайным рас­пределением. Для достижения столь же высокой на­дежности эксперимента потребуется меньшее количество испытуемых. Если же такая связь отсутствует, то слу­чайное распределение слоев даст те же результаты, что и обычная случайная стратегия. Поскольку выделение слоев—это один из вариантов подбора пар, мы надеем­ся, что остальные его особенности уже известны вам по предыдущему разделу.

К группе внутрисубъектных однофакторных планов относятся планы с повторяющимися измерениями. Все условия независимой переменной воздействуют на испытуемого последовательно. Данный тип плана используется в экспериментах по психофизиологии, в случаях, когда испытуемый уникален (редкая форма психопатологии, диктатор мирового уровня и т.д.).

Преимуществом планов с повторяющимися измерениями является небольшое число испытуемых и отсутствие проблемы эквивалентности групп. Однако и в этом случае есть существенный осложнитель – эффект последовательности. Суть его состоит в том, что порядок стимуляции испытуемого может вызвать эффект тренировки, усталости и скуки и т.д.

Для устранения эффекта упражняемости используется прием контроля дополнительной переменной – позиционное уравнивание или контрбалансировка. Контрбалансировка применяется для ликвидации эффектов последовательности и эффекта последействия. Используется в ситуации, когда эксперимент включает в себя несколько серий повторяющегося воздействия (чередование силы звука, цвета, интеллектуальных задач и т.д.). Смысл контрбалансировки состоит в том, что порядок предъявления задач, стимулов, воздействий в одной группе компенсируется иным порядком предъявления заданий в другой группе.

Для контроля последовательности используют различные приемы позиционного уравнивания.

· При однократном исследовании воздействия каждого набора заданий используют:

1. Завершенное позиционное уравнивание, то есть определяют все возможные сочетания последовательности условий независимой переменной. Для определения этих последовательностей вычисляют факториал перемножением числа всех условий переменной. Например, если в эксперименте три условия независимой переменной (А, В, С), то возможное число сочетаний равно 3*2*1=6.

Для того чтобы избежать систематического смешения, возникающего при неоднородном переносе в схеме реверсивного уравнивания, можно использовать все возможные 9последовательности уровней, вместо двух. Такая схема с полным уравниванием для трехуровневого эксперимента выглядит следующим образом:

2. Чем больше число условий независимой переменной, тем больше возможное число сочетаний. Например, при шести условиях независимой переменной факториал равен 720. В данном случае невозможно использовать все возможные сочетания и прибегают к частичному позиционному уравниванию. Примером такого уравнивания является латинский квадрат – случайная выборка из всех возможных последовательностей. Алгоритм составления латинского квадрата можно найти в специальной литературе. При этом частота появления каждого экспериментального условия одинакова для всех последовательных позиций и каждому условию предшествует, а также следует за ним каждое другое условие строго один раз.

Это достигается случайным выбором среди «квадратов», в которых каждый уровень появляется один раз в каждой позиции. Каждый такой квадрат представляет собой полную экспериментальную схему. Приведем пример одного из 8640 таких квадратов для шести уровней независимой переменной:

Поскольку в латинском квадрате каждый уровень оказывается в каждой позиции последовательности, естественно, требуется столько групп испытуемых, сколько уровней независимой переменной.

Исследователи обычно вводят ограничение на латинский квадрат. Оно состоит в требовании, чтобы каждому уровню один раз непосредственно предшествовал каждый другой уровень. Такой квадрат называют сбалансированным 10квадратом. В приведенном выше латинском квадрате это условие не соблюдалось. Например, уровню Б только один раз предшествовали уровни А и Д, но три раза Е и ни разу В и Г. Вот пример сбалансированного квадрата:

· Многократное исследование испытуемых при каждом наборе условий. В этом случае в зависимости от количества условий используется два вида приемов контроля эффекта последовательности.

1. При небольшом числе условий используется обратное позиционное уравнивание, то есть порядок условий меняется на обратный.

Реверсивное (обратное) уравнивание — это схема, которая может быть представлена следующим образом:

2. Если число условий независимой переменной велико, то используется блоковая рандомизация. Все условия используются по одному разу, прежде чем любое из них встретится во второй раз. В пределах каждого блока порядок расположения условий случайный.

5.3. Однофакторные двухуровневые и многоуровневые планы их виды и анализ

Как вам уже известно, однофакторными называются такие планы, в которых имеется одна независимая переменная и одна зависимая. Зависимая переменная может быть двух и много уровневой. Рассмотрим первый тип плана – однофакторный двухуровневый. Данный тип плана подразделяется на межсубъектный и внутрисубъектный.

Внутрисубъектные планы называются планами однофакторными с повторяющимися измерениями. Они, как было уже сказано выше, отличаются количеством исследований при каждом условии независимой переменной. Если каждое условие предъявляется один раз, то для контроля эффекта последовательности используется полное или частичное позиционное уравнивание. Если количество исследований при каждом условии два и более, то применяется прием обратного уравнивания или блоковой рандомизации.

Различают три вида межсубъектных однофакторных планов.

1. Однофакторный план с независимыми группами.

2. Однофакторный план с уравненными группами.

3. Однофакторный план с неэквивалентными группами

Рассмотрим первый вид плана. Группы формируются путем случайного распределения. Наиболее распространенным вариантом психологических исследований является план с одной независимой переменной для двух независимых групп. Существует три основные версии этого плана.

· План Фишера для двух рандомизированных групп с тестированием после воздействия. Структура плана выглядит так:

Экспериментальная группа - Р Х О1.

Контрольная группа - Р О2

Р-рандомизация, Х-воздействие, О1, 2 -тестирование групп.

В данном варианте используется только две градации независимой переменной: есть воздействие, нет воздействия. Если необходимо использовать не один уровень независимой переменной, то применяются планы с несколькими экспериментальными группами (по числу уровней переменной) и одной контрольной. Если требуется проконтролировать влияние дополнительной переменной, то применяется план с двумя контрольными группами и одной экспериментальной.

Данный вид плана позволяет контролировать основные источники нарушения валидности. Исключен эффект взаимодействия процедуры тестирования и содержания экспериментального воздействия. Стихийным выбором испытуемых контролируется состав групп, влияние фона и естественного развития, взаимодействие состава группы с другими факторами.

Обработка данных проводится с помощью традиционных методов статистики. Если измерение проведено в интервальной шкале, то для оценки различий в средних показателях групп используют критерий Стъюдента. Для оценивания различий в вариации измеряемого параметра между экспериментальной и контрольной группами используется критерий Фишера

· План для двух рандомизированных групп с предварительным и итоговым тестированием. Структура плана выглядит так:

Экспериментальная группа - Р О1 Х О2

Контрольная группа - Р О3 О4

Данный вид плана используется в том случае, если есть необходимость контроля исходного уровня зависимой переменной. Гипотеза исследования содержит прогноз изменения свойств индивида под влиянием внешнего фактора.

Источником нарушения валидности эксперимента является взаимодействие тестирования с экспериментальным воздействием. Но с помощью этого плана можно контролировать такую дополнительную переменную как фактор «фона», так как обе группы во время эксперимента подвергаются одинаковым фоновым воздействиям.

При обработке данных в интервальной шкале, как и в предыдущем плане, используются те же параметрические критерии. Вычисляются три значения критерия Стъюдента: сравнение О1 и О2, О3 и О4, О2 и О4. Гипотеза о значимом влиянии независимой переменной на зависимую принимается в случае выполнения условий: различия между О1 и О2, О2 и О4 значимы, между О3 и О4 - незначимы. Удобнее сравнивать не абсолютные значения, а величины прироста показателей от первого тестирования ко второму.

· Для контроля нарушения валидности (влияния предварительного тестирования) используется план Р.Л. Соломона. Структура плана.

Экспериментальная №1 Р О1 Х О2

Контрольная №1 Р О3 О4

Экспериментальная №2 Р Х О5

Контрольная №2 Р О6

Эффект экспериментального воздействия выявляется следующими способами: сравнением О1 и О2, О2 и О4, О5 и О6, О3 и О5. Сравнивая О1 и О6, О3 и О6 можно выявить влияние эффектов естественного развития и «фона» на зависимую переменную.

Однофакторный план с уравненными группами используется в том случае, когда группы необходимо уравнять по какому – либо признаку, который вместе с независимой переменной может влиять на зависимую переменную. Эту побочную переменную учитывают и называют переменной уравнивания. Перед экспериментальным воздействием у испытуемых производят замер этой переменной и группы уравнивают таким образом, чтобы в каждой из них испытуемые имели примерно одинаковые показатели по данному признаку.

Однофакторный план с неэквивалентными группами используется в случае исследования двух групп заведомо отличающихся по какому – либо признаку (интеллект, уровень образования, пол и т.д.). Подбираются специально не эквивалентные группы, которые принимают участие в исследовании.

Однофакторные многоуровневые планы используются для анализа нелинейных эффектов. Они дают возможность получить более точную информацию о поведении. Например, влияние различных доз кофеина на скорость реакции испытуемых. Примером такого типа плана является также известное вам исследование памяти и его результат - кривая забывания Г. Эббингауза. Виды многоуровневых однофакторных планов точно такие же, как и двухуровневых:

1. межсубъектный многоуровневый однофакторный план с независимыми группами.

2. межсубъктный многоуровневый однофакторный план с уравненными группами.

3. межсубъктный многоуровневый однофакторный план с неэквивалентными группами.

Многоуровневые исследования являются средством установления связи между двумя непрерывными переменными. То есть с помощью этих экспериментов можно выявить, что происходит с зависимой переменной по мере того, как постепенно изменяется независимая переменная. Преимущества многоуровневого эксперимента в том, что он обеспечивает большую внутреннюю валидность, чем простой эксперимент. Использование только двух уровней независимой переменой в простом эксперименте не выявляет истинного отношения между переменными. Чем большее число уровней независимой переменной используется, тем выше валидность и лучше контроль за сопутствующим смешением.

Сначала мы рассмотрим, что дает многоуровневый эксперимент, когда экспериментальная гипотеза может быть проверена и с использованием только двух условий. Примером может служить эксперимент по рабочей этике, в котором проверяется гипотеза о том, что девочки-индианки предпочитают активные усилия (нажатие на рычаг) безделью. Сравнивались два условия: (1) получение шарика без нажатия на рычаг и (2)получение шарика после 10-кратного нажатия на рычаг. Можно было бы использовать различное число нажатий, например 2, 5, 10, 50 за каждый шарик. Улучшился ли бы эксперимент при введении большого числа уровней настолько, чтобы его стоило проводить?

Хорошо проверить такую гипотезу можно только при условии, если независимая переменная будет непрерывна. Это, конечно, невозможно, поскольку тогда потребуется бесконечное число уровней с бесконечно малыми различиями. И все же при использовании даже пяти уровней можно приблизиться к выявлению полного отношения между независимой и зависимой переменными. По мере уменьшения числа уровней увеличивается опасность ошибочного представления этого отношения. Поэтому можно сказать, что внутренняя валидность больше, когда такая гипотеза проверяется при пяти уровнях по сравнению с двумя уровнями независимой переменной. 11

Доказательство действия независимой переменной неубедительно, если явно возможно сопутствующее смешение, т. е. если активный уровень независимой переменной связан с активным уровнем другой переменной. Предположим, что на студентах колледжа проводится эксперимент для выяснения того, усиливает ли кофеин реактивность нервной системы по отношению к стимуляции. Измеряемым параметром служит время реакции. Если бы использовалось только два условия, существовала бы ясная опасность обсуждаемого смешения. Пусть, например, в качестве активного уровня выбрано 3 миллиграмма лекарства на каждый килограмм веса испытуемого. Контрольным условием должно быть нейтральное вещество ‑ плацебо. Если кофеин дается в виде таблетки, плацебо тоже должно быть таблеткой, но не содержащей активного вещества. И все же плацебо может не обеспечить контроль за осведомленностью испытуемого относительно предъявляемого условия. Здесь не учитывается тот факт, что испытуемый (особенно хороший студент колледжа) может определить, является ли таблетка кофеином или нейтральным веществом. В первом случае появится слабое дрожание 12пальцев, учащенное дыхание, разольется тепло но лицу и т. д. Осознание этого вполне может оказать косвенное влияние на время реакции. Испытуемый может ожидать, что его ответы станут более живыми, напряжение его повысится, что действительно приведет к сокращению времени реакции. Такое действие кофеина не будет иметь ничего общего с гипотезой экспериментатора о непосредственном действии кофеина на нервную систему. Здесь произойдет сопутствующее смешение. Активный уровень независимой переменной (3 мг кофеина на 1 кг веса) окажется неразрывно связанным с активным уровнем другой переменной – осознанием факта его приема.

Если же вместо двухуровневого эксперимента провести многоуровневый эксперимент с дозами 0, 1, 2, 3, 4 и 5 миллиграммов кофеина на килограмм веса, можно получить кривую, показанную на рис. 7.2. Уровень нулевой дозировки, конечно, обозначает плацебо.

Рис. 7.2. Результаты воображаемого многоуровневого эксперимента с влиянием кофеина на время реакции. Ось абсцисс — дозы ко­феина (мг/кг). Ось ординат — время реакции (мс). I — плацебо, II — без таблетки

На 13рисунке видно постепенное сокращение времени реакции по мере продвижения от дозы 1 к дозе 5. Более резкое падение кривой от 0 к 1 может быть частично следствием осознания факта приема кофеина. Однако дальнейшее регулярное изменение дает достаточно убедительное доказательство того, что кофеин непосредственно увеличивает реактивность. Мало вероятно, что эта кривая может быть результатом нарастающего осознания увеличивающихся доз вещества. Если экспериментатора специально интересует действие плацебо, он может организовать еще одно контрольное условие: вовсе не давать никакой таблетки. Это условие представлено на рисунке треугольником. Меньшее время реакции при нулевой дозе кофеина (плацебо) показывает, что в самом деле имеет место действие плацебо, равно как и осознания принятия кофеина, равно как и непосредственное действие кофеина. Как много может происходить в простом эксперименте!

В двухуровневых экспериментах вероятность такого сопутствующего смешения очень велика. В эксперименте по трудовой этике, когда девочка нажимала на рычаг, она, наверное, делала нечто большее, чем зарабатывала 1 шарик за 10 нажатий. Таким способом она осуществляла также контакт с невидимым ей экспериментатором или с тем, что, по ее (предположению, находилось в большом ящике). Поэтому в какой-то степени нажатие рычага могло оказаться связанным с активным уровнем второй переменной — установлением контакта с невидимым экспериментатором. В многоуровневом эксперименте с использованием различного числа необходимых нажатий на рычаг постепенное увеличение предпочтения по мере увеличения числа нажатий было бы более четким доказательством экспериментальной гипотезы. Однако если бы небольшое количество работы (например, 1 шарик за каждое нажатие) выбиралось также охотно, как и большее количество работы (например 1 шарик за каждые пять нажатий), доказательство гипотезы было бы слабым. И снова многоуровневый эксперимент исключил бы опасность сопутствующего смешения.

5.4. Планы с контрольными группами (обычная, плацебо, лист ожидания, сцепленные группы).

Вариант групповых экспериментов, заключающийся в работе с двумя или несколькими группами, называется балансировкой или методом параллельных групп. Балансировка влияния дополнительных переменных заключается в том, что в дополнение к экспериментальной группе добавляется контрольная группа. Изменение зависимой переменной в контрольной группе обусловливается только дополнительными переменными, а в экспериментальной ее изменения определяются действием и независимой и дополнительных переменных. В этом случае невозможно выделить специфическое влияние каждой из дополнительных переменных. Для этого в план исследования необходимо включить несколько контрольных групп, а именно на одну больше, чем число дополнительных переменных.

К непостоянным внутренним дополнительным переменным относят психологические и физиологические характеристики, которые могут значительно измениться по ходу эксперимента, либо могут актуализироваться. К ним относятся: упражняемость, утомляемость, тревожность, установка и мотивация и т.д Слишком высокая мотивация к участию в эксперименте, согласно закону Йеркса - Додсона, вызывает неадекватность ответов испытуемого. Поэтому для получения валидных результатов необходимо правильно подобрать стимулирующие мотивацию факторы (соревновательность, самопознание, профессиональный интерес и т.д.).

Для предотвращения влияния тревожности или неопытности проводятся ознакомительные эксперименты. Влияние опыта и навыков в процессе эксперимента нивелируется с помощью исчерпывающей практики, в процессе которой вырабатываются устойчивые навыки.

Обычная контрольная группа формируется методомслучайного отбора или путем выбора любой уже существующей группы. Кроме обычной группы, не подвергающейся воздействию, используют три основных вида контрольных групп: плацебо, лист ожидания, сцепленные группы.

Члены контрольной группы плацебо думают, что подвергаются определенному воздействию, но в действительности этого не происходит.

Контрольные группы листа ожидания используются в исследованиях по оценке эффективности программ или выявлению действенности психотерапевтического воздействия. Члены экспериментальной группы участвуют в программе по решению проблем, а члены группы листа ожидания, имеющие те же самые проблемы, вынуждены ждать своей очереди для участия в эксперименте. Если результаты в экспериментальной и контрольной группах в динамике изменений проблемы будут практически одинаковыми, то программа не имеет эффекта.

Третий вид контрольных групп – эквивалентные контрольные (сцепленные) группы. Каждый участник экспериментальной группы уравнен (сцеплен) с одним участником контрольной группы. Разновидности событий, с которыми они встречаются, поддерживаются постоянными. При этом участники групп уравнены по определенному фактору, требующему постоянного контроля (влияние фактора стресса).

Таким образом, планы с контрольными группами подразумевают наличие хотя бы одного условия, при котором не осуществляется экспериментальное воздействие.

5.5. Факторные планы, общее представление и обозначение, понятие об основном эффекте и взаимодействии переменных

В факторном плане используется более чем одна независимая переменная, которая при этом называется фактором. Переменных (факторов) теоретически может быть сколько угодно, но на практике используются два или три фактора.

В факторных экспериментах проверяются сложные гипотезы о взаимосвязях между переменными. При этом одновременно проверяются два типа гипотез: гипотеза о раздельном влиянии каждой из независимых переменных на зависимую и гипотеза о взаимодействии переменных. В факторном эксперименте проверяются гипотезы, которые ведут к более тонкому пониманию механизмов психики и поведения.

Обозначают факторные эксперименты с помощью системы нумерации и факторных матриц. В системе нумерации указывается количество независимых переменных и количество уровней в каждой. Например: факторный план 2*3 имеет две независимых переменных. Первая переменная принимает два значения, а вторая – три. Факторный план 2*2*3 имеет три независимых переменных, принимающих два, два и три значения соответственно.

Факторное планирование эксперимента сводится к составлению факторной матрицы, чтобы все уровни независимых переменных сочетались друг с другом. Число экспериментальных групп равно числу сочетаний уровней всех независимых переменных. Рассмотрим некоторые из вариантов факторных планов.

· План для двух независимых переменных с двумя уровнями каждая. Структура плана (факторная матрица) представлена в таблице 1.

Таблица 1.

План 2 на 2 содержит две независимых переменных по два уровня в каждой. Состоит из четырех условий.

· План для двух независимых переменных, представленных двумя и тремя уровнями – 2*3. Одна независимая переменная представлена дихотомической шкалой, другая имеет три уровня. Пример такого плана - эксперимент по выявлению воздействия внешнего наблюдения на успех решения интеллектуальных задач. 1-ая переменная: есть наблюдатель, нет наблюдателя; 2- ая переменная - уровень трудности задачи. Структура плана представлена в таблице 2.

Таблица 2.

План 2 на 3 включает шесть условий. Чем больше число независимых переменных и число уровней в них, тем сложнее план эксперимента. Количество условий в факторном плане определяется перемножением чисел, обозначающих размерность плана. Так план 2*2*4 содержит 16 условий.

Факторные исследования дают два вида результатов: основной эффект и взаимодействие. Общее влияние независимых переменных на зависимую называют основным эффектом, совместное действие независимых переменных на зависимую называют взаимодействием. Для определения основного эффекта одного фактора необходимо использовать все значения других факторов.

Рассмотрим факторный эксперимент с двумя независимыми переменными: одной из них был тип стимула – свет или тон, другой– тип реакции: 14простая реакция или реакция выбора. Простая реакция означает нажатие левой кнопки, когда сигнал появля­ется слева, нажатие правой – когда он появляется справа. Вернемся к исходным обозначениям: условие А представляет простую реакцию на световой стимул; условие Б – простую реакцию на тон; условие В – реакцию выбора на свет; Τ – реакцию выбора на тон. Опыт проводился на четырех группах по 17 испытуе­мых. Ниже приводятся средние времена реакций, по­лученные для четырех групп испытуемых.

Таблица

Различие, связанное с ответом (типом реакции), представлено в этом случае различием между строка­ми, а различия, – вызванные стимулом, представлены различиями между столбцами. В матрице 2 строки и 2 столб­ца

В некоторых случаях необходимо использовать еще большее число уровней независимой переменной, чтобы установить реальные отношения с зависимой. В экспериментах с двумя уровнями независимой переменной не всегда возможно выявить истинное отношение, которое может быть найдено в идеальном количественном эксперименте, где используется неограниченное число уровней. Чем большее число уровней независимой переменной используется, тем больше становится валидность. Однако экспериментальные планы достаточно сложны. В этом случае планирование осуществляется по методу «латинского квадрата». Принцип «латинского квадрата» состоит в том, что каждый уровень переменной встречается в экспериментальном плане только один раз. Комбинируя результаты по строкам, столбцам и уровням можно выявить влияние каждой из независимых переменных на зависимую, а также степень попарного взаимодействия переменных при использовании метода дисперсионного анализа по Фишеру.

Результаты дисперсионного анализа отражаются на графике, который дает ясное представление о характере взаимодействия двух переменных. Для представления результатов опытов на графике по оси абсцисс откладывают значение первой независимой переменной, а по оси ординат - значение зависимой переменной. Результаты отражаются в виде двух прямых, соединяющих значения зависимой переменной при разных значениях первой независимой переменной. Каждая кривая характеризует один из уровней второй независимой переменной. Возможны различные варианты отношений между переменными.

1. Прямые параллельны. Взаимодействия переменных нет.

2. Прямые расходятся. Эффект расходящегося взаимодействия двух независимых переменных указывает на то, что вторая переменная усиливает влияние первой на зависимую переменную.

3. Прямые сходятся. Сходящееся взаимодействие указывает на то, что увеличение значения одной независимой переменной приводит к уменьшению влияния другой на зависимую переменную.

4. Прямые пересекаются. Пересечение прямых указывает на то, что значимо именно взаимодействие факторов. Влияние одной независимой переменной на зависимую усиливает влияние второй, а вторая уменьшает влияние первой на зависимую переменную.

Рассмотрим пример эксперимента, поставленном на крысах и вид взаимодействия переменных.

Эксперимент включал две независимые переменные. Первая переменная — приручение детенышей в период вскармливания. В течение 24 дней после рождения, когда крысята обычно находятся с матерью, половину из них ежедневно забирали из клетки (а другая половина всегда оставалась с матерью и остальным потомством). Приручение заключалось в том, что крысят вынимали и на 3 минуты помещали каждого в специальную коробку, частично заполненную стружкой, после чего возвращали в домашнюю клетку.

Было проведено три эксперимента, в каждом из которых несколько изменяли вторую независимую переменную — окружающую обстановку по окончания периода вскармливания. После периода вскармливания (в возрасте 25 дней) несколько прирученных и неприрученных детенышей помещали в тесные клетки размером 17Х24Х17см, где они и оставались до полного созревания. Оставшуюся часть детенышей, тоже прирученных и неприрученных, сажали в просторные ящики, где можно было свободно бегать. Таких ящиков было четыре: в двух из них содержались прирученные детеныши, в двух других — нет. Таким образом, окружающей обстановкой были либо тесные клетки (первый уровень переменной), либо просторные ящики (второй уровень). Клетки были разделены перегородками, и обстановка была очень однообразной. В ящиках же на площади в 4 квадратных фута размещали всевозможные платформы, туннели, скаты и проходы, все это обогащало окружающую обстановку. Как в клетках, так и в ящиках крысы жили до полного созревания (до возраста 50 дней).

15Затем крыс запускали в лабиринт. Каждая трасса считалась отдельной задачей. Крысы по очереди пробегали но лабиринту, сначала для тренировки (в течение 15 дней), а затем — на оценку (в течение 12 дней по одной задаче ежедневно). Показателем успешности решения задач каждым животным служило общее количество ошибок за весь испытательный период. Зависимая переменная — среднее число ошибок по каждой из следующих подгрупп: прирученные животные в клетках, прирученные и свободной обстановке, неприрученные в клетках и неприрученные в свободной обстановке.

Результаты эксперимента, представленные на рисунке, оказались неожиданными. Легко убедиться, что основной результат действия приручения в период вскармливания весьма невелик: прирученные и неприрученные животные решали задачи в среднем примерно одинаково. Основной результат действия различной окружающей обстановки оказался несколько выше: как прирученные, так и неприрученные животные, содержавшиеся в просторных ящиках, допускали меньше ошибок, чем находившиеся в клетках. Однако это различие не было статистически значимым.

16А вот расходящееся взаимодействие между приручением и окружающей обстановкой выражено настолько ярко, что просто бросается в глаза. Различие по среднему числу ошибок у прирученных животных, содержавшихся в тесных клетках и в просторных ящиках, составило 14 единиц, а у неприрученных — 83; взаимодействие равно 69. Иначе говоря, обнаружено неравное действие окружающей обстановки: небольшое — для прирученных животных и высокое — для неприрученных.

Причины подобного взаимодействия могут быть следующими. Известно, что приручение в период вскармливания делает крыс менее тревожными, менее дикими. Они становятся более зависимыми от человека, менее рискующими. А свободная обстановка только тогда способствует успешному решению задач в лабиринте, когда животное стремится использовать предоставленные ему возможности. Поэтому содержание в просторных ящиках и помогало, прежде всего, неприрученным животным, неизбалованным человеческой заботой и независимым от нее, но почти не помогало прирученным.

Однако сами исследователи не проявили интереса к указанному взаимодействию, не попытались его объяснить. Их вывод довольно категоричен: опыт, полученный в период вскармливания, не оказывает никакого влияния на дальнейшее решение задач. Они утверждают, что взаимодействие можно, по-видимому, отнести за счет случайных изменений в поведении. А как мы знаем, для того и нужна проверка статистической значимости (а здесь вероятность нуль-гипотезы — менее 1/100), чтобы получить определенный эталон, а уж затем решать, приемлем полученный результат или его можно приписать случайным изменениям.

Рассмотрим пример еще одного исследования, посвященного изучению времени реакции.

Авторы (Саймон и Руделл) предположили, что время реакции должно быть короче, если сигнал подается в доминантное полушарие мозга. Для правшей — это левое полушарие, для левшей — правое.

Экспериментальная гипотеза состояла в следующем. Звуковой сигнал, подаваемый на правое ухо (связанное, с левым полушарием), будет вызывать у правшей более быструю реакцию, чем сигнал на левое ухо (связанное с правым полушарием). У левшей это отношение окажется обратным: короче будет реакция на сигнал, подаваемый на левое ухо. Эксперимент по проверке этой гипотезы был прекрасно продуман и организован. В опытах приняли участие студенты колледжа: 16 левшей девушек, 16 правшей девушек, 16 левшей юношей и 16 правшей юношей. Им нужно было выполнять команды, подаваемый в левый пли правый наушники: по команде «левая» — нажимать одну кнопку левой рукой, а по команде «правая» — другую кнопку правой рукой. Выполнять команду следовало независимо от того, из какого наушника она поступала. Был составлен 17блок из 132 проб с равным числом команд «левая» и «правая», набранных в случайном порядке. На каждое ухо команды подавались также в случайной последовательности с одинаковой частотой. Саймон и Руделл ожидали, что у правшей время реакции всегда будет короче в тех случаях, когда команда поступает справа, чем когда она поступает слева, а у левшей — наоборот.

Результаты проверки этой гипотезы представлены на рис. (а). Ясно, что ожидания не оправдались. При подаче команд как на правое, так и на левое ухо время реакции у правшей и у левшей оказалось почти одинаковым — от 404 до 410 мс. Возможное расходящееся взаимодействие настолько мало (7 мс), что им с уверенностью можно пренебречь.

Напротив, на рис. (б) мы видим, сколь велико оказалось взаимодействие между тем, с какой стороны поступала команда, и самим типом команды — «левая» и «правая». Это, конечно, пересекающееся взаимодействие, равное 85 мс. Как мы уже убедились по рис. 8.8(а), основной результат подачи команды на разные уши почти не различим (5 мс).

Аналогично, основной результат действия команд разного типа составляет лишь 3 мс.

Следует еще раз подчеркнуть, что испытуемых просили не обращать никакого внимания на то, с какого наушника поступала команда, и реагировать только на само произносимое слово — «левая» и «правая». Однако пренебречь этой н ерелевантной информацией они все-таки не смогли.

5.6. Виды факторных планов

Факторные планы делятся на три группы в зависимости от вида используемых независимых переменных: все переменные межсубъектные, все переменные внутрисубъектные, не менее чем одна независимая переменная каждого типа.

Рассмотрим первую группу факторных планов. Эксперименты внутри этой группы подразделяются в зависимости от того, управляемая или субъектная переменные используются. В случае управляемых независимых переменных экспериментатор использует различные виды групп испытуемых, либо случайное распределение (рандомизация), либо специально уравнивает группы по какому либо признаку, используя переменную уравнивания. Факторный план, в котором все переменные управляемые и группы созданы путем случайного распределения, называется факторным планом с независимыми группами. План с управляемыми переменными и с использованием переменной уравнивания, называется факторным планом с уравненными группами. Если используются субъектные переменные, то для эксперимента подбираются специально отличающиеся по какому либо признаку группы. Такой тип плана называют факторным планом с неэквивалентными группами. Если экспериментатор выбирает для проведения эксперимента и управляемые и субъектные переменные, то факторный план имеет название Р*Е.<