 |
Многоуровневые исследования
|
|
|
|
Источник: Мельникова Н.Н., «ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ПСИХОЛОГИЯ», Учебное пособие
Характеристика многоуровневых экспериментов:
– в этих эк-тах используются несколько (пять и более) уровней независимой переменной
– при этом независимая переменная должна быть обязательно представлена в количественной форме.
– используются с целью выявления наиболее полного отношения между независимой и зависимой переменными, позволяя установить, что происходит с зависимой переменной по мере того, как шаг за шагом меняется независимая переменная.
– возможна проверка гипотез о максимальной или минимальной величине. Общая формулировка таких гипотез звучит следующим образом: максимум (или минимум) зависимой переменной будет достигаться при некотором промежуточном уровне независимой.
– Считается, что мн-вый. Эк-т более информативен, поскольку НП является градуированной. По мере уменьшения числа уровней НП, увеличивается опасность ошибочного представления отношения между независимой и зависимой переменными. Например, если НП и ЗП связаны сложной криволинейной зависимостью, а в экспериментальном исследовании рассматриваются только два уровня НП, то на основе полученных данных трудно выстроить истинную картину, отражающую особенности взаимосвязи переменных.
– могут использоваться и межгрупповые, и интраиндивидуальные схемы. Однако их применение здесь весьма ограничено, поскольку связано с рядом трудностей. Схема межгруппового сравнения может потребовать слишком много испытуемых для уравнивания групп, так как для каждо- го уровня НП нужна новая группа испытуемых. Схема интраиндивидуального контроля непригодна в многоуровневых экспериментах, где предъявление каждо- го условия длится достаточно долгое время. Например, для элиминирования эф- фектов последовательности в подобных случаях можно использовать позиционно уравненную последовательность. Если для двух условий такая последовательность выглядит как АББА, то для шести уровней – это АБВГДЕЕДГВБА. При большой длительности каждой пробы предъявление всей последовательности ка- ждому испытуемому практически неосуществимо в связи с огромными затратами времени.
|
|
|
Чтобы избежать названных трудностей, была создана ещё одна схема: схема кросс-индивидуального контроля. Такие схемы обычно объединяют со схемами интраиндивидуального контроля, поскольку здесь каждому испытуемому предъ- является больше одного уровня НП. Однако между этими схемами имеется суще- ственное различие.
Так же, как и в интраиндивидуальном эксперименте, каждому испытуемому последовательно предъявляются все уровни независимой переменной. Поскольку таких уровней много, каждый уровень предъявляется только один раз. Но чтобы проконтролировать эффекты последовательности, одного предъявления недоста- точно: необходимо варьирование нескольких различных последовательностей. Тогда разные последовательности уровней НП предъявляются разным группам испытуемых. Например, одной группе уровни НП будут предъявлены в последо- вательности АБВГДЕ, другой – в последовательности ЕДГВБА.
В отличие от межгрупповой схемы, участвующие в эксперименте группы испытуемых не различаются по уровням НП, различия заключаются лишь в после- довательности предъявления условий. Создаётся впечатление, что эксперимента- тор работает не со множеством испытуемых, а с одним «обобщённым испытуе- мым», который состоит из множества индивидов.
|
|
|
При использовании кросс-индивидуальной схемы результаты, полученные в разных группах, не сравниваются между собой, а, наоборот, объединяются в один массив. Оцениваются же различия между уровнями НП; при этом, каждый уро- вень представлен сводными результатами из разных групп. В результате мы по- лучаем, и сокращение времени, и сокращение количества испытуемых.
Существуют три схемы кросс-индивидуального уравнивания.
1. Реверсивное (обратное) уравнивание – это схема, в которой используется только две последовательности уровней: прямая и обратная ей. Она может быть представлена следующим образом:
Таблица 5
Пример построения схемы реверсивного уравнивания
Реверсивное уравнивание обеспечивает для каждого уровня одну и ту же сред- нюю позицию по двум последовательностям. Это уравнивание обеспечивает хо- роший контроль влияния последовательности, только если эффект переноса одно- роден (т.е. если предполагается, что позиция 1 влияет так же на позицию 2, как позиция 2 на 3, 3 на 4, или 5 на 6). Если эффект переноса неоднороден, при ис- пользовании реверсивного уравнивания неизбежно возникает систематическое смешение.
| Группа испытуемых | Последовательность условий (уровней) |
| 1 | ВБАГД (любая последовательность) |
| 2 | ДГАБВ (обратная ей) |
2. Для того чтобы избежать систематического смешения, возникающего при неоднородном переносе, можно использовать все возможные последовательности уровней. Такая схема называется «полным уравниванием» и для трехуровневого эксперимента выглядит следующим образом:
Таблица 6
Пример построения схемы полного уравнивания
| Группыиспытуемых | Последовательности |
| 1 | АБВ |
| 2 | АВБ |
| 3 | БАВ |
| 4 | БВА |
| 5 | ВАБ |
| 6 | ВБА |
Однако для пяти уровней требуется уже 120 последовательностей. Число по- следовательностей, необходимых для полного уравнивания, вычисляется как n- факториал, где п – число уровней. Для шести уровней n-факториал находится следующей серией умножений: 6 х 5 х 4 х З х 2 х 1 = 720. Полное позиционное уравнивание требует очень большого числа испытуемых, и поэтому используется крайне редко.
3. Сократить число испытуемых, не требуя допущения об однородном перено- се, позволяет схема, которая называется «латинский квадрат».
|
|
|
В латинском квадрате каждый уровень НП должен появляться в каждой пози- ции последовательности один раз (один раз в 1-й позиции, один раз – во 2-й и т.д.). Чтобы выполнить это условие, требуется столько групп испытуемых, сколь- ко уровней независимой переменной (поэтому схема и называется «квадрат»). Ис- следователи обычно вводят ограничение на латинский квадрат. Оно состоит в требовании, чтобы каждому уровню один раз непосредственно предшествовал каждый другой уровень. Такой квадрат называют сбалансированным квадратом. Сбалансированный латинский квадрат представлен в моделях Д. Кэмпбелла под No 11, как «сбалансированный план».
Пример сбалансированного квадрата для шести уровней
Таблица 7
| Группы испытуемых | Последовательности |
| 1 | АБВГДЕ |
| 2 | БГАЕВД |
| 3 | ВАДБЕГ |
| 4 | ГЕБДАВ |
| 5 | ДВЕАГБ |
| 6 | ЕДГВБА |
Сбалансированный квадрат наиболее эффективен, когда все эффекты переноса связаны с непосредственно предшествующим уровнем.
16. Факторные планы
ФП - Если в эксперименте задействовано несколько (по крайней мере, – две) независимых переменных.
Термин «факторный» означает только то, что каждая из независимых переменных может быть фактором, определяющим изменение зависимой. При планировании факторных экспериментов и обработке полученных результатов удобно использовать матрицу, где в столбцах варьируются условия одной НП, в строках – другой. В клетках матрицы располо- жены средние значения ЗП, полученные при различных сочетаниях условий двух НП. В таблице 6 приводится пример матрицы факторного эксперимента, где в ка- честве 1-й НП выступал уровень интеллекта, в качестве 2-й НП – оригинальность мышления; как зависимая переменная рассматривался социометрический статус в группе.
Таблица 10 Матрица, соответствующая схеме факторного эксперимента
| НП-1 (интеллект) НП-2 (оригинальность мышления) | Низкий | Средний | Высокий |
| Оригинальные | 0,05 | 0,07 | 0,41 |
| Неоригинальные | 0,2 | 0,38 | 0,18 |
|
|
|
Планы с малым N. Индивидуальная валидность.
Возникновение планов с малым N обусловлено двумя факторами. Во-первых, валидность содержательных психологических выводов, основанных на анализе усредненных закономерностей, может быть достаточно низкой — проблема репрезентативности усредненных тенденций по отношению к закономерностям, наблюдаемым на уровне отдельного испытуемого, возникает при интерпретации практически любого эксперимента. Хотя анализ, основанный на выявлении статистических закономерностей (номотетический подход), господствует в научной психологии уже почти столетие, значительному количеству исследователей представляется, что ключ к пониманию психологических феноменов заключается именно в тщательном анализе индивидуальных особенностей например, индивидуальных реакций на изменение внешних условий.
Во-вторых, в целом ряде ситуаций использование выборок большого объема и традиционных межгрупповых схем попросту невозможно.
Так, например, сравнительно-психологические исследования с приматами исключают использование выборок даже среднего объема в силу крайне высокой стоимости содержания этих животных. Аналогичная ситуация возникает, когда для исследования выбираются особые испытуемые, с редко встречающимися свойствами, способностями или ограничениями (например, обладающие исключительным уровнем знаний или редкими патологиями). Во всех этих случаях использование традиционных экспериментальных схем не в состоянии обеспечить экспериментатора необходимым объемом данных для установления закономерностей со сколько-нибудь удовлетворительной степенью надежности. Использование метода анализ единичного случая при этом не всегда продуктивно, поскольку не позволяет проверять каузальные гипотезы.
Методология планов с малым N специально разрабатывалась как средство выявления причинно-следственных связей без использования масштабных межгрупповых сравнений и форм статистического анализа, игнорирующее го индивидуальные закономерности. Все планы с малым N следуют определенной логике демонстрации наличия причинно-следственной связи между переменными.
Как и следует из названия, такие эксперименты проводятся с привлечением всего лишь нескольких (часто одного) испытуемых, и в отличие от кроссиндивидуальных схем все уровни НП предъявляются водном порядке одному и тому же или группе испытуемых. При этом не используются те полные схемы экспериментального контроля, которые предполагали достаточное число п — для варьирования условий НП и охвата несистематической изменчивости, -которые были описаны в главе 9.
|
|
|
Как и в обычном эксперименте, исследователь выделяет показатель изучаемого базисного процесса, но в отличие от схем с предварительным тестированием ЗП обеспечивает его постоянную регистрацию (мониторинг). Предполагается, что выбран репрезентативный индикатор, что является отдельной проблемой в случае фиксации показателей целенаправленного поведения. В целях мониторинга исследователь по возможности изолирует испытуемого от внешних воздействий и осуществляет регистрацию показателя в течение некоторого времени до тех пор, пока его фоновый уровень не станет стабильным (или его изменчивость не примет закономерный, периодический характер). Таким образом, экспериментатор устанавливает базовый уровень ЗП или типичные проявления изменений ЗП при отсутствии внешних воздействий.
Добившись стабилизации ЗП, экспериментатор получает возможность оценить степень влияния различных внешних факторов путем их систематического варьирования.
Индивидуальная валидность - Степень соответствия общих результатов исследования поведению отдельных участников. Степень соответствия общих результатов исследования поведению отдельных участников.
|
|
|
