 |
Переменные в экспериментах
|
|
|
|
| независимые | Экспериментатор выбирает их из расчета, что они могут вызвать изменения в поведении. Когда изменения уровня (величины) независимой переменной ведет к изменению поведения, то мы говорим, что поведение контролируется независимой переменной. Если независимая переменная не контролирует поведение, то это называется нулевой результат. Нулевой результат может иметь несколько интерпретаций: 1. Экспериментатор ошибся, думая, что независимая переменная влияет на поведение. Тогда нулевой результат верен. 2. Изменения независимой переменной не были валидны. |
| зависимые | Они зависят от поведения испытуемых, которое, в свою очередь, зависит от независимых переменных. Хорошая зависимая переменная должна быть надежной (т.е., когда мы повторяем эксперимент - те же испытуемые, те же уровни независимых переменных,... - зависимая переменная должна быть примерно той же. Зависимая переменная ненадежна, если есть проблемы со способом измерения. Другая проблема с зависимой переменной, которая может привести к нулевому результату - это то, что зависимая переменная застряла на самой низкой или самой высокой отметке шкалы. Это называется потолочным эффектом. Этот эффект не дает проявиться влиянию независимой переменной на зависимую переменную. И, наконец, нулевой результат может появиться благодаря статистической обработке данных. Результаты статистического теста могут не подтвердить неверность нуль-гипотезы, в то время как она не верна. |
| контрольные | В любом эксперименте существует больше переменных, чем реально можно контролировать, т.е. не существует идеальных экспериментов. Экспериментатор пытается контролировать как можно больше значимых переменных и надеется, что остальные неконтролируемые переменные будут давать маленький эффект по сравнению с эффектом независимой переменной. Чем меньше эффект независимой переменной, тем тщательнее должен быть контроль. Нулевые результаты можно также получить, если недостаточно контролировать различные факторы. Это особенно характерно для не лабораторных условий. Вы помните, наверно, что мы называет влияние этих неконтролируемых факторов смешением. |
|
|
|
ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ СХЕМЫ
Литература - [1] - гл. 2, 7, 8, [2] - гл. 5
Есть две основные возможности:
· распределять нескольких испытуемых на каждый уровень независимой переменной
· распределять всех испытуемых на все уровни
Первая возможность называется
межгрупповая экспериментальная схема - это предъявление каждого из условий независимой переменной разным группам испытуемых.
Вторая возможность называется
Интраиндивидуальная экспериментальная схема -это предъявление одному (или нескольким) испытуемому всех исследуемых условий. Иногда такая схема называется также еще схемой индивидуального эксперимента.
Межгрупповая экспериментальная схема
безопасна, так как надежна: один уровень независимой переменной не влияет на другой уровень независимой переменной, так как каждый испытуемый не получает обоих уровней в испытаниях.
НЕДОСТАТОК: существует возможность, что испытуемые в двух группах достаточно различны, чтобы это различие повлияло на эффекты независимой переменной.
Любой межгрупповой эксперимент имеет потенциальную опасность смешения из-за разницы в испытуемых в группах.
Экспериментальной группой называется группа испытуемых, которая подвергается некоторому воздействию, соответствующему важному уровню (значению) независимой переменной.
|
|
|
Контрольная группа - это группа испытуемых, не подвергающихся никакому воздействию или подвергающихся воздействию, соответствующему нулевому уровню независимой переменной.
Существуют разные техники распределения испытуемых по группам, которые помогают избежать этого нежелательного эффекта:
1) распределение по условиям (стратегия попарного отбора)
Это такое распределение, когда экспериментальные и контрольные группы составляются из индивидов, эквивалентных по значимым для экспериментатора побочным параметрам.
Проблемы:
· невозможность соотнести все характеристики с условиями эксперимента
· экспериментатор может не знать, какие характеристики надо брать во внимание.
· даже если группы поделены по характеристикам, все равно экспериментатор может пропустить какую-либо характеристику, потенциально связанную с экспериментальными условиями. Поэтому распределение производится по переменной, которая вероятнее всего может вызвать смешение.
· распределение по одной переменной может нарушить распределение по другим переменным
· наконец, есть еще проблема - потеря испытуемых (смертность). Это значит, что один или несколько испытуемых не участвуют в эксперименте до конца, или их поведение меняется радикально по причинам, далеким от независимой переменной. Испытуемый может заболеть, животное может умереть или выполнять тесты с таким количеством ошибок, что результаты становятся не интерпретируемыми. Человек может отказаться от дальнейшего участия. В длительном эксперименте испытуемые могут взрослеть и их характеристики изменятся. И если мы очень тщательно распределили испытуемых по группам по некоторым характеристикам (условиям), то потеря даже одного испытуемого в группе сделает группы неравными и все распределение идет коту под хвост.
Следующая техника распределения делает последнюю проблему менее острой. Это
|
|
|
