Глава 8 дисперсионный двухфакторный анализ

Обоснование задачи по оценке взаимодействия двух факторов

Двухфакторный дисперсионный анализ позволяет нам оценить не только влияние каждого из факторов в отдельности, но и их взаимодей­ствие. Может оказаться, что одна переменная значимо действует на исследуемый признак только при малых (или, напротив, больших) зна­чениях другой переменной. Например, повышение вознаграждения мо­жет повышать скорость решения задач у высокоинтеллектуальных ис­пытуемых и понижать ее у низкоинтеллектуальных. Усиление наказания может снижать количество агрессивных реакций у девочек и повышать его у мальчиков. Или, скажем, внушение может влиять на младших школьников, но не влиять на подростков. Один фактор может "заморозить" или, напротив, "катализировать" действие другого.

В исследовании К.А. Harris и К.В. Morrow изучалась такая лич­ностная черта, как доминантность взрослых мужчин и женщин: Авторы предполагали, что доминантность должна быть выше у людей, которые были первенцами в своих семьях, и ниже у средних и тем более млад­ших детей. Оказалось, что влияние каждого из двух исследуемых фак­торов - пола и порядка рождения - незначимо, а взаимодействие фак­торов значимо (см. Рис. 8.1). У мужчин доминантность, как и предпо­лагалось, с увеличением порядка рождения снижается, а у женщин, на­против, повышается. Авторы объясняют это двояко: тем, что младшие девочки в семьях могут пользоваться особым предпочтением остальных членов семьи или тем, что повышенной доминантностью они отвечают на свое подчиненное положение в детстве (Harris K.A., Morrow K.B.,g 1992).

 

Рис. 3.1. Изменения показателей Доминантности (шкала Калифорнийского личностного опросника) в зависимости от порядка рождения у мужчин (сплошная линия) и женщин (пунктирная линия) (по: Harris А. К., Morrow К. В., 1992, р. 115)

 

Если нами установлено значимое взаимодействие факторов, то это зачастую важнее, чем действие каждого из факторов в отдельности. Некоторые исследователи предлагают вообще игнорировать в таких случаях "основные эффекты" каждого из взаимодействующих факторов и рассматривать только взаимодействие (McCall R., 1970, р. 250).

Специалист по возрастной и дифференциальной психологии знает, что "основных эффектов", или общих закономерностей, в действитель­ности достаточно мало. Почти всегда требуется поправка на возраст испытуемых, их пол, профессиональную принадлежность, способ вос­приятия, тип энергетической мобилизации и т.п. К счастью, петербургская-ленинградская школа психологии благодаря, в первую очередь, Б.Г., Ананьеву, никогда не была "бесполой" или "вневозрастной" (см., например, Ананьев Б.Г., 1968). Именно поэтому дисперсионный ана­лиз в большей степени отвечает ленинградскому дифференциально-психологическому подходу в экспериментальных исследованиях. Он по­могает нам выявлять все более и более частные и точные закономерно­сти и приближает нас к установлению закономерностей индивидуаль­ных стилей.

Двухфакторный дисперсионный анализ предъявляет особые тре­бования к формированию комплексов. Комплекс должен представлять собой симметричную систему: каждой градации фактора А должно со­ответствовать одинаковое количество градаций фактора В. Например, для исследования А.К. Harris, К.В. Morrow (см. Рис. 8.1) это означа­ет, что и среди мужчин должны были быть старшие, средние и млад­шие дети, и среди женщин должны быть старшие, средние и младшие дети, причем для равномерного комплекса необходимо, чтобы в каждой ячейке комплекса было одинаковое количество испытуемых. Понятно, конечно же, что это значительно усложняет исследование и требует тщательного предварительного планирования его.

Подробности работы лучше рассматривать на примерах, поэтому перейдем к моделям двухфакторного дисперсионного анализа: а) для несвязанных выборок; б) для связанных выборок.

8.2. Двухфакторный дисперсионный анализ для несвязан­ных выборок

Назначение метода

Данный вариант двухфакторного дисперсионного анализа приме­няется в тех случаях, когда исследуется одновременное действие двух факторов на разные выборки испытуемых, т. е. когда разные выборки, испытуемых оказываются под воздействием разных сочетаний двух факторов. Количество выборок определяется количеством ячеек диспер­сионного комплекса.

Описание метода

Суть метода остается прежней, но в двухфакторном дисперсион­ном анализе мы можем проверить большее количество гипотез. Расчеты гораздо сложнее, чем в однофакторных комплексах.

Используемый в данном руководстве алгоритм расчетов предна­значен только для равномерных комплексов. Если комплекс получился неравномерным, необходимо случайным образом отсеять несколько ис­пытуемых.

Работу начинаем с построения специальной таблицы, отражаю­щей весь дисперсионный комплекс. Подробности лучше сразу рассмат­ривать на примере.

Пример

Рассмотрим пример из руководства J.Greene, M.D.'Olivera (1989).

Четырем группам испытуемых предъявлялись списки из 10 слов:

группе 1 - короткие слова с большой скоростью;

группе 2 - короткие слова с медленной скоростью;

группе 3 - длинные слова с большой скоростью;

группе 4 - длинные слова с медленной скоростью.

В каждой группе было по 4 испытуемых, всего N=16. Предска­зывалось, что между факторами длины слов и скоростью их предъявле­ния будет наблюдаться значимое взаимодействие: при большой скоро­сти предъявления лучше будут запоминаться короткие слова, а при медленной скорости - длинные слова. Результаты экспериментов пред­ставлены в Табл. 8.1.

Таблица 8.1

Количество воспроизведенных слов при разной длине слов и разной скорости их предъявления (по J.Greene, M.D'Olivera, 1989)

Переменная (фактор) В скорость предъявления слов	Переменная (фактор) А - длина слов	Суммы по пере­менной В (ТB)
	A1 - короткие слова	A2 - длинные слова
В1 (большая скорость)
B2(малая скорость)
Суммы по переменной А (ТA)

Заметим, что в отечественных руководствах чаще предлагается другая, более привычная для нас, форма таблиц для двухфакторных дисперсионных комплексов (Табл. 8.2). При такой форме легче "увидеть" комплекс в целом.

Таблица 8.2

Двухфакторный дисперсионный комплекс по оценке влияния фактора А (длина слов) и фактора В (скорость предъявления слов) на количество воспроизведенных слов

Градации фактора А	А1 - короткие слова	A2 – длинные слова
Градации фактора В	B1	B2	B1	B2
Суммы по ячейкам
Суммы по градациям фактора А	Т A1=45	Т A2=40.
Суммы по градациям фактора В	Т B1==30+15=45	Т B2==15+25=40

Как видим, при такой форме таблицы легче подсчитать суммы по ячейкам (в столбик), но труднее разобраться с суммами по градациям каждого из факторов. В данном случае оказалось, что они совпали:

Т _A1= Т _B1; Т _A2= Т _B2.

В дальнейшем при использовании алгоритма расчетов будем опи­раться на Табл. 8.1.

Сформулируем гипотезы. Это будут гипотезы, касающиеся влия­ния фактора А отдельно от фактора В (как бы при "усредненных" его значениях), гипотезы о влиянии фактора В отдельно от фактора А игипотезы о влиянии взаимодействия градаций факторов А и В.

1 комплект гипотез

H₀: Различия в объеме воспроизведения слов, обусловленные действием фактора А, являются не более выраженными, чем случайные раз­личия между показателями.

H₁: Различия в объеме воспроизведения слов, обусловленные действием фактора А, являются более выраженными, чем случайные различия между показателями.

2 комплект гипотез

H₀: Различия в объеме воспроизведения слов, обусловленные действием фактора В, являются не более выраженными, чем случайные раз­личия между показателями.

H₁: Различия в объеме воспроизведения слов, обусловленные действием фактора В, являются более выраженными, чем случайные различия между показателями.

3 комплект гипотез

H₀: Влияние фактора А на объем воспроизведения слов одинаково при разных градациях фактора В, и наоборот.

H_1:Влияние фактора А на объем воспроизведения слов различно при разных градациях фактора В, и наоборот.

Используя экспериментальные значения, представленные в Табл. 8.1, установим некоторые величины, которые будут необходимы для расчета критериев F.

Таблица 8.3

Величины, необходимые для расчета критериев F в двухфакторном дис­персионном анализе для несвязанных выборок

 

Напомним, что при подсчете ∑ x _i² все индивидуальные значения сначала возводятся в квадрат, а потом суммируются, а при подсчете (∑ x _i)² все индивидуальные значения сначала суммируются, а затем их общая сумма возводится в квадрат.

Последовательность расчетов представлена в Табл. 8.4.

Таблица 8.4

Последовательность операций в двухфакторном дисперсионном анализе для несвязанных выборок

 

Вывод: Но принимается в комплектах гипотез 1 и 2. Различия в объеме воспроизведения слов, обусловленные в отдель­ности факторами А и В, не являются более выраженными, чем слу­чайные различия между показателями. H₀ отвергается для взаимо­действия факторов (3 комплект). Принимается H₁. Влияние фактора А на объем воспроизведения слов различно при разных градациях фактора В, и наоборот (р ≤0,01).

Итак, оказывается, что факторы длины слов и скорости их предъявления в отдельности не оказывают значимого действия на объем воспроизведения. Значимым оказывается именно взаимодействие фак­торов: короткие слова лучше запоминаются при быстрой скорости предъявления, а длинные - при медленной скорости предъявления (см. Рис. 8.2). Таким образом, предположение, высказанное авторами, на­шло статистически значимое подтверждение (р ≤0,001).

 

Рис. 8.2. Кривые изменения объема воспроизведения при повышении скорости предъ­явления коротких (сплошная линия) и длинных слов (пунктирная линия)

 

⇐ Предыдущая20212223242526272829Следующая ⇒

Поделиться:

Воспользуйтесь поиском по сайту: