Квазиэксперимента льны en лапы 1 страница

Т.Д.Кук и Д.Т.Кэмпбелл разработали теоретические основания применения квазиэкспериментальных планов в психологическом исследовании. Сущее гвуют два типа квазиэксиериментальных пла­нов: а) планы экспериментов для неэквивалентных групп; б) планы дискретных временных серий.

Квазиэкспериментом является любое исследование, направлен­ное на установление причинной зависимости между двумя перемен­ными ("если А, то В"), в котором отсутствует предварительная про­цедура уравнивания групп или "параллельный контроль" с участи­ем контрольной группы заменен сравнением результатов неоднократ­ного тестирования группы (или групп) до и после воздействия.

Если пользоваться строгими определениями экспериментально­го и квазиэкспериментального исследований, то эксперименте од­ним испытуемым следует отнести к квазиэкспериментам. В то же время квазиэкспериментальные планы временных серий по сути яв­ляются модификацией доэксперименгального плана 0. Х 0, со всеми присущими ему недостатками.

Рассмотрим наиболее распространенные варианты квазиэкспе­риментальных планов.

Чаще всего используется план для двух неэквивалентных групп с тестированием до и после воздействия.

О, Х О,

о, о,

Выбираются две естественные группы, например два параллель­ных школьных класса. Обе группы тестируются. Затем одна группа подвергается воздействию (ставится в особые условия деятельнос­ти), а другая — нет. Через определенное время обе группы проходят тестирование повторно. Результаты первого и второго тестирования обеих групп сопоставляются; для сравнения используют t-критерий Стьюдента и дисперсионный анализ. Различие Од и 0^ свидетельст­вует о естественном развитии и фоновом воздействии. Разница ре­зультатов первичного тестирования двух групп позволяет установить меру их эквивалентности в отношении измеряемой переменной. Для выявления эффекта действия независимой переменной с помощью

t-критерия сравнивать нужно не 0^ и 0,, а §„„ и 5ц„, т.е. величины сдвигов показателей во времени. Значимость различия приростов по­казателей будет свидетельствовать о влиянии независимой перемен­ной на зависимую. Примером такого исследования является психо­лого-педагогический эксперимент. На первом этапе мы тестируем с помощью дидактического теста уровень знаний учащихся по ино­странному языку (на словарный запас). Экспериментальную группу обучаем мнемотехническим приемам при заучивании слов, а кон­трольная занимается с учителем, как и прежде. Затем проводится второе тестирование, и если прирост словарного запаса будет выше в экспериментальном классе, чем в контрольном, то мнемотехника полезна для запоминания иностранных слов.

Этот план аналогичен плану истинного эксперимента для двух групп с тестированием до и после воздействия. Главными источни­кам и артефактов являются различия в составе групп. В первую оче­редь на результаты эксперимента может повлиять "эффект смеше­ния", т.е. взаимодействия состава группы с факторами тестирова­ния, фоновых событий, естественного развития и др. Например, если для участия в эксперименте отобраны параллельные классы А и В, то в В могут оказаться дети с меньшим IQ, чем в А, поэтому разли­чия в результатах (увеличение запаса слов от первого тестирования ко второму) могут быть обусловлены большей обучаемостью первой группы, по сравнению со второй. Чем больше сходство эксперимен­тальной и контрольной групп, тем более валидны результаты, полу­чаемые с помощью этого плана.

Кэмпбелл различает два варианта отбора групп. В первом случае в исследовании участвуют естественные группы, которые по отно­шению к самой процедуре эксперимента не отбираются. Поэтому эффект состава группы может быть, но он не столь значим. Во вто­ром случае экспериментальная группа формируется из доброволь­цев, а аналогичную контрольную группу приходится комплектовать другим способом (принуждением, обещанием оплаты и т.д.). При этом фактор состава может оказать решающее влияние на различие в результатах экспериментальной и контрольной групп.

Существует множество других вариантов квазиэксперименталь­ных планов для неэквивалентных групп: так называемые "лоскут­ные планы", планы "множественных серий замеров", план с кон­трольными выборками для предварительного и итогового тестиро­вания и т.д. Интересующихся проблемой квазиэкспериментального планирования я отсылаю к монографии Кэмпбелла "Модели экспе­римента в социальной психологии и прикладных исследованиях" (1980).

Рассмотрим в качестве примеров еще два плана. План с предварительным и итоговым тестированием различных рандомизированных выборок отличается от истинного эксперимента тем, что предварительное тестирование проходит одна группа, а ито­говое (после воздействия) — эквивалентная (после рандомизации) группа, которая подверглась воздействию:

R о, (X)

R Х О,

Этот план называют также "имитацией плана с начальным и ко­нечным тестированием". Главный его недостаток — невозможность контролировать влияние фактора "истории" — фоновых событий, происходящих наряду с воздействием в период между первым и вто­рым тестированием.

Усложненным вариантом этого плана является схема с контроль­ными выборками для предварительного и итогового тестирования. В этом плане используется 4 рандомизированные группы, но воз­действию подвергаются лишь 2 из них, причем тестируется после воздействия одна. План имеет следующий вид:

В том случае, если рандомизация проведена удачно, т.е. группы действительно эквивалентны, данный план по качеству не отлича­ется от планов "истинного эксперимента". Он обладает наилучшей внешней валидностью, поскольку позволяет исключить влияние ос­новных внешних переменных, ее нарушающих: взаимодействие предварительного тестирования и воздействия; взаимодействие со­става групп и экспериментального воздействия; реакцию испытуе­мых на эксперимент. Не удается лишь исключить фактор взаимо­действия состава групп с факторами естественного развития и фона, так как отсутствуют возможности сравнить влияния предваритель­ного и последующего тестирования на экспериментальную и кон­трольную группы. Особенность плана состоит в том, что каждая из четырех групп тестируется всего лишь один раз: либо в начале, либо в конце исследования.

План этот применяется крайне редко. В большинстве учебников по экспериментальной психологии (учебниках П.К.Козби, М.Матлин, Ф.-Дж.МакГигана,Ф.-Н.Керлинигера и др.) он даже не упоминается. Кэмпбелл также утверждает, что этот план ни разу не был реализован.

б Экспериментальная психология 161

Гораздо чаще, чем приведенные выше "экстравагантные" пла­ны, применяются схемы квазиэкспериментов, которые имеют об­щее название "дискретные временные серии". Для классификации этих планов можно выделить два основания: исследование прово­дится 1) с участием одной группы или нескольких; 2) с одним воз­действием либо серией. Следует заметить, что планы, в которых ре­ализуется серия однородных или разнородных воздействий с тести­рованием после каждого воздействия, получили в советской и рос­сийской психологической науке по традиции название "формирую­щие эксперименты". По своей сути они, конечно, являются квази­экспериментами со всеми присущими таким исследованиям нару­шениями внешней и внутренней валидности.

Используя такие планы, мы с самого начала должны давать себе отчет в том, что в них отсутствуют средства контроля внешней ва­лидности. Невозможно проконтролировать взаимодействие пред­варительного тестирования и экспериментального воздействия, лик­видировать эффект систематического смешения (взаимодействия состава групп и экспериментального воздействия), проконтролиро­вать реакцию испытуемых на эксперимент и определить эффект вза­имодействия между различными экспериментальными воздействия­ми.

Квазиэкспериментальные планы, построенные по схеме времен­ных серий на одной группе, по структуре сходны с эксперименталь­ными планами для одного испытуемого.

План дискретных временных серий чаще всего используется в психологии развития, педагогической, социальной и клинической психологии. Суть его состоит в том, что первоначально определяет­ся исходный уровень зависимой переменной на группе испытуемых с помощью серии последовательных замеров. Затем исследователь воздействует на испытуемых экспериментальной группы, варьируя независимую переменную, и проводит серию аналогичных измере­ний. Сравниваются уровни, или тренды, зависимой переменной до и после воздействия. Схема плана выглядит так:

О, О, О, Х О, О, О,

Главный недостаток плана дискретных временных серий в том, что он не дает возможности отделить результат влияния независи­мой переменной от влияния фоновых событий, которые происходят в течение исследования. Чтобы ликвидировать эффект "истории", рекомендуют использовать экспериментальную изоляцию испытуе­мых.

Модификацией этого плана является другой квазиэксперимент по схеме временных серий, в котором воздействие перед замером чередуется с отсутствием воздействия перед замером:

Х 0, - О, Х 0, - О, Х Оу

Чередование может быть регулярным или случайным. Этот ва­риант подходитлишь в том случае, когда эффект воздействия обра­тим. При обработке серии разбивают на две последовательности и сравнивают результаты тех замеров, где было воздействие, с резуль­татами замеров, где оно отсутствовало. Для сравнения данных ис­пользуется t-критерий Стьюдента с числом степеней свободы п-2 (где n — число ситуаций одного типа).

Планы временных серий часто реализуются на практике (как я уже заметил, в советской педагогической психологии формирующий эксперимент считался чуть ли не единственным вариантом доказа­тельного исследования). При их реализации часто наблюдается из­вестный "эффект Хотторна". Впервые его обнаружили Диксон и Рот-лизбергер в 1939 г., когда проводили исследование на заводах Хоу-торна в Чикаго. Предполагалось, что изменение системы организа­ции труда позволит повысить его производительность. В результате оказалось, как выявили опросы рабочих, что само по себе участие в эксперименте повысило их мотивацию к труду. Они поняли, что ими лично интересуются, и стали работать продуктивнее. Чтобы контро­лировать этот эффект (по своей сути он не отличается от плацебо-эффекта в квазиэкспериментах, проводимых по методу временных серий), используется контрольная группа.

Схема плана временных серий для двух неэквивалентных групп, из которых одна не получает воздействия, выглядит так:

О, О, О, О, О, Х 0, 0, 0, 0, 0„

о; о; о; о\ о', о\ о; о; о; о;,

Квазиэксперимент позволяет контролировать действие фактора фоновых воздействий (эффект "истории"). Обычно именно этот план рекомендуется исследователям, проводящим эксперименты с учас­тием естественных групп в детских садах, школах, клиниках или на производстве. Его можно назвать планом формирующею экспери­мента с контрольной выборкой. Реализовать этот план весьма труд­но, но в том случае, если удается провести рандомизацию групп, он превращается в план "истинного формирующего эксперимента".

б*

Возможна комбинация этого плана и предыдущего, в котором чередуются серии с воздействием и его отсутствием на одной вы­борке.

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

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

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.

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.

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

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:

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).

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

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.

Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском: