Независимыми переменными называются переменные, которые варьируются исследователем, тогда как зависимые переменные – это переменные, которые измеряются или регистрируются. Различие между такими переменными является во многом условным, исследователь может сделать зависимую переменную независимой и наоборот, изменив методику эксперимента и анализа полученных данных.
Термины зависимая и независимая переменная применяются в основном в экспериментальном исследовании, где экспериментатор манипулирует некоторыми переменными, и в этом смысле они "независимы" от реакций, свойств, намерений и т.д. присущих объектам исследования. Некоторые другие переменные, как предполагается, должны "зависеть" от действий экспериментатора или от экспериментальных условий. Иными словами, зависимость проявляется в ответной реакции исследуемого объекта на посланное на него воздействие. Отчасти в противоречии с данным разграничением понятий находится использование их в исследованиях, где вы не варьируете независимые переменные, а только приписываете объекты к "экспериментальным группам", основываясь на некоторых их априорных свойствах. Например, если в эксперименте мужчины сравниваются с женщинами относительно числа лейкоцитов (WCC), содержащихся в крови, то пол можно назвать независимой переменной, а WCC зависимой переменной.
Связи между переменными. Независимо от типа, две или более переменных связаны (зависимы) между собой, если наблюдаемые значения этих переменных распределены согласованным образом. Другими словами, мы говорим, что переменные зависимы, если их значения систематическим образом согласованы друг с другом в имеющихся у нас наблюдениях. Например, переменные пол и WCC (число лейкоцитов) могли бы рассматриваться как зависимые, если бы большинство мужчин имело высокий уровень WCC, а большинство женщин - низкий WCC, или наоборот. Рост связан с весом, потому что обычно высокие индивиды тяжелее низких; IQ (коэффициент интеллекта) связан с Количеством ошибок в тесте, т.к. люди высоким значением IQ делают меньше ошибок и т.д.
Конечная цель всякого исследования или научного анализа состоит в нахождение связей (зависимостей) между переменными. Философия науки учит, что не существует иного способа представления знания, кроме как в терминах зависимостей между количествами или качествами, выраженными какими-либо переменными. Таким образом, развитие науки всегда заключается в нахождении новых связей между переменными. Исследование корреляций по существу состоит в измерении таких зависимостей непосредственным образом. Тем не менее, экспериментальное исследование не является в этом смысле чем-то отличным. Например, отмеченное выше экспериментальное сравнение WCC у мужчин и женщин может быть описано как поиск связи между переменными: пол и WCC. Назначение статистики состоит в том, чтобы помочь объективно оценить зависимости между переменными.
Качество выявленной зависимости оценивается исследователями по трём основным показателям: величина зависимости, надежность зависимости и валидность зависимости.
Величину зависимости легче понять и измерить, чем надежность. Например, если любой мужчина в выборке имел значение WCC выше чем любая женщина, то можно сказать, что зависимость между двумя переменными (пол и WCC) очень высокая. Другими словами, можно предсказать значения одной переменной по значениям другой с довольно высокой вероятностью.
Надежность (устойчивость или истинность) зависимости определяется по тому, насколько вероятно, что эта зависимость будет вновь обнаружена или подтверждена на данных другого аналогичного исследования. Если ваше исследование удовлетворяет некоторым специальным критериям, то надежность найденных зависимостей между переменными можно количественно оценить и представить с помощью стандартной статистической меры (называемой p-уровень или статистический уровень значимости).
Валидность зависимости понимается как обоснованность методик и результатов определения этой зависимости, как правильность и точность и собранной информации, данных, и их анализа с выявлением этой зависимости. Валидность включает также возможность распространения выявленной зависимости на аналогичные объекты, не входившие в состав объектов проведённого исследования. Валидность – это характеристика качества методик, данных и результатов анализа данных. Валидность трудно оценить количественно, фактически, валидность – это уровень научности применяемых методов и получаемых выводов.
По типу причин формирования зависимостей можно выделять несколько их категорий. Наиболее часто встречаются в науке зависимости причинные, функциональные и статистические.
Причинная зависимость означает, что значения одной переменной являются причиной формирования значений другой. Так бывает, например, когда один признак появляется по причине другого, в частности, простуда появляется в результате сильного охлаждения организма. В данном случае, как и во многих других причина приводит к соответствующему следствию, поэтому такие зависимости часто называют причинно-следственными.
Функциональная зависимость означает, что каждое значение одной переменной определяется одним или несколькими значениями другой переменной. Эти значения не обязательно связаны причинно-следственной связью. Например, в физике давление газа функционально по закону Бойля-Мариотта связано с его объёмом.
Статистическая или стохастическая зависимость означает, что закона статистического распределения одной из случайных величин, которой являются значения одной из переменных, происходит под влиянием изменения закона статистического распределения другой. В этом случае нет прямой зависимости конкретных значений второй переменной от первой, но в среднем значения этих переменных демонстрируют определённую зависимость, меняются согласованно. Такие стохастические связи нередко выявляют в социальных или экономических исследованиях. Но такие связи нельзя без дополнительного глубокого анализа считать ни причинно-следственными, ни функциональными. Например, если в каком-то городе много церквей, парикмахерских и похоронных бюро, то это не означает, что человек в нём рождается для того, что быть крещённым, постриженным и положенным в гроб.
Очень важной группой переменных в любом научном исследовании является та, которую выбирает экспериментатор для того, чтобы зафиксировать эффект экспериментального воздействия, то есть воздействия независимой переменной на зависимую. Поскольку изменения в поведении, состоянии организма, отношении человека к определенным ситуациям зависят от экспериментальных манипуляций или ситуационных и организменных факторов, эти
переменные получили название зависимых переменных. Измерение их в эксперименте может осуществляться различными способами, например, путем регистрации особенностей поведения и физиологических реакций организма; оценки частотных характеристик определенных поведенческих реакций, анализа особенностей принятия решений исследуемым в различных ситуациях и т. д.
Наиболее важными в подборе зависимых переменных есть проблемы надежности, сенситивности и валидности переменных. Исследователи должны всегда ставить себе такие вопросы: демонстрирует выбрана переменная достаточную надежность в плане того, что одна и та же ее величина может быть получена при повторении идентичных процедур? является ли эта переменная адекватной (валидных), то есть измеряет она то, что должна измерять, и как легко можно получить желаемый эффект при ее измерении?
Часто используется более одной характеристики зависимой переменной и характер их измерения в одном эксперименте может отличаться и потребовать различных средств.
Итак, зависимыми переменными в психологическом эксперименте могут быть: вербальные и невербальные параметры поведения испытуемого, которые являются опосредованными показателями определенных психических качеств; формально-динамические характеристики выполнения деятельности - пространственные, временные характеристики, точность действий, количество ошибок, латентный период, то есть время между предъявлением стимула и ответом; продолжительность выполнения действия - время между началом и окончанием задачи; темп или частота действий; эффективность выполнения задания и тому подобное. Зависимыми переменными могут, конечно, быть и такие содержанию переменные, которые предусматривают качественное описание поведения и соответствующее выделение ее категорий, скажем, когда изучаются такие явления, как агрессивность, активность, альтруизм и тому подобное. Качественные особенности поведения, как правило, фиксируются в экспертной оценке, которую предоставляют подготовленные наблюдатели с помощью специальных карточек наблюдения.
С учетом критерия комплексности измеряемых параметров выделяют три типа зависимых переменных: одномерные, когда регистрируется только один параметр поведения или состояния субъекта, который считается проявлением зависимой переменной (например, скорость реакций) многомерные, когда зависимая переменная проявляется через несколько параметров, которые могут фиксироваться независимо (например, уровень интеллектуальной эффективности проявляется и через правильность решения задачи и через время, затраченное на его решение, и через оригинальность подхода к решению задачи); фундаментальные зависимые переменные, когда между несколькими параметрами, определяющими зависимую переменную, можно установить функциональную связь. Такие переменные применяются при изучении агрессии, эмоциональной напряженности.
Важным свойством зависимой переменной является чувствительность к уровню независимой переменной. При этом возможно возникновение так называемого "эффекта потолка", когда различные независимые переменные не влияют на зависимую за чрезмерной легкость экспериментальных задач, и "эффекта пола", когда экспериментальное задание является таким сложным, что уровень его выполнения намного ниже все возможные уровни переменной.
Важными аспектами при подборе как независимого, так и зависимой переменных является оценка ее валидности, то есть степени соответствия переменной содержания того процесса, который исследуется, а также адекватное моделирование условий для выявления в эксперименте исследуемого феномена.
В качестве примера в учебнике Т. Корниловой приводится исследование, проведенное французским последователем взглядов Ж. Пиаже на природу интеллекта и когнитивное развитие человека . Он поставил задачу сравнить схемы решения задач как показатели интеллектуального развития, которые используются в юношеском возрасте (15-18 лет) и в раннем взрослом (19-22 года). План сравнения эмпирических данных был достаточно простым. Исследуемым предлагалось решить две химические задачи, которые не нуждались специальных знаний. Исследуемыми были 15-летние десятиклассники и 20-летние студенты. Независимая переменная была представлена двумя уровнями «взрослости». Задача требовала от исследуемого применения элементов обычной комбинаторики. Анализ протоколов решения задач проводился с учетом тех стратегий решения, которые использовали испытуемые, а именно: стратегии обратной связи, алгоритмической стратегии, стратегии выделения образца методом гипотетико-дедуктивного систематического оценивания.
Таким образом, тот базовый процесс, который изучался, а именно использование человеком различных типов интеллектуальных операций при решении задач реконструировался путем множественных качественных и количественных сравнений. Эта многомерная зависимая переменная отражает и умение исследователя ее смоделировать и адекватно подобрать тот аспект исследования, который соответствует критерию валидности выбранной зависимой переменной, то есть тому базовом психологическом изучаемого в эксперименте.
В качестве образца фундаментальной переменной можно привести зависимую переменную в проведенном А. Носенко исследовании состояния эмоциональной
напряженности, условия для моделирования которого предусматривали выбор ситуаций реального экзамена и обычного лабораторного занятия студентов . Чтобы изучить наличие эмоционального процесса и интенсивность переживания состояния эмоциональной напряженности, автор обратилась в логике представлений о системности эмоциональной напряженности как состояния к анализу по крайней мере трех аспектов выявления этого состояния: отношение исследуемых к ситуации, то есть характеристики образа ситуации (восприятие ситуации как угрозы или как вызова в активизации усилий на ее успешное преодоление). В зависимости от того, как студенты воспринимали ситуацию экзамена (как угрозу или как вызов), их поведение проявлялась по-разному. В первом случае наблюдались или ступорозного состояние (инактивности), или хаотические поиски выхода из ситуации методом "проб и ошибок". Во втором случае прослеживался состояние эмоциональной активации, оказывался в выборе производительных подходов к решению экзаменационных задач, в своеобразном "укрупнении единиц обработки информации". Для оценки состояния эмоционального напряжения использовались также характеристики вещания испытуемых и особенности их кинесики. В частности, регистрировалась появление аутистических жестов как показателей состояния напряжения (то есть жестов типа "самоадапторы" и "манипуляторов", появление которых не контролируется субъектом).
Итак, благодаря реконструкции психологического состояния эмоциональной напряженности и выявлению его операционных показателей в исследовании была использована фундаментальная зависимая переменная.
При измерении зависимой переменной необходимо обеспечить:
а) надежность измерения, то есть достаточный уровень постоянства результатов;
б) чувствительность измеряемого показателя как индикатора того психологического процесса или состояния, выбран в качестве зависимой переменной;
в) способность зависимой переменной дать представление именно о том явление (процесс), для измерения которого она выбрана.
Как выбрать начинающему в области психологических исследований достаточно чувствителен средство измерения зависимой переменной? Первый шаг на этом пути - проведение соответствующего поиска литературы и оценка различных средств измерения, из которых можно отобрать наиболее чувствительны и надежны. Замеры зависимой переменной целесообразно апробировать до начала экспериментальной серии, чтобы скорректировать, если необходимо, процедуру измерения.
Чтобы обеспечить надежность измерения зависимой переменной, необходимо применять или автоматизированные процедуры, или разрабатывать соответствующие инструкции и правила измерения. Эти правила должны быть понятными, чтобы пользуясь ими, соответствующим образом подготовленный исследователь мог получить такие же результаты, которые в подобных условиях были получены другими исследователями. Конечно, они должны базироваться на достаточно глубоком теоретическом осознании сущности явлений, которые изучаются. Можно привести в качестве примера таких правил схему Бейлза для исследования характера взаимодействия участников групповой дискуссии, которая построена на адекватном учете различных аспектов: социальных ролей, которые они выбирают; активности в процессе дискуссии; отношение друг к другу и т.
Автоматизация процесса измерения зависимой переменной предполагает использование различных электронных и механических устройств, фотореле для регистрации движений испытуемых; электронных языковых анализаторов, с помощью которых можно объективно оценивать изменения параметров акустического сигнала, информативных для распознавания как эмоционального состояния человека, так и уровня ознакомления исследуемого с предметом речи, подсознательного предотвращения обсуждения тех или иных тем и тому подобное. Понятно, что применение специальных тренажеров и диагностических приборов значительно повышает объективность результатов измерения зависимой переменной по сравнению с субъективной оценкой исследователя. Однако если без нее невозможно обойтись, например, при осуществлении контент анализа речи, привлечение группы тренированных экспертов повышает надежность результатов. Причем перед началом эксперимента необходимо проверить уровень согласованности субъективных оценок экспертов, который должен составлять не менее 90%.
При применении опросников, шкал для ранжирования результатов оценки различных аспектов поведения желательно также проверить, скажем, в пилотажном исследовании данные о надежности оценок, полученных одним и тем же исследователями при повторном проведении опроса или при выполнении подобного опроса.
Когда объем и разнообразие показателей, используемых как зависимые переменные в эксперименте, является достаточно большим, каждая зависимая переменная может быть охарактеризована по крайней мере по четырем параметрам: латентностью реакции испытуемого, продолжительностью реакции; интенсивностью реакции или - частотностью.
Эти атрибуты могут оцениваться относительно различных типов реакций испытуемых: нажатие рычагов управления на тренажере или другом устройстве; движений глаз, характеристик речевых реакций, реакции типа "да" и "нет"; возможных комментариев исследуемых во время экспериментальной ситуации. Все это можно измерить в терминах временных параметров, указанных выше, а именно: промежутка времени, через который фиксируется та или иная реакция испытуемого, его продолжительность, интенсивность, частота. Как известно, эти характеристики можно измерять с помощью таймеров, регистрирующей аппаратуры или в процессе наблюдения путем оценки человеком-наблюдателем.
Обеспечение валидности зависимой зминнои- наиболее сложное исследовательское задание, успешное решение которой обусловлено уровнем профессиональной квалификации психолога. Его сложность связана не только с необходимостью глубокого теоретического осознания психологом тех феноменов, которые он исследует, но и с необходимостью обеспечения адекватной операционализации этих феноменов в конкретных исследовательских условиях.
Скажем, при операционализации агрессивных проявлений со стороны исследуемых как последствий фрустрации различные исследователи каузальной связи этих явлений использовали в качестве зависимых переменных количество и продолжительность электрошока, которому подвергали исследуемые помощников экспериментатора, которые оскорбляли их и мешали успешно выполнять экспериментальные задания; количество нападений на улице; количество детей в школах, которые ведут себя оскорбительно по отношению к учителям и сверстникам; количество ударов раздраженной ребенком резиновой куклы и множество других. Эти измерения свидетельствуют о разнообразии ситуаций, которые избирались исследователями по согласованию или на основании «здравого смысла» для изучения связи фрустрации с агрессией.
Как убедиться в том, что такие реакции являются валидными как зависимые переменные при исследовании агрессии? Продемонстрировать, что они коррелируют с другими измерениями, которые ранее исследовались в подобных экспериментах, а главное объяснить их с точки зрения конкретных психологических законов, описывающих исследуемые явления.
Экспериментальные переменные. Переменные – параметр реальности, который изменяется в экспериментальном исследовании.
Фактор, изменяемый экспериментатором, называется независимой переменной , а фактор, изменение которого вызывает независимая переменная, называется зависимая переменная.
Независимые переменные:
1. Характеристика задания (стимульный материал задания, тип ответа испытуемого, шкала оценивания, инструкция)
2. Особенности ситуации. Они непосредственно не входят в структуру задания, но могут контролироваться экспериментатором (температура помещения, освещенность, шум, окраска стен, время суток и т.п.)
3. Особенности испытуемого (физиологические, психологические, социальные признаки).
Зависимые переменные – параметры вербального и невербального поведения испытуемого:
1. Формально-динамические (точность, скорость, темп, продуктивность и т.д.)
Виды зависимых переменных:
1. Одномерная – регистрируется один параметр, например, время реакции.
2. Многомерная – несколько параметров фиксируются независимо, например, уровень интеллектуальной продуктивности проявляется во время решения задачи, трудности решенной задачи.
3. Фундаментальная – параметры рассматриваются как аргументы функций, например, уровень агрессии как функция отдельных ее проявлений в мимике, поведении, общении.
Между зависимыми переменами существует 6 видов отношений:
1. Отсутствие зависимости.
2. Монотонно возрастающая.
3. Монотонно убывающая.
4. Нелинейная зависимость U-образного типа.
5. Инвертированная U-образная зависимость.
6. Сложная квазипериодическая зависимость.
Дополнительные переменные (внешние, побочные) называются переменные, которые мешают экспериментатору (фактор времени, фактор задачи, фактор индивидуальных различий и т.п.)
Особенности естественного и искусственного экспериментов. Естественный эксперимент (или дублирующий реальный мир) проводится в условиях обычной жизни испытуемых.
Например, эксперимент по исследованию эффективности работы в зависимости от использования наушников, снижающих шумовой фон на работе.
Независимая переменная: использование/неиспользование наушников ткачихами.
Зависимая переменная: эффективность работы.
Особенности:
1. Проводится в естественных условиях реального мира.
2. Может быть распространен только на данного испытуемого, т.е. слишком конкретен.
3. Имеет практическую цель.
Искусственный эксперимент (лабораторный) проводится в сконструированных исследователем условиях, что обеспечивает особенно строгий контроль переменных независимых и зависимых.
Например, исследование особенностей при посадке в аэропорт города, расположенного на плоскости и город на склоне в 3 градуса. (Исследование осуществляется с помощью тренажера для пилотов).
Независимая переменная: город на плоскости или на склоне.
Зависимая переменная: высота полета.
Особенности:
1. Позволяет достичь относительной стабилизации уровня побочных переменных.
2. При правильном планировании результаты имеют всеобщее значение.
3. Возможность «сжатия» во времени и получение быстро всех необходимых проб.
4. Возможность вводоосложняющих переменных, чтобы приблизить к реальности.
Изоляция и контроль независимых переменных. Контроль переменных – стратегии планирования эксперимента для максимизации его валидности.
Изолируя одну переменную от другой можно в идеальном эксперименте, можно попытаться это сделать в лабораторном эксперименте.
Реально исследователь сталкивается со смешением побочных переменных с независимой переменной. Например, в экспериментах со слухом – это дополнительный шум в помещении; со зрительным восприятием – это освещенность и зрительный фон.
Виды изоляций:
1.Изоляция от социальных переменных .
В США изучали природу мотивации.
Гипотеза: когда награду можно получить совсем без усилий или при умеренном усилии, то предпочитают последнее.
В результате эксперимента 60% шариков девочки получали, работая и 40% - бездействуя.
Независимая переменная – работать или не работать.
2. Изоляция от отвлекающих переменных.
В США исследовали направленность обоняния.
Гипотеза: действует ли разница во времени, с которой запах достигает рецепторов каждой ноздри на локализацию источника запаха.
В результате установили дифференциальный порог различения – 0,5 мс
Независимая переменная – время подачи.
3.Контроль сопутствующего смешения .
Изучение действия новых лекарственных веществ обычно проводится на животных (крысы).
В результате для контроля воздействия другой группе вводят плацебо – нейтральное вещество, используемое в экспериментах для контроля или «пустое воздействие», о котором не предупрежден испытуемый (эффект плацебо) .
4. Использование в эксперименте более чем одной контрольной группы.
Применяется для определения влияния внешней переменной. Число контрольных групп должно быть N=n+1, где n –число внешних переменных.
Контрольные группы ставятся в условия, в которых исключается действие одной из внешних переменных.
Феномен спонтанной ремиссии – улучшение состояния через некоторое время без какого-либо воздействия.
Безупречный эксперимент. 1. Идеальный эксперимент. В нем устранены все источники систематических смешений и допускается изменение только независимой переменной. Все остальное остается неизменным.
Например, при таком эксперименте ткачиха должна была бы носить и не носить наушники в одно и то же время (для определения повышается ли эффективность работы при снижении шумового фона с помощью наушников).
Т.о. идеальный эксперимент предполагал отсутствие самого физического времени, поэтому он на практике не возможен.
2. Бесконечный эксперимент. В нем бесконечное число проб применяется к бесконечному числу испытуемых, что позволяет усреднить результаты изменений всех побочных переменных, влияющих на независимую переменную.
Однако это невозможно физически и бессмысленно, т.к. эксперимент нужен для того, чтобы сделать обобщение на ограниченном количестве данных.
3. Эксперимент полного соответствия. В нем уровни дополнительных переменных совпадает с изучаемой реальностью.
Например, пилоты после тренировки на тренажере должны были бы повторить посадку на двух тинах аэродромов. Тогда бы мы узнали, действительно ли искусственный эксперимент соответствует реальному.
Такой эксперимент возможен, но бессмысленен.
Т.о., все 3 вида безупречного эксперимента нереальны, но они значимы теоретически для более точного определения недостатков реального эксперимента.
Понятия обобщения, репрезентативности, валидности . Эксперимент – проведение исследования в условиях заранее запланированных изменений с целью получения результатов, которые можно обобщить.
Обобщение достигается 2 способами:
1. Изоляция независимой переменной.
2. Дополнительные переменные должны соответствовать их уровням в реальности.
Репрезентативность – степень приближения реального эксперимента к одному из видов безупречного эксперимента, который служит образцом.
Например, эксперимент с ткачихами. Большая репрезентативность достигается при чередовании недель 101010, чем при 111000, где 1- работают с наушниками, 0 – работают без наушников, т.к. ближе к идеальному эксперименту.
Эксперимент с тренажером более репрезентативен, чем при эксперименте с городом, нарисованном на бумаге, т.к. ближе к эксперименту полного соответствия.
Эксперимент с большим количеством недель (с ткачихами и наушниками) более репрезентативен, т.к. ближе к бесконечному эксперименту.
Т.о., чем лучше в эксперименте представлена изучаемая реальность, тем он более репрезентативен.
Валидность – достоверность результатов, которую обеспечивает реальный эксперимент по сравнению с безупречным экспериментом. Чем выше репрезентативность, тем выше валидность.
Валидность может быть:
1. Внутренняя – результаты эксперимента сравниваются с результатами бесконечного эксперимента. Ее повышение связано с устранением действия побочных переменных (фактор времени, фактор задачи, фактор индивидуальных различий).
Т.о., внутренняя валидность – достоверность интерпретации связи между причиной и следствием.
2. Внешняя – результаты эксперимента сравниваются с результатом эксперимента полного соответствия, т.е. возможность переноса результатов на реальный мир.
Достижение полной внешней валидности невозможно. Факторы, угрожающие ей, связаны с особенностями объекта исследования.
Факторы, угрожающие валидности. 1. Фактор времени.
Побочными переменными являются события, происходящие в период между двумя тестированиями. Влияние этого фактора снижает чередование условий независимой переменной. Однако создание константных условий (например. проведение эксперимента в одно и то же время суток) не позволяет полностью избежать эффекта смешения. Поэтому данные, полученные при константных условиях внешних переменных можно переносить только на те ситуации, имеющие такие же уровни внешних переменных.
2. Фактор задачи.
а) Эффект тестирования. Уменьшение или увеличение восприимчивости испытуемых экспериментальному воздействию под влиянием тестирования.
б) Условия проведения исследования вызывают реакцию испытуемых на эксперимент. Поэтому его данные нельзя переносить на лиц, не принимавших участие в эксперименте.
в) Взаимодействие состава группы и содержания экспериментального воздействия вызывают определенные артефакты.
г) Эффекты последовательности. В многосерийном эксперименте первые воздействия влияют на последующие. Может наступить научение или торможение. Для их устранения применяют планирование.
3. Фактор индивидуальных различий.
Испытуемые могут различаться по возрасту, полу, умственному развитию, поведению, стилю выполнения заданий. Они могут неравномерно выбывать из групп, развиваться со временем. Надежность результатов повышается за счет увеличения числа испытуемых и их рандомизации.
4. Действие второй (n-ой) переменной.
Эксперимент с шариками (когда его можно было получить просто так и совершая простое задание), но в эксперименте участвуют белые мальчики. Т.о. имеем переменные:
1 переменная – работать/не работать
2 переменная – культурный фон.
5. Предубеждения экспериментатора.
Это ожидания относительно результатов эксперимента, нежелание учитывать некоторые данные как якобы полученные при нетипичных условиях.
Первое, с чем необходимо определиться при планировании эксперимента, - это сколько будет уровней независимой переменной и каковы они будут. Уровни независимой переменной - это ее конкретные значения. Они могут быть заданы в любой измерительной шкале, т.e. могут быть как количественными, так и качественными.
Независимая переменная обязательно имеет как минимум два уровня, которые отражают особенности се воздействия на зависимую переменную. Иначе она просто перестает быть переменной. В примере с решением задач у независимой переменной два качественных уровня, заданных в шкале наименований: 1 - душное помещение; 2 - проветренное помещение. Если исследователь желает проследить более топкие, количественные соотношения между тем, насколько воздух в помещении насыщен кислородом, и уровнем интеллектуальной активности испытуемых, он может выразить свою независимую переменную в более сильной шкале, определяя, например, различные значения содержания кислорода на 1 м 3 воздуха.
Если исследователь обнаруживает разницу в успешности решения задач в душном и проветриваемом помещении, то у него есть некоторые основания полагать, что духота влияет на качество решения задач. Во всяком случае выполняются первые два условия каузального вывода. Иначе говоря, изменение зависимой переменной в соответствии с изменением независимой переменной позволяет говорить о влиянии независимой переменной на зависимую.
Экспериментальные планы с независимой переменной, имеющей два уровня, называют одноуровневыми - вероятно, потому, что один из уровней независимой переменной отражает нормальное, обычное состояние дел, которое характеризуется отсутствием воздействия (в нашем примере этому состоянию соответствует проветриваемое помещение). Воздействие на испытуемых, приводящее к ухудшению решения задач, оказывает другой уровень независимой переменной, отражающий ненормальное состояние дел (в нашем примере - душное помещение).
У независимой переменной может быть больше двух уровней. Экспериментальные планы, в которых у независимой переменной больше двух уровней, называют многоуровневыми. Например, если нас интересует, влияет ли то, с кем ребенок гуляет на детской площадке, на то, в какие игры предпочитает играть ребенок, то в этом случае исследователь управляет одной независимой переменной с четырьмя уровнями: 1 - гуляет один, 2-е няней, 3 - с родителями, 4-е друзьями. И если, к примеру, ребенок, гуляющий с няней, гораздо дольше предпочитает играть в догонялки (а не в другие игры), то исследователь имеет основания считать, что этот фактор определяет интересы ребенка в предпочтении данной игры.
Отметим, что, если задача экспериментатора состоит в том, чтобы не просто отметить влияние одной переменной на другую, а выяснить еще и характер такой связи, он обязан использовать именно многоуровневые независимые переменные. В противном случае характер связи не будет установлен. Так, например, исследователь, изучающий психофизические зависимости между различными концентрациями пахучего вещества и соответствующими ощущениями, должен взять несколько таких концентраций, чтобы понять, описывается ли искомая зависимость логарифмическим или степенным законом. Одноуровневый план не предоставит ему такой возможности.
При планировании эксперимента исследователь должен четко определиться с тем, сколько уровней имеет независимая переменная и как именно, согласно его гипотезе, они влияют на зависимую переменную. После этого перед ним встанет вопрос о том, как наиболее надежно отличить разные уровни переменной друг от друга. Чем лучше разные уровни независимой переменной разведены, т.е. чем яснее зафиксированы их различия, тем нагляднее будет их влияние на зависимую переменную. Если же уровни независимой переменной с трудом можно отличить друг от друга, то и их влияние на зависимую переменную будет менее заметным. В этом случае исследователь рискует пропустить результат, важный для подтверждения гипотезы, пройти мимо своего открытия.
Кроме того, исследователь должен определиться с тем, сколько независимых переменных он задействует в своем исследовании. Если независимая переменная одна, говорят об однофакторных экспериментальных планах. В зависимости от количества уровней независимой переменной однофакторные планы могут быть либо одноуровневыми, либо многоуровневыми.
Если исследователь задействует две и более независимых переменных, которые все вместе влияют на одну и ту же зависимую переменную, такие планы называют многофакторными. Многофакторные планы могут включать в себя либо одноуровневые, либо многоуровневые независимые переменные. Например, исследователь проверяет гипотезу о том, что примерно одинаковая успешность мальчиков и девочек в выполнении теста интеллекта сопряжена с тем, что мальчики существенно лучше решают арифметические задания, а девочки - анаграммы. Это будет пример многофакторного плана, в котором первая переменная (пол) имеет два уровня (мальчики и девочки), а вторая переменная (тин задачи) гоже имеет два уровня (арифметические задания и анаграммы).
Если же исследователя интересует, как меняется качество решения задач у людей с разным режимом дня ("совы" и "жаворонки"), то он будет строить эксперимент с одной одноуровневой и одной многоуровневой переменными: первая переменная (режим дня) имеет два уровня ("совы" и "жаворонки"), вторая переменная (время дня) имеет четыре уровня (утро, день, вечер и ночь). При этом зависимой переменной в обоих случаях будет качество решения задач.
Таким образом, независимая переменная играет ключевую роль в планировании экспериментального исследования, и еще до того, как приступать к практическим действиям, исследователь должен четко представлять, сколько в его исследовании будет независимых переменных, какие именно, сколько уровней будет у каждой и как эти уровни он будет фиксировать в исследовании.
Переменной называется любая измеримая характеристика, которая может иметь более одного значения. Примерами переменных являются пол (женский и мужской), рост, политическая принадлежность (республиканец, демократ, коммунист и т. п.), привычка пользоваться преимущественно одной рукой (правша, левша, одинаково владеющий обеими руками) и отношение к традиционным половым ролям (может изменяться в диапазоне от крайне отрицательного до крайне положительного). При проверке гипотез мы начинаем с выбора переменных, которые нас интересуют.
В сюжете, с которого начинается эта глава, вас просили определить, какая из двух программ лечения с большей вероятностью поможет вам отвыкнуть от героиновой зависимости. В этом примере две переменные – тип лечения, который является независимой переменной, т. е. вы можете его выбирать (программа 1 или программа 2), и излечение, которое является зависимой переменной, т. е. вы считаете, что эта переменная изменяется в зависимости от типа лечения вы либо а) излечитесь от наркомании, либо б) не излечитесь от наркомании. Вы хотите выбрать программу, которая поможет вам излечиться. В терминологии проверки гипотез вы хотите знать, какое значение независимой переменной благоприятно повлияет на зависимую переменную.
Следующим этапом процесса проверки гипотез является введение рабочих определений переменных. Предположим, что мы решили определить «излечение» как воздержание от наркотиков в течение минимум двух лет, а «неизлечение» – как воздержание от наркотиков в течение периода менее двух лет, куда входит и случай, если вы будете продолжать постоянно употреблять наркотики. Важно критически обдумать рабочие определения ваших переменных. Если они сформулированы неудовлетворительно, то заключение, к которому вы придете в результате своего исследования, может быть неправильным.
Чувствительность измерений
При измерении какой-либо величины мы постоянно придаем ей числовые значения, чтобы получить ее количественную характеристику. Рост человека, который выше вас, обозначается большим числом дюймов, чем ваш рост. Иначе понятие роста потеряло бы смысл.
Когда мы мыслим, как ученые, и собираем информацию, чтобы понять устройство мира, нам необходимо учитывать способ измерения переменных. Предположим, вы считаете, что любовь напоминает лихорадку и что у влюбленных бывают симптомы, похожие на симптомы лихорадки. Чтобы выяснить, верно ли это, вы можете провести эксперимент, измерив температуру у влюбленных и сравнив результаты с температурой людей, которые не влюблены. Как вы будете измерять температуру? Предположим, вы решили пользоваться ленточным термометром, который регистрирует температуру, когда его помещают на лоб пациента. Далее предположим, что этот прибор измеряет температуру, округляя ее до целых градусов (например, 36°, 37°, 38° и т. д.). Если от любви температура тела действительно повышается, но только на полградуса, вы этого никогда не узнаете, пользуясь ленточным термометром. Такие термометры просто недостаточно чувствительны для того, чтобы зарегистрировать небольшие отклонения температуры тела. Вы придете к неправильному заключению о том, что любовь не приводит к повышению температуры тела, хотя на самом деле это может быть не так. Насколько мне известно, подобный эксперимент никогда не проводился, но он хорошо демонстрирует необходимость учета чувствительности измерений в этой и других ситуациях.