Результаты применения плана "тест - воздействие - ретест"
представлены в 4-клеточной таблице 2х2:
При обработке данных обычно используются параметрические
критерии t и F (для данных в интервальной шкале). Вычисляются
три значения t: сравнение 1) 0, и Оу 2) 0" и 0 3) 0 и 0. Гипотезу о
значимом влиянии независимой переменной на зависимую можно
принять в том случае, если выполняются два условия: а) различия
между 0 и 0 значимы, а между 0, и 0"- незначимы и б) различия
между 0 и 0 значимы. Гораздо удобнее сравнивать не абсолютные
значения, а величины прироста показателей от первого тестирова-
ния ко второму ((,). Вычисляются 8 и 8 и сравниваются по t-кри-
терию Стьюдента. В случае значимости различий принимается экс-
периментальная гипотеза о влиянии независимой переменной на
зависимую.
ГруппаТест
1-и2-й
1-яО.02
2-я0,04
Рекомендуется также применять ковариационный анализ по Фи-
шеру. При этом показатели предварительного тестирования берутся
в качестве дополнительной переменной, а испытуемые разбиваются
на подгруппы в зависимости от показателей предварительного тес-
тирования. Тем самым получается следующая таблица для обработ-
ки данных по методу MANOVA:
ГруппаУровень
Эксперимент12..... п
Oi0, .....0,
Контроль0,,.,0 0..
Применение плана "тест - воздействие - ретест" позволяет кон-
тролировать влияние "побочных" переменных, нарушающих внут-
реннюю валидность.
Внешняя валидность связана с возможностью переноса данных
на реальную ситуацию. Главным же моментом, отличающим экспе-
риментальную ситуацию от реальной, является введение предвари-
тельного тестирования. Как мы уже отметили, план "тест - воздей-
ствие - ретест" не позволяет контролировать эффект взаимодейст-
вия тестирования и экспериментального воздействия: предваритель-
но тестируемый испытуемый "сенсибилизируется" - становится
более чувствительным к воздействию, так как мы измеряем в экспе-
рименте именно ту зависимую переменную, на которую собираемся
воздействовать с помощью варьирования независимой переменной.
136
Х
Х
Для контроля внешней валидности используется план Р.Л.Соло-
мона, который был предложен в 1949 г.
3. План Соломона для четырех групп. Этот план объединил два
ранее рассмотренных плана.
1. Эксперимент 1: R О,
2. Контроль 1: R 0
3. Эксперимент 2: R
4. Контроль 2: R
План включает две экспериментальные и две контрольные группы
и по сути является мультигрупповым (типа 2 х 2), но для удобства
изложения он рассматривается в этом разделе.
План Соломона представляет собой объединение двух планов:
первого, когда не производится предварительного тестирования, и
второго - "тест - воздействие - ретест". С помощью "первой час-
ти" плана можно контролировать эффект взаимодействия первого
тестирования и экспериментального воздействия. Соломон с по-
мощью своего плана выявляет эффект экспериментального воздей-
ствия четырьмя разными способами: при сравнении 1)0 -0; 2) 0 -
О,; 3) 0,-О, и 4) 0,-О,.
Если провести сравнение 0 с 0, и 0,, то можно выявить совмест-
ное влияние эффектов естественного развития и "истории" (фоно-
вых воздействий) на зависимую переменную.
Кэмпбелл, критикуя предложения Соломона по поводу схемы
обработки данных, предлагает не обращать внимания на предвари-
тельное тестирование и свести данные к схеме 2х 2, пригодную для
применения дисперсионного анализа.
ПредварительноеВоздействие
ДаНет
Есть020<
Нет0.0.
Сравнение средних по столбцам позволяет выявлять эффект экспе-
риментального воздействия - влияние независимой переменной на
зависимую. Средние по строкам показывают эффект предваритель-
ного тестирования. Сравнение средних по ячейкам характеризует
взаимодействие эффекта тестирования и экспериментального воз-
действия, что свидетельствует о мере нарушения внешней валиднос-
ти.
В том случае, когда эффектами предварительного тестирования
и взаимодействия можно пренебречь, переходят к сопоставлению О
и 0 методом ковариационного анализа. В качестве дополнительной
переменной берутся данные предварительного тестирования по схе-
ме, приведенной для плана "тест - воздействие - ретест".
Наконец, в некоторых случаях необходимо проверить сохране-
ние во времени эффекта воздействия независимой переменной на
зависимую: например, выявить, приводитли новый метод обучения
к долгосрочному запоминанию материала. Для этих целей приме-
няют следующий план:
1. Эксперимент 1: R
2. Контроль 1: R
3. Эксперимент 2: R
4. Контроль 2: R
X
X
Планы для одной независимой переменной
и нескольких групп
Иногда сравнения двух групп недостаточно для подтверждения
или опровержения экспериментальной гипотезы. Такая проблема
возникает в двух случаях: а) необходимость контроля внешних пере-
менных; б) необходимость выявления количественных зависимос-
тей между двумя переменными.
Для контроля внешних переменных используются различные ва-
рианты факторного экспериментального плана. Что касается выяв-
ления количественной зависимости между двумя переменными, то
необходимость ее установления возникает при проверке "точной"
экспериментальной гипотезы. В эксперименте с участием двух групп
в лучшем случае можно установить факт причинной связи между
независимой и зависимой переменными. Но между двумя точками
можно провести бесконечное множество кривых. Для того, чтобы
убедиться в наличии линейной зависимости между двумя перемен-
ными, следует иметь хотя бы три точки, соответствующие трем уров-
ням независимой переменной. Следовательно, экспериментатор дол-
жен выделить несколько рандомизированных групп и поставить их
в различные экспериментальные условия. Простейшим вариантом
является план для трех групп и трех уровней независимой переменной:
Эксперимент): R X, О,
Эксперимент 2: R Х 0
Контроль: R Од
Контрольная группа в данном случае - это третья эксперимен-
тальная группа, для которой уровень переменной Х=0.
138
При реализации этого плана каждой группе предъявляется лишь
один уровень независимой переменной. Возможно, и увеличение
числа экспериментальных групп соответственно числу уровней не-
зависимой переменной. Для обработки данных, полученных с по-
мощью такого плана, применяются те же статистические методы,
которые перечислены выше.
Простые "системные экспериментальные планы", как ни удиви-
тельно, очень редко используются в современных эксперименталь-
ных исследованиях. Может быть, исследователи "стесняются" вы-
двигать простые гипотезы, помня о "сложности и многомерности"
психической реальности? Тяготение к планам с многими независи-
мыми переменными, более того - к многомерным экспериментам
не способствует ясному объяснению причин человеческого поведе-
ния.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84