Квазиэкспериментальныe nланы

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).

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.

Для уменьшения числа измеренных параметров используются различные методы латентного анализа. Применению их в психологическом исследовании посвящено множество публикаций. Главной причиной артефактов, возникающих при проведении многомерного психологического тестирования, является реальное физическое время. При анализе данных корреляционного исследования мы отвлекаемся от неодновременности проводимых измерений. Кроме того, считается, что результат последующего измерения не зависит от предыдущего, т. е. не существует эффекта переноса.

Перечислим основные артефакты, которые возникают в ходе применения этого плана:

1. Эффект последовательности – предшествующее выполнение одного теста может повлиять на результат выполнения другого (симметричный или асимметричный перенос).

2. Эффект научения – при выполнении серии различных тестовых испытаний у участника эксперимента может повышаться компетентность в тестировании.

3. Эффекты фоновых воздействий и «естественного» развития приводят к неконтролируемой динамике состояния испытуемого в ходе исследования.

4. Взаимодействие процедуры тестирования и состава группы проявляется при неоднородной группе: интроверты хуже сдают экзамены, чем экстраверты, «тревожные» хуже справляются со скоростными тестами интеллекта.

Для контроля эффектов последовательности и переноса следует пользоваться тем же приемом, что и при планировании экспериментов, а именно – контрбалансировкой. Только вместо воздействий меняется порядок проведения тестов.

Для трех тестов полный план корреляционного исследования с контрбалансировкой выглядит следующим образом:

1-я группа: А В С

2-я группа: CAB

3-я группа: В С А

где А, В, С – различные тесты. Однако я не знаю ни одного случая, когда бы в отечественных корреляционных исследованиях контролировались эффекты тестирования и переноса.

Приведу один пример. Нам необходимо было выявить, как влияет вид задания на успешность выполнения сменяющих одна другую задач. Мы предположили, что для испытуемых не безразлично, в какой последовательности ему даются тесты. Были выбраны задания на креативность (из теста Торренса) и на общий интеллект (из теста Айзенка). Задачи давались испытуемым в случайном порядке. Оказалось, что предшествующее выполнение задания на креативность снижает скорость и точность решения задачи на интеллект. Обратного эффекта не наблюдалось. Не вдаваясь в объяснения этого явления (это сложная проблема) заметим, что здесь мы столкнулись с классическим эффектом асимметричного переноса.

5. Структурное корреляционное исследование. От предшествующих вариантов эта схема отличается тем, что исследователь выявляет не отсутствие или наличие значимых корреляций, а различие в уровне значимых корреляционных зависимостей между одними и теми же показателями, измеренными у представителей различных групп.

Поясним этот случай примером. Допустим, нам необходимо проверить гипотезу, влияет ли пол родителя и ребенка на сходство их личностных черт, например уровня нейротизма по Айзенку. Для этого мы должны провести исследование реальных групп – семей. Затем вычисляются коэффициенты корреляции уровней тревожности родителей и детей. Получаются четыре основных коэффициента корреляции: 1) мать – дочь; 2) мать – сын; 3) отец – дочь; 4) отец – сын, и два дополнительных: 5) сын –дочь; 6) мать–отец. Если нас интересует лишь сравнение сходства – различия первой группы корреляций, а не исследование ассортативности, то мы строим 4-кле-точную таблицу 2х2:

Дети	Роди	тел и
	Мать	Отец
1 Дочь	^г!.	-12
2 Сын	•21

 

Корреляции подвергаются Z-преобразованию и сравниваются not-критерию Стьюдента.

Здесь приведен простейший пример структурного корреляционного исследования. В исследовательской практике встречаются более сложные версии структурных корреляционных исследований. Чаще всего они проводятся в психологии индивидуальности (Б. Г. Ананьев и его школа), психологии труда и обучения (В. Д. Шадриков), психофизиологии индивидуальных различий (Б. М. Теплов, В. Д. Не-былицын, В. М. Русалов и др.), психосемантике (В. Ф. Петренко, А. Г. Шмелев и др.).

6. Лонгитюдное корреляционное исследование. Лонгитюдное исследование – вариант квазиэкспериментальных исследовательских планов. Воздействующей переменной психолог, проводящий лонгитюд-ное исследование, считает время. Оно является аналогом плана тестирования одной группы в разных условиях. Только условия считаются константными. Результатом любого временного исследования (в том числе и лонгитюдного) является построение временного трен-да измеряемых переменных, которые могут быть аналитически описаны теми или иными функциональными зависимостями.

Лонгитюдное корреляционное исследование строится по плану временных серий с тестированием группы через заданные промежутки времени. Помимо эффектов обучения, последовательности и т. д. в лонгитюдном исследовании следует учитывать эффект выбывания: не всех первоначально принимавших участие в эксперименте удается обследовать через какое-то определенное время. Возможно, взаимодействие эффектов выбывания и тестирования (отказ от участия в последующем обследовании) и т. д.

Структурное лонгитюдное исследование отличается от простого лонгитюдатем, что нас интересует не столько изменение центральной тенденции или разброса какой-либо переменной, сколько изменение связей между переменными. Такого рода исследования широко распространены в психогенетике.

Обработка и интерпретация данных корреляционного исследования. Данные структурного корреляционного исследования представляют собой одну или несколько матриц «испытуемые» х «тесты». Первичная обработка заключается в подсчете коэффициентов статистической связи между двумя и более переменными. Выбор меры связи определяется шкалой, с помощью которой произведены измерения.

1. Если измерения произведены по дихотомической шкале, то для подсчета тесноты связи признаков применяется коэффициенте?. Дихотомическую шкалу часто путают со шкалой наименований (даже в пособиях по статистике; см., например, Дж. Гласе и Дж. Стенли «Статистические методы в педагогике и психологии», 1976). Дихотомическая шкала – вырожденный вариант шкалы интервалов; для нее

17. 4