Выравнивание условий эксперимента

Выравнивание условий относится ко всем объектам, участвующим в опытах: экспериментальным и контрольным. Возможны эксперименты и без контрольного объекта, повторяющиеся несколько раз. Тогда выравниванию подлежат условия экспериментальных объектов в каждой серии опытов.

Прежде чем приступить к выравниванию условий, надо выделить характеристики, предположительно влияющие на ожидаемое следствие. Это требует предварительного анализа проблемы при разработке программы исследования. Все эти характеристики потенциально представляют собой экспериментальные переменные. Но в каждом отдельном опыте проверяется воздействие только одного из выделенных факторов, а остальные подлежат выравниванию.

В первую очередь выравнивают основные параметры общей социальной ситуации, такие, как тип поселения, отрасль производства, этническая и культурная среда, временной интервал и другие особенности, равноприложимые ко всем объектам изучаемого процесса.

Основные приемы выравнивания индивидуальных характеристик в случае, когда единицы наблюдения - индивиды, следующие.

1. Точечное выравнивание применяют в опытах с малыми группами. Процедура сводится к подбору индивидов в подлежащих выравниванию группах по единым признакам, выделенным как существенные, таким, например, как: а) возраст; б) семейное положение; в) пол; г) постоянное место жительства и т.д. Тогда при выравнивании в экспериментальной и контрольной группах каждому индивиду в первой группе должен быть найден аналог во второй: Иванову, студенту 3 курса, 20 лет, неженатому, иногороднему должен соответствовать Петров с точно такими же данными. Такой способ эффективен для малочисленных групп, поэтому применяется, как правило, в лабораторных экспериментах и крайне редко - в полевых исследованиях.

2. Частотное выравнивание предполагает сопоставление существенных признаков в опытной и контрольной группах в пропорциях, средних величинах и т.д., в соответствии с аналогичными показателями генеральной совокупности (см. табл. 4) [24,355]..

При этом возникает опасность, что может быть разное сочетание значений выделенных признаков в опытной и контрольной группах, отличающееся и от их распределения в генеральной совокупности. Например, если в качестве опытной и контрольной групп берутся, допустим, по одной группе юридического и бухгалтерского факультетов, то в них может быть разное соотношение мужчин и женщин, или городских и иногородних, отличающееся от распределения этих параметров во всей генеральной совокупности, т.е. среди всех студентов академии.

Таблица 4

Частотное выравнивание индивидуальных характеристик

в контролируемом эксперименте (в %)

Характеристика, подлежащая выравниванию	Генеральная совокупность (студенты академии)	Группа
Экспериментальная	Контрольная
Пол
Мужской
Женский
Местожительство
Городские
Иногородние

 

3. Выравнивание по квоте, применяемое часто в больших выборках, позволяет устранить недостатки предыдущего метода. В этом случае сопоставляют группы по пропорциональному представительству признаков, взятых в жестких сочетаниях (квотах), как показано в табл. 5 [24,356]:

Таблица 5

Выравнивание индивидуальных характеристик

в контролируемом эксперименте методом квоты (в %)

Квота характеристик, подлежащая выравниванию	Группа
Экспериментальная	Контрольная
Мужчины - юристы III курса, городские, возраст 20 лет
Женщины - юристы III курса, городские, возраст 20 лет

 

4. Случайно-механическое выравнивание используется при массовых экспериментах, на крупных объектах, когда отбор индивидов производится по правилам случайной бесповторной выборки. Однако данный прием не годится для небольших групп.

Разновидность контролируемых натурных экспериментов – рандомизация (от английского random - случайность), которая позволяет устранить или минимизировать воздействие неконтролируемых "случайных" факторов.

Используя значительное число экспериментальных и контрольных объектов или проводя многочисленные эксперименты, рандомизация позволяет "гасить" влияние неконтролируемых (фоновых) воздействий, если они не являются систематическими. Тогда экспериментальный эффект оценивается обычным исчислением значимости средних по критериям состояния "до - после" на экспериментальных и контрольных объектах, а степень значимости выявленных закономерностей определяется с помощью корреляционного анализа.

Довольно плодотворным методом социологического исследования может быть мысленный эксперимент, или квазиэксперимент. Своеобразие его в том, что вместо манипуляций с реальными объектами мы оперируем с информацией о совершившихся событиях.

В натурном эксперименте исследователь проектирует предполагаемые события, воздействуя на экспериментальный объект их гипотетическими причинами. В мысленном же эксперименте ход рассуждений обратный: от наличных следствий к возможным причинам. Такой экспериментальный ход называется ретроспективным анализом или экспериментом "ex-post-facto".

Например, можно ретроспективно проверить предположение о том, что характер творческой деятельности студента существенно влияет на направления его последующей карьеры (вспомним Жванецкого: "Мы с Ильченко и Карцевым кончили Одесский институт инженеров водного транспорта. Понятно, что это за институт, если посмотреть, каких специалистов он выпускает"). В данном случае, проверяем, насколько участие студента в научных исследованиях определяет его дальнейшую карьеру в сфере науки. Для этого из списка выпускников вуза выбираем тех, кто сделал карьеру в научной сфере - защитил диссертацию, работает в вузе или научно-исследовательском институте и т.д. Затем проверяем их наличие в списках участников НИРС в те года, когда они учились в институте. Если доля участвовавших в НИРС среди этой группы будет существенно выше, чем в среднем по контингенту студентов вуза, то, очевидно, сделанное предположение обоснованно.