Этика — компетентность и этичность исследователя

В главе 2 вы узнали о существовании этического кодекса АРА, а во всех последующих главах встречались со вставками, посвященными этике исследований. Хотя у вас должны были сложиться весьма четкие представления об этических требованиях к проведению исследований (согласие, дебрифинг и т. д.), могло остаться непонятным, как все это применять на практике. Настал момент представить вам набор практических советов о том, как быть действительно ответственным экспериментатором.

Недостаточно являться на место проведения экспериментов к моменту их начала - приходите заранее, чтобы успеть подготовить все необходимые материалы до прихода участников. Обращайтесь с участниками исследования всегда так вежливо и уважительно, как вы бы хотели, чтобы они обращались с вами при обратном распределении ролей. Приветствуйте их, когда они приходят в лабораторию, и благодарите за то, что они записались на проведение экспе-

риментов и пришли. Они могут быть слегка напуганы тем, что может случиться с ними во время «психологического» эксперимента, поэтому ваша первая задача - помочь им расслабиться и в то же время показать себя как профессионала, ответственного за ход исследования. Никогда не забывайте, что участники делают вам одолжение - обратное неверно. Почаще улыбайтесь. Начните работу с получения обоснованного согласия и старайтесь не создавать у участников впечатления, что это - отнимающая много времени формальность, которую необходимо исполнить, прежде чем начать важную работу. Дайте участникам понять, что вы хотите, чтобы они ясно понимали свои будущие действия. Если они не задают вопросов во время чтения документа о согласии, по окончании чтения спросите, имеются ли у них вопросы. Проследите, чтобы участники подписали две копии документа о выражении согласия - одну для себя и вторую, необходимую для составления документации по исследованию. Неплохо заранее написать «инструкцию для участников». В зависимости от исследования можно прочитать инструкцию участникам или раздать им распечатанные копии. Не обязательно детально разрабатывать письменную инструкцию, можно составить перечень основных моментов процедуры исследования.

Прежде чем проводить «реальный» эксперимент, отработайте роль экспериментатора с друзьями или коллегами по лаборатории. Проиграйте весь ход эксперимента - представьте, что это генеральная репетиция, в ходе которой вы сможете исправить возникшие проблемы. Будьте внимательны к любым признакам стресса у участников. Это может означать изменение хода исследования и отказ от данных, полученных от испытуемого, но благополучие участников важнее, чем собранные вами данные. Кроме того, вы не профессиональный консультант, а поэтому, если участники испытывают беспокойство из-за участия в исследовании, вежливо препроводите их к своему руководителю.

Тщательно подготовьте дебрифинг. Вам как студентам-экспериментаторам скорее всего, не придется проводить исследования с серьезной мистификацией или высоким уровнем стресса, но вы должны сделать так, чтобы опыт, полученный вашими испытуемыми, имел для них образовательное значение. Поэтому вам необходимо упростить описание явлений, которые вы надеетесь обнаружить в ходе исследования, а также дать участникам возможность высказать свои пожелания по поводу экспериментальной процедуры или идеи о проведении будущих исследований. Не торопитесь заканчивать дебрифинг и не старайтесь дать лишь краткое описание событий в надежде, что испытуемые быстро уйдут. А если они захотят уйти, не пройдя дебрифинг (такое иногда бывает), не разрешайте им. Дебрифинг - это важная часть вашей работы, за которую вы несете ответственность как исследователь и человек, передающий свои знания другим людям. (Конечно, если вам скажут «Я думал, вы сказали, что мы можем уйти в любой момент», то вы уже ничего не сможете поделать!) Прежде чем испытуемые уйдут, напомните им, что на имеющихся у них документах о согласии есть информация о людях, с которыми можно связаться, если возникнут вопросы по поводу исследования. Проинформируйте участников, когда планируется закончить исследование и когда можно будет узнать его результаты. Также попросите их не обсуждать эксперимент с другими людьми, которые могут оказаться его участниками. Утечка, или склонность испытуемых рассказывать об исследовании, в котором они принимали участие, может вызвать серьезные проблемы, особенно в небольших учебных заведениях (более подробно об обязанностях испытуемых см. вставку 6.3). Если вы хорошо обращались с участниками в ходе исследования, то вероятность такого общения между ними возрастает. Перед уходом участников поблагодарите их за то, что они потратили на исследование свое время и силы, и не забудьте улыбнуться им на прощание. Помните о том, что некоторые студенты, которых вы тестируете, еще не выбрали направление специализации и, возможно, думают о психологии - участие в вашем исследовании может усилить их интерес.

а) Для плана 2 х 2 с четырьмя различными группами и пятью участниками на каждую ячейку требуется 20 испытуемых

 

S1	S11
S2	S12
S3	S13
S4	S14
S5	S15
S6	S16
S7	S17
S8	S18
S9	S19
S10	S20

б) Для плана 2 х 2 с повторяемыми измерениями и пятью участниками на каждую ячейку требуется 5 испытуемых

 

S1	S1
S2	S2
S3	S3
S4	S4
S5	S5
S1	S1
S2	S2
S3	S3
S4	S4
S5	S5

в) Для смешанного плана 2 х 2 с пятью участниками на каждую ячейку требуется 10 испытуемых

 

S1	S1
S2	S2
S3	S3
S4	S4
S5	S5
S6	S6
S7	S7
S8	S8
S9	S9
S10	SO

Рис. 8.13. Количество участников в факторных планах

Анализ факторных планов

Как мы уже знаем, многоуровневые однофакторные планы анализируются с помощью однофакторного метода ANOVA. Аналогично факторные планы, в которых данные получают с помощью интервальной шкалы или шкалы отношений, анализируются JV-факторным методом AN О VA, где TV означает количество используем ых независимых переменных. Так, факторный план 2x3 будет анализироваться с помощью двухфакторного дисперсионного анализа, а 2 х 2 х 4 — трехфакторного.

В процессе однофакторного дисперсионного анализа вычисляется только одно отношение F, а далее, если /"значимо, может проводиться дополнительная проверка. В случае факторного плана вычисляется более одного отношения F. Для каждого основного эффекта или взаимодействия находится свое F. Например, для плана 2x2, построенного для изучения влияния визуальных образов и скорости показа на память, одно отношение F будет находиться, чтобы определить наличие основного эффекта у переменной «способ запоминания», второе — чтобы обнаружить основной эффект для скорости показа, а третий, чтобы выявить возможное взаимодействие между этими двумя переменными (в приложении С приведен пример дисперсионного анализа 2 х2). В случае факторного плана А хВ х С вычисляется семь отношений: три для основных эффектов у А, В и С, еще три для эффектов двухфакторного взаимодействия А х В, В х С и АС плюс один для трехфакторного взаимодействия А х В х С. Так же как и в случае с однофакторпым методом AN OVA, факторный дисперсионный анализ может включать последующую проверку. Например, получение в ходе анализа 2x3 значимого У⁷ для фактора, принимающего три значения, приведет к дополнительной проверке (например, к вычислению HSD Таки — см. приложение С), в ходе которой будут сравниваться результаты для уровней 1 и 2, 1 и 3, а также 2 и 3.

Прежде чем завершить эту главу, я хочу сделать еще одно замечание, касающееся факторных планов и дисперсионного анализа. В данной главе мы рассматривали множество матриц, которые могли навести вас на мысль о сельском хозяйстве. Прочитав вставку 8.3, вы узнаете о сэре Рональде Фишере, который изобрел дисперсионный анализ, и поймете, что подобные ассоциации не случайны.

ВСТАВКА 8.3

История — факторные планы на ферме

Представьте, что вы летите в небольшом самолете над Канзасом. В окно вы видите тянущиеся миля за милей поля ферм, расчерченные на прямоугольники. Это может напомнить вам о факторных матрицах 2х2иЗхЗ, с которыми вы познакомились в этой главе. Это связано с тем, что факторные планы и метод ANOVA, применяющийся для их анализа, были разработаны сэром Рональдом Фишером при проведении сельскохозяйственного исследования. Эмпирический вопрос был: «Каковы наилучшие условия или комбинации условий для выращивания урожая X?»

Рональд Эйлмер Фишер (1890-1962) был одним из известнейших ученых, занимавшихся статистикой, равный по заслугам Карлу Пирсону, открывшему способ измерения корреляции, сегодня обозначаемой как «Пирсонова п> (см. следующую главу). Фишер создал статистическую процедуру, использующуюся для проверки предположений в области генетики,

но среди психологов он известен созданием дисперсионного анализа, в ходе которого находится отношение F, позволяющее сделать вывод о нулевой гипотезе экспериментального исследования. Несложно догадаться, что означает «F»¹.

Начиная с 1920 г. на протяжении около 15 лет Фишер работал на экспериментальной сельскохозяйственной станции в английском городе Ротамстед. Он участвовал в исследовании воздействия на урожай различных переменных, например вида удобрений, уровня осадков, времени посадки, а также генетических особенностей растений. Фишер опубликовал статью «Исследование сельскохозяйственных культур. VI. Эксперименты по изучению реакции картофеля на углекислый калий и азот» (Kendall, 1970, р. 447). В ходе исследований он открыл дисперсионный анализ и использовал его для анализа полученных данных. Особенно он подчеркивал важность использования факторных планов «так как при раздельных (однофакторных) экспериментах мы никогда не обнаружим взаимодействий между различными компонентами» (Fisher, 1935/1951, р. 95, курсив мой. - Дж. Г.). Сельскохозяйственные урожаи зависят от сложных комбинаций факторов, и их раздельное изучение не позволяет оценить взаимодействие между ними. Простой план 2x2 одного из экспериментов Фишера изображен на рис. 8.14. Каждый прямоугольник показывает, как обрабатывался один из небольших участков земли. Как и любой факторный план, этот план позволяет оценить основные эффекты (в данном случае для вида удобрений и сорта пшеницы), а также взаимодействие этих факторов. Если предположить, что закрашенное поле производит значительно больше пшеницы, чем остальные три (их урожаи одинаковы), то можно обнаружить наличие взаимодействия: удобрения работали эффективно только для определенного сорта пшеницы.

Фишер включил свою работу по дисперсионному анализу в труд по статистике, опубликованный им в 1925 г. (через год после того, как Дженкинс и Далленбах издали исследование взаимосвязи сна и памяти) (Fisher, 1925). Самая известная из его работ, «Разработка экспериментов» (Fisher, 1935/1951), увидела свет через 10 лет после этого. Она посвящена методу ANOVA и включает обсуждение вопросов статистики и методов исследований. Дисперсионный анализ и факторные планы далеко не сразу получили широкую известность в Соединенных Штатах, но с начала 50-х гг. психологи-экспериментаторы стали использовать их в качестве основного метода статистического анализа.

На этом мы завершаем рассказ об экспериментальных планах, которому были посвящены две последние главы. Прежде чем вы научитесь свободно говорить на

«языке экспериментальной психологии» и создавать методологически правильные эксперименты для проверки ваших гипотез, вам потребуется несколько раз прочитать эти главы (а также главы 5 и 6) и попрактиковаться в использовании различных экспериментальных планов. Далее мы приступим к рассмотрению другого направления исследований, посвященного не изучению различий, а выявлению степени сходства изучаемых переменных.

Резюме

Основы факторных планов

Факторные планы используются для изучения действия нескольких независимых переменных. Они обозначаются с помощью системы обозначений, указывающей количество независимых переменных, значений, принимаемых каждой из переменных, и экспериментальных условий. Например, факторный план 2x3 («два на три») включает две независимые переменные, первая из которых принимает два значения, а вторая — три, и шесть различных условий (2 умножить на 3).