Особенности выборки определяются целями исследования.

Специалист по психогенетике выбирает в качестве испытуемых моно- и дизиготных близнецов, а также их родите­лей, дедушек и бабушек.

Медицинский психолог при изучении агрессивного поведе­ния у лиц с синдромом посттравматического стресса исследует выборку ветеранов афганской войны.

Все потенциальные испытуемые характеризуются разным полом, возрастом, со­циальным положением, уровнем образования, состоянием здоровья и т. д. Кроме того, они обладают различными индивидуально-психологическими особенностями, например разными уровнями интеллекта, нейротизма, агрессивности.

Различают четыре основных вида «дизайна» — конструирования эксперимен­тальных групп.

При первом варианте исследование проводится с двумя различными группами: экспериментальной и контрольной, которые ставятся в разные условия. Это наибо­лее распространенный способ.

Второй вариант предполагает исследование одной группы: ее поведение изуча­ется и в экспериментальных и в контрольных условиях. Он применяется, когда име­ется только экспериментальная группа и нет возможности сформировать конт­рольную.

Третий вариант — конструирование групп методом «парного дизайна» — состо­ит в следующем. Для каждого субъекта группы подбирается эквивалентный ему (или похожий на него), и они распределяются по разным группам. Соответственно контрольная и экспериментальная группы становятся похожими по составу испы­туемых. Конечно, в этом случае невозможно соблюсти полную эквивалентность групп в обоих условиях эксперимента, но данный способ значительно лучше, чем эксперимент с участием одной группы в разных условиях.

Наконец, четвертый план является смешанным: все группы ставятся в разные условия. При этом образуется несколько групп. Способ применяется при фактор­ном планировании эксперимента.

Для того что­бы выборка представляла генеральную совокупность (т.е. давала бы объективную информацию распространяющуюся на большинство людей), потенциальные испытуемые должны быть подобраны по определенным критериям.

Итак, формирование выборки испытуемых — экспериментальной группы — должно подчиняться ряду правил.

1. Содержательный критерий (критерий операциональной валидности). Операциональная валидность определяется соответствием эксперимен­тального метода проверяемой гипотезе. Подбор экспериментальной группы должен определяться предметом и гипотезой исследования. Бессмысленно проверять сте­пень развития произвольного запоминания у годовалых и двухлетних детей или вы­яснять, в какой мере уровень интеллекта группы московских бомжей влияет на вы­бор того или иного кандидата в Государственную думу (ибо они голосовать не име­ют права).

Таким образом, экспериментатор должен создать модель идеального объекта экс­периментального исследования для своего частного случая и по возможности его описать, следуя этому описанию при формировании экспериментальной группы. Характеристики реальной экспериментальной группы должны минимально откло­няться от характеристик идеальной экспериментальной группы.

2. Критерий эквивалентности испытуемых (критерий внутренней валидности). Результаты, полученные при исследовании экспериментальной выборки, должны распространяться на каждого ее члена. То есть мы должны учесть все значимые характеристики объекта исследования, различия в выраженности которых могут су­щественно повлиять на зависимую переменную.

Допустим, необходимо проверить влияние ситуативной тревожности детей на скорость овладения школьными навы­ками. В этом случае состав экспериментальной группы должен быть подобран так, чтобы в нее входили дети с одинаковым уровнем развития интеллекта. Процедура подбора эквивалентных групп и эквивалентных испытуемых называ­ется рандомизацией.

3. Критерий репрезентативности (критерий внешней валидности). Существуют теоретические статистические критерии репрезентативности (представленности) выборки испытуемых. Группа лиц, участвующих в эксперименте, должна представ­лять всю часть популяции, по отношению к которой мы можем применять данные, полученные в эксперименте. Величина экспериментальной выборки определяется видом статистических мер и выбранной точностью (достоверностью) принятия или отвержения экспериментальной гипотезы. Она может быть равна множеству инди­видов, чье поведение нас интересует. Экспериментальная выборка может представ­лять лишь часть интересующего нас множества. Главная проблема состоит в том, чтобы определить, на какие другие интересующие нас группы можно распростра­нить результаты проводимого нами исследования.

Подбор экспериментальной группы осуществляется с помощью различных стра­тегий:

1. Метод приближенного моделирования. Наиболее простой вариант составления репрезентатив­ной группы испытуемых, характеристики которой соответствуют характеристикам интересующей нас популяции. Иногда невозможно найти способ создания репре­зентативной группы. Тогда используется метод приближенного моделирования. В частности, исследование может проводиться при участии студентов 2-го курса университета, а данные приписываются всем людям, или «людям в возрасте от 17 до 21 года», или «людям со средним образованием в возрасте от 17 до 21 года» и т. д. Чем меньше генерализация, т. е. чем точнее набор критериев, описывающих попу­ляцию, на которую распространяются выводы о характеристиках эксперименталь­ной выборки, тем выше внешняя валидность эксперимента.

2. Метод случайного выбора, или рандомизации, экспериментальную выборку составляют так, что каждой личности предоставляет­ся равный шанс для участия в эксперименте. Каждому индивиду присваивается но­мер; с помощью таблицы случайных чисел производится формирование эксперимен­тальной выборки. Процедура очень трудноосуществима, поскольку каждый предста­витель интересующей нас популяции должен быть учтен. На практике прибегают к более простым способам случайного отбора. Отбирают любую группу испытуемых, затем измеряют у них значимое для эксперимента индивидуальное свойство.

3. Стратометрический способ моделирования выборки. Генеральная совокупность рассматривается как совокупность групп, обла­дающих определенными характеристиками. В экспериментальную выборку отбира­ются испытуемые с соответствующими характеристиками — так, чтобы в ней были равно представлены лица из каждой страты. Чаще всего используются следующие характеристики: пол, возраст, политические предпочтения, образование и уровень доходов. Эту стратегию применяют психодиагносты при разработке тестов, педаго­гические психологи, в основном же ею пользуются социологи и социальные психо­логи при опросах общественного мнения, исследовании социальных установок и т.д.

Ряд авторов выделяет стратегию попарного отбора. При этом эксперименталь­ная и контрольная группы составляются из индивидов, эквивалентных по значимым для эксперимента побочным параметрам. Идеальный вариант — использование близнецовых пар (моно- и дизиготных). Разновидностью этой стратегии является подбор однородных подгрупп, в которых испытуемые уравнены по всем характерис­тикам, кроме интересующих исследователя дополнительных переменных. Другой вариант — выделение значимой дополнительной переменной. Все испытуемые тес­тируются, ранжируются по уровню выраженности переменной. Группы формиру­ются так, чтобы испытуемые, обладающие одинаковыми или близкими значениями переменной, попали в разные группы.

Итак, существует шесть стратегий построения групп:

1) рандомизация;

2) попарный отбор;

3) рандомизация с выделением страт (стратометрический отбор);

4) приближенное моделирование;

5) репрезентативное моделирование;

6) привлечение реальных групп.

Различают два основных типа привлечения испытуемых в группу:

а) отбор, б) распределение.

Отбор проводят при рандомизации, рандомизации с выделением страт, при репрезентативном и приближенном моделировании. Распределение осу­ществляется при способе составления групп из эквивалентных пар и исследовани­ях с участием реальных групп.

Считается, что наилучшая внешняя и внутренняя валидность достигается при стратегии подбора эквивалентных пар и стратометрической рандомизации: индиви­дуальные особенности испытуемых с помощью этих стратегий контролируются мак­симально. В остальных же случаях нет никаких гарантий эквивалентности испытуе­мых, контролируемости индивидуальных различий и представительности группы.

Отдельная проблема — численность экспериментальной выборки. В зависимо­сти от целей и возможностей она может варьировать от одного испытуемого до не­скольких тысяч человек. Количество испытуемых в отдельной группе (эксперимен­тальной или контрольной) в большинстве экспериментальных исследований варьирует от 1 до 100. Рекомендуется, чтобы численность сравниваемых групп была не ­менее 30-35 человек из статистических соображений: коэффициенты корреляции выше 0,35 при таком количестве испытуемых значимы при а = 0,05.

Если же для обработки данных используется факторный анализ, то существует простое правило: надежные факторные решения можно получить лишь в том слу­чае, когда количество испытуемых не менее чем в 3 раза превышает число регистри­руемых параметров. Кроме того, как рекомендует Л. В. Куликов, целесообразно уве­личивать количество испытуемых, по крайней мере, на 5-10 % больше требуемого, поскольку часть из них будет «отбракована» в ходе эксперимента или при анализе экспериментальных протоколов (не поняли инструкцию, не приняли задачу, дали «девиантные» результаты и т.д.).

Что касается состава по полу и возрасту, то рекомендуется (кроме специальных случаев) разбивать общую группу на подгруппы мужчин и женщин и обрабатывать данные отдельно для каждой подгруппы. Возрастной состав определяется исходя из целей исследования.

 

Тема 6: Экспериментальные планы

 

В первую очередь речь идет о выделении внешних переменных, которые могут влиять на зависимую переменную. Планирование необходимо для обеспечения внешней и внутренней валидности эксперимента.

Следующим шагом является выбор экспериментального плана. Какой план предпочтительнее? Ответ на этот вопрос зависит от того, какова экспериментальная гипотеза, какое число внешних переменных вы должны контролировать в экспери­менте, какие возможности предоставляет ситуация для проведения исследований и т.д. При ограниченности времени и ресурсов выбирают максимально простые экспериментальные планы. Для проверки сложных гипотез, требующих управления несколькими независимыми переменными и учета многих дополнительных переменных, используют соответствующие усложненные планы.

Классификация планов экспериментального исследования

1. Исследователь может проводить эксперимент при участии одного испытуемого. В этом случае он применяет какой-либо из планов исследования для одного испытуе­мого.

2. Если исследователь работает с группой, то он может выбрать ряд планов с использованием экспериментальной и контрольных групп. Простейшими являются планы для двух групп (основной и контрольной). Если необходим более сложный контроль, применяются планы для нескольких групп.

3. Дру­гой вариант, часто используемый в психологии, — факторные планы. Они исполь­зуются, если требуется выявить влияние двух и более независимых переменных на одну зависимую. При этом независимые переменные могут иметь несколько уров­ней интенсивности.

Существуют и более сложные экспериментальные планы.

Процессуальная классификация планов для исследования связи двух перемен­ных создана Д. Кэмпбеллом. Основными являются:

· простой план для двух групп с предварительным тестированием (тест—воздействие—ретест);

· план для двух ран­домизированных групп без предварительного тестирования (рандомизация—воз­действие—тест);

· план Соломона для четырех групп, объединяющий оба этих плана. Они называются планами истинных экспериментов.

· В случае, если план истинного эксперимента реализовать невозможно или не нужно, исследователь применяет один из квазиэкспериментальных планов.

 

6.1. Планы для одной независимой переменной

План «истинного» экспериментального исследования отличается от других следующими важнейшими признаками:

1) применением одной из стратегий создания эквивалентных групп, чаще всего — рандомизации;

2) наличием экспериментальной и, как минимум, одной контрольной группы;

3) завершением эксперимента тестированием и сравнением поведения группы, по­лучившей экспериментальное воздействие (X ₁), с группой, не получившей воз­действия Х₀.

1. План для двух рандомизированных групп с тестированием после воздей­ствия. Его автор — известный биолог и статистик Р. А. Фишер [Fisher R. A., 1935].

Таблица 5.1

1. Экспериментальная группа	R Х О1
2. Контрольная группа	R О2

 

Здесь R— рандомизация, Х— воздействие, О₁ — тестирование первой группы, О₂ — тестирование второй группы.

Необходимое условие - равенство экспериментальной и контрольной групп. Чаще всего для достижения эквива­лентности групп применяют процедуру рандомизации. Этот план реко­мендуют использовать в том случае, когда нет возможности или необходимости про­водить предварительное тестирование испытуемых. После проведения рандомизации или иной процедуры уравнивания групп осуще­ствляется экспериментальное воздействие.

Если необходимо использовать не 1 уровень воздействия, то применяются пла­ны с несколькими экспериментальными группами (по числу уровней воздействия) и одной контрольной.

Материал для сравнения 2 групп дает измере­ние поведения. Обработка данных проводится с помощью математической статистики.

Плюсы: Поскольку предварительное тестирование отсут­ствует, исключен эффект взаимодействия процедуры тестирования и содержания экспериментального воздействия и сам эффект тестирования.

План позволяет кон­тролировать влияние состава групп, стихийного выбывания, влияние фона и есте­ственного развития, взаимодействие состава группы с другими факторами, позволя­ет также исключить эффект регрессии за счет рандомизации и сравнения данных экспериментальной и контрольной групп.

Минусы: При проведении большинства экспериментов необходимо жестко контролировать исходный уровень зависимой переменной, будь то интеллект, тревож­ность, знания или статус личности в группе. Рандомизация не дает абсолютной гарантии правильности выбора. Когда суще­ствуют сомнения в результатах рандомизации, применяют план с предварительным тестированием.

2. План для двух рандомизированных групп с предварительным и итоговым тестированием.

1. Экспериментальная группа	R О1 Х О2
2. Контрольная группа	R О3 О4

 

План с предварительным тестированием пользуется популярностью у психоло­гов, т. к. гипотеза большинства психологических исследований, содержит прогноз определенного изменения свойства индивида под влиянием внешнего фак­тора. Поэтому план «тест—воздействие—ретест» с применением рандомизации и контрольной группой очень распространен.

Минусы: взаимодействие тестирования с экспериментальным воздействием.

Плюсы: с помощью этого плана можно контролировать другие внешние перемен­ные. Контролируется фактор «истории» («фона»), так как в промежутке между пер­вым и вторым тестированием обе группы подвергаются одинаковым («фоновым») воздействиям. Вместе с тем Кэмпбелл отмечает необходимость контроля «внутригрупповых событий», а также эффекта неодновременности тестирования в обеих группах. В реальности невозможно добиться, чтобы тест и ретест проводились в них одновременно. План превращается в квазиэкспериментальный, например:

R О₁ Х О₂

R О₃ О₄

При обработке данных обычно используются параметрические критерии t и F (для данных в интервальной шкале). Вычисляются три значения t: сравнение 1) О₁ и О₂; 2) О₃ и О₄; 3) О₂ и О₄. Гипотезу о значимом влиянии независимой переменной на зависимую можно принять в том случае, если выполняются два условия: а) раз­личия между О₁ и О₂ значимы, а между О₃ и О₄ — незначимы и б) различия между О₂ и О₄ значимы. Показатели сравниваются по t -критерию Стьюдента. В случае значимости различий принимается экспериментальная гипотеза о влиянии независимой переменной на зависимую.

3. План Соломона используется при проведении эксперимента на четырех груп­пах:

1. Эксперимент1: R О₁ Х О₂

2. Контроль 1: R О₃ О₄

3. Эксперимент 2: R X О₅

4. Контроль 2: R О₆

План включает исследование двух экспериментальных и двух контрольных групп.

План Соломона представляет собой объединение двух ранее рассмотренных пла­нов: первого, когда не производится предварительное тестирование, и второго — «тест—воздействие—ретест».

Плюсы: Соломон с помощью своего плана выявляет эффект экспериментального воз­действия четырьмя разными способами: при сравнении 1) О₂ — О₁; 2) О₂ — О₄; 3) О₅ — О₆ и 4) О₅ — О₃.

Сравнение средних по столбцам позволяет выявлять эффект экспериментально­го воздействия — влияние независимой переменной на зависимую. Средние по стро­кам показывают эффект предварительного тестирования. Сравнение средних по ячейкам характеризует взаимодействие эффекта тестирования и эксперименталь­ного воздействия, что свидетельствует о мере нарушения внешней валидности.

Наконец, в некоторых случаях необходимо проверить сохранение во времени эф­фекта воздействия независимой переменной на зависимую: например, выяснить, приводит ли новый метод обучения к долгосрочному запоминанию материала Для этих целей применяют следующий план:

1 Эксперимент 1 R О₁ Х О₂

2 Контроль 1 R О₃ О₄

3 Эксперимент 2 R О₅ Х О₆

4 Контроль 2 R О₇ О₈

 

6.2. Планы для одной независимой переменной и нескольких групп

Когда экспериментатор выде­ляет несколько рандомизированных групп ставит их в различные эксперимен­тальные условия. Простейшим вариантом является

1. План для трех групп и трех уровней независимой переменной:

Эксперимент 1: R Х₁ О₁

Эксперимент 2: R Х₂ О₂

Контроль: R О₃

Возможно и увеличение числа экспериментальных групп соответственно числу уровней независимой переменной. Для обработки данных, по­лученных с помощью такого плана, применяются те же статистические методы, что были перечислены выше.

6.3 Факторные планы

Обычным способом комбинирования нескольких переменных яв­ляется факторное комбинирование, при котором каждый уровень од­ной независимой переменной сочетает с каждым уровнем второй пе­ременной, третьей и т. д. Независимые переменные в подобном пла­не называют также факторами.

Факторные эксперименты применяются тогда, когда необходимо проверить сложные гипотезы о взаимосвязях между переменными. Общий вид по­добной гипотезы: «Если А₁, А₂,..., А_n, то В». Такие гипотезы называются комплексными, комбинированными. Факторные эксперименты являются част­ным случаем многомерного исследования, в ходе проведения которого пытаются ус­тановить отношения между несколькими независимыми и несколькими зависимы­ми переменными. В факторном эксперименте проверяются одновременно, как пра­вило, два типа гипотез:

1) гипотезы о раздельном влиянии каждой из независимых переменных;

2) гипотезы о взаимодействии переменных, а именно — как присутствие одной из независимых переменных влияет на эффект воздействия другой.

Факторный эксперимент строится по факторному плану. Факторное планирова­ние эксперимента заключается в том, чтобы все уровни независимых переменных сочетались друг с другом. Число экспериментальных групп равно числу сочетаний уровней всех независимых переменных.

Сегодня факторные планы наиболее распространены в психологии, поскольку простые зависимости между двумя переменными в ней практически не встречаются.

Главная проблема, которую удается решить в факторном эксперименте и невоз­можно решить, применяя несколько обычных экспериментов с одной независимой переменной, — определение взаимодействия двух переменных.

В качестве примера факторного эксперимента предположим, что вы хотите узнать, быстрее ли достигается консенсус в группе с лиде­ром, чем в группе без лидера.

Вам нужно определить, какие условия вы будете контролировать и каким вы позволите меняться. Должны или нет все члены группы быть одного пола? Структурированной или свободной должна быть коммуникация? Легкую или трудную зада­чу следует вам дать группе для решения? Возможно, вы посчитаете, что нецелесообразно контролировать или рандомизировать все эти факторы. Например, вы можете посчитать, что влияние лидера на эффективность группы зависит от численности группы; в этом слу­чае вы можете предпочесть варьировать в качестве факторов и ли­дерство, и численность группы. Предположим, что вы выбрали два уровня лидерства — с лидером и без него — и четыре уровня числен­ности — 3, 6,10 и 20 членов.

На рис. 9.5 показан обычный способ проведения подобного фак­торного эксперимента. Строится матрица, каждой стороне которой соответствует один фактор. Клетки внутри матрицы называют ячей­ками. Как и в более простых экспериментах, участники распреде­ляются по различным ячейкам случайным образом. В нашем при­мере в левой верхней ячейке будут участники, распределенные в группу с тремя членами, один их которых станет лидером. Вы мо­жете видеть, что любой ряд или столбец сам по себе образует про­стой эксперимент с одной переменной. Выбранный нами пример называют планом 2 х 4,^е поскольку один фактор имеет два уровня, а второй — четыре.

Лидерство	С лидером	Численность группы
Без лидера

Рис. 9.5. Схематическое изображение факторного плана 2x4.

Один фак­тор, лидерство, имеет два уровня: с лидером и без него. Второй фактор, численность группы, имеет четыре уровня: 3, 6, 10 и 20 членов

Рис. 9.6. Схематическое изображение факторного плана 2x3x4. Факто­рами являются лидерство (с лидером и без него), пол (мужчины, смешан­ная группа и женщины) и численность группы (3, 6, 10 и 20 членов)

Количество факторов в факторном плане ограничено только вашим воображением и населением мира. Предположим, мы считаем, что принятие группового решения зависит не только от лидерства и чис­ленности группы, но также от пола ее членов. Мы делаем пол третьим фактором, имеющим три уровня. Три уровня? Совершенно верно — мужчины, женщины и смешанная группа (приблизительно половина мужчин и половина женщин). На рис. 9.6 показан схема этого расши­ренного плана⁷, который назовут факторным планом 2x3x4.

В случае факторных экс­периментов сами факторы становятся внутригрушювыми и меж­групповыми, и оба вида факторов можно включить в одиночный фак­торный эксперимент, иногда называемый смешанным факторным планом. Например, в нашем эксперименте с лидерством мы могли бы иметь в каждой ячейке различный состав членов группы, превра­щая оба фактора в межгрупповые. Или же мы могли бы создать смешанный план, заставив одних и тех же членов каждой группы рабо­тать с лидером и без него. В этом случае численность группы по-преж­нему оставалась бы внутригрупиовым фактором, а лидерство было бы межгрупповым фактором.

 

Преимущества

Основное преимущество факторного эксперимента в том, что мы можем изучать взаимодействия. Взаимодействие имеет место, когда связь между одной независимой переменной и поведением испытуе­мого зависит от уровня второй независимой переменной. Например, группа из трех человек может легко принимать решения с лидером или без него, но по мере того как численность группы возрастает, мы можем обнаружить, что группам без лидера требуется все больше вре­мени для достижения консенсуса. Следовательно, связь между ли­дерством и временем принятия решения зависит от численности группы. На рис. 9.7 показан график подобного взаимодействия. Как вы можете видеть, на время, необходимое для решения задачи, не влияет наличие лидера в группе из трех человек. Однако когда чис­ленность группы увеличивается, наличие лидера становится важным для сокращения времени принятия решения. Два эксперимента с одной, переменной не дали бы нам информации о подобных взаимо­действиях; они лишь позволили бы нам увидеть общее влияние либо лидерства, либо численности группы. Исследовать взаимодействия нам позволяет только факторный эксперимент.

Существует бесконечный ряд обстоя­тельств, которые могут определять поведение? Предположим, мы ре­шили, что для проведения эксперимента нам необходимо выбрать одно из этих обстоятельств в качестве независимой переменной. Дру­гие обстоятельства будут либо контролироваться, либо им будет по­зволено меняться случайным образом. Как только мы определили влияние этого обстоятельства на проведение, мы можем выбрать для изучения какое-то другое обстоятельство. Проблемой при этом под­ходе является наивное допущение, что стоит нам только узнать эф­фекты каждой независимой переменной, мы можем просто сложить их вместе и объяснить поведение. Это допущение полностью игно­рирует эффекты взаимодействия обстоятельств. Игнорирование взаимодействий в том случае, когда мы ожидаем, что они существу­ют, может привести нас к ошибочным заключениям.

 

Рис. 9.7. Эти гипотетические результаты показывают возможное взаимо­действие лидерства с численностью группы. Заметьте, что для самой ма­лочисленной группы время решения задачи не зависит от лидерства, но в случае более многочисленных групп лидерство уменьшает время поиска решения.

Планируя эксперимент с одной переменной, когда вы рассмат­риваете возможность превращения какого-либо обстоятельства в контролируемую переменную и полагаете, что на результаты мо­жет влиять ее уровень, который вы выбрали, вы должны подумать о возможном взаимодействии.

Уменьшает ли наличие лидера время решения задачи? Ответ на этот вопрос может зави­сеть от численности группы.

Влияет ли высота шрифта на время чтения? Ответ может зависеть от возраста читателя.

Влияет ли просмотр телепередач с насилием на агрессивность детей? Ответ может зависеть от того, сколько времени они проводят у телевизо­ра.

Всякий раз, когда вы полагаете, что исход планируемого вами эксперимента может зависеть от какого-то иного обстоятельства, вы рискуете допустить ошибку, если превращаете это обстоятельство в контролируемую или случайную переменную. Беря за основу эк­спериментальные результаты, показанные на рис. 9.7, предположим, что вместо проведения факторного эксперимента мы решили, что будет вполне приемлем эксперимент с одной переменной. Если бы мы превратили численность группы в контролируемую переменную _и решили использовать только группы из трех человек, то пришли бы к заключению, что время решения задачи не связано с лидер­ством. С другой стороны, если бы мы выбрали группы из 20 чело­век, то заключили бы, что лидерство оказывает большое влияние на время решения задачи.

6.4. Планы экспериментов для одного испытуемого

Эксперименты на выборках с контролем переменных стали использовать в психологии с 1910-1920-х гг. Особое рас­пространение экспериментальные исследования на уравненных группах получили после создания выдающимся биологом и математиком Р. А. Фишером теории пла­нирования экспериментов и обработки их результатов (дисперсионный и ковариа­ционный анализы). Но психологи применяли эксперимент задолго до появления тео­рии планирования исследования выборок.

Первые экспериментальные исследова­ния проводились с участием одного испытуемого — им являлся сам эксперимента­тор либо его ассистент. Начиная с Г. Фехнера (1860), в психологию пришла техника экспериментирования для проверки теоретических количественных гипотез.

Классическим экспериментальным исследованием одного испытуемого стала ра­бота Г. Эббингауза, которая была проведена в 1913 г. Эббингауз исследовал явле­ние забывания с помощью заучивания бессмысленных слогов (изобретенных им же). Он заучивал серию слогов, а затем пытался их воспроизвести через определенное время. В итоге была получена классическая кривая забывания: зависимость объема сохраненного материала от времени, прошедшего с момента заучивания (рис. 5.5).

В эмпирической научной психологии взаимодействуют и борются три исследо­вательские парадигмы.

1) Представители одной из них, традиционно идущей от есте­ственнонаучного эксперимента, считают единственно достоверным знанием только то, которое добывается в экспериментах на эквивалентных и репрезентативных вы­борках. Основной аргумент сторонников этой позиции — необходимость контроля внешних переменных и нивелирования индивидуальных различий для нахождения общих закономерностей.

2) Представители методологии «экспериментального анализа поведения» критику­ют сторонников статистического анализа и планирования экспериментов на выбор­ках. По их мнению, нужно проводить исследования с участием одного испытуемого и с применением определенных стратегий, которые позволят в ходе эксперимента редуцировать источ­ники артефактов. Сторонниками этой методологии являются такие известные исследователи, как Б. Ф. Скиннер, Г. А. Мюррейидр.

3) Наконец, классическое идиографическое исследование проти­вопоставляется как эксперимен­там с участием одного испытуемо­го, так и планам, изучающим пове­дение в репрезентативных выбор­ках. Идиографическое исследова­ние предусматривает изучение индивидуальных случаев: биогра­фий или особенностей поведения отдельных людей. Примером являются замеча­тельные работы Лурии «Потерянный и возвращенный мир» и «Маленькая книжка о большой памяти».

Во многих случаях исследования, проводимые с участием одного испытуемого, являются единственно возможным вариантом. Методология исследования одного испытуемого разрабатывалась в 1970—1980-е гг. многими авторами: А. Кезданом, Т. Кратохвиллом, Б. Ф. Скиннером, Ф.-Дж. МакГиганом и др.

В ходе эксперимента выявляются два источника артефактов: а) ошибки в страте­гии планирования и в проведении исследования; б) индивидуальные различия.

Если создать «правильную» стратегию проведения эксперимента с одним испы­туемым, то вся проблема сведется лишь к учету индивидуальных различий. Экспе­римент с одним испытуемым возможен тогда, когда: а) индивидуальными различия­ми можно пренебречь в отношении переменных, изучаемых в эксперименте, все ис­пытуемые признаются эквивалентными, поэтому возможен перенос данных на каждого члена популяции; б) испытуемый уникален, и проблема прямого переноса данных неактуальна.

Стратегия экспериментирования с одним испытуемым разработана Скиннером для исследования процесса обучения.

Исследование по схеме «один испытуемый» (single-subject research) называется также планированием временных серий. Основным показателем влияния независи­мой переменной на зависимую при реализации такого плана является изменение характера ответов испытуемого от воздействия на него изменения условий экспери­мента во времени. Существует ряд основных схем применения этой парадигмы.

Существуют различные варианты планирования по методу временных серий. Различают

- схемы регулярного чередования серий (А-В-А-В),

- серии стохастических последовательностей и

- схемы позиционного уравнивания (пример: А-В-В-А).

Применение более «длинных» временных планов увеличивает гарантию обнару­жения эффекта, но приводит к утомлению испытуемого и другим кумулятивным эф­фектам.

Про­стейшая стратегия — схема А—В. Испытуемый первоначально выполняет деятель­ность в условиях А, а затем — в условиях В (см. рис. 5.8).

При использовании этого плана возникает закономерный вопрос: а сохранила бы кривая ответов прежний вид, если бы не было воздействия? Проще говоря, эта схема не контролирует эффект плацебо. Кроме того, неясно, что привело к эффекту: может быть, воздействие оказала не переменная В, а какая-либо иная переменная, не учтенная в эксперименте.

Поэтому чаще применяется другая схема: А—В—А. Первоначально регистриру­ется поведение испытуемого в условиях А, затем условия изменяются (В), а на тре­тьем этапе происходит возвращение прежних условий (А). Изучается изменение функциональной связи между независимой и зависимой переменными. Если при из­менении условий на третьем этапе восстанавливается прежний вид функциональ­ной зависимости между зависимой и зависимой переменными, то независимая пе­ременная считается причиной, которая может модифицировать поведение испытуе­мого.

Однако и первый, и второй варианты планирования временных серий не позво­ляют учесть фактор кумуляции воздействий. Возможно, к эффекту приводит соче­тание — последовательность условий (А и В). Неочевидно и то, что после возврата к ситуации В кривая примет тот же вид, каким он был при первом предъявлении условий В.

Схемы регулярного чередования серий. Примером плана, который дважды воспроизводит один и тот же эксперименталь­ный эффект, является схема А—В—А—В. Рассмотрим простейший случай. В качестве зависимой переменной выберем об­щий объем знаний студента. В качестве независимой — занятия физкультурой по утрам (например, гимнастикой у-шу). Предположим, что комплекс у-шу благопри­ятно влияет на общее психическое состояние студента и способствует лучшему за­поминанию.

Очевидно, что занятие гимнастикой благоприятно отразилось на обучаемости.

Кроме того, план А—В—А—В и его различные модификации не снимают три важ­нейшие проблемы:

1. Что было бы с испытуемым, если бы никакого воздействия не было (эффект плацебо)?

2. Не является ли последовательность воздействий А—В сама по себе еще одним воздействием (побочной переменной)?

3. Какая причина привела к эффекту: если на месте В не было бы воздействия, по­вторился бы эффект?

Для контроля эффекта плацебо в серию А—В—А—В включают условия, «имити­рующие» либо воздействие А, либо воздействие В.