Контроль в корреляционных исследованиях

 

Давайте теперь, основываясь на описанных двух работах, рассмотрим общую проблему контроля в корреляционных исследованиях. Проблема здесь та же, что и в активных экспериментах, — систематическое смешение с побочной переменной. Однако в корреляционном исследовании мы не можем активно организовать контрольные условия, а вместо этого должны воспользоваться статистическим контролем смешения. Мы не будем начинать с групп, одинаковых по другим переменным, а постараемся по ходу дела уравнять группы по этим переменным. Уравнивание групп в корреляционных исследованиях производится двумя способами.

 

Подбор пар испытуемых. В случае если число испытуемых невелико, чаще всего применяется индивидуальный подбор пар. В исследовании психологической приспособленности это вылилось бы в подбор пар хорошо и плохо приспособленных испытуемых, которые были бы сходны по интеллекту родителей и социально-экономическому положению. Допустим, что нам удалось бы найти 50 таких пар. В этом случае между группами уже не было бы различий по названным двум побочным переменным.

 

Данный метод связан с двумя трудностями. Во-первых, если побочная переменная и в самом деле существенна, то при подборе групп должна обнаружиться диспропорция в количестве хорошо и плохо приспособленных. Так, большинство хорошо приспособленных испытуемых могут происходить из семей с высоким социально-экономическим положением. И это создаст трудности для нахождения большого числа уравненных пар: среди испытуемых с высоким социально-экономическим положением будет слишком мало тех, у кого плохая психологическая приспособленность. Эта трудность станет особенно серьезной, если мы попытаемся уравнять индивидов не но одной, а по нескольким побочным переменным. Число соответствующих пар очень резко сократится. Теоретически никогда нельзя быть уверенным, что проконтролированы все значимые побочные переменные. Практически мы крайне ограничены в числе переменных, которые действительно можем проконтролировать.

 

Во-вторых, вторая трудность тесно связана с первой — это непредставительность выделенных для исследования испытуемых. Предположим, что для высокоприспособленного индивида характерно иметь родителей интеллигентных, с высоким социально-экономическим положением, а также с хорошей собственной психологической приспособленностью. Однако большая часть таких испытуемых будет отвергнута в процессе составления пар. В то же время это будут те самые испытуемые, чьи родители применяли хорошие способы воспитания. Таким образом, процедура уравнивания может нивелировать влияние процессов воспитания.

 

Итак, метод подбора пар несет в себе две опасности: мы можем осуществить недостаточный контроль и мы можем переусердствовать с контролем. Недостаточный контроль приведет к тому, что будет упущена значимая побочная переменная, а избыточный контроль — к тому, что диапазон изменений действительной независимой переменной будет ограничен.

 

Составление однородных подгрупп

 

В связи с тем, что исследование влияния порядка рождения на интеллект проводилось на очень большом числе испытуемых, в нем не было необходимости составлять индивидуально уравненные пары. Вместо этого были составлены однородные подгруппы, которые были уравнены по всем переменным, кроме одной, интересующей исследователей. Так, различие между вторым и пятым ребенком могло сравниваться внутри однородных подгрупп семей, содержащих пять детей, шесть детей, семь детей и т. д. Если бы этого не делалось, сравнивались бы все дети, родившиеся вторыми, со всеми пятыми детьми, то произошло бы смешение с величиной семьи. Ведь пятые дети есть только в больших семьях, тогда как второй ребенок есть и в большой, и в маленькой семье.

 

Основанием для образования подгрупп могли бы быть также и другие переменные, имеющие шанс оказаться значимыми, но опущенные в данном исследовании, например возраст матери и др. Это лучше всего было бы сделать после распределения испытуемых по группам на основании численности семьи. Так, например, в семьях с пятью детьми можно было сравнить между собой детей — от первого до пятого включительно — только таких, матери которых достигли к моменту их рождения 23 лет. Точно так же сравнение могло быть сделано между детьми для 24-летних матерей и т. д. И если влияние порядка рождения на интеллект исчезло бы при сохранении постоянным возраста матери, то мы должны были бы признать, что имели дело с эффектом не порядка рождения, а возраста матери. Более вероятно, конечно, что порядок рождения скажется на различиях между испытуемыми, даже если возраст матери, и обнаружит свой самостоятельный вклад.

 

Переменную брачного стажа тоже можно «проконтролировать с помощью однородных подгрупп. Такие подгруппы можно было бы образовать для одно-, двух-, трехлетнего стажа и т. д. к моменту рождения исследуемого ребенка.

 

Если для различных однородных подгрупп обнаруживается различное влияние интересующей нас переменной, то это может привести нас к более глубокому пониманию механизмов действия данной переменной. Давайте возьмем влияние только очередности рождения как таковое вне связи с возрастом матери или брачным стажем. На рис. 9.2(б) мы видим реальные примеры различного влияния этой переменной. Для подгруппы «интеллигенция» наклон кривой оказывается достаточно крутым. То же самое — для подгрупп «рабочие». Однако для подгруппы «работники сельского хозяйства» график оказывается более пологим.

 

Это, конечно, говорит о том, что существует взаимодействие между влиянием социального положения и влиянием порядка рождения на показатель интеллекта. В предыдущей главе мы уже встречались с примерами взаимодействия. И нет ничего удивительного, что оно обнаруживается в корреляционных исследованиях так же, как и в активных экспериментах. Для вычисления основного результата действия и взаимодействий мы можем использовать тот же самый тип таблиц.

 

В табл. 9.3 приводятся соответствующие данные для двух уровнем социального положения (однородные подгруппы) и двух уровней порядка рождения (1 и 9). Элементами таблицы являются средние значения показателей интеллекта для данной подгруппы. Вы должны помнить, что наилучшая садика интеллекта была равна 1, а наихудшая — 6. Основной результат действия «порядка рождения», как видите, равен величине 0,59, а результат действия социального положения — 0,67. Взаимодействие «порядок рождения и социальное положение» равно достаточно ощутимой величине — 0,26.

 

Таблица 9.3. Основные результаты действия порядка рождения и социального положения на показатель интеллекта и взаимодействие этих эффектов

Социальное положение	Порядок рождения	Основной результат действия
		среднее	социальное положение
Интеллигенция	2,28	3,00	2,64	0,67
Работники сельского хозяйства	3,08	3,54	3,31
Среднее	2,68	3,27	2,975
Основной результат действия Порядок рождения	0,59
Взаимодействие Порядок рождения × социальное положение: (3,00-2,28)-(3,54-3,08)=0,72-0,46=0,26

 

Возможно, что взаимодействие стало бы еще больше, если бы из «работников сельского хозяйства» мы исключили владельцев больших механизированных ферм и земельных управляющих, оставив только сельскохозяйственных рабочих. Возможно также, что в этом случае вообще не наблюдалось бы падения показателя интеллекта в связи с порядком рождения. Иначе говоря, возможно, что порядок рождения — фактор не универсальный, а действующий скорее в городских семьях или, несколько шире, в семьях, не занятых сельским хозяйством. Но уже приведенные данные заставляют учитывать указанное взаимодействие при любом объяснении влияния порядка рождения. Эту информацию о взаимодействии оказалось возможным получить потому, что контроль основывался на методе однородных подгрупп. В случае же использовании метода подбора пар такая информация оказывается недоступной.

 

Возможное объяснение этого взаимодействия заключается в том, что новый член семьи более «желанен» в семье с небольшим, маломеханизированным хозяйством, чем в других семьях. На маленькой ферме каждый новый ребенок представляет собой экономическую ценность. В других же местах новый ребенок означает новые обязанности и еще большую тесноту. Поэтому для сельской семьи восьмой ребенок вполне может быть желанным, но для городской семьи это мало вероятно. Возможно, что накапливающееся влияние желательности или нежелательности ребенка к 19-летнему возрасту проявляется в показателе интеллекта.

 

Теоретически у родителей можно выяснить, хотели они данного ребенка или нет. Допустим, что мы это сделали. Тогда мы сможем выделить в группах семей с одним и тем же количеством детей однородные подгруппы желанных и нежеланных детей, для каждого номера в очередности рождения. Допустим далее, что между вторым и пятым ребенком в семьях с пятью детьми нет различия, если они попадают в одну и ту же подгруппу желанных или нежеланных. Тогда вполне можно заключить, что влияние порядка рождения оказалось ослаблено в связи с тем, что пятые дети были такими же желанными, как и вторые.

 

Однако совсем не обязательно делать такой вывод. Вспомним, что в корреляционном исследовании мы имеем дело только с корреляциями — и это тоже одна из корреляций. Возможно, что сельская жизнь менее изматывает, чем городская. Горожанин в общем более утомлен, и поскольку с появлением ребенка связаны новые заботы и новые усилия, понятно его нежелание нового ребенка. Здоровый фермер не чувствует этих опасений. Поздний ребенок в городской семье будет страдать от недостатка энергии у родителей, а в сельской семье этого не произойдет. Таким образом, основу эффекта порядка рождения составят не различия в желательности-нежелательности, а скорее величина энергии родителей, которая лишь коррелирует с желанием завести нового ребенка.

 

Итак, благодаря методу составления однородных подгрупп в корреляционных исследованиях оказывается возможным многосторонний контроль. Тем не менее мы никогда не можем знать, действительно ли данный фактор-предпосылка влияет на выбранный поведенческий показатель. Как и в случае подбора пар испытуемых, у нас нет способа узнать, учтены ли все значимые побочные переменные. Более того, когда мы наконец свели наблюдаемый эффект к той переменной, которая кажется решающей, нее еще остается возможность, что реальным детерминантом поведения была какая-то другая коррелирующая с ней переменная. Эта трудность и породила известное высказывание, что корреляцию не следует путать с причинностью.