загрузка...
загрузка...
На головну

Тема 11. Планування експерименту

1 Плани для однієї незалежної змінної

План «істинного» експериментального дослідження відрізняється від інших такими найважливішими ознаками:

1) застосуванням однієї з стратегій створення еквівалентних груп, найчастіше - рандомізації;

2) наявністю експериментальної і, як мінімум, однієї контрольної групи;

3) завершенням експерименту тестуванням і порівнянням поведінки групи, що отримала експериментальне вплив (X1), з групою, що не отримала впливу Х0.

Класичним варіантом плану є план для 2 незалежних груп. У психології планування експерименту починає застосовуватися з перших десятиліть ХХ ст.

Існують три основні версії цього плану. При їх описі будемо користуватися символізації, запропонованої Кемпбеллом.

Таблиця 5.1

Тут R- рандомизация, Х- вплив, О1 - тестування першої групи, О2 - тестування другої групи.

1) План для двох рандомізованих груп з тестуванням після впливу. Його автор - відомий біолог і статистик Р. А. Фішер [Fisher R. A., 1935]. Структура плану показана в табл. 5.1.

Рівність експериментальної і контрольної груп є абсолютно необхідною умовою застосування цього плану. Найчастіше для досягнення еквівалентності груп застосовують процедуру рандомізації (див. Гл. 4). Цей план рекомендують використовувати в тому випадку, коли немає можливості або необхідності проводити попереднє тестування випробовуваних. Якщо рандомизация проведена якісно, то цей план є найкращим, дозволяє контролювати більшість джерел артефактів; крім того, для нього застосовні різні варіанти дисперсійного аналізу.

Після проведення рандомізації чи іншої процедури зрівнювання груп здійснюється експериментальне вплив. У найпростішому варіанті використовується лише дві градації незалежної змінної: є вплив, немає впливу.

Якщо необхідно використовувати не 1 рівень впливу, то застосовуються плани з декількома експериментальними групами (по числу рівнів впливу) і однієї контрольної.

Якщо ж потрібно контролювати вплив однієї з додаткових змінних, то застосовують план з 2 контрольними групами і 1-й експериментальної. Вимірювання поведінки дає матеріал для порівняння 2 груп. Обробка даних зводиться до застосування традиційних для математичної статистики оцінок. Розглянемо випадок, коли вимір проводиться інтервального шкалою. Для оцінки відмінності в середніх показниках груп використовують t-критерій Стьюдента. Оцінювання відмінностей в варіації вимірюваного параметра між експериментальною і контрольною групами проводиться за допомогою критерію F. Відповідні процедури детально розглянуті в підручниках математичної статистики для психологів.

Застосування плану для 2 рандомізованих груп з тестуванням після впливу дозволяє контролювати основні джерела внутрішньої невалидности (як їх визначає Кемпбелл). Оскільки попереднє тестування відсутня, виключений ефект взаємодії процедури тестування і змісту експериментального впливу і сам ефект тестування. План дозволяє контролювати вплив складу груп, стихійного вибування, вплив фону і природного розвитку, взаємодія складу групи з іншими факторами, дозволяє також уникнути наслідків регресії за рахунок рандомізації і порівняння даних експериментальної і контрольної груп. Однак при проведенні більшості педагогічних і соціально-психологічних експериментів необхідно жорстко контролювати вихідний рівень залежної змінної, будь то інтелект, тривожність, знання або статус особистості в групі. Рандомизация - найкраща процедура з можливих, але вона не дає повної гарантії правильності вибору. Коли існують сумніви в результатах рандомізації, застосовують план з попереднім тестуванням.

Таблиця 5.2

2) План для двох рандомізованих груп з попереднім і підсумковим тестуванням. Розглянемо структуру цього плану (табл. 5.2).

План з попереднім тестуванням користується популярністю у психологів. Біологи більше довіряють процедурі рандомізації. Психолог прекрасно знає, що кожна людина своєрідний і відрізняється від інших, і підсвідомо прагне вловити ці відмінності за допомогою тестів, не довіряючи механічною процедурою рандомізації. Однак гіпотеза більшості психологічних досліджень, особливо в області психології розвитку ( «формуючий експеримент»), містить прогноз певного зміни властивості індивіда під впливом зовнішнього фактора. Тому план «тест-вплив-ретест» із застосуванням рандомізації і контрольною групою дуже поширений.

При відсутності процедури зрівнювання груп цей план перетвориться в квазіекспериментального (він буде розглянутий в розділі 5.2).

Головне джерело артефактів, що порушує зовнішню валідність процедури, - взаємодія тестування з експериментальним впливом. Наприклад, тестування рівня знань з певного предмету перед проведенням експерименту по заучування матеріалу може привести до актуалізації вихідних знань і до загального підвищення продуктивності запам'ятовування. Досягається це за рахунок актуалізації мнемонічних здібностей і створення установки на запам'ятовування.

Однак за допомогою цього плану можна контролювати інші зовнішні змін-ні. Контролюється фактор «історії» ( «фону»), так як в проміжку між першим і другим тестуванням обидві групи піддаються однаковим ( «фоновим») впливів. Разом з тим Кемпбелл наголошує на необхідності контролю «внутрішньогрупових подій», а також ефекту неодночасність тестування в обох групах. У реальності неможливо домогтися, щоб тест і ретест проводилися в них одночасно. План перетворюється в квазіекспериментального, наприклад:

R О1 Х О2

R О3 О4

Зазвичай контроль неодночасність тестування здійснюють два експериментатора, які проводять тестування двох груп одночасно. Оптимальною вважається процедура рандомізації порядку тестування: тестування членів експериментальної і контрольної груп проводиться у випадковому порядку. Те ж саме робиться і з пред'явленням - не пред'явлення експериментального впливу. Зрозуміло, така процедура вимагає наявності значного числа випробовуваних в експериментальної і контрольної вибірках (не менше 30-35 осіб у кожній).

Природний розвиток і ефект тестування контролюються за рахунок того, що вони однаково проявляються в експериментальній і контрольній групах, а ефекти складу груп і регресії [Кемпбелл, 1980] контролюються за допомогою процедури рандомізації.

Результати застосування плану «тест-вплив-ретест» представлені в таблиці.

При обробці даних зазвичай використовуються параметричні критерії t і F (для даних в інтервального шкалою). Обчислюються три значення t: порівняння 1) О1 і О2; 2) О3 і О4; 3) О2 і О4. Гіпотезу про значне вплив незалежної змінної на залежну можна прийняти в тому випадку, якщо виконуються дві умови: а) відмінності між О1 і О2 значимі, а між О3 і О4 - незначущі і б) відмінності між О2 і О4 значущі. Набагато зручніше порівнювати ні абсолютні значення, а величини приросту показників від першого тестування до другого (? (i)). Обчислюються ? (i12) і ? (i34) і порівнюються по t-критерієм Стьюдента. У разі значущості відмінностей приймається експериментальна гіпотеза про вплив незалежної змінної на залежну (табл. 5.3).

Рекомендується також застосовувати коваріаційний аналіз за Фішером. При цьому показники попереднього тестування беруться в якості додаткової змінної, а випробовувані розбиваються на підгрупи в залежності від показників попереднього тестування. Тим самим виходить наступна таблиця для обробки даних по методу MANOVA (табл. 5.4).

Застосування плану «тест-вплив-ретест» дозволяє контролювати вплив «побічних» змінних, які порушують внутрішню валідність експерименту.

Зовнішня валідність пов'язана з можливістю перенесення даних на реальну ситуацію. Головним же моментом, що відрізняє експериментальну ситуацію від реальної, є введення попереднього тестування. Як ми вже відзначили, план «тест-вплив-ретест» не дозволяє контролювати ефект взаємодії тестування і експериментального впливу: попередньо тестований випробуваний «сенсибілізіруєтся» - стає більш чутливим до впливу, так як ми вимірюємо в експерименті саме ту залежну змінну, на яку збираємося впливати за допомогою варіювання незалежної змінної.

Таблиця 5.5

Для контролю зовнішньої валідності використовується план Р. Л. Соломона, який був запропонований їм в 1949 р

3) План Соломона використовується при проведенні експерименту на чотирьох групах:

1. Експерімент1: R О1 Х О2

2. Контроль 1: R О3 О4

3. Експеримент 2: R X ПРО5

4. Контроль 2: R ПРО6

План включає дослідження двох експериментальних і двох контрольних груп і по суті є мультігрупповим (типу 2 х 2), але для зручності викладу він розглядається в цьому розділі.

План Соломона є об'єднанням двох раніше розглянутих планів: першого, коли не проводиться попереднє тестування, і другого - «тест-вплив-ретест». За допомогою «першої частини» плану можна контролювати ефект взаємодії першого тестування і експериментального впливу. Соломон за допомогою свого плану виявляє ефект експериментального впливу чотирма різними способами: при порівнянні 1) О2 - О1; 2) О2 - О4; 3) О5 - ПРО6 і 4) О5 - О3.

Якщо провести порівняння ПРО6 з О1 і О3, то можна виявити спільне вплив ефектів природного розвитку та «історії» (фонових впливів) на залежну змінну.

Кемпбелл, критикуючи запропоновані Соломоном схеми обробки даних, пропонує не звертати уваги на попереднє тестування і звести дані до схеми 2 х 2, придатної для застосування дисперсійного аналізу (табл. 5.5).

Порівняння середніх по стовпцях дозволяє виявляти ефект експериментального впливу - вплив незалежної змінної на залежну. Середні по рядках показують ефект попереднього тестування. Порівняння середніх по осередках характеризує взаємодію ефекту тестування і експериментального впливу, що свідчить про міру порушення зовнішньої валідності.

У тому випадку, коли ефектами попереднього тестування і взаємодії можна знехтувати, переходять до зіставлення О4 і О2 методом ковариационного аналізу. В якості додаткової змінної беруться дані попереднього тестування за схемою, наведеною для плану «тест-вплив-ретест».

Нарешті, в деяких випадках необхідно перевірити збереження в часі еф-фекта впливу незалежної змінної на залежну: наприклад, з'ясувати, чи приводить новий метод навчання до довгострокового запам'ятовування матеріалу Для цих цілей застосовують наступний план:

1 Експеримент 1 R О1 Х О2

2 Контроль 1 R О3 О4

3 Експеримент 2 R ПРО5 Х ПРО6

4 Контроль 2 R О7 О8

2. Плани для однієї незалежної змінної і декількох груп

Іноді порівняння двох груп недостатньо для підтвердження або спростування експериментальної гіпотези. Така проблема виникає в двох випадках: а) при необхідності контролю зовнішніх змінних; б) при необхідності виявлення кількісних залежностей між двома змінними.

Для контролю зовнішніх змінних використовуються різні варіанти факторного експериментального плану. Що стосується виявлення кількісної залежності між двома змінними, то необхідність її встановлення виникає при перевірці «точної» експериментальної гіпотези. В експерименті за участю двох груп в кращому випадку можна встановити факт причинного зв'язку між незалежною і залежною змінними. Але між двома точками можна провести безліч кривих. Для того щоб переконатися в наявності лінійної залежності між двома змінними, слід мати хоча б три точки, що відповідають трьом рівням незалежної змінної. Отже, експериментатор повинен виділити кілька рандомізованих груп і поставити їх в різні експериментальні умови. Найпростішим варіантом є план для трьох груп і трьох рівнів незалежної змінної:

Експеримент 1: R Х1 О1

Експеримент 2: R Х2 О2

Контроль: R О3

Контрольна група в даному випадку - це третя експериментальна група, для якої рівень змінної Х = 0.

При реалізації цього плану кожній групі пред'являється лише один рівень незалежної змінної. Можливо і збільшення числа експериментальних груп на кількість рівнів незалежної змінної. Для обробки даних, отриманих за допомогою такого плану, застосовуються ті ж статистичні методи, що були перераховані вище.

Прості «системні експериментальні плани», як не дивно, дуже рідко використовуються в сучасних експериментальних дослідженнях. Може бути, дослідники «соромляться» висувати прості гіпотези, пам'ятаючи про «складності і багатовимірності» психічної реальності? Тяжіння до використання планів з багатьма незалежними змінними, більш того - до проведення багатовимірних експериментів, не обов'язково сприяє кращому поясненню причин людської поведінки. Як відомо, «розумний вражає глибиною ідеї, а дурень - розмахом будівництва». Краще віддати перевагу просте пояснення будь-який складний, хоча регресивні рівняння, де все всьому дорівнює, і заплутані кореляційні графи можуть справити враження на деякі дисертаційні ради.

3 Факторні плани

Факторні експерименти застосовуються тоді, коли необхідно перевірити складні гіпотези про взаємозв'язки між змінними. Загальний вигляд подібної гіпотези: «Якщо А1, А2, ..., Аn, то В». Такі гіпотези називаються комплексними, комбінованими та ін. При цьому між незалежними змінними можуть бути різні відносини: кон'юнкції, диз'юнкції, лінійної незалежності, адитивні або мультиплікативні і ін. Факторні експерименти є окремим випадком багатовимірного дослідження, в ході проведення якого намагаються встановити відносини між декількома незалежними і декількома залежними змінними. У факторному експерименті перевіряються одночасно, як правило, два типи гіпотез:

1) гіпотези про роздільне вплив кожної з незалежних змінних;

2) гіпотези про взаємодію змінних, а саме - як присутність однієї з незалежних змінних впливає на ефект впливу на інший.

Факторний експеримент будується по факторному плану. Факторний планування експерименту полягає в тому, щоб всі рівні незалежних змінних поєднувалися один з одним. Число експериментальних груп дорівнює числу сполучень рівнів всіх незалежних змінних.

Сьогодні факторні плани найбільш поширені в психології, оскільки прості залежності між двома змінними в ній практично не зустрічаються.

Існує безліч варіантів факторних планів, але на практиці застосовуються далеко не всі. Найчастіше використовуються факторні плани для двох незалежних змінних і двох рівнів типу 2х2. Для складання плану застосовується принцип балансування. План 2х2 використовується для виявлення ефекту впливу двох незалежних змінних на одну залежну. Експериментатор маніпулює можливими поєднаннями змінних і рівнів. Дані наведені в найпростішої таблиці (табл. 5.6).

Рідше використовуються чотири незалежні рандомізовані групи. Для обробки результатів застосовується дисперсійний аналіз за Фішером.

Так само рідко використовуються інші версії факторного плану, а саме: 3х2 або 3х3. План 3х2 застосовується в тих випадках, коли потрібно встановити вид залежності однієї залежної змінної від однієї незалежної, а одна з незалежних змінних представлена дихотомічний параметром. Приклад такого плану - експеримент з виявлення впливу зовнішнього спостереження на успіх вирішення інтелектуальних завдань. Перша незалежна змінна варіюється просто: є спостерігач, немає спостерігача. Друга незалежна змінна - рівні складності завдання. В цьому випадку ми отримуємо план 3х2 (табл. 5.7).

Варіант плану 3х3 застосовується в тому випадку, якщо обидві незалежні змінні мають кілька рівнів і є можливість виявити види зв'язку залежної змінної від незалежних. Цей план дозволяє виявляти вплив підкріплення на успішність виконання завдання різної складності (табл. 5.8).

У загальному випадку план для двох незалежних змінних виглядає як N х М. Застосування таких планів обмежується тільки необхідністю набору великого числа рандомізованих груп. Обсяг експериментальної роботи надмірно зростає з додаванням кожного рівня будь незалежної змінної.

Плани, які використовуються для дослідження впливу більше двох незалежних змінних, застосовуються рідко. Для трьох змінних вони мають загальний вигляд L х М х N.

Найчастіше застосовуються плани 2х2х2: «три незалежні змінні - два рівня». Очевидно, додавання кожної нової змінної збільшує число груп. Загальна їх кількість 2, де п - число змінних в разі двох рівнів інтенсивності і К - в разі К-рівневої інтенсивності (вважаємо, що число рівнів однаково для всіх незалежних змінних). Прикладом цього плану може бути розвиток попереднього. У разі, коли нас цікавить успішність виконання експериментальної серії завдань, що залежить не тільки від загальної стимуляції, яка проводиться у формі покарання - ураження електричним струмом, а й від співвідношення заохочення і нака-пізнання, ми застосовуємо план 3х3х3.

Спрощенням повного плану з трьома незалежними змінними виду L х М х N є планування за методом «латинського квадрата». «Латинський квадрат» застосовують тоді, коли потрібно досліджувати одночасний вплив трьох змінних, що мають два рівня або більш. Принцип «латинського квадрата» полягає в тому, що два рівня різних змінних зустрічаються в експериментальному плані тільки один раз. Тим самим процедура значно спрощується, не кажучи про те, що експериментатор позбавляється від необхідності працювати з величезними вибірками.

Припустимо, що у нас є три незалежні змінні, з трьома рівнями кожна:

1. L1, L2, L3

2. М1, М2, М3

3. А, В, С

План по методу «латинського квадрата» представлено в табл. 5.9.

Такий же прийом використовується для контролю зовнішніх змінних (контрбалан-сіровкі). Неважко помітити, що рівні третьої змінної N (А, В, С,) зустрічаються в кожному рядку і в кожному стовпчику по одному разу. Комбінуючи результати по рядках, стовпцях і рівнями, можна виявити вплив кожної з незалежних змінних на залежну, а також ступінь попарного взаємодії змінних.

«Латинський квадрат» дозволяє значно скоротити число груп. Зокрема, план 2х2х2 перетворюється в просту таблицю (табл. 5.10).

Застосування латинських букв в клітинах для позначення рівнів 3-й змінної (А - є, В - немає) традиційно, тому метод названий «латинський квадрат».

Більш складний план по методу «греко-латинського квадрата» застосовується дуже рідко. З його допомогою можна досліджувати вплив на залежну змінну чотирьох незалежних. Суть його в наступному: до кожної латинської групі плану з трьома змінними приєднується грецька буква, що позначає рівні четвертої змінної.

Розглянемо приклад. У нас чотири змінні, кожна з яких має три рівні інтенсивності. План по методу «греко-латинського квадрата» прийме такий вигляд (табл. 5.11).

Для обробки даних застосовується метод дисперсійного аналізу за Фішером. Методи «латинського» і «греко-латинського» квадрата прийшли в психологію з агробіології, але великого поширення не отримали. Винятком є деякі експерименти в психофізиці і психології сприйняття.

Головна проблема, яку вдається вирішити в факторному експерименті і неможливо вирішити, застосовуючи кілька звичайних експериментів з однієї незалежної змінної, - визначення взаємодії двох змінних.

Розглянемо можливі результати найпростішого факторного експерименту 2х2 з позицій взаємодій змінних. Для цього нам треба представити результати дослідів на графіку, де по осі абсцис відкладені значення першої незалежної змінної, а по осі ординат - значення залежної змінної. Кожна з двох прямих, що з'єднують значення залежної змінної при різних значеннях першої незалежної змінної (А), характеризує один з рівнів другий незалежної змінної (В). Застосуємо для простоти результатів не експериментального, а кореляційного дослідження. Домовимося, що ми досліджували залежність статусу дитини в групі від стану його здоров'я і рівня інтелекту. Розглянемо варіанти можливих відносин між змінними.

Перший варіант: прямі паралельні - взаємодії змінних немає (рис. 5.1).

Хворі діти мають більш низький статус, ніж здорові, незалежно від рівня інтелекту. Інтелектуали мають завжди вищий статус (незалежно від здоров'я).

Другий варіант: фізичне здоров'я при наявності високого рівня інтелекту збільшує шанс отримати більш високий статус в групі (рис 5.2).

В цьому випадку отриманий ефект розходиться взаємодії двох незалежних змінних. Друга змінна підсилює вплив першої на залежну змінну.

Третій варіант: сходяться взаємодія - фізичне здоров'я зменшує шанс інтелектуала придбати більш високий статус в групі. Мінлива «здоров'я» зменшує вплив змінної «інтелект» на залежну змінну. Є й інші випадки цього варіанту взаємодії:

змінні взаємодіють так, що збільшення значення першої призводить до зменшення впливу другої зі зміною знака залежності (рис. 5.3).

У хворих дітей, які мають високий рівень інтелекту, менше шанс отримати високий статус, ніж у хворих дітей з низьким інтелектом, а у здорових - зв'язок інтелекту і статусу позитивна.

Теоретично можна припустити, що хворі діти матимуть більший шанс отримати високий статус при високому рівні інтелекту, ніж їхні здорові нізкоінтеллектуальних однолітки.

Останній, четвертий, можливий варіант спостережуваних в дослідженнях відносин між незалежними змінними: випадок, коли між ними існує перехресний взаємодія, представлене на останньому графіку (рис. 5.4).

Отже, можливі такі взаємодії змінних: нульове; розходиться (з різними знаками залежності); перехресний.

Оцінка величини взаємодії проводиться за допомогою дисперсійного аналізу, а t-критерій Стьюдента використовується для оцінки значущості відмінностей групових X.

У всіх розглянутих варіантах планування експерименту застосовується спосіб балансування: різні групи випробовуваних ставляться в різні експериментальні умови. Процедура зрівнювання складу груп дозволяє проводити порівняння результатів.

Однак у багатьох випадках потрібно планувати експеримент так, щоб всі його учасники отримали всі варіанти впливу незалежних змінних. Тоді на допомогу приходить техніка контрбалансіровкі.

Плани, в яких втілюється стратегія «все випробовувані - все впливу», Мак-Колл [McCall W. А., 1923] називає ротаційними експериментами, а Кемпбелл - «збалансованими планами». Щоб не було плутанини між поняттями «балансування» і «контрбалансіровка», будемо використовувати термін «ротаційний план».

Ротаційні плани будуються за методом «латинського квадрата», але, на відміну від розглянутого вище прикладу, по рядках позначені групи випробовуваних, а не рівні змінної, по стовпцях - рівні впливу першої незалежної змінної (або змінних), в клітинах таблиці - рівні впливу другої незалежної змінної.

Приклад експериментального плану для 3 груп (А, B, С) і 2 незалежних змінних (X, Y) з 3 рівнями інтенсивності (1-й, 2-й, 3-й) наводимо нижче. Неважко помітити, що цей план можна переписати і так, щоб в клітинах стояли рівні змінної Y (табл. 5.12).

Кемпбелл включає цей план в число квазіексперіментальних на підставі того, що невідомо, чи контролюється з його допомогою зовнішня валідність. Дійсно, навряд чи в реальному житті випробуваний може отримати серію таких впливів, як в експерименті.

Що стосується взаємодії складу груп з іншими зовнішніми змінними, джерелами артефактів, то рандомизация груп, відповідно до твердження Кемпбелла, повинна мінімізувати вплив цього фактора.

Суми по стовпцях в ротаційному плані свідчать про відмінності в рівні ефекту при різних значеннях однієї незалежної змінної (X або Y), а суми по рядках повинні характеризувати відмінності між групами. Якщо групи рандомізовані вдало, то міжгрупових відмінностей бути не повинно. Якщо ж склад групи є додатковою змінною, виникає можливість її проконтролювати. Схема контрбалансіровкі не дозволяє уникнути ефекту тренування, хоча дані численних експериментів із застосуванням «латинського квадрата» не дозволяють робити такий висновок.

Підводячи підсумок розгляду різних варіантів експериментальних планів, пропонуємо їх класифікацію. Експериментальні плани розрізняються за такими підставами:

1. Число незалежних змінних: одна або більше. Залежно від їх числа застосовується або простий, або факторний план.

2. Число рівнів незалежних змінних: при 2 рівнях мова йде про встановлення якісного зв'язку, при 3 і більше - кількісної зв'язку.

3. Хто отримує вплив. Якщо застосовується схема «кожній групі - своя комбінація», то мова йде про груповий плані. Якщо ж застосовується схема «все групи - все впливу», то мова йде про ротаційному плані. Готтсданкер називає його крос-індивідуальним порівнянням.

Схема планування експерименту може бути гомогенної або гетерогенної (залежно від того, так само або не дорівнює число незалежних змінних числа рівнів їх зміни).

4 Плани експериментів для одного випробуваного

Експерименти на вибірках з контролем змінних - ситуація, яку широкого стали використовувати в психології з 1910-1920-х рр. Особливого поширення експериментальні дослідження на зрівняних групах отримали після створення видатним біологом і математиком Р. А. Фішером теорії планування експериментів і обробки їх результатів (дисперсійний і коваріаційний аналізи). Але психологи застосовували експеримент задовго до появи теорії планування дослідження вибірок. Перші експериментальні дослідження проводилися за участю одного випробуваного - їм був сам експериментатор або його асистент. Починаючи з Г. Фехнера (1860), в психологію прийшла техніка експериментування для перевірки теоретичних кількісних гіпотез.

Класичним експериментальним дослідженням одного випробуваного стала робота Г. Еббінгауза, яка була проведена в 1913 р Еббінгауз досліджував явище забування за допомогою заучування безглуздих складів (винайдених ним же). Він вчив серію складів, а потім намагався їх відтворити через певний час. В результаті була отримана класична крива забування: залежність обсягу збереженого матеріалу від часу, що пройшов з моменту заучування (рис. 5.5).

У емпіричної наукової психології взаємодіють і борються три дослідницькі парадигми. Представники однієї з них, традиційно йде від природничо-наукового експерименту, вважають єдино достовірним знанням тільки те, яке видобувається в експериментах на еквівалентних та репрезентативних вибірках. Основний аргумент прихильників цієї позиції - необхідність контролю зовнішніх змінних і нівелювання індивідуальних відмінностей для знаходження загальних закономірностей.

Представники методології «експериментального аналізу поведінки» критикують прихильників статистичного аналізу і планування експериментів на вибірках. На їхню думку, потрібно проводити дослідження за участю одного випробуваного і з застосуванням певних стратегій, які дозволять в ході експерименту редукувати джерела артефактів. Прихильниками цієї методології є такі відомі дослідники, як Б. Ф. Скіннер, Г. А. Мюррейідр.

Нарешті, класичне Ідіографіческім дослідження протиставляється як експериментів за участю одного випробуваного, так і планам, які вивчають поведінку в репрезентативних вибірках. Ідіографіческім дослідження передбачає вивчення індивідуальних випадків: біографій або особливостей поведінки окремих людей. Прикладом є чудові роботи Лурии «Втрачений і повернутий світ» і «Маленька книжка про великий пам'яті».

У багатьох випадках дослідження, що проводяться за участю одного випробуваного, є єдино можливим варіантом. Методологія дослідження одного випробуваного розроблялася в 1970-1980-і рр. багатьма авторами: А. Кезданом, Т. Кратохвіллом, Б. Ф. Скіннер, Ф.-Дж. МакГіганом і ін.

В ході експерименту виявляються два джерела артефактів: а) помилки в стратегії планування та в проведенні дослідження; б) індивідуальні відмінності.

Якщо створити «правильну» стратегію проведення експерименту з одним випробуваним, то вся проблема зведеться лише до врахування індивідуальних відмінностей. Експеримент з одним випробуваним можливий тоді, коли: а) індивідуальними відмінностями можна знехтувати щодо змінних, що вивчаються в експерименті, всі випробовувані визнаються еквівалентними, тому можливий перенос даних на кожного члена популяції; б) випробуваний унікальний, і проблема прямого перенесення даних неактуальна.

Стратегія експериментування з одним випробуваним розроблена Скиннером для дослідження процесу навчання. Дані в ході дослідження представлені у формі «кривих навчання» в системі координат «час» - «загальне число відповідей» (кумулятивна крива). Крива навчання спочатку аналізується візуально; розглядаються її зміни в часі. Якщо функція, що описує криву, змінюється при зміні впливу А на В, то це може свідчити про наявність причинного залежності поведінки від зовнішніх впливів (А або В).

Дослідження за схемою «один випробуваний» (single-subject research) називається також плануванням тимчасових серій. Основним показником впливу незалежної змінної на залежну при реалізації такого плану є зміна характеру відповідей випробуваного від впливу на нього зміни умов експерименту в часі. Існує ряд основних схем застосування цієї парадигми. Найпростіша стратегія - схема А-В. Випробуваний спочатку виконує діяльність в умовах А, а потім - в умовах В (див. Рис. 5.8).

При використанні цього плану виникає закономірне питання: а зберегла б крива відповідей колишній вигляд, якби не було впливу? Простіше кажучи, ця схема не контролює ефект плацебо. Крім того, неясно, що призвело до ефекту: може бути, вплив справила не буде змінена, а будь-яка інша змінна, не врахована в експерименті.

Тому частіше застосовується інша схема: А-В-А. Спочатку реєструється поведінку випробуваного в умовах А, потім умови змінюються (В), а на третьому етапі відбувається повернення колишніх умов (А). Вивчається зміна функціонального зв'язку між незалежною і залежною змінними. Якщо при зміні умов на третьому етапі відновлюється колишній вигляд функціональної залежності між залежною і залежною змінними, то незалежна змінна вважається причиною, яка може модифікувати поведінку ісп итуемого (рис. 5.9).

Однак і перший, і другий варіанти планування тимчасових серій не дозволяють врахувати фактор кумуляції впливів. Можливо, до ефекту призводить поєднання - послідовність умов (А і В). Неочевидно і те, що після повернення до ситуації У крива прийме той же вид, яким він був при першому пред'явленні умов В.

Прикладом плану, який двічі відтворює один і той же експериментальний ефект, є схема А-В-А-В. Якщо при 2-м переході від умов А до умов У буде відтворено зміна функціональної залежності відповідей випробуваного від часу, то це стане доказом експериментальної гіпотези: незалежна змінна (А, В) впливає на поведінку випробуваного.

Розглянемо найпростіший випадок. В якості залежної змінної виберемо загальний обсяг знань студента. В якості незалежної - заняття фізкультурою вранці (наприклад, гімнастикою ушу). Припустимо, що комплекс ушу сприятливо впливає на загальний психічний стан студента і сприяє кращому запам'ятовуванню (рис. 5.10).

Очевидно, що заняття гімнастикою сприятливо відбилося на здатності до навчання.

Існують різні варіанти планування за методом часових серій. Розрізняють схеми регулярного чергування серій (АВ-АВ), серії стохастичних послідовностей і схеми позиційного зрівнювання (приклад: АВВА). Модифікаціями схеми А-В-А-В є схема А-В-А-В-А або триваліша: А- В- А- В- А- В- А.

Застосування більш «довгих» тимчасових планів збільшує гарантію виявлення ефекту, але призводить до стомлення випробуваного і іншим кумулятивним ефектів.

Крім того, план А-В-А-В і його різні модифікації не знімають три найважливіші проблеми:

1. Що було б з випробуваним, якби ніякого впливу не було (ефект плацебо)?

2. Чи не є послідовність дій А-В сама по собі ще одним впливом (побічної змінної)?

3. Яка причина привела до ефекту: якщо на місці В не було б впливу, повторився б ефект?

Для контролю ефекту плацебо в серію А-В-А-В включають умови, «що імітують» або вплив А, або вплив В. Розглянемо рішення останньої проблеми. Але спочатку проаналізуємо такий випадок: припустимо, студент постійно займається ушу. Але періодично на стадіоні або в спортивному залі з'являється симпатична дівчина (просто глядач) - вплив В. План А- В- А- В виявив підвищення ефективності навчальних занять студента в періоди появи змінної В. Що є причиною: присутність глядача як такого або конкретної симпатичною дівчата? Для перевірки гіпотези про наявність конкретної причини експеримент будується за наступною схемою: А-В-А-С-А. Наприклад, в четвертий часовий період на стадіон приходить інша дівчина або нудьгуючий пенсіонер. Якщо ефективність занять значно знизиться (не та мотивація), то це буде свідчити про конкретну причину погіршення здатності до навчання. Можливий і варіант перевірки впливу умови А (заняття ушу без глядачів). Для цього треба застосувати план А-В-С-В. Нехай студент якийсь час за відсутності дівчини припинить заняття. Якщо ж повторна поява її на стадіоні призведе до того ж ефекту, що і в перший раз, то причина підвищення успішності - в ній, а не тільки в заняттях ушу (рис. 5.11).

Прошу не приймати приклад всерйоз. У чому суть подій якраз все навпаки: захоплення дівчатами різко знижує успішність студентів.

Існує безліч прийомів проведення досліджень за участю одного випробуваного. Прикладом розвитку плану А-В є «план альтернативних впливів». Впливу А і В рандомизированно розподіляються в часі, наприклад по днях тижня, якщо мова йде про різні способи позбавлення від куріння. Потім визначаються всі моменти, коли було вплив А; будується крива, що з'єднує відповідні послідовні точки. Виділяються всі моменти часу, коли було «альтернативне» вплив В, і в порядку проходження в часі також з'єднуються; будується друга крива. Потім порівнюються обидві криві і виявляється, який вплив більш ефективно. Ефективність визначається за величиною зростання або падіння кривої (рис. 5.12).

Синонімами терміна «план альтернативних впливів» є: «план порівняння серій», «план синхронізованих впливів», «план множинних розкладів» і т. Д.

Інший варіант - реверсивний план. Він застосовується для дослідження двох альтернативних форм поведінки. Спочатку реєструється базовий рівень прояви обох форм поведінки. Перше поведінка може актуалізуватися за допомогою специфічного впливу, а друге, несумісне з ним, провокується одночасно іншим типом впливу. Ефект двох впливів оцінюється. Через певний час поєднання впливів реверсують так, що перша форма поведінки отримує вплив, яке ініціювало другу форму поведінки, а друга - вплив, релевантне першої формі поведінки. Такий план використовується, наприклад, при дослідженні поведінки маленьких дітей (ріс.5.13).

У психології навчання застосовують метод зміни критеріїв, або «план зростання критеріїв». Суть його полягає в тому, що реєструється зміна поведінки випробуваного в відповідь на приріст (фази) впливу. Збільшення реєстрованого параметра поведінки фіксується, і наступну дію здійснюється лише після виходу випробуваного на заданий рівень критерію. Після стабілізації рівня виконання випробуваному пред'являють така класифікація впливу. Крива успішного експерименту (що підтверджує гіпотезу) нагадує збиту каблуками сходи, де початок ступені збігається з початком рівня впливу, а кінець її - з виходом випробуваного на черговий критерій.

Способом, що дозволяє нівелювати «ефект послідовності», є інверсія послідовності дій - план А-В-В-А. Ефекти послідовності пов'язані з впливом попереднього впливу на подальше (інша назва - ефекти порядку, або ефекти переносу). Перенесення може бути позитивним або негативним, симетричним або асиметричним. Послідовність А-В-В-А називається позиційно однаковох схемою. Як зазначає Готтсданкер, вплив змінних А і В обумовлено ефектами раннього або пізнього перенесення. Вплив А пов'язано з пізнім перенесенням, а В - з раннім. Крім того, якщо присутній кумулятивний ефект, то два йдуть підряд впливу У можуть впливати на суб'єкта як єдине сумарне вплив. Експеримент може бути вдалим лише в тому випадку, якщо ці ефекти незначні. Розглянуті вище варіанти планів з регулярним чергуванням або з випадковими послідовностями найчастіше дуже довгі, тому їх важко реалізувати.

Якщо підвести короткий підсумок, можна сказати, що схеми пред'явлення впливу застосовуються в залежності від можливостей, які є у експериментатора.

Випадкова послідовність дій виходить шляхом рандомізації завдань. Її застосовують в експериментах, що вимагають великої кількості проб. Випадкове чергування впливів гарантує від прояву ефектів послідовності.

При малому числі проб рекомендується схема регулярного чергування типу А- В-А-В. Слід звернути увагу на періодичність фонових впливів, які можуть збігатися з дією незалежної змінної. Наприклад, якщо давати один тест на інтелект вранці, а другий - завжди ввечері, то під впливом стомлення ефективність виконання другого тесту буде знижуватися.

Позиційно уравненная послідовність може бути придатна лише тоді, коли число впливів (завдань) мало і вплив раннього і пізнього перенесення несуттєво.

Але жодна з схем не виключає прояви диференційованого асиметричного перенесення, коли вплив попереднього впливу А на ефект від впливу У більше, ніж вплив попереднього впливу В на ефект від впливу А (або ж навпаки).

Різноманітні варіанти планів для одного випробуваного узагальнили Д. Барлоу і М. Херс в монографії «Експериментальні плани для поодиноких випадків» (Single case experimental designs, 1984) (табл. 5.13).

Таблиця 5.13

Основні артефакти в дослідженні на одному випробуваному практично не підлягають ремонту. Важко уявити, як можна усунути ефекти, пов'язані з необоротністю подій. Якщо ефекти порядку або взаємодії змінних в якійсь мірі піддаються контролю, то вже згаданий ефект асиметричності (диференційованого перенесення) неустраним.

Не менше проблем виникає і при встановленні початкового рівня інтенсивності реєстрованого поведінки (рівня залежної змінної). Вихідний рівень агресивності, який ми зареєстрували у дитини в лабораторному експерименті, може бути нетиповим для нього, оскільки викликаний недавніми попередніми подіями, наприклад сваркою в сім'ї, придушенням його активності однолітками або вихователями в дитячому саду.

Головна ж проблема - можливість перенесення результатів дослідження одного випробуваного на кожного з представників популяції. Йдеться про врахування значущих для дослідження індивідуальних відмінностей. Теоретично можливий наступний хід: уявлення індивідуальних даних в «безрозмірний» вигляді; при цьому індивідуальні значення параметра нормуються на величину, рівну розкиду значень в популяції.

Розглянемо приклад. На початку 1960-х рр. в лабораторії Б. Н. Теплова виникла проблема: чому все графіки, що описують зміни часу реакції в залежності від інтенсивності подразника, у випробовуваних різні В. Д. Небиліцин [Небиліцин В. Д., 1966] запропонував пред'являти випробуваним сигнал, який змінюється не в одиницях фізичної інтенсивності, а в одиницях попередньо виміряного індивідуального абсолютного порога ( «один поріг», «два порога» і т. д.). Результати експерименту блискуче підтвердили гіпотезу Небиліцин: криві залежності часу реакції від рівня впливу, виміряного в одиницях індивідуального абсолютного порога, виявилися ідентичними у всіх випробовуваних.

Аналогічна схема застосовується і при інтерпретації даних. В Інституті психології РАН А. В. Дринков проводив дослідження процесу формування простих штучних понять. Криві навчання показували залежність успішності від часу. Вони виявилися різними у всіх випробовуваних: описувалися статечними функціями. Дринков припустив, що нормування індивідуальних показників на величину початкового рівня навченості (по осі Y) і на індивідуальний час досягнення критерію (по осі X) дозволяє отримати функціональну залежність успішності від часу, однакову для всіх випробовуваних. Це підтвердилося: показники зміни індивідуальних результатів випробовуваних, представлені в «безрозмірний» вигляді, підпорядковувалися статечному квадратному закону.

Отже, виявлення загальної закономірності шляхом нівелювання індивідуальних відмінностей вирішується кожен раз на основі змістовної гіпотези про вплив додаткової змінної на інтеріндивідуального варіацію результатів експерименту.

Зупинимося ще раз на одну особливість експериментів за участю одного випробуваного. Результати цих експериментів дуже залежать від упереджень експериментатора і відносно, які складаються між ним і випробуваним. При проведенні тривалої серії послідовних дії експериментатор може несвідомо чи усвідомлено діяти так, щоб у випробуваного актуалізувалася поведінку, яке підтверджує експериментальну гіпотезу. Ось чому в подібного роду дослідженнях рекомендують застосовувати «сліпі досліди» і «подвійний сліпий досвід». При першому варіанті експериментатор знає, а випробуваний не знає, коли останній отримує плацебо, а коли - вплив. «Подвійний сліпий досвід» полягає в тому, що експеримент проводить дослідник, незнайомий з гіпотезою і не знає, коли випробуваний отримує плацебо або вплив.

Експерименти за участю одного випробуваного грають важливу роль в психофізіології, психофізиці, психології навчання, когнітивної психології. Методологія таких експериментів проникла в психологію програмованого навчання і соціального управління, в клінічну психологію, особливо - в поведінкову терапію, головним пропагандистом якої виступає Айзенк [Айзенк Г. Ю., 1999].

Тема 12. Лекція

Тема 10. Експериментальні змінні і способи їх контролю «-- попередня | наступна --» Тема 12 квазіекспериментального дослідження
загрузка...
© om.net.ua