Минусы количественного метода исследования

Количественные эксперименты могут оказаться сложными и дорогостоящими, и на их проведение обычно требуется достаточно времени. Они должны быть тщательно запланированы, чтобы гарантировать полную рандомизацию (произвольность) и корректное назначение контрольных групп.

Количественные исследования обычно требуют обширного статистического анализа, что может само по себе оказаться сложным из-за того, что большинство ученых не являются статистиками. Область статистического исследования — отдельная научная дисциплина, которая может оказаться весьма непростой для тех, кто не специализируется в математике.

42. Коэффициент ковариации и корреляции. Их место в экспериментальном и корреляционном исследовании

Корнилова:

В гипотезе о связи каждая переменная рассм как влияющая на др переменную. Статистической мерой связи при этом служит выборочный коэффициент ковариации S _XY (это среднее отклонение каждой переменной)

S _XY =  (x _I – x) (y_I – y) / n –1

Ковариация характеризует связь между Х и У, она дает количественную характеристику диаграммы рассеивания

Форма облака говорит о связи Х и У. Если связь + , то более высоким значениям Х соотв более высокое значение У. Чем больше связь, тем вытянутее облако.

Ковариация переменной самой с собой – дисперсия.

Корреляция – отношение полученной ковариации с мах возможной

R _XY = S_XY / S_X x S_Y

R – процент от мах возможной ковариации

Коэффициент корреляции – ковариация стандартной переменной

R – регрессия, кот исп для цели предсказания одной переменной по данным другой

В экспер исследователи чаще пишут коэффициент корреляции

Удобства исп коэффициента корреляции:

- показывает меру связи между переменными если они измерены в одних единицах

- измеряется в одном диапазоне (+1, -1)

- разработаны разные способы подсчета коэф корреляции (при разных и при одной шкале)

Основная цель исп мер связи в эксперименте – проверка статистических нуль-гипотез о том, что переменные Х и У не связаны, т.е имеют нулевой коэф корреляции в совокупности

Сложно найти коэф корреляции равный 0, часто просто явл незначимой.

Корреляция аутохтонная – корреляция результатов измерения одной и той же переменной на одних и тех же объектах в разные промежутки времени

Корреляция синхронная – корреляция между разными переменными, измер одновременно

Корреляция перекрестно-отсроченная – корреляция между 2мя переменными, измер в разные прмежутки времени, одна – на первом, а др – на втором этапе исследования

Коэффициент ковариацпи - это среднее произведений отклонений каждой переменной:

Ковариация характеризует связь двух переменных, дает количественную характеристику диаграммы рассеивания:

По облаку рассеивания можно судить о связи переменных. Чем связь больше, тем более

вытянуто облако.

Ковариация переменной самой с собой - это ее дисперсия.

Ковариация переменных - одно из условий причинного вывода.

Корреляция - отношение полученной ковариацин к максимально возможной (пли корреляция

есть ковариация стандартизованных неременных):

Применение корреляции и ковариация и Этал м исследовании:

Это одно из условий причинного вывода.

Подсчет корреляции может показать необходимость Эта: если корреляция незначима, то незачем проводить Этальное исследование; если же корреляция значима, то целесообразно провести Эт. Если корреляция не просто незначима, а нулевая, то конкурирующая гипотеза - влияет какой-то третий фактор.

Применение корреляции и ковариации в корреляционном исследовании:

Корреляционное исследование - тип исследования, в котором проверяются гипотезы о связях, а сами психологические переменные либо являются проявлениями разных сторон одних и тех же базисных процессов, либо сопутствуют друг другу, а вопрос об их детерминации остается открытым.

К ним относятся не только те работы, где для статистических решений применяется подсчет коэффициентов корреляции.

Корреляция между переменными еще не означает, что одна из них каузально влияет павторую.

Величина коэф. Корреляции сама по себе не основание д-чя оценки приемлемости статистической гипотезы, основание - статистическое решение о значимости этого коэфф.

Интерпретация установленной связи основывается на не следующем из самогоэмпирического материала обосновании.

Выбор коэфф. коррел.: существуют разные коэф. Коррел. (Пирсона, Спирмена, фи), их выбор зависит от типа шкал и плана обработки данных.

Корреляционное исследование не всегда требует подсчетов корреляции.

Статистический контроль в коррел иссл:

3. охват в предполагаемой выборке измерении всех уровней случайных вариаций побочных переменных

4. рассмотрение эмпирически полученного коэфф. коррел между измеренными переменными в качестве меры для оценки статистической нуль-гипотезы (нет связи между показателями).

5. "Контроль после"

43. Kонтроль POST FACTUM

Для того, чтобы говорить о причинно-следственной зависимости, необходим достаточный контроль всех известных к моменту проведения исслед возможных объяснений полученных различий (между двумя условиями или группами) или связей 2х переменных.

Контроль Пост фактум – это разработанная для квазиэкспериментов схема работы с полученными данными, позволяющая оценить возможные влияния базисных побочных переменных (БПП) на изучаемую зависимость после того, как эмпирическая часть исследования завершена.

Для этого нужно чтобы соответствующие базисные переменные, рассматриваемые как возможные источники смешений, были уже измерены. Обычно это какие-то другие показатели, или так называемые третьи переменные.

Хотя контроль после предполагает улучшение контроля за выводом в квазиэксперименте, реально его применение может существенно повысить валидность выводов в любом корреляционном исследовании. Главное, чтобы были эксимизированы те побочные переменные, кот могут исказить основной исследуемых эффект и имелись методологические средства измерения соотв смешивающихся переменных.

Раз мы имеем дело с проблемой контроля переменных, кот не вкл в квазиэкспериментальный или корреляционный план, но могут влиять на ЗП или на обе основные переменные, между кот устанавливается связь, то т.о выделяются возможные угрозы валидности со стороны БПП. Сами эти БПП, смешивающиеся с основными базисными переменными, не могут быть выделены.

Контроль заключается в измерении влияния каждой из возможных БПП в отдельности, а также в статистическом сравнении выраженности эффекта их влияния по сравнению с осн эффектом, оцениваемым в основном как эффект влияния разницы групп по первичному квазиэкспериментальному плану.

Связи выводов о влиянии переменных со статистическими решениями на каждом шаге этого контроля выглядит след образом:

Случай 1

1.1 Получено статистически значимое различие между выборочными показателями осн групп, отличающихся по осн переменной. Стат решение звучит при этом как отвержение нуль-гипотезы. После этого выявляется отсутствие значимой связи между осн переменной, определившей исходное различие групп и БПП.

Если показано отсутствие значимых связей между ними, то вывод об исследуемой эмпирической зависимости или об основном эффекте влияния НП считается достаточно валидным.

Если же, напротив, выявлена связь НП и БПП, то требуется оценка самостоятельного влияния БПП на ЗП или ее аналог.

Эта оценка осущ путем соединения всей совокупности показателей в одну выборку и нового ее деления на группы в соотв во значениями БПП, выступающей теперь как новое основание отличных групп

1.2 Теперь оценивается значимость связи или значимость различия по отношению к новому критерию отличия групп, обр в соотв в уровнями измерения для этих же исследуемых БПП.

Если показано отсутствие значимых связей между значениями БПП и ЗП, то вывод об основной эмпирической зависимоститакже считается достаточно валидным.

Если же установлена корреляция БПП с ЗП или эффект различий ЗП в зависимости от новго критерия деления на группы, то требуется учет смешения, т.е признание в выводах, что именно БПП могла определить осн эффект

Случай 2

1.1 Не найдено статистически значимых различий (или связей) между значениями ЗП по отношению к исходному плану. Нет и значимых различий при исп нового критерия разбиения на группы в соотв с значениями БПП. Тогда вопрос о том, какой базисный процесс лежит в основе экспер деятельности испытуемых остается открытым. В выводах признается,что осн гипотеза не выдержала опытной проверки, что не исключает ее новой проверки.

1.2 Не установлены значимые эффекты по отношению к исходному плану. Однако значимыми оказались различия по выраженности влияния БПП на ЗП. Т.е при разбиении измеренных показателей на новые группы в соотв со значениями БПП получен эффект, не установленный для НП или основной базисной переменной. При таком исходе можно делать вывод о том, что не предполагавшийся в идеальной экспериментальной гипотезе, а стоящий за измеренной БПП базисной процесс определяет значения НП.

Итак, общая схема проведения контроля Пост фактум предполагает оценку значимости результатов сравнения:

1. ЗП по отношению к исходному квазиэкспериментальному плану, т.е по отношению к основному разбиению измерений на экспериментальную и контрольную группы

2. измеренной базисной побочной переменной в выраженности ее связи с исходным критерием образования экспериментальной и контрольной групп

3. ЗП для новых групп, обр в соотв с уровнями измеренной БПП. Сама БПП м.б. измерена как до, так и после осн переменных, но образование новых групп осущ после измерения основных эффектов и служит их уточнению, т.е служит цели контроля за выводом. Поэтому название «контроль после» остается общим при любом моменте измерения собственно БПП.

Экспериментом Пост фактум Кэмпбелл называет также случай сбора данных, когда экспериментальное воздействие имело место в прошлом и соответствующая переменная оишь реконструируется во время проведения исследования.

Контроль ex post factum (или "контроль после") - это схема работы с полученными данными, которая позволяет оценить возможные влияния базисных побочных переменных (БПП) на изучаемую зависимость после того, как" эмпирическая часть исследования завершена. Разработана для квазиэтов.

Требует, чтобы соответствующие базисные переменные (которые не являются ни ПН и ни ЗП), которые могут быть возможными источниками смешений, были уже измерены.

"Контроль после" может применяться в корреляционном исследовании и в квазиЭтах. Повышает валндность выводов, т. к. изучает угрозу валидности со стороны БПП. Заключается в:

6. измерении влияния каждой из возможных БПП в отдельности

7. статистическом сравнении выраженности эффекта их влияния по сравнению с основным эффектом, который оценивается как эффект влияния разницы групп но первичному квазнЭталыюму плану.

Требует, чтобы:

8. были эксплицированы побочные переменные, когорыс могут исказить основной исследуемый эффект.

9.чтобы имелись методические средства измерения соответствующих смешивающихся переменных.

Виды связи выводов о влиянии переменных со статистическими решениями на каждом шаге этого контроля:

Первый случаи

1.1. Есть статистически значимое различие между выборочными показателями основных групп, которые отличаются по основной переменной (НП или первичной базисной переменной). Статистическое решение звучит как отверженце нуль-гипотезы.

Смотрят отсутствие значимой связи между основной переменной, по которой различны группы, и БПП.

Если связи нет, то вывод об основном эффекте влияния НП считается достаточно валидным.

Если найдена связь НП и БПП, то ндао оценить БНН на ЗП (или не аналог). Всю совокупность показателей по всем гр или условиям соединяют в одну выборку. Потом эту выборку делят на новые гр по критерию отличия БПП.

1.2. Оценивают значимость связи БПП я ЗП но отношению к критерию отличия новых групп.

Если значимых связен не найдено, то вывод об основной эмпирической зависимости считается достаточно валидным.

Если найдены связи или эффект различии ЗП в зависимости от нового критерия деления на группы, то требуется учет смешения, т. е. признание в выводах, что именно БПП могла

определить основной эффект.

Второй случаи

2.1. Не найдено статистически значимых различий между значениями ЗП но отношению к

исходному плану. Нет значимых различий при использовании нового критерия разбиения на группы в

соответствии со значениями БПП. Тогда вопрос о том, какой базисный процесс в основе Этальной деятельности испытуемых.

открыт. В выводах признается, что основная гипотеза не выдержала опытной проверки (но можно

проверять ее еще).

2.2. Не установлены значимые эффекты по отношению к исходному плану.

Различия по выраженности влияния БПП на ЗП оказались значимы.

Связи между БПП и "выходной" переменной оказались значимы (в случае корреляционного исследования). При разбиении на группы по различиям БПП получен э({)фект. который не установлен для НП и основной базисной переменной. Можно сделать вывод, что стоящий за БПП базисный процесс, который не предполагался в начальной Этальной гипотезе, определяет значения ЗП.

Общая схема "контроля после" предполагает оценку значимости результатов сравнений:

1. ЗП (или се аналога) по отношению к

исходному плану (т. е. по отношению к основному разбиению измерении га Эгальную

11 КОНТРОЛЬНУЮ Группы)

2. Измеренной БПП в выраженное ги ее евяя! с исходным критерием образования Этальной и контрольной групп.

3. ЗП ( или ее аналога) для новых гр\нн.

которые образованы но разным уровням измеренной БПП. Сама БПП может быть измерена до и после основных переменных, но образование новых групп осуществляется после измерения основных эффектов и служит их уточнению, г. е. це-ш контроля за выводом.

Кэмнбелл: ex post factum - случай сбора данных, когда Этальное воздействие имело место в прошлом и соотв. Переменная лишь реконструируется во время проведения исследования

44. Схема лонгитюдных исследований в 

Лонгитюдная схема сбора эмпирических данных в  исследованиях занимает особое место:

1) из-за специфики проверяемых гипотез : это гипотезы, предполагающие выявление процессов развития

2) она представляет пример наиболее устоявшихся квазиэкспериментальной схемы: аналог ЗП в ней – измеряемые различия между группами, а НП – такое различие как фактор времени. За фактор времени полагают изменения в базисных процессах, просматриваемых в виде «кривых развития» относящихся к одной и той же группе исптуемых.

3) Лонгитюдный метод – это метод прямонаправленный на установление изменений интраиндивидуальнго типа, т.е , физиологических или иных изменений, происходящих с течением времени у отдельного конкретного субъекта.

Начало таких исследований и появление термина «лонг метод» относится к 20-30 годам 20 века.

Лонгитюдный метод = метод продольных срезов, противопоставляется классическому методу поперечных срезов. Этот метод предполагает, что сведения о типичных возрастных особенностях  получают путем сравнения показателей, одновременно фиксируемых у разных испытуемых, принадлежащих к изучаемым возрастным категориям, что соотв межгрупповой схеме получения данных. В лонгитюдном методе устраняется фактор межгрупповой вариативности. В 60-70 года развитие методологии привело к тому, что речь должна идти не о лонгитюдных исследованиях, т.к в действительности имеется в виду не какой-нить один конкретный метод, а различные методы, объединенные общим названием на основе особой организации исследования. Отличительным признаком такой организации явл систематическое измерение изучаемой  особенности, или базисной переменной у одних и тех же испытуемых на протяжении определенного промежутка времени.

В принципе период времени может быть любым, хотя обычно имеется в виду достаточно продолжительный интервал времени, измеряемый годами.

Главная цель применения лонгитюдного подхода состоит в исследовании феноменов с точки зрения изменения во времени, т.е такое исследование направлено на :

- установление интраиндивидуальных изменений

- установление межиндивидуальных различий с точки зрения характера происходящих с течением времени интраиндивидуальных изменений

Для объяснений процессов изменения как проявлений развития требуются специальные процедуры, направленные на каузальный анализ:

1. взаимосвязей в характеристиках установленных изменений

2. факторов, обусл интраиндивидуальные изменения

3. факторов, обусл межиндивидуальные различия в происходящих с течением времени интраиндивидуальных изменениях

С содержательной точки зрения понятие интраиндивидуальных изменений распространяется на зменение 2х типов:

- изменение (или константность) уровня или степени проявления исследуемой характеристики поведения

- интраиндивидуальное изменение может относится к изменению самой формы поведения или базисного процесса

Лонгитюдный метод предполагает сравнение характера процессов изменений, происходящих у разных индивидов, т.е исследуются степени сходства интраиндивидуальных изменений у индивидов из изучаемой выборки.

Межиндивидуальные различия анализируются после получения данных об интраиндивидуальных изменениях путем сравнений траекторий (индивид кривых), отражающих динамику хода изменений у разных индивидов (хар-ки темпа, формы, временных сроков).

С точки зрения планирования исследования лонгитюдный подход первоначально характеризовался как такое исследование, в кот в качестве НП выступает хронологический возраст испытуемых, а изменения значения ЗП (напр. умственного развития) фиксируется в ходе систематически повторяющихся измерений выбранных показателей.

Главная трудность, на кот наталкивается лонгитюдный метод связана с наличием смешения (систематического и сопутствующего) 3х переменных: возраста, специф особенностей выборки и времени измерения.

В реальности 3 осн переменные лонгитюдного исследования – возраст, время измерения и специф особенности выборки + поколения – переплетены и тесно взаимодействуют, что и обуславливает основную сложность задачи установления каждой из 3х названных переменных в отдельности.

Современная модель лонгитюда:

Наибольшую известность получила схема исследования, предложенная Шайи. Суть этой схемы: в сочетании лонгитюдной стратегии с др методами получения и анализа данных – традиционным сравнительно-возрастным методом и методом временного запаздывания.

Диагональ (объединенная) показывает схему сравнительно-возрастного метода, когда исследованию подвергаются испытуемые разного возраста, принадлежащие разным когортам, причем измерение изучаемого  параметра проводится у всех возрастных групп одновременно.

Горизонтальная строка – лонгитюд – одна когорта испытуемых в течение некоторого времни проходит тестирование в разные возраста.

Вертикальный столбец – иллюстрирует план исследования методом временного запаздывания, когда по достижению опр возраста исследованию подвергаются представители разных кагорт населения.

Для разделения источников вариативности Шайи предложила попарное сочетание вышеназванных методов для одновременного анализа 2х или более поведенческих последовательностей.

Это основано на сравнении результатов (ЗП), полученных при лонгитюде 2х или более когорт. Это позволяет отделить возрастные изменения от различий в поколениях  идет сравнение 2х или более последовательностей результатов, получ при измерении испытуемых всех возрастных групп изучаемого диапазона.

Так можно разделить влияние переменных возраста, когорты и времени измерения и установить связи их с изуч характеристикой.

Практические аспекты:

1) проблемы формирования и сохранения выборки испытуемых (миграция)

2) отсеивание части испыт есть всегда  уменьшение выборки  угроза внещней валидности

3) фактор повторного измерения ЗП

Бурменская. Лонгитюдный метод.

Специфика гипотез: направлены на выявление процессов развития. Аналог ЗП - измеряемые различия между группами, ЦП - фактор времени (в данном случае времени измерения НП). Фактор времени - изменения в базисных процессах, прослеживаемые в виде кривых развития. Лонгитюд - единственный метод, прямо направленный на установление изменении интраиндивидуального типа. Лонгитюд (продолжительное и систематическое изучение одного свойства у одних и тех же испытуемых) противопоставляется методу срезов (изучение разных испытуемых - межгрупповая схема получения данных). Лонгитюд устраняет фактор межгрупповои вариативности. Отличительный признак лонгитюда - систематическое измерение изучаемои психологической особенности, или базисной переменной, у одних и тех же испытуемых на прогяжении определенного периода времени. Длительность и методы получения эмпирических данных могут сильно различаться в отдельных случаях. Главная цель лонгитюда - исследование феноменов с точки зрения их изменения во времени. Лонгитюд направлен на:

1. установление интраиндивидуальных изменении

2. установление межиндивидуальных различий с точки зрения интраиндивидуальных изменении с течением времени.

Лонгитюд может применяться для объяснения причинно-следственных связей, но для этого нужны специальные процедуры, направленные на каузальный анализ:

1. взаимосвязей в хар-ках установленных изменении

2. факторов интраинд изменений.

3. Факторов межинд различии в происходящих с течением времени интраиндивидуальных изменений.

Интраинд изменения бывают:

1. изменение уровня или степени проявления исследуемой хар-ки поведения.

2. Изменение формы поведения или базисного процесса (т. е. Психол. Хар-к)

Лонгитюд исследует степень сходства интраиндивидуальных изменении у индивидов из изучаемой выборки.

Межннд различия анализируют сравнением пнд данных. Трудность лонгитюда - систсматич и сопутствующее смещение переменных:

1. Возраста (связан с условием жизненного опыта данной когорты (поколения))

2. специфич особенностей выборки

3. времени измерения

Когорта - люди определенною поколения, со сходных жизненным путем. Когорта - специфнч. Популяция - это

переменная, которую надо контролировать, г. к. она может вызывать вариативность результатов. Результаты измерения изучаемой характеристики (ЗП) тесно зависят от особенностей ситуации измерения.

Время измерения - совокупность переменных, которые относятся к ситуации измерения. В реальности

возраст, время измерения, специфические особенности поколения переплетены, тесно связаны - сложность

установления влияния каждой переменной и отдельностн.

Современная модель .юнги I юдного мпод;!:

Схема К. Шайн: сочетание лонгитюдной стратегии с другими методами: сравнительно-возрастным методом и методом временного запаздывания.

Традиционные схемы получения данных - см. рис. 1

Лонгитюд: тадиционная схема получения данных

Диагональ - схема сравнительно-возрастного метола (исследуют всех испытуемых разного возраста разных когорт одновременно) - смешение переменных возраста и когорты Горизонталь - схема сбора эмпирических данных по классич схеме лонгитюда - одна когорта изучается ряд лет.

Нейтрализуется фактор когорты, но нельзя разделить вчнянпе различий из-за меняющегося возраста испытуемых и различий из-за времени измерения. Верчикаль - метод временного запаздывания - по достижении опр возраста изучают представителей всех когорт.

Получаются валидные только для одного конкр возраста данные. Проблема побочного влияния различий из-за времени получения результатов (фактор времени измерения).

Для разделения источников вариативности Шайи предложила попарное сочетание вышеназванных методов для одновременного анализа двух или более поведенческих последовательностей. Рис 2:

Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском по сайту: