|
Анатомия и физиология слуховой системы 16 глава
Др. направления в Э. э. связаны с обширными исслед. Дэниела Э. Берлайна. Его исслед. посвящены трудноуловимым качествам произведений иск-ва, так называемым коллативным свойствам (collative properties): сложности, новизне, удивительности и даже таинственности. Кроме того, его исслед. внесли значительный вклад в общую теорию стимуляции, возбуждения и аффекта. Согласно теории Берлайна, эстетические объекты (наряду с др. источниками стимуляции, такими как игра и юмор) вызывают, поддерживают и затем насыщают внимание, чувства и поведение. Напр., по мере увеличения сложности произведения иск-ва будет также увеличиваться его предпочтение; затем оно стабилизируется, но в конце концов начинает снижаться. Люди предпочитают оптимальные — не слишком низкие (вызывающие скуку) и не слишком высокие (вызывающие ошеломление) — уровни стимуляции; и та, и др. крайности избегаются, пока не установится средняя степень интенсивности. Это гедонистическое соотношение (описываемое инвертированной U-образнойкривой) варьирует в зависимости от типа стимула; оно может также различаться у разных людей (некоторые предпочитают больше стимуляции, другие — меньше), возможно вследствие их образованности или культурной принадлежности.
Э. э. подвергалась критике за ее упрощенный подход со стороны специалистов в области эстетики, искусствоведов и психологов. Достоинства эксперим. метода расценивались как искусственные, тривиальные и нерелевантные в отношении важнейших вопросов эстетики. Ее чрезмерная озабоченность методологией, как утверждают оппоненты, приводит к игнорированию реально существующих феноменов.
Защитники Э. э. настаивают на том, что элементарное восприятие (grasp)базисных феноменов, таких как приятность (pleasantness), и их наложение на фундаментальные свойства, такие как цвет, может распространяться на подлинное иск-во, создавая «эстетику сверху». Др. критические суждения об Э. э. яв-ся несправедливыми, напр., нападки на научный метод в психологии. И все же, в ней существуют некоторые важные упущения. В частности, игнорируются некоторые формы иск-ва (напр., танец и литература) и большинство опосредствующих феноменов (напр., внутренние образы). Уделяется мало внимания развитию эстетического восприятия у детей. Чрезвычайно редки феноменологические описания эстетических переживаний. Практически не изучаются личности с выраженными эстетическими способностями. Наконец, оказалась утраченной специфика самого иск-ва из-за рассмотрения почти любой вещи как обладающей эстетическими свойствами.
Э. э. имеет свои недостатки: концентрация на зрительном восприятии, избегание метода интервью и отсутствие интереса к индивидуальным различиям. Однако, это в достаточной степени универсальный и гибкий подход. В эстетике вряд ли найдутся аспекты, к-рые бы не поддавались изучению, пока сохраняется ключевой определяющий признак Э. э. — ее методологическая строгость.
Э. э. добилась должного к себе отношения в психологии искусства и общей психологии. В меньшей степени осознается ее релевантность многочисленным прикладным проблемам. В их число входят решения по поводу художественных программ в сфере образования и применения цвета и музыки в бизнесе и промышленности. Др. менее привычными разделами яв-ся эффективность рекламы, легкость считывания показаний приборов, определяющие факторы выбора жилья, изменение моды в одежде и декорировании, а тж факторы личной привлекательности. Эти и более традиционные области, о к-рых говорилось выше, открывают широкие возможности для Э. э.
См. также Психофизика
М. Линдауер
Экспериментальные исследования памяти (memory experiments)
В одной из ранних работ У. Бернхем описал эксперим. методы измерения памяти в отношении вербального или визуального материала, к-рые включали метод воспроизведения, введенный Германом Эббингаузом, и метод узнавания, используемый ранее Эрнстом Вебером в своих психофизических экспериментах по последовательному сравнению длины линий и тяжестей. В более совр. исслед. сохранения и вспоминания также измерялось время, затрачиваемое на сравнение элемента, фигуры или предложения при последовательном восстановлении материала в памяти, а тж использовались такие меры, как частичный отчет, пробное воспроизведение, темпы заучивания и показатели сбережения (время на доучивание). Исследователи изучали влияние на сохранение, вспоминание и забывание разнообразных эксперим. переменных, включ.: типы заучиваемого или запоминаемого материала (слова, предложения, рассказы, неподвижные и движущиеся изображения, абстрактные и конкретные формы); сенсорные модальности предъявляемых стимулов (напр., зрительные, слуховые, тактильные, обонятельные); скорость и способы предъявления материала (от медленной до быстрой и одновременное предъявление в сравнении с последовательным, порционное или частичное в сравнении с целостным, многомерное и комплексное в сравнении с одномерным предъявлением).
Э. и. п. включают изучение эффектов промежуточной или предшествующей деятельности, повседневных дел, искусственных лабораторных ситуаций, аномалий («абсолютная» память) и патологических потерь вследствие хирургических операций, амнезии или др. мозговых изменений (вызванных, напр., наркотиками, алкоголем, старением), а также изучение случаев «уникальной» сенсорной памяти (иконической или акустической), первичной или оперативной памяти и долговременной памяти. Теорет. гипотезы, выдвигавшиеся для объяснения процессов памяти, послужили толчком к исслед. влияний разнообразных дополнительных переменных на память: концентрации в сравнении с распределением повторений или упражнений; смыслового значения или организационных факторов вербального материала; стратегий обработки информ. при восприятии запоминаемых событий (глубина обработки); сроков, на к-рые запоминается материал; и влияний группы или соц. факторов на память. Э. и. п. проводятся с использованием таких простых инструментов как карточки, карандаши, бумага и секундомеры; более сложных приборов, таких как тахистоскопы, позволяющие регулировать скорость предъявления материала, оборудованные устройствами для регистрации времени реакции нажатия пальцем или времени вербальной реакции; и совр. миникомпьютеров и микрокомпьютеров с программируемым автоматическим предъявлением вербальных или визуальных материалов, с соответствующими устройствами, регистрирующими голосовые реакции или реакции нажатия пальцем, а также оценивающими наряду со временем реакции правильность воспроизведения.
См. также Забывание, Методология (научных) исследований, Память
Н. С. Андерсон
Экспериментальные методы (experimental methods)
Э. м. входят в категорию научных методов, используемых в психол. исслед. Подлинные эксперименты предполагают тщательное наблюдение воздействия одной или более входных переменных (независимые переменные) на одну или более выходных переменных (зависимые переменные) в тщательно контролируемых условиях у испытуемых, случайно распределенных в различающиеся по характеру оказываемого воздействия группы.
Эксперимент может усложняться путем введения дополнительных независимых или зависимых переменных. Напр., время суток может использоваться в качестве второй независимой переменной с тремя уровнями (утро, день, вечер), с тем чтобы испытуемых можно было случайно распределить в любое из 12 различных условий (0 мг утром, 10 мг вечером и т. д.) Очевидно, что сложные планы будут требовать большего числа испытуемых в сравнении с более простыми планами, поскольку количество испытуемых в каждом из условий (напр., 10 мг в послеполуденное время) должно оказаться достаточным для обобщения последующих результатов по каждому из событий.
Несмотря на существование др. научных методов, подлинный эксперимент яв-ся единственным методом, к-рый позволяет исследователям приходить к выводам о существовании причинно-следственных связей. В случае простого эксперимента с одной независимой переменной (доза лекарственного препарата) с двумя уровнями, если испытуемые в обеих, эксперим. и контрольной, группах подвергаются одним и тем же воздействиям (за исключением независимой переменной), и если испытуемые случайно распределены в отношении условий оказываемого воздействия, тогда любые различия в оценках их уровня активности должны быть результатом влияния независимой переменной.
Пристрастность экспериментатора может порождать неуловимые различия между группами, примешивающиеся к рез-там эксперимента, что снижает достоверность их интерпретации как функции независимой переменной.
Любые различия в условиях могут примешиваться к рез-там эксперимента. Если различные исследователи используют различные стимулы, то последние могут повлиять на конечные рез-ты в большей степени, нежели сама независимая переменная. Испытуемые могут проявлять большее сотрудничество с привлекательным исследователем и меньшее с непривлекательным, или различные исследователи могут по-разному оценивать одни и те же реакции. Подобным же образом, на результаты может влиять место сбора данных.
Предполагаемые целевые характеристики условий исслед. — служащие подсказками испытуемым в отношении «правильных» реакций на стимулы — могут также приводить к искажению рез-тов. Напр., поведение др. испытуемых, реагирующих на стимулы, может влиять на испытуемых, к-рые тестируются в той же самой группе, или непроизвольные одобрительные улыбки исследователя могут подкреплять испытуемых, к-рые реагируют желаемым образом. Один из способов устранения эффектов ожиданий экспериментатора и испытуемого заключается в использовании стратегий «слепого» исслед., при к-ром или только испытуемые («слепое» исслед.), или испытуемые и экспериментаторы («двойное слепое» исслед.) не знают, в какое из эксперим. условий был помещен каждый испытуемый.
Иногда исследователь не может манипулировать независимыми переменными. Напр., в исслед., где в роли независимых переменных выступают пол, раса, принадлежность к политической партии, частота употребления марихуаны или образовательный уровень, отсутствует возможность случайно распределять испытуемых по уровням независимых переменных. Такие переменные иногда называют неманипулируемыми (nonmanipulated)переменными. Изучение таких переменных не может производиться в подлинном эксперименте, однако они часто изучаются в квазиэкспериментах. Интерпретация рез-тов в исслед. с неманипулируемыми переменными сопряжена с определенными сложностями, поскольку с ними обычно смешиваются различные дополнительные переменные.
Один из способов, облегчающих интерпретацию неманипулируемых независимых переменных, состоит в уравнивании испытуемых по релевантным смешивающимся переменным. Напр., каждого имеющего аттестат о среднем школьном образовании можно объединить в пару с имеющим диплом об окончании колледжа, к-рый сопоставим с ним по возрасту, полу, соц. классу, уровню интеллекта и личностным характеристикам. Чем более полным яв-ся такое совпадение, тем легче исследователю сравнивать эффекты независимой переменной. Альтернативный способ может заключаться в поддержании неизменными таких переменных (напр., проводить исслед. только с представителями мужского пола среднего класса с примерно сходными интеллектуальными и личностными характеристиками), с тем чтобы эти смешивающиеся переменные не могли повлиять на результаты. Однако, это будет ограничивать возможности исследователя в последующем обобщении рез-тов. Третья альтернатива связана с использованием более сложного плана с полом, возрастом и т. д. в качестве дополнительных переменных.
Иногда исследовательские стратегии предполагают повторное тестирование тех же самых испытуемых: в лонгитюдном исследовании челов. развития одна и та же группа испытуемых может последовательно тестироваться в возрасте 2, 5, 10 и 20 лет, или в исслед. научения испытуемые могут тестироваться после каждого предъявления стимула. Это приводит к возникновению др. сложностей, к-рые связаны с эффектом порядка (order effect): если тестирование первого уровня независимой переменной всегда предшествует тестированию второго ее уровня, последующие различия могут отражать не только эффект самой независимой переменной, но также эффекты научения, утомления или естественного развития. Так, если испытуемых просят оценить физ. привлекательность десяти людей с использованием в качестве стимульного материала слайдов, предъявляемых всем испытуемым в одном и том же порядке, оценка испытуемыми третьего слайда может отражать не только эффект данного стимула, но и эффект порядка его предъявления. Если, напр., второй слайд изображает чел. с высокой физ. привлекательностью, третий слайд может недооцениваться вследствие эффекта контраста. Если бы этот третий слайд находился на др. порядковой позиции, его оценка могла бы быть совершенно иной. Очевидно, решение этой проблемы предполагает манипулирование порядком, с тем чтобы различные испытуемые получали стимулы, группируемые в случайные последовательности. Такая процедура называется уравновешиванием (counterbalancing technique).
Когда изучается более чем одна независимая переменная, интерпретация результатов может усложняться. Дисперсионный анализ — это именно тот статистический метод, к-рый наиболее часто используется в анализе эксперим. исслед. Ключевыми словами в этом анализе яв-ся главный эффект (main effect)и взаимодействие (interaction). Главный эффект обнаруживается, если в среднем оценки различных уровней независимой переменной значимо отличаются друг от друга. Если независимая переменная имеет только два уровня, значимый главный эффект указывает на то, что эти два уровня приводят к значимо различающимся оценкам зависимой переменной. Однако при наличии трех или более уровней, главный эффект указывает на существование значимых различий в оценках по меньшей мере одной пары уровней, не отрицая возможности существования значимых различий в оценках каждой пары уровней (то есть А1 и А2 различаются, А1 и А3 различаются, и А2 и А3 различаются, и т. д.). В последнем случае, для интерпретации главного эффекта и установления того, какие пары или подмножества уровней статистически значимо различаются (или не различаются), проводят соответствующий post hoc анализ.
Если изучается более чем одна независимая переменная, эти независимые переменные могут взаимодействовать таким образом, что эффект одной или более переменных будет зависеть от уровня одной или более оставшихся переменных.
Двумя основными типами независимых переменных являются межгрупповые (between-group)и интраиндивидные (within-subject)переменные. Межгрупповые переменные предполагают использование различных испытуемых для каждого уровня, что позволяет осуществлять последующие сравнения уровней на основе сравнений независимых групп испытуемых. Интраиндивидные переменные предполагают использование тех же самых (или сопоставимых) испытуемых для более чем одного уровня, что позволяет осуществлять последующие сравнения уровней на основе сравнений тех же самых (или сопоставимых) испытуемых.
Испытуемые могут распределяться по эксперим. условиям различными способами. При однофакторном плане (one-way design)испытуемые могут либо случайно распределяться по различным уровням (межгрупповой план), либо тестироваться на каждом уровне (интраиндивидный план). При двухфакторном плане (two-way design)к.-л. одна или обе независимые переменные могут выступать в роли интраиндивидных или межгрупповых переменных. Наиболее простым двухфакторным планом яв-ся полностью рандомизированный факторный план с испытуемыми, случайно только одному уровню каждой переменной, и с условиями воздействия, включающими все возможные комбинации уровней.
План по меньшей мере с одной межгрупповой и хотя бы с одной интраиндивидной переменной называется смешанным планом (mixed design). В этом случае испытуемый (или группа сопоставимых испытуемых) обычно называется «блоком» (термин, пришедший из области сельскохозяйственных работ), и предполагается, что при отсутствии влияния независимых переменных на выполнение наблюдения внутри каждого блока будут идентичными (в пределах ошибки измерения).
Кэмпбелл и Стэнли описывают три плана подлинных экспериментов (true experimental designs):план с предварительным и итоговым тестированием и контрольной группой; план Соломона для четырех групп и план с тестированием только после воздействия и контрольной группой. Каждый из этих трех экспериментов требует случайного распределения испытуемых по условиям и обладает достаточными средствами контроля, обеспечивая тем самым более надежную основу для последующих выводов о причинно-следственных отношениях в сравнении с др. планами. Набор независимых переменных может увеличиваться через использование факторных методов.
Квазиэкспериментальные планы предполагают использование переменных, к-рыми не может манипулировать или к-рые не может контролировать исследователь, напр., пол или партийная принадлежность (без контрольных групп). Такие планы включают эксперим. планы с временными рядами (с проведением повторных замеров на одном испытуемом или группе испытуемых с одним или несколькими промежуточными условиями между замерами) план с неэквивалентной контрольной группой и предварительным и итоговым тестированием (подобный плану с предварительным и итоговым тестированием и контрольной группой, но без случайного распределения испытуемых в отношении условий); и план с множественными временными рядами (являющийся комбинацией двух предыдущих планов). Квазиэкспериментальные планы используются в тех случаях, когда реализации планов подлинных экспериментов препятствуют этические или практ. соображения, и представляют собой компромиссный вариант, допускающий возможность получения некоторых выводов о причинно-следственных отношениях.
Корреляционные планы и планы ex post facto не позволяют делать выводов о причинно-следственных отношениях, но могут обладать эвристической ценностью (в смысле генерирования гипотез для дальнейших исследований). Планы ex post facto сравнивают уже существующие группы и могут использовать ретроспективные данные (данные, собираемые в настоящем, основанные на воспоминаниях о прошлом) и подбирать испытуемых на основе архивных или ретроспективных переменных. Ретроспективные данные вызывают серьезные проблемы с валидностью, поскольку люди имеют тенденцию согласовывать воспоминая со своими текущими взглядами. Такие планы обладают меньшей мощностью, чем планы подлинных экспериментов, но могут быть более этичными и легкими в реализации.
Все Э. м. должны использоваться с большой тщательностью и осторожностью, с вниманием к этическим, практ. и статистическим соображениям. Научная теория строится на многократных, согласующихся результатах исслед.; единичное исслед. дает лишь частицу информ. для научной оценки.
См. также Дисперсионный анализ, Исследование методом двойного ослепления, Контрольные группы, Методология (научных) исследований
М. Эллин
Экспериментальные планы (experimental designs)
Э. п. служат руководством для исследователей при проведении эксперимента. Эксперименты представляют собой запланированное введение фактора в ситуацию с целью установить его связь с изменением в данной ситуации. Вводимый фактор обычно называют вмешательством, воздействием или независимой переменной; тогда наблюдаемое изменение будет мерой зависимой переменной. Э. п. включают подробное описание того, сколько (и каких) групп испытуемых должно быть создано и каким образом предполагается исключить наиболее правдоподобные альтернативные объяснения. Главные задачи Э. п. — связать вмешательство с эффектом и исключить все др. объяснения наблюдаемого изменения.
Простейшие Э. п. заключаются в воздействии, оказываемом на одного испытуемого или группу испытуемых, вместе с наблюдениями до и после этого воздействия, проводимыми с целью установления изменение в их состоянии.
Э. п. используются не только для установления связи переменных с их эффектами, но и для исключения альтернативных объяснений, в к-рых, если употреблять терминологию теории планирования эксперимента, переменные смешиваются.
Только когда мы разделяем эти эффекты, мы можем приписать наблюдаемое изменение определенному воздействию, напр., цвету фона дисплея; в противном случае мы вынуждены прибегать к смешанному альтернативному объяснению, напр., приписывая то же самое изменение влиянию практики. На языке теории планирования эксперимента мы бы сказали, что контролируем смешивание переменных. Как можно этого добиться? Существует четыре общепринятых метода контроля: а) исключение смешиваемого фактора; б) измерение эффекта смешиваемого фактора и введение соответствующей поправки; в) сравнение эквивалентных ситуаций, одна из к-рых подвергается влиянию смешиваемой переменной и эксперим. воздействию, тогда как на другую влияет только смешиваемая переменная; г) варьирование эксперим. воздействия при поддержании смешиваемой переменной на одном уровне, чтобы посмотреть, соответствует ли изменение эффекта схеме изменения воздействия. Несмотря на то, что существуют и др. методы контроля, чаще всего используются именно эти четыре.
Базисная логика экспериментальных планов.
1. Стабилизировать ситуацию, ввести воздействие и наблюдать изменение.
2. Если ситуация не может быть стабилизирована и изменяется, то проследить характер изменений, ввести воздействие и установить, привело ли оно к к.-л. нарушениям в характере изменений.
3. Стабилизировать две (или более) эквивалентные ситуации; выбрать одну из них и поддерживать ее постоянство на одном уровне с оставшейся (или оставшимися), за исключением эксперим. воздействия; ввести эксперим. воздействие в другую ситуацию (или его варианты в оставшиеся ситуации) и отметить различия.
4. Соотнести схему подачи/прекращения эксперим. воздействия с характером наблюдаемого изменения; если можно измерить степень воздействия или силу вмешательства, то соотнести силу или интенсивность вмешательства с таким релевантным аспектом как величина или предел изменения. (Этот принцип работает только в том случае, если зависимая переменная возвращается в прежнее состояние при прекращении вмешательства, но не действует в таких ситуациях как ситуация научения, эффекты к-рого отличаются устойчивостью.)
Случайное распределение испытуемых на эксперим. и контрольную группы гарантирует, что эти группы, в среднем, «совместно уравниваются по каждому условию», включ. и предположительно связанные с изучаемым явлением, и непредвиденные, даже иррелевантные условия, такие как число кожных пор и длина ногтей. Действительно, Кэмпбелл и Стэнли считают случайное распределение испытуемых по группам довольно важным вследствие того, что оно обеспечивает защиту от «скрытых» переменных, и называют планы, в к-рых оно не используется, «квазиэкспериментальными», в отличие от использующих его «подлинно экспериментальных планов».
Такие факторы как уровень образования, способность к научению, мотивация и социоэкономический статус, часто оказываются альтернативными объяснениями, к-рые мы хотели бы исключить посредством обеспечения эквивалентности групп. Это достигается путем стратификации, формирования блоков или попарного уравнивания на основе измерения этих переменных с последующим случайным распределением испытуемых по эксперим. и контрольным группам.
Логика сохранения общности всех условий за исключением одного используется и в более сложных планах, таких, напр., как факторные. Такие планы позволяют одновременно проверять эффект нескольких переменных, но в них всегда есть одна или более групп, к-рые отличаются от другой или других групп испытуемых только одним условием или переменной.
Милль отмечал, что когда одно явление изменяется по мере изменения другого, то либо одно из них яв-ся причиной, а другое следствием (или наоборот), либо оба они связаны с общей причиной. Этой логике следуют такие планы как план с разрывом регрессии (служащим признаком эксперим. эффекта) и план типа АБА/АБАБ, а также корреляционные исследования, цель к-рых — выяснить насколько тесно величина одной переменной (напр., оценки в колледже) связана с величиной др. переменной.
Сделать вывод о причинности на основе корреляции весьма затруднительно, так как ковариация может быть обусловлена действием третьей переменной.
Критерии хорошего плана.Хороший план должен уменьшать любую неопределённость, связанную с изучаемыми переменными. Кроме того, в некоторых исслед. экспериментаторы с самого начала стремятся к тому, чтобы полученные результаты можно было обобщить на др. случаи изучаемого явления. План должен обеспечивать решение всех этих задач с наилучшим использованием возможностей, времени и сил исследователя, причем в пределах имеющихся материальных ресурсов и установленных сроков. Он также должен сообразовываться с приемлемой формулировкой проблемы, а не провоцировать на ее изучение при слишком ограниченных условиях, урезая проблему до соответствия собственным требованиям или выделяя для исслед. специфический или нетипичный аспект вопроса. Наконец, при разработке плана должны выбираться такие формулировки, чтобы у общественности не оставалось сомнения в том, что исслед. было проведено со знанием дела и с должным отношением к этическим нормам и институциональным ограничениям. Это большой набор критериев, но такова реальность , с к-рой приходится сталкиваться исследователю.
Для описания некоторых аспектов перечисленных выше критериев Кэмпбелл и Стэнли в 1963 г. использовали термины «внутренняя валидность» и «внешняя валидность». Позже эти термины были уточнены Куком и Кэмпбеллом в книге «Квазиэкспериментирование» (Quasiexperimentation). Способность исслед. связывать переменные именно в той форме, в какой они представлены в исследовании, называется его внутренней валидностью. В частности, внутренняя валидность указывает на способность плана отвергать любые альтернативные объяснения изучаемого явления, кроме объяснения, предполагаемого теорией. Конструктная валидность яв-ся мерой того, насколько форма, в к-рой представляются или измеряются переменные в данном исслед., соответствует тому, что подразумевалось в исходной формулировке проблемы. Валидность статистического вывода характеризует корректность использования стат. в принятии решения о существовании связи. Внешняя валидность относится к возможности распространения полученных данных на др. лиц, иную обстановку и иное время.
Альтернативные объяснения.Важнейшей функцией Э. п. яв-ся исключение альтернативных объяснений, иначе их можно было бы с тем же успехом выбрать в качестве причинных факторов наблюдаемого эффекта, что и предполагаемую теорией причину или эксперим. воздействие. Любое исслед., вероятно, допускает специфические альтернативные объяснения, определяемые конкретной эксперим. ситуацией, но есть несколько общих альтернативных объяснений, к-рые были описаны в работах Кука и Кэмпбелла, а также Кэмпбелла и Стэнли. Они были названы «угрозами валидности», т. к. снижают внутреннюю или внешнюю валидность. Здесь мы можем обсудить лишь некоторые из них.
К фону (history)относятся любые события кроме эксперим. воздействия, к-рые происходят во время исслед. и, вообще говоря, могут оказаться причиной планируемого эффекта.
На протяжении исслед. испытуемые могут становиться старше, мудрее, опытнее или искуснее, хотя это никак не связано с интересующим нас эксперим. воздействием, — такое явление получило название естественного развития (naturation).
Во второй раз испытуемые лучше справляются с тестом, т. к. они уже знакомы с ним, чувствуют себя спокойнее, и т. д. При повторном тестировании на результат начинают влиять факторы, к-рые не были представлены в ситуации первого тестирования.
В результате предварительного тестирования учащийся может получить предостережение относительно того, какие разделы эксперим. программы он должен знать тверже. Выполнение им контрольного теста после обучения по данной программе улучшается по сравнению с тем, каким оно оказалось бы без проведения предварительного тестирования, — эффект взаимодействия претеста и экспериментального вмешательства.
Место статистики в планировании эксперимента.Существует некоторая путаница в том, какова роль статистики в построении плана эксперимента, а именно, план часто рассматривается как следование по любому пути, разрешенному статистикой. Многие планы, — особенно ориентированные на дисперсионный анализ, — популярны именно потому, что их связь со стат. всесторонне изучена, и для них разработаны средства борьбы с неопределенностью и отклонениями от требований нормальности распределения переменных.
В большинстве исслед. статистика, помимо описания данных, выполняет прежде всего функцию выделения из всех альтернативных объяснений эксперим. эффекта одного единственного — «статистически достоверного» — объяснения. В тех случаях, когда этот эффект очевиден, методы статистического вывода теряют свое значение. Но очень немногие психол. явления вызывают столь явный эффект. Поэтому, если все же потребуется прибегнуть к статистическому выводу, то с самого начала необходимо установить работающую связь между Э. п. и стат., поскольку творческий поиск исследователя вполне может привести к планам, для к-рых плохо подходят известные статистические модели. Однако именно требования проблемы должны быть определяющим фактором при выборе плана. Только в том случае, когда для разработанного плана не подходит ни одна статистическая модель, следует проанализировать компромиссные варианты для выяснения того, насколько придется изменить определение проблемы, чтобы приспособить план к одной из существующих статистических моделей.
Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском по сайту:
©2015 - 2024 stydopedia.ru Все материалы защищены законодательством РФ.
|