01 02 03 04 015 Х 06 07 08 09 010

01'02'03'04'015' Х 06'07'08'09'010'

Квазиэксперимент позволяет контролировать действие фактора фоновых воздейст­вий (эффект "истории"). Обычно именно этот план рекомендуется исследователям, проводящим эксперименты с участием естественных групп в школах, клиниках или на производстве. Его можно назвать планом формирующего эксперимента с контрольной выборкой. Реализовать этот план весьма трудно, но в том случае, если удается провести рандомизацию групп, он превращается в план "истинного формирующего эксперимента".

Возможна комбинация этого плана и предыдущего, в котором чередуются серии с воздействием и его отсутствием на одной выборке.

Планы ex post facto

Стратегия применения данного плана состоит в следующем. Экспериментатор сам не воздействует на испытуемых. В качестве воздействия выступает некоторое реальное событие из их жизни. Отбирается группа "испытуемых", подвергшаяся воздействию, и группа, не испытавшая его. Отбор осуществляется на основании данных об особенностях "испытуемых" до воздействия. В качестве сведений могут выступать личные воспоминания, и автобиографии, сведения из архивов, анкетные данные, медицинские карты и т.д. Затем проводится тестирование зависимой переменной у представителей "экспериментальной" и контрольной групп. Данные, полученные в результате тестирования групп, сопоставляются, и делается вывод о влиянии "естественного" воздействия на дальнейшее поведение испытуемых. Тем самым план ex-post-facto имитирует схему эксперимента для двух групп с их уравниванием (лучше — рандомизацией) и тестированием после воздействия.

(R) X O₁

(R) О₂

Эквивалентность групп достигается либо методом рандомизации, либо попарного уравнивания, при котором сходные индивиды относятся к разным группам Метод рандомизации дает более надежные результаты, но применим лишь тогда, когда выборка, из которой мы формируем контрольную и основную группы, достаточно велика.

Этот план реализуется во многих современных исследованиях. Типичным является исследование посттравматического стресса, который возникает у некоторых лиц, оказавшихся в ситуациях, выходящих за пределы обычного жизненного опыта, связанных с угрозой для здоровья человека и его жизни.

Тема 9. Корреляционный подход в психологических исследованиях

Цель: сформировать представление о корреляционном подходе в психологических исследованиях.

Задачи:

1. изучить особенности корреляционного подхода в психологических исследованиях,

2. изучить формы контроля в корреляционных исследованиях.

Корреляционным называется исследование, проводимое для подтверждения или опровержения гипотезы о статистической связи между несколькими (двумя и более) переменными. Не всегда корреляция определяет наличие каузального закона, но каузальный закон обязательно указывает на наличие корреляции. В психологии переменными могут выступать психические свойства, процессы, состояния и др.

Корреляционная связь - это согласованные изменения двух признаков, когда изменчивость одного признака находится в некотором соответствии с изменчивостью другого. В корреляционных связях каждому значению одного признака может соответствовать определенное распределение значений другого признака, но не определенное его значение.

Корреляционная зависимость - изменения, которые вносят значения одного признака в вероятность появления разных значений другого признака.

"Корреляция" в прямом переводе означает "соотношение". Если изменение од­ной переменной сопровождается изменением другой, то можно говорить о корреля­ции этих переменных. Наличие корреляции двух переменных ничего не говорит о причинно-следственных зависимостях между ними, но дает возможность выдвинуть такую гипотезу. Отсутствие же корреляции позволяет отвергнуть гипотезу о при­чинно-следственной связи переменных.

Различают несколько интерпретаций наличия корреляционной связи между двумя измерениями:

1. Прямая корреляционная связь. Уровень одной переменной непосредственно соответствует уровню другой. Примером является закон Хика: скорость переработки информации пропорциональна логарифму от числа альтернатив. Другой пример: корреляция высокой личностной пластичности и склонности к смене социальных установок.

2. Корреляция, обусловленная третьей переменной. Две переменные (а, с) связаны одна с другой через третью (в), не измеренную в ходе исследования. По правилу транзитивности, если есть R (а, в) и R (в, с), то R (а, с). Скорость опознания изображения при быстром предъявлении и словарный запас испытуемых также положительно коррелируют. Скрытой переменной, обусловливающей эту корреляцию, является общий интеллект

3. Корреляция, обусловленная неоднородностью выборки Выборка, которую мы будем обследовать, состоит из двух однородных групп Например, мы хотим выяснить, связана ли принадлежность к полу с уровнем экстраверсии. Считаем, что "измерение" пола трудностей не вызывает, экстраверсию же измеряем с помощью опросника Айзенка. У нас две группы: мужчины-математики и женщины-журналистки. Не удивительно, если мы получим линейную зависимость между полом и уровнем экстраверсии — интроверсии: большинство мужчин будут интровертами большинство женщин — экстравертами.

4 Случайная корреляция, не обусловленная никакой переменной. Примером подобной корреляции является установленный психологами США факт связи уровня интеллекта с уровнем доходов. В психологии практически нет примеров строго линейных связей (положительных или отрицательных). Большинство связей — нелинейные. Классический пример нелинейной зависимости — закон Йеркса—Додсона: возрастание мотивации первоначально повышает эффективность научения, а затем наступает снижение продуктивности (эффект "перемотивации"). Другим примером является связь между уровнем мотивации достижений и выбором задач различной трудности. Лица, мотивированные надеждой на успех, предпочитают задания среднего диапазона трудности — частота выборов на шкале трудности описывается колоколообразной кривой.

Итак, такого типа исследования, в которых 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, называются корреляционными.

Задача корреляционного исследования - обобщение и распространение содержательных выводов об изучаемой зависимости в более широком контексте, не ограниченном рамками заданной ситуации. Однако при корреляционном подходе всегда сохраняется многозначность выводов с точки зрения возможных обобщений. Ограничения с точки зрения контроля получения эмпирических данных определяют и логически допустимые выводы. И хотя уровень обобщения не связан прямо с использованием тех или иных нормативов логики, т.е. выводы часто предполагают некоторый прорыв в обобщении, они и не должны противоречить логике.

Один из приемов соотнесения эмпирического и логического анализов данных закреплен в системе условий причинного вывода дри экспериментальной проверке причинно-следственных гипотез.

Проведение корреляционного исследования как предварительный этап проверки психологической гипотезы позволяет принимать решения о необходимости собственно экспериментального исследования.

Если ковариация переменных эмпирически установлена в корреляционном исследовании, то организация эксперимента (как совокупности форм экспериментального контроля) выступит следующим этапом установления причинно-следственного отношения, предполагаемого в экспериментальной гипотезе.

План корреляционного исследования является разновидностью квазиэкспери­ментального плана при отсутствии воздействия независимой переменной на зависи­мые. В более строгом смысле: тестируемые группы должны быть в эквивалентных неизменных условиях. При корреляционном исследовании все измеряемые пере­менные - зависимые. Фактором, определяющим эту зависимость, может быть одна из переменных или скрытая, не измеряемая переменная.

Корреляционное исследование разбивается на серию независимых друг от друга измерений в группе испытуемых (обозначим ее буквой Р).

Различают простое и сравнительное корреляционные исследования.

В первом случае группа испытуемых однородна.

Во втором случае мы имеем несколько рандомизированных групп, различающихся по одному или нескольким определенным критериям. В общем виде план такого исследования описывается матрицей вида: Р х О (испытуемые х измерения). Результатом его является матрица корреляций. Обработку данных можно вести, сравнивая строки исходной матрицы или столбцы. Коррелируя между собой строки, мы сопоставляем друг с другом испытуемых; корреляции же интерпретируются как коэффициенты сходства — различия людей между собой. Р-корреляции можно вычислять лишь в том случае, если данные приведены к одной шкальной размерности.

Коррелируя между собой столбцы, мы проверяем гипотезу о статистической связи измеряемых переменных.

Гипотеза о связи - гипотеза, которая предполагает взаимосвязанные изменения двух или более переменных без указания направленности влияний одной из них на другую. В этом случае их размерность не имеет никакого значения. Такое исследование называется структурным, так как в итоге мы получаем матрицу корреляций измеренных переменных, которая выявляет структуру связей между ними.

Лонгитюдное исследование — это промежуточный вариант между квазиэкспериментом и корреляционным исследованием, так как время интерпретируется исследователем как независимая переменная, определяющая уровень зависимых (например, личностных черт).

Полный план корреляционного исследования представляет собой параллелепипед Р х О х Т, грани которого обозначаются как "испытуемые", "измерения", "временные этапы".

Результаты исследования можно анализировать по-разному. Помимо вычисления Р- и О - корреляций возникает возможность сравнения матриц Р х О, полученных в разные периоды времени, путем подсчета двухмерной корреляции — связи двух переменных с третьей.

Но чаще исследователи ограничиваются обработкой другого типа проверяя гипотезы об изменении переменных во времени, анализируя матрицы Р х Т по отдельным измерениям. То же самое касается и матриц Т х О.

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

Связи между случайными явлениями называют вероятностными или стохастическими связями.

Стохастическая связь - связь, когда каждому из значений одной случайной величины соответствует специфическое (условное) распределение вероятностей значений другой величины. Этот термин подчеркивает их отличие от детерминированных или функциональных связей в физике или математике (связь площади треугольника с его высотой и основанием, связь длины окружности с ее радиусом и т.п.).

Функциональная связь - связь, когда каждому значению первого признака всегда соответствует совершенно определенное значение другого признака.

Стандартизация и контроль процедуры проведения эксперимента