Распределение — стратегия создания экспериментальных групп из отобранных испытуемых (или добровольцев, или реальной группы). Используется для повышения внутренней валидности исследования. Существуют несколько отражений: попарного распределения, рандомизации, рандомизации с предварительной стратификацией и пр.
Нормальное распределение — распределение плотности вероятности р(х) значений зависимой переменной по отношению к независимой под влиянием множества не взаимодействующих факторов. Кривая уравнения нормального распределения представляет собой симметричную, одномодальную кривую, симметричную относительно ординаты, проведенной через точку 0. Широко используется в психометрии.
Если данные, полученные в шкалах порядка, интервалов и отношений, отсортировать по порядку и построить график, на котором по горизонтали будут отображаться упорядоченные значения данных, а по вертикали количество людей, получивших каждое значение, получим график распределения вероятностей. Количество объектов, получивших определённое значение, является вероятностью выпадения этого значения. Распределение вероятностей – это закон, описывающей область значений переменной и вероятность появления переменной в конкретных областях значений. Любая переменная имеет свой минимум и максимум между которыми располагаются её значения. Расстояние от минимума до максимума называется областью значений переменной, однако мы можем разбить это расстояние на равные отрезки и получить множество ограниченных интервалов значений. Распределение вероятностей позволяет нам судить о том, какова вероятность появления переменной в каждом из интервалов её значения. Существует множество распределений, наиболее распространённым в является нормальное распределение. Нормальное распределение имеет колоколообразную форму, асимптотически приближается к оси X (то есть может принимать сколь угодно малые значения по ординате при стремлении икс-значений к плюс или минус бесконечности), значения моды, медианы и среднего арифметического равны между собой. Свойством нормальных распределений является наличие определенного количества случайной величины (случаев, испытуемых), приходящегося на интервалы между значениями σ, обычно это количество измеряют в процентах от общего числа случаев, испытуемых. Считается, что нормальное распределение характеризует такие случайные величины, на которые воздействует большое количество разнообразных факторов, причем сила воздействия одного отдельно взятого фактора значительно меньше суммы воздействий остальных факторов. В результате получается, что чаще наблюдаются некоторые средние значения измеряемого параметра, реже крайние, и чем сильнее отличается какое-то значение от среднего, тем реже оно встречается. Многие биологические параметры распределены подобным образом (рост, вес и т.п.). Психологи полагают, что большинство психологических свойств, качеств (интеллект, свойства личности и т.п.) также имеет нормальное распределение, именно из этой посылки исходят при проведении стандартизации тестовых методик. Ниже приведён рисунок распределения, полученного в результате проведения теста на стремление к профессиональной компетентности. Красной линией выделено теоретически возможное нормальное распределение, столбцы диаграммы показывают реальное распределение данных.
Большинство результатов измерений в психологии будет приближено к нормальному распределению. В случае, когда количество людей в выборке исследования мало (менее 30), мы не получаем нормального распределения, что изображено на следующем рисунке.
Нормальное распределение задаётся несколькими параметрами. Среди них: среднее арифметическое, стандартное отклонение, эксцесс, ассиметрия. Среднее арифметическое – мера центральной тенденции, отражающее наиболее ожидаемое значение из ряда. Этот показатель адекватен только для нормального распределения, т. к. только при условии такого распределения мы ожидаем, что среднее значение является действительно характеристикой большинства. Стандартное отклонение – показатель нормального распределения, являющийся стандартизированным средним арифметическим отклонений каждого значения из ряда от среднего. Эксцесс – высота нормального распределения Асиметрия – скос нормального распределения относительно среднего значения. Асимметрия распределений а) положительная, левосторонняя, б)отрицательная, правосторонняя. В тех случаях, когда какие-либо причины способствуют преимущественному появлениюсредних или близких к средним значений, образуется распределение с положительным эксцессом. Если же в распределении преобладают крайние значения, причем одновременно и более низкие, и более высокие, то такое распределение характеризуется отрицательным эксцессом и в центре распределения может образоваться впадина, превращающая его в двувершинное В зависимости от эксцесса и стандартного отклонения нормальное распределение может иметь разную форму:
Если распределение не является нормальным, то его нельзя охарактеризовать средним арифметическим и стандартным отклонением. В таком случае мы говорим о непараметрических данных, для которых применяются непараметрические методы статистики. Непараметрические данные – данные, распределение вероятности которых не соответствует нормальному и не может быть задано параметрами нормального распределения.
Вывод Получив результаты измерений одной переменной у множества объектов мы получаем ряд данных, который, чаще всего, подчиняется закону нормального распределения. Нормальное распределение задаётся двумя основными параметрами: средним арифметическим и стандартным отклонением. Ассиметрия и эксцесс задают скос и высоту нормального распределения. Если распределение не имеет форму нормального, то среднее арифметическое и стандартное отклонение не будут адекватными показателями распределения. |
14. Представление об эксперименте как активном методе исследования.
Активный эксперимент позволяет быстрее и эффективнее решать задачи исследования, но более сложен, требует больших материальных затрат и может помешать нормальному ходу технологического процесса. Иногда отсутствует возможность проведения активного эксперимента (например, при исследовании явлений природы). Тем не менее, учитывая преимущества активного эксперимента, тогда, когда это возможно, предпочтение отдают ему.
При активном эксперименте факторы должны быть управляемыми и независимыми.
Активный эксперимент предполагает возможность воздействия на ход процесса и выбора в каждом опыте уровней факторов. При планировании активного эксперимента решается задача рационального выбора факторов, существенно влияющих на объект исследования, и определения соответствующего числа проводимых опытов. Увеличение числа включенных в рассмотрение факторов приводит к резкому возрастанию числа опытов, уменьшение - к существенному увеличению погрешности опыта. Фактор считается заданным только тогда, когда при его выборе указывается его область определения – совокупность значений, которые может принимать данный фактор. В эксперименте используется ограниченная часть области определения, задаваемая обычно в виде дискретного множества уровней. Выбранные факторы должны быть однозначно управляемыми и операциональными, то есть поддающимися регулированию с поддержанием на заданном уровне в течение всего опыта при соблюдении последовательности необходимых для этого действий. Должна быть назначена также точность измерения факторов в выбранном диапазоне измерения.
Совокупности факторов должны отвечать требованиям совместимости и независимости. Соблюдение первого требования означает, что все комбинации факторов осуществимы и безопасны, второго - возможность установления фактора на любом уровне независимо от уровней других факторов.
15. Виды переменных и формы контроля их в эксперименте.
1. Независимая переменная
Исследователь должен стремиться оперировать в эксперименте только независимой переменной. Эксперимент, где это условие соблюдается, называют чистым экспериментом. Но чаще всего в ходе эксперимента, варьируя одну переменную, экспериментатор изменяет вместе с тем ряд других. Это изменение может быть вызвано действием экспериментатора и обусловлено связью двух переменных. Например, в эксперименте по выработке простого двигательного навыка он наказывает испытуемого за неудачи электрическим током. Размер наказания может выступать в качестве независимой переменной, а скорость выработки навыка — зависимой переменной. Наказание не только закрепляет у испытуемого соответствующие реакции, но и порождает у него ситуативную тревогу, которая влияет на результаты — увеличивает число ошибок и уменьшает скорость выработки навыка. Центральная проблема при проведении экспериментального исследования — выделение независимой переменной и ее изоляция от других переменных. В качестве независимых переменных в психологическом эксперименте могут выступать: 1) характеристики заданий; 2) особенности ситуации (внешние условия); 3) управляемые особенности (состояния) испытуемого. Последние часто называют «переменными организма». Иногда выделяют четвертый вид переменных — константные характеристики испытуемого (интеллект, пол, возраст и т. д.), но, на мой взгляд, они относятся к дополнительным переменным, поскольку на них нельзя воздействовать, а можно лишь учесть их уровень при формировании экспериментальных и контрольных групп. Характеристика задания — то, чем может манипулировать экспериментатор более или менее свободно. По традиции, идущей от бихевиоризма, считается, что экспериментатор варьирует только характеристики стимулов (stimulus variables), но в его распоряжении гораздо больше возможностей. Экспериментатор может варьировать стимулы или материал задания, изменять тип ответа испытуемого (вербальный или невербальный ответ), менять шкалу оценивания и т.д. Он может варьировать инструкцию, меняя цели, которых должен достичь испытуемый в ходе выполнения задания. Экспериментатор может варьировать средства, которые имеет испытуемый для решения задачи, и ставить перед ним препятствия. Он может изменять систему поощрений и наказаний в ходе выполнения задания и т.д. К особенностям ситуации следует отнести те переменные, которые непосредственно не входят в структуру экспериментального задания, выполняемого испытуемым. Это может быть температура в помещении, обстановка, наличие внешнего наблюдателя и т.д. Эксперименты по выявлению эффекта социальной фасилитации (усиления) проводились по следующей схеме: испытуемому давалась какая-либо сенсомоторная или интеллектуальная задача. Он сначала выполнял ее в одиночку, а затем в присутствии другого человека или нескольких людей (последовательность, разумеется, менялась в разных группах). Оценивалось изменение продуктивности испытуемых. В этом случае задача испытуемого оставалась неизменной, изменялись лишь внешние условия эксперимента.