Тема 6. Планирование эксперимента

Под планированием эксперимента в психологии понимают обеспечения условий его проведения в соответствии с безупречным экспериментом. Логика планирования базируется на индуктивных выводах, которые касаются возможности рассмотрения независимой переменной как фактора, обуславливает экспериментальный эффект.

При этом, в соответствии с подходом Дж. Милля, рассматривают две схемы, наиболее распространенные в практике экспериментирования.

Метод согласия.

Если две совокупности переменных вызывают один и тот же эффект Y, то он обусловлен общей для этих групп переменной X:

если (А, В, X) → Y и (С, D, Х) → Y, то X → Y.

Метод различения.

Если группа переменных, содержащий фактор X, вызывает эффект Y, а та же группа без фактора X приводит к негативному эффекту (-Y), то В обусловленный X:

если (А, В, С, X) → Y и (А, В, С) → (-Y), то X → Y [4].

Планирование эксперимента направлено как на решение содержательных проблем - конкретизации и операционализации независимой, зависимой и дополнительной переменных, так и на выбор процедуры опытов с целью реализации указанного индуктивного заключения о причинной обусловленности зависимой переменной Y и независимой переменной X.

В связи с этим выделяют соответствующие формы планирования. В частности, содержательное планирование предусматривает:

• обоснование конструктной и операціональної валидности эксперимента;

• решение проблемы достижения внутреннего и внешней валидности на основе обоснования экспериментальной гипотезы, ее операционализации и использования соответствующих методических процедур измерения переменных таким образом, чтобы не потерять специфику психической реальности;

• осуществление выбора плана как формы экспериментального контроля в соответствии с особенностями базисного процесса, что реконструируется в эксперименте в соответствии с его пониманием в рамках определенной теории.

Например, в исследованиях мотивации как базисного процесса при условии соотнесения ее особенностей с факторами ситуации план эксперимента будет предусматривать именно реализацию соответствующих факторов-ситуаций для актуализации этого феномена. Если же мотивация связывается с присущими личности диспозициями, план эксперимента будет предусматривать прежде всего подбор групп таким образом, чтобы обеспечить функциональный контроль этих мотивационных диспозиций [8].

Формальное планирование направлено на выбор схемы, т.е. плана организации влияния независимой переменной на зависимую. План в этом контексте представляет логическую схему, которая определяет характер и порядок различных фаз эксперимента, количество опытов, контроль факторов, угрожающих валидности эксперимента, и т.д. Здесь, согласно Р. Готтсданкером, анализируется:

• предлагаются условия независимой переменной одном и том же исследуемом, или разным группам людей; в первом случае говорят о интра-индивидуальные схемы, во втором - о межгрупповые; промежуточным вариантом до указанных схем является кросс-индивидуальные схемы, в которых предлагается предъявление всех условий независимой переменной каждом исследуемом, но подают их в определенной, как правило, позиционно выровненной последовательности;

• возможно выделение единичной независимой переменной, или независимая переменная подается совместно с другими условиями, которые должны быть соотнесены с особенностями внешней реальности, на которую планируется распространить экспериментальные результаты;

• контролируются все возможные источники возникновения артефактов со стороны побочных переменных, в частности, систематическое смешивание независимой и побочных переменных или сопутствующее смешение разных независимых переменных;

• планируется схема исследования воздействия одной независимой переменной или нескольких (факторная схема), предполагается при этом количественное измерение результата действия независимой переменной (и взаимодействия независимых переменных в факторных экспериментальных схемах);

• достигается лучшая репрезентативность реального эксперимента по сравнению с задумчивым, безупречным экспериментом [1].

Формальное планирование часто сочетается с обоснованием достоверности или значимости полученных эмпирических результатов. Здесь важно определить, нужно статистическое решение, экспериментальный эффект “бьет в глаза” (речь идет об эксперименте, в котором ожидается настолько большая разница между условиями, что статистическое решение не требуется).

В случае установления необходимости статистического решения, когда предполагается наличие относительно небольшого, но устойчивой разницы между условиями, определяется, каким образом будет оцениваться экспериментальный эффект (за которыми мерами связи и различия), каким будет минимальный эффект, достаточный для суждения о значимости различий (связей), а также вероятность ошибки 1-го и 2-го рода (или альфа и бета-уровень) [1; 2; 4].

Следует заметить, что вообще планирование эксперимента возможно при следующих условиях:

• наличие более чем одного уровня независимой переменной, в частности, наличие активных и пассивных состояний независимой переменной (поскольку вывод о экспериментальный влияние основывается на сравнению показателей зависимой переменной в разных условиях независимой переменной);

• возможность измерения переменных за одним из видов шкал (номинальной, порядка, интервалов или шкале отношений);

• возможность функционального контроля уровней независимой переменной, когда исследователь может реально манипулировать этой переменной или осуществлять контроль путем подбора исследуемых групп (иначе, когда исследователь использует уже “готовые” значения независимой переменной как результаты психодиагностики, он не может быть уверенным, что именно независимая переменная определила зависимую);

• формальное планирование (выбор экспериментальной схемы) дает возможность достичь внутренней валидности эксперимента, гарантировать компенсацию артефактов (систематическое смешивания и сопутствующую несистематическую изменчивость независимой переменной с временем, эффекты последовательности, коммуникативные артефакты и т.п.), обеспечить максимально возможное приближение к эксперименту полного соответствия [4].

Типы планирования выделяют:

• в зависимости от характера динамики независимой переменной (качественное и количественное);

• в зависимости от схемы сравнения (інтраі-индивидуальный, межгрупповой, кросс-индивидуальный);

• в зависимости от количества независимых переменных (простой и факторный) [1; 3].

Простой план, или план для одной независимой переменной, может быть реализован в трех вариантах. Первый вариант - план с предварительным и итоговым тестированием: передтест - экспериментальный влияние - посттест (табл. 4). По этому плану возможно осуществление четкого контроля внутренней валидности за счет сопоставления результатов экспериментальной и контрольной групп. В то же время за такого плана существует угроза артефакта через влияние результатов тестирования исследуемых и, следовательно, смешивание тестового и экспериментального воздействия. Это обусловлено тем, что содержание тестовых и экспериментальных задач, как правило, подобный (поскольку в тестировании измеряется зависимая переменная) и, следовательно, возможна сенсибилизация - повышение чувствительности испытуемых к экспериментальному воздействию. Кроме того, источником артефактов может стать неодновременность тестирования в обеих группах одним экспериментатором. Этот эффект неодночасності измерения частично преодолевается в результате рандомизации, когда испытуемых из экспериментальной и контрольной групп тестируют в случайном порядке.

Таблица 4

План с предварительным и итоговым тестированием

Здесь сравнивают 1) О1 и О2, 2) О3 и О4, 3) О2 и О4 (например, по г-критерию Стьюдента или f-критерию Фишера). Влияние независимой переменной констатируется, когда первая разница является значимой, вторая является незначущою, третья есть значимой.

Поскольку для таких планов существует угроза внешней валидности, иногда используют второй вариант плана - план для двух рандомизированных групп с тестированием после воздействия, когда группы выравниваются за техникой рандомизации, после чего осуществляется экспериментальный влияние:

экспериментальная группа (ЭГ): R X О1;

контрольная группа (КГ): R О2,

где R - рандомизация, X - экспериментальный влияние, О1 и О2 - тестирование экспериментальной и контрольной групп соответственно.

Здесь, поскольку предварительное тестирование отсутствует, выявлено проявление эффекта взаимодействия тестирования и содержания экспериментального воздействия. В этом случае возникает другая проблема: поскольку исходный уровень зависимой переменной неизвестен, трудно оценить силу влияния (что не подходит для экспериментов, например, в педагогической психологии, когда, скажем, необходимо оценить эффекты обучения). Кроме того, рандомизация не гарантирует абсолютную правильность отбора исследуемых в эквивалентные группы [2].

Эти недостатки учитываются в плане Г. Соломона, который объединяет два указанных планы [3]. По этому плану берутся две контрольные группы и две экспериментальные, в одной паре проводят предварительное тестирование, а в другой - нет:

ЕГ1: R О1 X О2;

КГ1: R О3 О4;

ЭГ2: R X О5;

КГ2: R О6.

Здесь можно обнаружить взаимодействие тестирования и экспериментального воздействия путем сравнения О2 и О4 с О5 и О6 соответственно. Сам экспериментальный влияние может быть проверен путем сравнения результатов посттестов О2 и О5 с одной стороны, с результатами посттестов О4 и О6 - с другой.

Влияние неекспериментальних событий может быть проанализирован путем сравнения разницы передтесту и посттесту в КГ1. Если в данной группе наблюдаются изменения, то это может свидетельствовать о том, что даже при отсутствии экспериментального воздействия существуют другие, неэкспериментальные факторы, которые способствуют изменениям в поведении исследуемых. Уточнить влияние эффектов естественного развития, фона в целом можно, сравнивая О6 и О1, О6 и О3.

Д. Кэмпбелл упростил предложенные Г. Соломоном сравнения, сведя данные в такой схеме (табл. 5):

Таблица 5

Схема экспериментального исследования воздействия по плану Д. Кэмпбелла [3]

По этой схеме сравнения средних в столбиках с помощью дисперсионного анализа позволяет сделать вывод о влияние независимой переменной на зависимую.

Следует заметить, что для указанных планов можно установить влияние независимой переменной, но не его качественные характеристики, форму зависимости между независимой и зависимой переменной. Последнее можно обнаружить, если использовать системный экспериментальный план, по которому выбирается несколько рандомизированных групп, каждой из которых предлагается свой уровень независимой переменной (при этом выбирается столько экспериментальных групп, сколько есть уровней независимой переменной). Например:

ЕГ1: R Х1 01;

ЭГ2: R Х2 02;

КГ: R 03,

где Х1 и Х2 - уровни независимой переменной X. При этом в данном случае контрольную группу рассматривают как экспериментальную, для которой уровень независимой переменной X = 0.

Факторный план предусматривает проверку влияния на зависимую переменную нескольких независимых переменных. За такими планами, как правило, проверяются не только возможности влияния каждой из независимых переменных, а и как каждая из независимых переменных влияет друг на друга, то есть определяется взаимодействие переменных (что возможно, например, по дисперсионным анализом Фишера). Для этого в факторном плане предусматривается сочетание уровней независимой переменной один из одним. Количество этих сочетаний определяет количество экспериментальных групп [1].

Например, для двух независимых переменных А и В, каждая из которых имеет два уровня: А1 и А2, В1 и В2, возможны 4 сочетание этих переменных (табл. 6), которое требует 4 эквивалентные группы исследуемых.

Таблица 6

Факторный план для двух независимых переменных с двумя уровнями каждая (план 2x2)

Использование такого плана имеет определенные преимущества. Например, в исследовании влияния ожидания исследуемого на время его реакции П. Фресс определил как независимые переменные время ожидания (переменная А) и условия ожидания (переменная В). Уровнями этих независимых переменных были определены:

А1 - короткое время ожидания (20 с);

А2 - долгое ожидание (60 с);

В1 - нейтральные условия ожидания;

В2 - условия ожидания “со страхом” (ожидание неприятной для исследуемых процедуры).

При изучении влияния ожидания на время реакции при условии нейтрального ожидания и ожидания “со страхом” можно установить влияние продолжительности ожидания и характера ожидания. Кроме того, как видно из табл. 6, такой план дает возможность уменьшить количество групп (поскольку, если варьировать только одну переменную, необходимо проверить А1 и А2 при условии В1, затем при условии В2, а также В1 и В2 при условии А1 и А2, т.е. необходимо было бы провести 8 опытов и, следовательно, без указанного плана необходимо было бы 8 групп, а не 4) [7].

Важно, что результаты, полученные по таким планом, дают возможность сделать более широкие выводы. Например, перегруппировав результаты, мы получаем возможность проверить:

• влияние кратковременного ожидания А1: 1+3;

• влияние длительного ожидания А 2: 2+4;

• влияние нейтрального ожидания В1: 1+2;

• влияние ожидания “со страхом” В2: 3+4, а также сравнить эти результаты с общим влиянием характера ожидания.

Существует также возможность определить взаимодействие независимых переменных, когда действие одного из них на зависимую переменную зависит от значения другой. Например, можно выявить, зависит ли характер ожидания от продолжительности ожидания или ожидания “со страхом” по-разному влияет на время реакции в зависимости от времени ожидания. Это можно установить, сравнивая порядок различия между 1 и 2 с различиями между 3 и 4. Если эти различия одного порядка - взаимодействия нет, если разного - есть.

Следует заметить, что уже для трех независимых переменных даже только с двумя уровнями каждая необходимо уже значительно больше экспериментальных групп. Например, если в указанном исследовании нас, кроме времени и условий ожидания, будет интересовать влияние личностных характеристик исследуемых (в частности, уровень тревожности), необходимо будет уже до участия в исследовании привлечь 2x2x2 = 8 групп (табл. 7).

Таблица 7

Факторный план для трех независимых переменных (2x2x2)

В общем, для двух независимых переменных, имеющих К и Т уровней соответственно, необходимо КхТ групп (и, соответственно, КхТ клеток плана), а для трех переменных, имеющих, соответственно, К, Т, М уровней, необходимо КхТхМ групп.

Очевидно, что было бы желательно упростить процедуру исследования, уменьшив количество групп, но сохранив подход факторного эксперимента. Это возможно при условии использования планов по методу латинского и греко-латинского квадрата.

Планирование по методу латинского квадрата предусматривает, что каждая пара уровней независимой переменной имеет реализовываться только один раз. Например, для трех переменных с тремя уровнями переменных каждая в обычном факторном плане необходимо было бы 3x3x3 = 27, тогда, как для данного вида планирования необходимо всего 9 групп (табл. 8).

Таблица 8

Планирование по методу латинского квадрата

Здесь К1, К2, К3 - модальности (уровне) первой переменной К;

М1, М2, М3 - модальности второй переменной Г;

Т1, Т2, Т3 - модальности третьей переменной Т.

Для предыдущего примера эксперимента П. Фрессена таблицу можно преобразовать с латинским квадратом таким образом (табл. 9).

Таблица 9

План эксперимента П. Фрессена по методу латинского квадрата [7]

При этом можно использовать одних и тех же испытуемых, если не существует угрозы эффектов последовательности, и эквивалентные группы, если такая угроза существует.

Планирование по методу греко-латинского квадрата позволяет исследовать влияние четырех независимых переменных, используя минимально возможное количество групп. Для этого в плане по латинским квадратом к каждой латинской буквы присоединяют греческую, которая соответствует значению четвертой независимой переменной. Распределение греческих букв происходит по тому же правилу, что и распределение латинских, то есть является полным в каждой строке и столбце, появляясь в каждом из них только один раз (табл. 10).

Таблица 10

План по методу греко-латинского квадрата

Здесь К1, К2, К3 - модальности первой переменной К;

М1, М2, М3 - модальности второй переменной Г;

Т1, Т2, Т3 - модальности третьей переменной Т;

α, β, γ - модальности четвертой переменной.

Итак, все факторные планы основываются на одном принципе: перегруппировка отдельных результатов и сравнение их с совокупностью других результатов, что дает возможность выявить взаимодействие переменных. В рассмотренных планах, как правило, используются межгрупповые схемы сравнения, когда разные группы исследуемых подлежат влияния различных экспериментальных условиях. В этом случае сравнение результатов становится возможным при условии использования эквивалентных групп.

Одновременно в этом случае невозможно установить, каким образом влияют независимых переменных на зависимую, т.е. установить функциональную зависимость между ними.

3 целью установления функциональной зависимости между переменными необходимо спланировать эксперимент таким образом, чтобы все его участники получили все уровни влияния независимой переменной, то есть использовать схему кросс-индивидуального сравнения или, по-другому, ротационный план [1; 2; 3]. Такие планы строятся по методу латинского квадрата, но в строках здесь обозначены группы исследуемых, по столбцам - уровни влияния первой независимой переменной X, а в ячейках таблицы - уровни влияния второй независимой переменной В (табл. 11).

Таблица 11

Ротационный план для двух независимых переменных (схема кросс-индивидуального сравнения)

Анализируя суммы данных по столбиками, можно определить различия зависимой переменной при разных уровнях независимой переменной X. Переписав план относительно уровней независимой переменной Y и анализируя соответствующие данные, можно определить различия зависимой переменной при различных уровнях независимой переменной Y.

Анализ данных по строкам показывает различия между группами исследуемых. При этом, если группы являются рандомизированными (случайными), различий в значениях за строками не должно быть. Если же состав группы является дополнительной переменной, то его по такому плану можно проконтролировать [2].

Проблемой этого плана является невозможность избежание эффекта обучения вследствие тренировки исследуемых. К тому же за этим планом трудно контролировать внешнюю валидность, поскольку сомнительно, что в реальной жизни исследуемые будут подлежать совокупности таких воздействий, как в этом эксперименте. Это дает основания Д. Кэмпбеллу отнести такой план к квази-экспериментального с ограниченными формами контроля (см. табл. 8) [2; 3].

Частным случаем планирования является планирование для одного исследуемого.

Следует заметить, что планирование с целью изучения особенностей одного исследуемого имеет давние традиции, ведь первые психологические эксперименты (Г. Фехнер, В. Вундт и др.) проводились с отдельными субъектами. Сейчас такое планирование используется при следующих условиях:

• когда индивидуальными особенностями можно пренебречь (если, например, проверяем наличие определенной способности у человека);

• когда исследуемый является уникальным вследствие специфических личностных характеристик (например, феноменальная память) или специальной подготовки (например, космонавт).

Особенно часто этот метод используется в клинической психологии, психотерапии, где, в частности, важно исследовать возможность и причины негативных посттерапевтичних эффектов.

Важно, что при таком планировании снимаются артефакты, вызванные индивидуальными различиями исследуемых, хотя, безусловно, возникают другие проблемы. Так, в каждом эксперименте можно исследовать влияние только одной переменной. Если две переменные варьируются одновременно, невозможно определить, каким является отдельный влияние каждой из них на поведение исследуемого [2; 3; 9].

Основным показателем влияния независимой переменной на зависимую считается изменение характера ответов исследуемого под воздействием на него измененных во времени условий эксперимента. При таком исследовании различные состояния независимой переменной даются одном и том же исследуемом в разное время, поэтому необходимо контролировать фактор времени.

При этом, например, могут использовать простую стратегию А - В, когда исследуемый выполняет сначала задачи в условиях А, а затем в условиях В. Здесь не понятно, что именно (или В другие условия) предопределяет изменения в поведении изучаемого.

3 целью избежания этого недостатка можно использовать стратегию А - В - А, когда сначала регистрируется поведение исследуемого в условиях А , затем условия меняются (В), а на третьем этапе исследуемый возвращается в начальные условия (А). Если на третьем этапе воспроизводится результат первого этапа, то есть поведение меняется, когда есть экспериментальный влияние и возвращается к предыдущим (доекспериментальних) параметров, когда экспериментальное воздействие прекращается, независимая переменная считается, что влияет на зависимую. Понятно, что при такой стратегии довольно трудно исключить факторы “истории” и “естественного развития”.

Очевидно также, что в этом случае существует угроза возникновения эффекта последовательности, который, в свою очередь, можно учесть, используя стратегию А - В - А - В или А - В - А - В - А. В этом случае оценка исходного уровня и результатов применения экспериментального воздействия осуществляется несколько раз.

В целом в экспериментах с одним исследуемым используют несколько экспериментальных схем.

Схема случайной последовательности используется, где сами опыты довольно короткие, но их много. Тогда состояния независимой переменной предъявляются в случайном порядке. Здесь исследуемый не знает, какое состояние независимой переменной ему предъявляют. Увеличение надежности происходит за счет увеличения количества опытов.

Схема регулярного чередования используется, когда имеется достаточно небольшое количество опытов. Эта схема основывается на рассматриваемой стратегии А - В - А - В, по которой экспериментальный эффект воспроизводится хотя бы дважды. Если при втором переходе от А к В будет воссоздана динамика функциональной зависимости ответов исследуемого во времени, можно считать, что независимая переменная с уровнями А и В влияет на зависимую. При этом проблемой может стать систематичность определенных событий, которая может отдать предпочтение определенной позиции, когда, скажем, в исследуемый находится в условиях В, происходит определенное событие (денежное вознаграждение или др.), которая меняет его мотивацию.

Схема позиционно выровненной последовательности применяется в случае, когда позиции меняются, т.е. исследуемый находится в условиях стратегии А - В - В - А [1; 2]. Проблемой здесь есть разное влияние А на В зависимости от порядка предъявления.

Следует учесть, как указанные экспериментальные схемы контролируют факторы задачи, в частности, в случае случайной последовательности это может происходить за счет увеличения количества попыток и представление их в случайном порядке. В случае регулярного чередования следует использовать не просто случайное распределение экспериментальных задач, а с их предварительным распределением по парам эквивалентных задач, при этом каждое из эквивалентных задач предназначается для соответствующего условия с тем, чтобы ни одна из них не имела преимущества (что может быть, когда одна из задач окажется, например, легче, чем другое). В случае невозможности подбора полностью эквивалентных задач, как правило, увеличивают количество опытов. За позиционного выравнивания все задачи разбивают на пары таким образом, чтобы в паре были эквивалентны задачи с целью предотвращения систематического смешения независимой переменной и факторов задачи [1].

Основной проблемой планов для одного исследуемого является возникновение эффектов последовательности, которые могут быть неоднородными, (вызванными адаптацией к режиму эксперимента или усталостью исследуемого, а также его способностью предвидеть следующий воздействие) и асимметричными, когда влияние условия А на В и В на А в зависимости от порядка предъявления является различным (например, если А предъявляется первой, она положительно влияет на действия исследуемого в условиях В, а если предъявляется В первой, она негативно влияет на последующие действия исследуемого в условиях А). В этом случае можно наблюдать эффект смешения независимой переменной и последовательности опытов.

Еще одной важной проблемой для планов с одним исследуемым является проблема переноса результатов эксперимента на популяцию, каждый член которой имеет свои индивидуальные отличия. Примером решения этой проблемы является исследование Б. Теплова и В. Небиліцина, в которых изучалась зависимость времени реакции от интенсивности раздражителя. Когда было обнаружено, что для каждого исследуемого графики такой зависимости являются разными, В. Небиліцин предложил подавать исследуемым сигнал, который менялся не в единицах физического интенсивности раздражителя, а в единицах абсолютного индивидуального порога, был предварительно измерен (“один порог”, “два пороги”, и др.). В этом случае кривые зависимости времени реакции от интенсивности раздражителя оказались одинаковыми для всех испытуемых [6].

В случае экспериментов с одним исследуемым особенно остро актуализируется проблема предвзятости экспериментатора и в целом проблема коммуникативных артефактов. Средствами избежания артефактов в этом случае является прежде всего “двойной слепой метод” или “плацебо вслепую” [2].

Список использованной и рекомендуемой литературы

1. Готтсданкер Р. Основы психологического эксперимента. - М.: Изд-во МГУ, 1982. - С. 267-370.

2. Дружинин В. Н. Экспериментальная психология. - СПб.: Питер, 2000. - С. 112-133.

3. Кэмпбелл Д. Модели эксперимента в социальной психологии и прикладных исследованиях. - СПб.: Соц.-психол. центр, 1996. - 392 с.

4. Корнилова Т. В. Введение в психологический эксперимент. - М.: Изд-во МГУ; Изд-во ЧеРо, 2001. - С. 132-172.

5. Пайнс Э., Маслач К. Практикум по социальной психологии. - СПб.: Питер, 2000. - 528 с.

6. Небылицын В. Д. Избранные психологические труды / Под ред. Б. Ф. Ломова. - М.: Педагогика, 1990. - 408 с.

7. Фресс П. Экспериментальный метод // Экспериментальная психология / Под ред. П. Фрессена, Ж. Пиаже. - Вып. 1-2. - М.: Прогресс, 1966. - С. 120-155.

8. Хекхаузен X. Мотивация и деятельность: В 2 т. - М.: Педагогика, 1986. - Т. 1. - 408 с.

9. Хикс Ч. Основные принципы планирования эксперимента. - М.: Мир, 1967. - 406 с.

10. Шихирев П. Н. Современная социальная психология. - М.: Ин-т психол. РАН; КСП+; Екатеринбург: Деловая книга, 2000. - 466 с.

11. Шмелев А. Г. Введение в экспериментальную психосемантику: теоретико-методологические основания и психодиагностические возможности. - М.: Изд-во МГУ, 1983.- 57 с.

12. Ядов В. А. Социологическое исследование: Методология, программы, методы. - Самара: Самарский ун-т, 1995. - 331 с.