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