Аткинсон Рита Л., Аткинсон Ричард С., Смит Эдвард Е., Бем Дэрил Дж., Нолен-Хоэксема Сьюзен. Введение в психологию. Учебник для студентов университетов.

Экспериментальный метод

Наиболее эффективным научным методом является эксперимент. Исследователь тщательно контролирует условия — чаще в лаборатории — и проводит измерения с целью выяснить взаимосвязи между переменными (переменная — это то, что может принимать различные значения) (см. табл. 1.1). Например, эксперимент может быть направлен на выяснение отношения между переменными памяти и сна (напр., снижается ли способность к воспоминаниям детства при недостатке сна). В той мере, в какой память систематически меняется в зависимости от сна, можно найти регулярную связь между этими двумя переменными.
Экспериментальный метод отличается от других методов научного наблюдения именно возможностью осуществлять точный контроль за переменными. Если экспериментатор хочет определить, зависит ли способность к воспоминаниям от того, как долго человек спал, он может контролировать продолжительность сна, организовав несколько групп испытуемых, которые будут проводить ночь в лаборатории. Двум группам он может позволить отправляться спать соответственно в 23.00 и 01.00, а третью группу заставлять бодрствовать до 04.00. Разбудив всех испытуемых в одно и то же время, скажем в 07.00, и дав каждому одну и ту же задачу на воспоминание, экспериментатор может определить, помнят ли испытуемые с продолжительным сном больше, чем испытуемые с коротким сном.
В этом исследовании продолжительность сна является независимой переменной, поскольку она не зависит от того, что делает испытуемый (испытуемый не определяет, сколько ему спать, — это делает экспериментатор). Количество воспроизведенных событий является зависимой переменной, поскольку ее величина в конечном счете зависит от величины независимой переменной. Независимая переменная — это та, которой экспериментатор манипулирует, а зависимая — это та, которую он наблюдает. Зависимая переменная почти неизбежно оказывается некоторой мерой поведения испытуемого. Чтобы выразить зависимость одной переменной от другой переменной, говорят, что одна является функцией другой. Так, в описанном эксперименте можно сказать, что способность испытуемых вспоминать является функцией от продолжительности их сна.
Чтобы лучше уяснить различие между зависимой и независимой переменными, обратимся к другому вопросу — влиянию марихуаны на память. В одном типичном эксперименте, когда испытуемые пришли в лабораторию, им дали печенье, содержащее дозу марихуаны. Все они получили одинаковые инструкции, и печенье выглядело одинаково. Но дозировка марихуаны различалась: одна группа испытуемых получила по 5 мг тетрагидроканнабиола (ТГК), активного вещества марихуаны, другая группа — по 10 мг, третья — по 15 мг и четвертая — по 20 мг.
После того как испытуемые употребили марихуану, им поручили запомнить несколько перечней несвязанных слов. Неделей спустя их привели обратно в лабораторию и попросили вспомнить как можно больше слов. Прежде чем привести испытуемых в лабораторию, экспериментаторы все тщательно продумали. За исключением дозировки марихуаны, они поддерживали постоянными все условия: общую ситуацию эксперимента, инструкции для испытуемых, материал для запоминания, время, отводившееся для заучивания, а также условия, при которых проверялось воспроизведение. Единственным фактором, которому позволено было различаться у этих четырех групп, была дозировка марихуаны — независимая переменная. Зависимой переменной было количество слов, воспроизведенное неделю спустя. Дозировка марихуаны измерялась в миллиграммах ТГК; запоминание измерялось в процентах воспроизведенных слов. Экспериментаторы смогли получить функцию, связывающую зависимую и независимую переменные. Наконец, количество испытуемых в группах было достаточно большим (выборка из 20 человек на группу), с тем чтобы оправдать ожидание аналогичных результатов в случае повторения эксперимента с другой выборкой испытуемых. Количество испытуемых в каждой группе обычно обозначается буквой n; в этом исследовании n = 20.
Экспериментальный метод можно применять как в лаборатории, так и вне ее. Например, при исследовании тучности можно изучать различные методы контроля за весом, применяя их на нескольких, но сходных группах тучных индивидуумов. Экспериментальный метод — это вопрос логики, а не места проведения. И все же эксперименты, как правило, проводятся в специальных лабораториях, главным образом потому, что для контроля за предъявлением стимулов и точного измерения поведения обычно требуется точная техника.

Таблица 1.1. Терминология экспериментальных исследований

Гипотеза: утверждение, подлежащее проверке.
Переменная: фактор, участвующий в исследовании, который может принимать различные значения.
Независимая переменная: переменная, не зависящая от действий участников эксперимента.
Зависимая переменная: переменная, значения которой в конечном счете зависят от значений независимой переменной.
Экспериментальная группа: группа, в которой присутствует условие, являющееся предметом изучения.
Контрольная группа: группа, в которой отсутствует условие, являющееся предметом изучения.
Измерение: система, в соответствии с которой переменным приписываются численные значения.

Планирование эксперимента. Под «планированием эксперимента» имеется в виду процедура сбора данных. Наиболее простые экспериментальные проекты предусматривают для исследователя возможность манипулировать независимой переменной и изучать ее влияние на зависимую переменную (как в вышеописанном случае исследования с марихуаной). Если все, кроме независимой переменной, сохранять неизменным, то в результате эксперимента можно будет сделать такого рода утверждение: «При прочих равных условиях Y увеличивается с увеличением X». Или наоборот: «При увеличении X Y уменьшается». Утверждение в такой форме можно наполнить практически любым содержанием, что иллюстрируют следующие примеры: а) «с увеличением дозы ТГК воспроизведение запомненного материала ухудшается»; б) «чем больше дети подвергаются телевизионной агрессии, тем более агрессивно они ведут себя по отношению к другим детям»; в) «чем больше повреждены определенные участки мозга пациента, тем больше нарушается функция узнавания лиц»; г) «чем более продолжительному стрессу подвергается человек, тем больше у него шансов приобрести язву желудка».
Иногда эксперимент сосредоточен только на влиянии определенного условия при его наличии или отсутствии (независимая переменная, имеющая два возможных значения: наличие и отсутствие). Для построения эксперимента требуется экспериментальная группа, в которой данное условие присутствует, и контрольная группа, в которой это условие отсутствует. В качестве иллюстрации рассмотрим эксперимент, где определяется, насколько хорошо студенты колледжа помнят то, что происходило на третьем курсе. Экспериментальной группе предъявляют фотографию аудитории, в которой они учились на третьем курсе, до того как они начинают вспоминать тогдашние случаи. Контрольной группе ее не показывают. Если студенты в экспериментальной группе вспомнят больше случаев, чем в контрольной, то это улучшенное воспоминание можно отнести на счет визуальной подсказки.
Для некоторых проблем исследование с одной независимой переменной может оказаться слишком ограниченным. Иногда требуется изучить влияние, оказываемое несколькими взаимодействующими независимыми переменными на одну или даже несколько зависимых переменных. Исследование, в котором одновременно манипулируют несколькими переменными, называют многофакторным экспериментом; оно довольно часто используется в психологии. Так, в предыдущем примере с вспоминанием событий на третьем курсе, помимо вариации предъявлять/не предъявлять фотографию аудитории, экспериментатор может также добавить вариацию подсказывать/не подсказывать фамилию их преподавателя на третьем курсе. Тогда будет уже четыре группы испытуемых: 1) фото плюс фамилия преподавателя, 2) фото есть, но фамилия не называется, 3) называют фамилию, но нет фотографии, 4) ни фото, ни фамилии. Улучшения воспоминаний можно ожидать благодаря наличию как фотографии класса, так и фамилии преподавателя: группы 2 и 3 должны справляться лучше, чем группа 4, а наилучшие показатели должны быть у группы 1.
Измерения. При проведении эксперимента психологам часто приходится говорить о количествах и величинах. Иногда переменную можно измерить физическими средствами — например, количество часов без сна или дозу лекарства. В других случаях их приходится шкалировать, размещая в определенном порядке; так, при оценке агрессивных ощущений пациента психотерапевт может использовать пятибалльную шкалу с отметками, начиная от «никогда», далее «редко», «иногда», «часто» и «всегда». С целью более точного сообщения результата переменным присваиваются числа; этот процесс называется измерением.

Измерения в экспериментах обычно проводятся не на одном испытуемом, а на выборке, состоящей из многих испытуемых. Результатом такого исследования, соответственно, будут данные в виде набора чисел, которые затем надо обобщить и интерпретировать. Для решения этой задачи нужно использовать статистику — дисциплину, имеющую дело с выборками данных, полученных от индивидов из той или иной группы населения, а затем на основе этой выборки сделать заключение, касающееся всей группы. Статистике принадлежит важная роль не только в экспериментальных исследованиях, но и в других методах. [Данное изложение является введением к проблемам измерения и статистики. Более подробно об этом см. Приложение II. — Прим. автора.] Наиболее распространенная статистическая мера — это среднее, являющееся просто рабочим термином для среднего арифметического. Оно равно сумме всех показателей, поделенной на количество этих показателей. В исследованиях, где участвуют экспериментальная и контрольная группы, сравниваются два средних: среднее для испытуемых из экспериментальной группы и среднее для испытуемых контрольной группы. Исследователей интересует, конечно же, разница этих двух средних величин.
Если расхождение средних величин существенно, можно принять его как есть. А что делать, если оно небольшое? А если в наши измерения вкралась ошибка? Что, если полученное расхождение вызвано всего лишь несколькими выпадающими из ряда случаями? С такими проблемами статистика справляется при помощи тестов на значимость различия. Если психолог говорит, что различие между экспериментальной и контрольной группами является «статистически значимым», то это означает, что полученные данные прошли статистический тест и наблюдаемое различие заслуживает доверия. Другими словами, статистический тест показывает, что наблюдаемое различие действительно возникло под влиянием независимой переменной, а не по случайному стечению обстоятельств или из-за нескольких резких отклонений.

Метод корреляций

Не со всеми проблемами можно справиться экспериментальным методом. Существует множество ситуаций, когда исследователь не может контролировать, какие испытуемые попадают в те или иные условия. Например, если надо проверить гипотезу, что люди с анорексией более чувствительны к изменениям вкуса, чем люди с нормальным весом, то не можем же мы собрать группу испытуемых с нормальным весом и потребовать, чтобы у половины из них появилась анорексия! На самом деле нам придется отобрать людей, уже страдающих анорексией, и тех, у кого вес в норме, и проверить, различаются ли они также по вкусовой чувствительности. Вообще говоря, можно использовать метод корреляций, чтобы определить связана ли некоторая переменная, которую мы не можем контролировать, с другой интересующей нас переменной, или, иначе говоря, коррелируют ли они между собой.
В вышеприведенном примере у переменной веса есть только два значения — нормальный и анорексичный. Чаще случается, что каждая из переменных может принимать много значений, и тогда надо определить, насколько величины одной и другой переменной коррелируют между собой. Определить это может статистический параметр, называемый коэффициентом корреляции и обозначаемый буквой r. Коэффициент корреляции позволяет оценить, насколько связаны две переменные, и выражается числом от -1 до +1. Ноль означает отсутствие связи; полная связь выражается единицей (+1, если отношение положительное, и -1, если оно отрицательное). По мере увеличения r от 0 до 1 сила связи возрастает.


Рис. 1.6. Графики рассеивания, иллюстрирующие корреляцию. Эти гипотетические данные принадлежат 10 пациентам, каждый из которых имеет некоторое повреждение участков мозга, ответственных, насколько известно, за узнавание лиц. На рис. 1.6а пациенты располагаются вдоль горизонтали соответственно объему повреждения мозга, причем самая левая точка показывает пациента с наименьшим повреждением (10%), а самая правая точка показывает пациента с наибольшим повреждением (55%). Каждая точка на графике отражает показатель для отдельного пациента в тесте на узнавание лиц. Корреляция положительная и равна 0,90. На рис. 1.6б изображены те же самые данные, но теперь они показывают долю правильных ответов, а не ошибок. Здесь корреляция отрицательная, равная -0,90. На рис. 1.6в успехи пациентов в тесте на распознавание отображены в зависимости от их роста. Здесь корреляция равна нулю.

Суть коэффициента корреляции можно пояснить на примере графического представления данных гипотетического исследования. Как показано на рис. 1.6а, в исследовании участвуют пациенты, о которых заранее известно, что у них поврежден мозг, и это вызвало разной степени трудности в узнавании лиц (прозопагнозия). Предстоит выяснить, возрастает ли трудность, или ошибка узнавания лиц, с увеличением процента поврежденной мозговой ткани. Каждая точка на графике 1.6а показывает результат для отдельного пациента при его тестировании на узнавание лиц. Например, пациент с 10%-ным повреждением ошибался в тесте на распознавание лиц в 15% случаев, а пациент с 55%-ным повреждением делал ошибки в 95% случаев. Если бы ошибка узнавания лиц постоянно возрастала с увеличением процента повреждения мозга, точки на графике располагались бы все время выше при движении слева направо; если бы они размещались на диагонали рисунка, коэффициент корреляции был бы r = 1,0. Однако несколько точек расположены по разные стороны этой линии, поэтому корреляция составляет около 90%. Корреляция 90% означает очень сильную связь между объемом поврежденного мозга и ошибками узнавания лиц. Корреляция на рис. 1.6а — положительная, поскольку большее повреждение мозга вызывает больше ошибок.
Если бы вместо ошибок мы решили отобразить долю правильных ответов в тесте на распознавание, то получили бы график, изображенный на рис. 1.6б. Здесь корреляция отрицательная (равная примерно -0,90), поскольку с увеличением повреждения мозга доля правильных ответов уменьшается. Диагональ на рис. 1.6б — это просто инверсный вариант той, что на предыдущем рисунке.
Наконец, обратимся к графику на рис. 1.6в. Здесь отображена доля ошибок пациентов в тесте на распознавание лиц в зависимости от их роста. Разумеется, нет оснований считать, что доля узнанных лиц связана с ростом пациента, и график подтверждает это. При движении слева направо точки не проявляют согласованного движения ни вниз, ни вверх, а разбросаны вокруг горизонтальной линии. Корреляция равна нулю.
Числовой метод вычисления коэффициента корреляции описан в Приложении II. Сейчас, однако, мы сформулируем несколько элементарных правил, которые помогут вам разобраться с коэффициентом корреляции, когда вы встретитесь с ним в последующих главах.
Корреляция бывает положительной (+) и отрицательной (-). Знак корреляции показывает, связаны ли две переменные положительной корреляцией (величина обеих переменных растет или уменьшается одновременно) или отрицательной корреляцией (одна переменная растет при уменьшении другой). Предположим, например, что количество пропусков занятий студентом имеет корреляцию -0,40 с баллами в конце семестра (чем больше пропусков, тем меньше баллов). С другой стороны, корреляция между полученными баллами и количеством посещенных занятий будет +0,40. Прочность связи одна и та же, но знак ее зависит от того, считаем ли мы пропущенные или посещенные занятия.
По мере усиления связи двух переменных r увеличивается от 0 до 1. Чтобы лучше это представить, рассмотрим несколько известных положительных коэффициентов корреляции:
- Коэффициент корреляции между баллами, полученными в первый год обучения в колледже, и баллами, полученными на втором году, составляет около 0,75.
- Корреляция между показателями геста на интеллект в возрасте 7 лет и при повторном тестировании в 18 лет составляет примерно 0,70.
- Корреляция между ростом одного из родителей и ростом ребенка во взрослом возрасте, составляет около 0,50.
- Корреляция между результатами теста на способность к обучению, полученными в школе и в колледже, равна примерно 0,40.
- Корреляция между баллами, полученными индивидуумами в бланковых тестах, и суждением психолога-эксперта об их личностных качествах составляет около 0,25.