Виды эксперимента.
Э. в узком и широком смысле (строгий э. и квазиэксперимент).
Существенные признаки строгого эксперимента: повторяемость изучаемого явления; контролируемость основных условий; активное воздействие на экспериментальный объект; варьирование воздействий; проверяемость (воспроизводимость). Каузальный характер строгого эксперимента (о непосредственных и косвенных причинах; условность их разделения, особенно в психологическом контексте; дискретность научного знания).
Атрибутивный эксперимент: выявление неизвестных свойств психического явления (напр., ассоциативной динамики); здесь нет речи о каузальности.
В нестрогом эксперименте отсутствует один или несколько из этих признаков: единичный случай, эксп. post factum. Об этом – позже.
Пилотажный (предварительный) э. – есть все признаки строгого э., но не соблюдены некоторые формальные требования к планированию и процедуре проведения э. Цель – определить состав и диапазон НП и ЗП, испытуемых.
Что не относится к эксперименту? – Тестирование (психодиагностика), опрос, наблюдение. Это – неэкспериментальные (но необходимые и важные!) методы.
Строгий эксперимент – это не начало, а окончательный итог долгого и сложного пути экспериментатора в его движении от идейного замысла к его воплощению. Поэтому описание эксперимента (в статье или докладе) не следует отождествлять с реальным ходом экспериментального исследования.
Общая структура эксперимента.
(Рис.) Тема. Цель (конкретизация темы) и задача (конкретизация цели). Напр.: тема – индивидуальные различия в структуре сознания; цель – изучение семантических пространств у студентов Х1, Х2, Х3., в которых представлены их сокурсники; задача - сравнить индивидуальные данные для студентов, полученные с помощью методики семантического дифференциала.
Важность экспериментальной эрудиции для решения этих задач. Ограниченность эксперимента: не всякая идея поддаётся экспериментальной разработке. Напр., нельзя заранее установить условия, при которых будет иметь место экстрасенсорное восприятие (не ввыполняются требования повторяемости и воспроизводимости); некоторые интересующие нас явления ненаблюдаемы («Одинаковы ли ощущения цвета у разных людей?»); некоторые вопросы находятся вне компетенции психолога: можно ли женщинам носить короткие юбки? (это вопрос моды и этики). {Проблема границ психологического знания и его применения}. Социологический опрос мнений – это ещё не психология и тем более не эксперимент. (Деятельность как психологическая категория – это составная часть жизни индивида, а не вся его жизнь: мы не называем деятельностью обыденный завтрак, покупку вещей в магазине; поэтому здесь неуместно экспериментирование с применением методов теории деятельности).
Формализация эксперимента:
Выбор экспериментальной парадигмы. Состав экспер. парадигмы.
Цель э. – выяснить соотношение НП и ЗП. Разнообразие: восприятие насилия – агрессивность поведения; режим заучивания – объём воспроизведения; когнитивный стиль – время решения задачи; объём заучиваемого материала – скорость воспроизведения; режим подкрепления – скорость образования навыка…
Качественные и количественные соотношения. В э. – и то, и другое. Отсюда – задача сбора и обработки количественных данных (измерение). Что необходимо?
Метод и методика. Не всегда различаются. Метод – концептуальное орудие, теоретический инструмент эксперимента (не всегда осознаётся или эксплицируется автором). М.: интроспекции, психофизический, инструментальный, генетический, поэтапного формирования, микроструктурный, семантического дифференциала. (Не путать с методами обработки!)
Методика – операциональная схема эксперимента, определяемая его целью и конкретными условиями проведения; м.: тахистоскопии, времени реакции, заучивания бессмысленных слогов, ассоциации, окулографии, ЭЭГ.
Методов немного; методик – много, особенно их модификаций (контактные и бесконтактные методики регистрации движений глаз, методики для изучения различных свойств памяти, внимания, мышления, эмоций, двигательных действий…).
Метод и методика находятся в свободных отношениях.
Гипотеза – ожидаемый результат. Для формулирования г. нужны достаточные основания, полученные теоретическим путём при нализе исходных данных. К исходным данным относятся как материалы из литературных источников, так и собственные данные, полученные в предыдущих исследованиях. В поисковых э. (не путать с пилотажными э.) гипотеза может отсутствовать. Такие э. проводятся для добывания новых, недостающих для обоснования гипотезы данных.
Из Корниловой:
5.1. Система гипотез, проверяемых в психологическом эксперименте
"Владение нормативами экспериментального рассуждения предполагает умение ориентироваться в системе гипотез, проверяемых в психологическом эксперименте: в соотношении теоретической и экспериментальной гипотез, экспериментальных и статистических гипотез, исходных и «конкурирующих» объяснений.
Цель эксперимента – проверить исследовательскую, или «рабочую», по словам Б. Теплова, гипотезу, которая направлена на правдоподобное объяснение возможности видеть в управляемом факторе «воздействие», детерминирующее изменения зависимой переменной. Такое понимание соотношения рабочей гипотезы и собственно экспериментальной гипотезы фиксирует различие исторического и логического способов изложения результатов экспериментального исследования. То, что эксперимент может проводиться для сбора новых данных, относительно которых еще не сложилось схем их психологических интерпретаций, фиксируется в понятии рабочей гипотезы. Гипотеза как догадка о закономерности, лежащей в основе взаимосвязи НП и ЗП, может появиться и после получения результатов опытов. Однако при логическом способе построения отчета об экспериментальных данных последние рассматриваются в контексте вопроса, для ответа на который проводился эксперимент. В таком случае гипотеза является уже не просто догадкой, а утверждением о виде эмпирической зависимости и возможном ее объяснении.
Теоретическая и экспериментальная гипотезы. Гипотеза как высказывание, истинность или ложность которого заранее неизвестны, но может быть установлена опытным путем, направляет построение любого исследования. Выполняется ли это исследование методом наблюдения или эксперимента, зависит от типа утверждения о психологической закономерности. Гипотезы, включающие утверждения каузального типа, проверяются только в экспериментальном исследовании. Рассматриваемые далее соотношения между уровнями теоретической и экспериментальной гипотез касаются предположений именно о каузальных закономерностях.
С одной стороны, каузальная гипотеза как догадка представлена утверждением «X воздействует на Y так, что...», т.е. является описанием отношения между НП и ЗП. С другой стороны, это утверждение устанавливает законообразность или причинный характер названного отношения, а значит, рассматривается как проявление истинности другого высказывания – теоретической гипотезы. Для экспериментов с научными целями характерна направленность на проверку эмпирических гипотез ради пополнения теоретического знания. При проведении экспериментов с практическими целями гипотетическое объяснение и теоретическая гипотеза могут не иметь места, но это не значит, что не должны быть сформулированы доводы о возможностях обобщения экспериментальных данных. Если целью организации экспериментов в практических целях является прогноз на реальные виды деятельности, ситуации и т.д., то обобщение, направленное в будущее, занимает свое место в выводах.
Итак, при логическом представлении экспериментальных данных, получаемых с познавательной (или исследовательской) целью, началом рассмотрения является не рабочая гипотеза, а теоретическая, благодаря которой по принципу организации условного суждения «если... то...» эксплицируется экспериментальная гипотеза. Являясь утверждением о каузальной зависимости, экспериментальная гипотеза автоматически порождает высказывание, противопоставляющее ей противоположное утверждение.
Эксперимент может сравниваться с игрой, а в игре есть возможность выигрыша и проигрыша. Контргипотеза, противоположная по содержанию экспериментальной, есть проигрыш, но проигрыш этот может также служить цели прибавления знания, как и выигрыш. Если нет возможности сформулировать опровержение экспериментальной гипотезы с точки зрения возможности получить противоречащие ей опытные данные, значит, сформулированное высказывание не может иметь статус гипотезы. Известно, что гипотеза – это утверждение, истинность или ложность которого не известны, но могут быть проверены опытным путем. Формулирование экспериментальной гипотезы и контргипотезы определяет, в каких направлениях могут рассматриваться ожидаемые эмпирические данные.
Экспериментальная гипотеза ставится в такие критические условия проверки, чтобы равными были шансы получить данные как «за», так и «против» предполагаемой в ней эмпирической закономерности. На этом уровне подразумевается (или формулируется) одновременно и проверка контргипотезы как отрицания предполагаемой каузальной зависимости, следующего из получения данных против исходной гипотезы. Полученные данные должны рассматриваться в первую очередь под этим углом зрения – какая из двух зависимостей установлена эмпирически. Кроме того, одна и та же эмпирическая закономерность может допускать разные причинные интерпретации исходя из разных теоретических посылок или переосмысления «технических» условий проверки гипотезы. Эти другие объяснения называются третьей (по отношению к экспериментальной и контргипотезе) конкурирующей гипотезой. Понятно, что этих «третьих» может быть более чем одна. Однако статистически оцениваются шансы именно экспериментальной и контргипотезы. Тот факт, что поля оцениваемых экспериментально гипотез и возможных других интерпретационных гипотез не тождественны, выступает в качестве одного из «парадоксов К. Поппера» [45].
Психологические и статистические гипотезы. Уровень статистических гипотез – это необходимый компонент проверки психологических гипотез, если исследователь претендует на признание полученных результатов в качестве достоверных или значимых и готов количественно оценить вероятность ошибок при принятии решений об экспериментальных фактах. Это решения о том, имело ли место различие между показателями ЗП в разных экспериментальных условиях и какие конкретно различия можно описать на уровне статистически значимых закономерностей. В статистических гипотезах уже нет утверждения о каузальном характере влияния НП. Статистические гипотезы – это гипотезы о выборочных значениях фиксируемых показателей. Такие гипотезы основаны на представлениях о распределении вероятностей в некотором «выборочном пространстве» событий. Статистическая проверка гипотезы состоит в выяснении того, насколько совместима эта гипотеза с имеющимся (наблюдаемым) результатом «случайного выбора».
Уровень значимости (р) есть вероятность отвергнуть статистическую гипотезу Н0, когда она верна. Выбор уровня значимости произволен. Однако есть ряд правил для ориентировки в степени возможного произвола. Уровень значимости связан с оценкой количества опытов или величиной выборок. Обычно указывается минимальный уровень значимости, на котором можно отвергнуть гипотезу. С этим уровнем связано установление того минимального экспериментального эффекта, который будет признан экспериментатором достаточным для суждения: «в экспериментальном и контрольном условиях наблюдалось такое-то различие между выборочными значениями переменной». Различают формулировки нуль-гипотезы (Н0) как гипотезы об отсутствии различий и направленной гипотезы (Н1) о наличии значимых различий. Утверждение об отвержении нуль-гипотезы служит одним из оснований такой оценки эмпирических данных, что они свидетельствуют в пользу принятия выдвинутого в экспериментальной гипотезе предположения.
Сама экспериментальная гипотеза не может считаться «доказанной». Она остается открытой для дальнейшей проверки – в других исследованиях, другими методическими средствами или на основе переформулирования входящих в нее гипотетических конструктов. Однако она может быть отвергнута на основании того, что не отвергнутой – на выбранном уровне значимости – осталась нуль-гипотеза. Возможно также получение результатов, когда уровень значимости недостаточен для суждения о том, можно или нет отвергнуть нуль-гипотезу. Этот случай рассматривается как требование искать третье объяснение (т.е. рассматривать влияние НП за рамками контекста экспериментальной и контргипотезы). Р. Готтсданкер в главе 6 своего учебника приводит пример того, как связаны области отвержения и неотвержения статистической гипотезы с областями принятия экспериментальной или конкурирующей гипотезы и непринятия ни одной из них.
Статистические решения основаны на вероятностных суждениях. С этим связан один из парадоксов развития экспериментального метода: детерминистски сформулированные утверждения о каузальных зависимостях оцениваются вероятностно. Это еще один из «парадоксов К. Поппера». В отношении к проверке психологических гипотез он также специально обсуждается [82]. Экспериментальная гипотеза включает обычно детерминистски сформулированное объяснение отношения между НП и ЗП при определенном уровне других – дополнительных – переменных. Предполагается, что в реальных условиях устанавливаемая зависимость должна «пробить себе дорогу» сквозь цепь случайностей или незапланированных влияний со стороны побочных переменных. Вероятностно оценивается не само отношение между переменными и не истинность психологического объяснения, а достоверность того, что ожидаемая зависимость эмпирически установлена.
Специальная фиксация на постоянном уровне «третьих» переменных по отношению к НП и ЗП имеет следующую функцию, важную в психологическом исследовании. Они задают или ограничивают широту распространения выводов из эксперимента на другие ситуации, в которых новый уровень «третьей» переменной (например, мотивации людей) вызовет изменение отношения между Х и Y. Такие переменные входят обычно в гипотезу в качестве условий, для которых сохраняется зависимость, и называются дополнительными (ДП). Статистически влияние этих дополнительных переменных не оценивается, если только они не рассматриваются в факторных схемах в качестве самостоятельной НП.
Обратим внимание на то, что выборочные значения показателей в формулировках статистических гипотез не являются психологическими переменными. Применение статистических критериев также реализуемо и для других – непсихологических переменных."
Состав методики:
- стимульный материал (…);
- задача испытуемого (…);
- аппаратное и программное обеспечение (для аппаратурных методик);
- независимые переменные (постоянные и варьируемые; для последних указать диапазон, шаг и способ варьирования);
- план эксперимента (описание серий);
- процедура (проба, сеанс, блок, серия, их продолжительность, интервалы отдыха);
- зависимые переменные (речевой ответ, двигательный ответ, физиол. процесс, время выполнения задания, количество правильных ответов и/или ошибок);
- регистрация данных (что и как регистрировалось);
- способ обработки данных;
- сведения об испытуемых (только релевантные и без указания ФИО!); обязательно указывается пол, возраст, профессия, объём и состав выборки.
Идеальный и реальный эксперимент.
Требования идеального эксперимента:
-- варьирование только одной независимой переменной;
-- постоянство экспериментальной ситуации на протяжении всего эксперимента;
-- неизменность фонового состояния испытуемого, добровольность его участия в эксперименте, сотрудничество с экспериментатором, понимание инструкции и строгое следование ей;
-- минимальное общение экспериментатора с испытуемым во время проведения эксперимента;
-- бесконечная продолжительность эксперимента;
-- полное соответствие реальному прототипу.
Уязвимость реального эксперимента:
-- одновременное варьирование нескольких переменных и возникающие в результате взаимодействия вызванных ими эффектов;
-- включенность экспериментатора в экспериментальную ситуацию; (цит.3);
-- наличие неконтролируемых независимых переменных;
-- непредсказуемая изменчивость экспериментальной ситуации;
-- непостоянство фонового состояния испытуемого (или состава группы испытуемых);
-- утомление, научение, колебания внимания;
-- отношение испытуемого к экспериментатору и к содержанию эксперимента; вынужденное участие испытуемого в эксперименте; (цит.4);
-- неэквивалентность испытуемых в группе или экспериментальных групп; (цит.5);
-- инструментальные ошибки: неадекватность методики, нечувствительность зависимой переменной, неисправности аппаратуры.
(См. также Гудвин, с.227-236; это для семинара)
Подбор испытуемых.
Кто? - определяется темой и задачами исследования.
Количественный состав. (Рис.) Популяция (может быть очень большая) и выборка.
    ПОПУЛЯЦИЯ
1 2 3 4 Выборка
1, 2, 3, 4 – экспер. группы
Репрезентативная и нерепрезентативная в. Относительность этих понятий. Требования к репр. в.: 1) часть должна обладать свойствами целого; 2) разумный объём. Репр. в. позволяет обобщать экспер. данные на всю популяцию (разница между муж. и жен., образующими репр. в., сохраняется для всех м. и ж.). Примеры:
р.в. – для изучения мотивации студентов к уч. деят-ти - м. и ж., проживающие в общежитии и дома, с разным матер. обеспечением, успевающие и неуспевающие.
Нерепр. в. – успевающие студенты.
Виды выборок: случайная (Гудвин, 147-148):
«Основной вид вероятностной выборки — простая случайная выборка. По сути, она означает, что каждый член популяции с равной вероятностью может попасть в выборку. Например, чтобы сделать случайную выборку из 100 студентов вашего учебного заведения, вы можете сложить бумажки с именами всех студентов в большую шляпу, а затем достать из нее 100 бумажек. В действительности процедура немного более сложнее и обычно проводится с использованием таблицы случайных чисел (Рис).
Простая случайная выборка — эффективный практический способ построения репрезентативной выборки. Иногда его также используют по этическим причинам. В случае если только небольшая группа людей может получить выгоду или понести издержки и нет других разумных оснований для принятия решения, лучше всего использовать метод случайной выборки. Известный пример такой выборки — лотерея для отбора людей, призывавшихся на военную службу, проводившаяся в 1969 г. в разгар Вьетнамской войны. Чтобы все было честно, 365 дней года должны были иметь равную вероятность стать первым, вторым, третьим и т. д. К сожалению, действительная процедура имела некоторые недостатки (Kolata, 1986). В большой барабан поместили капсулы, соответствующие каждому из дней года, при этом одновременно опускали все капсулы одного месяца. Первыми опустили январские капсулы, затем февральские и т. д. Барабан прокрутили, чтобы перемешать капсулы, но, по-видимому, не очень тщательно, потому что когда стали выбирать дни, капсулы, опущенные последними, в большинстве своем выбирались первыми. В то время лучше было не отмечать свой день рождения в декабре.
Простая случайная выборка имеет два недостатка. Во-первых, вам может понадобиться отразить в выборке определенные особенности популяции, а во-вторых, процедуру может быть невозможно применить на практике в случае, если популяция очень велика. Сможете ли вы получить список всех людей, проживающих в Соединенных Штатах, если вам потребуется сделать простую случайную выборку североамериканцев? Первую проблему решает расслоенная выборка, а вторую — гнездовая.»
стратометрическая (расслоенная) – отображается соотношение подгрупп в популяции (напр.: популяция – 4000 мужчин и 1000 женщин; здесь неприменима случайная выборка; выборка – 100 чел. = 80м.+20ж.); признак подгруппы может быть любым, их может быть несколько; важно отбирать наиболее существенные;
кластерная – применяется в случае больших популяций; случайным образом выбирается группа людей по какому-либо критерию (Гудвин,149);
«Метод расслоенной выборки весьма эффективен, но он не решает проблему построения выборки из большой популяции, для которой обычно невозможно получить полный список членов. Эту проблему решает кластерная выборка, которую часто используют национальные службы опроса общественного мнения. С помощью этого подхода исследователи случайным образом выбирают группу людей (кластер), имеющих определенную особенность. Используя этот метод, можно проводить опрос в кампусе большого университета. Если исследователь хочет получить репрезентативную выборку студентов, а применить расслоенную выборку невозможно, то альтернативой будет список базовых предметов данного учебного заведения. Студенты разных специальностей, посещающие занятия по одному предмету, образуют группу. Если в вузе преподают 40 базовых предметов, исследователь может выбрать 10 из них, а затем провести опрос всех студентов, посещающих эти курсы.
Если выбранные группы слишком велики, исследователь может выбрать из них более мелкие подгруппы. Предположим, вы хотите узнать, нравится ли студентам жить в многоэтажных общежитиях вашего кампуса, которые вы операционально определили как любые общежития, имеющие восемь этажей и более. Допустим, в вашем кампусе есть 15 таких зданий, в которых проживают в общей сложности 6000 студентов. Воспользовавшись методом кластерной выборки, сначала можно выбрать шесть зданий (каждое здание = группа), а затем для каждого здания случайным образом выбрать три этажа и включить в выборку всех проживающих на выбранных этажах в выбранных общежитиях (предположим, около 40 человек па этаже). Таким образом, общее число выборки будет 720 человек (40 х 3 х 6). Обратите внимание, что в данном случае можно также использовать некоторые элементы расслоенной выборки. Если из 15 общежитий 10 женских и 5 мужских, то можно составить группу, отражающую это соотношение: 4 женских общежития и 2 мужских.»
простая – в каузальных экспериментах, где очевидна репрезентативность выборки (в психофизических э., в когнитивных исследованиях…); это – любая группа исп.
Построение экспериментальных планов.
1.Выбор зависимых и независимых переменных.
Задание независимых переменных. В любом эксперименте изучается влияние А на Б. Тогда А – это независимая переменная. Она полностью контролируется экспериментатором. НП имеет минимум два значения (уровня), которые определяют экспериментальную ситуацию (экспериментальное условие). При одном значении имеем воздействие, а это ещё не эксперимент (см. существенные признаки э.). Пример: изучить влияние мышечной нагрузки на время точностного движения. Мыш. нагр. – НП; в данном случае она может либо отсутствовать (фоновая серия), либо иметь место (основная серия); или же можно варьировать интенсивность нагрузки (например, её продолжительность).
Виды независимых переменных. Ситуативные НП: особенности окружения (ситуации), создаваемого для испытуемого. Пример: изучается готовность человека оказать помощь пострадавшему в ситуации с разным количеством окружающих его наблюдателей... Это количество и есть ситуативная НП, и она может принимать несколько значений: 0, 3, 6...
Стимульные НП: изменяются параметры стимульного материала: количество запоминаемых знаков, яркость световой вспышки, частота звучащего тона, количество альтернатив для реакции выбора...
Рабочие НП (пременная задания, task variable): варьируется вид задачи, выполняемой испытуемым: перцептивные задачи в исследованиях зрительного восприятия (обнаружение, различение, поиск, узнавание), мыслительные задачи в исследованиях мышления, мнемические установки в исследованиях памяти... Инструктивные НП: изучается влияние разных по содержанию инструкций испытуемому на параметры выполняемой им деятельности (работать безошибочно или медленно...).
Особая разновидность – субъектные НП. В отличие от предыдущих, они не управляются экспериментатором, а выбираются из уже имеющегося материала. Это такая хар-ка испытуемого, которую нельзя изменить, она не подвластна контролю экспериментатора: IQ, тревожность, авторитарность, пол, расовая принадлежность. Пример: для изучения влияния авторитарности (НП) испытуемого на его способность к формированию понятий (ЗП) можно создать две или несколько групп с разными показателями авторитарности (здесь полезны соответствующие тестовые методики); то же – в экспериментах с тревожностью. (Здесь полная аналогия с естественно-научным экспериментом, напр., когда Павлов отбирал особей с определёнными типами ВНД). Уязвимость экспериментов с субектными НП: группы испытуемых, отобранные по одному критерию (напр., уровню самооценки), могут оказаться неоднородными по какому-либо другому критерию (напр., по степени компетентности в экспериментальном задании, опыту публичных выступлений...).
Подкрепление (вознаграждение) как НП (опыты Скиннера; платёжная матрица в экспериментах с обнаружением сигнала; манипулирование обратной связью в экспериментах с двигательными действиями).
Раскрытие содержания НП. Интуитивная ясность некоторых НП: величина стимула; длительность экспозиции; величина IQ (умств.возраст/физич.возраст х 100%); возраст... Здесь нет проблем и с количественной оценкой значений НП. Но чем более психологично содержание НП, тем менее его можно считать определённым и и однозначным: уровень мотивации, показатель самооценки, степень агрессивности, когнитивный стиль, эмоциональность, впечатлительность. Всё это – не физические предметы, а абстракции, теоретические конструкты. Отсюда – угроза строгости эксперимента: два исследователя, использующие "одну и ту же" НП (напр., средний уровень мотивации), получают разные (вплоть до противоположных) результаты. Эксперименты оказываются неповторимыми. Для предотвращения такой ситуации применяются "рабочие", или операциональные, определения НП: точно оговаривается, какие операции входят в определение НП в данных конкретных условиях (гарвардский физик Перси Бриджмэн, "Логика современной физики", 1927г.). Напр., в опытах с животными опр. вида НП голод определяется как время, истекшее после последнего кормления.
Примеры операциональных определений НП (Мартин, 200).
"Телепрограммы со сценами насилия" -? Операции:
вариант 1 - случайный подбор 100 чел; просмотр передачи; ответы на вопрос о содержании насилия; если 75% ответов – "да", то программа считается содержащей насилие;
вариант 2 – после просмотра каждому "эксперту" даётся список из 10 вопросов (был ли нанесён вред человеку? имело ли место унижение одного человека другим? были ли случаи убийства? и т.д.); если 2 ответа – "да", то программа считается содержащей насилие.
Вопросы, которые требуют операциональных определений выделенных терминов:
"Становятся ли более благополучными супругами (ЗП) люди, имевшие ласковых родителей (НП)?; "Влияет ли моральный настрой (НП) работника на производительность (ЗП) его труда?
Поделитесь с Вашими друзьями: |