Психология дружинин. Httpuchebalegko ru
 Скачать 2.61 Mb.
|
|
5.1.2 Планы для одной независимой переменной и нескольких групп Иногда сравнения двух групп недостаточно для подтверждения или опровержения экспериментальной гипотезы. Такая проблема возникает в двух случаях: а) при необходимости контроля внешних переменных; б) при необходимости выявления количественных зависимостей между двумя переменными. Для контроля внешних переменных используются различные варианты факторного экспериментального плана. Что касается выявления количественной зависимости между двумя переменными, то необходимость ее установления возникает при проверке «точной» экспериментальной гипотезы. В эксперименте с участием двух групп в лучшем случае можно установить факт причинной связи между независимой и зависимой переменными. Но между двумя точками можно провести бесконечное множество кривых. Для того чтобы убедиться в наличии линейной зависимости между двумя переменными, следует иметь хотя бы три точки, соответствующие трем уровням независимой переменной. Следовательно, экспериментатор должен выделить несколько рандомизированных групп и поставить их в различные экспериментальные условия. Простейшим вариантом является план для трех групп и трех уровней независимой переменной: Эксперимент 1: R Х 1 О 1 Эксперимент 2: R Х 2 О 2 Контроль: R О 3 Контрольная группа в данном случае — это третья экспериментальная группа, для которой уровень переменной Х = 0. При реализации этого плана каждой группе предъявляется лишь один уровень независимой переменной. Возможно и увеличение числа экспериментальных групп соответственно числу уровней независимой переменной. Для обработки данных, по- лученных с помощью такого плана, применяются те же статистические методы, что были перечислены выше. Простые «системные экспериментальные планы», как ни удивительно, очень редко используются в современных экспериментальных исследованиях. Может быть, исследователи «стесняются» выдвигать простые гипотезы, помня о «сложности и многомерности» психической реальности? Тяготение к использованию планов с многими независимыми переменными, более того — к проведению многомерных экспериментов, не обязательно способствует лучшему объяснению причин че- ловеческого поведения. Как известно, «умный поражает глубиной идеи, а дурак — размахом строительства». Лучше предпочесть простое объяснение любому сложному, хотя регрессионные уравнения, где все всему равняется, и запутанные корреляционные графы могут произвести впечатление на некоторые диссертационные советы. 5.1.3 Факторные планы Факторные эксперименты применяются тогда, когда необходимо проверить сложные гипотезы о взаимосвязях между переменными. Общий вид подобной гипотезы: «Если А 1 , А 2 ,..., А n , то В». Такие гипотезы называются комплексными, комбинированными и др. При этом между независимыми переменными могут быть различные отношения: конъюнкции, дизъюнкции, линейной независимости, аддитивные или мультипликативные и др. Факторные эксперименты являются частным случаем многомерного исследования, в ходе проведения которого пытаются ус- тановить отношения между несколькими независимыми и несколькими зависимыми переменными. В факторном эксперименте проверяются одновременно, как правило, два типа гипотез: 1) гипотезы о раздельном влиянии каждой из независимых переменных; 2) гипотезы о взаимодействии переменных, а именно — как присутствие одной из независимых переменных влияет на эффект воздействия на другой. Факторный эксперимент строится по факторному плану. Факторное планирование эксперимента заключается в том, чтобы все уровни независимых переменных сочетались друг с другом. Число экспериментальных групп равно числу сочетаний уровней всех независимых переменных. Сегодня факторные планы наиболее распространены в психологии, поскольку простые зависимости между двумя переменными в ней практически не встречаются. Существует множество вариантов факторных планов, но на практике применяются далеко не все. Чаще всего используются факторные планы для двух независимых переменных и двух уровней типа 2х2. Для составления плана применяется принцип балансировки. План 2х2 используется для выявления эффекта воздействия двух независимых переменных на одну зависимую. Экспериментатор манипулирует возможными сочетаниями переменных и уровней. Данные приведены в простейшей таблице (табл. 5.6). Реже используются четыре независимые рандомизированные группы. Для обра- ботки результатов применяется дисперсионный анализ по Фишеру. Так же редко используются другие версии факторного плана, а именно: 3х2 или 3х3. План 3х2 применяется в тех случаях, когда нужно установить вид зависимости одной зависимой переменной от одной независимой, а одна из независимых переменных представлена дихотомическим параметром. Пример такого плана — эксперимент по выявлению воздействия внешнего наблюдения на успех решения интеллектуальных задач. Первая независимая переменная варьируется просто: есть наблюдатель, нет наблюдателя. Вторая независимая переменная — уровни трудности задачи. В этом случае мы получаем план 3х2 (табл. 5.7). Вариант плана 3х3 применяется в том случае, если обе независимые переменные имеют несколько уровней и есть возможность выявить виды связи зависимой переменной от независимых. Этот план позволяет выявлять влияние подкрепления на успешность выполнения задании разной трудности (табл. 5.8). Таблица 5.6 2-я переменная 1-я переменная Есть Нет Есть 1 2 Нет 3 4 Таблица 5.7 1-я переменная 2-я переменная Легкая Средняя Трудная Есть наблюдатель 1 2 3 Нет наблюдателя 4 5 6 Таблица 5.8 Уровень сложности задачи Интенсивность стимуляции Низкая Средняя Высокая Низкий 1 2 3 Средний 4 5 6 Высокий 7 8 9 В общем случае план для двух независимых переменных выглядит как N х М. Применимость таких планов ограничивается только необходимостью набора большого числа рандомизированных групп. Объем экспериментальной работы чрезмерно возрастает с добавлением каждого уровня любой независимой переменной. Планы, используемые для исследования влияния более двух независимых пере- менных, применяются редко. Для трех переменных они имеют общий вид L х М х N. Чаще всего применяются планы 2х2х2: «три независимые переменные — два уровня». Очевидно, добавление каждой новой переменной увеличивает число групп. Общее их число 2, где п — число переменных в случае двух уровней интенсивности и К — в случае К-уровневой интенсивности (считаем, что число уровней одинаково для всех независимых переменных). Примером этого плана может быть развитие предыдущего. В случае, когда нас интересует успешность выполнения эксперимен- тальной серии заданий, зависящая не только от общей стимуляции, которая произ- водится в форме наказания — удара током, но и от соотношения поощрения и нака- зания, мы применяем план 3х3х3. Таблица 5.9 L 1 L 2 L 3 М 1 A 1 В 2 С 3 М 2 В 2 С 3 А 1 м 3 С 3 А 1 В 2 Упрощением полного плана с тремя независимыми переменными вида L х М х N является планирование по методу «латинского квадрата». «Латинский квадрат» применяют тогда, когда нужно исследовать одновременное влияние трех переменных, имеющих два уровня или более. Принцип «латинского квадрата» состоит в том, что два уровня разных переменных встречаются в экспериментальном плане только один раз. Тем самым процедура значительно упрощается, не говоря о том, что экспериментатор избавляется от необходимости работать с огромными выборками. Предположим, что у нас есть три независимые переменные, с тремя уровнями каждая: 1. L 1 ,L 2 ,L 3 2. М 1 ,М 2 ,М 3 3. А, В, С План по методу «латинского квадрата» представлен в табл. 5.9. Такой же прием используется для контроля внешних переменных (контрбалан- сировка). Нетрудно заметить, что уровни третьей переменной N (А, В, С,) встречаются в каждой строке и в каждой колонке по одному разу. Комбинируя результаты по строкам, столбцам и уровням, можно выявить влияние каждой из независимых переменных на зависимую, а также степень попарного взаимодействия переменных. «Латинский квадрат» позволяет значительно сократить число групп. В частности, план 2х2х2 превращается в простую таблицу (табл. 5.10). Применение латинских букв в клеточках для обозначения уровней 3-й переменной (А — есть, В — нет) традиционно, поэтому метод назван «латинский квадрат». Более сложный план по методу «греко-латинского квадрата» применяется очень редко. С его помощью можно исследовать влияние на зависимую переменную четырех независимых. Суть его в следующем: к каждой латинской группе плана с тремя переменными присоединяется греческая буква, обозначающая уровни четвертой переменной. Рассмотрим пример. У нас четыре переменные, каждая из которых имеет три уровня интенсивности. План по методу «греко-латинского квадрата» примет такой вид (табл. 5.11). Для обработки данных применяется метод дисперсионного анализа по Фишеру. Методы «латинского» и «греко-латинского» квадрата пришли в психологию из агро- биологии, но большого распространения не получили. Исключением являются не- которые эксперименты в психофизике и психологии восприятия. Главная проблема, которую удается решить в факторном эксперименте и невоз- можно решить, применяя несколько обычных экспериментов с одной независимой переменной, — определение взаимодействия двух переменных. Таблица 5.10 2-я переменная 1-я переменная Есть Нет Есть А В Нет В А Таблица 5.11 L 1 L 2 L 3 М 1 А α В β С γ М 2 В β С γ А α М 3 С γ А α В β Рассмотрим возможные результаты простейшего факторного эксперимента 2х2 с позиций взаимодействий переменных. Для этого нам надо представить результаты опытов на графике, где по оси абсцисс отложены значения первой независимой пе- ременной, а по оси ординат — значения зависимой переменной. Каждая из двух пря- мых, соединяющих значения зависимой переменной при разных значениях первой независимой переменной (А), характеризует один из уровней второй независимой переменной (В). Применим для простоты результаты не экспериментального, а кор- реляционного исследования. Условимся, что мы исследовали зависимость статуса ребенка в группе от состояния его здоровья и уровня интеллекта. Рассмотрим варианты возможных отношений между переменными. Первый вариант: прямые параллельны — взаимодействия переменных нет (рис. 5.1). Больные дети имеют более низкий статус, чем здоровые, независимо от уровня интеллекта. Интеллектуалы имеют всегда более высокий статус (независимо от здо- ровья). Второй вариант: физическое здоровье при наличии высокого уровня интеллекта увеличивает шанс получить более высокий статус в группе(рис 5.2). В этом случае получен эффект расходящегося взаимодействия двух независимых переменных. Вторая переменная усиливает влияние первой на зависимую переменную. Третий вариант: сходящееся взаимодействие — физическое здоровье уменьшает шанс интеллектуала приобрести более высокий статус в группе. Переменная «здоровье» уменьшает влияние переменной «интеллект» на зависимую переменную. Есть и другие случаи этого варианта взаимодействия: переменные взаимодействуют так, что увеличение значения первой приводит к уменьшению влияния второй с изменением знака зависимости (рис. 5.3). У больных детей, обладающих высоким уровнем интеллекта, меньше шанс полу- чить высокий статус, чем у больных детей с низким интеллектом, а у здоровых — связь интеллекта и статуса позитивная. Теоретически возможно представить, что больные дети будут иметь больший шанс получить высокий статус при высоком уровне интеллекта, чем их здоровые низкоинтеллектуальные сверстники. Последний, четвертый, возможный вариант наблюдаемых в исследованиях отно- шений между независимыми переменными: случай, когда между ними существует пересекающееся взаимодействие, представленное на последнем графике (рис. 5.4). Итак, возможны следующие взаимодействия переменных: нулевое; расходящееся (с различными знаками зависимости); пересекающееся. Оценка величины взаимодействия проводится с помощью дисперсионного ана- лиза, а t-критерий Стьюдента используется для оценки значимости различий груп- повых X. Во всех рассмотренных вариантах планирования эксперимента применяется спо- соб балансировки: различные группы испытуемых ставятся в разные эксперимен- тальные условия. Процедура уравнивания состава групп позволяет производить сравнение результатов. Однако во многих случаях требуется планировать эксперимент так, чтобы все его участники получили все варианты воздействия независимых переменных. Тогда на по- мощь приходит техника контрбалансировки. Планы, в которых воплощается стратегия «все испытуемые — все воздействия», Мак-Колл [McCall W. А., 1923] называет ротационными экспериментами, а Кэмпбелл — «сбалансированными планами». Чтобы не было путаницы между понятиями «балансировка» и «контрбалансировка», будем использовать термин «ротационный план». Ротационные планы строятся по методу «латинского квадрата», но, в отличие от рассмотренного выше примера, по строкам обозначены группы испытуемых, а не уровни переменной, по столбцам — уровни воздействия первой независимой пере- менной (или переменных), в клеточках таблицы — уровни воздействия второй не- зависимой переменной. Пример экспериментального плана для 3 групп (А, B, С) и 2 независимых пере- менных (X,Y) с 3 уровнями интенсивности (1-й, 2-й, 3-й) приводим ниже. Нетрудно заметить, что этот план можно переписать и так, чтобы в клеточках стояли уровни переменной Y (табл. 5.12). Кэмпбелл включает этот план в число квазиэкспериментальных на основании того, что неизвестно, контролируется ли с его помощью внешняя валидность. Дей- ствительно, вряд ли в реальной жизни испытуемый может получить серию таких воздействий,как в эксперименте. Что касается взаимодействия состава групп с другими внешними переменными, источниками артефактов, то рандомизация групп, согласно утверждению Кэмпбелла, должна минимизировать влияние этого фактора. Суммы по столбцам в ротационном плане свидетельствуют о различиях в уровне эффекта при разных значениях одной независимой переменной (X или Y), а суммы по строкам должны характеризовать различия между группами. Если группы рандомизированы удачно, то межгрупповых различий быть не должно. Если же состав группы является дополнительной переменной, возникает возможность ее проконт- ролировать. Схема контрбалансировки не позволяет избежать эффекта тренировки, хотя данные многочисленных экспериментов с применением «латинского квадрата» не позволяют делать такой вывод. Таблица 5.12 Группа Уровни 1-й переменной X 1 X 2 X 3 А Y 1 Y 2 Y 3 В Y 2 Y 3 Y 1 С Y 3 Y 1 Y 2 Подводя итог рассмотрению различных вариантов экспериментальных планов, предлагаем их классификацию. Экспериментальные планы различаются по таким основаниям: 1. Число независимых переменных: одна или больше. В зависимости от их числа применяется либо простой, либо факторный план. 2. Число уровней независимых переменных: при 2 уровнях речь идет об установле- нии качественной связи, при 3 и более — количественной связи. 3. Кто получает воздействие. Если применяется схема «каждой группе — своя ком- бинация», то речь идет о межгрупповом плане. Если же применяется схема «все группы — все воздействия», то речь идет о ротационном плане. Готтсданкер называет его кросс-индивидуальным сравнением. Схема планирования эксперимента может быть гомогенной или гетерогенной (в зависимости от того, равно или не равно число независимых переменных числу уровней их изменения). 5.1.4 Планы экспериментов для одного испытуемого Эксперименты на выборках с контролем переменных — ситуация, которую широкого стали использовать в психологии с 1910-1920-х гг. Особое распространение экспериментальные исследования на уравненных группах получили после создания выдающимся биологом и математиком Р. А. Фишером теории планирования экспериментов и обработки их результатов (дисперсионный и ковариационный анализы). Но психологи применяли эксперимент задолго до появления теории планирования исследования выборок. Первые экспериментальные исследования проводились с участием одного испытуемого — им являлся сам экспериментатор либо его ассистент. Начиная с Г. Фехнера (1860), в психологию пришла техника экспериментирования для проверки теоретических количественных гипотез. Классическим экспериментальным исследованием одного испытуемого стала ра- бота Г. Эббингауза, которая была проведена в 1913 г. Эббингауз исследовал явление забывания с помощью заучивания бессмысленных слогов (изобретенных им же). Он заучивал серию слогов, а затем пытался их воспроизвести через определенное время. В итоге была получена классическая кривая забывания: зависимость объема сохраненного материала от времени, прошедшего с момента заучивания (рис. 5.5). В эмпирической научной психологии взаимодействуют и борются три исследо- вательские парадигмы. Представители одной из них, традиционно идущей от есте- ственнонаучного эксперимента, считают единственно достоверным знанием только то, которое добывается в экспериментах на эквивалентных и репрезентативных выборках. Основной аргумент сторонников этой позиции — необходимость контроля внешних переменных и нивелирования индивидуальных различий для нахождения общих закономерностей. Представители методологии «экспериментального анализа поведения» критикуют сторонников статистического анализа и планирования экспериментов на выборках. По их мнению, нужно проводить исследования с участием одного испытуемого и с применением определенных стратегий, которые позволят в ходе эксперимента редуцировать источники артефактов. Сторонниками этой методологии являются такие известные исследователи, как Б. Ф. Скиннер, Г. А. Мюррейидр. Наконец, классическое идиографическое исследование противопоставляется как экспериментам с участием одного испытуемого, так и планам, изучающим поведение в репрезентативных выборках. Идиографическое исследование предусматривает изучение индивидуальных случаев: биографий или особенностей поведения отдельных людей. Примером являются замечательные работы Лурии «Потерянный и возвращенный мир» и «Маленькая книжка о большой памяти». Во многих случаях исследования, проводимые с участием одного испытуемого, являются единственно возможным вариантом. Методология исследования одного испытуемого разрабатывалась в 1970—1980-е гг. многими авторами: А. Кезданом, Т. Кратохвиллом, Б. Ф. Скиннером, Ф.-Дж. МакГиганом и др. В ходе эксперимента выявляются два источника артефактов: а) ошибки в стратегии планирования и в проведении исследования; б) индивидуальные различия. Если создать «правильную» стратегию проведения эксперимента с одним испы- туемым, то вся проблема сведется лишь к учету индивидуальных различий. Экспе- римент с одним испытуемым возможен тогда, когда: а) индивидуальными различиями можно пренебречь в отношении переменных, изучаемых в эксперименте, все ис- пытуемые признаются эквивалентными, поэтому возможен перенос данных на каждого члена популяции; б) испытуемый уникален, и проблема прямого переноса данных неактуальна. Стратегия экспериментирования с одним испытуемым разработана Скиннером для исследования процесса обучения. Данные в ходе исследования представляются в форме «кривых обучения» в системе координат «время» — «общее число ответов» (кумулятивная кривая). Кривая обучения первоначально анализируется визуально; рассматриваются ее изменения во времени. Если функция, описывающая кривую, изменяется при изменении воздействия А на В, то это может свидетельствовать о наличии причинной зависимости поведения от внешних воздействий (А или В). Исследование по схеме «один испытуемый» (single-subject research) называется также планированием временных серий. Основным показателем влияния независимой переменной на зависимую при реализации такого плана является изменение характера ответов испытуемого от воздействия на него изменения условий эксперимента во времени. Существует ряд основных схем применения этой парадигмы. Простейшая стратегия — схема А—В. Испытуемый первоначально выполняет деятельность в условиях А, а затем — в условиях В (см. рис. 5.8). При использовании этого плана возникает закономерный вопрос: а сохранила бы кривая ответов прежний вид, если бы не было воздействия? Проще говоря, эта схема не контролирует эффект плацебо. Кроме того, неясно, что привело к эффекту: может быть, воздействие оказала не переменная В, а какая-либо иная переменная, не учтенная в эксперименте. Поэтому чаще применяется другая схема: А—В—А. Первоначально регистрируется поведение испытуемого в условиях А, затем условия изменяются (В), а на третьем этапе происходит возвращение прежних условий (А). Изучается изменение функциональной связи между независимой и зависимой переменными. Если при изменении условий на третьем этапе восстанавливается прежний вид функциональной зависимости между зависимой и зависимой переменными, то независимая переменная считается причиной, которая может модифицировать поведение испытуемого (рис. 5.9). Однако и первый, и второй варианты планирования временных серий не позво- ляют учесть фактор кумуляции воздействий. Возможно, к эффекту приводит сочетание — последовательность условий (А и В). Неочевидно и то, что после возврата к ситуации В кривая примет тот же вид, каким он был при первом предъявлении условий В. Примером плана, который дважды воспроизводит один и тот же эксперименталь- ный эффект, является схема А—В—А—В. Если при 2-м переходе от условий А к условиям В будет воспроизведено изменение функциональной зависимости ответов испытуемого от времени, то это станет доказательством экспериментальной гипотезы: независимая переменная (А, В) влияет на поведение испытуемого. Рассмотрим простейший случай. В качестве зависимой переменной выберем об- щий объем знаний студента. В качестве независимой — занятия физкультурой по утрам (например, гимнастикой у-шу). Предположим, что комплекс у-шу благоприятно влияет на общее психическое состояние студента и способствует лучшему за- поминанию (рис. 5.10). Очевидно, что занятие гимнастикой благоприятно отразилось на обучаемости. Существуют различные варианты планирования по методу временных серий. Различают схемы регулярного чередования серий (АВ-АВ), серии стохастических последовательностей и схемы позиционного уравнивания (пример: АВВА). Моди- фикациями схемы А—В—А—В являются схема А—В—А—В—А или более длительная: А — В— А— В— А— В— А. Применение более «длинных» временных планов увеличивает гарантию обнару- жения эффекта, но приводит к утомлению испытуемого и другим кумулятивным эф- фектам. Кроме того, план А—В—А—В и его различные модификации не снимают три важ- нейшие проблемы: 1. Что было бы с испытуемым, если бы никакого воздействия не было (эффект плацебо)? 2. Не является ли последовательность воздействий А—В сама по себе еще одним воздействием (побочной переменной)? 3. Какая причина привела к эффекту: если на месте В не было бы воздействия, по- вторился бы эффект? Для контроля эффекта плацебо в серию А—В—А—В включают условия, «имити- рующие» либо воздействие А, либо воздействие В. Рассмотрим решение последней проблемы. Но сначала проанализируем такой случай: допустим, студент постоянно занимается у-шу. Но периодически на стадионе или в спортивном зале появляется симпатичная девушка (просто зритель) — воздействие В. План А— В— А— В выявил повышение эффективности учебных занятий студента в периоды появления пере- менной В. Что является причиной: присутствие зрителя как такового или конкретной симпатичной девушки? Для проверки гипотезы о наличии конкретной причины эксперимент строится по следующей схеме: А—В—А—С—А. Например, в четвертый временной период на стадион приходит другая девушка или скучающий пенсионер. Если эффективность занятий значительно снизится (не та мотивация), то это будет свидетельствовать о конкретной причине ухудшения обучаемости. Возможен и вариант проверки воздействия условия А (занятия у-шу без зрителей). Для этого надо применить план А—В—С—В. Пусть студент какое-то время в отсутствие девушки прекратит занятия. Если же повторное появление ее на стадионе приведет к тому же эффекту, что и в первый раз, то причина повышения успеваемости — в ней, а не только в занятиях у-шу (рис. 5.11). Прошу не принимать пример всерьез. В действительности происходит как раз все наоборот: увлечение девушками резко снижает успеваемость студентов. Существует множество приемов проведения исследований с участием одного ис- пытуемого. Примером развития плана А—В является «план альтернативных воздей- ствий». Воздействия А и В рандомизированно распределяются во времени, например по дням недели, если речь идет о разных способах избавления от курения. Затем определяются все моменты, когда было воздействие А; строится кривая, соединяющая соответствующие последовательные точки. Выделяются все моменты времени, когда было «альтернативное» воздействие В, и в порядке следования во времени также соединяются; строится вторая кривая. Затем сравниваются обе кривые и выявляется, какое воздействие более эффективно. Эффективность определяется по величине роста или падения кривой (рис. 5.12). Синонимами термина «план альтернативных воздействий» являются: «план срав- нения серий», «план синхронизированных воздействий», «план множественных рас- писаний» и т.д. Другой вариант — реверсивный план. Он применяется для исследования двух альтернативных форм поведения. Первоначально регистрируется базовый уровень проявления обеих форм поведения. Первое поведение может актуализироваться с помощью специфического воздействия, а второе, несовместимое с ним, провоцируется одновременно другим типом воздействия. Эффект двух воздействий оценивается. Через определенное время сочетание воздействий реверсируется так, что первая форма поведения получает воздействие, которое инициировало вторую форму поведения, а вторая — воздействие, релевантное первой форме поведения. Такой план используется, например, при исследовании поведения маленьких детей (рис.5.13). В психологии обучения применяют метод смены критериев, или «план возрастания критериев». Суть его состоит в том, что регистрируется изменение поведения испытуемого в ответ на прирост (фазы) воздействия. Увеличение регистрируемого параметра поведения фиксируется, и следующее воздействие осуществляется лишь после выхода испытуемого на заданный уровень критерия. После стабилизации уровня исполнения испытуемому предъявляют следующую градацию воздействия. Кривая успешного эксперимента (подтверждающего гипотезу) напоминает сбитую каблуками лестницу, где начало ступени совпадает с началом уровня воздействия, а конец ее — с выходом испытуемого на очередной критерий. Способом, позволяющим нивелировать «эффект последовательности», является инверсия последовательности воздействий — план А—В—В—А. Эффекты последо- вательности связаны с влиянием предшествующего воздействия на последующее (иное название — эффекты порядка, или эффекты переноса). Перенос может быть положительным или отрицательным, симметричным или асимметричным. Последо- вательность А—В—В—А называется позиционно уравненной схемой. Как отмечает Готтсданкер, воздействие переменных А и В обусловлено эффектами раннего или позднего переноса. Воздействие А связано с поздним переносом, а В — с ранним. Кроме того, если присутствует кумулятивный эффект, то два идущих подряд воз- действия В могут влиять на субъекта как единое суммарное воздействие. Эксперимент может быть удачным лишь в том случае, если эти эффекты незначительны. Рассмотренные выше варианты планов с регулярным чередованием или со случайными последовательностями чаще всего очень длинны, поэтому их трудно реализовать. Если подвести краткий итог, можно сказать, что схемы предъявления воздействия применяются в зависимости от возможностей, которые есть у экспериментатора. Случайная последовательность воздействий получается путем рандомизации за- даний. Ее применяют в экспериментах, требующих большого числа проб. Случайное чередование воздействий гарантирует от проявления эффектов последовательности. При малом числе проб рекомендуется схема регулярного чередования типа А— В —А—В. Следует обратить внимание на периодичность фоновых воздействий, которые могут совпадать с действием независимой переменной. Например, если давать один тест на интеллект утром, а второй — всегда вечером, то под влиянием утомления эффективность выполнения второго теста будет понижаться. Позиционно уравненная последовательность может быть пригодна лишь тогда, когда число воздействий (заданий) мало и влияние раннего и позднего переноса не- существенно. Но ни одна из схем не исключает проявления дифференцированного асиммет- ричного переноса, когда влияние предшествующего воздействия А на эффект от воз- действия В больше, чем влияние предшествующего воздействия В на эффект от воз- действия А (или же наоборот). Разнообразные варианты планов для одного испытуемого обобщили Д. Барлоу и М. Херсен в монографии «Экспериментальные планы для единичных случаев» (Single case experimental designs, 1984)(табл. 5.13). Таблица 5.13 Основные артефакты в исследовании на одном испытуемом практически не- устранимы. Трудно представить, как можно устранить эффекты, связанные с нео- братимостью событий. Если эффекты порядка или взаимодействия переменных в какой-то мере поддаются контролю, то уже упомянутый эффект асимметричности (дифференцированного переноса) неустраним. Не меньше проблем возникает и при установлении изначального уровня интен- сивности регистрируемого поведения (уровня зависимой переменной). Исходный уровень агрессивности, который мы зарегистрировали у ребенка в лабораторном эк- сперименте, может быть нетипичным для него, поскольку вызван недавними пред- шествующими событиями, например ссорой в семье, подавлением его активности сверстниками или воспитателями в детском саду. Главная же проблема — возможности переноса результатов исследования одного испытуемого на каждого из представителей популяции. Речь идет об учете значимых для исследования индивидуальных различий. Теоретически возможен следующий ход: представление индивидуальных данных в «безразмерном» виде; при этом индивидуальные значения параметра нормируются на величину, равную разбросу значений в популяции. Рассмотрим пример. В начале 1960-х гг. в лаборатории Б. Н. Теплова возникла проблема: почему все графики, описывающие изменения времени реакции в зависи- мости от интенсивности раздражителя, у испытуемых различны В. Д. Небылицын [Небылицын В. Д., 1966] предложил предъявлять испытуемым сигнал, который из- меняется не в единицах физической интенсивности, а в единицах предварительно измеренного индивидуального абсолютного порога («один порог», «два порога» и т.д.). Результаты эксперимента блестяще подтвердили гипотезу Небылицына: кривые зависимости времени реакции от уровня воздействия, измеренного в единицах индивидуального абсолютного порога, оказались идентичными у всех испытуемых. Аналогичная схема применяется и при интерпретации данных. В Институте пси- хологии РАН А. В. Дрынков проводил исследования процесса формирования простых искусственных понятий. Кривые научения показывали зависимость успешности от времени. Они оказались различными у всех испытуемых: описывались степенными функциями. Дрынков предположил, что нормировка индивидуальных показателей на величину начального уровня обученности (по оси Y) и на индивидуальное время достижения критерия (по оси X) позволяет получить функциональную зависимость успешности от времени, одинаковую для всех испытуемых. Это подтвердилось: показатели изменения индивидуальных результатов испытуемых, представленные в «безразмерном» виде, подчинялись степенному квадратному закону. Следовательно, выявление общей закономерности путем нивелирования инди- видуальных различий решается каждый раз на основе содержательной гипотезы о влиянии дополнительной переменной на интериндивидуальную вариацию результатов эксперимента. Остановимся еще раз на одной особенности экспериментов с участием одного испытуемого. Результаты этих экспериментов очень зависят от предубеждений экспериментатора и отношении, которые складываются между ним и испытуемым. При проведении длительной серии последовательных воздействии экспериментатор может неосознанно или осознанно действовать так, чтобы у испытуемого актуализировалось поведение, подтверждающее экспериментальную гипотезу. Вот почему в подобного рода исследованиях рекомендуют применять «слепые опыты» и «двойной слепой опыт». При первом варианте экспериментатор знает, а испытуемый не знает, когда последний получает плацебо, а когда — воздействие. «Двойной слепой опыт» состоит в том, что эксперимент проводит исследователь, незнакомый с гипотезой и не знающий, когда испытуемый получает плацебо или воздействие. Эксперименты с участием одного испытуемого играют важную роль в психофи- зиологии, психофизике, психологии научения, когнитивной психологии. Методология таких экспериментов проникла в психологию программированного обучения и социального управления, в клиническую психологию, особенно — в поведенческую терапию, главным пропагандистом которой выступает Айзенк[Айзенк Г. Ю., 1999]. |