 |
 |
 |
 |
|
 |
 |
теста на 30 пунктов шкалы превышает среднюю оценку для сложного теста. Такой главный эффект
легко интерпретировать, поскольку возросшая трудность теста препятствует его успешному
выполнению как при низкой, так и при высокой тревожности. Др. общий эффект — главный эффект
тревожности, но его следует интерпретировать с большой осторожностью. Хотя низкая тревожность,
при усреднении рез-тов по обоим уровням сложности теста, и приводит к более высоким тестовым
оценкам, она в то же время имеет следствием снижение успешности при выполнении легкого теста.
Мы получаем ряд преимуществ, когда рассматриваем одновременно действие нескольких
факторов в рамках одного плана вместо того, чтобы изучать действие этих факторов по отдельности в
серии однофакторных исслед. Главное преимущество заключается в возможности изучения
взаимодействий между факторами, что неосуществимо при использовании однофакторных планов.
Кроме того, факторные планы позволяют дать более адекватную интерпретацию главным эффектам.
Так, при усреднении рез-тов по обоим уровням сложности теста низкая тревожность действительно дает
более высокие тестовые оценки, чем высокая тревожность, однако этого не наблюдается в условиях
выполнения простого теста.
Хотя число факторов в наших примерах ограничено двумя, в принципе допустимо строить планы
с любым их количеством. Для каждого фактора в плане можно определить наличие или отсутствие
главного эффекта. Для каждой пары факторов (А и Б) можно, кроме того, установить, имеет ли место
взаимодействие А х Б. Взаимодействие между двумя переменными называют взаимодействием первого
порядка. Взаимодействия более высокого порядка затрагивают более двух факторов. Напр., если план
включает три фактора — А, Б и В, то взаимодействие А х Б х В будет иметь место в том случае, если
взаимодействие А х Б неодинаково на разных уровнях фактора В (либо, что то же самое, если
взаимодействие А х В неодинаково на разных уровнях фактора Б или если взаимодействие Б х В
неодинаково на разных уровнях фактора А). Как правило, крайне сложно интерпретировать
взаимодействия, включающие более двух или трех факторов.
Интра- и интериндивидные факторы. При работе с факторными планами необходимо
различать факторы, к-рые предполагают проведение повторных измерений на одних и тех же
испытуемых, и факторы, при изучении к-рых повторные измерения не используются. Если оценку
получают для каждого испытуемого на каждом уровне фактора А, то такой фактор называют
интраиндивидным. Если же каждый испытуемый получает оценку только на каком-то одном уровне
фактора А, то тогда этот фактор называют интериндивидным. Очевидно, что нек-рые факторы (напр.,
пол) яв-ся интраиндивидными по природе. Однако при планировании мн. исслед. ученый имеет
возможность выбирать, будет ли он рассматривать тот или иной конкретный фактор как
интраиндивидный или интериндивидный, и часто использование интраиндивидных факторов приводит
к повышеннию эффективности работы.
В общем, интерпретация главного эффекта и взаимодействий остается одинаковой как для
интраиндивидных, так и для интериндивидных факторов. Тем не менее необходимые для
статистического анализа допущения, равно как и детали самого статистического анализа, действительно
различаются в зависимости от того, все ли факторы, включенные в план, яв-ся интериндивидными или
интраиндивидными или же представляют собой смесь тех и др. В всех случаях статистический анализ
можно рассматривать как вспомогательное средство, облегчающее принятие решения о том, яв-ся ли
данный эффект (главный эффект или взаимодействие) «реально существующим» или он появился
только благодаря случайной изменчивости и нет никакой уверенности в том, что его удастся
воспроизвести при повторении опыта.
См. также Экспериментальные планы, Методология (научных) исследований, Статистика в
психологии
А. Д. Велл
Факторный анализ (factor analysis)
Ф. а. — общее название для совокупности статистических методов, предназначенных для
установления главных измерений или факторов, лежащих в основе связей между большим
количеством переменных.
История Ф. а. начинается с работ Фрэнсиса Гальтона, занимавшегося изучением связей между
интеллектом и антропометрическими данными, и Карла Пирсона, разраб. мат. обоснование «метода
главных осей». Гальтон предложил понятие «латентных факторов» для объяснения взаимосвязи
изучаемых им разнородных переменных, а Пирсон первым снабдил исследователей мат. средствами
