 |
 |
 |
 |
|
 |
 |
Э. п. используются не только для установления связи переменных с их эффектами, но и для
исключения альтернативных объяснений, в к-рых, если употреблять терминологию теории
планирования эксперимента, переменные смешиваются.
Только когда мы разделяем эти эффекты, мы можем приписать наблюдаемое изменение
определенному воздействию, напр., цвету фона дисплея; в противном случае мы вынуждены прибегать
к смешанному альтернативному объяснению, напр., приписывая то же самое изменение влиянию
практики. На языке теории планирования эксперимента мы бы сказали, что контролируем смешивание
переменных. Как можно этого добиться? Существует четыре общепринятых метода контроля: а)
исключение смешиваемого фактора; б) измерение эффекта смешиваемого фактора и введение
соответствующей поправки; в) сравнение эквивалентных ситуаций, одна из к-рых подвергается
влиянию смешиваемой переменной и эксперим. воздействию, тогда как на другую влияет только
смешиваемая переменная; г) варьирование эксперим. воздействия при поддержании смешиваемой
переменной на одном уровне, чтобы посмотреть, соответствует ли изменение эффекта схеме изменения
воздействия. Несмотря на то, что существуют и др. методы контроля, чаще всего используются именно
эти четыре.
Базисная логика экспериментальных планов.
1. Стабилизировать ситуацию, ввести воздействие и наблюдать изменение.
2. Если ситуация не может быть стабилизирована и изменяется, то проследить характер
изменений, ввести воздействие и установить, привело ли оно к к.-л. нарушениям в характере изменений.
3. Стабилизировать две (или более) эквивалентные ситуации; выбрать одну из них и
поддерживать ее постоянство на одном уровне с оставшейся (или оставшимися), за исключением
эксперим. воздействия; ввести эксперим. воздействие в другую ситуацию (или его варианты в
оставшиеся ситуации) и отметить различия.
4. Соотнести схему подачи/прекращения эксперим. воздействия с характером наблюдаемого
изменения; если можно измерить степень воздействия или силу вмешательства, то соотнести силу или
интенсивность вмешательства с таким релевантным аспектом как величина или предел изменения.
(Этот принцип работает только в том случае, если зависимая переменная возвращается в прежнее
состояние при прекращении вмешательства, но не действует в таких ситуациях как ситуация научения,
эффекты к-рого отличаются устойчивостью.)
Случайное распределение испытуемых на эксперим. и контрольную группы гарантирует, что эти
группы, в среднем, «совместно уравниваются по каждому условию», включ. и предположительно
связанные с изучаемым явлением, и непредвиденные, даже иррелевантные условия, такие как число
кожных пор и длина ногтей. Действительно, Кэмпбелл и Стэнли считают случайное распределение
испытуемых по группам довольно важным вследствие того, что оно обеспечивает защиту от «скрытых»
переменных, и называют планы, в к-рых оно не используется, «квазиэкспериментальными», в отличие
от использующих его «подлинно экспериментальных планов».
Такие факторы как уровень образования, способность к научению, мотивация и
социоэкономический статус, часто оказываются альтернативными объяснениями, к-рые мы хотели бы
исключить посредством обеспечения эквивалентности групп. Это достигается путем стратификации,
формирования блоков или попарного уравнивания на основе измерения этих переменных с
последующим случайным распределением испытуемых по эксперим. и контрольным группам.
Логика сохранения общности всех условий за исключением одного используется и в более
сложных планах, таких, напр., как факторные. Такие планы позволяют одновременно проверять эффект
нескольких переменных, но в них всегда есть одна или более групп, к-рые отличаются от другой или
других групп испытуемых только одним условием или переменной.
Милль отмечал, что когда одно явление изменяется по мере изменения другого, то либо одно из
них яв-ся причиной, а другое следствием (или наоборот), либо оба они связаны с общей причиной. Этой
логике следуют такие планы как план с разрывом регрессии (служащим признаком эксперим. эффекта)
и план типа АБА/АБАБ, а также корреляционные исследования, цель к-рых — выяснить насколько
тесно величина одной переменной (напр., оценки в колледже) связана с величиной др. переменной.
Сделать вывод о причинности на основе корреляции весьма затруднительно, так как ковариация
может быть обусловлена действием третьей переменной.
Критерии хорошего плана. Хороший план должен уменьшать любую неопредел¸нность,
связанную с изучаемыми переменными. Кроме того, в некоторых исслед. экспериментаторы с самого
начала стремятся к тому, чтобы полученные результаты можно было обобщить на др. случаи
изучаемого явления. План должен обеспечивать решение всех этих задач с наилучшим использованием
