 |
 |
 |
 |
|
 |
 |
мнения; определение воздействия претестовой сенсибилизации на выполнение психол. и
образовательных тестов; анализ влияния школьной десегрегации на успеваемость уч-ся. Диапазон тем в
приведенных примерах указывает на уместность использования М. в самых различных областях исслед.
Хотя интерес к М. в последнее время возрос, господствующим методом сведения воедино и сравнения
исследовательских данных в поведенческих науках по-прежнему остается описательный обзор
литературы. Однако, с учетом распространения метааналитических методов и их дальнейшего
совершенствования, традиционные научные обзоры литературы можно больше уже не считать
единственно подходящим или приемлемым средством для составления сводок, сравнения и
объединения данных.
О пользе мета-анализа
Обзор данных из любой области исслед. в поведенческих науках мог бы выиграть от применения
мета-аналитических методов по двум причинам. Первая имеет отношение к комплексности и
разнородности данных. В отличие от более парадигматических научных дисциплин, накопление знаний
в которых происходит путем постепенных последовательных приращений, комплексность челов.
поведения per се, помноженная на трудность применения эффективных и обоснованных мер контроля в
исслед. поведения, способствует получению разнотипных и расходящихся данных, да и общий подход к
проведению поведенческих исслед. яв-ся дополнительным источником вариабельности данных.
Состояние изучения любой проблемы обычно характеризуется научными работами, в к-рых даются
разные определения основных понятий, используются разные методы исслед. и несходные выборки
испытуемых, различающиеся наборы независимых переменных и различные методы анализа данных.
Неудивительно, что уже давно поднимались вопросы об адекватности и надежности описательных
научных обзоров. Субъективность и возможную тенденциозность составителей научных обзоров
особенно трудно преодолеть в 3 областях, а именно, при: а) отборе конкретных научных публикаций, б)
оценивании исслед. с т. зр. их относительной важности и в) интерпретации значения полной
совокупности научных данных. Кроме того, когда количество анализируемых в обзоре научных данных
становится внушительным, адекватность описательных обзоров вызывает еще больше сомнений.
Вторая причина, по которой традиционные научные обзоры могли бы выиграть от применения
метааналитических методов, связана со способностью к распознаванию ранее не установленных
паттернов в совокупности данных. М. имеет результатом более точную оценку степени изменчивости
или устойчивости данных в конкретных областях исслед. Обнаружение возможных различий в
значимости, направленности и величине связей внутри изучаемой совокупности переменных может
повысить чувствительность к ранее ускользавшим от внимания паттернам. Кроме того, поскольку М.
позволяет исследовать различия в характеристиках самих исслед. как источники разброса данных,
сказанное выше не ограничивается обзором данных per се, но распространяется и на условия, в к-рых
данные собираются. Следовательно, обладая большей осведомленностью в отношении степени и
характера вариации данных, при проведении исслед. можно сосредоточить усилия на более точных и
продуманных концептуализациях и средствах измерения поведенческих феноменов.
Критика мета-анализа
Несмотря на свою жизнеспособность в качестве альтернативы традиционным способам
выполнения аналитических обзоров научной литературы, М. стал объектом критики. Эту критику
можно проиллюстрировать, отчасти, на примерах озабоченности специалистов тремя разными
проблемами: а) проблемой «картотечного ящика», б) проблемой учета качественных различий между
исслед. и в) проблемой использования множественных данных из одного исслед. В добавление к
краткому изложению существа трех отмеченных видов критики, будут также указаны направления, в
каких метааналитические процедуры были модифицированы в ответ на каждый вид критики.
Во-первых, проблема картотечного ящика (file drawer problem)
указывает на тенденцию не
публиковать статистически незначимые результаты, сохраняя их в архивах исследователей. Т. о.
опубликованные исслед., по-видимому, тяготеют к смещению в сторону положительных результатов, в
результате чего возрастает вероятность ошибки I-рода. В качестве корректирующей меры предлагается
включение в анализ данных неопубликованных исслед., получаемых из личных и профессиональных
источников. Однако далеко не все неопубликованные данные доступны (да и пригодны) для анализа.
Розенталь предложил в качестве частичного решения этой дилеммы использовать оценку требуемого
количества незначимых данных, к-рое нужно было бы получить для того, чтобы аннулировать
отмеченный значимый эффект. Если требуемое количество дополнительных данных сравнительно
велико, тогда к результатам анализа, основанного на доступных данных, можно относиться с доверием.
Т. о., М. может, по крайней мере имплицитно, обращаться к проблеме систематической ошибки
