 |
 |
 |
 |
|
 |
 |
возможность манипулировать независимой переменной и изучать ее влияние на зависимую переменную
(как в вышеописанном случае исследования с марихуаной). Если все, кроме независимой переменной,
сохранять неизменным, то в результате эксперимента можно будет сделать такого рода утверждение:
«При прочих равных условиях Y увеличивается с увеличением X». Или наоборот: «При увеличении X
Y уменьшается». Утверждение в такой форме можно наполнить практически любым содержанием, что
иллюстрируют следующие примеры: а) «с увеличением дозы ТГК воспроизведение запомненного
материала ухудшается»; б) «чем больше дети подвергаются телевизионной агрессии, тем более
агрессивно они ведут себя по отношению к другим детям»; в) «чем больше повреждены определенные
участки мозга пациента, тем больше нарушается функция узнавания лиц»; г) «чем более
продолжительному стрессу подвергается человек, тем больше у него шансов приобрести язву желудка».
Иногда эксперимент сосредоточен только на влиянии определенного условия при его наличии
или отсутствии (независимая переменная, имеющая два возможных значения: наличие и отсутствие).
Для построения эксперимента требуется экспериментальная группа, в которой данное условие
присутствует, и контрольная группа, в которой это условие отсутствует. В качестве иллюстрации
рассмотрим эксперимент, где определяется, насколько хорошо студенты колледжа помнят то, что
происходило на третьем курсе. Экспериментальной группе предъявляют фотографию аудитории, в
которой они учились на третьем курсе, до того как они начинают вспоминать тогдашние случаи.
Контрольной группе ее не показывают. Если студенты в экспериментальной группе вспомнят больше
случаев, чем в контрольной, то это улучшенное воспоминание можно отнести на счет визуальной
подсказки.
Для некоторых проблем исследование с одной независимой переменной может оказаться
слишком ограниченным. Иногда требуется изучить влияние, оказываемое несколькими
взаимодействующими независимыми переменными на одну или даже несколько зависимых
переменных. Исследование, в котором одновременно манипулируют несколькими переменными,
называют многофакторным экспериментом; оно довольно часто используется в психологии. Так, в
предыдущем примере с вспоминанием событий на третьем курсе, помимо вариации предъявлять/не
предъявлять фотографию аудитории, экспериментатор может также добавить вариацию
подсказывать/не подсказывать фамилию их преподавателя на третьем курсе. Тогда будет уже четыре
группы испытуемых: 1) фото плюс фамилия преподавателя, 2) фото есть, но фамилия не называется, 3)
называют фамилию, но нет фотографии, 4) ни фото, ни фамилии. Улучшения воспоминаний можно
ожидать благодаря наличию как фотографии класса, так и фамилии преподавателя: группы 2 и 3
должны справляться лучше, чем группа 4, а наилучшие показатели должны быть у группы 1.
Измерения. При проведении эксперимента психологам часто приходится говорить о
количествах и величинах. Иногда переменную можно измерить физическими средствами — например,
количество часов без сна или дозу лекарства. В других случаях их приходится шкалировать, размещая в
определенном порядке; так, при оценке агрессивных ощущений пациента психотерапевт может
использовать пятибалльную шкалу с отметками, начиная от «никогда», далее «редко», «иногда»,
«часто» и «всегда». С целью более точного сообщения результата переменным присваиваются числа;
этот процесс называется измерением.
<Рис. Исследователь отслеживает на полиграфе активность мозга испытуемой, спящей в
лаборатории.>
Измерения в экспериментах обычно проводятся не на одном испытуемом, а на выборке,
состоящей из многих испытуемых. Результатом такого исследования, соответственно, будут данные в
виде набора чисел, которые затем надо обобщить и интерпретировать. Для решения этой задачи нужно
использовать статистику — дисциплину, имеющую дело с выборками данных, полученных от
индивидов из той или иной группы населения, а затем на основе этой выборки сделать заключение,
касающееся всей группы. Статистике принадлежит важная роль не только в экспериментальных
исследованиях, но и в других методах. [Данное изложение является введением к проблемам измерения
и статистики. Более подробно об этом см. Приложение II.
—
Прим. автора.] Наиболее
распространенная статистическая мера — это среднее, являющееся просто рабочим термином для
среднего арифметического. Оно равно сумме всех показателей, поделенной на количество этих
показателей. В исследованиях, где участвуют экспериментальная и контрольная группы, сравниваются
два средних: среднее для испытуемых из экспериментальной группы и среднее для испытуемых
контрольной группы. Исследователей интересует, конечно же, разница этих двух средних величин.
Если расхождение средних величин существенно, можно принять его как есть. А что делать, если
оно небольшое? А если в наши измерения вкралась ошибка? Что, если полученное расхождение
