Вопросы. 1. Чем многоуровневый эксперимент отличается от экспериментов, описанных в предыдущих главах?

1. Чем многоуровневый эксперимент отличается от экспериментов, описанных в предыдущих главах?

2. Что означает утверждение, что многоуровневые эксперименты обеспечивают контроль для проверки экспериментальных гипотез, которые могли бы быть проверены и в двухуровневом эксперименте?

3. Сравните с теоретической точки зрения результаты эксперимента с количественным изменением независимой переменной и эксперимента с условиями, отличающимися только качественно.

4. Что подразумевается под экспериментальной гипотезой максимума или минимума?

5. Почему к эксперименту Стернберга по исследованию памяти приложим термин «абсолютно-абсолютного» отношения? Что лежало в основе этой экспериментальной гипотезы?

6. Определите различие между количественными экспериментальными гипотезами Хика (1922) о времени реакции и Харпера и Стивенса (1948) о субъективной тяжести.

7. Каковы практические причины использования позиционного уравнивания по всем испытуемым, а не межгрупповой схемы или интраиндивидуального позиционного уравнивания?

8. Что такое латинский квадрат?

9. Может ли предохранить полное позиционное уравнивание от эффектов неоднородного переноса? От эффектов ряда?

10. Какие угрозы внутренней валидности остаются при использовании любых схем проверки гипотезы точного отношения между независимой и зависимой переменными?

11. Понятие идеального эксперимента было вновь введено в связи с угрозой внутренней валидности, отличающейся от ненадежности и систематического смешения. Как это было сделано? Как бы вы в таком случае определили внутреннюю валидность?

Статистическое приложение: однофакторный дисперсионный анализ и F -критерий

t -критерий нельзя использовать для обнаружения общего действия независимой переменной в многоуровневом эксперименте. Его можно использовать только для проверки различия между средними значениями двух условий. Для того чтобы определить, отличаются ли в целом друг от друга различные уровни, требуется несколько иной подход и другой статистический критерий. Такой подход называют дисперсионным анализом; статистическая значимость оценивается F-критерием. Поскольку мы имеем дело с единственной независимой переменной, мы называем анализ однофакторным. В статистическом приложении к следующей главе, где будут рассматриваться эксперименты с двумя независимыми переменными, будет описана техника двуфакторного дисперсионного анализа.

Две оценки σ̅²_х

Рассмотрим снова эксперимент по измерению времени реакции, в котором использовались четыре группы испытуемых. Испытуемый дает ответ на звуковой тон; независимой переменной является громкость тона (или, вернее, звуковое давление). Используется четыре уровня звукового давления: 10 децибел (дБ), 30 дБ, 50 дБ и 70 дБ. В каждой группе 17 испытуемых, и для каждого испытуемого определяется среднее время реакции.

Предположим, нуль-гипотеза верна. Тогда в бесконечном эксперименте, т. е. для неограниченного числа тестируемых по каждому уровню испытуемых, мы имели бы всегда одинаковые величины для М̅₁ М̅₂, М̅₃ и М̅₄. Хотя, конечно же, среднее время реакции для различных испытуемых, которым предъявляется одно и то же условие, было бы различным.

Мы можем сделать две оценки параметра — σ̅ ²х по данным нашего эксперимента, снова допуская нуль-гипотезу Μ̅₁ = Μ̅₂ = Μ̅₃=Μ̅₄. Одна из оценок основана на учете вариаций времени реакции среди испытуемых по всем уровням. Внутригрупповая вариация представляет собой просто объединение вариаций по всем уровням. Другая оценка определяет, насколько отдельные групповые средние отличаются от общего среднего эксперимента Μ_1+2+3+4· Таким образом, существует внутригрупповая оценка σ̅ ²х и межгрупповая оценка σ̅ ²х.

Дата добавления: 2015-05-26