Эксперимент является источником информации о причинной обусловленности

Для того чтобы достоверно установить наличие причинно-следственной связи, необходим эксперимент. Большинство социально-психологических исследований, фактически, являются экспериментальными. Ключевым фактором любого эксперимента служит контроль. Экспериментатор контролирует ту переменную, которая по его предположению является каузативной, — т. е. независимую переменную. Экспериментатор манипулирует этой переменной, задавая для воздействия на испытуемых из одной экспериментальной группы один уровень, величину или тип переменной, а для воздействия на испытуемых из второй экспериментальной группы — другой уровень, величину или тип и так далее. В то же самое время экспериментатор пытается поддерживать постоянство всех остальных переменных, не имеющих отношения к проверке данной гипотезы, но способных вызывать реакции испытуемых.

Кроме того, экспериментатор контролирует некоторые переменные с помощью случайного распределения испытуемых по экспериментальным группам, в которых они подвергаются воздействию при различных условиях. При этом для выбора группы (т. е. условий), в которую попадет данный испытуемый, используется какой-либо случайный метод (например, бросание монеты или таблица случайных чисел, выданных компьютером). Поскольку распределение по группам имеет совершенно случайный характер, маловероятно, что до того, как на испытуемых воздействует независимая переменная, между испытуемыми, подвергаемыми воздействию независимой переменной при различных ее уровнях, будут существовать какие-либо систематические различия. С помощью случайного распределения испытуемых по группам обычно обеспечивается равномерное распределение любого из множества факторов, благодаря которым люди отличаются друг от друга.

После введения каузативного фактора — независимой переменной — производятся наблюдения за тем поведением испытуемых, которое предположительно является следствием, т. е. за зависимой переменной. Если в интересующем нас поведении (зависимой переменной) испытуемых, которые были подвергнуты воздействию независимой переменной при различных ее уровнях, наблюдаются различия, то логика эксперимента диктует, что независимая переменная должна быть причиной поведения. Все прочие переменные оставались постоянными, а манипуляции независимой переменной проводились до того, как измерялись значения зависимой переменной.

Таким образом, вы видите, что экспериментатор не ждет, пока поведение можно будет наблюдать в естественных условиях, — он создает условия, которые, как он предполагает, вызовут это поведение. В этом смысле экспериментатор создает искусственную среду или вмешивается в естественный процесс. Это делается для того, чтобы 1) событие произошло при известных условиях, которые можно независимо воспроизвести в дальнейшем; 2) оно произошло тогда, когда экспериментатор готов к проведению точных наблюдений (за зависимыми переменными); 3) сделать возможным определение направления и силы воздействия, которое оказывает независимая переменная на зависимую; 4) исключить возможность того, что связь между

независимой и зависимой переменными обусловлена не прямой каузальной зависимостью, а чем-то другим (например, фактор В является общей причиной переменных А и Б).

Перед началом эксперимента необходимо принять три основных решения. Из бесконечного множества стимулов, которые могут восприниматься самыми различными испытуемыми и вызывать многоуровневые реакции самого разнообразного характера, экспериментатор выбирает конкретный стимул, организм (или испытуемого) и тип реакции. Любой эксперимент можно представить графически в виде набора трех пересекающихся кругов, каждый из которых изображает совокупность всех 1) стимулов (независимых переменных), 2) испытуемых и 3) реакций (зависимых переменных), релевантных исследуемой проблеме. Предмет исследования отображается очень небольшой областью или точкой пересечения этих кругов. Например, при исследовании влияния удобопонятности убеждающего сообщения на изменение установок в качестве независимой переменной может быть выбран уровень звуковых помех в магнитофонной записи убеждающего сообщения: можно задать четыре различных уровня помех, от слабого шума, который не мешает пониманию, до крайне сильных помех, из-за которых большую часть сообщения очень трудно понять. В роли испытуемых могут выступать 60 студентов, посещающих лекции по вводному курсу психологии в определенном колледже. А зависимой переменной может быть оценка степени согласия испытуемого с выводом, следующим из сообщения. Испытуемые сами выставляют оценки по десятибалльной шкале, обводя кружком соответствующее число.

Совокупность всех стимулов подразделяется на категории в соответствии с существующими между стимулами различиями, которые могут иметь значение с теоретической точки зрения. Например, в Йельской программе исследования коммуникаций (Yale Communication Research Project) в области убеждения, которая осуществлялась в 1950-е и 1960-е годы (см. главу 4), совокупность всевозможных коммуникаций была разбита на категории в зависимости от того, были ли эти коммуникации двусторонними или односторонними, вызывали ли они страх, были ли выводы сформулированы четко или нечетко и так далее. Проводя подобную классификацию стимулов, экспериментатор осознанно пренебрегает некоторыми свойствами стимулов и уделяет особое внимание другим свойствам. Например, длина предложений, из которых состоит убеждающее сообщение, или даже тема сообщения могут не иметь отношения к исследуемой проблеме. Это означает, что экспериментатор будет выбирать из обширной категории односторонних вызывающих страх коммуникаций, в которых содержатся четко сформулированные выводы. В конкретной выбранной им коммуникации предложения, состоящие из 25 слов, могут встречаться чаще или реже, чем в других коммуникациях, а ее темой может быть введение ограничений на частное владение огнестрельным оружием, а не регулирование рождаемости. Экспериментатор надеется, что все эти нерелевантные характеристики не повлияют на результаты (т. е. содержание, длина предложений, синтаксис и тому подобные факторы не изменяют изучаемой зависимости).

При выборе типов испытуемых и реакций экспериментатор может руководствоваться аналогичными рассуждениями. Исследователи, изучающие студентов колледжа (или, к примеру, фабричных рабочих), чтобы сделать выводы «о людях в целом», нередко предполагают, что многочисленные различия между отдельными

группами не влияют на главные каузальные связи, наличие которых устанавливается в данном исследовании. Многие исследования в области конформности (см. главу 2), например, проводятся с привлечением в качестве испытуемых студентов колледжа. Хотя возможно, что студенты колледжа в среднем мыслят либо более, либо менее самостоятельно, чем другие взрослые представители населения, это не должно иметь значения, если интерес исследователя сосредоточен на влиянии численности единодушного большинства (например, один, два или три человека) на то, насколько часто другие испытуемые соглашаются с мнением большинства. Связь между численностью большинства и степенью конформности должна оставаться одинаковой, независимо от общего уровня конформности конкретной группы испытуемых. Точно так же не важно, в какой именно форме выражается реакция конформности — нажимают ли испытуемые на кнопку или кивают головой, чтобы заявить о своем согласии.

Конечно, в том случае, если есть основания полагать, что основные зависимости неодинаковы для людей с различными образовательными уровнями, социальными статусами, принадлежащих к разным возрастным группам, людей разного пола или отличающихся по каким-нибудь другим показателям, то можно провести дополнительные сравнительные исследования различных категорий людей.

Если экспериментатор может выбирать из большого количества конкретных примеров, имея в своем распоряжении широкие классы переменных и испытуемых, то, принимая решение, он обычно исходит из соображений удобства, простоты и точности измерений, а также наличия максимальной возможности осуществлять контроль. При этом возникают два вполне естественных вопроса: 1) можно ли провести количественные оценки переменных выбранного примера таким образом, чтобы результат не зависел от того, кто проводит измерения или когда они проводятся и 2) является ли выбранный пример точным изображением интересующего исследователя процесса, или концептуальной переменной? Первый вопрос касается надежности эксперимента, а второй — его валидности.

Надежность можно отождествить с последовательностью или устойчивостью результатов. Дадут ли количественные оценки выбранной реакции ту же величину при повторных испытаниях, если все прочие условия останутся постоянными? Можно ли получить те же самые результаты при сходных обстоятельствах тестирования?

Понятие валидности труднее проиллюстрировать, и этот термин имеет несколько значений, только два из которых будут здесь упомянуты. Концептуальная ва-лидность означает, что воздействия, наблюдения и измерения, которые проводит экспериментатор, представляют собой адекватный конкретный пример, относящийся к более широкому абстрактному классу объектов, о которых экспериментатор на самом деле хочет что-либо узнать. Исследователя установок интересуют установки, а не «галочка», поставленная около числа на десятибалльной шкале вопросника. В идеале желательно получить конкретный набор операций, которые связывают абстрактное понятие с событиями реального мира и в то же время являются как можно более безупречным примером данного понятия.

К валидности измерений можно подойти с другой точки зрения, и тогда речь пойдет о содержательной валидности. Любое изменение величины зависимой пере-

менной состоит из двух компонентов: истинного изменения и составляющей ошибки. Чем ближе полученный результат к (гипотетическому) истинному значению, тем валиднее оценка. Если на результат влияют не только изменения релевантной реакции, которую изучает исследователь, но также и посторонние источники ошибок, то он теряет свой статус валидной характеристики истинной системы реакций. Систематические погрешности искажают результат в определенном направлении, в то время как из-за случайных ошибок результат может отклоняться от своего истинного значения в любую сторону.

Систематические погрешности могут возникать, например, из-за того, что экспериментатор непреднамеренно подсказывает испытуемым, какой реакции он от них ожидает, или из-за того, что экспериментатор знает, какой испытуемый подвергался определенному воздействию (такому, как прием лекарственного препарата), и субъективно оценивает поведение этого испытуемого. Причинами случайных ошибок бывают внешние возмущения или методологические недочеты. При любом испытании какое-нибудь случайное событие может изменить реакцию испытуемого на стимул, которым манипулирует экспериментатор (например, если во время процедуры формирования условных реакций неожиданно возникает шум). Кроме того, результат может возрастать или снижаться непредсказуемым образом, если экспериментатор по-разному предъявляет стимул испытуемым из одной и той же экспериментальной группы. Систематические ошибки можно свести к минимуму путем использования контролируемых процедур, объективных методов измерений, рандомизации и контрольных групп. Случайные ошибки устраняются в основном с помощью использования стандартной методологии и создания среды, в которой маловероятны случайные изменения характеристик, способных повлиять на реакции испытуемого.

Если переформулировать задачу исследования в свете данного обсуждения, то можно сказать, что эксперимент — это набор объективных процедур, позволяющих изолировать сигнал от фонового шума. Истинный результат, или сигнал, должен быть концептуально чистым, чтобы его можно было отличить от других сходных сигналов. Процедуры воздействия предназначены для усиления этого сигнала, в то время как процедуры измерений должны обеспечивать возможность детектирования даже слабого сигнала. Все это осуществимо только при условии адекватного контроля над другими сигналами и фоновым шумом, либо путем их минимизации, либо путем точной оценки вклада, который они вносят в наблюдаемую величину основного сигнала.

А что можно сказать о возможности генерализации результатов эксперимента? Мало кого из ученых могут удовлетворить выводы, которые сводятся лишь к тому, что при воздействии конкретных стимулов и операций на единственную выборку испытуемых получена определенная реакция. Нам хочется, чтобы полученные выводы имели более высокую степень общности. Мы уже видели, что при изучении важнейших психологических процессов исследователи часто предполагают, что полученные результаты будут справедливы и для более широкой популяции. Обоснованность такого предположения зависит от ряда факторов, которые необходимо учитывать в ходе экспериментального исследования. Мы проанализируем эти факторы в следующих разделах.

Обобщение результатов экспериментов: статистические выводы

Делая выводы из исследования, мы всегда рискуем допустить ошибку, даже если это хорошо спланированное и тщательно проведенное исследование. Тем не менее степень этого риска можно рассчитать с помощью объективных статистических процедур, разработанных для оценки вероятности того, что данный вывод из конкретной серии наблюдений может оказаться ложным. Допустим, мы хотим выяснить, повлияло ли участие в групповой дискуссии на установки, касающиеся употребления наркотиков. Мы можем оценить мнения участников до начала дискуссии и после ее окончания. Оценки по шкале мнений, полученные испытуемыми из нашей выборки, будут сначала просуммированы удобным и эффективным способом, чтобы преобразовать их в форму определенных статистических данных. Вычислив средние значения, медианы или моды, можно ответить на вопрос «Чему равна типичная или средняя оценка до дискуссии и после нее?» Рассчитав вариабельность реакции (диапазон ее изменения или среднее квадратическое отклонение), можно сказать, насколько реакции индивидуальных испытуемых отклоняются от этого характеристического показателя.

Однако чтобы определить, действительно ли именно групповая дискуссия привела к изменению установок в желательном направлении, необходимо сравнить полученные статистические данные с оценочным значением изменений, которые произошли бы просто за счет повторной оценки мнений, в отсутствие дискуссии. Сравнение полученного распределения оценок с теоретическими распределениями различных типов позволяет оценить вероятность того, что данные не имеют случайного характера, а отражают определенную статистическую закономерность. Вероятность того, что дифференцированное поведение — различное для испытуемых, поведение которых первоначально было сходным, — в ответ на воздействие переменной отражает «истинные» различия, находится в прямой зависимости от трех факторов: количества наблюдений, величины различий и вариабельности реакции. Вероятность статистической значимости полученных различий возрастает с ростом количества (N) наблюдений, с увеличением различий в поведении (представленных в форме каких-либо статистических данных) между группами и с уменьшением отклонений внутри каждой отдельной группы.

Понятие значимости результатов в психологии определяется как соответствие минимальному критерию, по которому устанавливают, что данный результат обусловлен влиянием экспериментального воздействия, а не случайными флуктуациями (дисперсией ошибки) в наблюдениях. В качестве такого минимального стандартного уровня задается уровень вероятности р<0,05 (р меньше, чем 0,05, или 5%). Это означает, что обнаруженные изменения могут быть обусловлены чистой случайностью в пяти случаях из ста. Поэтому мы можем считать, что наш случай — это один из тех 95 случаев, когда различия нельзя приписать случайности. При определенных обстоятельствах исследователь может задать более строгий вероятностный критерий отвержения, например р<0,01 или даже р<0,001 (т. е. только в одном случае из тысячи экспериментатор сделает ложный вывод, приняв обнаруженные им различия за истинный результат экспериментального воздействия).

Хотя риск ошибки, сопряженный с получением выводов, снижается, если формулировать заключение с использованием вероятностных, а не абсолютных понятий, остается еще значительный риск, связанный с распространением выводов, касающихся данной выборки или поведения, в двух направлениях. Можно распространить выводы на более абстрактный, концептуальный уровень объяснения или перенести их на более конкретный, специфический пример. В первом случае можно совершить ошибку при экстраполировании выводов на более широкую область, поскольку предполагаемая общая закономерность, или теоретический процесс, может не проявляться в частных результатах. Во втором случае возникает необходимость предположить, что по общим закономерностям можно прогнозировать поведение конкретного человека.

В каждом из этих случаев возможны ошибки, относящиеся к двум типам. Если уровень значимости обнаруженных различий р<0,05, то экспериментатор, заключивший, что он обнаружил истинный эффект, ошибется в пяти случаях из ста. Это объясняется тем, что одни только случайные факторы могут порождать различия такой же величины и данный эксперимент может быть как раз одним из этих пяти возможных случаев. Такие ошибки называются ошибками первого рода (или типа альфа): сделан вывод о существовании зависимости, хотя на самом деле она отсутствует. Теперь давайте иначе посмотрим на весь наш вероятностный процесс принятия решений и предположим, что различия не признаны значимыми, потому что они находятся на уровне p <0,06 (т. е. не соответствуют обычному критерию научной обоснованности выводов). Тогда в 94 случаях из 100 исследователь заключит, что зависимость не существует, в то время как в действительности дело обстоит как раз наоборот. Это ошибка второго рода (или типа бета).

Чем руководствуется психолог, принимая решение о том, стоит ли ему рисковать (ошибка первого рода) или следует проявить консерватизм (ошибка второго рода)? Ясно, что при выборе стратегии подобного решения необходимо учитывать практические последствия, вытекающие из экспериментальных выводов, относительную величину потерь или опасности, которые возникнут из-за ошибок каждого типа, и наконец, характер влияния этих ошибок на развитие науки — приведут ли они к стимуляции творческого мышления или будут ему препятствовать. Например, при обобщениях с целью получения концептуальных теоретических утверждений о физических или психологических явлениях прогрессу науки сильнее мешают ошибки второго рода (из-за которых могут преждевременно быть прекращены исследования в какой-либо области), чем ошибки первого рода (которые легко могут обнаружить другие исследователи, проведя независимые репликации экспериментов). Однако если репликации проводятся редко, то ошибка первого рода может так и остаться неисправленной, в результате чего много сил будет потрачено зря на проверку следствий исходной необоснованной гипотезы.

Дата добавления: 2015-06-26