Планы для одной независимой переменной и нескольких групп

Иногда сравнения двух групп недостаточно для подтверждения или опровержения экспериментальной гипотезы. Такая проблема возникает в двух случаях: а) необходимость контроля внешних пере­менных; б) необходимость выявления количественных зависимос­тей между двумя переменными.

Для контроля внешних переменных используются различные ва­рианты факторного экспериментального плана. Что касается выяв­ления количественной зависимости между двумя переменными, то необходимость ее установления возникает при проверке "точной" экспериментальной гипотезы. В эксперименте с участием двух групп в лучшем случае можно установить факт причинной связи между независимой и зависимой переменными. Но между двумя точками можно провести бесконечное множество кривых. Для того, чтобы убедиться в наличии линейной зависимости между двумя перемен­ными, следует иметь хотя бы три точки, соответствующие трем уров­ням независимой переменной. Следовательно, экспериментатор дол­жен выделить несколько рандомизированных групп и поставить их в различные экспериментальные условия. Простейшим вариантом является план для трех групп и трех уровней независимой переменной:

Эксперимент!: R X, О,

Эксперимент 2: R X, 0^

Контроль: R 0^

Контрольная группа в данном случае — это третья эксперимен­тальная группа, для которой уровень переменной Х==0.

При реализации этого плана каждой группе предъявляется лишь один уровень независимой переменной. Возможно, и увеличение числа экспериментальных групп соответственно числу уровней не­зависимой переменной. Для обработки данных, полученных с по­мощью такого плана, применяются те же статистические методы, которые перечислены выше.

Простые "системные экспериментальные планы", как ни удиви­тельно, очень редко используются в современных эксперименталь­ных исследованиях. Может быть, исследователи "стесняются" вы­двигать простые гипотезы, помня о "сложности и многомерности" психической реальности? Тяготение к планам с многими независи­мыми переменными, более того — к многомерным экспериментам не способствует ясному объяснению причин человеческого поведе­ния. Как известно, "умный поражает глубиной идей, а дурак — раз­махом строительства". Лучше предпочесть простое объяснение лю­бому сложному, хотя регрессионные уравнения, где все всему рав­няется, и запутанные корреляционные графы могут произвести впе­чатление на некоторые диссертационные советы.

Дата добавления: 2014-12-29