Валидность процедур

Валидность статистических выводов.

Этот тип валидности соответствует проверке статистической значимости зависимости между двумя переменными. Такие выводы всегда являются вероятностными. Тем не менее, в обыденном сознании часто присутствует своеобразная идеализация статистического подтверждения. У исследователей формируется доминанта статистического подтверждения, начисто перекрывающая усилия по валидизации полученных данных. Можно говорить о двух типах ошибок: выводе о том, что зависимость является значимой, в то время, когда это не соответствует действительности; или выводе о том, что значимая зависимость между переменными отсутствует, в случае когда она, наоборот, имеется.

Существуют некоторые факторы, которые могут снижать валидность статистических выводов:

1) слабая чувствительность исследований, которая проявляется при недостаточной по численности выборке или при большой изменчивости в сравниваемых группах, то есть испытуемые являются слишком разными и сильно отличаются друг от друга относительно некоторых переменных;

2) низкая надежность методик измерения или процедур манипулирования переменными, которые используются в исследовании;

3) факторы помех, присутствующие в условиях эксперимента;

4) нарушение принятых правил проведения и обработки, которые установлены для различных статистических методов.

Стратегия повышения валидности статистических выводов состоит в уменьшении вариативности ошибки путем применения, например, схемы исследования с повторными пробами или использования однородных групп. Более подробное рассмотрение схем исследования будет представлена в разделе, посвященном методу эксперимента. Статистическая состоятельность исследования может диагностироваться как на стадии проектирования исследования (например, проверка расчета величины выборки), так и после исследования для оценки его результатов.

Третий тип валидности – это валидность процедур, которые позволяют варьировать и измерять переменные. Даже необходимость определить в операциональных терминах концептуальные переменные, значимые для исследования, уже является источником риска. Действительно, «перевод» понятия на уровень конкретных операций может неадекватно отразить теоретические положения исследования.

Существуют так называемые «переменные-паразиты», которые могут активизировать изменения переменных. «Переменные-паразиты» бывают двух типов:

1) «Переменные-паразиты» особого типа, то есть переменные, связанные только с определенными операциями, производимыми в данном исследовании.

2) «Переменные-паразиты» общего типа, то есть переменные, связанные с экспериментальными условиями косвенно, например, с ожиданиями исследователя.

Часто исследователь неосознанно стимулирует ответ, который он ожидает получить. Избежать этого можно, используя стратегии невмешательства в исследования и соответствующие методы измерения. При этом испытуемые не должны знать, что за ними наблюдают, что позволяет снять нежелательную мотивировку по отношению к эксперименту.

Дата добавления: 2014-12-29