КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Планы для одной независимой переменной 7 страница
При обработке данных обычно используются параметрические критерии t и F (для данных в интервальной шкале). Вычисляются три значения t: сравнение 1) 0, и Qy 2) 0, и 0^; 3) Од и 0^. Гипотезу о значимом влиянии независимой переменной на зависимую можно принять в том случае, если выполняются два условия: а) различия между 0, и 0, значимы, а между Од и 0^ — незначимы и б) различия между 0^ и 0^ значимы. Гораздо удобнее сравнивать не абсолютные значения, а величины прироста показателей от первого тестирования ко второму (5д). Вычисляются 5„,з и 5ц,„ и сравниваются по t-кри-терию Стьюдента. В случае значимости различий принимается экспериментальная гипотеза о влиянии независимой переменной на зависимую.
Рекомендуется также применять ковариационный анализ по Фишеру. При этом показатели предварительного тестирования берутся в качестве дополнительной переменной, а испытуемые разбиваются на подгруппы в зависимости от показателей предварительного тестирования. Тем самым получается следующая таблица для обработки данных по методу MANOVA:
Применение плана "тест — воздействие — ретест" позволяет контролировать влияние "побочных" переменных, нарушающих внутреннюю валидность. Внешняя валидность связана с возможностью переноса данных на реальную ситуацию. Главным же моментом, отличающим экспериментальную ситуацию от реальной, является введение предварительного тестирования. Как мы уже отметили, план "тест — воздействие — ретест" не позволяет контролировать эффект взаимодействия тестирования и экспериментального воздействия: предварительно тестируемый испытуемый "сенсибилизируется" — становится более чувствительным к воздействию, так как мы измеряем в эксперименте именно ту зависимую переменную, на которую собираемся воздействовать с помощью варьирования независимой переменной. Для контроля внешней валидности используется план Р.Л.Соломона, который был предложен в 1949 г. 3. План Соломона для четырех групп. Этот план объединил два ранее рассмотренных плана. 1. Эксперимент 1: R О, Х 0, 2. Контроль!: R 0^ 0^ 3. Эксперимент 2: R X О, 4. Контроль 2: R Од План включает две экспериментальные и две контрольные группы и по сути является мультигрупповым (типа 2 х 2), но для удобства изложения он рассматривается в этом разделе. План Соломона представляет собой объединение двух планов: первого, когда не производится предварительного тестирования, и второго — "тест — воздействие — ретест". С помощью "первой части" плана можно контролировать эффект взаимодействия первого тестирования и экспериментального воздействия. Соломон с помощью своего плана выявляет эффект экспериментального воздействия четырьмя разными способами: при сравнении 1) 0- —0; 2) 0 — 0„3)0,-0„и4)0,-0з. Если провести сравнение 0^ с 0, и 0,, то можно выявить совместное влияние эффектов естественного развития и "истории" (фоновых воздействий) на зависимую переменную. Кэмпбелл, критикуя предложения Соломона по поводу схемы обработки данных, предлагает не обращать внимания на предварительное тестирование и свести данные к схеме 2 х 2, пригодную для применения дисперсионного анализа.
Сравнение средних по столбцам позволяет выявлять эффект экспериментального воздействия — влияние независимой переменной на зависимую. Средние по строкам показывают эффект предварительного тестирования. Сравнение средних по ячейкам характеризует взаимодействие эффекта тестирования и экспериментального воздействия, что свидетельствуете мере нарушения внешней валидности. В том случае, когда эффектами предварительного тестирования и взаимодействия можно пренебречь, переходят к сопоставлению О и 0^ методом ковариационного анализа. В качестве дополнительной переменной берутся данные предварительного тестирования по схеме, приведенной для плана "тест— воздействие — ретест". Наконец, в некоторых случаях необходимо проверить сохранение во времени эффекта воздействия независимой переменной на зависимую: например, выявить, приводитлн новый метод обучения к долгосрочному запоминанию материала. Для этих целей применяют следующий план: 1. Эксперимент 1: R О Х 0- 2. Контроль!: R Од О, 3. Эксперимент 2: R О, Х О, 4. Контроль 2: R 0^ О,
Дата добавления: 2015-04-24; Просмотров: 310; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |