ВОПРОСЫ. Сравните эксперимент по спасательным работам на море из главы 3 с экспериментом по трудовой этике с точки зрения характера независимой переменной —

Сравните эксперимент по спасательным работам на море из главы 3 с экспериментом по трудовой этике с точки зрения характера независимой переменной — изолированная она или составная.

Сравните эксперимент на предпочтение сорта томатного сока из главы 1 с экспериментом на направленное обоняние в отношении чистоты экспериментальных условий.

Что мы подразумеваем под контрольной группой в эксперименте, требующем удаления части мозга?

В чем разница между процедурным смешением, которое возникает из-за того, что. эксперимент не может быть идеальным, и сопутствующим смешением как результатом того, что эксперимент не может быть чистым?

Приведите пример естественного сопутствующего смешения и покажите, каким образом оно может быть устранено. Составьте таблицу для пояснения ситуации.

Как сформулировать гипотезу, которую можно проверить экспериментальным путем?

Как используется идея эксперимента полного соответствия в экспериментах на выделение независимой переменной?

Как экспериментатор решает вопрос об использовании того или иного вида животных в эксперименте?

Что подразумевается под сериальными стратегиями распределения испытуемых по группам?

Всегда ли эксперименты на выделение независимой переменной проводятся на репрезентативных выборках? Хорошая ли это идея?

Опишите логическую последовательность предшествующих и последующих тем в данной книге.

Глава 6. ЗНАЧИМЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

Давайте рассмотрим две группы результатов, полученных Флинером и Кернсом (1970) в эксперименте, описанном в предыдущей главе, где сравнивались сила и продолжительность плача детей при уходе матери и ассистентки экспериментатора. Плач каждого ребенка оценивался в течение 24 периодов по 5 с как после ухода матери, так и после ухода ассистентки. 15 детей в возрасте от 12 до 14 мес плакали в среднем во времени 11,67 из этих 5-секундных периодов, когда уходила мать; когда же уходила ассистентка, эти дети плакали во время 8,27 таких периодов. На основе средней разницы в 3,40 Флинер и Кернc заключили, что дети указанной возрастной группы плачут больше, когда уходит мать.

В младшей группе, состоящей из 13 детей в возрасте от 9 до 11 меc, аналогичные средние данные оказались: 9,08, когда уходила мать, и 8,15, когда уходила ассистентка. Флинер и Кернc (1970) сделали вывод, что это небольшое различие — всего лишь 0,93 — незначимо. Их вывод, несомненно, представляется правильным, ибо разница действительно очень мала. Но достаточно ли велика была разница между 11,67 и 8,27 для более старшей группы, чтобы подтвердить вывод о значимом различии? Откуда экспериментаторы знают, какова должна быть разница между двумя условиями, чтобы ее можно было принять как значимую?

Логика их рассуждений была несложной. Они понимали, что разница для старшей группы может оказаться случайной. Как мы уже отмечали, есть много причин, по которым с течением времени может изменяться поведение как одного индивида, так в среднем и целой группы. В любом частном эксперименте более сильный плач при уходе матери мог быть случайным. Да, случайное различие было возможно, но — мало вероятно. Исследователи имели возможность вывести, что такое или большее различие возможно не более чем в одном эксперименте из 20. Их устраивала эта оценка, и они отвергли предположение о том, что их эксперимент был как раз тот самый 1 из 20.

С другой стороны, для более младшей группы разница между 9,08 и 8,15 могла оказаться случайной более чем в 1 опыте из 20. И экспериментаторы, таким образом, приняли ее за случайную.

Мы увидим в этой главе, что Флинер и Кернc (1970) проверяли нуль-гипотезу, состоящую в том, что экспериментальные условия не различаются. Термин «нуль» в данном случае означает нулевое различие. В случае со старшими детьми они отвергли нуль-гипотезу, в случае с более младшими — нет.

Такое действие называется проверкой на значимость или на статистическую значимость. Когда нуль-гипотеза отвергается, то говорят, что различие статистически значимо; когда нуль-гипотеза не отвергается, то говорят, что различие (статистически) незначимо.

Мы увидим, что статистическое решение, принять иди отвергнуть нуль-гипотезу, всегда таит в себе двоякий риск. Мы рассмотрим, как подобные статистические решения приводят к выводам относительно экспериментальной гипотезы. При этом мы снова обратимся к понятию внутренней валидности, и далее — к более специальному понятию — надежности.

Наконец, мы попытаемся показать более широкий смысл проверки на значимость. Конечно, она является средством получения валидных выводов об экспериментальной гипотезе, но это еще далеко не все. Главная тема настоящей главы — значимые результаты — выходит далеко за пределы технического вопроса о статистической значимости.

Мы собираемся изложить в этой главе вопросы о статистических выводах несколько нетрадиционным способом — без уравнений или вычислений. Последние можно найти, как и в предыдущих главах, в статистическом приложении. Таким образом, вы не сможете сами проводить проверку статистической значимости до тех пор, пока не познакомитесь с этим приложением. Однако те идеи, которые важны для экспериментаторов, рассматриваются достаточно детально. Если вы разберетесь в них, это поможет вам при чтении экспериментальных статей, поскольку вы сможете увидеть, как авторами были сделаны заключения. Вы узнаете, какие статистические решения можно сделать относительно нуль-гипотезы и как они относятся к экспериментальным выводам. Возможно даже, что вы не согласитесь с каким-нибудь исследователем либо в связи с использованным правилом статистического решения, либо в связи с выводом, сделанным на основе применения этого правила.

Основные темы, по которым вам будут заданы вопросы в конце главы, следующие:

Как проверяется нуль-гипотеза?

Виды риска при принятии статистического решения.

Как проверка нуль-гипотезы связана с внутренней валидностью?

Как этот вид валидности входит в более общую картину экспериментальной валидности?

Дата добавления: 2015-05-26