В качестве дополнительной
переменной берутся данные предварительного тестирования по схе-
ме, приведенной для плана "тест - воздействие - ретест".
Наконец, в некоторых случаях необходимо проверить сохране-
ние во времени эффекта воздействия независимой переменной на
зависимую: например, выявить, приводитли новый метод обучения
к долгосрочному запоминанию материала. Для этих целей приме-
няют следующий план:
1. Эксперимент 1: R
2. Контроль 1: R
3. Эксперимент 2: R
4. Контроль 2: R
X
X
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 пере-
менных; б) необходимость выявления количественных зависимос-
тей между двумя переменными.
Для контроля внешних переменных используются различные ва-
рианты факторного экспериментального плана. Что касается выяв-
ления 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 перемен-
ными, следует иметь хотя бы три точки, соответствующие трем уров-
ням независимой переменной. Следовательно, экспериментатор дол-
жен 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 Х 0
Контроль: R Од
Контрольная группа в данном случае - это третья эксперимен-
тальная группа, для которой уровень переменной Х=0.
138
При реализации этого плана каждой группе предъявляется лишь
один уровень независимой переменной. Возможно, и увеличение
числа экспериментальных групп соответственно числу уровней не-
зависимой переменной. Для обработки данных, полученных с по-
мощью такого плана, применяются те же статистические методы,
которые перечислены выше.
Простые "системные экспериментальные планы", как ни удиви-
тельно, очень редко используются в современных эксперименталь-
ных исследованиях. Может быть, исследователи "стесняются" вы-
двигать простые гипотезы, помня о "сложности и многомерности"
психической реальности? Тяготение к планам с многими независи-
мыми переменными, более того - к многомерным экспериментам
не способствует ясному объяснению причин человеческого поведе-
ния. Как известно, "умный поражает глубиной идей, а дурак - раз-
махом строительства". Лучше предпочесть простое объяснение лю-
бому сложному, хотя регрессионные уравнения, где все всему рав-
няется, и запутанные корреляционные графы могут произвести впе-
чатление на некоторые диссертационные советы.
Факторные планы
Факторные эксперименты применяются тогда, когда необходи-
мо проверить сложные гипотезы о взаимосвязях между переменны-
ми. Общий вид подобной гипотезы: "Если А,, \, ..., \, то В". Такие
гипотезы называются комплексными, комбинированными и др. При
этом между независимыми переменными могут быть различные от-
ношения: конъюнкции, дизъюнкции, линейной независимости, ад-
дитивные или мультипликативные и др. Факторные эксперименты
являются частным случаем многомерного исследования, в котором
пытаются установить отношения между несколькими независимы-
ми и несколькими зависимыми переменными. В факторном экспе-
рименте проверяются одновременно, как правило, два типа гипотез:
1) гипотезы о раздельном влиянии каждой из независимых пере-
менных;
2) гипотезы о взаимодействии переменных, а именно - как при-
сутствие одной из независимых переменных влияет на эффект воз-
действия на другой.
Факторный эксперимент строится по факторному плану. Фак-
торное планирование эксперимента заключается в том, чтобы все
уровни независимых переменных сочетались друг с другом. Число
экспериментальных групп равно числу сочетаний уровней всех не-
зависимых переменных.
Сегодня факторные планы наиболее распространены в психоло-
139
гии, поскольку простые зависимости между двумя переменными в
ней практически не встречаются.
Существует множество вариантов факторных планов, но на прак-
тике применяются далеко не все. Чаще всего используются фактор-
ные планы для двух независимых переменных и двух уровней типа
2 х 2. Для составления плана применяется принцип балансировки.
План 2 х 2 используется для выявления эффекта воздействия двух
переменных па одну независимую. Экспериментатор манипулирует
возможными сочетаниями переменных и уровней. Данные приве-
дены в простейшей таблице:
2-я переменная1-я переменная
ЕстьНет
Есть12
Нет34
Реже используются четыре независимые рандомизированные
группы. Для обработки результатов применяется дисперсионный
анализ по Фишеру.
Реже используются другие версии факторного плана, а именно:
3 х 2 или 3 х 3. План 3 х 2 применяется в тех случаях, когда нужно
установить вид зависимости одной зависимой переменной от одной
независимой, а одна из независимых переменных представлена ди-
хотомическим параметром. Пример такого плана - эксперимент по
выявлению воздействия внешнего наблюдения на успех решения ин-
теллектуальных задач. Первая независимая переменная варьируется
просто: есть наблюдатель, нет наблюдателя. Вторая независимая
переменная - уровни трудности задачи. В этом случае мы получаем
план 3 х 2:
1 -я переменная2-я переменная
ЛегкаяСредняяТрудная
Есть наблюдатель123
Нет наблюдателя456
Вариант плана 3 х 3 применяется в том случае, если обе незави-
симые переменные имеют несколько уровней и есть возможность
140
выявить виды связи зависимой переменной от независимых. Этот
план позволяет выявлять влияние подкрепления на успешность вы-
полнения заданий разной трудности.
Уровень сложностиИнтенсивность стимуляции
Н изкаяСредняяВысокая
Низкий123
Средний456
Высокий789
В общем случае план для двух независимых переменных выгля-
дит как N х М. Применимость таких планов ограничивается только
необходимостью набора большого числа рандомизированных групп.
Объем экспериментальной работы чрезмерно возрастает с добавле-
нием каждого уровня любой независимой переменной.
Планы, используемые для исследования влияния более двух не-
зависимых переменных, применяются редко. Для трех переменных
они имеют общий вид L хМх N.
Чаще всего применяются планы 2х2х2: "три независимые пере-
менные -два уровня". Очевидно, добавление каждой новой пере-
менной увеличивает число групп. Общее их число 2 , где п - число
переменных в случае двух уровней интенсивности и К - в случае К-
уровневой интенсивности (считаем, что число уровней одинаково
для всех независимых переменных). Примером этого плана может
быть развитие предыдущего. В случае когда нас интересует успеш-
ность выполнения экспериментальной серии заданий не только от
общей стимуляции, которая производится в форме наказания - удара
током, но и от соотношения поощрения и наказания, мы применя-
ем план 3х3х3.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77
переменной берутся данные предварительного тестирования по схе-
ме, приведенной для плана "тест - воздействие - ретест".
Наконец, в некоторых случаях необходимо проверить сохране-
ние во времени эффекта воздействия независимой переменной на
зависимую: например, выявить, приводитли новый метод обучения
к долгосрочному запоминанию материала. Для этих целей приме-
няют следующий план:
1. Эксперимент 1: R
2. Контроль 1: R
3. Эксперимент 2: R
4. Контроль 2: R
X
X
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 пере-
менных; б) необходимость выявления количественных зависимос-
тей между двумя переменными.
Для контроля внешних переменных используются различные ва-
рианты факторного экспериментального плана. Что касается выяв-
ления 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 перемен-
ными, следует иметь хотя бы три точки, соответствующие трем уров-
ням независимой переменной. Следовательно, экспериментатор дол-
жен 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 Х 0
Контроль: R Од
Контрольная группа в данном случае - это третья эксперимен-
тальная группа, для которой уровень переменной Х=0.
138
При реализации этого плана каждой группе предъявляется лишь
один уровень независимой переменной. Возможно, и увеличение
числа экспериментальных групп соответственно числу уровней не-
зависимой переменной. Для обработки данных, полученных с по-
мощью такого плана, применяются те же статистические методы,
которые перечислены выше.
Простые "системные экспериментальные планы", как ни удиви-
тельно, очень редко используются в современных эксперименталь-
ных исследованиях. Может быть, исследователи "стесняются" вы-
двигать простые гипотезы, помня о "сложности и многомерности"
психической реальности? Тяготение к планам с многими независи-
мыми переменными, более того - к многомерным экспериментам
не способствует ясному объяснению причин человеческого поведе-
ния. Как известно, "умный поражает глубиной идей, а дурак - раз-
махом строительства". Лучше предпочесть простое объяснение лю-
бому сложному, хотя регрессионные уравнения, где все всему рав-
няется, и запутанные корреляционные графы могут произвести впе-
чатление на некоторые диссертационные советы.
Факторные планы
Факторные эксперименты применяются тогда, когда необходи-
мо проверить сложные гипотезы о взаимосвязях между переменны-
ми. Общий вид подобной гипотезы: "Если А,, \, ..., \, то В". Такие
гипотезы называются комплексными, комбинированными и др. При
этом между независимыми переменными могут быть различные от-
ношения: конъюнкции, дизъюнкции, линейной независимости, ад-
дитивные или мультипликативные и др. Факторные эксперименты
являются частным случаем многомерного исследования, в котором
пытаются установить отношения между несколькими независимы-
ми и несколькими зависимыми переменными. В факторном экспе-
рименте проверяются одновременно, как правило, два типа гипотез:
1) гипотезы о раздельном влиянии каждой из независимых пере-
менных;
2) гипотезы о взаимодействии переменных, а именно - как при-
сутствие одной из независимых переменных влияет на эффект воз-
действия на другой.
Факторный эксперимент строится по факторному плану. Фак-
торное планирование эксперимента заключается в том, чтобы все
уровни независимых переменных сочетались друг с другом. Число
экспериментальных групп равно числу сочетаний уровней всех не-
зависимых переменных.
Сегодня факторные планы наиболее распространены в психоло-
139
гии, поскольку простые зависимости между двумя переменными в
ней практически не встречаются.
Существует множество вариантов факторных планов, но на прак-
тике применяются далеко не все. Чаще всего используются фактор-
ные планы для двух независимых переменных и двух уровней типа
2 х 2. Для составления плана применяется принцип балансировки.
План 2 х 2 используется для выявления эффекта воздействия двух
переменных па одну независимую. Экспериментатор манипулирует
возможными сочетаниями переменных и уровней. Данные приве-
дены в простейшей таблице:
2-я переменная1-я переменная
ЕстьНет
Есть12
Нет34
Реже используются четыре независимые рандомизированные
группы. Для обработки результатов применяется дисперсионный
анализ по Фишеру.
Реже используются другие версии факторного плана, а именно:
3 х 2 или 3 х 3. План 3 х 2 применяется в тех случаях, когда нужно
установить вид зависимости одной зависимой переменной от одной
независимой, а одна из независимых переменных представлена ди-
хотомическим параметром. Пример такого плана - эксперимент по
выявлению воздействия внешнего наблюдения на успех решения ин-
теллектуальных задач. Первая независимая переменная варьируется
просто: есть наблюдатель, нет наблюдателя. Вторая независимая
переменная - уровни трудности задачи. В этом случае мы получаем
план 3 х 2:
1 -я переменная2-я переменная
ЛегкаяСредняяТрудная
Есть наблюдатель123
Нет наблюдателя456
Вариант плана 3 х 3 применяется в том случае, если обе незави-
симые переменные имеют несколько уровней и есть возможность
140
выявить виды связи зависимой переменной от независимых. Этот
план позволяет выявлять влияние подкрепления на успешность вы-
полнения заданий разной трудности.
Уровень сложностиИнтенсивность стимуляции
Н изкаяСредняяВысокая
Низкий123
Средний456
Высокий789
В общем случае план для двух независимых переменных выгля-
дит как N х М. Применимость таких планов ограничивается только
необходимостью набора большого числа рандомизированных групп.
Объем экспериментальной работы чрезмерно возрастает с добавле-
нием каждого уровня любой независимой переменной.
Планы, используемые для исследования влияния более двух не-
зависимых переменных, применяются редко. Для трех переменных
они имеют общий вид L хМх N.
Чаще всего применяются планы 2х2х2: "три независимые пере-
менные -два уровня". Очевидно, добавление каждой новой пере-
менной увеличивает число групп. Общее их число 2 , где п - число
переменных в случае двух уровней интенсивности и К - в случае К-
уровневой интенсивности (считаем, что число уровней одинаково
для всех независимых переменных). Примером этого плана может
быть развитие предыдущего. В случае когда нас интересует успеш-
ность выполнения экспериментальной серии заданий не только от
общей стимуляции, которая производится в форме наказания - удара
током, но и от соотношения поощрения и наказания, мы применя-
ем план 3х3х3.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77