Обеспечение валидности экспериментов. Возможные угрозы валидности. Контроль факторов, снижающих валидность.

Валидность – показатель качества эксперимента, гарантирующего обоснованность выводов. Валидность подразделяется на:

- интровалидность (выявленные изменения зависимых переменных является результатом именно запланированных нами различий в значениях независимых переменных, а не влияния каких-либо других факторов). Внутренняя достоверность является минимальным требованием к эксперименту, которое должно соблюдаться для получения достоверных выводов;

- экстравалидность (возможность обобщения выводов о наличии зависимости и их распространения на другие объекты, периоды времени за пределами ситуации, которая была изучена в ходе экспериментов).

Факторы снижающие валидность:

Исторические факторы

Факторы зрелости

Основной эффект тестирования

Инструментальная погрешность

Эффект статистический регрессии

Фактор отбора

Влияние фона

Выбывающие

Способы контроля факторов, снижающих валидность:

Рандомизация (фактор отбора, основной эффект тестирования);

Выравнивание (интерактивный эффект тестирования, выбывающие);

Контроль методики (факторы зрелости, влияние фона, исторические факторы, выбывание);

Статистический контроль (основной эффект тестирования, инструментальная погрешность, эффект статистической регрессии).

24.Классические модели эксперимента: предварительные модели.

Модели предварительного эксперимента не включают модель посторонних факторов. Данные модели используются для формулирования гипотез относительно причинно-следственных связей:

Модель «одна группа, только после» предполагает проведение экспериментального воздействия на субъект или группу и измерение результатов.

EG X O

Расшифровка: экспериментальная группа была подвергнута экспериментальному воздействию, после чего произведено измерение.

Модель «контрольная группа, не прошедшая выравнивание»

EG X O₁

CG O₂

Расшифровка: группы разделены, экспериментальному воздействию была подвержена только одна группа (экспериментальная). Изменение результата воздействия независимой переменной можно оценить разность О₁ – О₂.

Модель «контрольная группа, прошедшая выравнивание»

EG M X O₁

CG M O₂

Расшифровка: экспериментальная и контрольная группы прошли выравнивание по некоторой переменной. Только 1 группа (экспериментальная) была подвержена экспериментальному воздействию.

Модель «одна группа, до и после»

EG O₁ X O₂

Расшифровка: измерение произведено дважды: до экспериментального воздействия на экспериментальную группу и после него. Изменение до экспериментального воздействия может быть добавлено в любую из предварительных экспериментальных моделей, что позволяет повысить контроль. Проведение до экспериментальных воздействий может стать источником наличия таких угроз интравалидности, как факторы выбывания, инструментальная погрешноть.

 

25.Классические модели эксперимента: истинные модели.

Истинные экспериментальные модели -модели, предусматривающие использование процедуры случайного распределения с целью равномерного разделения индивидуумов с различающимися характеристиками между экспериментальными воздействиями.

Истинные модели эксперимента:

Модель «две группы, только после»

R- единицы тестирования были случайным образом распределены между экспериментальной (EG) и контрольной (CG) группами. Эффект воздействия = О1-О2. Если размеры выборки достаточно велики, рандомизация обеспечивает идентичность экспериментальной и контрольной групп.

Модель «две группы, до и после»

Если наблюдения случайным образом распределяются между эксперементальной и контрольной группой, предварительные измерения проводятся в обеих группах. Результатом является эффект воздействия, который определяется как: (О2-О1) и (О4-О3)
Недостаток- может случится так, что предварительное измерение сделает респондентов более чувствительными, что повлияет на результат («эффект тестирования»).

Модель четырех групп Соломона

Данная модель позволяет осуществить контроль эффекта тестирования. Эффект воздействия определяется: (О2-О4)-(О3-О6).

 

26.Классические модели эксперимента: модели квазиэксперимента.

Квазиэкспериментальные модели дают исследователю некоторую степень контроля, однако случайного распределения субьектов не происходит. Наиболее популярные и часто используемыми квазиэксперементальными моделями являются:

Модели «временных рядов»

Предполагает периодическое проведение измерений зависимых переменных для группы единиц наблюденя до и после воздействия, что позводяет оценить степень влияния независимого фактора. Символически подобные модели записываются как:

EG O1O2O3O4 X O5O6O7O8

Существует 2 вида таких моделей: изучения тенденций (исследования тренда) и модель множественных временных рядов.

Изучение тенденций-измерения, проводимые с течением времени, для которых формируются случайные выборки из одной совокупности. Основной недостаток: отсутствие контроля исторического фактора и влияние интерактивного эффекта тестирования.
Модель множественных временных рядов является аналогичной модели временных рядов с добавление контрольной группы.

EG O1O2O3O4 X O5O6O7O8

CG O1O2O3O4 O5O6O7O8

Продолжительные последовательные исследования

Предполагают серию измерений одной выборки в течении длительного периода времени. Недостатки: сущестует угроза валидности эксперимента со стороны: эффекта предварительного измерения; исторических факторов; инструментальной погрешности; отклонение выборки. Используется исключительно для наблюдения за поведением потребителей