Факторный эксперимент 2x2

При обработке результатов многофакторных экспериментов основной статис­тической моделью является многофакторный дисперсионный анализ.

Многофакторные эксперименты в социологии — это очень часто полевые экс­перименты, моделирующие сложные взаимосвязи реального мира. Преимуще­ство полевых многофакторных экспериментов — в их «жизнеподобии», т. е. внешней, лицевой валидности. Но здесь же кроется и главный недостаток таких экспериментов — более низкие надежность и внутренняя валидность. Кри­тики полевых многофакторных экспериментов часто отмечают, что приближе­ние эксперимента к реальному миру здесь нередко достигается за счет замены экспериментального контроля чисто статистическим. В последнем случае возрастают угрозы валидности, связанные с неправильной спецификацией модели измерения, с «закоррелированностью» отдельных уровней независимых пере­менных с неконтролируемыми внешними переменными (см. гл. 5, 6). Кроме того, в многофакторных экспериментах острее, чем в индивидуальных и межгрупповых, стоит проблема агрегирования данных — практически всегда суще­ствует вероятность того, что отношения, выявленные при анализе сводных груп­повых данных, в точности не соблюдаются ни для одного отдельно взятого ис­пытуемого (так же, как среднее некоторой выборки может не относиться ни к одному конкретному выборочному наблюдению), К неоспоримым достоинствам факторных экспериментов следует отнести значительно большие возможности статистического анализа, в том числе анализа различных эффектов взаимодей­ствия переменных-«факторов».

В социальных науках часто употребляют также понятие квазиэксперимента, или квазиэкспериментального исследовательского плана. Речь идет о панель­ных, трендовых и т. п. планах выборочных обследований (гл. 5). Выборочные обследования, особенно продолжающиеся или проводимые как сравнительные «срезовые» исследования для подвыборок, испытавших либо не испытавших определенное, локализованное во времени воздействие (например, социальную революцию, реформу образования или крах фондового рынка), действительно позволяют делать выводы о взаимоотношениях между интересующими исследователя независимыми и зависимыми переменными, а значит — проверять гипотезы о предполагаемых причинно-следственных связях, однако экспериментальную рандомизацию и контроль в выборочных исследованиях, как показано в соответствующих главах, здесь заменяет использование случайных выборок и специальных методов статистического анализа данных.

Дополнительная литература

Вознесенский В. А. Статистические методы планирования эксперимента в технико-экономических исследованиях. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Финансы и статистика, 1981. Гл. 2, 3.

Гласc Дж., Стэнли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии: Пер. с англ. / Общ. ред. Ю. П. Адлера. М.: Прогресс, 1976. Гл. 15—19.

Готтсданкер Р. Основы психологического эксперимента: Пер. с англ. М.: Изд-во МГУ, 1982.

Дружинин Н. К. Выборочное наблюдение и эксперимент. М.: Статистика, 1977.

Кэмпбелл Д. Модели экспериментов в социальной психологии и при­кладных исследованиях: Пер. с англ. / Сост. и общ. ред. М. И. Бобневой. М.: Прогресс, 1980.

Ядов В. А. Социологическое исследование: методология, програм­ма, методы. М.: Наука, 1987.