Факт и артефакт в психологическом эксперименте. Проблема экспериментального контроля

Факт (лат.— сделанное, свершившееся) — достоверно доказанное эмпирическое знание, зафиксированное в форме научного высказывания. В узком смысле — знание о существовании объекта, явления, процесса, выявленное научным методом, результат теоретической интерпретации эмпирических данных.

Артефакт (лат.— сделанный искусственно) — результат исследования, являющийся следствием изменения зависимой переменной под влиянием побочных переменных. Артефакт есть следствие ошибок или недостаточного контроля условий проведения исследования. Одно и то же явление может быть артефактом в рамках одной экспериментальной схемы и фактом в рамках другой, поэтому явления, не объясняемые принятой теорией, часто трактуются как артефакты.

Переменные — параметр реальности, который может изменяться и/или изменяется в экспериментальном исследовании.

Различают:1. независимые переменные — изменяемые экспериментатором;

2. зависимые переменные — изменяемые под влиянием изменений независимой;

3. внешние (побочные) — недоступные управлению, но влияющие на зависимую, источник погрешности:

- латентные — недоступные непосредственно измерению, фиксируются путем анализа совместной вариации зависимых переменных;

- дополнительные — учитываемые в эксперименте внешние переменные и т. д.

Экспериментатор проверяет гипотезу о причинной связи двух явлений, А и В. Понятие "причинность" является одним из наиболее сложных в науке.

Эмпирические признаки причинной связи между двумя явлениями.

Первый признак — разделенность причины и следствия во времени и предшествование причины следствию. Если исследователь обнаруживает изменения в объекте после экспериментального воздействия, по сравнению с аналогичным объектом, который таковому не подвергался, у него есть повод говорить о том, что экспериментальное воздействие стало при­чиной изменения состояния объекта. Наличие воздействия и сравнение объектов являются необходимыми условиями такого вывода, ибо не всегда предшествующее событие — причина последующего.

Второй признак — наличие статистической связи между двумя переменными (причиной и следствием). Изменение величины одной из переменных должно сопровождаться изменением другой. Иначе говоря, между переменными должна наблюдаться либо линейная корреляция, как между уровнем вербального интеллекта и школьной успеваемостью, либо нелинейная корреляция, как между уровнем активации и степенью эффективности научения (закон Йеркса—Додсона). Наличие корреляции — недостаточное условие для вывода о причинно-следственной связи, так как связь может быть случайной или обусловленной третьей переменной.

Третий признак — причинно-следственная связь регистрируется (с помощью какого-либо измерительного инструмента), если экспериментальная процедура исключает иные возможности объяснения связей А и В, кроме как причинной, и все другие альтернативные причины возникновения явления В исключены.

Суть эксперимента состоит в том, что экспериментатор варьирует независимую переменную, регистрирует изменение зависимой переменной и контролирует внешние (побочные) переменные.

Независимая переменная:

· Характеристики заданий;

· Особенности ситуаций: а). физические параметры (аппаратура, помещение, освещенность, шумы, температура) б). социально-психологические (изоляция от экспериментатора, работа в группе или в одиночку); в). особенности общения и взаимодействия испытуемого.

· Управляемые особенности (состояния) испытуемого.

Зависимая переменная - параметры поведения:

1. формально-динамические и 2. содержательные.

Формально-динамические (или пространственно-временные):

1. Точность. Наиболее часто регистрируемый параметр.

2. Латентность. Психические процессы протекают скрытно от внешнего наблюдателя.

3. Длительность, или скорость выполнения. Время между выбором действия и окончанием его выполнения называют скоростью действия (в отличие от латентного времени).

4. Темп, или частота действий. Важнейшая характеристика, особенно при исследовании простейших форм поведения.

5. Продуктивность. Отношение числа ошибок или качества выполнения действий ко времени выполнения.

Можно выделить три типа зависимых переменных: 1) одномерную (регистрируется лишь один параметр); 2) многомерную (многомерна. например, уровень интеллектуальной продуктивности проявляется во времени решения задачи, его качестве, трудности решенной задачи); 3) фундаментальную (когда известно отношение между отдельными параметрами многомерной зависимой переменной).

Основная проблема экспериментального контроля – это контроль переменных.

1. Контроль независимой переменной и (активное варьирование,манипулирование или знании закономерности ее изменения): два способа контроля – А). активное (деятельностный метод – эксперимент; и коммуникативный - беседа) и Б). пассивное — наблюдение и измерение. (Примером активного контроля является, например, изменение громкости сигнала, подаваемого экспериментатором в наушники. Примером пассивного контроля может служить разбиение группы учеников на неуспевающих, среднеуспевающих и высокоуспешных при исследовании влияния уровня успешности обучения на статус личности в учебной группе).

2. Контроль "прочих" или внешних переменных — управление ими (влияние внешних переменных сводится к эффекту смешения).

(При планировании исследования следует иметь в виду, что принципы, предъявляемые к формированию плана для активного и пассивного исследований, одни и те же, за исключением контроля эффектов, связанных с экспериментальным воздействием).

Существует несколько основных приемов контроля влияния внешних ("прочих") переменных на результат эксперимента:

1) элиминация внешних переменных;

2)константность условий;

3) балансировка;

4) контрбалансировка;

5)рандомизация.

1. Элиминация. Экспериментальную ситуацию конструируют таким образом, чтобы исключить какое-либо присутствие в ней внешней переменной. Например, в психофизических лабораториях часто создаются экспериментальные камеры, изолирующие испытуемого от внешних звуков, шумов, вибрационного воздействия и электромагнитных полей. Но зачастую элиминировать влияние внешних переменных невозможно. Например, трудно представить себе, как можно исключить влияние таких переменных, как пол, возраст или интеллект.

2. Создание константных условий. Если внешние переменные не удается исключить из экспериментальной ситуации, то исследователю приходится делать их неизменными. При этом влияние внешней переменной остается неизменным на всех испытуемых, при всех значениях независимой переменной и на протяжении всего эксперимента. (недостаток - Данные, полученные при исследовании, можно переносить только на те реальные ситуации, в которых значения внешних переменных такие же, какими они были при исследовании)

3. Балансировка. применяется в двух ситуациях: 1) в том случае, если невозможно иден­тифицировать внешнюю переменную; 2) в том случае, если ее можно идентифицировать и использовать специальный алгоритм для контроля этой переменной.

1). Способ балансировки влияния неспецифических внешних переменных. - в дополнение к экспериментальной группе в план эксперимента включается контрольная группа. Экспериментальное исследование контрольной группы проводится в тех же условиях, что и экспериментальной, но экспериментальное воздействие осуществляется только на ис­пытуемых, включенных в экспериментальную группу. Тем самым изменение зависимой переменной в контрольной группе обусловлено лишь внешними переменными, а в экспериментальной — совместным действием внешних и независимой переменных.

2). Для того, чтобы определить, как влияет на зависимую переменную та или иная внешняя переменная, используют план, включающий более чем одну контрольную группу. В общем случае число контрольных групп в экспериментальном плане должно быть N = n + 1, где n — число внешних ("прочих") переменных. Вторая контрольная группа помещается в экспериментальные условия, где исключено действие одной из внешних переменных, влияющих на зависимую переменную экспериментальной и первой контрольной групп.

4. Контрбалансировка. Когда Испытуемый оказывается в разных условиях последовательно, и предыдущие условия могут изменять эффект воздействия последующих условий. При выполнении тестов интеллекта важен порядок предъявления испытуемому задач: от простой к сложной или от сложной к простой. В первом случае более интеллектуальные испытуемые больше утомляются и теряют мотивацию, так как вынуждены решать большее количество задач, чем менее интеллектуальные. При втором варианте предъявления заданий менее интеллектуальные испытывают стресс неуспеха и вынуждены решать больше задач, чем их более интеллектуальные коллеги. В этих случаях для ликвидации эффектов последователь­ности и эффекта последействия используют контрбалансировку. Смысл ее состоит в том, что порядок предъявления разных задач, стимулов, воздействий в одной из групп компенсируется иным порядком предъявления заданий в другой группе.

5. Рандомизация. это процедура, которая гарантирует равную возможность каждому члену популяции стать участником эксперимента. Каждому представителю выборки присваивается порядковый номер, а выбор испытуемых в экспериментальную и контрольную группы проводится с помощью таблицы "случайных" чисел. Рандомизация является способом, позволяющим исключить влияние индивидуальных особенностей испытуемых на результат эксперимента.

Рандомизация применяется в двух случаях: 1) когда известно, как управлять внешними переменными в экспериментальной ситуации, однако у нас нет возможности использовать одну из предшествующих техник контроля; 2) когда мы предполагаем оперировать какой-либо внешней переменной в экспериментальной ситуации, однако не можем ее специфицировать и применить другие техники.

По мнению многих специалистов, в том числе Кэмпбелла, уравнивание групп посредством процедуры рандомизации является единственно надежным способом элиминации влияния внешних (дополнительных) переменных на зависимую. Кэмпбелл определяет рандомизацию как универсальный способ уравнивания групп перед экспериментальным воздействием. Другие способы, например метод попарного сравнения, характеризуются им как малонадежные и веду­щие к невалидным выводам.

 

Эти приемы, разумеется, не позволяют полностью избежать воздействий со стороны "прочих" переменных, однако их выполнение является своеобразной профилактической процедурой: мытье рук перед едой не дает 100-ной гарантии от заболевания дизентерией, но существенно снижает вероятность заболевания (это и есть проблема контроля).

 

 

3. Классификация экспериментальных планов в психологии. Планы «истинного» экспериментального исследования.

Под «планированием эксперимента» имеется в виду процедура сбора данных.

Классификация: истинные, доэкспериментальные и квазиэкспериментальные планы.

План "истинного" экспериментального исследования отличается от других следующим и важнейшими признаками:

1) применением одной из стратегий создания эквивалентных групп, чаще всего — рандомизации;

2) наличием экспериментальной и как минимум одной контрольной группы;

3) завершением эксперимента тестированием и сравнением поведения группы, получившей экспериментальное воздействие (Х) с группой, не получившей воздействия (Х).

Классификация «истинных» экспериментальных планов:

1. Планы для одной независимой переменной и двух групп.

2. Планы для одной независимой переменной и нескольких групп.

3. Факторные планы.

4. Планы экспериментов для одного испытуемоого.

Классическим вариантом плана является план для двух независимых групп.

Существуют три основные версии этого плана:

1. План для двух рандомизированных групп с тестированием после воздействия.

2. План для двух рандомизированных групп с предворительным и итоговым тестированием.

3. План Соламона.

 

1. План для двух рандомизированных групп с тестированием после воздействия. Его автор — известный биолог и статистик Фишер. Структура плана выглядит следующим образом:

1. Экспериментальная группа	R Х О1
2. Контрольная группа	R О2

Здесь R — рандомизация, Х — воздействие, О₁ — тестирование первой группы, О₂ — тестирование второй группы.

Равенство экспериментальной и контрольной групп является совершенно необходимым условием применения этого плана. Этот план рекомендуют использовать в том случае, когда нет возможности или необходимости проводить предварительное тестирование испытуемых. После проведения рандомизации или иной процедуры уравнивания групп осуществляется экспериментальное воздействие. В простейшем варианте используется лишь две градации независимой переменной: есть воздействие, нет воздействия.

Если необходимо использовать не один уровень воздействия, то применяются планы с несколькими экспериментальными группами (по числу уровней воздействия) и одной контрольной.

Если же нужно контролировать влияние одной из дополнительных переменных, то применяют план с двумя контрольными группами и одной экспериментальной.

2. План для двух рандомизированных групп с предварительным и итоговым тестированием:

1. Экспериментальная группа	R О1 Х О2
2. Контрольная группа	R О3 О4

План с предварительным тестированием пользуется популярностью у психологов. Биологи больше доверяют процедуре рандомизации.

Гипотеза большинства психологических исследований, особенно в области психологии развития ("формирующий эксперимент"), содержит прогноз определенного изменения свойства индивида под влиянием внешнего фактора. Поэтому план "тест — воздействие — ретест" с рандомизацией и контрольной группой очень распространен.

При отсутствии процедуры уравнивания групп этот план преобразуется в квазиэкспериментальный.

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.

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.

3. План Соломона для четырех групп. Этот план объединил два выше рассмотренных плана.

1. Экспериментальная группа 1	R О1 Х О2
2. Контрольная группа 1	R О3 О4
3. Экспериментальная группа 2	R Х О5
4. Контрольная группа 2	R О6

План включает две экспериментальные и две контрольные группы и по сути является мультигрупповым (типа 2 х 2).

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) О₂ – О₁, 2) О₂ – О₄, 3) О₅ – О₆, 4) О₅ – О₃,

В некоторых случаях необходимо проверить сохранение во времени эффекта воздействия независимой переменной на зависимую.

Для этих целей применяют следующий план:

1. Экспериментальная группа 1	R О1 Х О2
2. Контрольная группа 1	R О3 О4
3. Экспериментальная группа 2	R О5 Х О8
4. Контрольная группа 2	R О7 О9

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 переменных; б) необходимость выявления количественных зависимостей между двумя переменными.

 

 

Простейшим вариантом является план для трех групп и трех уровней независимой переменной:

1. Экспериментальная группа 1	R Х1 О1
2. Экспериментальная группа 2	R Х2 О2
3. Контрольная группа	R О3

Контрольная группа в данном случае — это третья экспериментальная группа, для которой уровень переменной Х==0.

Факторные планы (несколько переменных).

Факторные эксперименты применяются тогда, когда необходимо проверить сложные гипотезы о взаимосвязях между переменными. Общий вид подобной гипотезы: "Если А₁, А₂, … А_n то В". Такие гипотезы называются комплексными, комбинированными и др. При этом между независимыми переменными могут быть различные отношения: конъюнкции, дизъюнкции, линейной независимости, аддитивные или мультипликативные и др. Факторные эксперименты являются частным случаем многомерного исследования, в котором пытаются установить отношения между несколькими независимыми и несколькими зависимыми переменными. В факторном эксперименте проверяются одновременно, как правило, два типа гипотез:

1) гипотезы о раздельном влиянии каждой из независимых переменных;

2) гипотезы о взаимодействии переменных, а именно — как присутствие одной из независимых переменных влияет на эффект воздействия на другой.

Факторный эксперимент строится по факторному плану. Факторное планирование эксперимента заключается в том, чтобы все уровни независимых переменных сочетались друг с другом. Число экспериментальных групп равно числу сочетаний уровней всех независимых переменных.

Сегодня факторные планы наиболее распространены в психологии, поскольку простые зависимости между двумя переменными в ней практически не встречаются.

Применяются 2 х 2 (независимые х группы)

2 х 4

2 х 3 или 3 х 2

3 х 3

Планы, используемые для исследования влияния более двух независимых переменных, применяются редко: Для трех переменных они имеют общий вид L х М х N.

Чаще всего применяются планы 2 х 2 х 2: "три независимые переменные — два уровня".

Далее 3 независимые переменные с тремя уровнями каждая (независимые переменные усиливают друг друга.

 

Планы экспериментов для одного испытуемого

Эксперименты на выборках с контролем переменных — ситуация, которую широко стали использовать в психологии с 10—20-х годов XX в. Особое распространение экспериментальные исследования на уравненных группах получили после создания выдающимся биологом и математиком Р.А.Фишером теории планирования экспериментов и обработки их результатов (дисперсионный и ковариационный анализы).

В ходе эксперимента выявляются два источника артефактов: а) ошибки стратегии планирования и проведения исследования; б) индивидуальные различия.

Стратегия экспериментирования с одним испытуемым разработана Скиннером для исследования процесса обучения. Данные в ходе исследования представляются в форме "кривых обучения" в системе координат "время" — "общее число ответов" (кумулятивная кри­вая). Кривая обучения первоначально анализируется визуально: рассматриваются ее изменения во времени. Если функция, описывающая кривую, изменяется при изменении воздействия А на В, то это может свидетельствовать о наличии причинной зависимости пове­дения от внешних воздействий (А или В).

Сложнее: А – В – А – В ….