Экспериментальная психология 19 страница. Эмпирически эта процедура производится следующим образом

Эмпирически эта процедура производится следующим образом. Предполагается, что данные тестирования и значения латентных переменных характеризуются нормальным распределением. Уровень «способности» ис­пытуемого в «логитах» определяется на шка­ле интервалов с помощью формулы:

где п — число испытуемых, р_i — доля пра­вильных ответов i -го испытуемого на задания теста, q_i. — доля неправильных ответов,

Для первичного определения трудности задания в логитах используют оценку

p_j + q_j = 1.

Хотя параметры b и q изменяются от «плюса» до «минуса», то при b < –6 значе­ния р_i близки к единице, т. е. на эти задания практически каждый испытуемый дает правильный («ключевой») ответ. При b < 6 с заданием не сможет справиться ни один испытуемый, точнее — вероятность дать «ключевой» ответ ничтожна.

Рекомендуется рассматривать лишь интервалы от –3 до +3 как для b (трудно­сти), так и для q (способность).

Второй этап шкалирования испытуемых и заданий сводится к тому, что шкалы преобразуются в единую шкалу путем «уничтожения» влияния трудности задания на результат индивидов. И к тому же элиминируется влияние индивидуальных спо­собностей на решение заданий различной трудности.

Для шкалы испытуемых:

где

b — среднее значение логитов трудности заданий теста, W — стандартное отклоне­ние распределения начальных значений параметра b, п — число испытуемых.

Для шкалы заданий:

где

`q — среднее значение логитов уровней способностей, V— стандартное отклоне­ние распределения начальных значений «способности», п — число заданий в тесте.

Эти эмпирические оценки используются в качестве окончательных характери­стик измеряемого свойства и самого измерительного инструмента (заданий теста).

Если перед исследователем стоит задача конструирования теста, то он присту­пает к получению характеристических кривых заданий теста. Характеристические кривые могут накладываться одна на другую. В этом случае избыточные задания выбраковываются. На определенных участках оси q («способность») характеристи­ческие кривые заданий могут вовсе отсутствовать Тогда разработчик теста должен добавить задания недостающей трудности, чтобы равномерно заполнить ими весь интервал шкалы логитов от –6 до +6. Заданий средней трудности должно быть боль­ше, чем на «краях» распределения, чтобы тест обладал необходимой дифференциру­ющей (различающей) силой.

Вся процедура эмпирической проверки теста повторяется несколько раз, пока разработчик не останется доволен результатом работы. Естественно, чем больше заданий, различающихся по уровню трудности, предложил разработчик для первич­ного варианта теста, тем меньше итераций он будет проводить.

Главным недостатком модели Раша теоретики считают пренебрежение «крутиз­ной» характеристических кривых «крутизна» их полагается одинаковой.

Задания с более «крутыми» характеристическими кривыми позволяют лучше «различать» испытуемых (особенно в среднем диапазоне шкалы способностей), чем задания с более «пологими» кривыми.

Параметр, определяющий «крутизну» характеристических кривых заданий, на­зывают дифференцирующей силой задания. Он используется в двухпараметриче­ской модели Бирнбаума.

Модель Бирнбаума аналитически описывается формулой

Параметр a_j определяет «крутизну» кривой в точке ее перегиба; его значение прямо пропорционально тангенсу угла наклона касательной к характеристической кривой задания теста в точке (рис 6.8).

Интервал изменения параметра a_j от –¥ до +¥. Если значения a близки к 0 (для заданий разной трудности), то испытуемые, различающиеся по уровню выраженно­сти свойства, равновероятно дают «ключевой» ответ на это задание теста. При вы­полнении такого задания у испытуемых не обнаруживается различий.

Парадоксальный вариант получаем при a < 0. В этом случае более способные испытуемые отвечают правильно с меньшей вероятностью, а менее способные — с большей вероятностью. Опытные психодиагносты знают, что такие случаи встре­чаются в практике тестирования очень часто.

Ф. М. Лорд и М. Новик в своей классической работе [Lord F. M., Novik M., 1968] приводят формулы оценки параметра a. При a_j = 1 задание соответствует однопара­метрической модели Раша. Практики рекомендуют использовать задания, характе­ризующие значение a в интервале от 0,5 до 3.

Все психологические тесты можно разделить в зависимости от формального типа ответов испытуемого на «открытые» и «закрытые». В тестах с «открытым» ответом, к которым относятся тест WAIS Д. Векслера или методика дополнения предложе­ний, испытуемый сам порождает ответ. Тесты с «закрытыми» заданиями содержат варианты ответов. Испытуемый может выбрать один или несколько вариантов из предлагаемого множества. В тестах способностей (тест Дж. Равена, GABT и др.) предусмотрено несколько вариантов неправильного решения и один правильный. Испытуемый может применить стратегию угадывания. Вероятность угадывания ответа:

где п — число вариантов.

Результаты эмпирических исследований показали, что относительная частота решения «закрытых» заданий отклоняется от теоретически предсказанных вероят­ностей двухпараметрической модели Бирнбаума. Чем ниже уровень способностей испытуемого (низкие значения параметра q), тем чаще он прибегает к стратегии уга­дывания. Аналогично, чем труднее задание, тем больше вероятность того, что испы­туемый будет пытаться угадать правильный ответ, а не решать задачу.

Бирнбаум предложил трехпараметрическую модель, которая позволила бы учесть влияние угадывания на результат выполнения теста.

Трехпараметрическая модель Бирнбаума выглядит так:

Соответственно оценка «силы» пункта (трудности задания) в логистической фор­ме модели

С_j характеризует вероятность правильного ответа на задание j в том случае, если испытуемый угадывал ответ, а не решал задание, т.е. при q —> 0. Для заданий с пя­тью вариантами ответов С_j становится более пологой, так как 0 < С < 1, но при всех С = 0 кривая поднимается над осью q на величину С_j. Тем самым даже самый неспо­собный испытуемый не может показать нулевой результат. Дифференцирующая сила тестового задания при введении параметра С_j снижается. Из этого следует не­тривиальный вывод: тесты с «закрытыми» заданиями (вынужденным выбором ответа) хуже дифференцируют испытуемых по уровням свойства, чем тесты с «открыты­ми» заданиями.

Модель Бирнбаума не объясняет парадоксального, но встречающегося в практи­ке тестирования феномена: испытуемый может реже выбирать правильный ответ, чем неправильный. Таким образом, частота решения некоторых заданий может не соответствовать предсказаниями модели Р_j < С_j, тогда как, согласно модели Бирн­баума, в пределе Р_j = С_j.

Рассмотрим еще одну модель, которую предложил В. С. Аванесов. Как мы уже заметили, в IRT не решается проблема валидности: успешность решения задачи за­висит в моделях IRT только от одного свойства. Иначе говоря, каждое задание теста считается априорно валидным.

Аванесов обратил внимание на это обстоятельство и ввел дополнительный, чет­вертый, параметр, который можно обозначить как внутреннюю валидность задания. Успешность решения задания определяется не только «основной» способностью (q), но и множеством условий, нерелевантных заданию, однако влияющих на деятель­ность испытуемого.

Четырехпараметрическая модель представляет, по мнению ряда исследователей, лишь теоретический интерес:

где g_j — валидность тестового задания.

Если g_j >; 1, то тест не является абсолютно валидным. Следовательно, вероят­ность решения задания не только определяется теоретически выделенным свой­ством, но и зависит от других психических особенностей личности.

Бирнбаум считает, что количество информации, обеспеченное j -м заданием тес­та, при оценивании q_j является величиной, обратно пропорциональной стандартной ошибке измерения данного значения q_j j- м заданием. Более подробно вычисление информационной функции рассмотрено в работе М. Б. Челышковой [Челышкова М.Б., 1995].

Многие авторы, в частности Пол Клайн [Клайн П., 1994], отмечают, что IRT об­ладает множеством недостатков. Для того чтобы получить надежную и не зависи­мую от испытуемых шкалу свойств, требуется провести тестирование большой вы­борки (не менее 1000 испытуемых). Тестирование достижений показывает, что су­ществуют значительные расхождения между предсказаниями модели и эмпиричес­кими данными.

В 1978 г. Вуд [цит. по: Клайн П., 1994] доказал, что любые произвольные данные могут быть приведены в соответствие с моделью Раша. Кроме того, существует очень высокая корреляция шкал Раша с классическими тестовыми шкалами (около 0,90).

Шкалирование, по мнению Раша, способно привести к образованию бессмыслен­ных шкал. Например, попытка применить его модель к опроснику EPQ Айзенка по­родила смесь шкал N, Е, Р и L.

Главный же недостаток IRT — игнорирование проблемы валидности. В психоло­гической практике не наблюдается случаев, когда ответы на задания теста были бы обусловлены лишь одним фактором. Даже при тестировании общего интеллекта модели IRT неприменимы.

Клайн рекомендует использовать модели IRT для коротких тестов с валидными заданиями (факторно простые тесты).

В пособии Клайна «Справочное руководство по конструированию тестов» (Киев, 1994) приведен алгоритм конструирования тестов на основе модели Раша.

В заключение рассмотрим вероятностную модель тестов «уровня» Ф. М. Юсупо­ва [Дружинин В. Н., 1998], аспиранта лаборатории психологии способностей Ин­ститута психологии РАН. Его модель разработана для тестов с «закрытыми» задани­ями (выбором ответов из множества), различающимися по уровню трудности. В «закрытых» тестах испытуемый может применить стратегию «угадывания» отве­та. Вероятность угадывания

где т — число альтернатив.

Сложность тестового задания

где п — число испытуемых, способных решить задание, N — общее количество ис­пытуемых в выборке валидизации.

При W < Р невозможно определить, решена задача случайно или закономерно. Предполагается, что биноминальное распределение вероятности успешного выпол­нения тестового задания при больших N аппроксимируется нормальным.

Должны выполняться следующие условия:

1. Правильный ответ выбирается неслучайно, если:

— его экспериментально полученная частота больше 1 /т;

— это превышение статистически значимо;

— оценивать его можно с помощью t -критерия Стьюдента.

2. Все ложные варианты ответов должны выбираться не чаще, чем случайные:

q = n_j/N £ 1/m,

где п_j — частота выбора неверного ответа.

Тем самым тестовое задание стимулирует испытуемого к выбору правильного от­вета.

3. В тестах «уровня» диапазон изменения показателя сложности 0 £ W £ 1 должен быть уменьшен «слева» на величину W', значимо отличающуюся от W, в которой t = t _кр. (t — критерий Стьюдента). Чем больше вариантов ответов в тесте, тем меньше Wu шире область допустимых значений показателя сложности тестово­го задания. Например, для N = 100, a = 0,05 (t _кр = 1,90) и 10 > т >; 3 расчет по­казывает, что уже при т >; 6 скорость расширения области значений показателя сложности значимо замедляется. Поэтому рекомендуется выбирать 6–10 вари­антов ответа.

В тесте «уровня» число градаций сложности и число заданий связано. Чем точ­нее оценка свойства, тем больше число градаций. Но это влечет снижение достовер­ности измерения, так как длина теста (число заданий) ограничена. Уменьшение чис­ла градаций приведет к нивелированию различий между испытуемыми.

Предельно возможное число заданий в тесте выбирается при условии, что разли­чие в уровне их сложности гарантируется с выбранной вероятностью.

Поскольку дисперсия биноминального распределения максимальная в центре ин­тервала 0—1 и уменьшается к периферии до 0, шаг градаций сложности на разных участках этого интервала будет различным: на периферии он должен стремиться к нулю.

Удобно принять в качестве шага градации сложности 1/10 интервала. Для a = 0,05, N = 100 получается 7 значений показателя сложности, что при шаге, рав­ном 0,1, гарантирует различение между уровнями с вероятностью 0,9.

Если учесть условие минимизации случайного выбора правильного ответа, то число градаций сложности должно быть еще меньше. Например, при 6 вариантах ответа число заданий разного уровня сложности не может быть больше 6.

Эти выводы верны в том случае, если биноминальное распределение аппрокси­мируется нормальным распределением. При большом числе испытуемых такая ап­проксимация возможна.

Расчеты показывают, что минимально необходимый объем выборки для апроба­ции тестовых заданий не так уж и велик — 56 человек при достоверности 0,9.

Следовательно, исходя из вероятностной модели теста и не прибегая к допуще­ниям о моделях тестирования, можно рассчитать параметры теста как предельные характеристики, обеспечивающие достоверность измерения.

Вопросы

1. Какие основные типы шкалы используются в психологических исследованиях?

2. В чем состоят отличия классической модели теста от теории выбора ответа (IRT)?

3. Что такое «логит»?

4. Каким должно быть число уровней трудности заданий в тесте?

5. В каких случаях применяется шкалограммный анализ?

7. ИНТЕРПРЕТАЦИЯ И ПРЕДСТАВЛЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ

Содержание. Результаты эмпирического исследования и их представление. При­нятие решения о гипотезе (подтверждение, опровержение). Ошибки первого и второ­го рода, их причины и средства минимизации. Обобщение экспериментальных резуль­татов на другие выборки, другие условия эксперимента и на других экспериментато­ров. Представление результатов исследования: графическое, символическое и вербальное. Требования к научному тексту. Структура и содержание научной статьи. Оформление научной статьи. Стандарт «Психологического журнала» и стандарт АРА (США).

Основные понятия. Принятие решения, ошибки первого и второго рода, досто­верность, обобщение, текст, график, граф, диаграмма, полигон распределения, гисто­грамма, стандарт.

7.1. Результаты исследования, их интерпретация и обобщение

Автор сознательно не включил главу с изложением методов математико-статистической обработки данных. Во-первых, существует обширная учеб­ная литература, справочники и монографии, где эти вопросы изложены профессио­нально и подробно. Во-вторых, студенты-психологи изучают отдельный курс «Мате­матические методы в психологии», а попрактиковаться в их применении они могут, обрабатывая результаты лабораторных исследовании на практикуме по общей пси­хологии. Поэтому содержание этой главы начинается с того момента, когда данные исследования уже обработаны и представлены в той или иной форме. Кроме того, применение статистических критериев уже позволило сделать вывод о принятии или отвержении статистической гипотезы H₁ или Н₀.

Предположим, что статистическая гипотеза о различии результатов эксперимен­тальной и контрольной групп принята. Какие выводы мы можем сделать после обра­ботки экспериментальных результатов? Итог любого исследования — преобразова­ние «сырых» данных в решение об обнаружении явления (различий в поведении двух и более групп), о статистической связи или причинной зависимости. Подтвержде­ние или опровержение статистической гипотезы о значимости обнаруженных сходств — различий, связей и должно быть интерпретировано как подтверждение (неопровержение) или опровержение экспериментальной гипотезы. Как правило, исследователь пытается подтвердить гипотезы о различиях поведения контрольной и экспериментальной групп. Нуль-гипотеза — гипотеза о тождестве групп.

При статистическом выводе возможны различные варианты решений. Исследо­ватель может принять или отвергнуть статистическую нуль-гипотезу, но она может быть объективно («на самом деле») верной или ложной. Соответственно возможны четыре исхода: 1) принятие верной нуль-гипотезы; 2) отвержение ложной нуль-ги­потезы; 3) принятие ложной нуль-гипотезы; 4) отвержение верной нуль-гипотезы. Два варианта решения правильны, два — ошибочны. Ошибочные варианты называ­ются ошибками 1-го и 2-го рода.

Ошибку 1-го рода исследователь совершает, если отвергает истинную нуль-ги­потезу. Ошибка 2-го рода состоит в принятии ложной нуль-гипотезы (и отвержении верной исследовательской гипотезы о различиях) (см. табл. 7.1).

Таблица 7.1

Решение	Гипотеза
Нуль-гипотеза верна	Исследовательская гипотеза верна
Отвержение нуль-гипотезы	Ошибка 1-го рода	Верное решение
Принятие нуль-гипотезы	Верное решение	Ошибка 2-го рода

 

Чем больше число испытуемых и опытов, чем выше статистическая достовер­ность вывода (принятый уровень значимости), тем меньше вероятность совершения ошибок 1-го рода. Например, если при а = 0,1 слабые различия между средними, определенные с помощью t -критерия, могут быть значимыми, то при а = 0,05 и а = 0,001 значимых различий мы можем не получить.

Ошибка 1-го рода особо значима в уточняющем (конфирматорном) эксперимен­те, а также в тех случаях, когда принятие неверной гипотезы о различиях имеет практическую значимость. Допустим, принятие ложной гипотезы об интеллектуаль­ных различиях представителей разных социальных страт или этнических групп име­ет чрезвычайно значимые социально-политические следствия.

Ошибки 2-го рода — отвержение верной исследовательской гипотезы и приня­тие нуль-гипотезы — особенно существенна при проведении пробного (эксплораторного) эксперимента. Отклонение исследовательской гипотезы на начальной стадии может надолго закрыть дорогу исследователям в данной предметной облас­ти. Поэтому уровень статистической достоверности при проведении эксплораторного эксперимента на малых выборках стремятся понизить, т.е. выбирают а = 0,1 или а = 0,05. Исследователю, разумеется, приятнее получить подтверждение своим собственным мыслям, поэтому субъективная значимость ошибок 2-го рода значи­тельно ниже, чем субъективная значимость ошибок 1-го рода.

Но для науки как сферы человеческой деятельности важнее получить максималь­но достоверное знание, а не «засорять» научные журналы невалидными и ненадеж­ными результатами. Поэтому стратегия исследований в любой области психологической науки такова: переход от эксплораторного (поискового) эксперимента к кон-фирматорному (уточняющему), от низких уровней достоверности — к высоким, от исследований на малых выборках — к исследованиям на больших.

В конкретных же исследованиях значимость ошибок 1-го и 2-го рода может силь­но зависеть от целей, которые преследуются в эксперименте, от предмета изучения и характера решаемой исследовательской задачи и т.д. В обыденной и профессио­нальной жизни мы часто сталкиваемся с такими ситуациями, когда нам надо оце­нить сравнительную значимость ошибок 1-го и 2-го рода. Например, судья или при­сяжные, определяя виновность или невиновность подсудимого, должны для себя ре­шить, что более значимо: признать невиновного виновным или виновного невинов­ным. Установка на «гуманность» диктует правило: пусть будут оправданы десять преступников, чем пострадает один невиновный. «Репрессивная» установка пред­полагает другое правило: пусть пострадают десять невиновных, лишь бы один ви­новный не ушел от наказания.

Принятие или отвержение статистической гипотезы не является единственным условием принятия или не принятия экспериментальной гипотезы. Если статисти­ческая гипотеза отвергнута, то исследователь может это реализовать по-разному. Он может завершить эксперимент и предпринять попытку выдвижения новых гипо­тез. Экспериментатор может провести новое исследование на расширенной выбор­ке с использованием модифицированного экспериментального плана и т.д. «Отри­цательный» результат, как говорят опытные экспериментаторы, тоже результат.

С позиций критического рационализма «отрицательные» выводы, отвергающие экспериментальную гипотезу, — это главный результат любого эксперимента, так как сам эксперимент есть способ выбраковки нежизнеспособных гипотез. Отклоне­ние экспериментальной гипотезы отнюдь не означает, что теорию, следствием кото­рой она являлась, следует сразу отбросить. Возможно, неверно сформулирована тео­ретическая гипотеза: в прямой вывод из теории может вкрасться ошибка. Не исклю­чено, что теоретическая гипотеза верна, но ее экспериментальная версия некоррек­тно сформулирована. При этом зачастую даже подтверждение экспериментальной гипотезы не свидетельствует о подтверждении теории. Допустим, исходя из кон­цепции фасилитации, мы предполагаем, что эмоциональная поддержка действий испытуемого будет приводить к более успешному решению задач. Но вместо пре­вентивной эмоциональной поддержки любых проявлений интеллектуальной актив­ности мы в эксперименте поощряли испытуемого за хорошую работу по окончании решения задания. Разумеется, эффект будет обнаружен, но никакого отношения к исходной теоретической гипотезе он не имеет.

Рассмотрение различных частных случаев подтверждения или неподтверждения конкретных экспериментальных гипотез — дело увлекательное и вполне доступное любому студенту, который усвоил азы психологического экспериментирования. Предположим, что экспериментальная гипотеза подтверждена или, следуя строгой логике К. Поппера, не опровергнута. Требуется решить проблему обобщения резуль­татов эксперимента: на какие группы испытуемых могут быть распространены вы­воды, в каких внешних условиях будут воспроизводиться результаты, не будет ли влиять на результаты исследования смена экспериментатора?

В отличие от классического естествознания, экспериментальный результат в психологии должен быть инвариантен (неизменен) по отношению не только ко всем объектам данного типа, к пространственно-временным (и некоторым другим) усло­виям проведения эксперимента, но и к особенностям взаимодействия эксперимен­татора и испытуемого, а также к содержанию деятельности испытуемого.

1. Обобщение по отношению к объектам. Если мы провели эксперимент на 30 испытуемых — мужчинах в возрасте от 20 до 25 лет, принадлежащих к семьям из среднего класса, обучающихся на 2-3-м курсах университета, то, очевидно, нуж­но решить следующую проблему: на какую популяцию распространить результаты? Предельным обобщением будет отнесение выводов ко всем представителям вида Homo sapiens. Обычно исследователи заканчивают первую экспериментальную часть своей работы предельно широким обобщением. Дальнейшая исследователь­ская практика сводится не только к уточнению, но и к сужению диапазона примени­мости найденных закономерностей.

Исследования Скиннера по оперантному обучению на крысах, голубях и др. дали результаты, которые автор распространил на представителей других видов, занима­ющих верхние ступени эволюционной лестницы, в том числе и на человека. Экспе­рименты И. П. Павлова по выработке классических условных рефлексов у собак по­зволили выявить закономерности высшей нервной деятельности, общие для всех высших животных. Феномены Ж. Пиаже воспроизводятся при исследовании групп детей во Франции, США, России, Израиле и т.д.

Ограничителями генерализации выступают внепсихологические характеристи­ки популяции: 1) биологические и 2) социокультурные.

К основным биологическим характеристикам относятся пол, возраст, раса, конституциональные особенности, физическое здоровье. В дифференциально-пси­хологическом исследовании выявляются изменения зависимости между двумя пе­ременными, которые относятся к дополнительным признакам объекта изучения.

Социокультурные особенности являются вторым важнейшим ограничением обобщения результатов. Решается проблема возможности распространения данных на представителей других народов и культур в кросскультурных исследованиях. Аналогичная работа проводится по уточнению влияния на результаты эксперимен­та таких дополнительных переменных, как уровень образования и уровень доходов испытуемых, классовая принадлежность и т.д.

Бывает, что результаты эксперимента можно применить лишь к той популяции, представители которой вошли в состав экспериментальных групп. Но и в этом слу­чае существует проблема: можно ли данные, полученные на экспериментальной выборке, распространить на всю популяцию? Решение этой проблемы зависит от того, насколько в ходе планирования исследования и формирования эксперимен­тальной выборки соблюдалось требование репрезентативности.

Для проверки выводов, во-первых, проводят дополнительные эксперименты на группах представителей той же популяции, не вошедших в первоначальную выбор­ку. Во-вторых, стремятся максимально увеличить в уточняющих экспериментах чис­ленность экспериментальной и контрольных групп.

2. Условия исследования. В психологическом эксперименте важны не столько пространственно-временные факторы (в отличие от физического), сколько условия деятельности испытуемого, а тем более — особенности заданий. В какой мере влия­ют на результат вариации инструкции, материала заданий, действий испытуемого, предусмотренных в ней, вид мотивации, присутствие или отсутствие «обратной свя­зи»? На все эти вопросы нельзя ответить, ограничившись проведением одного экс­перимента. Исследователь должен варьировать в последующих экспериментальных сериях дополнительные переменные, относящиеся к характеристикам эксперимен­тального задания, чтобы установить, являются ли результаты инвариантными по отношению к задаче испытуемого.

Классическим примером влияния особенностей задачи, решаемой испытуемым, на результат эксперимента стали психофизические исследования абсолютных по­рогов чувствительности.

«Слепой метод» позволяет исключить влияние на результат знания испытуемого о том, когда и какое воздействие он получает.

3. Экспериментатор. Проблеме влияния экспериментатора на результаты ис­следования было уделено достаточно внимания в этой книге. Следует лишь напом­нить, что психология, в отличие от других научных дисциплин, не может полностью исключить, «вынести за скобки» влияние личностных черт, мотивации, компетент­ности исследователя в ходе эксперимента.

«Двойной слепой опыт» позволяет контролировать влияние ожиданий экспери­ментатора на результаты исследования. Однако полный контроль воздействия ин­дивидуальных особенностей экспериментатора предполагает применение фактор­ного плана вида К х L х М, где в качестве дополнительной переменной выступают экспериментаторы, различающиеся по полу, национальной принадлежности, воз­расту, индивидуально-психологическим особенностям и т.д.

Инвариантность результатов по отношению к личности экспериментатора осо­бенно часто нарушается в социально-психологических и дифференциально-психо­логических исследованиях.

Вариация результатов исследования, определяемая влиянием экспериментато­ра, описана в большинстве практических руководств по проведению психологиче­ского эксперимента.

Подведем итог. Исследователь может совершить две ошибки относительно гипо­тезы: 1) принять неверную экспериментальную гипотезу и 2) отвергнуть верную экспериментальную гипотезу. В эксплораторном (поисковом) эксперименте опас­нее ошибка 2-го рода. В конфирматорном (уточняющем) эксперименте большее зна­чение имеет ошибка 1 -го рода. Увеличение объема выборки и статистической досто­верности вывода способствует минимизации ошибки 1-го рода.