Объем выборки

Желательно рассчитывать объем необходимой выборки, используя методы математического планирования эксперимента. Но на практике это происходит редко, так как для большинства случаев требуются предварительные эксперименты с целью получения хотя бы примерных параметров изучаемых явлений, и, кроме того, изучение методов, процедур планирования требует немалого времени. Даже если предполагается использование для этих целей прикладных компьютерных программ, психолог должен достаточно ясно представлять концепцию планирования.

Определение объема выборки обусловлено исследовательскими задачами. Например, в перечень поставленных задач входит исследование некоторого психического феномена, и вами принято решение о том, чтобы влияние этого феномена (психического качества) на другие психические феномены (качества) рассматривать, сопоставляя экспериментальную и контрольную группы. Вами обосновывается существование или отсутствие изучаемого феномена в экспериментальной группе и то же самое — в контрольной группе. Затем формируются группы, которые должны быть одинаковы или схожи по всем релевантным для вашего эксперимента параметрам, но различаться по тому параметру, который выступает основанием для выделения экспериментальной и контрольной групп. Под релевантными имеются в виду параметры, которые по вашим предположениям могут оказывать влияние, или вы знаете, что они оказывают влияние, на изучаемый феномен.

Практически всегда психологи стараются достичь сходства между экспериментальной и контрольной группой по возрастному и половому составу. В большинстве случаев для выявления различий на достаточно значимом уровне суммарный объем экспериментальной и контрольной групп должен быть не менее 50 испытуемых, при условии хотя бы приблизительного равенства числа людей в одной и другой группах. Нередко сформировать экспериментальную группу труднее, чем контрольную. Чем меньше контрольная группа, тем больше должен быть суммарный объем выборки.

Объем при планируемом корреляционном анализе

Если в последующей обработке экспериментальных данных планируется проводить корреляционный анализ, то объем выборки должен быть не менее 30-35 человек. По-моему опыту, коэффициенты корреляции менее 0,35 не заслуживают большого внимания. Если считать достаточно выраженной тесноту связи при величине коэффициента корреляции 0,35 и выше, то мы должны вспомнить о том, что значимыми на уровне 5% коэффициенты корреляции можно считать при величине выборки более 35 человек. Если нет оснований ожиданий тесных связей между параметрами, но, тем не менее, хотелось бы доказать наличие достоверно значимых связей, то лучше брать выборку 40-50 человек.

В психологических исследованиях меньшие уровни значимости (например Р=10%) обычно не рассматривают как заслуживающие внимания. Наиболее важные выводы, особенно обосновываемые только на данных корреляционного анализа, желательно подтверждать, ссылаясь на уровень значимости 1%, например, в случае необходимости доказать ретестовую надежность методики.

Объем при планируемом факторном анализе

Если вы в обработке данных планируете использовать факторный или компонентный анализ, хотите выявить факторы, то следует иметь предположение относительно числа факторов, при котором возможна удовлетворительная содержательная интерпретация полученной факторной структуры.

Обычно в процессе факторной обработки выявляются следующие тенденции.

1) Чем меньше признаков, в совокупности которых выявляют факторы, тем больше будет обнаружено признаков, которые ни в одном факторе не имеют выраженной нагрузки. Обычно такие признаки удаляют из последующих шагов факторного анализа. (Если только для факторного анализа не оставлены признаки, образующие относительно гомогенную группу, т.е. тесно связанные с одним психическим феноменом).

2) Чем больше признаков, тем больше выявляется факторов и тем более неустойчива факторная структура. Прежде всего, она сильно может измениться, если будут взяты данные, полученные на другой выборке, даже сходной с первой по многим параметрам. Неустойчивость факторной структуры не позволяет делать надежные выводы, принимать обоснованные решения при содержательной обработке, если они строятся только на результатах факторного анализа.

Количество испытуемых, признаков (измеряемых параметров) и факторов — величины взаимосвязанные при математико-статистическом анализе. Надежные выводы о факторной структуре могут быть получены в том случае, если количество испытуемых в выборке не менее чем в три раза превышает число признаков, включаемых в факторный анализ (т.е. параметров, которые вы считаете релевантными и место которых в факторной структуре вам как исследователю интересно выяснить).

Наконец, следует учесть, что уже в ходе первичной обработки данных может выясниться, что некоторое количество протоколов (заполненных листов для ответа) не может быть взято в обработку. Частые причины такой отбраковки: нет ответов на все вопросы, задания и т.п.; в качестве ответов есть записи, не предусмотренные инструкцией; по характеру ответов видно, что испытуемый неправильно понял инструкцию; есть "выскакивающие варианты" и др.

Конечно, забракованных протоколов может и не оказаться, но если вы запланировали набрать минимально необходимое количество, то могут возникнуть трудности — может оказаться, что расширить объем при необходимости сложно или невозможно. Поэтому лучше сразу обследовать испытуемых примерно на 10% больше требуемого объема, т.е. с запасом. На практике, случаи, когда студент с тем же набором методик продолжает увеличение выборки, встречаются реже, чем противоположные. Наращивание выборки является обычным явлением в штатных исследовательских группах, для которых обследования являются профессиональной деятельностью. Но в инициативных исследованиях, проводимых единолично, дело обстоит иначе. В них почти всегда что-то мешает "добрать" объем.