Файл: Т. В. Корнилова Экспериментальная психология.doc

Группа испытуемых	Несбалансированный латинский квадрат	Сбалансированный латинский квадрат
1 2 3 4 5 6	АБВГДЕ ВДГАЕБ ДВАЕБГ БГЕВАД ГЕБДВА ЕАДБГВ	АБВГДЕ БГАЕВД ВАДБЕГ ГЕБДАВ ДВЕАГБ ЕДГВБА

Схема 10.1. Латинский квадрат при планировании многоуровневого эксперимента. Прописными буквами обозначены шесть уровней экспериментального фактора.

Схема сбалансированного квадрата отличается тем, что в ней каждому уровню НП один раз непосредственно предшествует каждый Другой уровень. Эффекты последовательности, связанные с влиянием одного уровня НП на другой, не снимаются этими планами, но контролируются путем усреднения полученных показателей ЗП по каждому уровню, занимающему разное место в каждой последовательности. Схемы позиционного уравнивания могут выступать в качестве интраиндивидуальных планов. Но разные последовательности уровней, в каждой из которых каждое условие НП представлено только один раз, могут предъявляться и разным группам испытуемых. В подобном случае эксперимент называется кроссиндивидуальным. Эквивалентные группы будут выполнять экспериментальные задания на всех уровнях НП, но будут отличаться между собой именно порядком предъявления уровней. Итак, порядок предъявления становится в таком случае второй НП.

Экспериментальным контролем в такой кроссиндивидуальной схеме охвачены все переменные, связанные с межиндивидуальными различиями: все испытуемые проходят через каждый уровень первой, основной с точки зрения проверяемой гипотезы НП. Контроль эффектов последовательностей осуществляется при этом усреднением показателей ЗП по совокупности позиций одного и того же уровня во всех последовательностях. Понятно, что эффекты последовательности – одна из основных угроз внутренней валидности в любом многоуровневом эксперименте, будь то интраиндивидуальный или кроссиндивидуальный эксперимент.

Схемы позиционного уравнивания и случайной последовательности (рандомизации) при переходе от бивалентного эксперимента к многоуровневому принципиально не меняются, но обычно предполагают дополнительные усилия экспериментатора при составлении последовательности проб по выравниванию числа уровней в разных участках последовательности, т.е. и во временной перспективе их реализации. Так, вместо случайной стратегии в интраиндивидуальном многоуровневом эксперименте обычно применяется квазислучайная: предполагается случайный порядок разных уровней экспериментального фактора в выбранном отдельном отрезке общей последовательности. Квазислучайный контроль последовательности включает нарушение рандомизации, поскольку при составлении общей последовательности проб дополнительно выравнивается (балансируется) их представленность в разных ее частях. В противоположном случае случайно может проявиться неравномерность в распределении более высоких и более низких уровней фактора (по номерам предъявлений уровней).

Контроль фактора времени при интраиндивидуальных многоуровневых схемах становится отдельной проблемой, которая частично может решаться переходом к кроссиндивидуалъному эксперименту. Тогда простейшим вариантом будет, например, схема реверсивного уравнивания: первая группа испытуемых получает условия АБСД, а вторая – ДСБА, т.е. ту же последовательность в обратном порядке. Если психологическая гипотеза допускает анализ усредненных по группе показателей, то при такой схеме остается вопрос о степени контроля побочных переменных, в частности, о возможности рассмотрения фоновых изменений показателей ЗП во времени как линейных. Позиционное уравнивание является адекватной схемой только в случае выполнения последнего условия и симметричности эффектов переноса.

Ограничения при переходе к кроссиндивидуальным схемам связано в первую очередь с решением проблем содержательного планирования.

Латинский квадрат может быть применен в обоих типах схем – интраиндивидуальных и кроссиндивидуальных. Как и другие схемы, эта форма контроля не снимает эффектов переноса, а значит, в случаях неоднородных или асимметричных эффектов (влияния одного уровня НП на другой) усреднение данных происходит при плохой внутренней валидности.

Если бы все эффекты влияния одного уровня НП на другой были бы симметричными и связанными только с одним предшествующим уровнем НП, то сбалансированный квадрат считался бы лучшей факторной схемой для многоуровневого эксперимента. Однако в многоуровневом эксперименте экспериментальные пробы образуют ряд, в котором отличаются не только сами по себе уровни НП, но и предшествующие им последовательности уровней НП. В результате возникают такие эффекты ряда, как эффект центрации, где в наиболее благоприятных условиях оказываются средние члены ряда.

Экскурс 10.4

Обратной стороной такого рода эффектов является закономерность, выявленная в ситуации запоминания бессмысленных слогов в индивидуальных экспериментах Г. Эббингауза. Эта закономерность была названа «эффект края». Она заключалась в том, что значения ЗП изменялись в зависимости не от уровня НП (слоги были равной трудности для запоминания), а от номера слога в общем ряду стимулов. Эффективность воспроизведения слогов в середине ряда была хуже, чем по краям запоминаемой последовательности. Не рассматривая ее интерпретаций, заметим, что она представляет собой как бы чистый вариант эффекта центрации, т.е. очищенный от основного фактора величины уровней НП.

10.1.3. Представление экспериментальных эффектов как ОРД факторов

Влияние каждой независимой переменной, или основной результат действия (ОРД) фактора, вычисляется аналитически или графически как разница значений ЗП между условиями, отличающимися по этому фактору.

Продолжим рассмотрение примера из статьи С. Московичи и Ф. Бушини [44]. В главе 6 на ее основе демонстрировалась взаимосвязь гипотез – теоретической («гипотеза соответствия» в психологии масс) и экспериментальной. Последняя предполагала такое отношение между НП «источник сообщения» и ЗП «показатели влияния его на согласие испытуемых с представленным в задаче решением проблемы», которое отражало бы более сильное влияние условия приписывания сообщения «большинству», чем «меньшинству».

Экскурс 10.5

Итак, авторы хотели, во-первых, экспериментально продемонстрировать основную закономерность влияния большинства на мнения людей (респондентов). Во-вторых, они предполагали учесть влияние еще одной переменной – характеристики самого сообщения, которое может быть «предвзятым» и «непредвзятым». Уточняли общую гипотезу, рассматривая эффекты влияния большинства и меньшинства отдельно для предвзятых и непредвзятых текстов, описывающих решения людей в той или иной проблемной ситуации. Неизвестными до получения опытных данных были влияния со стороны сочетания условий – взаимодействий переменных. Предполагалось и удалось продемонстрировать, что меньшинство при условии непредвзятого сообщения оказывает более сильное влияние на согласие с заданным решением, чем при условии предвзятого текста. Из анализа данных литературы такого ожидания – более сильного эффекта непредвзятых сообщений, исходящих от меньшинства, не следовало. Авторы внесли уточнение в предполагаемый базисный процесс, стоящий за эффектом когнитивного искажения умозаключений при принятии решений людьми, учитывающими источник сообщения. Оно было понято иначе: не как эффект прямого, а как эффект косвенного влияния содержания сообщений. Тем самым потребовался переход к новому показателю ЗП – сравнению разбросов оценок, а не средних баллов прямого согласия. Исходная гипотеза соответствия предполагала, что когнитивные искажения информации, вызывающие искажение процедур логического вывода, свойственны большинству, приученному к структурам речей политических ораторов, способам построения текстов газетных сообщений и т.д. Из ряда работ было известно, что меньшинство способно изменить некоторые из задаваемых в сообщениях искажений за счет того, что приписывание источника сообщений меньшинству повышает критичность мышления людей, в то время как сообщения, приписываемые большинству, воспринимаются некритично.

В результате авторы уточнили возможности распространения эффектов когнитивного искажения на переменную «влияние меньшинства» (табл. 10.1).

Таблица 10.1

Средние величины косвенного влияния источника и характера сообщений

Источник Характер сообщения		Первая НП
		Меньшинство	Большинство	Среднее
Вторая НП	Непредвзятый Предвзятый	0,33 0,17	0,19 0,25	0,26 0,21
	Среднее	0,25	0,22

В качестве показателя ЗП авторы использовали индексы косвенного влияния сообщения на мнение респондентов – испытуемых, выражающих согласие или несогласие с тем или иным принятием решения применительно к ситуации, описанной в тексте сообщения.

Полученные результаты свидетельствуют в пользу первого из предполагавшихся в гипотезе отношений между НП и ЗП: предвзятое сообщение, если его источником названо большинство, оказывает более сильное влияние на согласие с принятием решения, чем сообщение непредвзятое. Иными словами, более сильным эффект косвенного влияния большинства оказывается именно для искаженных (предвзятых) сообщений, что полностью отвечает «гипотезе соответствия» и уточняет роль второго фактора – характеристики самого сообщения. Взаимодействие двух экспериментальных факторов хорошо отражает график; эффект совместного влияния уровней первой и второй НП не складывается из ОРД каждой переменной в отдельности (рис. 10.1).

Рис. 10.1. Графическое изображение представленных в табл. 10.1 результатов. Вторая НП на графике представлена двумя линиями – для условий «предвзятого» и «непредвзятого» сообщения.

Не вполне ожидаемым по величине стал в этом исследовании больший эффект влияния меньшинства для непредвзятых сообщений. Именно он позволил авторам считать оправданным основное сделанное ими допущение об изучаемом базисном процессе: исходная гипотеза соответствия репрезентативна, т.е. адекватна описанию процессов восприятия сообщений на бессознательном уровне мыслительной деятельности. Уровень осознания – и тем самым большей критичности – с большей вероятностью включается в регуляцию умозаключений людей именно тогда, когда источник сообщения приписывается меньшинству. Это расхождение двух базисных составляющих – более и менее критичного принятия текста – усиливается, когда в сравнение включается анонимный источник (приписываемые ему искаженные сообщения еще больше влияют на когнитивные искажения в умозаключениях респондентов). Однако вернемся к табл. 10.1, чтобы показать, как именно аналитически подсчитывают эффекты влияния каждой НП, или каждого экспериментального фактора.

Эффект переменной «источник сообщения» можно представить как разницу средних, взятых для каждого из двух условий по второй переменной: 0,25 – 0,22 = 0,03. Эффект влияния, или основной результат действия переменной «характер сообщения», соответственно будет представлен разницей средних, также взятых по уровням другой переменной: 0,26 – 0,21 = 0,05.

Графически ОРД второй НП «характер сообщения» будет выглядеть как расстояние между двумя прямыми, опущенными на ось ординат (показатели ЗП) из точек, являющихся средними для каждого из двух отрезков, связующих значения ЗП по условиям непредвзятое и предвзятое сообщение. Понятно, что это расстояние – разница в показателях ЗП – будет равна 0,05; так оно было подсчитано и аналитически.

10.1.4. Оценка эффектов взаимодействия экспериментальных факторов

Указанный в разделе 10.1.3 способ подсчета ОРД факторов предлагается Р. Готтсданкером в качестве универсального. Экскурс 10.5 показывает, насколько трудно согласиться с тем, что именно подсчитанные величины отражают силу экспериментального эффекта. Для факторных экспериментов графическое изображение полученных данных обычно сочетается с оценкой значимости основных результатов действия переменных и эффектов взаимодействий согласно процедурам дисперсионного анализа. Основные преимущества этого типа статистических решений – сравнение нескольких рядов средних (а не двух, как при обычном использовании статистических критериев проверки нуль-гипотез для оценки различий выборочных средних ЗП в экспериментальном и контрольном условиях) и определение значимости эффектов взаимодействий экспериментальных факторов.

Выпущен ряд пособий для знакомства психологов с основами реализации этих процедур [15, 66]. Они помогают понять принципы формулирования нуль-гипотез при использовании этого метода обработки данных. Однако в этих пособиях не обсуждаются особенности планирования экспериментов с точки зрения адекватности перехода от психологических гипотез к статистическим, как и те специальные допущения, которые учитываются исследователем при принятии решения об использовании таких схем обработки данных (например, дисперсионный анализ), без рассмотрения которых интерпретация результата действия НП как эффекта воздействия оказывается недостаточно обоснованной.

Так, уровни качественной НП, отличающей подобранные группы испытуемых, часто не могут выглядеть как уровни воздействий. Например, речь идет о различных возрастах или разных уровнях мотивации, измеренной в качестве латентных диспозиций. По существу, имеются в виду квазиэкспериментальные исследования, для которых осуществлен подбор групп, отличающихся по какому-то фактору индивидуальных различий. Однако квазиэксперимент как эксперимент с ограниченными формами контроля экспериментальных факторов предполагал бы другие схемы обработки данных. Это в первую очередь схемы, направленные на выделение интересующего – основного согласно гипотезе – базисного процесса, из группы сопутствующих переменных, всегда имеющих место, если базисная переменная отражает интеллектуальные или личностные особенности испытуемых. Традиционно на эти психологические данные налагаются схемы обработки, исходящие из так называемой фишеровской статистики, основанной на принципе изолированных условий.

Дисперсионный анализ, проведенный для представленных в табл. 10.1 результатов, показал статистически значимое влияние для ОРД переменной «источник сообщения» и для эффекта взаимодействия двух варьируемых факторов. ОРД второй переменной в силу указанного перекреста данных по ее условиям не оказался статистически значимым, т.е. без графического представления этот результат действия (переменная «характер сообщения») мог бы быть 'упущен.