скачать doc
ПРЕДЫДУЩИЕ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ СХЕМЫ В ПРИЛОЖЕНИИ К МНОГОУРОВНЕВОМУ ЭКСПЕРИМЕНТУ
В предыдущих главах были описаны две основные экспериментальные схемы. Это — межгрупповая схема, при которой .каждое экспериментальное условие предъявляется отдельной группе испытуемых, я схема внутри индивидуальных проверок. Обе эти схемы будут рассмотрены теперь в связи с многоуровневым экспериментом. Из этого анализа 'будет понятно, почему исследователей привлекает еще одна, третья, основная схема, которая будет описана в следующем разделе.
Межгрупповые схемы
Калфи и Андерсол (1971) применили в своих экспериментах па запоминание межгрупповую схему- Они использовали шесть различных интервалов между элементами запоминаемого списка: 1, 2, 3, 4, 10 и 20 с. Каждый интервал предъявлялся отдельно группе в 20 человек; таким образом, в опытах участвовало всего 120 человек. (И это была только четвертая часть обширного исследования, где в общем участвовало 480 человек!) Испытуемые распределялись по уровням (независимой переменной) случайно, по мере того как они приходили па опыты. Один недостаток использования межгрупповой схемы в многоуровневом эксперименте очевиден сразу. Поскольку для каждого уровня требуется большое количество испытуемых, то (с целью уравнивания ) общее необходимое количество испытуемых становится нереально большим.
Схемы с инграиндивидуальным контролем
Вы, конечно, помните, что в первых экспериментах, описанных в этой книге, основная «угроза» внутренней вали/шести заключалась в случайных изменениях во времени и в эффектах последовательности, поскольку различные условия предъявлялись одному и тому же испытуемому. Здесь необходимо было организовать контроль по отношению к тому же испытуемому. Тремя видами интра- или внутриинднвидуального контроля были: регулярное чередование (наушники), позиционное уравнивание (фортепьянные пьесы) и случайная последовательность (томатный сок). Схему индивидуального эксперимента использовал и Хик в своем исследовании числа альтернатив и времени реакции: в этом эксперименте он был единственным испытуемым. Однако эта схема может быть использована и при участии нескольких испытуемых, что является более типичным. Тогда описанный выше контроль организуется в отношении каждого испытуемого. Если предъявляется подряд большое количество проб и испытуемый не должен знать уровень независимой переменной в каждой из них, обычно используется случайный порядок предъявлении. Например, в одном эксперименте (Готтсданкер и Уэй, 1966) варьировался в случайном порядке интервал между двумя сигналами, на которые следовало давать ответ. Все интервалы были короткими: 50, 100, 200, 400 и 800 мс. Экспериментаторы проверяли гипотезу о том, что время реакции на второй сигнал будет равномерно сокращаться по мере увеличения интервала (до некоторого значения). Было, конечно, важно, чтобы испытуемый не знал, .каким будет следующий интервал. В серии из 100 проб каждый из пяти уровней (длительности интервала) появлялся в случайном порядке 20 раз. Всем восьми испытуемым предъявлялась одна и та же случайная последовательность интервалов.
Однако схема внутрииндивидуального контроля непригодна как в многоуровневом эксперименте, требующем позиционно уравновешенной последовательности, та-к и в экспериментах, где предъявление каждого условия длится достаточно долгое время (как при заучивании
фортепьянных пьес). Позиционно уравненную последовательность для двух условий мы записали ранее как АББА, где А или Б представляют пробу с одним условием. Для многоуровневого эксперимента внутри-индивидуальный позиционно уравненный порядок для шести уровней выглядел бы следующим образом:
АБВГДЕЕДГВБА. Однако при большой длительности каждой пробы предъявление всей последовательности каждому испытуемому было бы практически неосуществимым.
СХЕМЫ С ПОЗИЦИОННЫМ КРОСС-ИНДИВИДУАЛЬНЫМ УРАВНИВАНИЕМ
Мы только что видели, что в многоуровневом эксперименте схема межгруппового сравнения может потребовать слишком много испытуемых для уравнивания групп, а схема внутрииндивидуального контроля — слишком много времени на каждого испытуемого для элиминирования влияний последовательности. Выход состоит в том, чтобы каждому испытуемому предъявлять каждое условие, контроль же влияния последовательности проводить по всем испытуемым.
В результате одни и те же испытуемые будут проведены через все уровни и каждому испытуемому каждый уровень будет предъявлен только раз. Однако одному испытуемому (или группе) условия будут предъявлены в последовательности АБВГДЕ, другому же испытуемому (или группе) — в последовательности ЕДГВБА. Такие схемы обычно объединяют со схемами внутрииндивидуального контроля, относя их .к одному классу — схемам с повторными замерами, поскольку здесь каждому испытуемому предъявляется больше одного условия. Однако между ними имеется весьма важное различие. При использовании внутрииндивидуального контроля пробы, предъявляемые каждому испытуемому, составляют полный эксперимент. Что же касается внутренней валидности, то группа испытуемых используется для улучшения надежности, а не для контроля систематического смешения. Если применяется кросс-индивидуальный контроль, то заранее известно, что результаты каждого испытуемого будут искажены систематическим смешением. Для преодоления же этого систематического смешения требуется более одного испытуемого, Теперь мы опишем три наиболее распространенные схемы для многоуровневых экспериментов, использующих кросс-индивидуальное уравнивание.
Реверсивное уравнивание
Реверсивное (обратное) уравнивание — это схема, которую мы только что обсуждали. Она может быть представлена следующим образом:
Группа Последовательность испытуемых условий (уровней)
1 ВБАГД (вообще любая)
2 ДГАБВ (обратная ей)
Это означает, что используется только две последовательности уровней. Как мы только что показали, они не обязательно должны быть АБВГДЕ и ЕДГВБА, где А означает наименьший уровень независимой переменной и Е — наибольший уровень. Здесь вообще могут быть разные варианты. Например, в другой части экспериментов Готтсданкера и Уэй, о котором говорилось выше, в одном блоке проб временной интервал между двумя стимулами оставался постоянным. Одной группе из четырех испытуемых предъявлялось пять блоков по 100 проб с временными интервалами в следующем порядке: 50, 100, 200, 400 и 800 мс (т. е. АБВГД). Порядок предъявления для другой группы из четырех испытуемых был: 800, 400. 200, 100 и 50 мс (т. е. ДГВБА).
Реверсивное уравнивание обеспечивает для каждого уровня одну и ту же среднюю позицию по двум последовательностям. Так, для двух показанных на диаграмме порядков ВБАГД и ДГАБВ уровень Д находится в позиции 5 и 1 при среднем 3; уровень Г — в позиции 4 и 2 при среднем, снова равном 3, и т. д. Это уравнивание обеспечивает хороший контроль влияния последовательности, только если эффект переноса однороден, т.е. альный контроль, то заранее известно, что результаты каждого испытуемого будут искажены систематическим смешением. Для преодоления же этого систематического смешения требуется более одного испытуемого, Теперь мы опишем три наиболее распространенные схемы для многоуровневых экспериментов, использующих кросс-индивидуальное уравнивание.
Реверсивное уравнивание
Реверсивное (обратное) уравнивание — это схема, которую мы только что обсуждали. Она может быть представлена следующим образом:
Группа Последовательность испытуемых условий (уровней)
1 ВБАГД (вообще любая)
2 ДГАБВ (обратная ей)
Это означает, что используется только две последовательности уровней. Как мы только что показали, они не обязательно должны быть АБВГДЕ и ЕДГВБА, где А означает наименьший уровень независимой переменной и Е — наибольший уровень. Здесь вообще могут быть разные варианты. Например, в другой части экспериментов Готтсданкера и Уэй, о котором говорилось выше, в одном блоке проб временной интервал между двумя стимулами оставался постоянным. Одной группе из четырех испытуемых предъявлялось пять блоков по 100 проб с временными интервалами в следующем порядке: 50, 100, 200, 400 и 800 мс (т. е. АБВГД). Порядок предъявления для другой группы из четырех испытуемых был: 800, 400. 200, 100 и 50 мс (т. е. ДГВБА).
Реверсивное уравнивание обеспечивает для каждого уровня одну и ту же среднюю позицию по двум последовательностям. Так, для двух показанных на диаграмме порядков ВБАГД и ДГАБВ уровень Д находится в позиции 5 и 1 при среднем 3; уровень Г — в позиции 4 и 2 при среднем, снова равном 3, и т. д. Это уравнивание обеспечивает хороший контроль влияния последовательности, только если эффект переноса однороден, т.е. если предполагается, что позиция 1 влияет так же на позицию 2, 'как позиция 2 на 3, или 3 на 4, или 5 на 6.
Однако эффект переноса может быть неоднороден, как это было показано в главе 2, применительно к внутрииндивидуальной схеме; тогда .возникает серьезная проблема. Предположим, что существуют эффекты научения, которые равномерно улучшают ответ вплоть до третьей пробы, но не дальше. Для испытуемых, которым предъявляется последовательность ВБАГД, последние три уровня — А, Г и Д — будут в одинаково «выгодном положении». Для испытуемых, которым предъявляется обратная последовательность ДГАБВ, последние уровни — А, Б и В — будут также в одинаково «выгодном положении». Поэтому уровень А, находящийся в середине обеих последовательностей, будет иметь наибольшее преимущество, а В и Д — наименьшее. Если же эффект переноса связан с утомлением, а не научением, то теперь уровень в середине обеих последовательностей окажется в наиболее неблагоприятном положении.
Если эффект переноса различен в различных последовательностях, то величина переноса оказывается переменной, производящей смешение. В только что разбиравшейся последовательности ВБАГД 'величина переноса для В равна 0 (поскольку это первое условие), для Б — 1 и для А, Г и Д — 2 (поскольку перенос не увеличивается после третьей пробы). Аналогично для обратной последовательности — ДГАБВ — величины переноса будут: 0 для Д, 1 для Г и 2 для А, Б, В. Общий суммарный эффект переноса будет 'равен: 4 для А, 3 для Б и Г> 2 для В и Д. Из-за неэффективности в подобных случаях схемы реверсивного уравнивания исследователи обратились к схемам, 'которые обеспечивают лучший контроль. Они и будут сейчас описаны.
Полное уравнивание
Для того чтобы избежать систематического смешения, возникающего при неоднородном переносе в схеме реверсивного уравнивания, можно использовать все возможные последовательности уровней, вместо двух. Такая схема с полным уравниванием для трехуровневого эксперимента выглядит следующим образом: Группы, испытуемых Последовательности
1 АБВ
2 АВБ
3 БАВ
4 БВА
5 ВАБ
6 ВБА
Так, если бы в исследовании Готтсданкера и Уэй было использовано только три уровня независимой переменной (например 50, 100 и 200 мс), различным испытуемым — или группам испытуемых — были бы предъявлены .следующие шесть последовательностей: 50, 100 200 мс; 50, 200 и 100 мс; 100, 50 и 200 мс- 100, 200 и 50 мс; 200, 50 и 100 мс; 200, 100 н 50 мс. Мы не иллюстрируем полное уравнивание для большего числа уровней независимой переменной (обычно встречающегося в многоуровневых экспериментах) по той причине, что таблица оказалась бы слишком громоздкой. Например, для всех пяти уровней в исследовании Готтсданкера и Уэй потребовалось 120 последовательностей. Так что если бы даже только один испытуемый проводился через одну последовательность, то число испытуемых оказалось бы равным 120- Число последовательностей, необходимых для полного уравнивания, вычисляется как «-факториал, где п — число уровней. Для шести уровней й-факториал находится следующей серией умножений:
6Х5Х4Х3Х2Х1=720.
Поскольку кросс-индивидуальное уравнивание было введено дли сокращения числа испытуемых по сравнению с их числом в межгрупповой схеме, полное позиционное уравнивание используется крайне редко. Нижеследующая схема позволяет сократить число испытуемых, избегая допущения об однородном переносе, необходимом для схемы реверсивного уравнивания,
если предполагается, что позиция 1 влияет так же на позицию 2, 'как позиция 2 на 3, или 3 на 4, или 5 на 6.
Однако эффект переноса может быть неоднороден, как это было показано в главе 2, применительно к внутрииндивидуальной схеме; тогда .возникает серьезная проблема. Предположим, что существуют эффекты научения, которые равномерно улучшают ответ вплоть до третьей пробы, но не дальше. Для испытуемых, которым предъявляется последовательность ВБАГД, последние три уровня — А, Г и Д — будут в одинаково «выгодном положении». Для испытуемых, которым предъявляется обратная последовательность ДГАБВ, последние уровни — А, Б и В — будут также в одинаково «выгодном положении». Поэтому уровень А, находящийся в середине обеих последовательностей, будет иметь наибольшее преимущество, а В и Д — наименьшее. Если же эффект переноса связан с утомлением, а не научением, то теперь уровень в середине обеих последовательностей окажется в наиболее неблагоприятном положении.
Если эффект переноса различен в различных последовательностях, то величина переноса оказывается переменной, производящей смешение. В только что разбиравшейся последовательности ВБАГД 'величина переноса для В равна 0 (поскольку это первое условие), для Б — 1 и для А, Г и Д — 2 (поскольку перенос не увеличивается после третьей пробы). Аналогично для обратной последовательности — ДГАБВ — величины переноса будут: 0 для Д, 1 для Г и 2 для А, Б, В. Общий суммарный эффект переноса будет 'равен: 4 для А, 3 для Б и Г> 2 для В и Д. Из-за неэффективности в подобных случаях схемы реверсивного уравнивания исследователи обратились к схемам, 'которые обеспечивают лучший контроль. Они и будут сейчас описаны.
Полное уравнивание
Для того чтобы избежать систематического смешения, возникающего при неоднородном переносе в схеме реверсивного уравнивания, можно использовать все возможные последовательности уровней, вместо двух. Такая схема с полным уравниванием для трехуровневого эксперимента выглядит следующим образом:
Группы, испытуемых Последовательности
1 АБВ
2 АВБ
3 БАВ
4 БВА
5 ВАБ
6 ВБА
Так, если бы в исследовании Готтсданкера и Уэй было использовано только три уровня независимой переменной (например 50, 100 и 200 мс), различным испытуемым — или группам испытуемых — были бы предъявлены .следующие шесть последовательностей: 50, 100 200 мс; 50, 200 и 100 мс; 100, 50 и 200 мс- 100, 200 и 50 мс; 200, 50 и 100 мс; 200, 100 н 50 мс. Мы не иллюстрируем полное уравнивание для большего числа уровней независимой переменной (обычно встречающегося в многоуровневых экспериментах) по той причине, что таблица оказалась бы слишком громоздкой. Например, для всех пяти уровней в исследовании Готтсданкера и Уэй потребовалось 120 последовательностей. Так что если бы даже только один испытуемый проводился через одну последовательность, то число испытуемых оказалось бы равным 120- Число последовательностей, необходимых для полного уравнивания, вычисляется как «-факториал, где п — число уровней. Для шести уровней й-факториал находится следующей серией умножений:
6Х5Х4Х3Х2Х1=720.
Поскольку кросс-индивидуальное уравнивание было введено дли сокращения числа испытуемых по сравнению с их числом в межгрупповой схеме, полное позиционное уравнивание используется крайне редко. Нижеследующая схема позволяет сократить число испытуемых, избегая допущения об однородном переносе, необходимом для схемы реверсивного уравнивания.
Латинский квадрат
Если мы не хотим использовать осе возможные последовательности, то естественно прийти к идее о случайном выборе из всего их множества. Иногда это и делается. Однако в случайно выбранном наборе последовательностей мало вероятно, что каждый уровень окажется в каждой позиции равное число раз. Поэтому нежелательные последствия 'неоднородного переноса будут по-прежнему существовать.
Выходом будет случайный выбор среди «квадратов», в которых каждый уровень появляется один. раз в каждой позиции. Каждый такой квадрат представляет собой полную экспериментальную схему. Он называется латинским квадратом. Приведем пример одного из 8640 таких квадратов для шести уровней независимой переменной:
Группы испытуемых Последовательности
1 АБВГДЕ
2 ВДГАЕБ
3 ДВАЕБГ
4 БГЕВАД
5 ГЕБДВА
6 ЕАДБГВ
Поскольку в латинском квадрате каждый уровень оказывается в каждой позиции последовательности, естественно, требуется столько групп испытуемых, сколько уровней независимой переменной. Если бы Готтсданкер и Уэй использовали (как это им и следовало сделать) латинский квадрат вместо реверсивного уравнивания, их испытуемые должны были разбиться на пять групп соответственно пяти уровням независимой переменной. Значит, в их опыте должны были бы принять участие пять или десять испытуемых вместо восьми, как это было на самом деле (ведь восемь па пять не делится).
Исследователи обычно вводят ограничение на латинский квадрат. Оно состоит в требовании, чтобы каждому уровню один раз непосредственно предшествовал каждый другой уровень. Такой квадрат называют квадратом. В приведенном выше латинском квадрате это условие не соблюдалось. Например уровню Б только один раз предшествовали уровни A l Д, по три раза Е и ни разу В и Г. Метод получения сбалансированных квадратов приводится в работе Уаге-наара (1969), Вот пример;
Группа испытуемых Последовательности
1 АБВГДЕ
2 БГАЕВД
3 ВАДБЕГ
ГЕБДАВ
ДВЕАГБ
ЕДГВБА
Если бы все эффекты переноса были связаны с непосредственно предшествующим уровнем, сбалансированный квадрат был бы очень эффективен. К сожалению, нет способа проверить, в действительности ли это так. Рассмотрим теперь систематические смешения (влияния последовательности), которые могут возникать даже при полном уравнивании.
Эффекты ряда
В многоуровневом эксперименте уровни независимой переменной образуют ряд — от наименьшего значения к наибольшему. При любой схеме уравнивания — интра- или кросс-индивидуальпой — ответ на данный уровень независимой переменной может различаться в зависимости от того, какими были предшествующие ему уровни: белее низкими, более высокими или смешанными.
Асимметричные эффекты. Об этих эффектах уже говорилось 'в главе 2 в связи с интраиндивидуальными схемами. Таково, например, влияние предшествующего опыта А на Б, но не наоборот. Эта идея может быть распространена на многоуровневые эксперименты с использованием кросс-индивидуального уравнивания. Предположим, имеется пять уровней независимой переменной и использована схема полного уравнивания (т. е. все 120 последовательностей). Поскольку каждому уровню один раз предшествовала каждая из возможных последовательностей остальных уровней, каждому уровню ни разу не предшествовали идентичные. В целом более низким уровням предшествовали более высокие уровни и наоборот. Например, самому низкому уровню не может предшествовать серия еще более 'низких уровней. Если имеется положительный перенос с меньших уровней на большие, но не наоборот, то больше всего от этого пострадает уровень А. Таким образом, асимметричный перенос в многоуровневом эксперименте будет благоприятно или неблагоприятно влиять на уровни в зависимости от степени их удаления от концов всего ряда уровней.
Эффект центрации. Другой эффект ряда был продемонстрирован в эксперименте Дж. Е. Кеннеди и Дж. Ландесмана (1963). Они провели два эксперимента, каждый по схеме латинского квадрата с двумя группами испытуемых. Задачей была токарная обработка де талей, независимой переменной являлась высота рабочей поверхности. Диапазон уровней в одном эксперименте пересекался с диапазоном уровней в другом. Независимой переменной служила высота рабочей поверхности. Зависимой переменной было среднее число деталей, обработанных в течение 3-минутной пробы.
На рис. 7.7 отдельно для каждой группы показаны средние количества обработанных деталей. Интересно, что испытуемые в условии А, где наименьший уровень равнялся 45 см, обнаружили наибольшую продуктивность при 15 см, в то время как испытуемые в условии Б работали на этом уровне относительно плохо. Эта вторая группа, для которой наименьшим был уровень 25 см, показала наилучшие результаты при уровне —5 и +5 см.
В этом эксперименте, таким образом, наиболее благоприятными оказались уровни, близкие к середине ряда, а не к его краям. Это были как раз. те единственные уровни, которым в последовательностях предшествовали как более низкие, так и более высокие уровни. Вы, конечно, можете сказать, что эти средние уровни казались для испытуемых «типичными» и поэтому наиболее удобными. Однако ваше объяснение имеет столько же оснований, сколько и мое. Ясно только одно: в этих опытах обнаружил себя эффект центрации.
Схемы полного позиционного уравнивания и латинского квадрата, в отличие от схемы реверсивного уравнивания. не требуют такого сильного допущения, как однородность переноса от одной позиции к следующей за ней. Однако в них сохраняется допущение, что отношение между настоящим и предшествующими уровнями не играет роли. Целый же ряд данных опровергает это (Поултон, 1973). Оказывается, важно, какие уровни а основном предшествуют: более низкие, более высокие или смешанные.
Как быть!
При использовании кросс-индивидуального уравнивания прежде всего стоит избегать реверсивного уравнивания. Поскольку полное уравнивание, 'как правило, оказывается непрактичным, стоит обращаться к схеме ла-тйнского .квадрата, особенно сбалансированного квадрата. Далее, для избежания отрицательного переноса из-за утомления необходимо разнести пробы во времени. Хорошо также разделить эксперимент на две части и использовать два перекрывающихся ряда уровней независимой переменной. Если впоследствии эффектов ряда не обнаружится, это будет хорошим показателем того, что удалось избежать смешения из-за влияния последовательности. Как мы увидим в следующем параграфе, в многоуровневых экспериментах кросс-индивидуальное уравнивание, действительно, имеет одно важное преимущество перед межгрупповыми схемами. Этот подход слишком хорош, чтобы быть оставленным только потому, что он никогда не приводит к безупречному эксперименту. Каковы возможности этого подхода?
МОЖЕМ ЛИ МЫ ДОВЕРЯТЬ КРИВЫМ!
Использование межгрупповых схем полностью исключит влияния или эффекты последовательности, .которые мы только что обсуждали. Ведь .каждому испытуемому предъявляется один уровень. Однако 'в многоуровневых экспериментах, которые направлены на проверку гипотез точного отношения между независимой и зависимой переменными, остаются другие угрозы внутренней валидности. Мы имеем в виду эксперименты, подобные исследованию Стернберга (1969), .который проверял гипотезу «абсолютно-абсолютного» отношения между объёмом позитивного набора и временем мнемонического поиска, а также экспериментам Хика (1952), который проверял гипотезу «относительно-абсолютного» отношения между числом альтернатив и временем реакции. Вообще говоря, групповые схемы более уязвимы по отношению к первой из этих угроз, чем схемы, использующие принцип уравнивания.
Представимость индивида
На рис- 7.8 (а) представлены вымышленные данные, Демонстрирующие отношение между независимой и зависимой переменными в схеме межгрупповых сравнений.
Каждая маленькая точка соответствует одному испытуемому. Среднее по каждому уровню обозначено большой точкой, а полученная .кривая есть линия, соединяющая средние. Теперь посмотрим, 'как выглядели бы эти данные в идеальном эксперименте, где испытуемый проверялся бы одновременно по всем уровням.
Испытуемого при различных уровнях Независимой переменной. Линии, соединяющие ответы «одного испытуемого», по форме очень похожи на линию, соединяющую средние в (а). Конечно, возможен и другой вариант, когда линия, проходящая через средние, не обязательно так хорошо представляет все индивидуальные кривые, как это .видно, например, на рис. 7-8 (в). Когда межгрупповой эксперимент дает результаты, представленные на рис. 7.8 (а), 'невозможно определить, какая из картин — (б) или (в) — имеет место в действительности. Из-за разброса индивидуальных данных в пределах одного уровня форма кривой оказывается .неопределенной.
Существует два способа уменьшения этой трудности при использовании межгрупповой схемы: подбор сходных испытуемых и использование однородных групп. Если испытуемых провести через предварительные испытания, подобрать испытуемых по одинаковым уровням показанных результатов и затем предъявить гак уравненным .испытуемым различные уровни экспериментальной переменной, то вымышленные данные в виде наборов одинаковых цифр на рис. 7.8 (б) или (в) могут стать действительностью. Цифра 1 будет представлять одну уравненную группу испытуемых, 2 — другую группу и т. д. Тогда мы сможем непосредственно увидеть, 'какая картина верна — отражающая хорошее соответствие, как на (б), или довольно хаотическая, как на (в).
Второй способ основан на использовании одной, но очень однородной группы испытуемых, также может быть подобранной в предварительном эксперименте. Пример результатов такой группы приведен па рис. 7.8 (г). Теперь уже практически :не имеет никакого значения, через какие точки пройдут индивидуальные линии: форма кривых будет примерно одной и той же. Оба описанных метода можно объединить, используя только одну однородную группу и распределяя испытуемых по различным уровням независимой переменной.
В этом пункте может несколько обеспокоить возможное пристрастие экспериментатора при отборе в испытуемые одних индивидов и отвержении других. Однако содержательных выводов о связи исследуемого поведения с уровнем экспериментальной переменной эго ни в коей мере -не коснется. Конечно, они будут относиться лишь к небольшой части популяции. Однако далее будет уже вопрос обобщения, который можно легко решить, исследуя другие гомогенные группы .с более высокими и более низкими уровнями результатов-
Если же вместо всего сказанного будет использовано кросс-индивидуальное уравнивание с предъявлением каждой из пяти последовательностей нескольким испытуемым, то можно будет получить более ясную картину. Хотя кривую для каждой определенной последовательности нельзя будет «очистить» от зашумляющих влияний последовательности, эти влияния будут одинаковыми для всех испытуемых, которым будет предъявлена: - та последовательность. Если, говоря в общем, все индивидуальные кривые для данной последовательности имеют одинаковую форму, это является хорошим свидетельством того, что вся групповая кривая по всем последовательностям действительно представляет индивидуальные данные. Поскольку одному и тому же испытуемому предъявляется каждый уровень независимой пе- . ременной (хотя и не одновременно), кросс-индивидуальная схема больше приближается -к идеальному эксперименту — именно в этом отношении, — чем межгрупповая схема. Она имеет лучшую внутреннюю валид-пость по параметру представленности индивида.
Нет ли искажений?
Если бы вы проводили эксперимент с целью определить, как влияет вес дротика на точность его метания, вы хотели бы быть уверены, что в ваши измерения не вкрались ошибки- Если вы пользуетесь линейкой для измерения при каждом броске величины отклонения дротика от центра мишени, то, естественно, вам бы не хотелось, чтобы на вашей линейке расстояние между отметками 20 и 25 см было в три раза больше расстояния между 5 и 10 см. (Если бы это было так, вы скорее всего вернули бы линейку в магазин оборудования для фокусов.) Точно так же вы забраковали бы весы, стрелка которых едва отклоняется при помещении на них легкого дротика, по сразу же зашкаливает при чуть более тяжелом весе. Вы хорошо знаете, что использование подобных искажающих измерительных устройств приведет к тому, что кривая, отражающая отношение между независимой переменной (весом дротика) и зависимой переменной (величиной ошибки попадания r цель), будет весьма неточной. Вообще говоря, может быть вы и обнаружите, что метание становится более точным по мере увеличения веса. Но вы не сможете про-1 верить гипотезу об «абсолютно-абсолютном» отношении I (например, что происходит уменьшение ошибки на 5 см с увеличением веса; на 1 унцию).
Конечно, вы не собираетесь делать подобных ошибок в своих экспериментах. Однако существует два вида измерений, в которых .нужно приложить особые усилия для избежания искажений. Во-первых, это измерения очень маленьких физических величин. Примером может служить регистрация кожно-гальванической реакции — изменений сопротивления кожи к электрическому току, которые возникают, когда человек пугается или говорит 'неправду. Чтобы зарегистрировать реакцию, электрическое изменение должно быть усилено. Как мы можем быть уверены в том, что двойное увеличение амплитуды движения пера самописца означает двойное увеличение кожно-гальванической реакции? Обычно усилитель имеет максимальную чувствительность к определенной скорости нарастания или уменьшения тока.'Если изменение нарастает либо быстрее, либо медленнее, оно уже не будет усиливаться в такой же пропорции. Итак, существуют такие области психологических исследований, где экспериментатор должен быть совершенно уверен в характеристиках измерительных приборов.
Проблемы искажения возникают и в тех случаях, когда используется психологическое шкалирование. Предположим, мы прошкалировали, как это было описано в одном из предшествующих разделов, шутки от «веселых» до «пустых», используя средние оценки-баллы, Данные группой экспертов. Можем ли мы быть уверены в том, что различие в забавности между шутками, получившими оценку «2» и «4», такое же, как между шутками с оценкой «б» и «8»? Вероятно, нет. Следовательно, если бы мы проводили эксперимент для выяснения того, как .влияет забавность шутки на ее запоминание, и проверяли бы 'какую-то точную гипотезу (например, что запоминаемость растет пропорционально росту забавности), мы не могли бы с уверенностью сказать, подтверждает форма кривой гипотезу или нет. Для правильного проведения такого эксперимента .вы должны использовать более изощренные методы шкалирования, чем те, которые могут быть описаны в этой .книге (см. Торгерсон, 1958). Сейчас же вы должны запомнить, что содержательная интерпретация формы кривых, полученных с помощью субъективного шкалирования переменных, всегда требует доказательства того, что переменные .не были искажены.
В идеальном эксперименте, направленном на проверку гипотезы о некотором точном количественном отношении, не должно быть искажений при измерении независимой и зависимой переменных. Однако в реальном эксперименте всегда есть некоторое искажение. Если искажение настолько велико, что отношение, найденное в действительном эксперименте, не представляет отношения, которое могло бы быть найдено в идеальном эксперименте, то внутренняя .валидность существенно ослаблена.
Ранее в этой главе было показано, что для проверки любой количественной гипотезы — неважно, сформулирована она в количественных терминах или нет — необходимо использовать достаточное число уровней независимой переменной. Слишком малое число уровней приводит к плохой представленности отношения между независимой и зависимой переменными. Внутренней валидности здесь угрожает не столько .ненадежность или смешение, сколько неполнота независимой переменной. Было показано, что, во-первых, групповая кривая может не представлять индивидуальные и, во-вторых, что искаженные результаты измерения будут давать ложное отношение. В обоих случаях отношение между независимой и зависимой переменными оказывается невыявленным. Теперь мы знаем три пути которые могут угрожать внутренней валидности, три причины того, что результаты реального эксперимента могут плохо представлять отношение между независимой и зависимой переменными, которое могло бы быть обнаружено в идеальном эксперименте: (1) ненадежность, ('2} систематическое смешение и (3) неверно найденное отношение.