Материал: Т. В. Корнилова Экспериментальная психология

Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам

Следует отметить, что оценка эффектов взаимодействия переменных – основное преимущество использования факторных схем. Последовательное проведение двух экспериментов с целями проверки по отдельности двух гипотез с одним отношением – о влиянии каждой НП на ЗП – не может дать оценку суммарного эффекта как эффекта взаимодействия сразу двух НП, влияющих на ЗП именно в их сочетании.

Аналитический подсчет взаимодействия факторов по табличным данным строится как разность двух разностей. Для ее вычисления необходимо использовать не средние, расположенные по краям таблицы значения, а значения ЗП внутри клеток. Сначала определим (для того же примера), чьи сообщения – меньшинства или большинства – больше влияли на ПР респондентами при первом условии – непредвзятых сообщений: 0,33 – 0,19 = 0,14. Затем подсчитаем тот же эффект влияния 1-й переменной при втором условии 2-й переменной – предвзятых сообщений: 0,17 – 0,25 = –0,8. После этого можно подсчитать разницу этих вычисленных значений, которая и будет численно представлять величину эффекта взаимодействия экспериментальных факторов.

Взаимодействие экспериментальных факторов обозначается знаком умножения «х», который читается как «помноженное». Итак, взаимодействие «источник сообщений» х «характер сообщений» будет означать разность двух полученных выше разностей: (0,33 – 0,19) – (0,17 – - 0,25) = 0,22.

Этот эффект влияния взаимодействия при графическом изображении выглядит достаточно сильным: для условий «большинства» и «меньшинства» «предвзятые» и «непредвзятые» сообщения меняются местами в порядке их влияния на когнитивные искажения, представленные в умозаключениях испытуемых.

Вместе с тем согласиться с таблично или графически представленными эффектами как достоверными можно только при условии высокой оценки внутренней валидности эксперимента и статистической оценке их значимости.

В случае многоуровневого эксперимента экспериментальный эффект (или ОРД) может быть более очевиден именно с точки зрения описания функциональной зависимости, представленной в виде кривой, соединяющей значения ЗП в точках разных уровней основной НП (если эффект последовательности проконтролирован путем усреднения ЗП по подгруппам испытуемых, то на графике тем самым представлена только одна кривая). Если исследователю важно продемонстрировать влияние введения второго фактора, то на графике будет представлено столько отрезков или кривых, сколько уровней имела первая НП. Таким образом, значения ЗП на оси ординат будут представлять изменения ее в соответствии со значениями второй НП на оси абсцисс отдельно для каждого уровня первой переменной.

В одних случаях независимые переменные «равноправны», поскольку определение, какая из них является первой, а какая второй, не меняет сути гипотезы. В других случаях, например при введении контрольной независимой переменной для приближения эксперимента к идеальному (с точки зрения выделения чистой базисной переменной, отделяемой от сопутствующей базисной переменной с помощью введения контрольной НП), именно первичная НП рассматривается в гипотезе как основное причинно-действующее условие.

10.2. Особенности гипотез, проверяемых в факторном эксперименте

10.2.1. Гипотезы с одним отношением и комбинированные

Из обсуждавшихся свойств переменных в факторном эксперименте можно сделать вывод о том, чем отличаются проверяемые в нем психологические гипотезы. Во-первых, это гипотезы с одним отношением. В этих случаях введение второй НП служит цели повышения внутренней валидности или расширения рамок обобщения основного экспериментального эффекта, рассматриваемого как ОРД первой НП. Во-вторых, это комбинированные гипотезы, в формулировках которых представлены направленные влияния каждой из НП на ЗП и возможные взаимодействия между экспериментальными факторами.

Использование групп испытуемых, отличающихся по уровню мотивации (например, группы добровольцев или, напротив, вынужденно участвующих в исследовании лиц), разного экспериментального материала (например, разные по типу или уровню трудности задачи) или варьирование других аспектов экспериментальных условий часто нацелены на расширение рамок обобщения исследуемой зависимости. Дополнительная переменная, присутствующая в экспериментальной гипотезе, популяция потенциальных испытуемых, вид экспериментальных воздействий, способы фиксации ЗП – все это потенциальные источники разработки факторных планов.

Кроме рассмотренного аспекта контроля смешений путем введения вторичной (контрольной) НП, проверка гипотез с одним отношением при факторном планировании может быть ориентирована на установление количественных зависимостей. Тогда введением второй переменной уточняют вид функциональной зависимости, общие и отличительные характеристики исследуемого каузального отношения с точки зрения других уровней рассматриваемых условий.

Экскурс 10.6

Известный закон Йеркса–Додсона, предполагающий наличие оптимума мотивации для наиболее эффективного обучения, графически обычно представляется в виде трех кривых, соответствующих трем разным степеням сложности условий различения «танцующими мышами» более светлых и более темных туннелей. Уровень мотивации рассматривается в этом бихевиоральном – по способу задания переменных и построению интерпретации – эксперименте как величина, связанная с силой электроудара, выполняющего функцию «подкрепления» при научении. Мышь научается избегать электроудара, выбирая нужный туннель. Оказалось, что для каждой степени трудности условий существовал свой показатель силы электроудара, при котором обучение происходило быстрее всего. Соответствующие гипотезы о существовании разных «минимумов» или «максимумов» эффектов переменной «мотивации» в зоне допустимых экспериментальных вариаций трудности задачи были потом апробированы во многих других областях экспериментальной деятельности людей. Здесь этот вид закономерности приводится как демонстрация простейшей из функциональных зависимостей, относимых в психологических исследованиях к количественным.

С точки зрения планирования введение второй переменной позволяет уточнить не столько вид функциональной связи, представленной как изменение показателей научения в зависимости от уровня мотивации, сколько именно сохранение вида установленного отношения при других уровнях трудности задач.

10.2.2. Виды взаимодействия факторов

Наиболее интересны факторные эксперименты, планируемые для проверки комбинированных гипотез. Такие гипотезы предполагают не только ОРД отдельных переменных, но и определение вида взаимодействия между экспериментальными факторами. Гипотезы, включающие предположения о взаимодействиях НП, не могут быть проверены в сумме обычных однофакторных экспериментов, выявляющих влияние каждой НП в отдельности. Таким образом, факторные эксперименты могут выявлять такого рода закономерности, которые не очевидны при последовательном планировании все новых однофакторных контрольных экспериментов.

Количество экспериментальных факторов определяет, сколько типов взаимодействий может быть установлено согласно полученным данным. Если независимых переменных две, то взаимодействие между ними называется взаимодействием первого порядка. Условно различают три вида таких взаимодействий, называемых в соответствии с их наглядной репрезентацией нулевым, пересекающимся и расходящимся.

При трех независимых переменных появляется взаимодействие второго порядка. Дополним экскурс 10.5 рассмотрением влияния со стороны еще одного экспериментального фактора – переменной «тип когнитивной ошибки». Она была задана варьированием трех типов задач как различий в проблемных ситуациях, представленных в текстах сообщений, приписываемых большинству или меньшинству. Тогда можно выделить три взаимодействия первого порядка и одно – второго, связанного с эффектом сочетания всех трех переменных.

Взаимодействия первого порядка: 1) «тип задачи» х «характер сообщения», 2) «тип задачи» х «источник сообщения», 3) «характер сообщения» х «источник сообщения». Взаимодействие второго порядка: «тип задачи» х «характер сообщения» х «источник сообщения».

Расходящееся взаимодействие можно наблюдать именно в тех случаях, когда вторая НП позволяет развести в значениях ЗП вклад со стороны основной (базисной) переменной и переменных, сопутствующих базисной. В частности, это имело место в рассмотренном эксперименте Гаффана с обезьянами (см. экскурс 10.1).

Нулевое взаимодействие предполагает, что действие второй НП оказывает одинаковое по величине влияние на ЗП при всех условиях первой НП. При графическом изображении такое взаимодействие обеспечивает равный сдвиг результатов по оси Y (значения ЗП), т.е. параллельность отрезков или кривых, каждая из которых в отдельности представляет связь между первой НП и ЗП на одном и том же уровне второй НП. Его вид представлен на рис. 10.2.

Экскурс 10.7

В компьютеризованном варианте процедуры образования искусственных понятий получена положительная корреляция между показателями среднего времени поиска спрятанной фигуры (t в методике «тест встроенных фигур», результаты по этому тесту Виткина отложены на оси абсцисс) и среднего времени попытки испытуемого в компьютеризованном эксперименте (отложено на оси ординат). Точки на таком графике – это средние показатели двух подгрупп испытуемых, которые отличались по измеренной с помощью этой методики личностной переменной «когнитивный стиль». Согласно нашим данным [25], испытуемые обдумывают свои попытки в диалоге с компьютером не случайное время, а такое, индекс которого можно поставить в соответствие времени в тесте на выявление «полезависимости–поленезависимости».

Не обсуждая проблему «причинного» понимания действия фактора «когнитивный стиль» [7, 96], назовем его первой НП. Способ задания этой переменной на самом деле является квазиэкспериментальным. В данном случае это не меняет принципа демонстрации эффектов взаимодействия.

Второй НП явилась «смена режима диалога» с компьютером. В одном условии искомое испытуемым понятие случайно выбиралось в качестве его задачи (он его должен был раскрыть в возможной последовательности попыток), а во втором – строилось компьютером в зависимости от попыток испытуемого. Предположим, что второе условие облегчало решение задачи на формирование понятия всем испытуемым равным образом (например, благодаря лучшему осознанию ими своей стратегии во 2-м из указанных режимов диалога). Тогда на графике среднее время попытки в 1-м и во 2-м режимах диалога окажется параллельным (рис. 10.2).

Предположим, что введение 2-го режима в этой компьютеризованной методике образования искусственных понятий повлияло противоположным образом на число осуществленных попыток у испытуемых двух групп. Есть основание считать, что «поленезависимые» испытуемые могли во 2-м режиме увеличить число попыток решения, в то время как «полезависимые» – уменьшить, поскольку первые как бы запутывались в своих попытках, если их направленность не совпадала с направленностью стратегии компьютера (это могло быть следствием их меньшей степени зависимости от полученных в диалоге ориентиров), а для испытуемых 2-й группы ориентировка во внутреннем плане действий облегчалась, поскольку они больше зависят от стимуляции и оказались бы более податливы управляющим правилам диалога, навязываемым компьютером. Учтем, что в условиях 1-го режима диалога «поленезависимые» испытуемые делали меньшее число шагов, чем «полезависимые». Как видно на рис. 10.3, отрезки, фиксирующие тенденции изменения ЗП, пересекаются. Помимо того, что эти данные мысленного эксперимента (реально обсуждались только полученные данные в пользу принятия первой части гипотезы – о неслучайном характере связи времени попытки и времени в тесте Виткина) позволяют продемонстрировать разные виды взаимодействий, они же могут рассматриваться в качестве повода обсуждения проблемы репрезентативности ЗП.

Рис. 10.2. Пример нулевого взаимодействия.

Рис. 10.3. Пример пересекающегося взаимодействия.

В приведенном примере такая переменная внутренних условий, как «когнитивный стиль», вряд ли может рассматриваться по аналогии с внешними стимульными воздействиями, для которых комбинации параметров устанавливаются экспериментатором. Способы корреляционного анализа данных для такого типа переменных иногда более адекватны именно потому, что подразумевают не поддающийся манипуляции характер изменений переменной. В учебниках по статистике значения ЗП в разных условиях факторного эксперимента называются разными «обработками», так как подразумевается изменение выборочных показателей в аспекте внешнего влияния, или внешнего фактора. Факторы внутренних условий могут включаться в факторные схемы (аналогичные планы рассматривались в главе 13) о квазиэкспериментах. Здесь отметим, что способы представления результатов факторного эксперимента было бы неверно рассматривать только с точки зрения формально выбранной схемы, т.е. без учета типа функционального контроля НП. План обработки данных должен соответствовать не только плану их получения, но и пониманию механизмов, лежащих в основе задания разных уровней фактора.

10.2.3. Планы с тремя и более НП

При проверке гипотез, включающих комплексное влияние на базисный процесс более чем двух факторов, реализация многоуровневых экспериментов становится затруднительной из-за того, что полный набор сочетаний всех условий требует более десятка условий. Например, полный план для трех НП с тремя разными уровнями дает 27 сравниваемых условий (3 х 3 х 3).

Одним из способов уменьшения размерности плана выступает латинский квадрат: при полном наборе двух варьируемых переменных уровни третьей переменной распределяются по полученным ситуациям так, что обеспечивается их присутствие по каждой паре сочетаний. Обозначим условия первой и второй переменных как Х и Y, а условия третьей переменной Z для наглядности как А, В и С. Латинским такой план назван по принятым обозначениям экспериментальных условий, включающих комбинации уровней двух переменных, обозначенных латинскими буквами. Тогда план трехфакторного эксперимента, представленный на схеме 10.2, продемонстрирует возможность сохранения 9 условий (полного плана 3х3) при введении третьего фактора.

Оценка результатов, полученных в таком факторном эксперименте, обычно предполагает использование схем дисперсионного анализа, который позволяет количественно оценить разные источники вариабельности ЗП, в том числе взаимодействия первого и второго порядков.

X1

X2

Х3

Y1

А

B

C

Y2

В

C

А

Y3

С

А

В

Источник: https://files.student-it.ru/previewfile/6914