Иногда сравнения двух групп недостаточно для подтверждения или опровержения экспериментальной гипотезы. Такая проблема возникает в двух случаях: а) необходимость контроля внешних переменных; б) необходимость выявления количественных зависимостей между двумя переменными.
Для контроля внешних переменных используются различные варианты факторного экспериментального плана. Что касается выявления количественной зависимости между двумя переменными, то необходимость ее установления возникает при проверке "точной" экспериментальной гипотезы. В эксперименте с участием двух групп в лучшем случае можно установить факт причинной связи между независимой и зависимой переменными. Но между двумя точками можно провести бесконечное множество кривых. Для того, чтобы убедиться в наличии линейной зависимости между двумя переменными, следует иметь хотя бы три точки, соответствующие трем уровням независимой переменной. Следовательно, экспериментатор должен выделить несколько рандомизированных групп и поставить их в различные экспериментальные условия. Простейшим вариантом является план для трех групп и трех уровней независимой переменной:
Эксперимент!: R X, О,
Эксперимент 2:R X, 0^
Контроль: R 0^
Контрольная группа в данном случае — это третья экспериментальная группа, для которой уровень переменной Х==0.
При реализации этого плана каждой группе предъявляется лишь один уровень независимой переменной. Возможно, и увеличение числа экспериментальных групп соответственно числу уровней независимой переменной. Для обработки данных, полученных с помощью такого плана, применяются те же статистические методы, которые перечислены выше.
Простые "системные экспериментальные планы", как ни удивительно, очень редко используются в современных экспериментальных исследованиях. Может быть, исследователи "стесняются" выдвигать простые гипотезы, помня о "сложности и многомерности" психической реальности? Тяготение к планам с многими независимыми переменными, более того — к многомерным экспериментам не способствует ясному объяснению причин человеческого поведения. Как известно, "умный поражает глубиной идей, а дурак — размахом строительства". Лучше предпочесть простое объяснение любому сложному, хотя регрессионные уравнения, где все всему равняется, и запутанные корреляционные графы могут произвести впечатление на некоторые диссертационные советы.