Переменная, характеризующая испытуемого, - это измеряемая характеристика человека (IQ, вес, тревожность, возраст, пол, а также многочисленные патологии - шизофрения, алкоголизм, травмы мозга, ...). Так как такие переменные не могут быть изменены, то экспериментальная схема называется квази-экспериментальной. Экспериментатор не может изменять такие переменные, он только выбирает испытуемых, которые уже имеют переменные определенной величины и затем сравнивает их с интересующим его поведением. Если испытуемые, различные по IQ, отличаются по поведению, мы не можем сказать, что это IQ вызывает разницу в поведении, так как соответствующие группы испытуемых отличаются также и по мотивации, образованию и т.д. Такая экспериментальная схема дает нам корреляцию, и следовательно, смешение.
|
Что же делать? Можно провести распределение по условиям.Для шизофреников подбираем группу невротиков с похожими IQ, образованием и другими характеристиками. Однако, распределение по условиям имеет серьезные проблемы:
· требует много усилий, так как некоторые переменные тяжело измерять
· когда переменные измерены может оказаться, что испытуемых невозможно распределить по группам, так как испытуемых слишком мало (попробуй, найди много шизофреников или народа с нужной травмой мозга)
· такое распределение резко уменьшает размер выборки, а это влияет на надежность статистических процедур
· возможно взаимодействие между переменными, по которым мы распределяем испытуемых
· проблема возврата к средней величине. Среднее значение группы - это сумма всех значений поделенная на количество испытуемых в группе. Обычно если испытуемые, получившие экстремальные значения какой-либо переменной (наибольшие или наименьшие), тестируются повторно, то они получают значения гораздо ближе к среднему группы. Экстремальные значения обычно получаются из-за ошибки измерения. Квази-эксперименты с переменными, характеризующими испытуемых, часто проводятся для оценки образовательных программ. Поэтому помните, что без распределения по условиям практически ничего нельзя сказать о результатах, а если мы распределяем испытуемых по условиям, то нам грозит проблема возврата к среднему.
Возраст как переменная
Возраст - особая переменная, так как она употребляется в психологии развития и является такой неприятной, что были созданы специальные техники работы с нею. На самом деле - это не переменная, это измерение, вдоль которого мы можем исследовать поведение. Некоторые психологи даже предлагают рассматривать возраст как зависимую переменную, потому что она изменяется вместе с другими переменными от рождения до смерти.
Методы:
| межвозрастной (cross-sectional) | Если мы хотим посмотреть, как что-либо изменяется с возрастом, мы выбираем группы определенных возрастов (например, 7 и 12 лет) и исследуем эти группы одновременно. В этом случае мы получаем смешение возраста и поколения. 20 лет назад все было другое - и игры, и фильмы, и отношения,... |
| долговременный (longitudinal) | При этом методе мы выбираем группы испытуемых и исследуем ее на протяжении длительного времени (например, первый раз - в 7 лет, второй раз - в 12). Тут мы исследуем одно поколение. Но неизвестно, произошли ли изменения, которые мы исследуем из-за изменений в возрасте или из-за изменений в мире. |
| возрастной (time-lag) | Этот метод пытается определить эффект времени, фиксируя постоянный возраст (например, только 19-летние тестируются). |
| Возрастно-периодический (cross-sequential) | Это тестирование двух или болеевозрастных групп в течение двух или более периодов времени. В этом случае вероятнее определить эффекты смешения. Однако проводить такие исследования - адская работа, поэтому такая схема редко используется. |
Пример:
год
рождения год тестирования
| долговременный | |||||||||
| возрастной | |||||||||
меж- возрастно-