Экспериментальная психология

данные, медицин­ские карты и т.д. Затем проводится тестирование зависимой переменной у предста­вителей «экспериментальной» и контрольной групп. Данные, полученные в резуль­тате тестирования групп, сопоставляются и делается вывод о влиянии «естествен­ного» воздействия на дальнейшее поведение испытуемых. Тем самым план ex-post-facto имитирует схему эксперимента для двух групп с их уравниванием (лучше — рандомизацией) и тестированием после воздействия.

Эквивалентность групп достигается либо методом рандомизации, либо методом попарного уравнивания, при котором сходные индивиды относятся к разным груп­пам. Метод рандомизации дает более надежные результаты, но применим лишь то­гда, когда выборка, из которой мы формируем контрольную и основную группы, до­статочно велика.

34 . понятие корреляционного исследования.

Корреляционным называется исследование, проводимое для подтверждения или опровержения гипотезы о статистической связи между несколькими (двумя и более) переменными. В психологии в качестве переменных могут выступать психи­ческие свойства, процессы, состояния и др.

«Корреляция» в прямом переводе означает «соотношение». Если изменение од­ной переменной сопровождается изменением другой, то можно говорить о корреля­ции этих переменных. Наличие корреляции двух переменных ничего не говорит о причинно-следственных зависимостях между ними, но дает возможность выдвинуть такую гипотезу. Отсутствие же корреляции позволяет отвергнуть гипотезу о при­чинно-следственной связи переменных. Различают несколько интерпретаций нали­чия корреляционной связи между двумя измерениями:

1. Прямая корреляционная связь. Уровень одной переменной непосредственно соответствует уровню другой. Примером является закон Хика: скорость переработ­ки информации пропорциональна логарифму от числа альтернатив. Другой пример: корреляция высокой личностной пластичности и склонности к смене социальных установок.

2. Корреляция, обусловленная 3-й переменной. 2 переменные (а, с) связаны одна с другой через 3-ю (в), не измеренную в ходе исследования. По правилу транзитив­ности, если естьR (а, b ) иR ( b , с), тоR (а, с). Примером подобной корреляции явля­ется установленный психологами США факт связи уровня интеллекта с уровнем доходов. Если бы такое исследование проводилось в сегодняшней России, то резуль­таты были бы иными. Очевидно, все дело в структуре общества. Скорость опозна­ния изображения при быстром (тахистоскопическом) предъявлении и словарный запас испытуемых также положительно коррелируют. Скрытой переменной, обу­словливающей эту корреляцию, является общий интеллект.

3. Случайная корреляция, не обусловленная никакой переменной.

4. Корреляция, обусловленная неоднородностью выборки.

36. многоуровневый эксперимент.

Рассматривается как средство установления связи между 2 неперерывными переменными. С его помощью можно выяснить какие изменения происходят с ЗП, но по мере того, как шаг за шагом изменяется НП. 2 признака МЭ: 1.НП имеет более, чем 2 уровня. 2.существует специальный порядок предъявления этих 3х или более условий НП, которые контролируются специальной схемой, подразумевающей уравнивание порядковых позиций каждого уровня в общей последовательности условий. Преимущества МЭ: меньше шансов упустить эффект, лучший контроль над сопутствующим смешением (док-ва действия НП не убедительно, если явно возможно сопутствующее смешение, т.е. активным уровнем дополнит.переменной). преимущество МЭ на 2 уровнях состоит в способности вводить переменные в количественных и качественных видах, что способствует дальнейшему развитию понимания и обеспечивает проверку экспериментальной гипотезы. В МЭ экспериментальная гипотеза состоит в том, что ЗП должна измеряться постепенно по мере изменения НП. Любое изменение можно представить либо в абсолютных величинах, либо в пропорциональных.

Выделяют эксперимент с гипотезой:

«абсолютно-абсолютного» отношения (измеряется в 1); «относительно-абсолютного» отношения; «относительно-относительного» отношения (измеряется в %).

19. статистическая гипотеза и ее виды.

Статистическая гипо­теза — утверждение в отношении неизвестного параметра, сформулированное на языке математической статистики. Любая научная гипотеза требует перевода на язык статистики. Для доказательства любой из закономерностей причинных связей или любого явления можно привести множество объяснений. В ходе организации эксперимента количество гипотез ограничивают до двух: основной и альтернатив­ной, что и воплощается в процедуре статистической интерпретации данных. Эта процедура сводима к оценке сходств и различий. При проверке статистических ги­потез используются лишь два понятия: Н₁ (гипотеза о различии) и Н₀ (гипотеза о сходстве). Как правило, ученый ищет различия, закономерности. Подтверждение первой гипотезы свидетельствует о верности статистического утверждения Н₁ , а второй— о принятии утверждения Н₀ — об отсутствии различий.

После проведения конкретного эксперимента проверяются многочисленные ста­тистические гипотезы, поскольку в каждом психологическом исследовании регист­рируется не один, а множество поведенческих параметров. Каждый параметр ха­рактеризуется несколькими статистическими мерами: центральной тенденции, из­менчивости, распределения. Кроме того, можно вычислить меры связи параметров и оценить значимость этих связей.

Экспериментальная гипотеза служит для организации эксперимента, а ста­тистическая — для организации процедуры сравнения регистрируемых параметров. То есть статистическая гипотеза необходима на этапе математической интерпретации данных эмпирических исследовании. Естественно, большое количество стати­стических гипотез необходимо для подтверждения или, точнее, опровержения ос­новной — экспериментальной гипотезы. Экспериментальная гипотеза — первична, статистическая — вторична.

Возможных типов ста­тистических гипотез в экспериментальном исследовании немного:

а) о сходстве или различии двух и более групп; б) о взаимодействии независимых переменных; в) о статистической связи независимых и зависимых переменных; г) о структуре латентных переменных (относится к корреляционному исследова­нию).

Статистические оценки дают информацию не о наличии, а о достоверности сходств и различий результатов контрольных и экспериментальных групп.

Существуют «привязки» определенных методов обработки результатов к экспе­риментальным планам. Для оценки различий данных, полученных при применении плана для двух групп, используют критерии:t, χ² иF. Факторные планы требуют применения дисперсионного анализа для оценки влияния независимых переменных на зависимую, а также для определения меры их взаимодействия друг с другом.

Существуют стандартные пакеты программ для математической обработки дан­ных. Наиболее известные и доступные:Statistica, Stadia, Statgraphics, SyStat, SPSS, SAS, BMDP. Все пакеты делятся на виды: 1) специализированные пакеты; 2) пакеты общего назначения и 3) неполные пакеты общего назначения. Для иссле­дователей рекомендуются пакеты общего назначения. Западные статистические пакеты требуют хорошей подготовки пользователя на уровне знания университет­ского курса математической статистики и многомерного анализа данных. Каждая программа снабжается документацией. По мнению экспертов, наилучший вариант документации у пакетаSPSS. Отечественные пакеты более приближены к возмож­ностям нашего пользователя. Сопутствующая информация (справочник, интерпре­татор выводов и др.) включается в программную систему. Примерами являются оте­чественные статистические пакетыStadia, «Мезозавр», «Эвриста».

4. основные этапы психологического исследования.

Этапы	Процедуры
подготовительный	1.необходимость решения определенной проблемы, ее осознание, изучение, подбор литературы. 2.формулировка задач 3.определение объекта и предмета исследования 4.формулировка гипотезы 5.подбор методов и методик.
исследовательский	Сбор фактических данных с помощью разных методов. Проводятся различные этапы из серии исследований.
Обработка данных исследования	Количественный и качественный анализ исследования. 1.анализ зафиксированного фактора. 2.установление связи: зафиксированный факт – гипотеза. 3.выделение повторяющихся факторов. Происходит статистическая обработка, составление таблиц, графиков и т.д.
Интерпретация данных. Вывод	1.установление правильности, либо ошибочности гипотезы исследования. 2.соотнесение результатов с существующими концепциями и теориями.

32. истинные эксперименты. План «истинного» экспериментального исследования отличается от других следующими важнейшими признаками: 1) применением одной из стратегий создания эквивалентных групп, чаще всего — рандомизации; 2) наличием экспериментальной и, как минимум, одной контрольной группы; 3) завершением эксперимента тестированием и сравнением поведения группы, по­лучившей экспериментальное воздействие (X 1 ), с группой, не получившей воз­действия Х0 . Классическим вариантом плана является план для 2 независимых групп. Существуют три основные версии этого плана. Здесь R— рандомизация, Х— воздействие, О1 — тестирование первой группы, О2 — тестирование второй группы. План для двух рандомизированных групп с тестированием после воздей­ствия.R X O ……………………………………….R O План для двух рандомизированных групп с предварительным и итоговым тестированием. R O X O R O O План Соломона используется при проведении эксперимента на четырех груп­пах: 1. Эксперимент1: R О1 Х О2 2. Контроль 1: R О3 О4 3. Эксперимент 2: R О5 X О6 4. Контроль 2:R O7 X O8

9-09-2015, 19:10