Лекции по курсу «Планирование теоретических и эмпирических исследований» (стр. 3 )

Статистическая гипотеза и ее виды.

H0  H1

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 и факторному 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, ч2 и F. 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 пакета SPSS. Отечественные пакеты более приближены к возможностям нашего пользователя. Сопутствующая информация (справочник, интерпретатор выводов и др.) включается в программную систему. Примерами являются отечественные статистические пакеты Stadia, «Мезозавр», «Эвриста».

ОБЩАЯ ГИПОТЕЗА И ЧАСТНАЯ ГИПОТЕЗА

Постановка проблемы

Разочарование в эксперименте

Нам необходимо более значительное время и осознание того, что длительное и многократное экспериментирование более характерно для науки, чем единичные окончательные эксперименты. Если эксперименты, которые мы проводим сегодня, являются успешными, то они нуждаются в повторении и перекрестной валидизации в другое время и в других условиях, прежде чем они смогут стать признанными данными науки и получить обоснованную теоретическую интерпретацию.

Более зрелой позицией - а к такой в значительной мере пришла экспериментальная психология - является стремление избегать критических экспериментов и заменять их исследованиями соотношений и взаимодействий разнообразных многоуровневых экспериментальных переменных.

Эксперимент может быть многомерным в следующих двух отношениях. План эксперимента может содержать более, чем одну «независимую» переменную (пол, год обучения, метод обучения арифметике, тип и размер шрифта в учебнике и т. д.),  и/или более чем одну «зависимую» переменную (число ошибок, скорость, количество правильных ответов, данные различных тестов и т. д.).

Специалисты по математической статистике, например Рой и Гнанадезикан, разрабатывают планы и методы анализа, объединяющие оба типа многомерных планов. Возможно, что, обратившись к ним, исследователи смогут уменьшить обычный огромный разрыв между изложением статистических методов в специальной литературе и их практическим применением в исследованиях

Несомненно, более основательное знакомство исследователей с современной экспериментальной статистикой поможет повысить качество экспериментальных ис - следований.

ВИДЫ ВАЛИДНОСТИ ЭКСПЕРИМЕНТА

Проверка каузальных отношений

Эксперименты являются средством проверки каузальных гипотез (причинно-следственных). По традиции предполагается, что существуют три необходимых условия для утверждения с определенной долей уверенности о том, что отношение между двумя переменными является каузальным и что направление причинности от А к В.

Факторы, угрожающие внутренней и внешней валидности

В следующих разделах приводится 12 факторов, угрожающих валидности различных экспериментальных планов. Каждый фактор будет подробнее описан при обсуждении тех планов, в которых его действие проявляется наиболее отчетливо, и этот список будет завершен после обсуждения 10 из 16 планов. Основным при составлении этого списка было различение внутренней и внешней валидности.

Внутренняя валидность - это тот минимум, без которого не может быть интерпретирован ни один эксперимент: действительно ли именно это экспериментальное воздействие привело к изменениям в данном эксперименте? Этот исследуемый, заявленный фактор (F), а не случайное, неконтролируемое воздействие.

Внешняя валидность относится к возможности обобщения вывода на какие-либо популяции, ситуации, другие независимые переменные, параметры воздействия и переменные измерения могут быть распространены результаты эксперимента. То, что получено на данной выборке – можно применить к любой выборке данной популяции, или генеральной совокупности (с определенной степенью вероятности).

Далее будут представлены восемь различных классов внешних переменных, относящихся к внутренней валидности (F). Если эти переменные не контролируются в экспериментальном плане, то они могут дать эффекты, которые смешиваются с эффектом экспериментального воздействия. Эти переменные представляют влияние:

фона (history)—конкретных событий, которые происходят между первым и вторым измерением наряду с экспериментальным воздействием; естественного развития (maturation) - изменений испытуемых, являющихся следствием течения времени per se (не связанных с конкретными событиями), например взросление, усиление голода, усталости и т. п.; эффекта тестирования (testing) - влияния выполнения заданий, применяемых для измерения, на результаты повторного испытания; инструментальной погрешности, нестабильности измерительного инструмента (instrumentation), при которой изменения в калибровке инструмента или изменения, характеризующие наблюдателя или оценочные показатели, могут вызвать изменения в результатах измерения; статистической регрессии (statistical regression), имеющей место тогда, когда группы отбираются на основе крайних показателей и оценок; например, рандомизация (случайный отбор испытуемых) может привести к появлению экстремальных результатов в выборках. отбора испытуемых (selection) — неэквивалентности групп по составу, вызывающей появление систематической ошибки в результатах; отсева в ходе эксперимента (experimental mortality) - неравномерности выбывания испытуемых из сравниваемых групп; взаимодействий фактора отбора с естественным развитием и др., которые в ряде квазиэкспериментальных планов с несколькими группами (таких, как план 10) ошибочно принимаются за эффект экспериментальной переменной.
К факторам, ставящим под угрозу внешнюю валидность, или репрезентативность эксперимента (для других выборок), относятся 4 фактора: реактивный эффект, или эффект взаимодействия тестирования,- возможное уменьшение или увеличение сензитивности, или восприимчивости, испытуемых к экспериментальному воздействию под влиянием предварительного тестирования. Результаты лиц, прошедших предварительное тестирование, будут нерепрезентативны по отношению к тем, кто не подвергался предварительному тестированию, то есть тем, из кого состоит генеральная совокупность, из которых были отобраны испытуемые; эффекты взаимодействия фактора отбора и экспериментального воздействия; условия организации эксперимента, вызывающие реакцию испытуемых на эксперимент, которая не позволяет распространить полученные данные о влиянии экспериментальной переменной на лиц, подвергающихся такому же воздействию в неэкспериментальных условиях; взаимная интерференция экспериментальных воздействий, нередко возникающая, когда одни и те же испытуемые подвергаются нескольким воздействиям, поскольку влияние более ранних воздействий, как правило, не исчезает. Это относится особенно к планам экспериментов с одной группой (планы типа 8 и 9).

Для представления различных характеристик экспериментальных планов в дальнейшем будет применяться постоянная система графических и символических обозначений (Д. Кемпбел).

Символ Х будет обозначать экспериментальную переменную или событие, влияние которого подлежит измерению; символ О - некоторый процесс наблюдения или измерения; Х и О, стоящие в одной строке, относятся к одним и тем же конкретным лицам. Направление слева направо обозначает временной порядок, а расположение Х и О одно под другим - одновременность. Для обозначения важных различий, например между планами 2 и 6 или между планами 4 и 10, используется символ R, указывающий на случайное распределение испытуемых по разным режимам эксперимента (то есть по различным группам) - рандомизацию. Предполагается, что такая рандомизация осуществляется в определенное время и служит универсальным методом уравнивания групп перед введением воздействия в известных статистических границах. Наряду с этим вводится дополнительная графическая символика: параллельные строки, не разделенные пунктирной линией, представляют группы, уравненные посредством рандомизации, тогда как сопоставляемые группы, не уравненные рандомизацией, отделяются друг от друга пунктирной линией. Не предусматривается никакого символа для обозначения групп, сформированных путем попарного уравнивания, поскольку ценность этой процедуры слишком переоценивается и она чаще ведет к ошибочному выводу, чем служит средством достижения валидного вывода. Символ М для обозначения материалов будет использован в плане 9.