Контрольная: Эксперимент в социологии - текст контрольной. Скачать бесплатно.
Банк рефератов, курсовых и дипломных работ. Много и бесплатно. # | Правила оформления работ | Добавить в избранное
 
 
   
Меню Меню Меню Меню Меню
   
Napishem.com Napishem.com Napishem.com

Контрольная

Эксперимент в социологии

Банк рефератов / Социология

Рубрики  Рубрики реферат банка

закрыть
Категория: Контрольная работа
Язык контрольной: Русский
Дата добавления:   
 
Скачать
Microsoft Word, 655 kb, скачать бесплатно
Заказать
Узнать стоимость написания уникальной работы

Узнайте стоимость написания уникальной работы

24 Содержание. Введение ………………………………………………………………………….. 3 Определение и виды эксперимента …………………………………………..… 4 Основные принципы экспериментирования в социальных науках …………… 4 Основные экспериментальные планы с контрольной группой . и рандомизацией ………………………………………………………………… 13 Многомерные и факторные эксперименты: общий обзор ………… ………… 31 Краткий спра вочник терминов ………………………………………………….40 Заключение……………………………………………………………………….42 Список используемых источников и дополнительной литературы ………….44 Введение. К числу самых своеобразных и трудноосваиваемых методов сб ора социологической информации относится эксперимент. Уже одно назван ие этого метода, имеющего весьма громкое звучание, завораживает и вызыва ет особое уважение. Эксперимент — это о пытное исследование воздействия отдельного фактора (или нескольких фа кторов) на интересующую исследователя переменную. Экспери ментальное и сследование строится в соответствии с правилами индуктивного вывода о наличии причинно-следственной связи между событиями, во-первых, демонст рируя регулярный характер появления события-«отклика» после пред шест вующего по времени события-воздействия и, во-вторых, исключая посред ств ом особых приемов экспериментальной изоляции и контроля альтернативны е объяснения появления «отклика» с помощью посторонних влияний и кон ку рирующих каузальных гипотез Эти общие правила индуктивного выв ода были сформулированы еще Дж. С. Миллем в «Системе логики» (1843). . Соответственно данные экспериментального исследования пре дставляют собой наилучшее приближение к модели статистического вывода о наличии причинной взаимосвязи между воздействием и «откликом» или, в более привычных терминах, между независимой и зависи мой переменными. Определение и виды эксперимента . Основные принципы экспериментирования в социальн ых науках. Экспериментальный метод пришел в социальные науки из естественных наук, где он примерно с XVII века стал основным спос обом опытной проверки научных теорий Справедливости ради сл едует отметить, что торжеству экспериментального метода в естественны х науках немало способствовало совершенство некоторых технических при емов и устройств, позаимствованных из донаучной традиции алхимиков. Пос ле дняя также уделяла большое внимание опытному знанию (как манифестаци и сверхчув ственного знания) и активно использовала эксперименты-демон страции или экспери менты, ориентированные на практические цели, если м ожно считать практической це лью получение гомункулуса или философско го камня. . Самым популярным видом эксперимента в точн ых науках был и остается лабораторный эксперимент, получивший распрост ранение также в науках о человеческом поведении. Лабораторный, или истинный, эксперимент нацелен на проверк у теоретичес кой гипотезы и осуществляется в условиях максимального ко нтроля над уров нем воздействия независимой переменной и очищения (изол яции) этого воз действия от посторонних влияний, оказываемых внешними, т. е. иррелевантными с точки зрения проверяемой гипотезы, переменными. Эксп ериментальный контроль и изоляция позволяют отвергнуть иные возможные объяснения на блюдаемого эффекта — конкурентные гипотезы. Немаловажным условием обо снованности, валидности результатов, получае мых в лабораторном эксперимен те, является возможность достаточно надежного измерения зависимой пере менной. В этом случае при бесконечном количестве испытаний результаты н еизбежных случайных возмущений в зависимой переменной «погасят» друг друга и исследователь получит точную оценку интересующего его воздейс твия. На практике описанн ые требования к истинному эксперименту могут быть пол ностью воплощены лишь в бесконечном идеальном эксперименте, при прове дении которого внешние, так называемые экзогенн ые переменные остаются неизменными, и изменяется лишь независимая пере менная, что обеспечивает полную валидность выводов о изучаемом соотнош ении между независимой и зависимой переменными См.: Петухов В. В. Словарь экспериментатор а // Готтсданкер Р. Основы пс ихологического эксперимента. М.: Изд-во МГУ, 1982. С. 454. . Идеальный эксперимент — это эталон, относитель но к оторого могут оцениваться и сопоставляться эксперименты реальные, од н ако буквальное выполнение всех его требований обычно невозможно или да же бессмысленно с точки зрения конкретной научной задачи, стоящей перед ис следователем. Дональд Кэмпбелл пр иводит в качестве примера эксперимент Николсона и Карлслайла, которые п родемонстрировали явление гидролиза, всего лишь «взяв в мае 1880 г. образец воды в районе Сохо (образец очень частный, характерный для местных услов ий и данного периода) и опустив в него весьма специфичный кусок медной пр оволоки, по которой пропускался электрический ток...» Влиянием посторонн их факторов (прежде всего примесей) на протекание гидролиза в данном экс перименте можно было пренебречь, так как целью было подтверждение теоре тически предсказанной закономерност и, а не измерение скорости гидролиза или изучение особенностей его проте кания в различных средах Кэмпбелл Д .. Модели экспериментов в социальной психологии и прикладных исследованиях: Пер. с англ. / Сост. и общ. ред. М. И. Бобневой. М.: Прог ресс, 1980. С. 207— 208. . В социальных науках от лабораторного эксперимента п ринято отличать поле вой экспер имент, проводимый в естественных условиях и в большинстве слу чаев имею щий своей целью не столько проверку научной гипотезы о причинной связи м ежду переменными, сколько оценку эффективности различных про грамм или методов воздействия. Для многих прикладных социологических исследовани й, ориентированных на разработку и оценку социальных программ, социальн ое экспериментирование столь же типично, сколь типичны лабораторные эк сперименты для социальной психологии или социологии малых групп. Социа льное экспериментирование позволяет ответить на самые разнообразные в опросы, относящиеся преимуще ственно к сфере практической политики и ад министрирования — например, как влияет отмена смертной казни на показа тели преступности, растет ли посе щаемость музеев при снижении цен на вх одные билеты, во всех ли случаях повышение размера вознаграждения ведет к росту производительности тру да и т. п. Например, в исследовании воздействия детского сериа ла «Улица Сезам» на культурное и интеллектуальное развитие американск их дошкольников Цит. по: Bogatz G . A ., Ball S . ( eds .). The Second Year of Sesam Street: A Continuing Evaluation. Princeton(N. J.): Educational Testing Service, 1971. Vol. 1— 2.11RieckenH. W., Boruch R. F. (eds.) Social Experimentation: A Method for Planning and Evaluating Social Intervention. N . Y ., 1974. P . 306— 307. поле вой эксперимент охватил детей и родителей, проживавших в городах (Бостон, Дарэм, Феникс), а также в сельск их районах Калифорнии и Филадельфии. В ходе эксперимента детей и их роди телей побуждали к просмотру сериала (независимая переменная), фиксируя и зменения в когнитивном развитии дошкольников с помощью тестов достиже ний и тестов общего развития (зависимые переменные). Двухлетний полевой экспери мент позволил продемонстрировать заметный обучающий эффект, с вязан ный с просмотром сериала, особенно очевидный в группе детей из неб ла гополучных семей. Полевой эксперимент — ведущий метод ориентированных на практику оценоч ных исследований ( evaluative research ) Об оценочных и сследованиях см. в частности: Стародубцев С. П. Оценочные исследования: первое знакомство // Социологи ческие исследования. 1992. № 7. С. 60— 62. . Однако далеко не всегда оценка эффек тивности новой, к омпьютеризованной системы обучения или, скажем, нового танкового прице ла происходит в реальных полевых условиях. Иногда исследо ватели провод ят эксперимент в условиях, имитирующих реальность или даже представляю щих некоторые особенности реальной ситуации — обучения, вож дения танк а и т. п. — в преувеличенном, «очищенном» виде. Р. Готтсданкер пред ложил ра зличать два типа полевых экспериментов — экспериме нты, дублирую щие реальный мир (т. е. уже описанные «нату рные» эксперименты), и экспери менты, улучшающие реал ьный мир Готтсданкер Р. Основы психологического эксперимента. М.: Изд-во МГУ, 1982. . Эксперименты, улучшающие реальный мир, прежде в сего позволяют повысить валидность и надежность данных. Так, данные «нат урного» эксперимента по эффективности нового метода обучения вождению автомобиля будут подвержены влиянию множества трудноконтро лируемых различий в условиях видимости, ландшафте, состоянии дорог и ис пользуем ых автомобилей, тогда как данные тренажерных испытаний будут мень ше по двержены такого рода смещениям. Кроме того, надежность эксперимента в «у лучшенных» условиях также повысится за счет возможности контролиро ва ть частоту «встречного движения» на экране тренажера, соблюдать четкий временной режим, исключающий утомление оператора, и т. д. Для того чтобы понять, чем руководствуются социологи, осуществляя выбор одного из перечисленных видов эксперимента и конкретного плана постро ения экспериментального исследования, нам следует сначала рассмотреть ключевые понятия и принципы, лежащие в основе современного подхода к со циальному экспериментированию. Суммируя вышеизложенное, можно сказать, что в лабора торном эксперименте обоснованность выводов экспериментального иссле дования, т.е. их валидность и надежность, обеспечиваются благода ря трем принципам планирования экс перимента: 1) кон тролю над уровнем независимой переменной, 2) изоляции основного эффекта (т. е. собственн о воздействия независимой переменной на зависимую переменную) от влиян ия посторонних, смешивающих факторов, а также 3) многократному воспроизведению полученных результатов, которое позволяет нивелировать случайные изменения результата Случайные изменения результата, т. е. фиксируемое в кон кретном испытании значе ние зависимой переменной, которое собственно и характеризует основной эффект, — воздействие независимой переменной на зависимую ( или отсутствие такового ). о тдельных испыта ний, связанные с несистематическими колебаниями фона, с лучайными ошиб ками, усталостью и т. п. При этом первые два принципа плани рования лабора торного эксперимента позволяют обеспечить валидность как соответствие эксперимента его цели, измерение именно того эффекта, который предполага лось измер ить. Идеальный, т. е. совершенно валидный эксперимент, фиксирует лишь то от ношение между переменными, которое и планирует изучить экспе риментато р, и «отсекает» любые другие источники систематической вариации резуль татов. Валидность эксперимента, следовательно, определяет достовер нос ть выводов о наличии либо отсутствии предполагаемой причинной связи и о подтверждении либо неподтверждении проверяемой в эксперименте теорет и ческой гипотезы (рис. 1). Третий п ринцип обеспечивает надежность результа тов — защиту от случайной оши бки, являющуюся, как говорилось выше, необ ходимым условием валидности. Однако большая часть экспериментов в социальных нау ках (как, впрочем, и в ряде инженерных дисциплин или агробиологии) происхо дит в условиях, когда перечисленные принципы не могут быть реализованы п олностью. Возникаю щие здесь ограничения имеют технический, а иногда — скорее принципиаль ный характер. Если, например, в социологическом эксп ерименте независимы ми переменными служат раса или социальное происхо ждение, то мы даже тех нически — не говоря уже о соображениях морали — н е можем осуществлять полный контроль над этими переменными, т. е. соверше нно произвольно опре делять их значение для каждого отдельного случая ( субъекта). И даже если бы эту трудность можно было бы каким-то образом прео долеть на время проведе ния испытаний, нам было бы трудно изолировать ин тересующий нас основной эффект от влияния сопутствующих, «закоррелиро ванных» с независимой пере менной факторов, — связанного с расой или пр оисхождением специфического социального опыта, соответствующих социа льных навыков и т. п. (Со схожими трудностями сталкивается и агробиолог, оц енивающий урожайность нового сорта пшеницы и пытающийся отделить глав ный фактор от прочих, также вли яющих на урожайность: различий в освещенн ости опытных участков, в соста ве почвы и т. п.). Рис. 1. Типы экспериментов Знаменитый английский статистик Р. Фишер первым обосновал возможность применения несколько иного подхода к планированию полевых эксперимен тов, лабораторных экспериментов с неполным контроле м, а т акже квазиэкспе риментов . Этот подход основан на цел е направленном использовании законов случая и теории вероятности. Он тр ебует введения в планирование эксперимента принци па рандомизации. Рандомизация — это стратегия случайного распреде ления субъектов по раз личным условиям (режимам) эксперимента и экспери ментальным группам. Воспользуемся в качестве иллюстрации тем же простым примером психофизи ческого опыта, которым пользуется сам Фишер при обсу ждении роли принципа рандомизации в планировании эксперимента Fisher R. A. The Design of Experiment. 3 rd ed. L.: Oliver and Boyd, 1942. P. 17— 19. . Представим себе, что некая леди взялась угадать, в как ие четыре из восьми чашек чая с молоком сначала налили молоко, а в какие — чай. Эксперименталь ная гипотеза состоит, таким образом, в том, что испыт уемая обладает описан ной способностью различения. Если воспользовать ся простейшей формулой из комбинаторики, то общее число способов выбрат ь четыре чашки из восьми равно числу размещений А : Иными словами, если б ы испытуемая не обладала способностью отличать «молочно-чайные» чашки от «чайно-молочных» и прибегла к случайному угадыва нию, то вероятность правильно определить 4 чашки составила бы 1 / 70 (из 70 существующих раз личных способов выбрать 4 чашки из 8 лишь один является правильным). Говоря точнее, при достаточно длинной серии испытаний частота правильных отве тов приближалась бы к 1 / 70 . Если же частота правильных ответов суще ственно, с точки зрения избранного статистического критерия, превышает частоту случайного угадывания, то мы вправе сделать вывод о том, что инте ресующая нас специальная способность действительно существует. Однако описанная схема испытания явно не соответств ует тем требованиям, которые предъявляются к уровню контроля над переме нными и изоляции основного эффекта в лабораторном эксперименте. Возмож ные угрозы валидности наших ста тистических выводов носят довольно очевидный характер. Во-первых, мы не обладаем никакими средствами прямого измерения зависимой переменно й — способности вкусового различения. Правильные угадывания — это лиш ь косвенные индикаторы такой способности и могут отражать влияние «пос торонних» переменных, даже превосходящее основной эффект. Если, на прим ер, во все чашки, в которые сначала было налито молоко, был добавлен сахар, ясно, что все они будут безошибочно опознаны. Статистические выводы о зн ачимости окажутся, таким образом, невалидными, т. е. не имеющими отно шени я к нашей экспериментальной гипотезе (хотя и подтверждающими конкурент ную гипотезу о способности распознавать сладкий вкус). Систематическое постороннее влияние, составляющее угрозу валидности статистического в ыво да, может носить и другой характер: «молочные» и «чайные» чашки могут от личаться друг от друга толщиной, температурой, цветом. Чтобы устранит ь пе речисленные угрозы валидности и нивелировать возникающие система тичес кие смещения, экспериментатор должен использовать принцип рандо мизации, т. е. обеспечить случайный порядок предъявления стимулов-чашек и их оценки, определяемый, например, с помощью таблицы случайных чисел ил и жре бия. В идеале и отбор испытуемых для каждой серии опытов, и распреде ление уровней независимой переменной между чашками («молоко-чай» или «ч ай-молоко») должны основываться на законах случая. При планировании конкретного экспериментального и сследования описанные принципы находят воплощение при разработке плана, или схемы, эксперимен та, опре деляющего порядок предъявления испытуемым (или их группам) раз личных у ровней (условий) независимой переменной для адекватной проверки экспер иментальной гипотезы Пету хов В . В . Указ . соч . С . 46. . Основные экспериментальные планы с контрольной группой и рандомизацией . В социологии, психол огии и других поведенческих науках особую роль играет использование пр инципа рандомизации при распределении испытуемых по груп пам. В эксперименте с неполным контролем или в полевом эксперименте, про исходящем в естественных условиях (т. е. в усло виях школьного класса, про мышленной организации, городского района и т. д.) часто нужно доказать не только наличие ожидаемого эффекта в результа те некоторого воздействия Х , но и отсутствие того же эффекта в тех случаях, когда возд ействия не было. Например, исследователь, изучающий в оздействие просмотра антивоенных фильмов на изменения установок студе нтов, случайным образом отбирает из некоторой совокупности студентов экспериментальную группу, котор ой будет показан антивоенный фильм, а также контрол ьную группу, которой он продемонстрирует нейтральны й фильм, никак не связанный с изучаемыми установ ками. План этого простей шего рандомизированного эксперимента с предва рит ельным и итоговым тестированием и контрольной группой ( RT 1 - 2 C ) будет выглядеть таким образом: R О 1 Х О 2 R О 3 О 4 где R — процедур а рандомизации (случайного распределения по группам), О 1,2 — уровни установок в экспериментально й группе до и после просмотра фильма X , O 3 , 4 — уровни установ ок в контрольной группе, не смотревшей фильма. Ис пользование контрольн ой группы позволяет устранить некоторые важнейшие угрозы валидности э ксперимента. Во-первых, если бы исследователь отказался от использовани я контрольной группы и ограничился тестированием, т. е. из мерением устан овок «до-после» просмотра, то обнаруженные изменения в уров не установо к можно было бы приписать влиянию на испытуемых сам ого по себе факта участия в эксперименте. Испытуемые, возможн о, осознавали, что они отобраны для важного исследования и стремились не которым образом со ответствовать своей роли и оправдать некие гипотети ческие «ожидания» экспериментатора. Описанная угроза валидности широк о известна и для нее суще ствует несколько обозначений. В психологическом тестировании и эксперимен тально й психологии это называют «эффектом морской свинки» или «мотивом экспе ртизы». Иногда применяют термин, возникший в медицине, где при кли ническ их испытаниях новых фармакологических средств и методов лечения часто наблюдают «эффект плацебо», т. е. заметное улучшение статуса у многих уча стников контрольной группы, в которой вместо реального воздействия ис п ользовались индифферентные средства и нейтральные врачебные манипуля ции. В социологии самое популярное обозначение систематического смеще ния, возникающего из-за реакции испытуемых на ситуацию эксперимента — э то «хоуторнский эффект». В так называемых хоу торнских экспериментах (по названию промышлен ного предприятия в Чикаг о) исследовались организационные и социаль но-психологические факторы, влияющие на производительность труда. Исследователи обнаружили, что эффект роста производ ительности труда в бригадах сохранялся даже при отсутствии собственно экспериментального воздействия. Предположительной причиной этого явл ения был рост группового самосознания у участников эксперимента См .: Roethlisberger F. G., Dickson W. J. Management and the Worker. Cambridge : Harvard University Press , 1939. . «Хоуторнский эффект» «Хоутор нский эффект», который, следуя выработанному в естественных науках об р азцу разрешения споров о приоритете, можно было бы именовать «хоуторнск им эф фектом плацебо, данного морской свинке при проведении экспертизы» ... — это угроза валидности, связ анная с особенностями экспериментальной группы. Еще одна угроза валидности выводов, которую позволяе т преодолеть описыва емый план эксперимента, также связана с особенност ями групп, а именно — с процессом отбора для участия в эксперименте. Если бы мы отказались от предварител ьного тестирования и случайного распределения испытуемых по экспериме нтальной и контрольной группам, мы совершили бы методическую ошибку, вес ьма характерную для любых экспериментов с добровольцами. Очень часто ис следователи отбирают испытуемых для участия в специальной программе о бучения или в новаторском организационном проекте, основываясь на изъя вленном ими желании, а затем сравнивают результаты, показанные участник ами оцениваемой программы, с результатами какой-либо другой доступной г руппы (или даже случайной выборки из соответствующей генеральной сово к упности), не участвовавшей в такого рода программе. Однако такое сравнен ие некорректно: само по себе желание участвовать в эксперименте часто св идетельствует о изначально более высокой мотивации, осведомленности и ли ин теллекте. Эти факторы сами по себе, или взаимод ействуя с главной независи мой переменной Х , могут объяснить значимые различия в рез ультатах, показан ных экспериментальной группой. В только что описанном примере сравнение группы добровольцев, пожелавших посмотреть антивое нный фильм, с прочи ми студентами, может вести к завышенной оценке воздей ствия просмотра, если добровольцы изначально проявляют больший интере с к политическим пробле мам. Лишь случайное распределение добровольцев по контрольной и экспери ментальной группам при соблюдении «непрозрач ности» такого распределения для всех испытуемых (участники обеих групп должны считать, что они подвергаются некоторому экспериментальному во здействию) позволяет судить о роли нез ависимой переменной X возникн овении межгрупповых различи й Сама процедура случайного распределения может быть осу ществлена аналогично процедуре построения простой вероятностной выбо рки с использованием табл ицы слу чайных чисел . Если единицы отбора — отдельные испытуемые, классы, гор одские районы — имеют тенденцию к естественной группировке, либо экспе римента тор особенно заинтересован в сравнении малочисленных подгруп п, то можно исполь зовать вероятностные процедуры с кластеризацией и ст ратификацией. . Вышеописанные угро зы валидности связаны преимущественно с особенностя ми групп, проявляю щимися на стадии отбора или в ходе эксперимента. Однако рандомизация поз воляет справиться и с некоторыми угрозами валидности, ис ходящими от пе ременных внешнего окружения, фона. К фоновым относятся, в частности, «возможные влияния времени г ода или событий, возникающих на институциональном уровне», а также факто ры естественного развития — «в се те биологические или психологические процессы, которые независимо о т кон кретных внешних событий систематически изменяются с течением вре мени» Кэмпбелл Д. Указ. с оч. С. 51. . Испытуемые взрослеют, обучаются, устают, улучш ают свои результаты при повторных тестированиях и т. п., что может сказыва ться на их результатах. Од нако если такие посторонние влияния не оказывают избирательного воздей ствия только на членов экспериментальной групп ы, они будут вносить вклад лишь в случайную ошибку, а не в систематическое смещение. Иными словами, они будут с равной вероятностью распределены ме жду случайным образом ото бранными участниками контрольной и эксперим ентальной групп. План типа RT 1 - 2 C позволяет обеспечить случайный и равновероятный характер внешних, фоновых воздействий на контрольную и экспериментальную группу. Более того, он позволяет «вычесть» величину фонового влияния и оценить чистый основ ной эффект: если внешнее влияни е все же имело место, оно в равной степени подействовало на показатели и э кспериментальной, и контрольной групп; следовательно, разность между ср едними значениями первого и второго замеров уровня зависимой переменн ой в контрольной группе ( О 4 О 3 ) нужно вычесть из ан алогичной разности значений зависимой переменной, зафиксированной в э кспериментальной группе (О 2 O 1 ), т. е.: Х О 2 O 1 О 4 О 3 при этом предварительное и послеэкспериментальное тестирование в эксп ери ментальной и контрольной группах должны проводиться практически о дновре менно. Систематическая уг роза валидности, связанная с фоновыми факторами, может все же возникнуть и при использовании рандомизации и контрольной группы. Это происходит т огда, когда фоновые факторы взаимодействуют с независи мой переменной (или некоторыми ее уровнями). При роду такого взаимодей ствия легко понять на примере исследования, в кот ором изучается влияние тре вожности, возникающей в ситуации неопределе нности, на успешность реше ния сложных задач. В такого рода эксперимента х для создания ситуации неопределенности и повышения реактивной трево жности (независимые пере менные) часто используют неясные инструкции, к освенные негативные оцен ки действий испытуемого, высказываемые лицам и, проводящими эксперимент (типа «Ну-ну, посмотрим, как Вы сможете это испо льзовать»), а также предварительные серии, где испытуемому приходится ре шать заведомо неразреши мые задачи. Разумеется, всем этим воздействиям ( X ) подвергаются лишь члены экспериментальной группы. Е сли испытуемые — это студенты, которым в силу случайного стечения обсто ятельств через неделю предстоит сдавать экзамены, или сотрудники подра зделения фирмы, ожидающие скорой переаттестации, то эти факторы «фона» б удут взаимодействовать с независимыми переменными, не только суммируя сь с ними, но и усиливая их эффект. Негативные подкрепле ния, получаемые в ходе эксперимента, будут восприн иматься значительно ост рее накануне экзаменационной сессии или переа ттестации, а связанная с этими событиями фоновая тревожность и неопреде ленность будет взаимодействовать с тревожностью и неопределенностью, создаваемыми преднамеренно. Оценить чистый эффект взаимодействия с помощью срав нения с результатами контрольной группы вышеописанным способом в данн ом случае невозможно, так как взаимодействие фоновых смещений с основным эффектом происходит лишь там, где имеет место экспериментальное воздействие X . В контрольн ой группе приближающееся неприятное событие также может повлиять на ре зуль таты итогового замера или даже обоих замеров, но оно не будет взаимо действо вать, «перемножаться» с воздействием независимой переменной (т акое взаимо действие можно описать в более точных терминах, однако это т ребует введения некоторых статистических понятий). Для оценки величины взаимодействия фоновых смешивающих переменных с основным эф фектом ну жны более сложные экспериментальные планы. Некоторые из них будут обсуж даться ниже. Иногда имеет смысл воспользоваться упрощенным вари антом описанного пла на с рандомизацией и контрольной группой, а именно планом с рандомизаци ей без предварительного тестирования ( RTC ), который схематически выгля дит следующим образом: R Х О 1 R О 2 Привлекательность этого плана заключается прежде всего в его экономич нос ти. Если при распределении испытуемых между группами и уровнями воз действия использовалась истинная вероятностная процедура Самая распространенная ошибка, совершаемая исследовате лями при проведении рандомизации в эксперименте,— замена случайного р аспределения попарным уравниванием, когда, скажем, к двум пожилым домохозяйкам со средним образов анием в экспе риментальной группе подбирают двух пожилых домохозяек в к онтрольной группе и т. д. Попарное уравнивание может вести к таким же неко нтролируемым смещениям, как и использов ание квотной в ыборки . Иногда в случаях, когда отбор производит с я внутри команд, школьных классов и других естественных группировок, поп арное уравнивание после разбиения группы пополам допустимо, если припи сывание групп к контрольным или экспериментальным условиям будет пров одиться случайно. Однако в двумерном эксперименте (типа «есть воздейств ие — нет воздействия») такой под ход неприемлем, т.к. ведет к резкому сниж ению статистических свойств получае мых оценок. , то проведение пред варительного тестирования — ка к в плане КТ 1-2 С — лишь увеличивае т стоимость эксперимента, не оказывая существенного влияния на качеств о получаемых данных. По сути, правильно осуществленная рандомизация ( R ) — это наилуч шая гарантия отсутствия изначального смещения между группами (т. е. равен ства исходных среднегрупповых значе ний зависимой переменной О в кон т рольной и экспериментальной группах). Кроме того, в широкомасштабных с оциологических исследованиях, а также в прикладных исследованиях в обл асти педагогики и социальной работы, проведение и п редварительных, и повтор ных измерений зависимой пе ременной (политических установок, криминаль ного поведения и т. п.) часто неосуществимо либо ведет к возникновению реак ции на саму процедуру тес тирования. Если, к примеру, мы изучаем влияние участия в предвыборной гру пповой дискуссии на последующую поддержку политических партий, то пред варительное измерение политических установок может повлиять на активн ость опрошенных в ходе самой дискуссии и их пос ледующие установки. Можно заключить, что план RTC предпочтителен всегда, когда не желательно повторное предъявление весьма специфичных по содержанию и схожих по форме тестов, вопросов, измерительных процедур. Иными словами, этот план заслуживает широкого применения в социологических и оценочн ых исследо ваниях. Кроме того, он является самым приемлемым средством пр оведения так называемых методических эксперимент ов, в которых оценивается эффектив ность различных в идов опроса, способов заполнения и форматов анкет и т. п. (примером такого методического эксперимента является описанное в главе «Массовые опрос ы» исследование Бредберна и Судмана, в котором эффектив ность метода «с лучайного ответа» сравнивалась с эффективностью использо вания данны х административной статистики). План RTC использовался, в час тности, в одном из практически ориент ированных социальных экспериментов по совершенствованию системы прав оохранительных и пенитенциарных уч реждений, проводившихся в США в 1960 70-е гг. В 1961 г. Федеральное бюро пенитенциарных учреждений СШ А начало трехлетний эксперимент, целью которого было изучить воздейств ие под держивающего консультирования и специальных реабилитационных про грамм на поведение мальчиков-подростков, находящихся в исправитель ных учреждениях. Местом проведения эксперимента стала специальная шко ла-колония для несовершеннолетних правонарушителей. При проведении рандомизации мальчиков случайным об разом распреде ляли между отрядами, где проводился эксперимент, и отряд ами, служившими контрольными (каждый отряд жил в отдельно расположенном корпусе). В экспериментальных отрядах было увеличено количество воспит ателей, проводились специальные индивидуальные и групповые консуль та ции, использовалась система вознаграждений за хорошее поведение. В конт рольных группах применялись обычные методы воспитания и обу чения, а та кже традиционные наказания за нарушение внутреннего распорядка. Результаты эксперимента показали, что мальчики из эк спериментальных групп раньше покидали спецшколу, лучше успевали в учеб е, вели себя адаптивнее. Не было обнаружено значимых различий в показате лях рецидивной преступности для подростков из экспериментальных и кон т рольных групп, освобожденных из школы-колонии, однако ребята из экс пер иментальных групп значительно отличались от ребят из контрольных груп п по показателю тяжести вновь совершенных преступлений (первые, в случае рецидива, совершали менее тя жкие преступления). По результатам эксперимента было принято решение о в недрении эксперименталь ной коррекционной программы во всех подразде лениях школы Federal Bureau of Prisons. Rational Innovation: An Account of Changes in the Program of the National Training School for Boys from 1961— 1964. Washington (D. C.), 1964. Цит . по : H. W. Riecken, R. F. Boruch (eds.) Social Experimentation. N. Y.: Academic Press, 1974 . Еще один популярный план с рандомизацией и контрольн ой группой — это план Соломона Впер вые описан в статье Р . Соломона . См .: Solomon R. L. An Extension of Control Group Design // Psychological Bulletin. 1949. Vol . 46. № 1. P . 137— 150. . План Соломона — это расширенны й вариант плана RT 1 - 2 C , позво ляющий проконтролировать и оценить эффекты естественного развития и фона, а также определить взаимодействие эффек та тестирования с основ ным воздействием X . Здесь наряду с экспериментальн ой и контрольной груп пами с предварительным тестированием используют ся экспериментальная и контрольная группы без предварительного тестир ования (как в плане RTC ). Схем атически это выглядит следующим образом: R O 1 X О 2 R О 3 О 4 R X О 5 R О 6 Очевидно, что если главный эффект X реален, то даже при наличии существен ного эффекта тестирова ния («хоуторнского эффекта») будут выполняться четы ре неравенства: O 2 > O 1 ; О 2 >О 4 ; О 5 >О 6 ; О 5 >О 3 . Оценкой сравнительной вели чины эффекта предварительного т естирования (без взаимодействия с X ) может служить величина разности О 6 О 3 . Сравнение О 6 с О 1 и О 3 позволяет оценить в лияние фоновых факторов и факторов естественного развития См.: Кэмпбелл Д. Указ. соч. С. 88— 89. . До сих пор мы обсуждали содержательные аспекты прове рки эксперименталь ной гипотезы о наличии главного эффекта X с помощью ра зличных планов эк сперимента, а также преимущества разных планов для об еспечения разных ас пектов валидности. Очевидно, однако, что в каждом кон кретном эксперименте величина главного эффекта, т. е. наблюдаемого разли чия результатов экспери ментальной и контрольной группы, будет варьиро вать не только под воздей ствием независимой переменной, но и просто в ре зультате действия различных случайных возмущений. Конечно, если бы наш э ксперимент был идеален и аб солютно надежен (см. выше), то при каком угодно числе повторений мы бы всегда получали одну и ту же истинную оценку вели чины воздействия (при отсутствии или контроле смешивающего влияния доп олнительных переменных). Однако реальные эксперименты — особенно, как у же говорилось, эксперимен ты в социальных науках — не бывают и не могут б ыть идеальными и безупреч но надежными. Следовательно, перед исследоват елем всегда стоит задача статистической оценки зна чимости полученных результатов. Вероятностным «воплощением» содержательной экспер иментальной гипоте зы является статистическая гип отеза. Принятие или непринятие статисти ческой гипо тезы — необходимое, но недостаточное условие принятия или от вержения содержательной гипотезы, проверяемой в эксперименте. Проверяе мая в кон кретном эксперименте статистическая гипотеза всегда формулируется ка к гипотеза о том, что при бесконечном количестве повторений этого экспер и мента среднее различие между экспериментальной и контрольной группа ми (или между воздействием разных уровней независимой переменной) равня лось бы нулю. Такую статистическую гипотезу, фактически сводящуюся к утв ерж дению о случайном характере наблюдаемых в реальном эксперименте ра зли чий, называют нулевой гипотезой, или нуль-гипоте зой (Н 0 ). Отверж ение или неотвержение нуль-гипотезы позволяет говорить о том, что в данн ом экспери менте содержательная гипотеза подтвердилась, либо подтвердилась противо положная ей а льтернативная гипотеза, либо не было получено подтверждения ни одной из них. Вспомним воображаемый эксперимент Фишера с чаем и мо локом, описанный в начале главы. Мы отмечали, что при использовании такти ки случайного угады вания испытуемая смогла бы правильно определить по следовательность напол нения чашки примерно в 1 случае из 70. Следовательн о, 2 «попадания» из 100 даже при очень большом количестве испытаний едва ли м огут считаться значи мым результатом. Куда достовернее выглядят 90 или да же 95 «попаданий» из 100 (оставшиеся «ошибки» можно отнести на счет действия случайных факто ров). Вообще, критерии значимости и статистические методы , используемые при проверке статистической гипотезы для конкретного пл ана эксперимента, назы вают статистическими модел ями. Для планов с контрольной группой основ ная стати стическая модель — это использование t -критерия, о чем подробнее говорится чуть ниже. Для более с ложных планов многомерных или факторных экспериментов, общий обзор кот орых дается в следующем разделе главы, веду щие статистические модели — это дисперсионный анализ и использование F -критерия Фишера. Итак, для того чтобы оценить статистическую значимос ть в элементарных ран домизированных планах, описанных выше, нам необхо димо проверить стати стическую гипотезу о разност и средних значений зависимой переменной в кон трольной и экспериментал ьной группах. Конкретное значение разности сред них значений зависимой переменной в экспериментальной и контрольной групп е, обнаруженное в отдельном эксперименте (скажем, 4 балла по некото рой «ш кале пацифизма»), нужно соотнести с определенным интервалом, в ко торый э то значение «укладывается» с заданной (доверительной) вероятностью. Ины ми словами, нужно решить задачу интервального оценивания, подобную зада че оценки отдельного параметра совокупности в выборочном обследова нии . Разница в том, что, проводя эксперим ент, мы интересуемся не вероятными пределами, в которых лежит некая хара ктеристи ка выборки из реально существующей совокупности, а пределами, в которых лежит полученный нами в эксперименте результат относительно результата во ображаемой бесконечной совокупности идентичных экспери ментов. Нулевая гипотеза утверждает, что истинное значение различия сре дних равно нулю, ва рьируя в каких-то пределах от эксперимента к эксперим енту (т. е. . Если удается пока зать, что полученное в эксперименте зна чение разности групповых средни х не позволяет принять нулевую гипотезу, то делается вывод о подтвержден ии гипотезы, противоположной нулевой (т.е. — о статистическ ой значимости различий между груп пами — и, значит, о подтверждении эксп ериментальной гипотезы (или о под тверждении гипотезы, противоположной экспериментальной, — если различие между экспериментальной и контрол ьной группой оказалось с обратным зна ком). Заметьте, что нулевая гипотез а всегда формулируется как гипотеза о том, что истинное значение разност и средних (или, скажем, величины взаимосвязи между двумя переменными) рав но нулю, а полученные в эксперименте величи ны отличаются от нуля исключ ительно из-за случайной ошибки выборки. Чем дальше от нуля — в ту или друг ую сторону — расположено наблюдаемое значе ние, тем больше его статист ическая значимость и меньше вероятность того, что оно явилось результат ом ошибки выборки. Для того чтобы сравнить полученное в эксперименте с контрольной и экспери ментальной группами значение разности между сре дними с гипотетическим выборочным распределением этой величины для бесконечного числа испыта ний (так ие распределения имеются не только для разности средних, но и для средни х величин, стандартных отклонений и т. д.), нужно выс читать стандартную ош ибку разности между средними Напомним, что стандартная ошибка ср еднего равна стандартному отклонению теоретического распределения вы борочных средних. Эта величина используется как мера, ошибки выборки. Вы борочные средние (т. е. средние значения множества вы борок из гипотетиче ской генеральной совокупности) распределены приблизительно нор мальн о. А вот распределение разностей выборочных средних ( t -распредел ение) выгля дит как «уплощенное» нормальное распределение, причем чем м еньше размер выбор ки, тем более плоским и «размазанным» выглядит t -распределение. Это распределение было впервые описано У. Госсетом (опубликовавшим свои результаты под псевдон и мом Стьюдент). Госсет показал, что для малых выбор ок вероятностное оценивание выборочных средних да ет надежные результаты лишь в том случае, если вместо самого распределен ия средних мы рассматриваем распределение их разностей. . Формула для стандарт ной ошибки разности между средними — S Мэ - М k — немного отлич ается от фор мулы стандартной ошибки средней S M 20 , приведенной в гла ве 8. Тем не менее она весьма проста: где S э и S K — величины стандар тного отклонения, рассчитанные для экспери ментальной и контрольной гр упп, n э и п k — число наблюде ний (испытуемых) в экспериментальной и контрольной группах. После этого нужно оп ределить, на сколько единиц стандартной ошибки отсто ит полученная разн ость средних от нуля, представл яю- щего собой — в согласии с нуль-гипотезой — среднее гипотетического распре деления разностей средних, t -распределения. Для этого полученную в экспери менте разность групповых средних нужно перевести в t -единицы (т. е. единицы стандартного отклонения для t -распределения). Для данной разнос ти средних величину t мож но высчитать по формуле: Полученное значение t нуж но сравнить с соответствующим значением из таблицы t -распределения для избранного ур овня значимости (р = 0,05 или 0,01) и числ а сте пеней свободы, соответству ющего количеству наблюдений в каждой группе (или подвыборке). На практике число степеней свободы можно рассматрив ать как величину, равную числу наблюдений (испытуемых, опрошенных, балло в и т. п.) минус число оцениваемых параметров. Для разности средних двух гр упп это со ставит число наблюдений в экспериментальной группе минус оди н ( n э 1) плюс число на блюдений в контрольной группе минус один (п k 1): N ст.своб. = ( n э 1) + (п k 1) Таблицы t -распределения можно найти в любом учебнике или справочнике п о статистике. Здесь мы приводим лишь фрагмент такой таблицы. Таблица 4.1 Сокращенная таблица t -распределения Стьюдента ( W . Gosset , 1908) Число степеней свободы Р = 0,05 Р = 0,01 1 t = 12,706 t = 63,657 2 t = 4,303 t = 9,925 5 t = 2,571 t = 4,032 8 t = 2,306 t = 3,355 10 t = 2,228 t = 3,169 14 t = 2,145 t = 2,977 16 t = 2,120 t = 2,921 20 t = 2,086 t = 2,845 30 t = 2,042 t = 2,750 60 t = 2,000 t = 2,660 120 t = 1,980 t = 2,617 t = 1,960 t = 2,576 Рассмотрим пример вычисления t для описанн ого выше эксперимента, в кото ром изучалось воздействие антивоенного фи льма на изменение установок сту дентов. Пусть для контрольной и экспери ментальной групп при итоговом тес тировании по шкале пацифистских уста новок были получены следующие ре зультаты: Контрольная группа Экспериментальная группа n k = 28 чел. N э = 34 чел. S k = 5,6 S э = 3,4 Наша статистическая задача заключается в том, чтобы определить, отличаются ли средние двух групп настолько, чтобы можно было отвергнуть нулевую гипо тезу о том, что эти средние взяты из одной генера льной совокупности. Вос пользуемся приведенной выше формулой для вычис ления значения t Ис пользуемая нами формула основана на некоторых важных предположениях: о том, что группы отбирались независимо и случайно; что дисперсии соответс твующих гене ральных совокупностей неравны; что параметры совокупност ей распределены нормаль но. Сущест вуют и иные, несколько отличные формулы для расчета t , кот орые применя ются в тех случаях, когда сравниваемые подвыборки-группы н евелики и получаемые для них данные каким-то образом «связаны», скоррели рованы (например, если мы срав ниваем групповые средние братьев и сестер или средние оценки одних и тех же школь ников в первом классе и на выпускн ых экзаменах). Соответствующие формулы и пояс нения можно найти в любом с татистическом руководстве, а также в книгах, включен ных в список дополн ительной литературы по теме. : Число степеней свободы в приведенном примере: (28 1) + (34 1) = 60. Полученное значение t = 3,4760 заведомо превосходит табличные значения и для p < 0,05, и для р < 0,01 (на 5%-м уровне значение t для 60 степен ей свободы составит 2,00, а на 1%-м — 2,660). Следовательно, мы можем отклонить нуле вую гипотезу и сделать вывод, что существует статистически значимая раз ница между средними уровнями пацифизма в группе студентов, посмотревши х ан тивоенный фильм, и в контрольной группе. Важно, однако, всегда помнить о том, что статистическа я значимость результа тов совершенно отлична от их содержательной значимости! Даже высокая ста тистиче ская значимость результатов эксперимента не гарантирует, что эти резул ьтаты будут иметь сколько-нибудь интересную интерпретацию и повлияют н а состояние современного социологического знания. Содержательная знач имость зависит прежде всего от нашей способности увязать эксперимента льную гипотезу с существующими социологическими теориями. Многомерные и факт орные эксперименты: общий обзор В описанных выше экс периментах с контрольной группой каждый раз используются лишь два типа условий — «есть воздействие» либо «нет воздействия». Эти два типа усло вий по сути можно рассматривать как два уровня независимой переменной, к оторым можно присвоить условные числовые значения — например, «1» и «0». И ными словами, с точки зрения уровня измерения незави симая переменная я вляется номинальной, качественной. В контрольной группе ее значение рав но нулю, в экспериментальной — единице. Однако исследователь часто расп олагает значительно большей информацией о независимой переменной и сп особен измерить и проконтролировать ее по крайней мере на трех-четырех у ровнях значений. Соответственно экспериментальная гипотеза может быть сформулирована в терминах более или менее интенсивного воздей ствия ли бо наличия-отсутствия «отклика» зависимой переменной при конкрет ных у ровнях независимой переменной. В психологии хорошо известен закон «оптимума мотива ции», так называ емый закон Йеркса-Додсона. В начале нашего века Р. Йеркс изучал, как влияет негати вное подкрепле ние в форме удара электрическим током на выработку элеме нтарных на выков у животных. В частности, в опытах с «танцующими мышами» ( раз новидность домашней мыши, имеющая генетический дефект, который заст авляет ее двигаться по кругу или по восьмерке) он использовал три уровня силы тока — «сильный» (500 усл. ед.), «средний» (300 усл. ед.) и «слабый» (125 усл. ед.). Мы шь должна была научиться выбирать один из двух туннелей. В конце туннеля ее в любом случае ожидало «вознаграждение» — мышь противоположного по ла. При ошибочном выборе (белый туннель) мышь испытывала удар током, при пр авильном выборе (черный туннель) негативное подкрепление отсутствовал о. Местоположение туннелей (слева-справа) менялось случайным образом от пробы к пробе. Выяснилось, что быстрее всего обучение происходит при «ср едней» вели чине стимуляции. Обнаруженный в этом эксперименте нелинейн ый ха рактер связи между величиной стимула к решению определенной задач и и успешностью решения был затем неоднократно подтвержден и во многих д ругих экспериментах, в том числе с испытуемыми-людьми и с пози тивной сти муляцией. Чрезмерная мотивация и чрезмерная величина под крепления, как и слабая мотивация, всякий раз оказывали меньшее воз действие на успешн ость выполнения различных задач. Эксперименты, в которых используется несколько (бо лее двух) уровней незави симой переменной, называются многоуровневыми. Схема вышеописанного эксперимента с рандомизацией и тремя уровнями независимой переменной (Х 1 Х 2 , Х 3 ) такова: R X 1 O 1 R X 2 O 2 R X 3 O 3 Экспериментальная гипотеза в этом случае формулиру ется как гипотеза об от ношениях значений О 1 , О 2 и О 3 (в рассмотренном примере О 1 < О 2 и O 2 > O 3 ). Независимая переменная в многомерном э ксперименте может иметь и более трех уровней. Иначе говоря, она может быт ь «нормальной» количественной переменной, измеренной на интервальном или абсолютном уровне. Соответ ственно гипотеза многомерного эксперим ента может формулироваться в более точных терминах — как гипотеза об «о тносительно-абсолютных» или даже «аб солютно-абсолютных» отношениях п еременных. Например, в эксперименте может изучаться влияние привлекате льности лектора на частоту посещения занятий студентами, воздействие к оличества доступных источников информации о продукте на формирование потребительских предпочтений либо характер вза имосвязи между размер ом денежного вознаграждения испытуемых и успешно стью решения ими одно типных задач. Таким образом, многомерные экспери менты позволяют проверять более тонкие и точные содержательные гипоте зы о механизмах индивидуального и группового поведения. Статистические гипотезы, проверяемые в многомерных экспериментах, — это гипотезы о различиях между значениями зависимой п еременной для разных уровней независимой переменной. Нулевая гипотеза формулируется как гипотеза о том, что разброс индивидуальных значений в нутри одного уровня независимой переменной (внутри соответствующей эк спериментальной группы) идентичен разбросу индивидуальных значений ме жду различными уровнями (группами), т. е. отношение дисперсии межгрупповы х оценок к дисперсии внутригрупповых оценок равно 1. Последнее отношение обозначается как F -крите рий. Для того чтобы определить, не превышает ли полученная в конкретном 8 э ксперименте величина F по роговое значение статистического F -распределения для заданного уровня значимости, используют с татистическую технику однофакторного дисперсион ного анализа. Термин «однофакторный» в данном случае означает, что в эксперименте использовалась лишь о дна независимая переменная (фактор воздействия). Рас смотрение техники дисперсионного ана лиза и статистического оцениван ия получаемой в результате величины F вы ходит за пределы данного обзора ( детальные описания и рекомендации при необходимости можно найти в книг ах из списка дополнительной литерату ры к главе). В тех областях социологии и социальной психологии, к оторые имеют сравни тельно развитую традицию экспериментальных иссле дований (межличностное и межгрупповое восприятие, исследования динами ки установок, социальные процессы в малых группах, оценивание эффективн ости образовательных программ и т. д.) часто используют более сложные схе мы экспериментирования, объединяемые термином «факторные эксперимент ы». Факторный экспериментальный план включает в себя д ве и более, независи мые переменные (именуемые также «факторами»), каждая из которых име ет несколько уровней воздействия. Так как при увеличении числа независимых переменных очень быстро возраста ет число групп, в каждой из которых приме няется одна из возможных комбинаций этих переменных и их уровней Такие комбинации называют еще «обработками». Источник п оследнего термина — сельскохозяйственные опыты, для которых Р. Фишер ра зработал первые факторные планы, сочетавшие различные способы ухода за растениями, условия освещенности, типы почвы и режимы полива. (в пол ном факторном плане число групп равно произведению числа уровней, задава емых для каждой независ имой переменной), в целях экономии ресурсов и ра ционального распределе ния исследовательских усилий были разработаны многочисленные планы, г де каждый из «уровней» переменных реализуется один раз, а обобщение и ст атистический анализ взаимодействия различных факто ров и их изолирова нного и совместного влияния на зависимую переменную проводится на груп повом уровне Многочислен ные примеры таких планов и описания соответствующих методов ана лиза ре зультатов см. в: Дружинин Н. К. Выборочное наблюдение и эксперимент. М.: Статистика, 1977; Готтсданкер Р. Основы психоло гического эксперимента. М.: Изд-во МГУ, 1982; Вознесен ский В. А. Статистические методы планирования эксп еримента в технико-экономических исследованиях. 2-е изд., испр. и доп. М.: Фин ансы и статис тика, 1981.Гл. 2,3. . Всякий факторный эксперимент — это, в сущности, неск олько экспериментов, объединенных в одном плане. Обобщенные данные факт орного эксперимента позволяют ответить на два типа вопросов: 1) имеется л и эффект воздействия для каждой отдельно взятой независимой переменно й; 2) зависит ли величина этого эфф екта воздействия от величины значений других независимых пере менных? И золированный эффект воздействия одной независимой переменной называю т главным эффектом, а изменение в еличины этого эффекта под влия нием другой независимой переменной назы вают взаимодействием. В таблице 4.2 пр едставлен план простейшего факторного эксперимента «два на два» («2 X 2»), в котором изучалось влиян ие новизны и типа изображения на интерес, проявляемый к этому изображени ю 4-месячными младенцами. В ка честве индикатора интереса использовалас ь длительность разглядывания. Каж дая из независимых переменных была пр едставлена только двумя уровнями: для новизны — новое или старое, предъ являвшееся в предыдущих сериях изоб ражение; для типа изображения — ге ометрический контур либо схематическое изображение человеческого лиц а (схематические рисунки использовались для уравнивания изображений п о визуальной сложности, так как время фиксации взора обычно зависит от с ложности и количества деталей). Как видно из приве денных в таблице 4.2 данных, налицо оба главных эффек та. Влияние новизны на интерес становится очевидным при сравнении средн их по строкам — сред няя длительность разглядывания изображений (и гео метрических, и «физиономий») заметно выше в случае предъявления новых ри сунков (55 сек против 20). Сравнение по столбцам показывает, что при усреднени и данных по двум груп пам (новые и старые рисунки) изображения человеческ ого лица вызывают зна чительно больший интерес, проявляющийся в более д лительном разглядыва нии (45 сек). Налицо также взаимо действие между типом изображения и но визной. Резуль таты предъявления разных типов изображений различны для «старой» и «но вой» группы. Различаются и значения разностей по столбцам для каждой стр оки (60 50 = 10 сравни тельно с 30 10 = 20), и соответствую щие показатели по строкам (60 30 = 30 сравнительно с 50 10 = 40). Иными словами, большая привлекательн ость человеческих лиц сильнее проявляется при предъявлении старых рис унков (различие в 10 сек при предъявлении но вых картинок увеличивается до 20 для старых изображений), а различие между предъявлением старых и новых рисунков при использовании геометрических контуров возрастало до 40 сек. Таблица 4.2 Факторный эксперимент 2x2 Новизна изображения Тип изображения Средняя длительность разглядывания, сек. Лицо Гео метрическое Ново е Старое 60 30 50 10 55 20 Средняя длительность, c ек. 45 30 При обработке результатов многофакторных экспериментов основной стат ис тической моделью является многофакторный диспе рсионный анализ. Многофакторные эксперименты в социологии — это оче нь часто полевые экс перименты, моделирующие сложные взаимосвязи реаль ного мира. Преимуще ство полевых многофакторных экспериментов — в их « жизнеподобии», т. е. внешней, лицевой валидности. Но здесь же кроется и гла вный недостаток таких экспериментов — более низкие надежность и внутр енняя валидность. Кри тики полевых многофакторных экспериментов часто отмечают, что приближе ние эксперимента к реальному миру здесь нередко достигается за счет замены экспериментального контроля чисто статисти ческим. В последнем случае возрастают угрозы валидности, связанные с неп равильной спецификацией модели измерения, с «закоррелированностью» от дельных уровней независимых пере менных с неконтролируемыми вне шними переменными . Кроме того, в многофактор ных экспериментах острее, чем в индивидуальных и межгрупповых, стоит про блема агрегирования данных — практически всегда суще ствует вероятно сть того, что отношения, выявленные при анализе сводных груп повых данны х, в точности не соблюдаются ни для одного отдельно взятого ис пытуемого ( так же, как среднее некоторой выборки может не относиться ни к одному кон кретному выборочному наблюдению), К неоспоримым достоинствам факторны х экспериментов следует отнести значительно большие возможности стати стического анализа, в том числе анализа различных эффектов взаимодей ст вия переменных-«факторов». В социальных науках часто употребляют также понятие квазиэксперимента, или квазиэкспериментального исследовательского плана. Речь идет о панель ных, трендовых и т. п. план ах выборочных обследований . Выборочные обследовани я, особенно продолжающиеся или проводимые как сравнительные «срезовые » исследования для подвыборок, испытавших либо не испытавших определен ное, локализованное во времени воздействие (например, социальную револю цию, реформу образования или крах фондового рынка), действительно позвол яют делать выводы о взаимоотношениях между интересующими исследовател я независимыми и зависимыми переменными, а значит — проверять гипотезы о предполагаемых причинно-следственных связях, однако экспериментальн ую рандомизацию и контроль в выборочных исследованиях, как показано в со ответствующих главах, здесь заменяет использование случайных выборок и специальных методов статистического анализа данных. Краткий справоч ник терминов. Эксперимент - общенаучный метод полу чения в контролируемых и управляемых условиях новых знаний о причинно-с ледственных отношениях между явлениями и процессами. Социальный эксперимент - м етод изучения социальных явлений и процессов, осуществляемый путем наб людения за изменением социального объекта под воздействием факторов, к оторые контролируют и направляют его развитие. Социальный эксперимент предполагает: - внесение изменений в сложившиеся отношения; - контроль за влиянием изменений на деятельность и поведение личности и социальных групп; - анализ и оценку результатов этого влияния. Контрольная группа - групп а индивидов, в которую не вводятся экспериментальные стимулы. При провед ении эксперимента контрольная группа используется для сравнения. Лабораторное наблюдение - тип наблюдения, при котором сбор информации проводится в искусственно с озданных для изучаемой группы условиях, контролируемых исследователем . Полевой эксперимент - в со циологии - эксперимент, в котором воздействие экспериментального факто ра происходит в реальной социальной ситуации. По степени активности исс ледователя различают: - естественные эксперимен ты , в которых исследователь принимает позицию наб людателя, не вмешивается в ход событий; и - активно направленные экс перименты , в которых исследователь вводит в дейст вие экспериментальный фактор. Реактивность - в социологи и - способность изучаемых субъектов реагировать на те или иные обстоятел ьства, сопутствующие исследовательскому процессу. Управляемая ассоциация - э кспериментальный метод, заключающийся в том, что испытуемому предлагае тся слово-стимул, на которое он должен реагировать словом, состоящим в оп ределенной логико-семантической связи с предыдущим. Хоторнский эксперимент - р яд исследований, выполненных в США в 1920-1930 гг. на хоторнских предприятиях (Чи каго) под руководством Э.Мэйо. В результате этих исследований была перес мотрена роль человеческого фактора в производстве и открыто явление не формальной организации, регулирующей различные стороны социальной жиз ни производственного коллектива. Экспериментальная группа - группа ин дивидов, в которую вводятся определенные стимулы при проведении экспер имента. Эффект большинства - измен ение мнения испытуемого под влиянием мнения, высказанного большинство м той же группы испытуемых. Эффект бумеранга в экспер именте - отрицательная реакция испытуемого на воздействие, имеющее цель ю изменить его представление о каком-либо предмете или событии. Испытуем ый отказывается принять навязываемое представление и энергично отстаи вает собственную точку зрения. Если попытки воздействия становятся сли шком настойчивыми, испытуемый вообще отказывается от коммуникации. Заключение. Эксперим ент — это метод, обеспечив ающий наилучшие эмпирические данные для проверки гипотез о наличии при чинной связи между явлениями, а также самое надежное средство решения мн огих практических задач, связанных с оценкой эффективности социальных и политических программ. Многомерный контролируемый эксперимент соответ ствует са мым строгим стандартам научного вывода и незаменим при сравне нии объяс нительных возможностей разных теорий. В некоторых отношениях процедура экспериментальной проверки гипотез даже пре восходит эталоны «традиционного образа на уки», так как возникающая при планировании эксперимента необходимость в формализации теоретической модели, операционализации переменных, оп ределяющих «главный эффект», а также в нахож дении инструментов контрол я посторонних, смешивающих влияний, ведет не только к прояснению основно й гипотезы, но и к анализу всех тех внешних ус ловий и факторов окружения, для которых соблюдаются постулируемые теори ей соотношения (такой ана лиз призван гарантировать внешнюю валидность экспериме нта). Недостатки экспериментального метода являются продолжением его д остоинств (что, впрочем, верно и приме нительно ко всем остальным методам ). Возникнув в натуралистической тради ции социологического исследован ия, экспериментальный метод был изначаль но ориентирован на лабораторн ый или квазилабораторный исследовательский контекст, высокий уровень формализации проверяемых теорий и максималь ные возможности измерени я и контроля всех существенных переменных. Кро ме того, сторонники экспе риментального метода с самого начала отдавали предпочтение скорее абс трактным и общим понятиям научной теории в ущерб спе цифическим и уника льным понятиям, используемым при описании социального взаимодействия его непосредственными участниками или «непрофессиональ ными» наблюда телями. Иными словами, эксперимент оказался методом, при годным скорее д ля проверки наиболее «сложившихся» и развитых социологических и социа льно-психологических теорий, чем для поисковых исследова ний, направлен ных на выработку адекватного теоретического языка и форму лировку проб ных гипотез, описывающих закономерности естественного про текания соц иальных процессов. Кроме того, следует помнить об этических про блемах, и ногда возникающих при экспериментальном манипулировании переменными социального окружения. Эти проблемы могут касаться не столько гипотетич еского влияния нежелательных факторов, сколько возможного соци альног о неравенства, возникающего в крупномасштабных полевых эксперимен тах при распределении участников по экспериментальным и контрольным груп пам, так как в результате члены контрольных групп не получают «позитивно го» экспериментального воздействия (на оценку эффективности которого и направлен эксперимент), например, социального пособия, нового прогресс ив ного метода обучения и т. п. Наконец, экспериментальный метод мало приг оден для получения результатов, которые можно было бы распространить на обще ство в целом или на большие социальные группы, он не позволяет увиде ть «срез» широкомасштабных социальных процессов. Результаты хороших лабораторных экспериментов о бладают высокой надежностью, однако они довольно далеки от «реального м ира» (справедливости ради нужно отметить, что социальным наукам далеко н е всегда следует стремиться к отражению многообразия «жи вой жизни»). Результаты полевых экспериментов в целом характе ризуются боль шей близостью к «реальному миру», однако это преимущество достигается це ной несколько меньшей надежности и большей подверженно сти всяческим смещениям. Качество данных, получаемых в широкомасштабны х социальных экспериментах, далеко не всегда оправдывает их чрезвычайн о высокую сто имость. Литература 1. Вознесенский В.А. Статистические метода планирова ния эксперимента в технико- экономических исследованиях. Изд. 2-е, перераб . и доп. М.: Финансы и статистика, 1981. Гл.2, 3. 2. Гласс Дж., Стэнли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии / Пер. с анг л. Общ.ред. Ю.П.Адлера. М.: Прогресс, 1976. Гл.15-19. 2. Девятко И.Ф. Методы социологического исследования. Екатеринбург: Изд-во Урал. у н-та, 1998. Сс.57-75. 3. Дружинин Н.К. Выборочное наблюдение и эксперимент. М.: Статистика, 1977. 4. Кэмпбелл Д. Модели экспериментов в социальной психологии и прикладных исслед ованиях / Пер. с англ. Сост. и общ.ред. М.И.Бобневой. М.: Прогресс, 1980. 5. Готтсданкер Р. Основы психологического эксперимента/ Пер. с англ. М.: Изд-во МГУ, 1982. 6. Ядов В.А. Социологическое исследование: методология, программа, методы. М.: Наука , 1987. Гл.5.
1Архитектура и строительство
2Астрономия, авиация, космонавтика
 
3Безопасность жизнедеятельности
4Биология
 
5Военная кафедра, гражданская оборона
 
6География, экономическая география
7Геология и геодезия
8Государственное регулирование и налоги
 
9Естествознание
 
10Журналистика
 
11Законодательство и право
12Адвокатура
13Административное право
14Арбитражное процессуальное право
15Банковское право
16Государство и право
17Гражданское право и процесс
18Жилищное право
19Законодательство зарубежных стран
20Земельное право
21Конституционное право
22Конституционное право зарубежных стран
23Международное право
24Муниципальное право
25Налоговое право
26Римское право
27Семейное право
28Таможенное право
29Трудовое право
30Уголовное право и процесс
31Финансовое право
32Хозяйственное право
33Экологическое право
34Юриспруденция
 
35Иностранные языки
36Информатика, информационные технологии
37Базы данных
38Компьютерные сети
39Программирование
40Искусство и культура
41Краеведение
42Культурология
43Музыка
44История
45Биографии
46Историческая личность
47Литература
 
48Маркетинг и реклама
49Математика
50Медицина и здоровье
51Менеджмент
52Антикризисное управление
53Делопроизводство и документооборот
54Логистика
 
55Педагогика
56Политология
57Правоохранительные органы
58Криминалистика и криминология
59Прочее
60Психология
61Юридическая психология
 
62Радиоэлектроника
63Религия
 
64Сельское хозяйство и землепользование
65Социология
66Страхование
 
67Технологии
68Материаловедение
69Машиностроение
70Металлургия
71Транспорт
72Туризм
 
73Физика
74Физкультура и спорт
75Философия
 
76Химия
 
77Экология, охрана природы
78Экономика и финансы
79Анализ хозяйственной деятельности
80Банковское дело и кредитование
81Биржевое дело
82Бухгалтерский учет и аудит
83История экономических учений
84Международные отношения
85Предпринимательство, бизнес, микроэкономика
86Финансы
87Ценные бумаги и фондовый рынок
88Экономика предприятия
89Экономико-математическое моделирование
90Экономическая теория

 Анекдоты - это почти как рефераты, только короткие и смешные Следующий
- У меня для тебя две новости, хорошая и плохая! С какой начать?
- Да без разницы...
- Я от тебя ухожу!
- А плохая?
Anekdot.ru

Узнайте стоимость курсовой, диплома, реферата на заказ.

Обратите внимание, контрольная по социологии "Эксперимент в социологии", также как и все другие рефераты, курсовые, дипломные и другие работы вы можете скачать бесплатно.

Смотрите также:


Банк рефератов - РефератБанк.ру
© РефератБанк, 2002 - 2016
Рейтинг@Mail.ru