1.4 Простая выборка

Если исследователь изучает конкретные особенности некоторой популяции на основании изучения ее части, то без использования вероятностной выборки он не может рассчитывать на ценные научные результаты.

Если же предметом исследования становятся закономерности протекания психических процессов, то просто предполагается, что такие закономерности будут одинаковыми у большинства людей. Например, Г. Эббингауз, проводивший эксперименты с границами кратковременной памяти, вполне разумно предположил, что выявленная им закономерность будет характерна для человеческой психики в целом, а не только для тех добровольцев, что приняли участие в его исследованиях. Выводы из эксперимента «Маленький Альберт», проведенного Дж. Уетсоном, касающиеся механизмов обусловливания и научения, разумно распространить по крайней мере на других детей.

Поскольку выявлением психологических механизмов и причинно-следственных связей занимается экспериментальная психология, можно сказать, что простые выборки – это наиболее частые выборки именно в экспериментальных исследованиях.

Правильное использование техник формирования выборки способствует повышению её репрезентативности!

1.5 Зависимые и независимые выборки

Зависимые выборки содержат результаты, полученные на одной и той же группе испытуемых, но в разное время. Например, до и после стимульного воздействия. Количество объектов в этих выборках всегда одинаковое.

Независимые выборки содержат результаты исследования двух различных групп испытуемых. Например, это экспериментальная и контрольная группы. Допускается, чтобы количество объектов в них было различным.

Зависимые и независимые выборки называются также связанными и несвязанными.

Схематическое представление психологического исследования

Экспериментальная группа	Контрольная группа
1. Начальный срез	2. Начальный срез
Стимулъное воздействие есть	Стимульного воздействия нет
3. Конечный срез	4. Конечный срез

Группы 1 и 3 являются зависимыми выборками. Также зависимыми являются выборки 2 и 4.

Перед началом исследования требуется сравнить выборки 1 и 2, чтобы удостовериться, что испытуемые имеют одинаковый исходный уровень. Эта процедура называется «оценка достоверности различий». Указанные группы 1 и 2 являются независимыми выборками.

На фазе заключительных срезов сравниваются показатели выборок 1 и 3, чтобы удостовериться, что был сдвиг каких-либо психологических параметров под влиянием стимульного воздействия. Эта процедура называется «оценка достоверности сдвига». Необходимо также убедиться в том, что сдвиг был вызван именно стимульным воздействием, а не влиянием другого неконтролируемого фактора. Для этого следует снова оценить достоверность сдвига, но уже в выборках 2 и 4.

Оценки достоверности различий и достоверности сдвигов определяются посредством использования специальных статистических критериев.

5. Объём выборки. Ошибка выборки.

Существует еще одна характеристика выборки – ее объем, т.е. количество элементов генеральной совокупности, включенных в выборку. Ранее уже отмечалось, что большая выборка не значит выборка репрезентативная. Но правильно вычисленный объем выборки уменьшит ошибку измерения до пренебрежительно малой величины, т.е. усилит уверенность исследователя в возможности распространить результаты измерения на генеральную совокупность.

Не существует правила, по которому можно было бы определить единственно верный объем выборки для определенной генеральной совокупности. Обобщая, можно сказать, что объем выборки вычисляют, ориентируясь на несколько параметров:

1) задачи и методы исследования;

2) однородность необходимой генеральной совокупности;

3) вероятность ошибки, которую допускает для себя исследователь;

4) требуемая точность результатов (предельная ошибка репрезентативности выборки);

5) взаимное влияние этих показателей.

Задачи и методы исследования

Это критерий, которым иногда можно ограничиться, решая вопрос об объеме выборки. Так, например, факторный анализ наиболее адекватен, когда выборка составляет не менее 100 случаев (испытуемых, показателей). Анализ данных, полученных в номинальной шкале измерения, требует порядка 20 случаев на каждое возможное сочетание параметров выборки. Предположим, исследуется связь стремления к достижению социально-экономического статуса и пола студента. Каждая категория может быть представлена на нескольких «уровнях»: стремление к достижению — на трех уровнях (высокое, среднее, низкое), социально-экономический статус - на трех уровнях (высокий, средний, низкий) и пол — на двух «уровнях» (мужской и женский). Число возможных сочетаний 3×3×2=18. Из расчета 20 случаев на одно сочетание получаем:

18×20 = 360.

Для корреляционного или регрессионного анализа потребуется не менее 10 случаев на 1 переменную. Допустим, если необходимо узнать, как связаны боязнь неудачи, умственные способности и величина заработной платы (три переменные), то для вычисления коэффициентов корреляции и регрессии потребуется не менее 30 участников.

Вышеприведенные правила не являются строгими, т.е. не являются единственно верным результатом математического рассуждения. Они основаны на связи между взаимными изменениями ошибки измерения, точности результатов и объема выборки, установленных во множестве прежде проведенных исследований, и обобщают эту связь. Данные правила при их корректном использовании лишь обеспечат исследователю определенный уровень доверия к полученным результатам.