2. Квазиэкспериментальный подход в психологии. Способы контроля в квазиэкспериментальых исследованиях. Контроль пост-фактум.

Квазиэксперимент — исследование, в котором ослаблен первичный контроль в силу тех или иных обстоятельств. В силу невозможности управления переменными, или других причин.

Готсданкет. Правильные методы воспитания детей приводит к тому, что повзрослев, дети оказываются более приспособленными. Идет ослабление контроля в таких экспериментах. По виду они похожи на экспериментальные исследования, но по сути они корреляционные, мы не управляем независимыми переменными, а лишь измеряем их.

Мы переносим контроль на стадию статистического анализа данных. В этом случае мы говорим не о корреляционном исследовании, а о квазиэкспериментальномю задача — найти и отразить каузальные связи. Но действуем мы по-другому.

Мы используем метод структурных линейных уравнений. При помощи стат процедур мы убираем переменные.

Частные корреляции — покажут как изменится корреляция между Х1 и Х3, если Х2 изъять.

Ковариационный анализ — соединение 2 методов, дисперсионного анализа и регрессионного анализа. Пример — изучение реакции испытуемых на стресс. Измеряем при этом частоту сердцебиения в разных ситуациях. Студента на стресс, летчика при сбое в самолете. Но подобрать однородные группы и провести истинный эксперимент мы не можем.

Мы можем замерить частоту сердцебиения у каждой группы, у всех групп будет разные. Затем мы помещаем испыт в ситуацию стресса. Мы говорим, что различия потому, что изначально испыт разные, или мы говорим, что ситуации разные. Далее мы корректируем переменную с помощью предварительных замеров. Далее применяем методы дисперсионного анализа — это контроль.

Контроль пост-фактум. Есть2 группы испыт. Мы хотим их сравнить по показателю. Группы не однородные. В одной группе мы замеряем и другую, есть различия по интересующей нас переменной. Но эта переменная может зависеть и от другой переменной. Тогда мы собираем группы, и делим в зависимости от исчточника систематического смешения. Замеряем опять интересующую нас переменную. Если различия менее выражены, то мы говорим, что именно интересующая нас переменная влияет на группу.

Когда рисуем график в ехел, добавляем линейный тренд. Если все время спускается.

Если зависимость у-образная, надо добавить квадратичный тренд.

Требования повышения валидности предполагает больше испыт, мы привлекаем данные еще 2 других экспериментаторов. Если мы свои данные передаем эксперту, у этого эксперта не можем брать данные.

Статистический анализ данных. Мы можем оценить колич соотношения между независ и завис переменными.

Парабола: а+вх+сх^2.

Мы используем дисп анализ для связанны выборок. В СПСС выбираем раздел анализ, выпадает подменю, там надо выбрать ОЛМ, там еще выйдет список, надо выбрать повторное измерение. Чтобы исп повторные измерения надо правильно подогтовить данные, как наши, но без средних значений. На вкладке переменные создаем 5 переменных. Далее переходим на вкладку данные и переменные появятся в заголовках.

Делаа анализ, общие лин модели, повторные измерения. Окно настройки переменных. Налдо указать название переменной, например позиция, и число уровней (у нас 5). нажимаем добавить.

Дальше появляется новое окно. Там слева перечислено 5 переменных. Появятся окно с кнопочками, в одном из окон наша переменная. Потом кнопка контраст, появляется окно, в окне надо проконтролировать, полиномеальный должно быть написано. Если нет, его надо выбрать. Потом кнопка Ок, и получаем результаты нашего эксперимента. В мультивариативные тесты не смотрим, моуча смотрим сферичность, но нам это не надо.

Нас интересует контрастность.если сферичность есть, смотрим только верхнюю строчку, попадаем ли мы в статистическую надежность, надо меньше 5%. если больше 0,10 никакой зависимости нет.

Но нас итересует характер, мы смотрим контрасты, будет всего 4 контраста, 4 степени свободы. Линейный, квадратический, кубический контраст 4 уровня. Смотрим значение ф ждля контрастов и находим самое большое значение ф. Если меньше 10%, то надежно.

Если контрастов 2. из стат контрастов, такой-то и такой-то достигает стат надежностью.

Далее готовим отчет.

Название. Позиционные эффекты запоминания.

Вводная част, пару слов о том, что это такое.

Был эббингаус, он изучал эксп путем законы памяти и обнаружил, что первый и последние элементы списка запоминаются лучше.

Наша цель — иссследовать позиц эффекты и найти колич соотнош между позицией элемента в списеке и вероятностью запоминания этого элемента.

Гипотеза:

экспериментальная гипотеза.

Методика.

Испытуемые. В эксп приняли участи 5 испыт, были добавлены еще 10 от других экспериментаторов. Возраст от и до, оразование, мужчины или женщины, мотивация — помощь экспериментатора.

Материалы. 20 слов, в случайном порядке, перечислить их, список случайно разделен на 5 частей, по 4 слова в каждом. Для сбалансировки каждого элемента была исп схема латинского квадрата, 5 списков слов.

Процедура. Эксперимент выполнялся индивид, инструкцпя такого-то содерж, далее испыт предъявл слова в списке, время предъявл - 2 сек слово, 2 сек пауза. Далее знак? И зв сигн. Как только исп слышал сигн, надо воспроизв весь список слов. Эксп заним 5 минут.

План.

Независ и завис перемен, как контролировалось, кросс-инд контроль по схеме латинского квадрата.

Результаты. Таблица индив данных и сред знач, далее данные по 15 испыт, графики в эксель, результаты стат анализа, в первую очередь контрасты.

Обсуждение результатов. Обобщить и систематизировать, ответить на ?, наблюд ли позиционная зависимость и опис ли она параболич функцией. Обсудить возм побочные эффекты, например нет подъема, с чем это может быть связано. Как индивид данные соотносятся с групп, угрозы внутренней и внешней валидности.

30.10.2014

Исследование посвящено позиционному эффекту запоминания. Различия в нашем исследовании, что у нас слова осмысленные, а в его исследованиях были слога без смысла.

Цель: исследовать тот факт, что слова лучше запоминаются при перемешивании рядов.

Экспериментальная гипотеза: из ряда предъявляемых слов наиболее хорошо запоминаются в начале и конце списка. Объем слов превышает объем памяти. Эффект края.

Угроза: основная — со стороны задачи и последовательности слов. Для того, чтобы убрать угрозу, применяем метод латинского квадрата. Несбалансированного. Не все берем, потому что если предъявлять все последовательности, слишком много надо предъявить. Испытуемых разбиваем на 5 групп, предъявляем последовательность блока слов.

Интерференция — когда одно мешает другому. Когда мы что-то запомнили, мы с трудом запоминаем что-то новое. Но новое мешает припоминанию старого. Проактивная и ретроактивная интерференция. В результате в середине сталкиваются проактивная и ретроактивная — старое объяснение. Новое — теория двойственности памяти. Она состоит из 2 блоков, кратковременная и кратковременная. Чем больше повторили, тем с большей вероятностью это окажется в долговременной памяти.

Последнее время запоминаются лучше — эффект недавности, из кратковременной памяти извлекаются.

В зависимости от измерений, которые мы делаем, мы можем посчитать количество испытуемых.

Эффект задачи — побочная переменная. Могут быть слова, на которые люди эмоционально откликаются, и поэтому люди их запоминают.

А латинский квадрат, мы предъявляем в таком порядке, что каждый элемент мы предъявляем в каждой позиции. Как проконтролировать был ли эффект переноса или нет.

Здесь используем дисперсионный анализ с повторными измерениями.

Коэффициенты контраста, сумма коэф контрастов = 0. Непарное значение должно быть равно 0. остальные +2 — 2, +1-1, 0. Нелинейная, сначала убывает, потом прибавляется.