Лекция № 6. Факторный эксперимент.

Если в экспериментальном плане учитываются изменения более чем одной управляемой НП, то такой эксперимент называется факторным. Вторая НП может вводиться для целей контроля изменений, связанных с тем же базисным процессом, на который влияет первая НП, или для уточнения психологических механизмов, которые стоят за изменениями ЗП. Это уточнение гипотез может быть представлено также как выбор по полученным результатам одной из подразумеваемых базисных переменных, реконструируемых как центральные составляющие ЗП. Другие виды уточнения психологических гипотез на основе использования факторных схем – это контроль сопутствующих смешений и проведение многоуровневых экспериментов. ЗП в факторном эксперименте обычно одна; если же их несколько, то общая схема обработки данных внешне идентична для разных показателей и изменяется лишь в аспекте применимости от типа шкал (качественные ответы типа «да - нет», измерение времени реакции, тестовые баллы и т.д.). Факторный эксперимент, таким образом, не следует путать с многомерным, для которого характерны множественные изменения и НП и ЗП.

Многоуровневый эксперимент как факторный

Проведение экспериментов с использованием более чем двух уровней одной и той же НП также приводит к возникновению факторных схем. Следует при этом различать качественные и количественные НП. В понятие многоуровневого эксперимента обычно включаются два признака: 1) НП представлена более чем двумя уровнями, 2) порядок предъявления этих трех или более условий одной и той же НП контролируется специальной схемой, подразумевающей уравнивание порядковой позиции каждого уровня в общей последовательности условий. Многоуровневый эксперимент тем самым противопоставляется бивалентному. В бивалентном эксперименте, где использованы два уровня НП, экспериментальное и контрольное условия могут отличаться качественно и количественно. О количественных измерениях переменных говорят обычно в тех случаях, когда показатели удовлетворяют шкалам порядка, интервалов или отношений. Классификация уровней НП дает качественную переменную во всех тех случаях, когда условия изменяются по ряду параметров (и учитывается сам факт различия ситуаций) или по одному признаку, но без возможности привести доводы в пользу хотя бы порядкового характера изменений этих уровней НП.

Многоуровневый эксперимент часто строится по факторным схемам, поскольку второй переменной выступает «порядок уровней» первой НП. Наиболее известные схемы: а) полного уравнивания по схеме латинского квадрата и б) уравнивания по схеме сбалансированного латинского квадрата. Обе эти схемы представляют собой варианты экспериментальных планов, в которых все уровни первой НП предъявляются каждому испытуемому, но вторая НП образуется благодаря разбиению испытуемых на группы, которым предъявляется одна из возможных последовательностей уровней первой НП.

Группа испытуемых	Несбалансированный латинский квадрат	Сбалансированный квадрат
1	АБВГДЕ	АБВГДЕ
2	ВДГАЕБ	БГАЕВД
3	ДВАЕБГ	ВАДБЕГ
4	БГЕВАД	ГЕБДАВ
5	ГЕБДВА	ДВЕАГБ
6	ЕАДБГВ	ЕДГВБА

Схема сбалансированного квадрата отличается тем, что в ней каждому уровню НП один раз непосредственно предшествует каждый другой уровень. Эффекты последовательности, связанные с влиянием одного уровня НП на другой, могут быть однородными и неоднородными, симметричными и асимметричными. В этой их классификации они описаны Готтсданкером для интраиндивидуальных схем, где каждый уровень НП предъявляется одному и тому же испытуемому многократно, как и все другие уровни. Многоуровневый эксперимент, проводимый по одной из представленной схем, называется кроссиндивидуальным, поскольку вариация последовательностей одних и тех же уровней НП осуществляется в группах разных испытуемых. Контроль эффектов последовательностей осуществляется при этом усреднением показателей ЗП по совокупности предъявлений одного и того же уровня (например, А) НП во всех местах последовательностей. Понятно, что эффекты последовательности – одна из основных угроз внутренней валидности в любом многоуровневом эксперименте, будь то интраиндивидуальный или кроссиндивидуальный эксперимент. Латинский квадрат может быть применен также в обоих этих типах схем.

Схемы позиционного уравнивания и случайной последовательности (или рандомизации) при переходе от бивалентного эксперимента к многоуровневому принципиально не меняются, но обычно предполагают дополнительные усилия экспериментатора – при составлении им последовательности проб – по выравниванию числа уровней в разных участках последовательности, т.е. и во временной перспективе их реализации. Так, вместо случайной стратегии в интраиндивидуальном многоуровневом эксперименте обычно применяется квазислучайная, где предлагается случайный порядок разных уровней экспериментального фактора в выбранном отдельном отрезке общей последовательности. Иначе случайно могла бы проявляться неравномерность в распределении более высоких и более низких уровней фактора (по номерам предъявлений уровней). Например, в многоуровневом психофизическом эксперименте, нацеленном на измерение порогов чувствительности, использование фехнеровского метода констант включает использование указанной квазислучайной стратегии. При этом решаются две задачи: контроля эффектов последовательности (как эффектов ряда) и достижения необходимой надежности данных (при многократном предъявлении одного и того же уровня НП).

Контроль фактора времени при интраиндивидуальных многоуровневых схемах становится отдельной проблемой, которая частично может решаться переходом к кроссиндивидуальному эксперименту. Тогда простейшим вариантом становится, например, схема реверсивного уравнивания: 1-я группа испытуемых получает условия ABCD, а вторая - DCBA, т.е. ту же последовательность в обратном порядке. Если психологическая гипотеза допускает анализ среднегрупповых показателей, то при такой схеме остается еще вопрос о линейности изменений показателей ЗП во времени. Позиционное уравнивание является адекватной схемой только в случае выполнения последнего условия и симметричности эффектов переноса. Для построения психофизических зависимостей с целью пороговых измерений усреднение значений ЗП по испытуемым бессмысленно именно с точки зрения задачи выявления индивидуальных пороговых показателей. Таким образом, ограничение при переходе к кроссиндивидуальным схемам связано в первую очередь с решением проблем содержательного планирования.

Если бы все эффекты влияния одного уровня НП на другой были бы симметричными и связанными только с одним предшествующим уровнем НП, то сбалансированный квадрат считался бы лучшей факторной схемой для многоуровневого эксперимента. Однако в многоуровневом эксперименте экспериментальные пробы образуют ряд, в котором отличаются не только сами по себе уровни НП, но и предшествующие им последовательности уровней НП. В результате возникают такие эффекты ряда, как эффект центрации, где в наиболее благоприятных условиях оказываются средние члены ряда. Обратной стороной такого рода эффектов является закономерность, выявленная в ситуации запоминания бессмысленных слогов в индивидуальных экспериментах Эббингауза. Эта закономерность была названа «эффектом края» и заключалась в том, что значения ЗП изменялись не от уровня НП (слоги были равной трудности для запоминания), а от номера слога в общем ряду. Эффективность воспроизведения слогов в середине ряда была хуже, чем по краям запоминаемой последовательности. Не рассматривая ее интерпретацией, она представляет собой как бы чистый вариант эффекта центрации, т.е. очищенный от основного фактора величины уровней НП.

Представление ОРД факторов.

Влияние каждой НП, или основной результат действия (ОРД) фактора, вычисляется аналитически или графически как разница значений ЗП между условиями, отличающимися по этому фактору.

В случае многоуровневого эксперимента экспериментальный эффект (или ОРД) может быть более очевиден именно с точки зрения описания функциональной зависимости, представленной в виде кривой, соединяющей значения ЗП в точках разных уровней основной НП (если эффект последовательности проконтролирован путем усреднения ЗП по подгруппам испытуемых, то на графике тем самым представлена только одна кривая). Если же исследователю важно продемонстрировать влияние введения второго фактора (второй НП), то на графике будет представлено столько отрезков или кривых, сколько уровней имела вторая НП. То есть значения ЗП по оси Y будут представлять изменения ее в соответствии со значениями второй НП отдельно для каждого уровня первой переменной на оси Х. в одних случаях независимые переменные «равноправны», поскольку определение, какая из них является первой, а какая второй, не меняет сути гипотезы. В других случаях, например при введении контрольной НП для приближения эксперимента к идеальному (с точки зрения выделения чистой базисной переменной, отделяемой от сопутствующей базисной переменной с помощью введения контрольной НП), именно первичная НП рассматривается в гипотезе как основное причинно действующее условие.

Особенности гипотез, проверяемых в факторном эксперименте.

Гипотезы с одним отношением и количественные зависимости

Из сказанного о переменных в факторном эксперименте можно уже сделать выводы о том, чем отличаются проверяемые в нем психологические гипотезы. Во-первых, это гипотезы с одним отношением. В этих случаях введение второй НП служит цели повышения внутренней валидности или расширения рамок обобщения основного экспериментального эффекта, рассматриваемого как ОРД первой НП. Во-вторых, это комбинированные гипотезы, в формулировках которых представлены направленные влияния каждой из НП на ЗП и возможные взаимодействия между экспериментальными факторами.

Использование групп испытуемых, отличающихся по уровню мотивации (например, группы «добровольцев» и вынужденно участвующих в исследовании), использование разного экспериментального материала (например, разных по типу или по уровню трудности задач) или варьирование других аспектов экспериментальных условий часто нацелены на расширение рамок обобщения исследуемой зависимости. Дополнительная переменная, присутствующая в экспериментальной гипотезе, популяция потенциальных испытуемых, вид экспериментальных воздействий, способы фиксации ЗП – все это потенциальные источники разработки факторных планов.

Кроме аспекта контроля смешений путем введения вторичной (контрольной) НП проверка гипотез с одним отношением при факторном планировании может быть ориентирована на установление количественных зависимостей. Тогда введением второй переменной уточняются вид функциональной зависимости, общие и отличительные характеристики исследуемого каузального отношения с точки зрения других уровней рассматриваемых условий.

Комбинированные гипотезы. Взаимодействия.

Такие гипотезы предполагают не только ОРД отдельных переменных, но и определение вида взаимодействия между экспериментальными факторами. Гипотезы, включающие предположения о взаимодействиях НП, не могут быть проверены в сумме обычных однофакторных экспериментов, выявляющих влияние каждой НП в отдельности. Таким образом, факторные эксперименты могут выявлять такого рода закономерности, которые не очевидны при последовательном планировании всех новых однофакторных контрольных экспериментов.

Количество контролируемых в качестве НП факторов представлено обычно в плане, фиксирующем умножение (знак «*») для определения получающейся в результате совокупности экспериментальных условий, каждое из которых включают один из уровней каждого фактора. Взаимодействие между двумя переменными называется при этом взаимодействием первого порядка. Р. Готтсданкер приводит три вида таких взаимодействий, называемых в соответствии с их наглядной репрезентацией нулевым, пересекающимся и расходящимся взаимодействиями.

Расходящееся взаимодействие можно наблюдать именно в тех случаях, когда вторая НП позволяет развести в значениях ЗП вклад со стороны основной базисной переменной и сопутствующей базисной переменной. Нулевое взаимодействие предполагает, что действие второй НП оказывает одинаковое по величине влияние на ЗП при всех условиях первой НП. При графическом изображении такое взаимодействие обеспечивает разный сдвиг результатов по оси Y (значений ЗП), т.е. параллельность отрезков или кривых, каждая из которых в отдельности представляет связь между первой НП и ЗП на одном и том же уровне второй НП.

Если в рамках рассмотрения одной и той же ЗП учитывать взаимодействия сразу трех переменных, то оно будет называться взаимодействием второго порядка. В статистических процедурах оценки экспериментальных эффектов и их взаимодействий применительно к результатам факторного эксперимента определение их значимости связано с использованием моделей дисперсионного анализа. В них подразумевается принцип изолированных условий, а взаимодействие предполагается в качестве одного из компонентов в общей сумме источников вариаций ЗП. Не для всех психологических переменных принцип изолированных условий может быть обоснован.

Планы с тремя и более НП

При проверке гипотез, включающих комплексное влияние на базисный процесс более чем двух факторов, реализация многоуровневых экспериментов становится затруднительной из-за того, что полный набор сочетаний всех условий требует уже более десятков условий. Так, например, полный план для трех НП с тремя разными уровнями дает 27 сравниваемых условий (3*3*3).

Одним из способов уменьшения размерности плана выступает латинский квадрат: при полном наборе двух варьируемых переменных уровни третьей переменной распределяются по полученным ситуациям так, что обеспечивается их присутствие по каждой паре сочетаний.

Оценка результатов, полученных в таком факторном эксперименте, обычно предполагает использование схем дисперсионного анализа, который позволяет количественно оценить разные источники вариабельности ЗП, в том числе и взаимодействия первого и второго порядков.

Еще большее усложнение и одновременно экономию при планировании позволяют осуществить так называемые греко-латинские планы, в которых вводится четвертая НП. Ее условия, обозначаемые греческими буквами, проставляются в парах сочетаний с латинскими обозначениями третьей переменной.

Репрезентативность ЗП и обобщение о виде зависимости.

С проблемой репрезентативности тесно связано понятие соответствия как степени представленности в эксперименте, а точнее, в экспериментально моделируемой ситуации, изучаемой реальности или теоретического представления о ней. При обсуждении внешней валидности эксперимента говорят о решении проблем соответствия независимой, зависимой переменных и уровней дополнительных переменных. Хорошее соответствие означает приближение экспериментальных условий к тем, которые характеризуют реальные условия жизнедеятельности испытуемых, на которые предполагается распространять экспериментальные данные. Но о репрезентативности переменных говорят и при оценке операциональной и конструктной валидности, поскольку переменные как составляющие экспериментальной гипотезы позволяют соотнести ее содержание с «миром теории», в том числе с точки зрения реконструируемых базисных процессов. В идеальном случае соответствие достигается между мысленной реконструкцией базисной переменной и способами представления ЗП в проводимом эксперименте. Если же исследователь еще недостаточно продвинулся в проблеме, чтобы вполне адекватно представить в своем понимании процессы, стоящие за изменениями ЗП, то он, во всяком случае, должен привести содержательные доводы в пользу репрезентативности выбранных показателей.

Итак, репрезентативность ЗП означает оценку выбранных показателей (ответов испытуемых, их стратегий, времени принятия решения и т.д.) с точки зрения представленности в них наиболее важных аспектов деятельности или компонентов психологической регуляции изучаемых процессов. Множественное представление базисных процессов, т.е. их описание с точки зрения разных тенденций изменений разных показателей ЗП, служит цели прояснения не только теоретических взглядов, но и оценки репрезентативности количественных изменений в психологической реальности.

Таким образом, содержательное обобщение об изменениях в психологической регуляции процессов, стоящих за фиксируемыми значениями ЗП, не может сводиться к простому переносу полученного вида закономерностей на другие аспекты. Обсуждение вида зависимости применительно к изучаемой реальности предполагает прорыв в обобщении, связанный с реконструкцией типов изменений базисных психологических процессов.

Репрезентативность компонентов методики – это оценка степени адекватности отражения теоретических понятий, привлекаемых в качестве гипотетических конструктов для психологического определения переменной, в конкретных инструментальных операциях или процедурах по созданию разницы условий и фиксации зависимой переменной. Говоря о репрезентативности компонентов методики, необходимо особое внимание уделять ЗП, т.к. за этим всегда стоят проблемы реконструкции базисного процесса. Репрезентативность выявленного отношения между НП и ЗП зависит от совокупности всех указанных компонентов, но также от выбранного плана и от способа представления результатов. Для многоуровневого эксперимента лучшая репрезентативность кривых, отражающих связи между НП и ЗП, достигаются при выборе кроссиндивидуальной схемы. Это достигается благодаря форме контроля эффектов последовательности путем усреднения данных всех испытуемых по заданному уровню НП, когда каждый испытуемый оказывается представленным на каждом уровне. В этом случае усредненные показатели могут рассматриваться в аспекте построения типичной для всей группы испытуемых зависимости. Однако реально такое предположение обычно подкрепляется анализом того, действительно ли все индивидуальные данные соответствуют общей направленности изменений ЗП. Если этого нет, то усреднение показателей даст нерепрезентативные результаты.

Факторные схемы, выходящие за рамки принципа изолированных условий

Нестинг

Это вариант факторной схемы эксперимента, где переменные «вложены» друг в друга, т.е. связаны пересечением на одних субъектах или условиях (Корнилова, с. 223).

Переменная «Учитель»
Мужчина		Женщина
Первый	Второй	Первый	Второй
Переменная «Метод обучения»

Допустим, пять мужчин и женщин были учителями при использовании каждого метода обучения. Тогда следовало бы учесть уже два вида взаимодействий: переменные «учитель» и «пол» перекрещивались бы с переменной «метод обучения». Контроль же этих взаимодействий необходим, чтобы осуществлять обобщения, учитывающие преимущества того или иного метода обучения и распространяющиеся на его использование учителями независимо от их пола и индивидуальных различий.

46