Глава 2

Общие принципы

Знакомство с несколькими конкретными исследованиями поможет уяснить суть последующего материала. Поэтому ниже приведены два примера исследований в области психологии развития. Оба описания представлены в несколько упрощен­ном виде с тем, чтобы облегчить уяснение основных моментов.

Дюфресн и Кобасигава (Dufresne & Kobasigawa, 1989) пытались выявить де­терминанты развития памяти в детском возрасте. Почему старшие дети запомина­ют лучше младших? Конкретная детерминанта, на которой сосредоточивалось ис­следование, обозначена как время, отпущенное на запоминание. Вопрос стоит сле­дующим образом: что делают дети, получая возможность изучить материал для запоминания? Сколько, например, времени у них уходит на изучение материала, прежде чем они решают, что готовы отвечать, и насколько рационально они рас­пределяют свои усилия по запоминанию? Возможно, одной из причин того, что старшие дети запоминают лучше младших, является более рациональное исполь­зование времени, отпущенного на запоминание.

Для проверки своей гипотезы Дюфресн и Кобасигава выбрали методику пар­ных ассоциаций. Выполнение задания осуществляется в два этапа: на первом предъявляется ряд из пар слов, а на втором — предъявляется только один элемент каждой пары и ребенок должен попытаться вспомнить недостающий элемент. В своем исследовании Дюфресн и Кобасигава использовали два типа пар: «легкие», элементы которых были связаны по смыслу (например, кошка—собака, туфля-носок), и «трудные», элементы которых не имели ничего общего (например, кни­га—лягушка, коньки—младенец). Всем испытуемым (ученикам 1-х, 3-х, 5-х и 7-х классов) предъявлялись оба набора, и в обоих случаях на предварительное изуче­ние материала давалось неограниченное время.

В табл. 2.1 представлены средние временные показатели при запоминании пар обоих типов. На основании этих данных можно сделать несколько выводов. Как и следовало ожидать, старшие дети обычно дольше изучали материал. Неудиви­тельно и то, что на запоминание «трудных» пар им требовалось больше времени. Наконец, у самых младших испытуемых разница между запоминанием легких и

трудных пар не наблюдалась; только дети из двух старших возрастных групп уде­ляли больше внимания трудным заданиям. В конце главы мы еще вернемся к по­следнему на выводу.

Второе исследование также было направлено на изучение памяти, но в других возрастных группах. Черри и Парк (Cherry, Park, 1989) изучали память на простран­ственную локализацию у выборки молодых (средний возраст 21 год) и пожилых (средний возраст 69 лет) людей. Сначала испытуемым показывали определенную расстановку 24-х обычных предметов, затем предметы перемешивали, а задачей ис­пытуемых было разложить все предметы по прежним местам. Сравнивались резуль­таты при двух типах экспериментальных условий. Половина испытуемых видела предметы па фоне цветной объемной модели со множеством ориентиров. Другая половина — двухмерную черно-белую схему объемной модели. Исследователей ин­тересовало два вопроса. Лучше ли пространственная память в ситуации, когда нуж­но запомнить местоположение объектов, находящихся в естественных, детализиро­ванных условиях? И (как говорят некоторые исследования) будет ли облегчающий эффект удобного контекста у пожилых испытуемых выше, чем у молодых?

В табл. 2.2 представлены полученные результаты. Можно заметить, что кон­текст действительно имел значение: выполнение на фоне модели было лучше, чем на фоне схемы. Имел значение и возраст; молодые испытуемые превосходили по­жилых. Наконец, хотя средняя результативность групп различалась, реакция на изменения контекста была общей. И молодые, и пожилые лучше справлялись с заданием при наличии объемной модели.

Таблица 2.1

Среднее время ознакомления с материалом (в секундах) у детей из исследования Дюфресна и Кобасигавы (A. Dufresne & A. Kobasigawa, 1989, Journal of Experimental Child Psychology, 47, p. 282)

Тип материала
Группа	«Легкие» пары	«Трудные» пары	Среднее
1-й класс	5,40	5,20	5,30
3-й класс	5,53	6,96	6,25
5-й класс	4,23	8,42	6,33
7-й класс	4,45	12,48	8,47
Среднее	4,90	8,27

Таблица 2.2

Среднее количество предметов, правильно расставленных испытуемыми

из исследования Черри и Парк (К. Е. Cherry & D. С. Park, 1989 Psychology and Aging, 8, p. 520)

Группа	Схема	Объемная модель	Среднее
Молодые	14,5	15,9	15,2
Пожилые	ПД	14,5	12,8
Среднее -----------------------------	12,8	15,2

Переменные

Начнем рассмотрение общих принципов с введения некоторых терминов. Психо­логическое исследование связано с переменными и отношениями между ними. Существует два вида переменных: зависимые и независимые. Зависимые перемен­ные — результирующие — те, показатели которых составляет результат исследо­вания. В первом примере зависимой переменной было количество секунд, в тече­ние которых ребенок заучивал каждую пару; во втором примере зависимой пере­менной было количество предметов, положение которых смог восстановить по памяти каждый испытуемый. Эти переменные являются зависимыми в том смыс­ле, что вариации их значений зависят от других факторов. Центральной задачей исследователя является выяснение этих факторов. Они в любом случае изменя­емы: если бы колебание значений зависимой переменной было бы невозможно, не было бы смысла и проводить исследование.

Зависимую переменную исследователь измеряет, но не контролирует непосред­ственно. Независимые переменные, напротив, находятся под контролем исследо­вателя. Цель исследования — определить, действительно ли изменения значений выбранных независимых переменных обусловливают изменения в значении зави­симой переменной. В исследовании, которое провели Дюфресн и Кобасигава, не­зависимыми переменными были возраст ребенка и контраст трудного и легкого материала для запоминания, тогда как в исследовании Черри и Парк таковыми были возраст и тип контекста. Эти переменные независимы в том смысле, что их величина заранее определена, а не является результатом исследования. Опять же «изменчивость» необходима: если независимая переменная неизменна, нет ника­кой возможности выяснить, оказывает ли она воздействие. Изменение и сравне­ние — неотъемлемая часть любого исследования.

Разделение переменных на зависимые и независимые оправдано во многих, но не во всех исследованиях. Предположим, вы хотите узнать, есть ли связь между IQ ребенка и его успеваемостью в школе. Вы могли бы протестировать выборку школьников и получить два показателя: результаты IQ теста и школьные отметки. Здесь интересен вопрос, связаны ли изменения одного показателя их с изменени­ями другого, учатся ли лучше дети с высоким IQ? В таком исследовании нет неза­висимой переменной, величину которой мог бы контролировать экспериментатор; IQ, отметки и связь между ними — все это результирующие переменные. Особен­ности такого «корреляционного» исследования детально рассматриваются далее. Сейчас же важно то, что не для всех исследований подходит схема независимая переменная — зависимая переменная.

Приведенные примеры исследований могут служить в качестве иллюстрации другой особенности независимых переменных. Различные значения независимой переменной можно задать двумя способами. Первый — через экспериментальные манипуляции, которые в буквальном смысле создают переменную. Это то, к чему прибегли Дюфресн и Кобасигава, составляя свои трудные и легкие пары, а также Черри и Парк, создавая плоский и объемный фон. Однако с другой независимой переменной из обоих исследований — хронологическим возрастом — дело обстоя­ло иначе. Очевидно, что исследователи не могут противопоставить два возраста так же, как легкие и трудные задания. С такими переменными контроль осуществля­ется не через манипуляции, а через отбор испытуемых с желательными характе­ристиками (например, в возрасте 20 или 70 лет). Поскольку отбор является един­ственным возможным способом контроля, возраст и другие «субъектные перемен­ные» могут создавать особую проблему при интерпретации — к этому вопросу мы еще вернемся.

Прежде чем идти дальше, введем несколько новых терминов. Независимые пе­ременные также называют факторами, а конкретные значения, которые они при­нимают, — уровнями. Поэтому исследование Дюфресна и Кобаснгавы можно оха­рактеризовать как 4 х 2-факторное, то есть эксперимент с двумя факторами, один из которых имеет 4 уровня (возраст), а другой — 2 уровня (условия). Аналогично, исследование Черри и Парк можно охарактеризовать как 2 (возраст) х 2(условия)-факторное. Заметьте, что такого рода обозначение формата говорит нам о количе­стве экспериментальных ячеек или групп. Например, в исследовании Черри и Парк было 4(2x2) отдельные группы: молодые люди, видевшие модель, молодые люди, видевшие схему, пожилые люди, видевшие модель, и пожилые люди, видевшие схему.

Валидность

В каждом исследовании есть переменные и отношения между ними. Поэтому, ко­гда мы хотим описать исследование, центральным является конструкт переменных: какого вида различия изучаются и какими способами? Если мы хотим выйти за рамки описания и перейти к оценке исследования, центральным конструктом ста­новится валидность. Вопрос валидности — это вопрос точности: направлено ли исследование на изучение того, что, как предполагается, изучается с его помощью? Все обсуждаемые в книге частные методологические моменты возвращают нас к базовому вопросу точности выводов, которые делаются на основе исследования.

Существует множество форм валидности (Cook & Campbell, 1979). В этой гла­ве рассматриваются три: внутренняя, внешняя и конструктная. В главе 7 к ним добавляется еще одна форма: валидность статистического вывода.

Внутренняя валидность характеризует внутренний контекст исследования. Речь идет о том, действительно ли независимые переменные связаны с зависимы­ми так, как это предполагается. Получим ли мы правильные выводы о причинном воздействии (или отсутствии причинного воздействия) одних переменных на дру­гие? Возьмем в качестве примера исследование Дюфресна и Кобасигавы. Их вы­воды внутренне валидны, если трудные пары действительно требовали больше вре­мени на запоминание, если среднее время запоминания действительно увеличива­лось как функция от возраста и если способность отличать легкие пары от трудных действительно улучшалась с возрастом. Если существует альтернативное объясне­ние любого из этих выводов, тогда внутренняя валидность исследования ставится под сомнение. Предположим, что испытуемые 7-классники были бы в основном из классов для «одаренных» детей, а младшие дети обладали бы средними способно­стями. Тогда у нас было бы альтернативное объяснение кажущемуся улучшению с возрастом: различия отражают не естественные возрастные изменения, а разницу в уровне способностей. (Эта проблема называется «систематической ошибкой от­бора», далее она обсуждается подробнее.)

Вопрос внешней валидности — это вопрос возможности обобщения. Поэтому он встает, как только мы выходим за рамки конкретного исследования. Теперь важ­но, правомерны ли полученные выводы для другой выборки, других ситуаций и другого поведения — не для любых, конечно, выборок, ситуаций и поведения, а для тех, результат изучения которых, по нашему мнению, должен быть прогностичным. Возьмем, к примеру, исследование Черри и Парк. Их результаты внешне валидны, если у молодых людей действительно в целом лучше пространственная память, а также, если и молодым и пожилым действительно в целом помогает отчетливость и выразительность фона. В обоих случаях «в целом» означает то, что данное явле­ние обнаруживается во всех выборках молодых и пожилых людей, при любых спо­собах измерения пространственной памяти и при любых признаках фона. Если какой-то из результатов нельзя принять за правило по какому-либо параметру, тогда этот результат внешне невалиден. Возможно, к примеру, что характеристи­ки фона имеют значение только в «мелкомасштабной» среде, таких как масштабы предъявлявшиеся Черри и Парк модели и схемы, а также, что этот эффект не срав­ним с ситуацией естественных размеров предметов обстановки в реальной жизни. Если бы это ограничение имело место (в другом исследовании было показано, что это не так), тогда исследование Черри и Парк ограничивало бы внешнюю валид­ность.

Добротное исследование должно отвечать требованиям и внутренней, и внеш­ней валидности. Как замечают Кэмпбелл и Стэнли (Campbell & Stanley, 1966), «внутренняя валидность — это базовый минимум, без которого невозможно интер­претировать ни один эксперимент» (р. 5). С точки зрения логики, при отсутствии внутренней валидности невозможно обобщить результаты исследования, посколь­ку они вообще невалидны. Однако внешняя валидность также играет огромную роль. Внутренне валидные выводы бессмысленны, если они не работают за преде­лами экспериментальной ситуации.

Внутренняя валидность также является необходимым условием третьей фор­мы валидности — конструктной. Конструктная валидность имеет отношение к те­оретической точности: правильно ли мы объясняем причинно-следственные свя­зи, которые были обнаружены в исследовании? Иными словами, если допустить, что выводы внутренне валидны, знаем ли мы, почему получили определенные ре­зультаты? Предположим, мы уверены в том, что манипуляции с контекстом в ис­следовании Черри и Парк действительно обусловливают различия в успешности запоминания. Почему контекст имел значение? Вероятно, наиболее очевидное объяснение — которым руководствуются в большинстве подобных исследова­ний — заключается в том, что важны именно отчетливость и детальность визуаль­ной информации: местоположение предмета лучше всего запоминается тогда, ког­да он помещен в достаточно дифференцированную среду. Однако вероятно и дру­гое обоснование. Возможно, модель была более интересна и привлекательна, чем схема, что вызывало более пристальное внимание, а отсюда лучшее запоминание. Согласно этой точке зрения, любые манипуляции, которые повышают уровень вни­мания, должны повышать и успешность выполнения задания вне зависимости от отчетливости фона или наличия ориентиров. Возможно также, что испытуемые чувствовали себя более уверенно перед пространственной моделью, так как она более привычна, чем абстрактная схема, и именно повышение уверенности улучша­ло результаты. Если правдоподобные альтернативные объяснения нельзя исклю­чить, тогда исследование характеризует недостаточная конструктная валидность. Сказанное выше — всего лишь предварительные замечания о конструктах, ко­торые в дальнейшем мы будем рассматривать с разных точек зрения. Пока же сде­лаем еще одно замечание, касающееся валидности. Оно имеет отношение к труд­ности достижения в одном исследовании всех форм валидности. Эта трудность обусловлена тем, что меры, принимаемые исследователем с целью повышения од­ной формы валидности, работают против другой формы. Необходимость компро­миссного выбора наиболее очевидна в отношении внутренней и внешней валид­ности. В целом, чем жестче контроль, тем выше внутренняя валидность исследо­вания — то есть тем больше уверенности может быть у экспериментатора в том, что переменные связаны между собой именно так, как он предполагает. В то же время искусственный характер ситуации жестко контролируемого эксперимента ставит под угрозу возможность перенесения результатов на внелабораторные условия. И наоборот, исследование, проведенное в естественной обстановке при естествен­ном поведении, не ставит под сомнение возможность обобщения, поскольку ситу­ации, на которые исследователь хочет перенести свои выводы, максимально при­ближены к тем, которые он изучает. Однако недостаток экспериментального конт­роля может крайне затруднить установление валидных отношений.

Отбор

При принятии решений, касающихся переменных, нужно отвечать на вопрос «ка­кие»: какие независимые переменные я буду изменять и какие потенциальные следствия этих изменений я буду измерять? Но важен также ответ на вопрос «кто»: на ком я буду изучать связи между независимыми и зависимыми переменными?

Формирование группы участников эксперимента называется отбором. Отбор важен по причине ограниченности рамок исследования. За очень редкими исклю­чениями психологи не имеют возможности обследовать всех людей, которые их интересуют. Изучающий период младенчества, к примеру, не будет обследовать всех младенцев в мире, даже всех, родившихся в США, или (вероятно) даже тех, кто родился в определенном регионе. Вместо этого он обследует выборку, на осно­ве результатов которой он надеется сделать общие выводы об интересующей его популяции. Обобщение правомерно, если выборка репрезентативна в отношении популяции. Это, как явствует, вопрос внешней валидности.

Как исследователю убедиться в том, что выборка репрезентирует популяцию? Следуя логике, сначала нужно определить, что представляет из себя сама популя­ция. Она необязательно должна быть столь велика, как все младенцы мира, скорее всего это что-то вроде «всех доношенных 3-месячных младенцев США». Следу­ющим Шагом после очерчивания границ популяции является случайный отбор. Как подразумевает сам термин, случайный отбор означает, что представители по­пуляции имеют равные шансы попасть в выборку. При этом наиболее вероятно, что в результате процесса отбора характеристики выборки будут отражать

характери­стики популяции. Заметьте, однако, что вероятность этого напрямую зависит от размера выборки. Случайная выборка, состоящая из 100 человек, будет значитель­но более репрезентативна, чем случайная выборка, состоящая из 10 человек. Этот принцип — лишь один из ряда доводов (мы столкнемся с некоторыми из них в гла­ве 7) в пользу больших выборок.

Насколько репрезентативны выборки, на практике используемые в исследовани­ях? Некоторое представление об этом дает нам обзор журналов Child Development и Developmental Psychology. В первую очередь, какую информацию мы получаем об этих выборках? Во всех проанализированных статьях нам сообщают количество участников и их возраст; в 91 % случаев указывается соотношение количества пред­ставителей обоих полов. В 70 % случаев предоставляются некоторые сведения о социальном статусе испытуемых и в 72 % — об их расе. Сравнение с результатами контент-анализа в первом издании книги (которые основывались на анализе тех же журналов за 1983 год) говорит о том, что в последние годы исследования отче­тов стали информативнее. Соответствующими показателями из обзора 1983 года были 75 % для пола, 52 % для социального статуса и 24 % для расы. Тем не менее, неопределенность при описании расового или социально-экономического состава выборки является скорее правилом, чем исключением. Например, типичны фразы «преимущественно белые», «преимущественно среднего класса»; реже можно встретить точные численные значения и способы подсчета. Опубликованные в недавнем номере Child Development критерии рас и социальных классов (Entwisle & Astone, 1994) могут со временем привести к конкретизации исследовательских отчетов.

Неопределенность характерна и для сведений о способе привлечения испыту­емых. Как отмечалось в главе 1, испытуемые не появляются по волшебству, иссле­дователь постоянно должен задаваться вопросом, к кому и как обратиться. Имеют значение три момента. Во-первых, каково было исходное количество кандидатов, к которым обращались с просьбой принять участие в эксперименте? Изучая пери­од младенчества, к примеру, использовал ли исследователь объявления о рожде­нии детей в местной газете, списки в роддомах или информацию, полученную у педиатров? Популяции, которые можно выделить, пользуясь этими источниками, могут существенно различаться. Второй вопрос касается процента тех, кто в итоге согласился на участие. Если исследователь обратился, к примеру, к 100 новоиспе­ченным матерям, сколько из них принесли своих малышей на обследование? И, на­конец, каков процент испытуемых, прошедших все исследование, — или, иначе говоря, сколько испытуемых отказалось сотрудничать в ходе исследования? В не­которых видах исследования, практически во всех, где фигурируют младенцы, вы­бывание испытуемых может явиться довольно серьезной проблемой. И, тем не ме­нее, информация об отборе испытуемых и количестве выбывших встречается в от­четах редко. Только в 34 % статей сообщаются более или менее точные сведения о способе отбора и о доле согласившихся из числа тех, к кому обратились с просьбой об участии. Только в 50% соответствующих случаев дается информация о том, сколько участников выбыло в ходе исследования.

Учитывая эти недостатки в отчетах, что можно сказать о выборках при изуче­нии развития? Эти выборки, как правило, достаточных размеров, обычно включа­ют лиц и мужского, и женского пола. Испытуемые преимущественно из среднего класса, жители городов, в которых располагаются университеты, а значит, и иссле­довательские лаборатории. Наконец, в выборки в большинстве своем входит белое население, за исключением тех случаев, когда исследование направлено на выяв­ление возможных групповых различий между белыми и афро-американскими детьми. В этом отношении выводы из этого обзора повторяют выводы контент-анализа других психологических исследований, проведенных за последнее время (Graham, 1992; Hagen & Conley, 1994)².

О чем говорит этот обзор? Очевидно, что изучаемые психологами выборки за­частую по тем или иным признакам не соответствуют критерию репрезентативно­сти. Однако насколько серьезны последствия этих несоответствий? Действитель­но ли они ставят под сомнение внешнюю валидность большей части данных, накоп­ленных исследователями в области психологии развития? По многим причинам ответ, скорее всего, отрицательный. Поскольку параметры практически любой выборки так или иначе будут отклонятся от абсолютной репрезентативности, во­прос может быть сформулирован так: существует ли вообще вероятность того, что определенные отклонения отражаются на возможности обобщения результатов? Часто такая вероятность минимальна. Обобщение предполагает нечто большее, чем то, о чем с логической точки зрения свидетельствуют полученные данные, и во многих случаях гораздо разумнее обобщить, чем не обобщать. Тем не менее к ре­презентативности не стоит относиться излишне легкомысленно. «Часто» не то же самое, что «всегда», а «вероятный» не то же самое, что «гарантированный». Харак­тер выборки всегда является тем, что важно учитывать, планируете ли вы свой экс­перимент или оцениваете чужой.

Контроль

В предыдущих разделах мы уже затрагивали понятие контроля. Вспомним, что независимая переменная определяется как переменная, которую контролирует исследователь. А обеспечение репрезентативности выборки является одним из видов контроля, который должен осуществлять исследователь. Целью этого раз­дела является рассмотрение остальных форм контроля, которые приобретают зна­чение с момента получения выборки.

Как явствует из табл. 2.3, для осуществления исследования важны три формы контроля. В таблице перечисляются эти формы и приводятся примеры их исполь­зования в исследовании. Формы и примеры их использования довольно сложны; их суть прояснится по ходу изложения. Таблица предназначена для общей ориен­тации, благодаря которой можно увидеть вводимые разграничения.

Один из видов контроля имеет отношение именно к конкретной форме пере­менной. Если, к примеру, интерес представляет эффект определенного подкрепле­ния, тогда исследователь должен иметь возможность применить именно такое подкрепление. Если имеют место какие-либо непредусмотренные отклонения — в форме, хронометраже, последовательности и т. д., — исследователь больше не смо­жет с уверенностью сказать, что представляет из себя независимая переменная. Или рассмотрим вновь параметр времени изучения в исследовании Дюфресна и Кобасигавы. Поскольку исследователей интересовал возможный эффект трудно­сти запоминаемого материала, необходимым условием являлось предъявление всем детям одних и тех же пар, отличавшихся именно по трудности. Вывод, кото­рый отсюда можно сделать, незамысловат; он заключается в том, что, желая иссле­довать эффект чего-либо, следует прежде всего получить возможность сгенериро­вать это «что-либо». Однако заметьте, что сделать это не всегда так просто, как в приведенных примерах, в которых уровни независимой переменной определялись всего лишь различием стимульного материала. Если экспериментальные манипу­ляции сложнее, использование переменной в одном и том же виде со всеми испы­туемыми может оказаться проблематичным.

Вторая форма контроля имеет отношение ко всем факторам эксперименталь­ных условий, за исключением независимой переменной. Независимые переменные не находятся в вакууме; для них всегда существует контекст, и задачей исследова­теля является точное определение того, что это будет за контекст. Проверяя память, (как, например, в двух описанных выше исследованиях), исследователь должен решить не только то, какой использовать тест, но и то, какова будет обстановка тестирования. Простой выход в этом конкретном случае — сделать обстановку как можно более спокойной с тем, чтобы минимизировать отвлекающие моменты. Приняв это решение, экспериментатор берет на себя ответственность по обеспече­нию равно спокойной обстановки для каждого испытуемого.

Теперь введем еще несколько терминов. Вариации значения зависимой пере­менной называются дисперсией. Те вариации, которые можно объяснить действи­ем независимой переменной, называются первичной дисперсией; те же, которые являются результатом действия других факторов, называются вторичной

диспер­сией, или дисперсией ошибки. Контролируя уровень других потенциальных пере­менных, экспериментатор пытается максимизировать долю первичной дисперсии. Возможно даже большее значение имеет то, что он стремится свести к минимуму вероятность устойчивой связи между любой из независимых переменных и други­ми источниками дисперсии. Допустим, что Черри и Парк тестировали бы всех сво­их молодых испытуемых в тихой университетской лаборатории, а пожилых испы­туемых — в шумной комнате клуба пенсионеров. Очевидно, что в этом случае были бы две независимые переменные — возраст и условия тестирования, — тогда как подразумевалось наличие только одной. Любые непредусмотренные связи между двумя потенциально значимыми переменными называются смешением. Одной из первоочередных целей качественного исследовательского плана является исклю­чение возможности смешения.

Как явствует из табл. 2.3, контроль нежелательных переменных может прини­мать несколько форм. Нередко имеется возможность контролировать переменную, делая ее одинаковой для всех испытуемых. Этот случай иллюстрирует пример с памятью, в котором шум в экспериментальных условиях поддерживался на одном уровне для всех испытуемых. Однако иногда такое точное уравнивание нецелесо­образно. За примером можно вновь обратиться к исследованию Дюфресна и Коба­сигавы. На успешность выполнения теста школьниками могло влиять время суток, в которое проходило тестирование. Склонность к сотрудничеству и внимание в конце учебного дня не обязательно те же, что и перед уроками, непосредственно перед переменой — не те же, что сразу после нее, в пятницу — не те же, что в поне­дельник. Очевидно, что Дюфресн и Кобасигава внесли бы потенциально значимое смешение, если бы тестировали всех своих первоклассников утром, а всех 7-класс-ников днем. Один из способов избегания этой проблемы — тестирование всех де­тей в одно и то же время суток в один и тот же день недели, к примеру, в час дня в среду. Однако с таким подходом для завершения большинства исследований по­требовались бы месяцы, и даже тогда постоянными для всех испытуемых остава­лись бы лишь время суток и день недели, а не время года (которое тоже может иметь значение). Разумным альтернативным ходом было бы допустить колебания вре­мени тестирования, однако сделать так, чтобы эти колебания были бы одинаковы во всех сравниваемых группах — в данном случае 1-, 3-, 5- и 7-классников. В этой ситуации контроль переменной «время тестирования» состоял бы не в приравни­вании, а в рандомизации — то есть в равномерном распределении ее вариаций по группам испытуемых.

Таблица 2.3

Формы экспериментального контроля

Тип контроля	Методы достижения	Примеры
Независимой переменной	Сделать значимые эле­менты эксперимен­тальных манипуляций одинаковыми для всех испытуемых	В эксперименте Дюфресна и Кобасигавы одним и тем же способом предлагать всем детям одни и тот же набор легких и трудных нар
Потенциаль­но значимых факторов эксперимен­тальных условии	Сохранять факторы постоянными для всех испытуемых	В эксперименте Черри и Парк тестировать всех испытуемых в одной тихой комнате
	Равномерно распреде­лить по группам ва­риации других факто­ров	В эксперименте Дюфресна и Кобасигавы случайным образом выбирать время тести­рования во всех группах детей
Изначаль­ных индиви­дуальных различий между испы­туемыми	Случайным образом причислять испытуе­мых к группам, обсле­дуемым в разных экс­периментальных усло­виях	В эксперименте, Черри и Парк случайным образом включить половину испытуемых обоих возрастов в группу наблюдающих модель и в группу наблюдающих схему
	Подобрать испытуемых таким образом, чтобы они соответствовали друг другу по потенци­ально значимым каче­ствам	В эксперименте Черри и Парк измерить IQ испытуемых и причислить испытуемых с равными IQ к разным группам (на прак­тике этого сделано не было)
	Провести обследование каждого испытуемого при всех эксперимен­тальных условиях	В эксперименте Дюфресна и Кобасигавы протестировать каждого ребенка с исполь­зованием и трудного, и легкого экспери­ментального материала

Общие принципы, о которых говорилось выше, должны казаться знакомыми. То, о чем здесь говорится, это просто классический научный метод: выявить эф­фекты некоторого фактора, систематически изменять этот фактор (первая форма контроля), сохраняя постоянными другие потенциально значимые факторы (вто­рая форма контроля).

Существует и третья форма контроля, которая также играет важную роль. До сих пор «другие, потенциально значимые факторы», о которых шла речь, находи­лись внутри экспериментальной ситуации, например уровень шума в комнате для тестирования. В любом эксперименте еще одним значимым источником диспер­сии являются индивидуальные различия между испытуемыми. Испытуемые заве­домо неодинаковы, и различия между ними обусловливают наличие дисперсии ошибки в конечных результатах. Поскольку этих различий нельзя избежать, ме­тод контроля вновь должен заключаться не в уравнивании, а в распределении. Экспериментатор должен убедиться в том, что различия равномерно распределе­ны по группам — или, говоря это же иными словами, что к моменту начала обсле­дования группы эквивалентны. Для выполнения этого требования необходимо, чтобы экспериментатор контролировал не только экспериментальное воздействие, но и тех, на кого оно направлено.

Как экспериментатору распределить людей по группам таким образом, чтобы эти группы оказались изначально эквивалентными? Ответ состоит в том, что, хотя возможность стопроцентной гарантии эквивалентности отсутствует, есть опреде­ленные способы приблизиться к ней настолько, насколько разумно было бы ожи­дать. Наиболее распространенный метод — случайное причисление испытуемых к разным группам. Случайное причисление означает, что у всех испытуемых рав­ные шансы попасть в каждую группу. При этом характеристики каждого испыту­емого (IQ, пол, опыт выполнения подобного задания — все, что может отразиться на результатах) с одинаковой вероятностью могут попасть в любую из групп. От­сюда, результатом случайного причисления, скорее всего, будет равномерное рас­пределение характеристик по группам, что, естественно, и является целью иссле­дования. Ясно, что логика случайного причисления та же, что и логика случайного отбора, и успешность этого процесса также зависит от размера выборки. Нельзя произвольно разделить 8 испытуемых на две группы и считать с какой-либо долей уверенности, что в результате рандомизации были получены эквивалентные груп­пы. С выборкой, состоящей из 80 человек, шансы на успех гораздо выше.

На практике исследователи в области психологии развития, формируя группы, редко используют абсолютно случайное причисление. Обычно исследователь стре­мится работать с уравненными экспериментальными группами. Независимо от размеров выборки случайное причисление не может гарантировать, что к концу исследования количество испытуемых не уменьшится. Однако можно поставить условие, согласно которому размеры группы к концу исследования должны быть равными, при этом сохраняя случайность причисления всех испытуемых, Анало­гично, даже если исследователя не интересуют половые различия, имеет смысл обеспечить равное соотношение мальчиков и девочек во всех сравниваемых груп­пах. Или, проводя обследование в школе, полезно удостовериться в равноценно­сти обстановки в разных классных комнатах. Соответствие любому из этих требований можно гарантировать установлением определенных ограничений на случай­ное причисление.

При обсуждении необходимости ограничения влияния случайности встает за­кономерный вопрос: зачем вообще использовать случайное причисление? В конеч­ном счете, цель исследователя — обеспечить изначальную эквивалентность групп, но в то же время мы видим, что случайность не гарантирует эквивалентность. Если мы можем уравнять соотношение полов испытуемых и обстановку классных ком­нат, почему не пойти дальше и не привести в соответствие все имеющие значение характеристики, таким образом обеспечивая эквивалентность групп? Общий ответ заключается в том, что привести в соответствие все параметры — труднее, чем мо­жет показаться на первый взгляд, и попытка сделать это иногда усложняет, а не упрощает дело. Более конкретный ответ дан в главе 3, где мы возвращаемся к во­просу об отборе и причислении испытуемых. Кроме того, в главе 3 рассматривает­ся третий метод достижения эквивалентности: обследование каждого испытуемо­го во всех экспериментальных условиях.

Субъектные переменные

Переменные, поддающиеся и не поддающиеся манипуляциям

До сих пор при обсуждении вопроса экспериментального контроля мы говорили в основном об идеальной для исследователя ситуации: когда он имеет возможность систематически изменять независимые переменные, сохраняя постоянными дру­гие факторы, и включать испытуемых в группы с разными экспериментальными условиями, либо случайным образом, либо произвольно, но в рамках определен­ных ограничений. При использовании многих переменных такой контроль не толь­ко желателен, но и вполне осуществим. Мы видим элементы подобного рода конт­роля в обоих описанных исследованиях: контраст «легкое—трудное» в эксперимен­те Дюфресна и Кобасигавы, а также контраст «модель—схема» в эксперименте Черри и Парк.

Однако жизнь психолога осложняется тем фактом, что не все переменные на­ходятся во власти исследователя, чего требует хороший исследовательский план. И вновь оба описанные исследования иллюстрируют эту ситуацию, и в этом слу­чае примером служит хронологический возраст. Ясно, что возраст — не является характеристикой, устанавливаемой исследователем; наоборот, это характеристи­ка самого человека, влияющая на экспериментальные условия. Возраст — это лишь один пример того, что называется субъектными (или классификационными) пере­менными: неотъемлемыми качествами испытуемых, не поддающимися экспери­ментальным манипуляциям; качествами, которые должны учитываться в своем ес­тественном виде. Другими характерными примерами являются расовая и половая (если не учитывать успехи хирургии последних лет) принадлежность. Как уже отмечалось, исследователь, который хочет работать с такими характеристиками в качестве независимых переменных, лишает себя возможности контролировать их через манипуляции. Единственный способ контроля в этих случаях — контроль через отбор испытуемых, уже обладающих нужными характеристиками.

Другие переменные хотя и не являются в буквальном смысле не поддающими­ся манипуляциям, в экспериментах с людьми фактически никогда не контролиру­ются. С теоретической точки зрения, к примеру, было бы весьма интересно узнать, развиваются ли младенцы без матери так же, как и с матерью. За исключением эксперимента Фридриха II (см. сноску на с. 13), у нас нет исследований, посвящен­ных этому вопросу, с использованием манипуляций. Тем не менее уже давно су­ществует литература по «материнской депривации» и ее воздействии на ребенка. Работа исследователей заключалась в том, чтобы выявить ситуации, в которых младенцы остались без матери (обычно в приютах), а затем воспользоваться эти­ми «естественными условиями» для изучения развития детей. Существует масса примеров, когда психологи «эксплуатировали» естественно сложившиеся обстоя­тельства — исследования недостаточного питания в младенчестве, отсутствия отца в детском возрасте, социальной изоляции в старости и т. д. Во всех случаях неза­висимая переменная создается через отбор, а не посредством манипуляций.

Исследования с не поддающимися манипуляциям переменными не соответ­ствуют критериям «подлинного эксперимента», поскольку исключают возмож­ность контролируемых манипуляций, составляющих суть эксперимента. По этой причине Кемпбелл и Стэнли (Campbell & Stanley, 1966), рассматривая эксперимен­тальный план, назвали такие исследования доэкспериментальными. Из-за недо­статка контроля мы не можем говорить об установленных причинно-следственных связях с той же долей уверенности, что и в классическом эксперименте.

Каковы конкретные минусы исследования с переменными, не поддающимися манипуляциям? Проблемы можно разделить на две основные категории. Во-пер­вых, испытуемых нельзя произвольно распределять по группам. Поскольку слу­чайное причисление невозможно, нельзя быть уверенными и в том, что изучаемые группы эквивалентны не только по интересующей нас переменной (например, на­личие или отсутствие матери), но и по другим параметрам, и поэтому нельзя быть уверенными в том, что причиной различий между группами является именно эта переменная. Данное обстоятельство фактически и являлось поводом для критики исследований ранней материнской депривации. Отбор из популяции только тех малышей, которые воспитываются в приютах, не соответствует критерию случай­ности, и в результате формируется группа детей, в которой, как правило, выше про­цент генетических и органических нарушений. Поэтому отличие детей из приюта от остальных нельзя с какой-либо долей уверенности отнести на счет эффекта воспитания без матери. В хорошо спланированном эксперименте такое смешение должно было бы исключаться процедурой случайного причисления. Это, очевид­но, проблема с внутренней валидностью: мы не можем утверждать, что наша неза­висимая переменная действительно является причинным фактором.

Другая трудность связана с тем, что воздействие большинства субъектных пе­ременных носит множественный и длительный характер. Воспитание в приюте, отсутствие отца, социальная изоляция, черный (или белый) цвет кожи, принадлеж­ность к мужскому (или женскому) полу — все это факторы, которые способны ока­зывать значимое влияние на развитие человека. Поэтому, даже обнаружив значи­мый эффект, связанный с определенной субъектной переменной, мы все еще не

будем знать, каковы конкретные причинные факторы. Это еще одна слабая сторо­на исследований материнской депривации. Хотя пагубные последствия определен­ных аспектов воспитания в приюте не вызывают сомнений, уже долгое время ве­дутся споры о том, являются они результатом нехватки материнского тепла (как, например, утверждал Боулби (Bowlby, 1952)), или более общей когнитивно-перцептивной депривации (как утверждал, например, Кэслер, (Casler, 1961, 1961)). Даже если бы мы могли сделать вывод о значимости матери самой по себе, мы все еще не знали бы, отсутствие какого из факторов, связанных с наличием матери, обусловливает обнаруженные негативные последствия. Вновь имеет место смеше­ние факторов, которые разграничиваются в хорошо спланированном экспери­менте. Исследователь, держащий переменные под контролем, вряд ли выберет в качестве независимой такую глобальную переменную, которая не позволит ин­терпретировать возможные эффекты ее воздействия. Это, очевидно, проблема с конструктной валидностью: мы не знаем, правильно ли интерпретируем резуль­таты.

Это рассуждение не имело своей целью убедить в том, что демонстрирование наличия связи между материнской депривацией, половой принадлежностью или возрастом и развитием ребенка бессмысленно. Однако следует отдавать себе отчет в том, что оно является лишь начальным этапом исследовательской программы.

Возраст в качестве переменной

В связи со своей значимостью в психологии развития такая переменная, как хро­нологический возраст, заслуживает особого упоминания. Целью многих исследо­ваний в области психологии развития является определение того, отличаются или не отличаются испытуемые разных возрастов по изучаемым зависимым перемен­ным. Обзор журналов Child Development и Developmental Psychology (см. табл. 1.3) свидетельствует о том, что 69 % исследований включали по крайней мере две воз­растные группы; в 31 % было три и более возрастные группы. Но эти цифры, есте­ственно, не отражают в полной мере масштабы использования возрастных сравне­ний, поскольку сравнение между возрастами зачастую бывает неявным. Например, исследование новорожденных может не включать сравниваемую группу старших детей, однако результаты будут интерпретироваться исходя из сведений об особен­ностях старших детей. Если взять простой пример, вряд ли кто-нибудь пытался бы определить, есть ли у младенцев цветовое зрение (например, Bornstein, 1978), если бы не был уверен в том, что цветовое зрение, в конечном счете, входит в среду воз­можностей человека.

Специалисты в области психологии развития иногда оправдываются за то, что большинство исследований направлено «только лишь на выявление возрастных различий». Однако сведения об истинных возрастных изменениях, очевидно, име­ют для науки о развитии неоспоримую ценность. Описание — не просто неотъем­лемая часть любой науки; точное описание дает в распоряжение исследователя феномен, который должна объяснить теоретическая модель. Только зная о том, например, что маленькие дети не понимают принципа сохранения (Piaget & Szeminska, 1952), мы можем начать выстраивать модель, объясняющую этот факт него причины.

Хотя нужно согласиться с тем, что изучение возрастных изменений оправдан­но, важно прояснить, что конкретно подразумевается под «истинными возрастны­ми изменениями». При этом, конечно, не подразумевается, что хронологический возраст в буквальном смысле является причиной изменений. Подразумевается, что изменения обусловлены влиянием переменных, стабильно и естественно связан­ных с возрастом. Тогда задача исследователя состоит в определении того, какая из потенциально значимых переменных действительно имеет значение.

Выше мы подчеркивали, что основной целью экспериментального контроля является формирование групп, эквивалентных по всем параметрам кроме иссле­дуемой независимой переменной. Эта цель приобретает особую значимость в слу­чае такой глобальной субъектной переменной, как возраст. Представьте, что вам нужно сравнить 7-летних и 12-летних детей. Если вы хотите добиться эквивалент­ности групп по всем параметрам кроме возраста, вам придется найти 7- и 12-лет­них детей одного уровня биологической зрелости, посещавших школу одинаковое количество лет, со сходным жизненным опытом и т. д. Очевидно, что эта цель не только нереалистична, но и неверна. Биологическая зрелость, количество лет обу­чения в школе и жизненный опыт относят к переменным, «стабильно и естествен­но связанным с возрастом». В этом качестве их и следует изучать, а не исключать посредством экспериментального контроля.

С другой стороны, есть и другие потенциально значимые факторы, которые мо­гут привести к смешению при сравнении возрастных групп. Произошло бы явное смешение, если бы все 7-летние дети были мальчиками, а 12-летние — девочками. Принадлежность к мужскому полу не является обязательной для 7-летнего ребен­ка, равно как и принадлежность к женскому полу необязательна для 12-летнего, поэтому следует исключить возможность параллельного изменения этого факто­ра и возраста. Несколько менее явное смешение произошло бы, если всех 7-летних детей взяли из одной школы, а всех 12-летних — из другой. Факт обучения в раз­ных школах, вероятно, не играет большой роли, и в любом случае это различие может оказаться неизбежным в определенном возрастном диапазоне. Тем не ме­нее, важно подбирать школы как можно более близкие по таким параметрам, как подход к обучению, местоположение и социально-экономический статус обслужи­ваемого населения. Если этот критерий не учитывается, тогда кажущиеся возраст­ные изменения могут действительно оказаться «ложными».

Как следует из примеров, принять решение о том, что приводить в соответствие при сравнении возрастных групп, а что нет, обычно бывает довольно просто. Одна­ко, как мы увидим, это решение не всегда очевидно, не всегда легко и привести в соот­ветствие то, что намечено. К вопросу о возрастном сравнении мы вернемся в главе 3.

Результаты

Исследователи измеряют независимые переменные с тем, чтобы определить, как при этом изменяется значение зависимой переменной. Но как оно может изменять­ся? В факторном исследовании — то есть в исследовании с двумя и более незави­симыми переменными — воздействие независимой переменной может принимать две формы: главный эффект и взаимодействие.

Главный эффект

Главный эффект - это результат непосредственного воздействия независимой переменной. Это то, что интересует исследователей при сравнении показателей по уровням отдельной независимой переменной - независимой от других незави­симых переменных (или итоговой для всех их значений). Оба исследования, при­веденные в качестве примера, иллюстрируют понятие главного эффекта. В экс­перименте Черри и Парк главным был эффект возраста: молодые испытуемые справлялись с заданием лучше пожилых. Средние значения для этого эффекта представлены в правом столбце табл. 2.2; это итоговые показатели для всех моло­дых и всех пожилых испытуемых при разных уровнях другой независимой пере­менной (модель/схема). Подобно тому имел место и главный эффект эксперимен­тальных условий; значения для этого эффекта представлены на нижней строчке таблицы: это итоговые показатели всех испытуемых в ситуации с моделью и в си­туации со схемой для двух уровней возраста.

В эксперименте Дюфресна и Кобасигавы также был главный эффект возраста и главный эффект экспериментальных условий. Итоговые показатели для этих эф­фектов представлены в табл. 2.1 в столбце и строчке «среднее». Таким образом в обоих случаях можно говорить о том, что эффект имели обе переменные- значение зависимой переменной изменялось как функция от возраста и экспериментальных условий. Заметьте, однако, что в исследовании Дюфресна и Кобасигавы эффект возраста сложнее других главных эффектов, поскольку независимая переменная имеет 4 уровня а не 2. Главный эффект переменных, имеющих более двух уровней представляет особые трудности для статистической обработки и интерпретации -к этой проблеме мы вернемся в главе 7.

Взаимодействие

Главный эффект - это эффект отдельно взятой независимой переменной. Взаи­модействие же возможно при одновременном учете двух и более независимых переменных. Взаимодействие имеет место всегда, когда эффект одной независимой переменной зависит от уровня другой независимой переменной.

Помимо двух главных эффектов в эксперименте Дюфресна и Кобасигавы есть и взаимодействие. Здесь эффект трудности задания изменяется вместе с возраст­ным уровнем - незначительный эффект в двух младших и значительный эффект в двух старших группах. Любое взаимодействие можно описать двумя способами эффект возраста изменялся с уровнем трудности задания - никакого различия при выполнении легких заданий, существенное различие при выполнении трудных за­дании. Такое двунаправленное («двунаправленное», поскольку имеются две неза­висимее переменные) взаимодействие в виде графиков изображено на рис 2 1 Данные те же, что и в табл. 2.1, однако графическое изображение демонстрирует характер взаимодействия более наглядно. Обратите особое внимание на то, что линии непараллельны. Графическим признаком взаимодействия является откло­нение от параллельности - расхождение или пересечение графиков, отражающее зависимость эффекта одной переменной от значения уровня другой.

Рис. 2.1. Взаимодействие возраста и экспериментальных условий в исследовании Дюфресна и Кобасигавы. (A. Dufresne & A. Kobasigawa, 1989,Joumal of Experimental Child Psychology, 47, 274-296)

Рис. 2.2. Главные эффекты в исследовании Черри и Парк. (К. Е. Cherry & D. С. Park, 1993, Psychology

and Aging, 8, 515-526)

Рис. 2.3. Взаимодействие экспериментальных условий в исследовании Пэттерсон и Картер. (C.J. Patterson & D. В. Carter, 1979, Child Development, 50, 272-275)

Как бы выглядели графики при отсутствии взаимодействия? Ответом может служить рис. 2.2, на котором представлены графики средних показателей из экс­перимента Черри и Парк. Вспомним, что в их исследовании было обнаружено одинаковое улучшение в ситуации с моделью и у молодых, и у пожилых испытуе­мых — поэтому здесь два главных эффекта (возраст и условия), но нет взаимодей­ствия. Эта ситуация отражена в том, что линии на рис. 2.2 почти параллельны (то, что они не строго параллельны, обусловлено незначительной тенденцией к взаи­модействию — тем, что у пожилых испытуемых улучшение в ситуации с моделью более заметно).

В исследовании Дюфресна и Кобасигавы субъектная переменная взаимодей­ствовала с экспериментально манипулируемой. Однако взаимодействие происхо­дит не только по такой схеме; оно может существовать между любыми независи­мыми переменными. Поэтому его вероятность велика в любом многофакторном эксперименте. Рис. 2.3 иллюстрирует взаимодействие двух экспериментально манипулируемых переменных, а рис. 2.4 — двух субъектных переменных. Главным результатом исследования Паттерсона и Картера (Patterson & Carter, 1979), кото­рое иллюстрируется рис. 2.3, было то, что наличие желаемого вознаграждения ос­лабляло самоконтроль детей, когда они лишь ожидали его, но усиливало само­контроль, когда они выполняли ради его получения определенное задание. Одним из результатов исследования, проведенного Андервудом, Койе и Хербсменом (Underwood, Coie & Herbsman, 1992), (см рис. 2.4) явилось выявление изменения склонности детей к демонстративному поведению с целью скрытия грусти, связан­ного с возрастом и полом испытуемых. В двух младших классах девочки несколь­ко чаще мальчиков говорили о том, что предпочтут скрывать свою грусть; однако в 7-м классе по этой характеристике уже мальчики превосходили девочек.

Интерпретация любого взаимодействия может вызвать трудности и статисти­ческие, и теоретические (Levin, 1985; Rosnow & Rosenthal, 1995). Ограничимся одним важным замечанием.

Рис. 2.4. Взаимодействие возраста и пола в исследовании Андервуда, Койе и Хербсмена. (М. К. Underwood, J. D. Coie, & С. R. Herbsman, 1992, Child Development, 63, 366-380)

Наиболее общим правилом, которого следует придер­живаться в ситуации значимого взаимодействия переменных, является осторож­ность в интерпретациях. В исследовании Дюфресна и Кобасигавы, к примеру, при­сутствовал главный эффект и возраста, и трудности задания, однако, как следует из рис. 2.1, эффект возраста проявлялся только при выполнении трудных заданий, а эффект трудности проявлялся только у детей из старших возрастных групп. В ис­следовании Паттерсона и Картера, напротив, главный эффект наличия/отсутствия вознаграждения был несущественным, что свидетельствовало бы о том, что эта переменная не играет роли, если бы этому не противоречили результаты анализа, отдельно — ситуации выполнения заданий и отдельно — ситуации простого ожи­дания. Таким образом, взаимодействие говорит нам о том, что мир сложнее, чем можно было ожидать. Изучение отдельной независимой переменной не дает пол­ной картины действия переменных.

Причины искажения валидности

Как мы увидели, конечной целью планирования исследования всегда является достижение валидных выводов об изучаемом феномене. Неудачный исследова­тельский план ставит валидность под сомнение, не устраняя спорных моментов и ограничивая возможности обобщения, В этой главе мы уже коснулись некоторых причин искажения валидности, а в дальнейшем рассмотрим значительно больше. Для ознакомления с последующим текстом может быть полезной краткая сводка факторов, которые следует иметь в виду — общий перечень и ряд определений, к которым можно обращаться при необходимости. Эту роль выполняет табл. 2.4.

Таблица 2.4 составлена по работам Кемпбелла и Стэнли (Campbell & Stanley, 1966), а также Кука и Кемпбелла (Cook & Campbell, 1979). Она не содержит пол­ный перечень помех для исследования (Кук и Кемпбелл описывают 33 вида причин искажения валидности!), однако включает в себя многие из проблем, которые будут обсуждаться по ходу текста. Таблица вряд ли не потребует разъяснений; ее цель - введение понятий, на которые в дальнейшем будет обращено более при­стальное внимание.

Таблица 2.4

Причины искажения валидности

Систематическая ошибка при отборе	Отбор для сравнения изначально неэквивалентных испытуемых в группы
Избирательные вы­бывания из исследо­вания	Неслучайная, систематическое выбывание испытуемых в ходе исследования
История	Потенциально значимые помимо изучаемых независимых переменных события в период между проводимыми изме­рениями
Созревание	Естественное развитие испытуемых как функция от време­ни, продолжения исследования
Тестирование	Эффект повторного выполнения одного и того же теста
Реактивность	Непредусмотренное влияние экспериментальной обстановки на ответы испытуемых
Инструментарий	Непредусмотренная смена экспериментаторов, наблюдате­лей или способов измерения в ходе исследования
Статистическая ре­грессия	Тенденция приближения к среднему значению первона­чально крайних показателей при повторных тестированиях
Низкая надежность	Ошибки измерения при оценке зависимой переменной
Ограниченность ста­тистических возмож­ностей	Низкая вероятность выявления истинных эффектов, обу­словленная особенностями экспериментального плана и статистических критериев
Моно­операциональное искажение	Использование только одного способа операционализации либо независимой, либо зависимой переменной
Моно -методическое искажение	Использование только одного экспериментального метода для изучения связей между независимыми и зависимыми переменными

Резюме

Глава начинается с введения некоторых базовых терминов и понятий. Все иссле­дования предполагают наличие переменных. Зависимые переменные - результи­рующие, например, количество агрессивных действий при изучении агрессии. Не­зависимые переменные - это потенциальные причинные факторы, которые конт­ролирует исследователь - например, подкрепление агрессии. Цель большинства исследований — определить, связаны ли изменения независимой переменной с изменением значения зависимой переменной — например, повышается ли уровень агрессии после получения подкрепления?

Главным вопросом во всех исследованиях является вопрос валидности. Валид­ность — это обоснованность выводов, которые можно сделать из данного иссле­дования. В главе рассматриваются три вида валидности: внутренняя валидность, которая имеет отношение к точности выводов о причинно-следственных связях внутри контекста исследования; внешняя валидность, которая касается возможно­сти генерализовать сделанные выводы; и конструктная валидность, которая име­ет отношение к безупречности теоретических интерпретаций и выводов.

Важнейшее решение, которое должен принять исследователь, касается участ­ников исследования. Целью отбора испытуемых является получение выборки, ре­презентативной в отношении популяции, на которую исследователь хочет перене­сти свои заключения. Общим принципом достижения репрезентативности явля­ется случайный отбор из интересующей популяции. На практике в большинстве исследований в области психологии развития используется не абсолютно случай­ный отбор, а большинство выборок по тем или иным признакам не соответствуют критерию репрезентативности. Насколько значимы эти несоответствия, несомнен­но зависит от изучаемых проблем. Тем не менее, репрезентативность и внешняя ва­лидность остаются существенными моментами, которые нужно учитывать в любом исследовании.

Затем было рассмотрено понятие контроля. Под контролем находится незави­симая переменная. Для получения четкой информации о причинно-следственных связях важно три вида контроля. Первый — контроль точности независимой пере­менной. Второй — контроль других потенциально значимых факторов в экспери­ментальной ситуации. Анализируется два метода осуществления второй формы контроля: поддержание на одном уровне других факторов или случайное распре­деление их значений между испытуемыми. Третий вид контроля — контроль из­начальных индивидуальных различий между испытуемыми. Один из методов его осуществления — случайное причисление — рассматривается в этой главе; два дру­гих вида (приведение в соответствие и внутрисубъектное тестирование) будут рас­смотрены в следующих главах.

В некоторых исследованиях степень контроля ограничена характером перемен­ных. Термин субъектная переменная имеет отношение к изначальным различиям между людьми, характеристикам, которыми нельзя манипулировать; в качестве примера можно привести пол, возраст, расу. Единственной формой контроля та­ких переменных является отбор, что имеет значение также в тех ситуациях, когда экспериментальное воздействие было бы неэтичным (например, материнская де­привация). Хотя у специалистов в области психологии развития не поддающиеся манипуляциям переменные зачастую вызывают особый интерес, установление причинно-следственных связей при отсутствии экспериментальных манипуляций довольно затруднительно. Выявление причин наблюдаемых феноменов проблема­тично, если влияние переменной множественно и длительно; кроме того, бывает трудно исключить возможность наличия других причинных факторов.

Субъектные переменные представляют особый интерес, когда вступают во вза­имодействие. Взаимодействие определяется как зависимость эффекта одной неза­висимой переменной от уровня другой. Главный эффект, напротив, является ре­зультатом воздействия одной независимой переменной, не связанной с другими

факторами. Взаимодействие может происходить между независимыми переменны­ми любого вида и принимать разные формы. Взаимодействие говорит о сложно­сти отношений между переменными и о необходимости быть осторожными в сво­их выводах о любой из них.

В конце главы автор возвращается к понятию валидности. Имеется множества факторов, искажающих валидность, здесь перечислены важнейшие из них. Далее они будут рассматриваться более подробно.

Упражнения

Найдите в популярных изданиях (газетах, журналах) по крайней мере, три замет­ки, знакомящие читателей с результатами каких-либо исследований в области пси­хологии развития. Составьте список возможных причин искажения валидности. Если предоставленной информации недостаточно, чтобы можно было оценить не­которые формы валидности, определите, какие дополнительные сведения вам не­обходимы.

Подумайте над задачей привлечения испытуемых из следующих возрастных групп: 6 месяцев, 4 года, 12 лет, 70 лет. Для каждой группы составьте перечень спо­собов формирования выборки. Оцените вероятную репрезентативность выборок при каждом методе отбора.

Один и тот же конструкт может выступать в роли и независимой и зависимой переменной, что определяется способом его использования. Возьмем в качестве примера следующие конструкты: тревожность, уровень активности, готовность к школьному обучению. Для каждого из конструктов спланируйте исследование, в котором он выступал бы в роли: а) зависимой переменной; б) независимой пере­менной; в) субъектной переменной; г) корреляционной переменной.

Предположим, в исследовании две независимые переменные, А и В, у каждой из которых два уровня — то есть план 2x2. Зависимая переменная С может при­нимать значение от 0 до 50. Начертите графики, иллюстрирующие каждый из при­веденных ниже возможных результатов, а затем объясните, что означают эти ре­зультаты:

а) значимые главные эффекты А и В при отсутствии взаимодействия;

б) значимое взаимодействие между Аи В при отсутствии главных эффектов;

в) значимый главный эффект А и значимое взаимодействие между А и В.