Независимые и зависимые переменные

Переменной называется любая измеримая характеристика, которая может иметь более одного значения. Примерами переменных являются пол (женский и мужской), рост, политическая принадлежность (республиканец, демократ, коммунист и т. п.), привычка пользоваться преимущественно одной рукой (правша, левша, одинаково владеющий обеими руками) и отношение к традиционным половым ролям (может изменяться в диапазоне от крайне отрицательного до крайне положительного). При проверке гипотез мы начинаем с выбора переменных, которые нас интересуют.

В сюжете, с которого начинается эта глава, вас просили определить, какая из двух программ лечения с большей вероятностью поможет вам отвыкнуть от героиновой зависимости. В этом примере две переменные — тип лечения, который является независимой переменной, т. е. вы можете его выбирать (программа 1 или программа 2), и излечение, которое является зависимой переменной, т. е. вы считаете, что эта переменная изменяется в зависимости от типа лечения вы либо а) излечитесь от наркомании, либо б) не излечитесь от наркомании. Вы хотите выбрать программу, которая по-

может вам излечиться. В терминологии проверки гипотез вы хотите знать, какое значение независимой переменной благоприятно повлияет на зависимую переменную.

Следующим этапом процесса проверки гипотез является введение рабочих определений переменных. Предположим, что мы решили определить «излечение» как воздержание от наркотиков в течение минимум двух лет, а «неизлечение» — как воздержание от наркотиков в течение периода менее двух лет, куда входит и случай, если вы будете продолжать постоянно употреблять наркотики. Важно критически обдумать рабочие определения ваших переменных. Если они сформулированы неудовлетворительно, то заключение, к которому вы придете в результате своего исследования, может быть неправильным.

Чувствительность измерений

При измерении какой-либо величины мы постоянно придаем ей числовые значения, чтобы получить ее количественную характеристику. Рост человека, который выше вас, обозначается большим числом дюймов, чем ваш рост. Иначе понятие роста потеряло бы смысл.

Когда мы мыслим, как ученые, и собираем информацию, чтобы понять устройство мира, нам необходимо учитывать способ измерения переменных. Предположим, вы считаете, что любовь напоминает лихорадку и что у влюбленных бывают симптомы, похожие на симптомы лихорадки. Чтобы выяснить, верно ли это, вы можете провести эксперимент, измерив температуру у влюбленных и сравнив результаты с температурой людей, которые не влюблены. Как вы будете измерять температуру? Предположим, вы решили пользоваться ленточным термометром, который регистрирует температуру, когда его помещают на лоб пациента. Далее предположим, что этот прибор измеряет температуру, округляя ее до целых градусов (например, 36°, 37°, 38° и т.д.). Если от любви температура тела действительно повышается, но только на полградуса, вы этого никогда не узнаете, пользуясь ленточным термометром. Такие термометры просто недостаточно чувствительны для того, чтобы зарегистрировать небольшие отклонения температуры тела. Вы придете к неправильному заключению о том, что любовь не приводит к повышению температуры тела, хотя на самом деле это может быть не так. Насколько мне известно, подобный эксперимент никогда не проводился, но он хорошо демонстрирует необходимость учета чувствительности измерений в этой и других ситуациях.

Контингент и выборки

Каждый день люди принимают огромное количество решений, касающихся жизни и деятельности других людей Эти решения неизбежно чреваты ошибками, которые возникают из-за невежества, личных предубеждений или стереотипов.

У. Грант Дальстром (Dahlstrom, 1993, р. 393)

Принимая решение о том, какую программу лечения от героиновой зависимости выбрать, или в каком колледже учиться, или на какую работу устроиться, вы

делаете ставку на будущее событие, которое неизбежно связано с неопределенностью. Принципы проверки гипотез применяются для уменьшения этой неопределенности. Мы не можем полностью устранить неопределенность, но мы можем воспользоваться принципами проверки гипотез, которые помогут нам сделать оптимальный выбор. В примере, с которого я начала эту главу, вам пришлось бы изучить и оценить информацию о степени успешности обеих программ. Затем вы воспользовались бы этой информацией для принятия решения.

Группа людей, о которой мы хотим получить данные, называется контингентом. Поскольку очевидно, что для выявления более успешной программы лечения мы не можем обследовать всех людей, страдающих от героиновой зависимости, нам придется обследовать подгруппу этого контингента. Такая подгруппа называется выборкой. В данном примере выборку составляют все люди, которые лечились по каждой из программ.