Экспериментальные переменные

Экспериментатор проверяет гипотезу о причинной связи двух явлений А и В. Понятие "причинность" является одним из наиболее сложных в науке. Существует ряд эмпирических признаков причинной связи между двумя явлениями.

Первый признак - разделенность причины и следствия во времени, предшествование причины следствию. Если ис­следователь обнаруживает изменения в объекте после экспе­риментального воздействия по сравнению с аналогичным объектом, который воздействию не подвергался, у него есть повод говорить о том, что экспериментальное воздействие стало причиной изменения состояния объекта. Наличие воз­действия и сравнение объектов являются необходимыми ус­ловиями такого вывода, но недостаточными, ибо не всегда предшествующее событие - причина последующего.

Второй признак - наличие статистической связи между двумя переменными (причиной и следствием). Изменение ве­личины одной из переменных должно сопровождаться изме­нением величины другой.

Наличие корреляции (корреляционного отношения) -недостаточное условие для вывода о причинно-следственной связи, так как связь может быть случайной или обусловлен­ной третьей переменной.

Третий признак - причинно-следственная связь регист­рируется, если экспериментальная процедура исключает иные возможности объяснения связей А и В, кроме как при­чинной, и все другие альтернативные причины возникнове­ния явления В исключены.

Проверка экспериментальной гипотезы о причинной свя­зи двух явлений производится следующим образом. Экспери­ментатор моделирует предполагаемую причину: она высту­пает в качестве экспериментального воздействия, а следствие -изменение состояния объекта - регистрируется с помощью какого-либо измерительного инструмента. Эксперименталь­ное воздействие служит для изменения независимой пере­менной, которая является непосредственной причиной изме­нения зависимой переменной. Например, тренер управляет тренировочными нагрузками (независимая переменная) и фиксирует изменение состояния объекта с помощью педаго­гического тестирования (зависимая переменная).

Внешние ("прочие") переменные экспериментальной си­туации экспериментатор должен контролировать. Среди внешних переменных выделяют: 1) побочные переменные, которые порождают систематическое смещение, ведущее к появлению ненадежных данных (фактор времени, фактор за­дачи, индивидуальные особенности испытуемых, возраст, квалификация, вид спорта и др.); 2) дополнительную пере­менную, которая существенна для изучаемой связи между причиной и следствием (например, сила у спортсменов мо­жет изменяться как в результате применения определенной тренировочной программы, а также от дополнительной пере­менной - режима питания). При проверке частной гипотезы уровень дополнительной переменной должен соответство­вать ее уровню в изучаемой реальности. Дополнительная пе­ременная, особо значимая для эксперимента, называется I "ключевой". Контрольной переменной называется дополни­тельная переменная, которая в факторном эксперименте ста­новится второй основной.

Суть эксперимента состоит в том, что экспериментатор I варьирует независимую переменную, регистрирует измене­ние зависимой переменной и контролирует внешние (побоч­ные) переменные.

Независимая переменная

Исследователь должен стремиться оперировать в экспе­рименте только независимой переменной. Эксперимент, где это условие соблюдается, называют чистым экспериментом. Но чаще всего в ходе эксперимента, варьируя одну перемен­ную, экспериментатор изменяет вместе с тем ряд других. Это изменение может быть вызвано действием экспериментатора и обусловлено связью двух переменных. Центральная проблема при проведении эксперименталь­ного исследования - выделение независимой переменной и ее изоляция от других переменных.

В качестве независимых переменных в эксперименте мо­гут выступать:

1) характеристики заданий;

2) особенности ситуации (внешние условия);

3) управляемые особенности (состояния) испытуемого.

Характеристика задания - то, чем может манипулиро­вать экспериментатор более или менее свободно. К особенно­стям ситуации следует отнести те переменные, которые непо­средственно не входят в структуру экспериментального зада­ния, выполняемого испытуемым. Это может быть температу­ра в помещении, обстановка, наличие внешнего наблюдателя и т.д.

К "организменным переменным", или неуправляемым характеристикам испытуемых, относятся физические, био­логические, психологические, социально-психологические и социальные признаки. Традиционно их относят к "перемен­ным", хотя большинство из них является неизменным или относительно неизменным на протяжении, жизни. Напри­мер, рост, масса тела, длины звеньев и др.

Независимые переменные (факторы) должны соответ­ствовать следующим основным требованиям:

1. Должны быть управляемыми (возможность устанавли­вать и поддерживать необходимые значения в процессе экс­перимента).

2. Не должны зависеть от других переменных (возмож­ность независимо от остальных факторов управлять каждой переменной).

3. Область совместного существования независимых пе­ременных должна допускать любые их сочетания в пределах заданных границ измерения переменных. Никакие комбина­ции факторов не должны приводить к нежелательным пос­ледствиям (например, качественное изменение процесса или явления, при котором изучаемый отклик не существует).

4. Должны быть детерминированными величинами.

5. Интервал изменения каждой независимой переменной не должен быть слишком мал, так как при малом интервале изменения переменная может не оказывать значительного влияния на отклик. Вместе с тем интервал не должен быть слишком широк, так как в очень большом интервале изучае­мый объект или процесс может вести себя достаточно сложно. Варьирование факторов должны выбираться с учетом: априорной информации о характере частного влияния на от­клик каждой переменной, точности поддержания уровня значения фактора, разрешающей способности применяемой аппаратурных; методов регистрации, вида зависимости от­клика от данной переменной. Если априорная информация о виде зависимости отсутствует, число уровней желательно брать с запасом (4-8). Значения уровней желательно разме­щать равномерно по интервалу варьирования.

6. Независимые переменные должны быть однозначны: одному значению независимой переменной отвечает одно (с точностью до случайной ошибки) значение отклика.

7. Совокупность выбранных независимых переменных должна отвечать требованиям совместимости (все их комби­нации осуществимы и безопасны).

8. Выбор факторов должен быть полным. Это означает, что выбранной группы факторов должно быть достаточно для объяснения поведения зависимых переменных (откликов).

9. Точность фиксации факторов должна быть высокой. Это означает, что минимальная разница между значениями соседних уровней варьирования переменных должна быть, по крайней мере, на порядок выше точности измерения дан­ного параметра.

2.3.2.2. Зависимая переменная

Зависимая переменная должна быть информативной (ва­лидной) и надежной. Надежность переменной проявляется в устойчивости ее регистрируемости при изменении условий эксперимента в течение времени. Информативность зависи­мой переменной определена только в конкретных условиях эксперимента и применительно к определенной гипотезе.

Можно выделить три типа зависимых переменных: 1) од­номерную; 2) многомерную; 3) функциональную. В первом случае регистрируется лишь один показатель, и именно он считается проявлением зависимой переменной (между ними существует функциональная линейная связь). Во втором слу­чае зависимая переменная многомерна. Эти параметры могут фиксироваться независимо. В третьем случае, когда известно отношение между отдельными параметрами многомерной за­висимой переменной, параметры рассматриваются в качест­ве аргументов, а сама зависимая переменная - в качестве функции.

Существует еще одно важное свойство зависимой пере­менной, а именно сензитивность (чувствительность) зависи­мой переменной к изменениям независимой. Суть в том, что манипуляция независимой переменной влияет на изменение зависимой. Если же мы манипулируем независимой пере­менной, а зависимая не изменяется, то зависимая перемен­ная несензитивна по отношению к независимой.

Зависимые переменные (отклики) должны соответство­вать следующим требованиям:

1. Иметь физический смысл и достаточно полно характе­ризовать исследуемый объект, процесс или явление (быть ин­формативными).

2. Быть воспроизводимыми (надежными), т.е. при повто­рении опытов в номинально одинаковых условиях получен­ные значения должны совпадать с точностью до ошибки экс­перимента.

3. Каждому набору значений независимых переменных должно соответствовать одно (с точностью до случайной ошибки) значение отклика.

4. Иметь измеряемые значения при любой комбинации выбранных уровней факторов.

2.3.3. Определение требуемых ресурсов для проведения исследования

Можно выделить четыре основных вида конструирова­ния экспериментальных групп.

1. При наиболее распространенном способе перед прове­дением исследования формируются две группы: эксперимен­тальная и контрольная, которые ставятся в разные условия.

2. В случае невозможности формирования контрольной группы предполагается исследование одной группы, как в экспериментальных, так и в контрольных условиях. Этот вариант используется, когда эффектом последовательности I можно пренебречь.

3. Для формирования схожих по составу испытуемых используется вариант, при котором для каждого субъекта группы подбирается эквивалентный ему (или похожий на него), и они распределяются по разным группам.

4. При смешанном плане формируются несколько групп, которые в ходе эксперимента ставятся в разные условия. Способ применяется при факторном планировании эксперимента.

Основные правила формирования выборки испытуемых -экспериментальной группы.

1. Содержательный критерий (критерий операциональной информативности). Напомним, что операциональная информативность определяется соответствием экспериментального метода проверяемой гипотезе. Подбор экспериментальной группы должен определяться предметом и гипотезой исследования.

Экспериментатор должен создать модель идеального объекта экспериментального исследования для своего частного случая и по возможности его описать, следуя этому описанию при формировании экспериментальной группы. Характеристики реальной экспериментальной группы должны минимально отклоняться от характеристик идеальной экспериментальной группы.

2. Критерий эквивалентности испытуемых (критерий! внутренней информативности). Результаты, полученные при исследовании экспериментальной выборки, должны распро- страняться на каждого ее члена. То есть мы должны учесть все значимые характеристики объекта исследования, различия в выраженности которых могут существенно повлиять на зависимую переменную. Если же это не удается сделать, I то при обработке данных используется нормировка результатов на величину значимого параметра.

Процедура подбора эквивалентных групп и эквивалентных испытуемых называется рандомизацией.

3. Критерий репрезентативности (критерий внешней ин­формативности). Существуют теоретические статистические критерии репрезентативности (представления) выборки испы­туемых. Группа лиц, участвующих в эксперименте, должна представлять всю часть популяции, по отношению к которой мы можем применять данные, полученные в эксперименте. Величина экспериментальной выборки определяется видом выбранной статистической методики и выбранной точностью (достоверностью) принятия или отвержения эксперименталь­ной гипотезы. Она может быть, например, равна множеству индивидов, чье поведение нас интересует, или эксперимен­тальная выборка может представлять лишь часть интересую­щего нас множества. Главная проблема состоит в том, чтобы определить, на какие другие интересующие нас группы можно распространить результаты проводимого нами исследования.

Подбор экспериментальной группы осуществляется с по­мощью различных стратегий. Напоминаем, для чего нужна стратегия отбора групп. Задача сводится, во-первых, к устра­нению уже рассмотренного в предыдущих разделах "эффекта смешения". Под этим термином понимается влияние инди­видуальных различий между испытуемыми на связь незави­симой и зависимой переменных. Тем самым контролируется влияние побочной переменной на внутреннюю информатив­ность. Во-вторых, экспериментальная группа должна пред­ставлять изучаемую популяцию, т.е. обеспечивать внешнюю информативность эксперимента.

Использование реально существующих групп порождает систематическое смешение независимой переменной с инди­видуальными свойствами испытуемых.

Таким образом экспериментальная выборка представля­ет собой модель популяции в целом или той ее части, поведе­ние которой нас интересует.

Наиболее простой вариант был уже рассмотрен - состав­ление репрезентативной группы испытуемых, характеристи­ки которой соответствуют характеристикам интересующей нас популяции. Иногда невозможно найти способ создания репрезентативной группы. Тогда используется метод при­ближенного моделирования. Чем меньше генерализация, т.е. чем точнее набор критериев, описывающих популяцию, на которую распространяются выводы о характеристиках экспериментальной выборки, тем выше внешняя информа­тивность эксперимента.

При моделировании популяции методом случайного вы­бора, или рандомизации, экспериментальную выборку соста­вляют так, что каждой личности предоставляется равный шанс для участия в эксперименте. Каждому индивиду при­сваивается номер; с помощью таблицы случайных чисел про­изводится формирование экспериментальной выборки. Про­цедура очень трудноосуществима, поскольку каждый пред­ставитель интересующей нас популяции должен быть учтен. На практике прибегают к более простым способам случайно­го отбора. Отбирают любую группу испытуемых, затем изме­ряют у них значимое для эксперимента индивидуальное свойство. После этого испытуемых распределяют по группам методом Монте-Карло так, что вероятность попасть в группу для каждого испытуемого равна.

Способ моделирования выборки, при котором генераль­ная совокупность рассматривается как совокупность групп, обладающих определенными характеристиками, называется стратометрическим. В экспериментальную выборку отбира­ются испытуемые с соответствующими характеристиками -так, чтобы в ней были равно представлены лица из каждой страты, например: пол, возраст, уровень физической подго­товленности, спортивная специализация, уровень спортив­ной квалификации.

Существует стратегия попарного отбора. При этом экспе­риментальная и контрольная группы составляются из инди­видов, эквивалентных по значимым для эксперимента побоч­ным параметрам. Идеальный вариант - использование близ­нецовых пар (моно- и дизиготных). Разновидностью этой стратегии является подбор однородных подгрупп, в которых испытуемые уравнены по всем характеристикам, кроме инте­ресующих исследователя дополнительных переменных. Дру­гой вариант - выделение значимой дополнительной перемен­ной. Все испытуемые тестируются, ранжируются по уровню выраженности переменной. Группы формируются так, чтобы испытуемые, обладающие одинаковыми или близкими значе­ниями переменной, попали в разные группы.

Итак, существует шесть стратегий построения групп:

1) рандомизация;

2) попарный отбор;

3) рандомизация с выделением страт (стратометрический отбор);

4) приближенное моделирование;

5) репрезентативное моделирование;

6) привлечение реальных групп.

Различают два основных типа привлечения испытуемых в группу: а) отбор, б) распределение. Отбор проводят при ран­домизации, рандомизации с выделением страт, при репре­зентативном и приближенном моделировании. Распределе­ние осуществляется при способе составления групп из экви­валентных пар и исследованиях с участием реальных групп.

Считается, что наилучшая внешняя и внутренняя инфор­мативность достигается при стратегии подбора'эквивалент­ных пар и стратометрической рандомизации: индивидуаль­ные особенности испытуемых с помощью этих стратегий кон­тролируются максимально. В остальных же случаях нет ни­каких гарантий эквивалентности испытуемых, контролируе­мости индивидуальных различий и представительности группы.

Привлечение добровольцев или принудительное участие в эксперименте нарушает репрезентативность выборки. От­метим лишь, что стратегии попарного моделирования, при­ближенного моделирования и стратометрической рандомиза­ции, в отличие от стратегии рандомизации ("случайно ото­бранных групп"), предполагают, что нам известен дополни­тельный параметр - индивидуальная особенность, которая может оказать значимое влияние на результат эксперимента. Ошибка в выделении этого параметра и/или недоучет других параметров приводят экспериментатора к неудаче.

В зависимости от целей и возможностей численность экс­периментальной выборки может варьировать от одного испы­туемого до нескольких тысяч человек. Количество испытуе­мых в отдельной группе (экспериментальной или контроль­ной) в большинстве экспериментальных исследований варьи­рует от 1 до 100. Рекомендуется, чтобы численность сравни­ваемых групп была не менее 30-35 человек из статистических соображений: коэффициенты корреляции выше 0,35 при таком количестве испытуемых значимы при р < 0,05.

Если же для обработки данных используется факторный анализ, то существует простое правило: надежные фактор­ные решения можно получить лишь в том случае, когда ко­личество испытуемых не менее чем в 3 раза превышает число регистрируемых параметров. Кроме того, целесообразно уве­личивать количество испытуемых по крайней мере на 5-10% больше требуемого, поскольку часть из них будет "отбрако­вана" в ходе эксперимента или при анализе эксперименталь­ных протоколов (не поняли инструкцию, не приняли задачу, дали "девиантные" результаты и т.д.).

Что касается состава по полу и возрасту, то рекомендует­ся (кроме специальных случаев) разбивать общую группу на подгруппы мужчин и женщин и обрабатывать данные от­дельно для каждой подгруппы. Возрастной состав определя­ется исходя из целей исследования.

Количество необходимых ресурсов в значительной степе­ни зависит от числа опытов. Здесь предполагается, что все опыты стоят одинаково, поэтому количество требуемых ре­сурсов прямо пропорционально числу опытов.

Если целью исследования является определение структу­ры связей или аппроксимация, необходимое число опытов (без учета дублирования) определяется по табл. 4.

Планы экспериментов для одного испытуемого

Эксперимент с одним испытуемым возможен тогда, когда:

а) индивидуальными различиями можно пренебречь в отношении переменных, изучаемых в эксперименте, все ис­пытуемые признаются эквивалентными, поэтому возможен перенос данных на каждого члена популяции;

б) испытуемый уникален, и проблема прямого переноса данных неактуальна (этот случай имеет место при изучении Чемпионов Мира и Олимпийских игр).

Исследование по схеме "один испытуемый" называется также планированием временных серий. Основным показа­телем влияния независимой переменной на зависимую при реализации такого плана является изменений характера от­ветов испытуемого от воздействия на него изменения усло­вий эксперимента во времени. Если функция, описывающая кривую, изменяется при изменении воздействия А на В, то это может свидетельствовать о наличии причинной зависи­мости поведения от внешних воздействий (А или В).

Простейшая стратегия - схема А-В. Испытуемый первона­чально выполняет деятельность в условиях А,, а затем - в усло­виях В. Отрицательными моментами в этой схеме являются:

а) неконтролируемость плацебо-эффекта;

б) невозможность учитывать влияние какой-либо иной
переменной, не учтенной в эксперименте.

Чаще применяется другая схема: А-В-А. Первоначально регистрируется поведение испытуемого в условиях А, затем условия изменяются (В), а на третьем этапе происходит воз­вращение прежних условий (А). Изучается, например, изме­нение функциональной связи между независимой (X) и зави­симой переменными (У). Если при изменении условий на тре­тьем этапе восстанавливается прежний вид функциональной зависимости между зависимой и независимой переменными, то независимая переменная считается причиной, которая мо­жет модифицировать поведение испытуемого.

В обеих схемах не учитывается кумулятивный эффект воздействий, т.е. к эффекту приводит сочетание-последова­тельность условий (А и В).Например. Спортсмен может тренироваться по обычной программе тренировки с обычным режимом питания. Это ус­ловия А. Можно провести педагогическое тестирование и оценить уровень силовой подготовленности. Затем следую­щий отрезок времени испытуемый может начать применять в питании какую-либо пищевую добавку (например, креа­тин, который стимулирует деятельность ДНК, синтез миофи-брилл в мышечных волокнах). Это условие В. Если происхо­дит статистически достоверное изменение (больше погреш­ности измерения переменной, тестирование проводится мно­гократно в пределах ограниченного отрезка времени) неупра­вляемого фактора (отклика), то говорят о корреляции между приемом пищевой добавки (фактор) и приростом уровня си­ловой подготовленности (отклик, целевая функция).

Параллельно в этом эксперименте можно проводить сту­пенчатый тест на велоэргометре и определять зависимость "мощность - концентрация лактата в крови". Определять момент появления аэробного порога в условиях А и затем В. В этом случае отклик объекта исследования (спортсмена) бу­дет выражаться как в виде функциональной зависимости, так и в значении мощности аэробного порога.

При использовании схемы А-В-А-В дважды воспроизво­дится один и тот же экспериментальный эффект. Если при 2-м переходе от условий А к условиям В будет воспроизведено изменение (функциональная зависимость) ответов испытуе­мого от времени, то это станет доказательством эксперимен­тальной гипотезы: независимая переменная (условие В) влияет на состояние испытуемого (У,отклик, неуправляе­мый фактор).

Существуют различные варианты планирования по мето­ду временных серий. Различают схемы регулярного чередо­вания серий (АВ-АВ), серии стохастических последователь­ностей и схемы позиционного уравнивания (пример: АВВА). Модификациями схемы А-В-А-В являются схема А-В-А-В-А или более длительная: А-В-А-В-А-В-А. Для контроля плаце­бо-эффекта в серию А-В-А-В включают условия, "имитирую­щие" либо воздействие А, либо воздействие В.

Отрицательным в применении плана А-В-А-В и его раз­личных модификаций является: а) наличие кумулятивных эффектов, например, утомление испытуемого; б) вероятность воздействия побочной переменной, которой может являться последовательность воздействий А-В; в) недостаточно ясное представление, какая причина привела к определенному эф­фекту.

Пример. И.А. Тер-Ованесян провел исследование некото­рых путей индивидуализации тренировочного процесса у спортсменов высокой квалификации (1974). Автор провел автоэксперимент в период с 1953 по 1970 г.г. В частности, в течение года ежедневно проводились измерения по 13 тес­там, в том числе диагностирующие функциональное состоя­ние нервно-мышечного аппарата с использованием методики миотонометрии, взвешивания голени, силовых показателей кисти и стопы. Было проведено 4015 измерений, т.е. полу­чился временной ряд показателей - откликов на участие спортсмена в различных условиях тренировки. Здесь была получена выборка из генеральной совокупности возможных проявлений конкретного спортсмена на протяжении данного периода его обследований (тестирование можно было прово­дить в другое время суток или несколько раз в день). Обнару­жены существенные корреляционные зависимости между спортивными результатами, показанными спортсменом в ус­ловиях официальных соревнований, и регистрируемыми по­казателями.

Автор указывает, что применение в данном случае кор­реляционного анализа и интерпретация полученных резуль­татов требует особой осторожности вследствие того, что тре­нировочные нагрузки не являются случайными величина­ми. В этих экспериментах условие А - тренировка в подгото­вительном периоде, В - тренировка в соревновательном пе­риоде, а проверялась взаимосвязь между показателями, ха­рактеризующими уровень подготовленности спортсмена. Каждый фактор (переменная) имел несколько уровней - те­стов на протяжении исследуемого периода подготовки. Изу­чалось влияние тренировочного процесса (множество неза­висимых переменных: объем и интенсивность различных средств подготовки) на множество зависимых переменных (показатели состояния нервно-мышечного аппарата и спор­тивные результаты).