Таблица 1.1. Терминология экспериментальных исследований

Гипотеза: утверждение, подлежащее проверке.

Переменная: фактор, участвующий в исследовании, который может принимать различные значения.

Независимая переменная: переменная, не зависящая от действий участников эксперимента.

Зависимая переменная: переменная, значения которой в конечном счете зависят от значений независимой переменной.

Экспериментальная группа: группа, в которой присутствует условие, являющееся предметом изучения.

Контрольная группа: группа, в которой отсутствует условие, являющееся предметом изучения.

Измерение: система, в соответствии с которой переменным приписываются численные значения.

Планирование эксперимента. Под «планированием эксперимента» имеется в виду процедура сбора данных. Наиболее простые экспериментальные проекты предусматривают для исследователя возможность манипулировать независимой переменной и изучать ее влияние на зависимую переменную (как в вышеописанном случае исследования с марихуаной). Если все, кроме независимой переменной, сохранять неизменным, то в результате эксперимента можно будет сделать такого рода утверждение: «При прочих равных условиях Y увеличивается с увеличением X». Или наоборот: «При увеличении X Y уменьшается». Утверждение в такой форме можно наполнить практически любым содержанием, что иллюстрируют следующие примеры: а) «с увеличением дозы ТГК воспроизведение запомненного материала ухудшается»; б) «чем больше дети подвергаются телевизионной агрессии, тем более агрессивно они ведут себя по отношению к другим детям»; в) «чем больше повреждены определенные участки мозга пациента, тем больше нарушается функция узнавания лиц»; г) «чем более продолжительному стрессу подвергается человек, тем больше у него шансов приобрести язву желудка».

Иногда эксперимент сосредоточен только на влиянии определенного условия при его наличии или отсутствии (независимая переменная, имеющая два возможных значения: наличие и отсутствие).

Для некоторых проблем исследование с одной независимой переменной может оказаться слишком ограниченным. Иногда требуется изучить влияние, оказываемое несколькими взаимодействующими независимыми переменными на одну или даже несколько зависимых переменных. Исследование, в котором одновременно манипулируют несколькими переменными, называют многофакторным экспериментом; оно довольно часто используется в психологии. Так, в предыдущем примере с вспоминанием событий на третьем курсе, помимо вариации предъявлять/не предъявлять фотографию аудитории, экспериментатор может также добавить вариацию подсказывать/не подсказывать фамилию их преподавателя на третьем курсе. Тогда будет уже четыре группы испытуемых: 1) фото плюс фамилия преподавателя, 2) фото есть, но фамилия не называется, 3) называют фамилию, но нет фотографии, 4) ни фото, ни фамилии. Улучшения воспоминаний можно ожидать благодаря наличию как фотографии класса, так и фамилии преподавателя: группы 2 и 3 должны справляться лучше, чем группа 4, а наилучшие показатели должны быть у группы 1.

Измерения. При проведении эксперимента психологам часто приходится говорить о количествах и величинах. Иногда переменную можно измерить физическими средствами — например, количество часов без сна или дозу лекарства. В других случаях их приходится шкалировать, размещая в определенном порядке; так, при оценке агрессивных ощущений пациента психотерапевт может использовать пятибалльную шкалу с отметками, начиная от «никогда», далее «редко», «иногда», «часто» и «всегда».

Измерения в экспериментах обычно проводятся не на одном испытуемом, а на выборке, состоящей из многих испытуемых. Результатом такого исследования, соответственно, будут данные в виде набора чисел, которые затем надо обобщить и интерпретировать. Для решения этой задачи нужно использовать статистику — дисциплину, имеющую дело с выборками данных, полученных от индивидов из той или иной группы населения, а затем на основе этой выборки сделать заключение, касающееся всей группы. Статистике принадлежит важная роль не только в экспериментальных исследованиях, но и в других методах. [Данное изложение является введением к проблемам измерения и статистики. Более подробно об этом см. Приложение II. — Прим. автора.] Наиболее распространенная статистическая мера — это среднее, являющееся просто рабочим термином для среднего арифметического. Оно равно сумме всех показателей, поделенной на количество этих показателей. В исследованиях, где участвуют экспериментальная и контрольная группы, сравниваются два средних: среднее для испытуемых из экспериментальной группы и среднее для испытуемых контрольной группы. Исследователей интересует, конечно же, разница этих двух средних величин.

Если расхождение средних величин существенно, можно принять его как есть. А что делать, если оно небольшое? А если в наши измерения вкралась ошибка? Что, если полученное расхождение вызвано всего лишь несколькими выпадающими из ряда случаями? С такими проблемами статистика справляется при помощи тестов на значимость различия. Если психолог говорит, что различие между экспериментальной и контрольной группами является «статистически значимым», то это означает, что полученные данные прошли статистический тест и наблюдаемое различие заслуживает доверия. Другими словами, статистический тест показывает, что наблюдаемое различие действительно возникло под влиянием независимой переменной, а не по случайному стечению обстоятельств или из-за нескольких резких отклонений.