Установление экспериментального эффекта и измерение переменных

Измерение переменных при осуществлении экспериментальных исследований осуществляет при некоторых допущениях о возможном или желательном характере вида переменных как качественных или количественных. Так, проверка гипотез о количественных закономерностях (в контексте той или иной каузальной зависимости) предполагает возможность многоуровневого эксперимента, где НП представлена как минимум в виде шкалы порядка. При представленности НП в шкале наименований собственно о количественных измерениях или установлении количественной закономерности между изменениями НП и ЗП речь не идет. Данные в этом случае могут быть представлены в виде диаграмм, гистограмм, но они отражают лишь количественные показатели ЗП, а в представлении качественно отличающихся условий НП соответствующие классы значений могут быть как угодно представлены.

Количественное измерение НП есть условие проверки гипотез о количественно описываемых видах зависимости между переменными. Однако, для установления логарифмической психофизической зависимости использовались ответы «да - нет» или «равенства - неравенства» эталонного и переменного стимулов, и при качественном характере ответа (ЗП) реконструировалась количественная зависимость, продемонстрировавшая свойства субъективного ряда ощущений как шкалы интервалов. В случае исследовательской цели построения психологической шкалы задачей испытуемого было давать ответ о своих ощущениях. При цели экспериментальной проверки каузальных гипотез задачей испытуемого может не являться ориентировка на субъективные шкалы, хотя получаемые экспериментальные эффекты могут быть описаны в схожих количественных зависимостях.

Допущения о характере переменной связаны как с определенной методикой ее измерения, так и с интерпретацией измеряемой психологической реальности.

Количественная оценка экспериментального эффекта как разницы выборочных значений фиксируемых показателей в экспериментальном и контрольном условиях предполагает такое допущение, как возможность количественного измерения изменений в ЗП. Но измерения ЗП могут происходить и по другим причинам, а не только в результате экспериментального воздействия. Дисперсионный анализ как способ обработки данных нацелен на выделение компонентов в вариациях переменных, которые связаны с экспериментальным эффектом, и компонентов, носящих случайный характер. Сам характер изменений той психологической реальности, на которую предположительно оказала влияние НП, может быть обнаружен, например, в виде качественного переструктурирования систем личностных ценностей. При анализе предпочтений карточек с написанными на них утверждениями экспериментатор может подсчитывать показатели частот предпочтений и для отображения полученного экспериментального эффекта использовать такой способ обработки данных, как процедуры кластерного анализа. В результате такой количественной обработки данных он получит качественную картину объединения психологических объектов в группировки, а оценка значимости такого разбиения уже не предполагается. Существенным вопросом для интерпретации остается указание тех критериев, в соответствии с которыми по группировкам стимульного материала может быть реконструирована система субъективных тенденций.

Оба названных способа количественной обработки результатов отнюдь не рассматриваются как способы измерения переменных. То есть нужно различать количественную обработку результатов и измерение переменных, измерение показателей ЗП и измерение психологической реальности, отражаемой на уровне психологических конструктов.

Проблемы, остающиеся не решенными.

1. Доступ к компьютерным средствам облегчает психологу количественную обработку полученных эмпирических данных. Но он не освобождает психолога от содержательных решений, связанных с определением типов используемых переменных и спецификацией психологических задач для использования количественных способов оценки психологических переменных.

Вывод об экспериментальном эффекте может быть сделан как на основе установления значимой связи между изменениями НП и ЗП, т.е. путем использования мер связи, так и на основе установления значимых различий в ЗП между экспериментальным и контрольным условиями, т.е. путем использования мер различий. Выбор тех или иных статистических критериев определяется обоснованным обсуждением адекватности их с точки зрения возможных соотнесений разных видов представления эмпирических результатов и предположений о каузальной зависимости. Если выбраны меры связи, то далее необходимы решения о выборе коэффициента корреляции, соответствующего типам психологических переменных и плану их соотнесения с экспериментальными условиями. Если выбраны меры различий, то также предполагается ряд решений об их соответствии плану сбора данных и типу показателей ЗП.

При установлении связи между переменными, измеренными в разных шкалах, требуются решения об их преобразованиях (приведении к одному виду, например, на основе их нормировки). Эти и другие решения принимаются на основе содержательных переходов от целей исследования к поиску процедур, соответствующих установлению необходимых психологических шкал и способов количественной оценки полученных эффектов.

2. Можно ли при количественной обработке данных получить производные шкалы более высокого порядка, чем те, которыми характеризовалась процедура измерения? для подавляющего большинства методов статистической обработки данных ответ является отрицательным. Например, используя в экспериментальной процедуре переменную, значения которой соответствуют шкале порядка, исследователь может рассчитывать на производную шкалу такой же силы. Соответственно для принятия статистических решений нельзя будет применять количественные критерии, разработанные для переменных более высокого уровня измерений (шкал интервалов и отношений).

Это правило изменяется для методических средств при многомерном анализе данных, таких, как неметрическое многомерное шкалирование или конфирматорный факторный анализ. Они применяются к большим массивам данных, полученных на шкале порядка, но благодаря связывающим эти данные ограничениям, заложенным в соответствующих статистических моделях, позволяют в результате процедур обработки получать более сильные производные шкалы – интервалов и отношений.

Таким образом, следует различать проблемы применимости тех или иных способов обработки к шкалам определенного типа, с одной стороны, и возможность получения в результате применения специальных методов обработки более сильной по метрическим свойствам производной шкалы, чем исходная измерительная шкала.