Виды переменных в эксперименте. Переменная в психологическом исследовании

Независимая переменная (НП) – воздействующий фактор, выступающий причиной изменений.

Независимая переменная (книжное определение) – экспериментальное воздействие или экспериментальный фактор – управляемая, т.е. активно изменяемая исследователем переменная, другими словами – функционально контролируемая переменная; представлена на двух или более уровнях. В экспериментальной гипотезе понимается в качестве причинно-действующего фактора.

Зависимая переменная (ЗП) – то, что мы рассматриваем как эффект влияния независимой переменной.

Зависимая переменная (книжное определение) – «отклик», или измеряемая в эксперименте переменная, изменения которой причинно обусловлены действием независимой переменной (НП). В психологическом исследовании представлена показателями деятельности испытуемого, любыми формами оценки его субъективных суждений и отчетов, психофизиологическими параметрами и т.д.

Побочная переменная – это любой фактор, предполагаемый или реально действующий, который может влиять на изменения зависимой переменной. Таких факторов может быть много, задача экспериментатора контролировать воздействие этих факторов.

Важно отметить, что при проведении любого эксперимента нас интересует причинно- следственная связь. Установление факта в исследовании не является достаточным, нужно установить причину и способ проверки .

9. Внешние (они же побочные ) переменные. Способы контроля переменных.

Внешние или дополнительные переменные (ДП) – это сопутствующая стимуляция испытуемого, оказывающая влияние на его ответ. Совокупность ДП состоит, как правило, из двух групп: внешних условий опыта и внутренних факторов. Соответственно их принято называть внешними и внутренними ДП. К внешним ДП относят физическую обстановку опыта (освещенность, температурный режим, звуковой фон, пространственные характеристики помещения), параметры аппаратуры и оборудования (дизайн измерительных приборов, рабочий шум и т. п.), временные параметры эксперимента (время начала, продолжительность и др.), личность экспериментатора. К внутренним ДП относят настроение и мотивацию испытуемых, их отношение к экспериментатору и опытам, их психологические установки, склонности, знания, умения, навыки и опыт в данном виде деятельности, уровень утомления, самочувствие и т. п.

В идеале исследователь стремится все дополнительные переменные свести на нет или хотя бы к минимуму, чтобы выделить «в чистом виде» связь между независимой и зависимой переменными. Существует несколько основных способов контроля влияния внешних ДП: 1) элиминация внешних воздействий; 2) константность условий; 3) балансировка; 4) контрбалансировка.

1) Элиминация внешних воздействий состоит в полном исключении из внешней среды каких бы то ни было внешних ДП.

2) Создание константных условий. Суть этого способа состоит в том, чтобы сделать воздействия ДП постоянными и одинаковыми для всех испытуемых на протяжении всего опыта.

3) В тех случаях, когда нет возможности создать и поддерживать постоянные условия на протяжении всего эксперимента, прибегают к способу балансировки. Этот способ применяется, например, в ситуации, когда внешняя ДП не поддается идентификации. В этом случае балансировка будет состоять в использовании контрольной группы. Исследование контрольной и экспериментальной групп проводится в одних и тех же условиях с той лишь разницей, что в контрольной группе отсутствует воздействие независимой переменной.

4) Контрбалансировка как способ контроля внешних ДП практикуется чаще всего тогда, когда эксперимент включает в себя несколько серий. Испытуемый оказывается в разных условиях последовательно, однако предыдущие условия могут изменять эффект воздействия последующих. Для ликвидации возникающего в этом случае «эффекта последовательности» разным группам испытуемых экспериментальные условия предъявляются в различном порядке.

Виды экспериментальных планов.

Принято выделять следующие Основные экспериментальные планы: планы с одной независимой переменной, с двумя независимыми переменными и факторные планы.

Планы с одной независимой переменной :

План этого эксперимента должен обладать следующими признаками:

1) применением одной из стратегий создания эквивалентных групп, чаще всего - рандомизации;

2) наличием экспериментальной и, как минимум, одной контрольной группы;

3) завершением эксперимента тестированием и сравнением поведения группы, получившей экспериментальное воздействие (X1), с группой, не получившей воздействия (Х0).

Если необходимо использовать не 1 уровень воздействия, то применяются планы с несколькими экспериментальными группами (по числу уровней воздействия) и одной контрольной.

Применение плана для 2 рандомизированных групп с тестированием после воздействия позволяет контролировать основные источники внутренней невалидности (как их определяет Кэмпбелл). План позволяет контролировать влияние состава групп, стихийного выбывания, влияние фона и естественного развития, взаимодействие состава группы с другими факторами.

План для двух рандомизированных групп с предварительным и итоговым тестированием. Этот план имеет большое распространение в социальных и клинических экспериментах (например, Стэ́нфордский тюре́мный экспериме́нт).

В исследовании психических процессов такой план, как правило, не используется, поскольку предварительное тестирование оказывает влияние на внутреннюю валидность эксперимента, задавая определенные установки.

Факторные эксперименты применяются тогда, когда необходимо проверить сложные гипотезы о взаимосвязях между переменными. Общий вид подобной гипотезы: “Если А1, А2, .... А, то В”. Такие гипотезы называются комплексными, комбинированными и др. При этом между независимыми переменными могут быть различные отношения: конъюнкции, дизъюнкции, линейной независимости, аддитивные или мультипликативные и др. Факторные эксперименты являются частным случаем многомерного исследования, в ходе проведения которого пытаются установить отношения между несколькими независимыми и несколькими зависимыми переменными. В факторном эксперименте проверяются одновременно, как правило, два типа гипотез:

1) гипотезы о раздельном влиянии каждой из независимых переменных;

2) гипотезы о взаимодействии переменных, а именно – как присутствие одной из независимых переменных влияет на эффект воздействия на другой.

Факторный эксперимент строится по факторному плану. Факторное планирование эксперимента заключается в том, чтобы все уровни независимых переменных сочетались друг с другом. Число экспериментальных групп, как правило, равно числу сочетаний уровней всех независимых переменных.

Переменная представляет собой то, что может быть изменено, например, определенная характеристика или значение в рамках исследования. В психологии переменные используются для того, чтобы установить, приводят ли изменения одного фактора к изменениям в другой.

Зависимые и независимые переменные

В экспериментальной психологии выделяют два вида переменных:

• Независимая переменная - фактор, который контролируют авторы исследования. Например, в эксперименте по изучению воздействия недостатка сна на производительность, лишение сна является независимой переменной.
• Зависимая переменная - явление, которое экспериментаторы фиксируют и измеряют. В нашем примере, результаты тестов на производительность и являются как раз зависимой переменной.

Посторонние и искажающие факторы

Важно отметить, что независимые и зависимые переменные не единственные переменные, присутствующие в экспериментах. В некоторых случаях заметное влияние на отношение между независимой и зависимой переменной (следовательно, и на результаты эксперимента) могут оказать посторонние факторы. Например, в нашем примере к таким факторам можно отнести возраст и пол испытуемых.

Есть два основных вида посторонних переменных:

• Субъектные переменные. Это посторонние переменные, связанные с индивидуальными особенностями каждого из участников, которые могут повлиять на то, как те реагируют на условия эксперимента. К ним могут относить половозрастные характеристики, происхождение, настроение, тревожность, интеллект, осведомленность и т.д.
• Ситуационные переменные. Это посторонние переменные, связанные с явлениями окружающей среды, которые могут повлиять на реакцию участников. Например, если участник проходит испытания в прохладном помещении, пониженная температура считается посторонней переменной Некоторые участники могут не реагировать на прохладу, некоторых это может отвлекать и раздражать.

В большинстве случаев посторонние переменные также контролируются в рамках эксперимента: исследователи сами могут выбрать участников в соответствии с определенными критериями или задать другие условия.

Определение переменных

Перед проведением эксперимента важно дать рабочие параметры переменных - ученые определяют независимую и зависимую переменные, решают, в каких рамках они должны держаться и как они будут измерены.

Например, в нашем эксперименте по влиянию нехватки сна на производительность, мы должны создать рабочие определения для переменных. Если наша гипотеза звучит как «студенты, которые испытывают нехватку сна, хуже пройдут испытания», то, во-первых, нужно определиться с тем, кого мы подразумеваем под «студентами». Далее, нам необходимо определить переменную «недостаток сна». В нашем примере это будет, скажем, менее пяти часов сна в ночь перед испытанием. И, наконец, мы должны определиться с «испытанием». Пусть это будет небольшой экзамен по теории…

Психологи имеют дело с поведением испытуемого, поэтому в каче­стве зависимой переменной выбираются параметры вербального и невербального поведения. К ним относятся: число ошибок, которое совершила крыса, пробегая ла­биринт; время, которое затратил испытуемый при решении задачи, изменения ми­мики его лица при просмотре фильма; время двигательной реакции на звуковой сигнал и т.д.

Выбор поведенческого параметра определяется исходной экспериментальной ги­потезой. Исследователь должен ее максимально конкретизировать, т.е. добиться того, чтобы зависимая переменная была операционализирована - поддавалась ре­гистрации в ходе эксперимента.

Параметры поведения условно можно разделить на формально-динамические и содержательные. Формально-динамические (или пространственно-временные) па­раметры достаточно легко поддаются аппаратурной регистрации. Приведем приме­ры этих параметров.

1. Точность. Наиболее часто регистрируемый параметр. Поскольку большинство заданий, предъявляемых испытуемому в психологических экспериментах, явля­ются задачами на достижения, то точность или противоположный параметр - ошибочность действий - будет главным регистрируемым параметром поведения.

2. Латентность. Психические процессы протекают скрытно от внешнего наблю­дателя. Время от момента предъявления сигнала до выбора ответа называется латентным временем. В некоторых случаях латентное время является важней­шей характеристикой процесса, например при решении мыслительных задач.

3. Длительность, или скорость, исполнения. Является характеристикой испол­нительного действия. Время между выбором действия и окончанием его выпол­нения называют скоростью действия (в отличие от латентного времени).

4. Темп, или частота, действий. Важнейшая характеристика, особенно при ис­следовании простейших форм поведения.

5. Продуктивность. Отношение числа ошибок или качества выполнения действий ко времени выполнения. Служит важнейшей характеристикой при исследова­нии научения, познавательных процессов, процессов принятия решения и т. д. Содержательные параметры поведения предполагают категоризацию формы по­ведения либо в терминах обыденного языка, либо в терминах той теории, предполо­жения которой проверяются в данном эксперименте.

Распознавание различных форм поведения - дело специально обученных экс­пертов или наблюдателей. Требуется немалый опыт, чтобы характеризовать один поступок как проявление покорности, а другой - как проявление подобострастия.

Проблема фиксации качественных особенностей поведения решается посред­ством: а) обучения наблюдателей и разработки карт наблюдения; б) измерения фор­мально-динамических характеристик поведения с помощью тестов.

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

Можно выделить три типа зависимых переменных:

1) одновременную;

2) много­мерную;

3) фундаментальную.

В первом случае регистрируется лишь один пара­метр, и именно он считается проявлением зависимой переменной (между ними су­ществует функциональная линейная связь), как, например, при изучении времени простой сенсомоторной реакции. Во втором случае зависимая переменная много­мерна. Например, уровень интеллектуальной продуктивности проявляется во вре­мени решения задачи, его качестве, трудности решенной задачи. 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. Два вари­анта проявления несензитивности зависимой переменной получили названия «эф­фект потолка» и «эффект пола». Первый случай встречается тогда, когда предъявляемая задача так проста, что уровень ее выполнения много выше всех уров­ней независимой переменной. Второй эффект, напротив, возникает тогда, когда за­дание настолько сложно, что уровень его выполнения оказывается ниже всех уров­ней независимой переменной.

Итак, как и прочие компоненты психологического исследования, зависимая пе­ременная должна быть валидна, надежна, обладать чувствительностью к измене­нию уровня независимой переменной.

Программные средства построения статистических моделей процессов биотехнологии

Конечная цель всякого исследования или научного анализа состоит в нахождение связей (зависимостей) между переменными. Не существует иного способа представления знания, кроме как в терминах зависимостей между количествами или качествами, выраженными какими-либо переменными. Таким образом, развитие науки всегда заключается в нахождении новых связей между переменными. Назначение статистики состоит в том, чтобы помочь объективно оценить зависимости между переменными.

Независимыми переменными называются переменные, которые варьируются исследователем, тогда как зависимые переменные - это переменные, которые измеряются или регистрируются. Термины зависимая и независимая переменная применяются в основном в экспериментальном исследовании, где экспериментатор манипулирует некоторыми переменными, и в этом смысле они "независимы" от реакций, свойств, намерений и т.д. присущих объектам исследования. Некоторые другие переменные, как предполагается, должны "зависеть" от действий экспериментатора или от экспериментальных условий. Иными словами, зависимость проявляется в ответной реакции исследуемого объекта на посланное на него воздействие.

Переменные различаются также тем "насколько хорошо" они могут быть измерены или, другими словами, как много измеряемой информации обеспечивает шкала их измерений. Очевидно, в каждом измерении присутствует некоторая ошибка, определяющая границы "количества информации", которое можно получить в данном измерении. Другим фактором, определяющим количество информации, содержащейся в переменной, является тип шкалы, в которой проведено измерение. Различают следующие типы шкал:

(a) номинальная,

(b) порядковая (ординальная),

(c) интервальная

(d) относительная (шкала отношения).

Соответственно, имеем четыре типа переменных: (a) номинальная, (b) порядковая (ординальная), (c) интервальная и (d) относительная.

- Номинальные переменные используются только для качественной классификации. Это означает, что данные переменные могут быть измерены только в терминах принадлежности к некоторым, существенно различным классам; при этом вы не сможете определить количество или упорядочить эти классы. Например, вы сможете сказать, что 2 индивидуума различимы в терминах переменной А (например, индивидуумы принадлежат к разным национальностям). Типичные примеры номинальных переменных - пол, национальность, цвет, город и т.д. Часто номинальные переменные называют категориальными.

- Порядковые переменные позволяют ранжировать (упорядочить) объекты, указав какие из них в большей или меньшей степени обладают качеством, выраженным данной переменной. Однако они не позволяют сказать "на сколько больше" или "на сколько меньше". Порядковые переменные иногда также называют ординальными. Типичный пример порядковой переменной - социоэкономический статус семьи. Мы понимаем, что верхний средний уровень выше среднего уровня, однако сказать, что разница между ними равна, скажем, 18% мы не сможем. Само расположение шкал в следующем порядке: номинальная, порядковая, интервальная является хорошим примером порядковой шкалы.

- Интервальные переменные позволяют не только упорядочивать объекты измерения, но и численно выразить и сравнить различия между ними. Например, температура, измеренная в градусах Фаренгейта или Цельсия, образует интервальную шкалу. Вы можете не только сказать, что температура 40 градусов выше, чем температура 30 градусов, но и что увеличение температуры с 20 до 40 градусов вдвое больше увеличения температуры от 30 до 40 градусов.

- Относительные переменные очень похожи на интервальные переменные. В дополнение ко всем свойствам переменных, измеренных в интервальной шкале, их характерной чертой является наличие определенной точки абсолютного нуля, таким образом, для этих переменных являются обоснованными предложения типа: x в два раза больше, чем y . Типичными примерами шкал отношений являются измерения времени или пространства. Например, температура по Кельвину образует шкалу отношения, и вы можете не только утверждать, что температура 200 градусов выше, чем 100 градусов, но и что она вдвое выше. Интервальные шкалы (например, шкала Цельсия) не обладают данным свойством шкалы отношения. Заметим, что в большинстве статистических процедур не делается различия между свойствами интервальных шкал и шкал отношения.