|
|||||||
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция |
Корреляционный анализ. Использование описанных выше методов позволяет провести более глубокий анализ данных, если есть возможность сопоставить друг другом результаты по двум илиИспользование описанных выше методов позволяет провести более глубокий анализ данных, если есть возможность сопоставить друг другом результаты по двум или нескольким из наблюдавшихся характеристик. Это позволит ответить на вопросы вроде «можно ли считать что 13-14-летние девочки более общительны, чем мальчики того же возраста?» или «наделены ли высокоинтеллигентные люди одновременно и большими творческими способностями?» Для того чтобы ответить на эти вопросы, достаточно установить зависимость между различными данными, полученными в результате наблюдения или с помощью анкеты, или же подвергнуть испытуемых тестам. В первом случае надо сравнить, например, оценки общительности девочек с соответствующими оценками для мальчиков; во втором - сопоставить оценки, полученные в тестах на уровень интеллекта, с оценками творческих способностей. Подобные зависимости оцениваются главным образом с помощью статистических методов. Чаще всего при этом вычисляют коэффициент корреляции (см. приложение Б). Преимущества корреляционного анализа очевидны: он позволяет получить за очень короткое время множество данных для значительного числа испытуемых. Кроме того, этот метод можно применять в ряде особых случаев, в которых экспериментальный подход сопряжен с трудностями или даже невозможен (главным образом по этическим соображениям); примерами служит сбор данных о самоубийствах, о наркомании или о воспитании детей в неблагоприятных условиях. И наконец, корреляционный анализ позволяет получать информацию, основанную на более разнообразных выборках и более близкую к существующей в обществе реальности - в отличие от результатов экспериментов, проводимых в лаборатории, где часто используют одну и ту же популяцию студентов. Этот метод, однако, не позволяет решить одну проблему, связанную с возможной интерпретацией зависимости, существующей между переменными. Например, при изучении агрессивности у детей (подробнее см. в досье 6.1) оказалось, что жестокие дети чаще других смотрят телевизионные фильмы со сценами жестокости. Означает ли это, что такое зрелище порождает в них агрессивность или, наоборот, жестокие зрелища привлекают самых агрессивных детей? Как определить, какая из этих двух переменных служит причиной, а какая - следствием? Корреляционный анализ не дает ответа на подобные вопросы. Случается также, что два фактора сходным образом варьируют и при отсутствии между ними причинно-следственной связи, а их вариации зависят от какой-то третьей переменной. Рассмотрим, например, утверждение, что чем больше человек потребляет марихуаны, тем выше вероятность, что он окажется пьяницей. Возможно, однако, что на самом деле причинной связи между этими двумя параметрами нет - просто существует зависимость между потреблением наркотиков вообще и личностью некоторых молодых людей, которые прибегают к наркотикам, чтобы забыть о своих проблемах. Интерпретация связи между двумя переменными очень часто зависит от смысла, который вкладывают в используемые термины. Это безусловно относится к понятию «ума». Можно ли, например, утверждать, что «чем данный школьник умнее, тем больше у него шансов достичь блестящих успехов в учении»? Это верно лишь в том случае, если под «умом» имеется в виду совокупность качеств, которых требует школа где особое значение имеет дисциплинированность (см. документ 9 2) Прекрасным примером, противоречащим приведенному утверждению, служит Эйнштейн, который подростком с трудом адаптировался к школьной системе. В некоторых классических исследованиях, например в работе Трайона (Тгуоп) (см. документ 3.5), методы описанного выше типа уже использовались для выяснения зависимости между наследственностью, умственными способностями и приобретением новых навыков или знаний. Экспериментальный метод Недостатки корреляционного анализа связаны с тем, что он позволяет лишь констатировать наличие какой-то связи между теми или иными параметрами, но не может доказать, что эта связь представляет собой причинно-следственную зависимость. Наиболее эффективный способ выявления такой зависимости –вмешательство с целью установить, как наличие или отсутствие одного из факторов влияет на другой фактор. Именно такого рода вмешательство и составляет суть экспериментального метода. Для того чтобы лучше понять, как производится такое вмешательство, проследим шаг за шагом действия экспериментатора, изучающего влияние наркотика на поведение. Допустим, вы прочитали сообщение, в котором утверждается, что вдыхание марихуаны оказывает в зависимости от дозы различное воздействие на организм (вызывает учащение пульса, повышает артериальное давление, нарушает координацию движений и перцептивные функции и т. п.). Вы решаете проверить в лаборатории воздействие наркотика на координацию движений у испытуемых, впервые пробующих марихуану. При этом вы исходите из простой гипотезы: у тех, кто никогда не курил марихуану, после вдыхания дозы Х время реакции будет более продолжительным, а движения менее точными. В вашем распоряжении имеется вычислительная машина, на которой запрограммирована «электронная» игра; цель игры состоит в уничтожении ракет, появляющихся в разных участках экрана с нерегулярными интервалами. Это в сущности испытание точности движений, требующее очень быстрой реакции. Для того чтобы полученные данные были максимально объективными, машина сама считывает и закладывает в память различные промежутки времени между появлением, на экране 114 Глава 3 ракеты и «выстрелом» испытуемого; она же регистрирует попадания промахи, а также выдает окончательную оценку, вычисленную исходя и всех этих элементов. Прежде всего следует набрать достаточное число добровольцев которые курят табак, но никогда не пробовали марихуану, и оценить ихуспехи «натощак», проведя, скажем, сеанс из 50 попыток. Полученная оценка служит базовой мерой, с которой будут сравниваться оценки получаемые в эксперименте. Для проверки гипотезы достаточно подвергнуть наших добровольцев аналогичному испытанию через 30 минут после вдыхания марихуаны и сравнить полученные результаты с результатами первого сеанса. Но как интерпретировать различия между результатами? Если оценки во втором сеансе ниже, чем в первом, то это можно объяснить действием наркотика, но в равной мере и усталостью или невниманием некоторых испытуемых, участвующих в игре во второй раз. Если же, напротив, вторые оценки выше, то этот результат, противоречащий гипотезе, можно тоже приписать действию наркотика, однако можно объяснить его и освоением игры, т. е. тренировкой, поскольку все сводится лишь к повторению того же испытания. Таким образом, мы почти не продвинулись вперед по сравнению с тем, что дает корреляционный анализ. Как же сделать выбор между всеми этими интерпретациями? Проще всего было бы попросить наших испытуемых прийти в третий раз и снова провести испытание «натощак». Тогда удалось бы проверить, не проявляется ли эффект усталости или тренировки, усиливаясь от сеанса к сеансу. Это весьма эффективный способ, но он может показаться скучным испытуемым, которые не захотят приходить в лабораторию три дня подряд (особенно если они это делают добровольно). Поиск по сайту: |
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.003 сек.) |