Факторный анализ. Интерпретация, аналитическое и графическое представление результатов факторных экспериментов
Факторный анализ — многомерный метод, применяемый для изучения взаимосвязей между значениями переменных. Предполагается, что известные переменные зависят от меньшего количества неизвестных переменных и случайной ошибки
Если в экспериментальном плане учитываются изменения более чем одной управляемой независимой переменной, то такой эксперимент называется факторным. Для факторного эксперимента план будет включать указание условий, в которых сочетаются уровни двух или более переменных. Согласно принципу изолированных условий, функциональный контроль каждой НП происходит независимо от другой. Вторая независимая переменная может вводиться для целей контроля изменений, связанных с тем же базисным процессом, на который влияет первая НП, или для уточнения психологических механизмов, стоящих за изменениями ЗП.
Влияние каждой независимой переменной, или основной результат действия (ОРД) фактора, вычисляется аналитически или графически как разница значений ЗП между условиями, отличающимися по этому фактору. Взаимодействие двух экспериментальных факторов хорошо отражает график; эффект совместного влияния уровней первой и второй НП не складывается из ОРД каждой переменной в отдельности. Графически ОРД второй НП «характер сообщения» будет выглядеть как расстояние между двумя прямыми, опущенными на ось ординат (показатели ЗП) из точек, являющихся средними для каждого из двух отрезков, связующих значения ЗП по условиям непредвзятое и предвзятое сообщение. Для факторных экспериментов графическое изображение полученных данных обычно сочетается с оценкой значимости основных результатов действия переменных и эффектов взаимодействий согласно процедурам дисперсионного анализа. Основные преимущества этого типа статистических решений – сравнение нескольких рядов средних (а не двух, как при обычном использовании статистических критериев проверки нуль-гипотез для оценки различий выборочных средних ЗП в экспериментальном и контрольном условиях) и определение значимости эффектов взаимодействий экспериментальных факторов.
|
|
|
1. Корреляционный анализ. Виды коэффициентов корреляции. Интерпретация и представление результатов.
Корреляционный анализ — метод обработки статистических данных, с помощью которого измеряется теснота связи между двумя или более переменными. Корреляционный анализ тесно связан с регрессионным анализом (также часто встречается термин «корреляционно-регрессионный анализ», который является более общим статистическим понятием), с его помощью определяют необходимость включения тех или иных факторов в уравнение множественной регрессии, а также оценивают полученное уравнение регрессии на соответствие выявленным связям (используя коэффициент детерминации).
|
|
|
Основная цель использования мер связи в экспериментальном исследовании – проверка статистической нуль-гипотезы о том, что переменные Х и Y не связаны, т.е. имеют нулевой коэффициент корреляции в совокупности [15, с. 287]. В логике экспериментального вывода соответствующие статистические решения занимают вполне определенное место: от количественной оценки значимости выявленной ковариации переменных зависит содержательный вывод об обоснованности экспериментальной или контргипотезы (или необходимости поиска других конкурирующих гипотез). Если в соответствии с полученными эмпирическими данными нуль-гипотеза не может быть отвергнута, то следует отвергнуть экспериментальную гипотезу, т.е. признать изменения переменных не связанными друг с другом. В этой логике отвержения экспериментальных гипотез коэффициент корреляции выполняет ту же роль, что и меры различий: t-критерий Стьюдента и др. Более строго следовало бы говорить об отвержении гипотезы о значимости коэффициента корреляции.
Корреляционное исследование и эксперимент. Типы экспериментального исследования. Виды планов корреляционного исследования.
|
|
|
Задачей любого корреляционного исследования, как и экспериментального, является обобщение, т.е. распространение содержательных выводов об изучаемой зависимости. Однако при корреляционном подходе всегда сохраняется многозначность выводов с точки зрения направлений возможных обобщений.
Один из приемов соотнесения эмпирического и логического анализов данных закреплен в системе условий причинного вывода при экспериментальной проверке каузальных гипотез. Напомним, что в ней установление отсутствия связи между изменениями независимой и зависимой переменных позволяет отвергать утверждение о причинном характере экспериментального воздействия. Эмпирически установленный факт отсутствия ковариации между переменными служит основанием утверждения, что экспериментальная гипотеза не выдержала эмпирической проверки, или что эмпирические данные ей не соответствуют. Если экспериментальный контроль не осуществлялся и этот эмпирический вывод об отсутствии связи сделан при использовании средств корреляционного подхода, то его констатация позволяет и до проведения эксперимента отвергать постулируемую каузальную зависимость.
|
|
|
Таким образом, проведение корреляционного исследования на предварительном этапе сбора данных в пользу психологической гипотезы позволяет принимать решения о необходимости дальнейшего собственно экспериментального исследования. Если ковариация переменных эмпирически установлена в корреляционном исследовании, то организация эксперимента (как совокупности форм экспериментального контроля) выступит следующим этапом установления причинно-следственного отношения, предполагаемого в экспериментальной гипотезе.
Экспериментальный метод предполагает разработку плана управления независимой переменной, т.е. схемы задания ее уровней, отличающихся способами предъявления их разным, но уравненным (или эквивалентным) группам либо одному и тому же испытуемому в определенной последовательности. Этот экспериментальный план является одновременно и планом измерения зависимой переменной как показателя изменений исследуемого базисного процесса, на который предположительно оказывают влияние экспериментальные воздействия. Корреляционные схемы также включают определение порядка получения данных, но только как плана измерения переменных. Планы обработки полученных результатов могут быть при этом схожими с теми, которые применяются для анализа экспериментальных данных.
Собственно экспериментальный вывод базируется не на самих по себе статистических решениях. Последние лишь служат цели количественной оценки достигаемого экспериментального эффекта. Обычно это установление значимости различий в значениях зависимой переменной между экспериментальным и контрольным условиями (или между разными уровнями независимой переменной). При корреляционном подходе степень произвольности содержательной интерпретации, обосновываемой теми или иными статистическими решениями, гораздо выше, одновременно выводы менее доказательны, поскольку в случае установления значимой связи остается множество объяснений (или теоретических гипотез) относительно ее характера и направленности.
Планы корреляционных исследований
Планы корреляционных исследований нужно рассматривать как формы контроля при получении эмпирических данных, т.е. это аналог форм экспериментального контроля.
Планы с одной группой испытуемых
При внешнем различии множество корреляционных исследований предполагает одну и ту же схему результирующих данных: каждый субъект единой группы представлен в ней как минимум двумя измерениями переменных, будь то два разных показателя или один и тот же, оцениваемый в другой промежуток времени. Такой привычный план корреляционного исследования называется планом с одной группой.
Гипотезы о связях между двумя или большим числом переменных, измеренных на испытуемых этой группы, могут предполагать разные способы сбора данных, поскольку план сбора данных зависит от учета содержательных интерпретаций. Приведем варианты отличий планов с использованием одной группы.
1. Переменные Х и Y отражают различные свойства изучаемой реальности, которые представлены показателями разных методик. Предполагается, что варианты характеризуются значениями, измеренными в один и тот же промежуток времени. Реально предъявление методик может быть разведено во времени, поскольку какая-то из них следует первой, следующая – второй и т.д. Иными словами, синхронность может означать, что временная последовательность применения методик не имеет значения или что показатели относительно стабильны и, значит, в обозримый (указанный в плане исследования) временной промежуток могут считаться одновременно измеренными.
2. Переменные Х1, Х2 и т.д. (Хn) отражают разбросы значений одной и той же вариаты, но измеренные в разные промежутки времени. Как и в предыдущем случае, испытуемые остаются теми же самыми, что и в первый промежуток оценивания значений, но по каким-то основаниям исследователь повторяет измерения через заданные им промежутки времени. В результате подсчитываются так называемые аутохонные корреляции (корреляция вариаты с самой собой).
Итак, не имея возможности осуществлять экспериментальный контроль, исследователь при использовании плана с одной группой прибегает к статистическому контролю, означающему контроль вариабельности всех переменных (как представленных в гипотезе вариат, так и побочных переменных).
Планы с двумя и более группами испытуемых
Кроме плана измерения основных переменных и контроля диапазона их проявлений план корреляционного исследования включает и такой существенный момент, как формы контроля побочных переменных, задающих как несистематические, так и систематические смешения.
Стабилизация ПП или подбор уровней значений основных переменных таким образом, чтобы побочная переменная выступила в виде учитываемых уровней, задающих по существу факторный план ее взаимосвязей хотя бы с одной из двух измеряемых основных переменных.
Подбор однородных групп выступает такой стратегией, или планом сбора данных в корреляционном исследовании, посредством которой психолог контролирует различие групп по основной вариате, заданной критериально или предварительно измеренной, но главное – выступающей в качестве аналога НП. При этом контролируется и эквивалентность состава групп с точки зрения побочных переменных (ПП). При таком плане побочная переменная фиксируется на определенном уровне или функционально контролируется путем составления подгрупп с определенными уровнями этих ПП. В стабилизации и контроле уровней ПП заключается существенное отличие этого плана от планов со статистическим контролем. Что контролируется – побочная или дополнительная переменная, не меняет формальной схемы, хотя является важным с точки зрения последующих обобщений установленной зависимости.
Дата добавления: 2018-04-04; просмотров: 871; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!