Все исследователи стремятся опровергнуть нулевую гипотезу, если она действительно ложна («успех экспериментатора» в табл. 4.5). Вероятность такого события описывается как мощность статистической проверки. На мощность влияет значение альфа, величина эффекта экспериментального воздействия, и в особенности величина выборки. Последняя характеристика находится под непосредственным контролем экспериментатора, и поэтому исследователи иногда проводят «анализ мощности» в самом начале исследования, чтобы определить подходящий размер выборки. Студенты нередко очень расстраиваются из-за того, что у них «не получается» исследование (т. е. не найдено значимых различий). Такой результат нередко является следствием небольшого размера выборки. В таком случае мощность невелика и, возможно, это спровоцирует появление ошибки 2-го рода, когда нечто действительно могло произойти в ходе исследования, но обнаружить это не удалось. В целом, ошибка 2-го рода и мощность обратно пропорциональны. Чем выше мощность, тем меньше вероятность, что будет сделана ошибка 2-го рода, и наоборот. С другой стороны, огромный размер выборки может привести к получению результата статистически значимого, но относительно бесполезного. Так, очень небольшие, но статистически значимые различия между группами могут почти не иметь практического значения для исследования с большим количеством участни-ков5. Например, при достаточно большом количестве крыс в каждой группе можно провести исследование с лабиринтом, обнаружить разницу в скорости его прохождения, равную 1 секунде, и считать, что эта разница значима при альфе, равной 0,05. Однако различие это не будет иметь практически никакого значения. С другой стороны, если величина эффекта, который имеет экспериментальное воздействие, при небольшом размере выборки невелика, то значение этого факта может оказаться заметным.

Эта закономерность привела к тому, что исследователи стали уделять больше внимания величине эффекта, т. е. изменчивости зависимой переменной, чем независимой переменной (Cohen, 1988). Величина эффекта связана с относительной величиной различий между условиями эксперимента и размером выборки. В последние годы было разработано несколько «показателей величины эффекта», один из них (d по Коэну) представлен в приложении С. Важно отметить, что проверку гипотезы и определение величины эффекта можно рассматривать как взаимно дополнительные процедуры. Проверка гипотезы показывает, что экспериментальное воздействие имело определенный надежный эффект, а величина эффекта говорит о его величине. Другими словами, проверка гипотезы отвечает на вопрос, требующий ответа «да» или «нет», а определение величины эффекта — на вопрос «сколько?»

Познакомившись с основными инструментами работы с данными, вы готовы начать изучение трех первых глав об экспериментальном методе — самом мощном из орудий, помогающем понять сложные механизмы поведения и тонкости психических процессов. Мы начнем с введения в экспериментальный метод, рассмотрим проблемы, связанные с контролем за таким исследованием, и изучим особенности наиболее распространенных экспериментальных планов.

Смотрите также

Виды шкал измерений
Результаты измерении характеристик поведения представляются в виде набора чисел. Мы говорим, что кто-то среагировал через 3,5 секунды, получил 120 баллов за /Q-тест или нашел выход из лабиринта тр ...

Опрос
Метод основывается на простой идее: если вы хотите узнать, что думают люди на определенную тему, следует просто спросить их об этом. Опрос — это структурированный сборник вопросов пли утверждений, ...

Проблемы, связанные с участниками
Угроза внутренней валидности может также исходить от участников исследования. Кук и Кэмпбелл в 1979 г. выделили две связанные с этим проблемы. ...