Предположим, вы сравниваете дальность возможных бросков двух мячей для гольфа. Набрав 10 профессиональных гольферов, вы случайным образом распределяете их на две группы по 5 человек в каждой. Немного размявшись, каждый гольфер совершает удар по одному из двух мячей, что дает следующие результаты: Следует отметить несколько особенностей. Во-первых, как показывает стандартное

Следует отметить несколько особенностей. Во-первых, как показывает стандартное отклонение, в каждой группе наблюдается некоторая изменчивость оценок. Дисперсия в данном случае вызвана индивидуальными различиями в каждой группе, а также другими факторами. Во-вторых, заметно общее различие между группами: профессионалы из второй группы послали свой мяч дальше, чем профессионалы из первой группы. Почему это произошло? Возможны три причины:

1. Случайность: возможно, такое различие не является статистически значимым, а даже если и является, то остается вероятность 5%, что возникла ошибка 1-го рода (нулевая гипотеза истинна).

2. Мяч для гольфа: возможно, мяч для гольфа, используемый второй группой, способен укатиться на большее расстояние (в этом, конечно, и состоит гипотеза исследования).

3. Индивидуальные различия: гольферы во второй группе могли оказаться более сильными или способными.

Вероятность того, что все дело в индивидуальных различиях, снижена процедурой построения эквивалентных групп, описанной ранее. Используя случайное распределение или уравнивание, вы можете быть уверены, что вторая группа голь-феров практически эквивалентна первой по способностям, силе и др. Но несмотря на это, возможно, что некоторые различия между группами могут быть вызваны индивидуальными различиями между членами этих групп. Во внутрисубъектных планах такая проблема просто не может возникнуть. Предположим, что вы повторяете исследование с участием только первых пяти гольферов и каждый из них сначала бьет по мячу № 1, а затем № 2. В этом случае результаты будут следующими: Тогда как для первого набора данных возможно три объяснения, для второго набора

Тогда как для первого набора данных возможно три объяснения, для второго набора действительны только первые два объяснения. В первой таблице разница значений первого ряда (255 и 269) может быть вызвана случайностью, различиями мячей или индивидуальными различиями между профессионалами 1 и 6. Во втором наборе данных отсутствует вторая группа гольферов, а поэтому исключается возможность третьего объяснения. Таким образом, во внутрисубъектном плане из возможных предположений о причинах различий между экспериментальными условиями исключается предположение индивидуальных различий. Статистически это означает, что в случае внутрисубъектного плана заключительный анализ будет более чувствителен к небольшим различиям значений среднего арифметического, чем при межсубъектном плане.

Но постойте, достаточно ли вам, что во втором случае различия между первым и вторым наборами оценок могут быть вызваны только: а) случайными факторами и/или б) более высоким качеством второго мяча? Может быть, вы думаете, что первый гольфер каким-либо образом изменился между ударами по мячам № 1 и № 2? Хотя и маловероятно, что он успел нарастить 20 фунтов мускулов между двумя ударами, но, может быть, тут сыграл роль эффект тренировки или разминки? Или, возможно, гольфер заметил, что первый удар был не вполне правильным и исправил свою ошибку при ударе по второму мячу? А может быть, изменился ветер. Таким образом, основная проблема внутрисубъектного плана заключается в том, что после того, как испытуемый выполнил первую часть задания, приобретенный опыт или изменение обстоятельств может воздействовать на выполнение последующих его частей. Эта проблема может проявляться по-разному и называется эффектом последовательности, или эффектом порядка.

Страницы: 1 2 3

Смотрите также

Способы познания
Давайте задумаемся над чем-нибудь, что мы считаем безусловно верным. Это может быть нечто совсем простое, вроде мысли о том, что сад лучше поливать утром, а не вечером, или нечто сложное, как, нап ...

Проблема создания эквивалентных групп
Есть два основных способа создания эквивалентных групп для проведения меж-субъектных экспериментов. В идеальном случае используется случайное распределение, второй способ — уравнивание. ...

Многомерный анализ
Двумерный анализ направлен на исследование взаимосвязей .между любыми двумя переменными. С помощью многомерного анализа изучаются взаимосвязи более чем двух переменных (часто количество переменных ...