Обратите внимание, что я представил данные исследования Брэнсфорда и Джонсона в виде гистограммы. Почему нельзя сделать это с помощью линейного графика, как на рис. 7.13? В данном случае это не слишком хорошая идея. Проблема заключается в сущности конструкта, использованного в качестве независимой переменной, и непрерывности этой переменной. Непрерывная переменная — это переменная, у которой существуют промежуточные значения, а это значит, что она существует в определенном континууме. В качестве примера можно привести дозировку лекарства. В исследовании, в котором сравниваются дозы лекарства в 3,5 и 7 мг, дозировка является непрерывной переменной, ведь мы можем, если потребуется, использовать также 4 или 6 мг. Для изображения результатов в случае непрерывной независимой переменной можно использовать линейный график. Чтобы предположить эффективность промежуточных значений, можно провести интерполяцию по имеющимся точкам и по полученной линии оценить их влияние. В исследовании с лекарствами график может иметь вид, показанный на рис. 7.14. При этом исследователь может быть вполне уверен в оценке эффективности промежуточных значений дозировки, одно из которых помечено звездочкой на рис. 7.15. Рис. 7.13. Данные исследования Брэнсфорда и Джонсона, неверно представленные

Рис. 7.13. Данные исследования Брэнсфорда и Джонсона, неверно представленные в виде линейного графика

Конечно, если в исследовании используется два значения независимой переменной, довольно сильно отстоящих друг от друга, а зависимость в действительности нелинейная, интерполяция может вызвать проблемы. Так, если в ходе исследования сравниваются дозы лекарства в 2 и 10 мг и получена прямая, изображенная непрерывной линией на рис. 7.16, то если учесть, что истинную зависимость отображает кривая, показанная пунктирной линией, интерполяция эффекта дозы в 5 мг приведет к огромной ошибке. Такое исследование лучше проводить с использованием однофакторного многоуровневого плана. Рис. 7.14. Правильное использование линейного графика в случае непрерывной переменной

Рис. 7.14. Правильное использование линейного графика в случае непрерывной переменной (дозировка лекарства) Рис. 7.15. Интерполяция точек линейного графика

Рис. 7.15. Интерполяция точек линейного графика Рис. 7.16. Проблемы интерполяции в случае нелинейной зависимости и большого промежутка

Рис. 7.16. Проблемы интерполяции в случае нелинейной зависимости и большого промежутка

В случае дискретной независимой переменной, каждое значение которой представляет отдельную область, а промежуточных точек просто не существует, ситуация в корне меняется. В таком случае невозможно провести интерполяцию, а следовательно, связать точки с помощью прямой означает предположить существование промежуточных точек, которых в действительности не существует. Поэтому при использовании дискретных переменных, как в исследовании Брэнсфорда и Джонсона (рис. 7.12), обычно строятся гистограммы. Основное правило такое:

Если переменная непрерывна, лучше использовать линейный график, также можно использовать гистограмму. Если переменная дискретна, лучше использовать гистограмму, линейный график использовать нельзя.

Страницы: 1 2

Смотрите также

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 ...

Результаты: основной эффект и взаимодействие
Факторные исследования дают два вида результатов: основной эффект и взаимодействие. Основной эффект показывает общее влияние независимых переменных, а взаимодействие отражает совместное действие п ...

Обзор литературы
Исследовательские проекты не разрабатываются в вакууме. Психологи, вовлеченные в программу исследований, прекрасно осведомлены не только о работе своей собственной лаборатории, но также и об анало ...