Психология развития: методы исследования - [9]

Зависимую переменную исследователь измеряет, но не контролирует непосредственно. Независимые переменные, напротив, находятся под контролем исследователя. Цель исследования — определить, действительно ли изменения значений выбранных независимых переменных обусловливают изменения в значении зависимой переменной. В исследовании, которое провели Дюфресн и Кобасигава, независимыми переменными были возраст ребенка и контраст трудного и легкого материала для запоминания, тогда как в исследовании Черри и Парк таковыми были возраст и тип контекста. Эти переменные независимы в том смысле, что их величина заранее определена, а не является результатом исследования. Опять же «изменчивость» необходима: если независимая переменная неизменна, нет никакой возможности выяснить, оказывает ли она воздействие. Изменение и сравнение — неотъемлемая часть любого исследования.

Разделение переменных на зависимые и независимые оправдано во многих, но не во всех исследованиях. Предположим, вы хотите узнать, есть ли связь между IQ ребенка и его успеваемостью в школе. Вы могли бы протестировать выборку школьников и получить два показателя: результаты IQ теста и школьные отметки. Здесь интересен вопрос, связаны ли изменения одного показателя их с изменениями другого, учатся ли лучше дети с высоким IQ? В таком исследовании нет независимой переменной, величину которой мог бы контролировать экспериментатор; IQ, отметки и связь между ними — все это результирующие переменные. Особенности такого «корреляционного» исследования детально рассматриваются далее. Сейчас же важно то, что не для всех исследований подходит схема независимая переменная — зависимая переменная.

Приведенные примеры исследований могут служить в качестве иллюстрации другой особенности независимых переменных. Различные значения независимой переменной можно задать двумя способами. Первый — через экспериментальные манипуляции, которые в буквальном смысле создают переменную. Это то, к чему прибегли Дюфресн и Кобасигава, составляя свои трудные и легкие пары, а также Черри и Парк, создавая плоский и объемный фон. Однако с другой независимой переменной из обоих исследований — хронологическим возрастом — дело обстояло иначе. Очевидно, что исследователи не могут противопоставить два возраста так же, как легкие и трудные задания. С такими переменными контроль осуществляется не через манипуляции, а через отбор испытуемых с желательными характеристиками (например, в возрасте 20 или 70 лет). Поскольку отбор является единственным возможным способом контроля, возраст и другие «субъектные переменные» могут создавать особую проблему при интерпретации — к этому вопросу мы еще вернемся.

Прежде чем идти дальше, введем несколько новых терминов. Независимые переменные также называют факторами, а конкретные значения, которые они принимают, — уровнями. Поэтому исследование Дюфресна и Кобаснгавы можно охарактеризовать как 4 х 2-факторное, то есть эксперимент с двумя факторами, один из которых имеет 4 уровня (возраст), а другой — 2 уровня (условия). Аналогично, исследование Черри и Парк можно охарактеризовать как 2 (возраст) х 2(условия)-факторное. Заметьте, что такого рода обозначение формата говорит нам о количестве экспериментальных ячеек или групп. Например, в исследовании Черри и Парк было 4(2x2) отдельные группы: молодые люди, видевшие модель, молодые люди, видевшие схему, пожилые люди, видевшие модель, и пожилые люди, видевшие схему.

Валидность

В каждом исследовании есть переменные и отношения между ними. Поэтому, когда мы хотим описать исследование, центральным является конструкт переменных: какого вида различия изучаются и какими способами? Если мы хотим выйти за рамки описания и перейти к оценке исследования, центральным конструктом становится валидность. Вопрос валидности — это вопрос точности: направлено ли исследование на изучение того, что, как предполагается, изучается с его помощью? Все обсуждаемые в книге частные методологические моменты возвращают нас к базовому вопросу точности выводов, которые делаются на основе исследования.

Существует множество форм валидности (Cook & Campbell, 1979). В этой главе рассматриваются три: внутренняя, внешняя и конструктная. В главе 7 к ним добавляется еще одна форма: валидность статистического вывода.

Внутренняя валидность характеризует внутренний контекст исследования. Речь идет о том, действительно ли независимые переменные связаны с зависимыми так, как это предполагается. Получим ли мы правильные выводы о причинном воздействии (или отсутствии причинного воздействия) одних переменных на другие? Возьмем в качестве примера исследование Дюфресна и Кобасигавы. Их выводы внутренне валидны, если трудные пары действительно требовали больше времени на запоминание, если среднее время запоминания действительно увеличивалось как функция от возраста и если способность отличать легкие пары от трудных действительно улучшалась с возрастом. Если существует альтернативное объяснение любого из этих выводов, тогда внутренняя валидность исследования ставится под сомнение. Предположим, что испытуемые 7-классники были бы в основном из классов для «одаренных» детей, а младшие дети обладали бы средними способностями. Тогда у нас было бы альтернативное объяснение кажущемуся улучшению с возрастом: различия отражают не естественные возрастные изменения, а разницу в уровне способностей. (Эта проблема называется «систематической ошибкой отбора», далее она обсуждается подробнее.)