Способы сравнения измерений

Имеется два основных способа сравнения.

Сравнение внутри объекта исследования, когда различные испытуемые подвергаются воздействию различных значений независимой переменной, то есть двум различным воздействиям, или один испытуемый подвергается воздействию, а другой нет, и т. д.

Сравнение между объектами исследования, когда одни и те же испытуемые подвергаются воздействию каждого из значений независимой переменной.

Начнем с рассмотрения первого типа, то есть сравнения внутри объекта исследования. В объекте выделяется несколько групп испытуемых. Разные группы подвергаются различным по величине значениям независимой переменной. Этот способ может использоваться как для экспериментальных, так и для корреляционных исследований. Данный подход создает проблемы для внутренней валидности. Действительно, спрашивается, можно ли изменение, которое наблюдается в независимой переменной отнести за счет самой переменной, или это изменение уже определяется существующими различиями в группах испытуемых. Тогда необходимо до манипуляции с независимой переменной сформировать группы испытуемых, которые максимально подобны между собой. Чтобы уменьшить разницу между группами испытуемых при сравнении внутри объектов исследования, то есть в подгруппах, используются три различных метода.

Первый метод – это контроль посредством постоянства, который называется также К‑методом. Выбирается только одна величина характеристики субъектов, и все группы имеют эту величину. Например, пол — решено провести исследование всех женщин, то есть выбирается одна величина одной или более характеристик. При этом существует уверенность, что все группы, все индивидуумы показывают эту величину.

Второй метод – это контроль посредством каузальной вариации, так называемый R‑метод. В данном случае меняются случайным образом характеристики субъектов, которые могли бы повлиять отрицательно на результаты. Посредством привлечения многочисленных субъектов можно постулировать, что характеристики субъектов распределяются внутри каждой группы согласно тому же самому распределению, которое наблюдается в генеральной совокупности. При достаточно большом количестве объектов исследования вполне вероятно, что вступает в действие закон нормального распределения.