§ | библиотека – мастерская – | Помощь Контакты | Вход — |
Готтсданкер Р. Основы психологического эксперимента: Учеб. пособие. Пер. с англ. —— М.: Изд-во Моск. ун-та, 1982. — 464 с.
Стр. 351 Во-вторых, С. К. побочных я дополнительных влиянии, неизбежно возникающих при проведении эксперимента, является любая экспериментальная схема. В соответствии с центральным параметром классификации экспериментальных схем — основанием сравнения условий (или уровней) независимой переменной, выделяют интраиндивидуальный, межгрупповой и кроссиндивидуальный К. О возможностях применения конкретных экспериментальных схем для К. внутренней валидности см. Последовательность, Стратегия построения групп, Распределение, Отбор, Уравнивание позиционное и др. Нужно добавить, что для К. сопутствующего смешения в лабораторных экспериментах требуются специальные схемы, не входящие в основную классификацию. С. К. внешней валидности, связанные о решением проблем соответствия привлекаемых переменных, приведены в табл. 1. И наконец, существуют универсальные меры по К. побочных факторов, не зависящие от типа эксперимента и применяемых экспериментальных схем и названные поэтому С. первичного К. Они могут быть общими, например, выбор адекватного количества, проб, испытуемых, уровней независимой переменной,, и частными — подбор задач, предварительные меры по распределению испытуемых и т. п. Сюда же относятся и сами условия проведения любого эксперимента (см. Планирование действий, Протоколирование), а также строгое соблюдение экспериментальных процедур. КОРРЕЛЯЦИЯ — реально наблюдаемый факт, пример взаимосвязи того или иного состояния независимой переменной с определенным значением зависимой переменной. Без наличия в использования плана эксперимента исследователь может получить только отдельные К., не позволяющие проверить гипотезу. В тех случаях, когда управлять независимой переменной невозможно, привлекается корреляционный подход, т. е. установление статистического соотношения исследуемых переменных на большом числе испытуемых (см. Исследование корреляционное). Если распределение полученных значений каждой из этих переменных имеет куполообразную форму, то можно вычислить коэффициент К. между ними. Коэффициент К. используется также для проверки надежности экспериментальных результатов, валидности тестов. |
Реклама
|
||