Олимпиада по Биологии 5 класс
Чем знаменит Карл Линней?
открыл учение о биосфере
создал единую систему классификации растительного и животного мира, введение соответствующей терминологии и ее систематизация
впервые обнаружил клетки растения
объяснил происхождение видов растений и животных
Кто из ученых первым использовал термин клетка?
Н. Коперник
Р. Гук
А. Левенгук
К. Птолемей
Научный метод исследования, не предполагающий никаких манипуляций с изучаемым объектом, называется …
наблюдением
рассматриванием
экспериментированием
измерением
К какой группе растений относится сосна?
цветковые
голосеменные
папоротники
мхи
Какой из грибов ядовитый?
белый
сыроежка
белая поганка
лисичка
К какой группе относится хламидомонада?
зеленые водоросли
папоротники
голосеменные
Кто создал учение о биосфере?
Ж.
А. Фабр
В.И. Вернадский
Ч. Дарвин
К. Линней
Чему из перечисленного характерно клеточное строение?
все природные тела
митохондрии
только животные
все живые существа
Выберите науку о растениях.
ботаника
зоология
биология
микология
Какая часть клетки отвечает за генерирование энергии?
митохондрия
цитоплазма
ядро
рибосома
Наличие чего является главным признаком покрытосеменных растений?
спор и листьев
семян и корня
плода и цветка
корня и стебля
В какой части клетки содержится наследственная информация?
цитоплазма
оболочка
рибосома
ядро
Что не характерно для животных?
создание питательных веществ под действием солнца
питание готовыми веществами
сложное внутреннее строение организма
подвижный образ жизни
Назовите раздел биологии, изучающий клетки, их строение и жизнедеятельность.
ботаника
цитология
микология
зоология
В какую систематическую группу биологи объединяют все грибы?
род
отдел
царство
семейство
Контрольная работа для проверки знаний у учащихся 5 классов по теме: Живой организм
«Живой организм: строение и изучение».
ВАРИАНТ №1.
Часть 1(А). Выберите один ответ из предложенных четырех.
А.1. Биология-это наука
а) о звездах; в) о живой природе;
б) о веществах; г) о Земле, её форме и строение.
А.2. Раздражимость характерна
а) для всех природных тел; в) только для животных;
б) только для растений; г) для всех живых существ.
А.3. Первым учёным, который наблюдал в микроскоп клетки растений, был
а) Н. Коперник; в) Р. Гук;
б)А. Левенгук; г) К. Птолемей .
А.4. Структуры клетки, выполняющие определенную работу, называют
а) деталями; в) органами;
б) органоидами; г) отделами.
А.5. Органоиды, отвечающие за дыхание клетки,-
а) рибосомы ; в) митохондрии;
б) лизосомы; г) хромосомы.
А.6. Цитоплазма клетки:
а) осуществляет связь между частями клетки;
б) способствует соединению клеток между собой;
в) выполняет защитную функцию;
г) обеспечивает поступление веществ в клетку.
А.7. Научный метод исследования, не предполагающий никаких манипуляций с изучаемым объектом, называется
а) наблюдением; в) рассматриванием;
б) экспериментированием; г) измерением.
А.8. Изучением объектов с помощью линейки и весов получило название
а) разглядывание; в) наблюдение;
б) измерение; г) экспериментирование.
А.9. К. Линней создал
а) классификацию организмов ;
б) изучение о строение Вселенной;
в) учение об изменяемости живых организмов;
г) учение о биосфере.
Часть 2 (В). Выберите три правильных ответа из шести предложенных.
В 1. Установите соответствие между организмами и науками, которые их изучают.
ОРГАНИЗМЫ НАУКИ
А) береза 1) ботаника
Б) зяблик 2) зоология
В) корова
Г) дуб
Д) яблоня
Е) бабочка
Часть 3 (С). Дайте развернутый ответ на вопрос.
С1.Перечислите отличительные особенности растительной клетки.
«Живой организм: строение и изучение».
ВАРИАНТ №2.
Часть 1(А). Выберите один ответ из предложенных четырех.
А.1. Превращение головастика в лягушку служит примером процесса:
а) размножения; в) раздражимости;
б) развития; г) движения.
А.2. Наблюдения ученого за жизнью насекомых представляет собой:
а) метод изучения природы; в) превращение веществ;
б) явление неживой природы; г) физический эксперимент.
А.3. Полужидкое вещество, которое заполняет клетку, — это:
а) цитоплазма; в) органоид;
б) хлоропласт; г) ядро.
А.4. Мельчайшая частица растения, выполняющая все жизненно важные процессы, — это
а) цветок; в) клетка;
б) семя; г) почка.
А.5. Женскую половую клетку называют:
а) хлоропласт; в) нервная;
б) сперматозоид; г) яйцеклетка.
А.6. Основную массу тела медузы составляет:
а) вода; в) белок;
б) сахар; г) соль кальция.
А.7. Клетка, как структура живого организма, была открыта с помощью:
а) весов; в) телескопа;
б) мензурки; г) микроскопа.
А.8. Изучением объектов с помощью микроскопа и лупы получило название
а) разглядывание; в) наблюдение;
б) измерение; г) экспериментирование.
А.9. Учение о биосфере создал
а) Ж. А. Фабр; в) В.И. Вернадский;
б) Ч. Дарвин; г) К. Линней.
Часть 2 (В). Выберите три правильных ответа из шести предложенных.
В 2. Установите соответствие между оборудованием и его предназначением.
Оборудование Предназначение оборудования
А) шпатель1) измерительные приборы
Б) секундомер 2) лабораторное оборудование
В) пипетка
Г) линейка
Д) держатель
Е) термометр
Часть 3 (С). Дайте развернутый ответ на вопрос
С1. Перечислите обязательные компоненты ядерной клетки.
Ответы контрольной работы по теме
«Живой организм: строение и изучение» 5 класс.
Вариант № 1.
Часть 1(А)
А.1.
В
А.6.
В
А.2.
Г
А.7.
А
А.3.
В
А.8.
А
А.4.
Б
А.9.
Б
А.5.
Г
А.10.
А
Сумма=10 баллов
За каждый правильный ответ дается — 1 балл.
Часть 2 (В).
В.1.
Сумма = 2 балла
За все три правильных ответа – 2 балла,
если один неправильный ответ – 1 балл,
если два неправильных ответа — 0 баллов
Часть 3 (С) = 2 балла
Отличительной особенностью растительной клетки будет являться: клеточная стенка, хлоропласты, вакуоль.
Вариант № 2.
Часть 1(А)
А.1.
В
А.6.
Г
А.2.
Б
А.7.
А
А.3.
А
А.8.
Г
А.4.
А
А.9.
В
А.5.
В
А.10.
В
16-14 баллов = «5»
13-11 баллов = «4»
10-8 баллов = «3»
Менее 8 баллов = «2»
Часть 2 (В).
Часть 3 (С)
Обязательные компоненты ядерной клетки являются: оболочка, ядро, цитоплазма с органоидами.
Адрес публикации: https://www.prodlenka.org/metodicheskie-razrabotki/471387-kontrolnaja-rabota-dlja-proverki-znanij-u-uch
7.1 Обзор неэкспериментальных исследований – методы исследования в психологии
Цели обучения
- Дайте определение неэкспериментальному исследованию, четко отличите его от экспериментального исследования и приведите несколько примеров.
- Объясните, когда исследователь может предпочесть проведение неэкспериментального исследования экспериментальному.
Что такое неэкспериментальное исследование?
Неэкспериментальное исследование — это исследование, в котором отсутствует манипулирование независимой переменной, случайное назначение участников условиям или порядкам условий, или и тому, и другому.
В каком-то смысле несправедливо определять этот большой и разнообразный набор подходов в совокупности тем, чем они являются , а не
Когда использовать неэкспериментальное исследование
Как мы видели в главе 6 «Экспериментальное исследование», экспериментальное исследование уместно, когда у исследователя есть конкретный исследовательский вопрос или гипотеза о причинно-следственной связи между двумя переменными — и это возможно, осуществимо и этично. манипулировать независимой переменной и случайным образом назначать участников условиям или порядкам условий. Поэтому само собой разумеется, что неэкспериментальные исследования уместны и даже необходимы, когда эти условия не выполняются. Есть много способов, которыми это может быть.
- Вопрос исследования или гипотеза могут касаться одной переменной, а не статистической связи между двумя переменными (например, насколько точны первые впечатления людей?).
- Вопрос исследования может касаться некаузальной статистической связи между переменными (например, существует ли корреляция между вербальным интеллектом и математическим интеллектом?).
- Вопрос исследования может касаться причинно-следственной связи, но независимая переменная не может быть изменена или участники не могут быть случайным образом распределены по условиям или порядкам условий (например, влияет ли повреждение гиппокампа человека на формирование следов долговременной памяти?) .
- Вопрос исследования может быть широким и исследовательским, или он может касаться того, каково это иметь определенный опыт (например, каково быть работающей матерью с диагнозом депрессия?).
Опять же, выбор между экспериментальным и неэкспериментальным подходами обычно диктуется характером исследовательского вопроса. Если речь идет о причинно-следственной связи и включает в себя независимую переменную, которой можно манипулировать, экспериментальный подход обычно предпочтительнее. В противном случае предпочтение отдается неэкспериментальному подходу. Но эти два подхода можно также использовать для решения одного и того же исследовательского вопроса взаимодополняющими способами.
Например, неэкспериментальные исследования, устанавливающие связь между просмотром телевизора с насилием и агрессивным поведением, были дополнены экспериментальными исследованиями, подтверждающими причинно-следственную связь (Bushman & Huesmann, 2001). Точно так же после своего первоначального исследования Милгрэм провел эксперименты, чтобы изучить факторы, влияющие на послушание. Он манипулировал несколькими независимыми переменными, такими как расстояние между экспериментатором и участником, участником и сообщником, а также место проведения исследования (Милграм, 19 лет).74).
Типы неэкспериментальных исследований
Неэкспериментальные исследования делятся на три широкие категории: исследования с одной переменной, корреляционные и квазиэкспериментальные исследования и качественные исследования. Во-первых, исследование может быть неэкспериментальным, поскольку оно фокусируется на одной переменной, а не на статистической взаимосвязи между двумя переменными. Хотя широко распространенного термина для такого рода исследований не существует, мы будем называть его исследованием с одной переменной.
Как видно из этих примеров, исследования с одной переменной могут дать ответы на интересные и важные вопросы.
Однако он не может ответить на вопросы о статистических взаимосвязях между переменными. Это момент, который начинающие исследователи иногда упускают. Представьте себе, например, группу студентов, занимающихся методами исследования, интересующихся взаимосвязью между детьми, ставшими жертвами буллинга, и детской самооценкой. Первое, что, вероятно, придет в голову этим исследователям, — это получить выборку учащихся средней школы, над которыми издевались, а затем измерить их самооценку. Но это было бы исследование с одной переменной и самооценкой в качестве единственной переменной. Хотя это могло бы рассказать исследователям кое-что о самооценке детей, над которыми издевались, но не то, что они действительно хотят знать, а именно то, как самооценка детей, над которыми издевались 
Исследование также может быть неэкспериментальным, поскольку оно сосредоточено на статистической взаимосвязи между двумя переменными, но не включает в себя манипулирование независимой переменной, случайное назначение участников условиям или порядкам условий, или и тому, и другому. Этот вид исследования принимает две основные формы: корреляционное исследование и квазиэкспериментальное исследование. В корреляционном исследовании исследователь измеряет две интересующие переменные, практически не пытаясь контролировать посторонние переменные, а затем оценивает взаимосвязь между ними. Учащийся, изучающий метод исследования, который выясняет, подвергался ли травле каждый из нескольких учеников средней школы, а затем измеряет самооценку каждого ученика, проводит корреляционное исследование. В квазиэкспериментальном исследовании исследователь манипулирует независимой переменной, но не распределяет участников случайным образом по условиям или порядкам условий. Например, исследователь может запустить программу борьбы с травлей (своего рода лечение) в одной школе и сравнить частоту издевательств в этой школе с частотой в аналогичной школе, в которой нет программы борьбы с травлей.
Последний способ, которым исследования могут быть неэкспериментальными, заключается в том, что они могут быть качественными. Все типы исследований, которые мы обсуждали до сих пор, являются количественными, имея в виду тот факт, что данные состоят из чисел, которые анализируются с использованием статистических методов. В качественных исследованиях данные обычно нечисловые и анализируются с использованием нестатистических методов. Исследование Розенханом переживаний людей, находящихся в психиатрическом отделении, было прежде всего качественным. Данные представляли собой записи, сделанные «псевдопациентами» — людьми, которые притворялись, будто слышат голоса, — вместе с их больничными картами. Анализ Розенхана состоит в основном из письменного описания переживаний псевдопациентов, подкрепленного несколькими конкретными примерами. Чтобы проиллюстрировать склонность персонала больницы «обезличивать» своих пациентов, он отметил: «После госпитализации я и другие псевдопациенты проходили первоначальный медицинский осмотр в полуобщественной комнате, где сотрудники занимались своими делами, как будто нас там не было».
(Розенхан, 1973, с. 256).
Пересмотр внутренней валидности
Напомним, что внутренняя валидность – это степень, в которой дизайн исследования поддерживает вывод о том, что изменения в независимой переменной вызвали любые наблюдаемые различия в зависимой переменной. На рис. 7.1 показано, как экспериментальные, квазиэкспериментальные и корреляционные исследования различаются по внутренней достоверности. Экспериментальные исследования имеют тенденцию быть самыми высокими, потому что они решают проблемы направленности и третьей переменной посредством манипулирования и контроля посторонних переменных посредством случайного назначения. Если средний балл зависимой переменной в эксперименте различается в зависимости от условий, вполне вероятно, что независимая переменная ответственна за это различие. Корреляционное исследование является самым низким, потому что оно не решает ни одну из проблем. Если средний балл зависимой переменной различается по уровням независимой переменной, это может означать, что за это отвечает независимая переменная, но есть и другие интерпретации.
В некоторых ситуациях направление причинно-следственной связи может быть обратным. В других может быть третья переменная, которая вызывает различия как в независимых, так и в зависимых переменных. Квазиэкспериментальное исследование находится посередине, потому что манипулирование независимой переменной решает некоторые проблемы, но отсутствие случайного распределения и экспериментального контроля не решает других. Представьте, например, что исследователь находит две похожие школы, запускает программу борьбы с травлей в одной из них, а затем обнаруживает меньше случаев травли в этой «лечебной школе», чем в «контрольной школе». Проблем с направленностью нет, потому что очевидно, что количество случаев издевательств не определяло, какая школа получила программу. Однако отсутствие случайного распределения детей по школам все же может означать, что учащиеся лечебной школы отличались от учащихся контрольной школы каким-то другим образом, что могло объяснить разницу в издевательствах.
Рисунок 7.
1
Эксперименты, как правило, обладают высокой внутренней достоверностью, квазиэксперименты — ниже, а корреляционные исследования — еще ниже.
Обратите также внимание на рис. 7.1, что существует некоторое совпадение во внутренней валидности экспериментов, квазиэкспериментов и корреляционных исследований. Например, плохо спланированный эксперимент, включающий множество смешанных переменных, может иметь более низкую внутреннюю валидность, чем хорошо спланированный квазиэксперимент без очевидных смешанных переменных.
Key Takeaways
- Неэкспериментальное исследование — это исследование, в котором отсутствует манипулирование независимой переменной, контроль посторонних переменных посредством случайного распределения или и то, и другое.
- Существует три основных типа неэкспериментальных исследований. Исследования с одной переменной фокусируются на одной переменной, а не на отношениях между переменными. Корреляционные и квазиэкспериментальные исследования сосредоточены на статистической взаимосвязи, но в них отсутствует манипуляция или случайное распределение. Качественные исследования сосредоточены на более широких вопросах исследования, обычно включают сбор больших объемов данных от небольшого числа участников и нестатистический анализ данных.
- В целом, экспериментальные исследования обладают высокой внутренней валидностью, корреляционные исследования имеют низкую внутреннюю валидность, а квазиэкспериментальные исследования занимают промежуточное положение.
Качественные исследования сосредоточены на более широких вопросах исследования, обычно включают сбор больших объемов данных от небольшого числа участников и нестатистический анализ данных.Ссылки
Бушман, Б.Дж., и Хьюсманн, Л.Р. (2001). Влияние телевизионного насилия на агрессию. В D. Singer & J. Singer (Eds.), Справочник детей и СМИ (стр. 223–254). Тысяча дубов, Калифорния: Sage.
Милграм, С. (1974). Подчинение власти: экспериментальный взгляд . Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Harper & Row.
Розенхан, Д.Л. (1973). О том, чтобы быть в здравом уме в безумных местах. Наука, 179 , 250–258.
Глава 10 Экспериментальные исследования | Research Methods for the Social Sciences
Экспериментальные исследования, часто считающиеся «золотым стандартом» в планах исследований, являются одними из самых строгих из всех планов исследований.
В этом плане исследователь манипулирует одной или несколькими независимыми переменными (в качестве лечения), субъектов случайным образом распределяют по разным уровням лечения (случайное назначение), и наблюдают результаты лечения по исходам (зависимые переменные). Уникальная сила экспериментального исследования заключается в его внутренней валидности (причинности) из-за его способности связывать причину и следствие посредством манипулирования лечением, при этом контролируя ложное влияние посторонних переменных.
Экспериментальное исследование лучше всего подходит для объяснительного исследования (а не для описательного или исследовательского), когда целью исследования является изучение причинно-следственных связей. Он также хорошо подходит для исследований, включающих относительно ограниченный и четко определенный набор независимых переменных, которыми можно манипулировать или контролировать. Экспериментальные исследования могут проводиться в лабораторных или полевых условиях.
Лабораторные эксперименты, проводимые в лабораторных (искусственных) условиях, имеют тенденцию к высокой внутренней валидности, но это достигается за счет низкой внешней валидности (обобщаемости), поскольку искусственные (лабораторные) условия, в которых проводится исследование, могут не отражать реальный мир. Полевые эксперименты, проводимые в полевых условиях, например, в реальной организации, с высокой внутренней и внешней достоверностью. Но такие эксперименты относительно редки из-за трудностей, связанных с манипулированием обработкой и контролем посторонних эффектов в полевых условиях.
Экспериментальные исследования можно разделить на две широкие категории: настоящие экспериментальные планы и квази-экспериментальные планы. Оба дизайна требуют манипулирования лечением, но в то время как настоящие эксперименты также требуют случайного распределения, квазиэксперименты этого не делают. Иногда мы также ссылаемся на неэкспериментальное исследование, которое на самом деле не является планом исследования, а является всеобъемлющим термином, включающим все типы исследований, в которых не используются манипуляции с лечением или случайное распределение, такие как опросные исследования, обсервационные исследования и исследования.
корреляционные исследования.
Основные понятия
Лечебные и контрольные группы. В экспериментальных исследованиях некоторым субъектам вводят один или несколько экспериментальных стимулов, называемых лечением (лечебная группа), в то время как другим субъектам такой стимул не дают (контрольная группа). Лечение можно считать успешным, если субъекты в группе лечения более благоприятно оценивают переменные исхода, чем субъекты контрольной группы. Можно вводить несколько уровней экспериментального стимула, и в этом случае может быть более одной лечебной группы. Например, чтобы проверить действие нового препарата, предназначенного для лечения определенного заболевания, такого как деменция, если выборку пациентов с деменцией случайным образом разделить на три группы, причем первая группа получает высокую дозу препарата, вторая группа, получающая низкую дозировку, а третья группа получает плацебо, такое как сахарная таблетка (контрольная группа), затем первые две группы являются экспериментальными группами, а третья группа является контрольной группой.
После введения препарата в течение определенного периода времени, если состояние субъектов экспериментальной группы улучшилось значительно больше, чем у субъектов контрольной группы, можно сказать, что препарат эффективен. Мы также можем сравнить условия экспериментальных групп с высокой и низкой дозой, чтобы определить, является ли высокая доза более эффективной, чем низкая.
Лечебная манипуляция. Обработки являются уникальной особенностью экспериментальных исследований, которая отличает этот дизайн от всех других методов исследования. Манипуляции с лечением помогают контролировать «причину» в причинно-следственных связях. Естественно, достоверность экспериментальных исследований зависит от того, насколько хорошо проводилось лечение. Манипуляции с лечением должны быть проверены с помощью предварительных тестов и пилотных тестов до экспериментального исследования. Любые измерения, проводимые до начала лечения, называются предтестовыми измерениями, а измерения, проводимые после лечения, — посттестовыми измерениями.
Случайный выбор и назначение. Случайный отбор — это процесс случайного отбора выборки из генеральной совокупности или основы выборки. Этот подход, как правило, используется в опросных исследованиях и гарантирует, что каждая единица населения имеет положительный шанс попасть в выборку. Однако случайное распределение представляет собой процесс случайного распределения субъектов по экспериментальным или контрольным группам. Это стандартная практика в настоящих экспериментальных исследованиях, чтобы убедиться, что группы лечения аналогичны (эквивалентны) друг другу и контрольной группе до начала лечения. Случайный отбор связан с выборкой и, следовательно, более тесно связан с внешней достоверностью (обобщаемостью) результатов. Однако случайное назначение связано с дизайном и, следовательно, больше всего связано с внутренней валидностью. В хорошо спланированном экспериментальном исследовании возможен как случайный отбор, так и случайное распределение, но квазиэкспериментальное исследование не предполагает ни случайного выбора, ни случайного распределения.
Угрозы внутренней валидности. Хотя экспериментальные планы считаются более строгими, чем другие методы исследования, с точки зрения внутренней достоверности их выводов (в силу их способности контролировать причины с помощью лечебных манипуляций), они не застрахованы от угроз внутренней достоверности. Некоторые из этих угроз внутренней валидности описаны ниже в контексте изучения влияния специальной программы репетиторства по математике на улучшение математических способностей старшеклассников.
- Историческая угроза — это вероятность того, что наблюдаемые эффекты (зависимые переменные) вызваны посторонними или историческими событиями, а не экспериментальным лечением. Например, улучшение успеваемости учащихся по математике после корректировки могло быть вызвано их подготовкой к экзамену по математике в школе, а не программой коррективной математики.
- Угроза созревания относится к возможности того, что наблюдаемые эффекты вызваны естественным созреванием субъектов (например, общее улучшение их интеллектуальной способности понимать сложные концепции), а не экспериментальным лечением.
- Угроза тестирования — это угроза в планах до посттеста, где ответы субъектов после тестирования обусловлены их ответами до тестирования. Например, если учащиеся помнят свои ответы на предварительном оценивании, они могут повторить их на послетестовом экзамене. Непроведение предварительного тестирования может помочь избежать этой угрозы.
- Инструментальная угроза, которая также возникает в планах до и после тестирования, относится к возможности того, что разница между оценками до и после теста возникает не из-за корректирующей математической программы, а из-за изменений в проводимом тесте, например, из-за того, что посттест имеет более высокой или более низкой степени сложности, чем предварительный тест.
- Угроза смерти относится к возможности того, что субъекты могут выбывать из исследования с разной частотой между экспериментальной и контрольной группами по систематической причине, например, выбывшие были в основном учащимися, набравшими низкие баллы на предварительном тесте. Если учащиеся с низкими показателями отсеиваются, результаты посттеста будут искусственно завышены за счет преобладания учащихся с высокими показателями.
Если учащиеся с низкими показателями отсеиваются, результаты посттеста будут искусственно завышены за счет преобладания учащихся с высокими показателями.- Угроза регрессии, также называемая регрессией к среднему, относится к статистической тенденции общей эффективности группы по показателю во время посттеста к регрессу к среднему значению этого показателя, а не в ожидаемом направлении. Например, если испытуемые набрали высокие баллы в предварительном тесте, они будут иметь тенденцию к более низким баллам в посттесте (ближе к среднему), потому что их высокие баллы (вдали от среднего) во время предварительного теста, возможно, были статистической аберрацией. Эта проблема, как правило, более распространена в неслучайных выборках и когда две меры не полностью коррелируют.
Двухгрупповые экспериментальные планы
Простейшими истинными экспериментальными планами являются двухгрупповые планы, включающие одну группу лечения и одну контрольную группу, и они идеально подходят для проверки эффектов одной независимой переменной, которой можно управлять как лечением.
Двумя основными двухгрупповыми планами являются план контрольной группы до и после тестирования и план контрольной группы только после тестирования, в то время как варианты могут включать ковариационные планы. Эти планы часто изображаются с использованием стандартизированных обозначений плана, где R представляет собой случайное распределение испытуемых по группам, X представляет собой лечение, назначенное группе лечения, а O представляет предварительные или посттестовые наблюдения зависимой переменной (с разными нижними индексами, чтобы различать претестовые значения). и посттестовые наблюдения экспериментальной и контрольной групп).
Состав контрольной группы до и после тестирования . В этом плане субъекты случайным образом распределяются в группы лечения и контрольные группы, подвергаются начальному (предварительному тестированию) измерению представляющих интерес зависимых переменных, группе лечения назначается лечение (представляющее интересующую независимую переменную), и измеряются зависимые переменные.
еще раз (посттест). Обозначения этой схемы показаны на рис. 10.1.
Рисунок 10.1. Схема контрольной группы «претест-посттест»
Эффект E экспериментального лечения в схеме «претест-послетест» измеряется как разница в баллах после теста и до теста между экспериментальной и контрольной группами:
E = (O 2 – O 1 ) – (O 4 – O 3 )
Статистический анализ этого плана включает простой дисперсионный анализ (ANOVA) между экспериментальной и контрольной группами. Претестовый и посттестовый дизайн обрабатывает несколько угроз внутренней валидности, таких как созревание, тестирование и регрессия, поскольку можно ожидать, что эти угрозы будут влиять как на экспериментальную, так и на контрольную группы аналогичным (случайным) образом. Угроза отбора контролируется посредством случайного назначения. Однако могут существовать дополнительные угрозы внутренней валидности. Например, смертность может быть проблемой, если между двумя группами существуют разные показатели отсева, а предварительное измерение может исказить послетестовое измерение (особенно если предварительное тестирование знакомит с необычными темами или содержанием).
Схема контрольной группы только после тестирования . Этот план представляет собой более простую версию схемы предварительного и последующего тестирования, в которой предварительные измерения опущены. Обозначения конструкции показаны на рис. 10.2.
Рисунок 10.2. Дизайн контрольной группы только после тестирования.
Эффект лечения измеряется просто как разница в результатах посттеста между двумя группами:
E = (O 1 – O 2 )
Соответствующий статистический анализ этого плана также представляет собой двухгрупповой дисперсионный анализ ( АНОВА). Простота этого дизайна делает его более привлекательным, чем дизайн до и после тестирования, с точки зрения внутренней валидности. Этот дизайн контролирует созревание, тестирование, регрессию, отбор и взаимодействие до и после тестирования, хотя угроза смертности может продолжать существовать.
Планы ковариации . Иногда на показатели зависимых переменных могут влиять внешние переменные, называемые ковариатами.
Ковариаты — это те переменные, которые не представляют основного интереса для экспериментального исследования, но, тем не менее, должны контролироваться в плане эксперимента, чтобы исключить их потенциальное влияние на зависимую переменную и, следовательно, обеспечить более точное обнаружение эффектов независимых переменных. представляет интерес. Планы экспериментов, обсуждавшиеся ранее, не контролировали такие ковариаты. Ковариационный план (также называемый планом сопутствующих переменных) представляет собой особый тип плана контрольной группы до тестирования и посттеста, в котором предварительное измерение представляет собой измерение представляющих интерес ковариат, а не зависимых переменных. Обозначения проекта показаны на рис. 10.3, где C представляет ковариаты:
Рисунок 10.3. Ковариационный план
Поскольку предтестовая мера представляет собой измерение не зависимой переменной, а скорее ковариации, эффект лечения измеряется как разница в посттестовых оценках между экспериментальной и контрольной группами как:
E = (O 1 – O 2 )
Из-за наличия ковариат правильным статистическим анализом этого плана является двухгрупповой ковариационный анализ (ANCOVA).
Этот план обладает всеми преимуществами дизайна только после тестирования, но с внутренней валидностью благодаря контролю ковариат. Планы ковариации также могут быть расширены до плана контрольной группы до и после тестирования.
Факторные планы
Двухгрупповые планы не подходят, если ваше исследование требует манипулирования двумя или более независимыми переменными (обработками). В таких случаях вам потребуется четыре или более групповых дизайна. Такие планы, весьма популярные в экспериментальных исследованиях, обычно называют факторными планами. Каждая независимая переменная в этом плане называется фактором, а каждое подразделение фактора называется уровнем. Факторные планы позволяют исследователю изучить не только индивидуальное влияние каждой обработки на зависимые переменные (называемые главными эффектами), но и их совместное влияние (называемые эффектами взаимодействия).
Самый простой факторный план – это факторный план 2 x 2, который состоит из двух обработок, каждая из которых имеет два уровня (например, высокий/низкий или присутствует/отсутствует).
Например, предположим, что вы хотите сравнить результаты обучения двух различных типов методов обучения (обучение в классе и онлайн-обучение), а также вы хотите изучить, зависят ли эти эффекты от времени обучения (1,5 или 3 часа в день). неделя). В этом случае у вас есть два фактора: тип обучения и время обучения; каждый с двумя уровнями (в классе и онлайн для учебного типа и 1,5 и 3 часа в неделю для учебного времени), как показано на рисунке 8.1. Если вы хотите добавить третий уровень учебного времени (скажем, 6 часов в неделю), то второй фактор будет состоять из трех уровней, и у вас будет факторный план 2 x 3. С другой стороны, если вы хотите добавить третий фактор, такой как групповая работа (присутствие или отсутствие), у вас будет факторный план 2 x 2 x 2. В этих обозначениях каждое число представляет фактор, а значение каждого фактора представляет количество уровней в этом факторе.
Рисунок 10.4. Факторный план 2 x 2
Факторные планы также можно изобразить с помощью обозначения плана, такого как показано на правой панели рис.
10.4. R представляет собой случайное распределение субъектов по группам лечения, X представляет сами группы лечения (нижние индексы X представляют уровень каждого фактора), а O представляет наблюдения за зависимой переменной. Обратите внимание, что факторный план 2 x 2 будет иметь четыре группы лечения, соответствующие четырем комбинациям двух уровней каждого фактора. Соответственно, схема 2 x 3 будет иметь шесть групп лечения, а схема 2 x 2 x 2 – восемь групп обработки. Как правило, каждая ячейка в факторном плане должна иметь минимальный размер выборки 20 (эта оценка получена из расчетов мощности Коэна, основанных на средних размерах эффекта). Таким образом, факторный план 2 x 2 x 2 требует, чтобы минимальный общий размер выборки составлял 160 субъектов, по крайней мере, по 20 субъектов в каждой ячейке. Как видите, стоимость сбора данных может существенно возрасти с увеличением количества уровней или факторов в факторном плане. Иногда из-за нехватки ресурсов некоторые ячейки в таких факторных планах могут вообще не обрабатываться, что называется неполными факторными планами.
Такие неполные схемы мешают нашей способности делать выводы о неполных факторах.
В факторном плане говорят, что главный эффект существует, если зависимая переменная показывает значительную разницу между несколькими уровнями одного фактора и всеми уровнями других факторов. Отсутствие изменений в зависимой переменной между уровнями факторов является нулевым случаем (базовым уровнем), по которому оцениваются основные эффекты. В приведенном выше примере вы можете увидеть основное влияние типа обучения, учебного времени или того и другого на результаты обучения. Эффект взаимодействия существует, когда эффект различий в одном факторе зависит от уровня второго фактора. В нашем примере, если влияние типа обучения на результаты обучения больше для 3 часов учебного времени в неделю, чем для 1,5 часов в неделю, то мы можем сказать, что существует эффект взаимодействия между типом обучения и временем обучения на результаты обучения. Обратите внимание, что наличие эффектов взаимодействия доминирует и делает основные эффекты несущественными, и нет смысла интерпретировать основные эффекты, если эффекты взаимодействия значительны.
Гибридные экспериментальные конструкции
Гибридные конструкции — это конструкции, созданные путем объединения характеристик более известных конструкций. Три таких гибридных дизайна представляют собой рандомизированный план Бока, четырехгрупповой план Соломона и дизайн с переключением репликаций.
Рандомизированный блочный дизайн. Это вариант дизайна контрольной группы только после тестирования или до тестирования и посттеста, когда популяция испытуемых может быть сгруппирована в относительно однородные подгруппы (называемые блоками), внутри которых повторяется эксперимент. Например, если вы хотите воспроизвести один и тот же план только после тестирования среди студентов университета и работающих полный рабочий день специалистов (два однородных блока), испытуемые в обоих блоках случайным образом распределяются между экспериментальной группой (получающей одинаковое лечение) или контрольной группой (см. Рисунок 10.5). Целью этого плана является уменьшение «шума» или расхождений в данных, которые могут быть связаны с различиями между блоками, чтобы можно было более точно обнаружить фактический интересующий эффект.
Рисунок 10.5. Рандомизированный дизайн блоков.
Четырехгрупповая конструкция Соломона. В этом плане выборка делится на две лечебные группы и две контрольные группы. Одна экспериментальная группа и одна контрольная группа проходят предварительное тестирование, а две другие группы — нет. Этот план представляет собой комбинацию дизайна контрольной группы только после тестирования и контрольной группы до тестирования и предназначен для проверки потенциального влияния смещения до тестирования на показатели после тестирования, которое имеет тенденцию возникать в планах до тестирования и после тестирования, но не в планах только после тестирования. Обозначения конструкции показаны на рис. 10.6.
Рисунок 10.6. Конструкция с четырьмя группами Соломона
Схема с коммутируемой репликацией . Это двухгрупповая схема, реализованная в две фазы с тремя волнами измерения. Лечебная группа на первом этапе служит контрольной группой на втором этапе, а контрольная группа на первом этапе становится лечебной группой на втором этапе, как показано на рис.
10.7. Другими словами, первоначальный план повторяется или воспроизводится во времени с переключением ролей лечения/контроля между двумя группами. К концу исследования все участники получат лечение либо на первом, либо на втором этапе. Этот план наиболее осуществим в организационном контексте, где организационные программы (например, обучение сотрудников) реализуются поэтапно или повторяются через равные промежутки времени.
Рисунок 10.7. Коммутируемая схема репликации.
Квази-экспериментальные планы
Квази-экспериментальные планы почти идентичны настоящим экспериментальным планам, но в них отсутствует один ключевой компонент: случайное распределение. Например, в качестве экспериментальной группы используется целый раздел одного класса или одна организация, а в качестве контрольной группы используется другой раздел того же класса или другая организация в той же отрасли. Это отсутствие случайного распределения потенциально приводит к тому, что группы неэквивалентны, например, одна группа лучше владеет определенным содержанием, чем другая группа, скажем, в силу того, что в предыдущем семестре у нее был лучший учитель, что дает возможность отбора.
предвзятость . Таким образом, квазиэкспериментальные планы уступают истинным экспериментальным планам в интервальной валидности из-за наличия различных угроз, связанных с отбором, таких как угроза отбора-созревания (лечебная и контрольная группы взрослеют с разной скоростью), угроза истории отбора (лечение и контрольные группы по-разному подвержены влиянию внешних или исторических событий), угроза отбора-регрессии (лечебная и контрольная группы регрессируют к среднему между предварительным и последующим тестами с разной скоростью), инструментальная угроза отбора (лечебная и контрольная группы по-разному реагируют на измерение), отбор-тестирование (лечебная и контрольная группы по-разному реагируют на предварительное тестирование) и отбор-смертность (лечебная и контрольная группы демонстрируют разные показатели отсева). Учитывая эти угрозы отбора, как правило, предпочтительнее избегать квазиэкспериментальных планов в максимально возможной степени.
Многие настоящие экспериментальные планы могут быть преобразованы в квазиэкспериментальные планы путем исключения случайного назначения.
Например, квазиэквивалентная версия плана контрольной группы до и после тестирования называется планом неэквивалентных групп (NEGD), как показано на рис. 10.8, где случайное распределение R заменено неэквивалентным (неслучайным) распределением N. Аналогично, квазиэкспериментальная версия схемы репликации с коммутацией называется неэквивалентной схемой репликации с коммутацией (см. рис. 10.9).
Рисунок 10.8. НЭГД дизайн.
Рисунок 10.9. Неэквивалентный дизайн коммутируемой репликации.
Кроме того, существует довольно много уникальных неэквивалентных проектов, не имеющих соответствующих настоящих экспериментальных кузенов. Некоторые из наиболее полезных из этих конструкций обсуждаются далее.
Регрессионно-разрывная схема (RD) . Это неэквивалентный план «претест-посттест», в котором субъекты распределяются в лечебную или контрольную группу на основе порогового балла по предпрограммному показателю. Например, тяжелобольные пациенты могут быть отнесены к группе лечения для проверки эффективности нового лекарства или протокола лечения, а пациенты с легкой формой заболевания могут быть отнесены к контрольной группе.
В другом примере учащиеся, отстающие по результатам стандартизированных тестов, могут быть отобраны для участия в коррекционной учебной программе, предназначенной для улучшения их успеваемости, в то время как те, кто набирает высокие баллы по таким тестам, не выбираются из коррекционной программы. Обозначение дизайна может быть представлено следующим образом, где C представляет пороговый балл:
Рисунок 10.10. РД дизайн.
Из-за использования предельной оценки возможно, что наблюдаемые результаты могут быть функцией пороговой оценки, а не лечения, что создает новую угрозу для внутренней валидности. Однако использование критерия отсечения также гарантирует, что ограниченные или дорогостоящие ресурсы распределяются между людьми, которые в них больше всего нуждаются, а не случайным образом среди населения, и в то же время допускает квазиэкспериментальное лечение. Баллы контрольной группы в дизайне RD не служат эталоном для сравнения баллов группы лечения, учитывая систематическую неравноценность между двумя группами.
Скорее, если в контрольной группе нет разрыва между оценками до и после теста, но такой разрыв сохраняется в экспериментальной группе, то этот разрыв рассматривается как свидетельство эффекта лечения.
Проект предварительного тестирования прокси . Этот план, показанный на рис. 10.11, очень похож на стандартный план NEGD (претест-посттест) с одним важным отличием: баллы до теста собираются после введения лечения. Типичное применение этого дизайна — когда исследователь привлекается для проверки эффективности программы (например, образовательной программы) после того, как программа уже запущена, а данные предварительного тестирования недоступны. В таких обстоятельствах лучшим вариантом для исследователя часто является использование другого заранее записанного показателя, такого как средний балл учащихся до начала программы, в качестве косвенного показателя для данных предварительного тестирования. Разновидность прокси-плана предварительного теста заключается в использовании воспоминаний испытуемых о данных предварительного теста после теста, которые могут быть подвержены систематической ошибке при воспоминании, но, тем не менее, могут обеспечивать меру воспринимаемой выгоды или изменения в зависимой переменной.
Рисунок 10.11. Предтестовый дизайн прокси.
Отдельный дизайн образцов до и после испытаний. Этот дизайн полезен, если по какой-либо причине невозможно собрать данные до и после тестирования от одних и тех же испытуемых. Как показано на рис. 10.12, в этой схеме имеется четыре группы, но две группы происходят из одной неэквивалентной группы, а две другие группы — из другой неэквивалентной группы. Например, вы хотите проверить удовлетворенность клиентов новой онлайн-службой, которая реализована в одном городе, но не реализована в другом. В этом случае клиенты из первого города составляют экспериментальную группу, а покупатели из второго города составляют контрольную группу. Если невозможно получить показатели до и после тестирования от одних и тех же клиентов, вы можете измерить удовлетворенность клиентов в один момент времени, внедрить новую программу обслуживания и измерить удовлетворенность клиентов (с другим набором клиентов) после внедрения программы. . Удовлетворенность клиентов также измеряется в контрольной группе в то же время, что и в лечебной группе, но без внедрения новой программы.
Дизайн не особенно силен, потому что вы не можете изучить изменения в оценке удовлетворенности какого-либо конкретного клиента до и после внедрения, но вы можете изучить только средние оценки удовлетворенности клиентов. Несмотря на более низкую внутреннюю валидность, этот план все еще может быть полезным способом сбора квазиэкспериментальных данных, когда данные до и после тестирования недоступны для одних и тех же испытуемых.
Рисунок 10.12. Отдельный дизайн образцов до и после тестирования.
Схема неэквивалентной зависимой переменной (NEDV) . Это одногрупповой квазиэкспериментальный план до и после проведения с двумя показателями исхода, где теоретически ожидается, что на один показатель будет влиять лечение, а на другой показатель — нет. Например, если вы разрабатываете новую учебную программу по математическому анализу для старшеклассников, эта учебная программа, скорее всего, повлияет на итоговые результаты учащихся по математическому анализу, но не повлияет на результаты по алгебре.
Тем не менее, результаты по алгебре после теста могут варьироваться из-за посторонних факторов, таких как история или взросление. Следовательно, баллы по алгебре до поста можно использовать в качестве контрольной меры, а оценки исчисления до поста можно рассматривать как лечебную меру. Обозначение проекта, показанное на рис. 10.13, обозначает одну группу одним N , за которым следует предварительный тест O 1 и посттест O 2 по математическому анализу и алгебре для одной и той же группы учащихся. Этот план имеет слабую внутреннюю валидность, но его преимущество заключается в том, что не нужно использовать отдельную контрольную группу.
Интересным вариантом схемы NEDV является модель, соответствующая схеме NEDV, в которой используется множество переменных результата и теория, объясняющая, насколько сильно лечение повлияет на каждую переменную. Затем исследователь может проверить, соответствует ли теоретическое предсказание фактическим наблюдениям. Этот метод сопоставления с образцом, основанный на степени соответствия между теоретическими и наблюдаемыми образцами, является мощным способом устранения проблем внутренней валидности в исходном проекте NEDV.
Рисунок 10.13. конструкция НЕДВ.
Опасности экспериментальных исследований
Экспериментальные исследования являются одним из самых сложных направлений исследований, и к ним нельзя относиться легкомысленно. Этот тип исследования часто лучше всего подходит для решения множества методологических проблем. Во-первых, хотя экспериментальные исследования требуют теории для формулирования гипотез для проверки, большая часть современных экспериментальных исследований носит атеоретический характер. Без теорий проверяемые гипотезы имеют тенденцию быть случайными, возможно, нелогичными и бессмысленными. Во-вторых, многие инструменты измерения, используемые в экспериментальных исследованиях, не проверяются на надежность и валидность и несопоставимы между исследованиями. Следовательно, результаты, полученные с помощью таких инструментов, также несопоставимы. В-третьих, во многих экспериментальных исследованиях используется неподходящий дизайн исследования, такой как нерелевантные зависимые переменные, отсутствие эффектов взаимодействия, отсутствие экспериментального контроля и неэквивалентные стимулы в группах лечения.
Результаты таких исследований, как правило, лишены внутренней достоверности и вызывают большие подозрения. В-четвертых, методы лечения (задачи), используемые в экспериментальных исследованиях, могут быть разнообразными, несопоставимыми и непоследовательными в разных исследованиях, а иногда и неподходящими для испытуемой группы. Например, студентов бакалавриата часто просят притвориться, что они менеджеры по маркетингу, и выполнить сложную задачу по распределению бюджета, в которой у них нет опыта или знаний. Использование таких несоответствующих задач создает новые угрозы для внутренней валидности (т. е. результат субъекта может быть артефактом содержания или сложности постановки задачи), приводит к не поддающимся интерпретации и бессмысленным выводам и делает интеграцию выводов из разных исследований невозможный.
Планирование надлежащего экспериментального лечения является очень важной задачей при планировании эксперимента, потому что лечение является смыслом экспериментального метода, и его никогда нельзя спешить или пренебрегать им.