Независимая переменная в психологии это: Page not found — DATA SCIENCE

Содержание

Переменные. Психология развития [Методы исследования]

Переменные

Начнем рассмотрение общих принципов с введения некоторых терминов. Психологическое исследование связано с переменными и отношениями между ними. Существует два вида переменных: зависимые и независимые. Зависимые переменные — результирующие — те, показатели которых составляет результат исследования. В первом примере зависимой переменной было количество секунд, в течение которых ребенок заучивал каждую пару; во втором примере зависимой переменной было количество предметов, положение которых смог восстановить по памяти каждый испытуемый. Эти переменные являются зависимыми в том смысле, что вариации их значений зависят от других факторов. Центральной задачей исследователя является выяснение этих факторов. Они в любом случае изменяемы: если бы колебание значений зависимой переменной было бы невозможно, не было бы смысла и проводить исследование.

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(2×2) отдельные группы: молодые люди, видевшие модель, молодые люди, видевшие схему, пожилые люди, видевшие модель, и пожилые люди, видевшие схему.

Выбираемые экспериментатором независимые переменные

Выбираемая экспериментатором независимая переменная – это, как правило, субъектная переменная: IQ, авторитарность, тендер, раса, наличие мужских гормонов или какое-либо иное качество или константная характеристика испытуемого, которую трудно (или вообще невозможно) изменять произвольно. Например, экспериментатор желает оценить влияние авторитарности испытуемого на его способности формирования понятий. Для этой цели экспериментатор может выбрать две группы испытуемых: одна группа будет состоять из людей, получивших высокие оценки в стандартном тестировании на авторитарность, а другая группа – из получивших по этому тесту низкие оценки. Обе группы будут выполнять одинаковые задания, а количество выявленных понятий или скорость выполнения задания станет зависимой переменной.

Обратите внимание на то, что экспериментатор не в силах изменить степень авторитарности испытуемого, но он может выбирать испытуемых, в разной степени обладающих этим качеством. Некоторые психологи-экспериментаторы не считают это исследование настоящим экспериментом, поскольку независимая переменная (в данном случае это субъектная переменная) выбирается до начала испытаний.

Строго говоря, эксперимент в психологии – это исследование, в котором оценивается эффект от произвольного изменения независимой переменной в процессе испытания. Однако использование субъектных переменных (неизменяемых самих по себе) как полноправных независимых переменных оказалось очень полезным методом в психологических исследованиях.

С практической точки зрения некоторые важные вопросы психологии, такие как исследования психологических и социальных особенностей в зависимости от тендера, типа личности, расы, возраста, социального статуса и других факторов, возможно экспериментально изучать только с использованием подобных переменных. Сейчас мы рассмотрим пример эксперимента, в котором ставилась задача выяснить, существует ли различие в математических способностях в зависимости от тендера.

В исследовании, проведенном Бенбоу и Стэнли, использовалась субъектная переменная – тендер, а целью эксперимента было выявление возможного различия математических способностей у мальчиков и девочек. Исследователи отобрали по школьным отметкам 9927 учащихся седьмых и восьмых классов с равным объемом пройденной школьной программы.

Затем им был предложен тест на проверку академических способностей. В математической части теста средняя оценка мальчиков была значительно выше средней оценки девочек. Кроме того, более 5% мальчиков имели оценку 600 баллов (из возможных 800), тогда как ни одна девочка не имела оценки выше 600 баллов.

Исследователи также сообщили о максимальных оценках. Максимальная оценка мальчика была на 190 баллов выше максимальной оценки девочки. Эти результаты можно ставить под сомнение, но исследователи настаивают на их объективности и считают, что одной из целей научных исследований должно стать изучение причин данного явления.

Можно привести много примеров субъектных переменных, использовавшихся в качестве независимых. Например, детям состоятельных и бедных родителей предлагали сложить картинки из 10- или 25-центовых монет с целью изучения взаимосвязи между экономическими условиями жизни детей и их отношением к размерам денежных сумм.

Во многих экспериментах сравнивается эффективность выполнения мужчинами и женщинами тех или иных заданий. Кроме того, проводились сопоставления количества случаев заболеваний раком легких у курящих и некурящих людей. Иногда в таких исследованиях применяется корреляционный анализ, в котором, например, заболеваемость раком легких сопоставляется с количеством употребления сигарет.

Однако некоторые критики корреляционного метода указывают, что частота случаев совпадения двух явлений, например заболеваемости раком легких и количества выкуренных сигарет, еще не говорит о существовании причинно-следственной связи между этими событиями, и, чтобы ее установить, необходимы другие исследования.

Длящаяся в США уже много лет борьба с угрозой здоровью в связи с курением – это всего лишь один пример многочисленных проблем, которые ученые изучают с помощью субъектных переменных и корреляционного метода.

Что такое зависимые и независимые переменные? (Примеры) / наука | Thpanorama

зависимые и независимые переменные они являются двумя основными переменными любого эксперимента или исследования. Независимый (VI) — это тот, который изменяется или контролируется для изучения его влияния на зависимую переменную (VD). Зависимым является переменная, которая исследуется и измеряется.

Затем их можно рассматривать как причину (независимая переменная) и следствие (зависимая переменная). Независимый контролируется экспериментатором, в то время как зависимый изменяется в ответ на независимый. Давайте приведем пример: 

Мы хотим провести исследование, чтобы изучить влияние потребления алкоголя на артериальное давление. Количество алкоголя, потребляемого ежедневно, будет независимой переменной (причина), а кровяное давление будет зависимой переменной (эффект).

Другие примеры:

-Влияние табака на физическое сопротивление. Употребление табака (VI), физическая устойчивость (DV).

-Влияние потребления сахара на вес. Потребление сахара (VI), вес (VD).

В этой статье о научном методе вы можете узнать больше о том, как эти переменные используются в научных исследованиях.

Понятие независимой переменной и зависимой переменной

Независимая переменная

Независимая переменная (VI) — это та, которая изменяется или управляется, чтобы увидеть ее влияние на зависимую переменную (VD). Например, в исследовании мы хотим измерить влияние роста на вес. Рост VI, а вес VD.

Он может стоять сам по себе и не подвержен влиянию того, что делает экспериментатор, или другой переменной в том же эксперименте; отсюда и его название «независимый».

Это переменная, которая может систематически обрабатываться или обрабатываться экспериментатором, чьи контролируемые изменения оказывают непосредственное влияние на зависимую переменную.

Говоря с математической точки зрения, они являются входными элементами уравнения или модели исследования и представлены на оси абсцисс (х) на графике..

Другими словами, это предполагаемая «причина» в изучаемых отношениях. Как правило, в качестве независимой переменной выбирается только один, чтобы избежать влияния нескольких факторов на зависимую переменную одновременно..

Если бы это произошло, было бы трудно определить и измерить, какая из модификаций в «независимых» переменных вызывает изменения в наблюдаемом поведении.

Независимая переменная также известна как контролируемая переменная или прогностическая переменная в зависимости от типа исследования.

Зависимая переменная

Зависимая переменная (VD) — это та, на которую влияет независимая переменная (VD). Речь идет об эффекте, о том, что измеряется. Например, в исследовании вы хотите измерить количество солнца, которое получает растение, и его высоту. Количество солнца является VI, является причиной. Высота растения будет RV, эффект, который измеряется.

В центре внимания исследования в целом, в котором экспериментатор фокусирует свои наблюдения и измерения, чтобы увидеть, как его поведение реагирует на контролируемые изменения. Другими словами, это предполагаемый «эффект» изученных отношений.

Он представлен на оси ординат (y) графа, поскольку они являются выходными элементами функциональной модели или уравнения. Наблюдаемые изменения в этой переменной тщательно регистрируются как фундаментальная часть результатов эксперимента..

В зависимости от типа исследования, он также может быть известен как экспериментальная переменная, переменная измерения или переменная отклика.

Определение зависимых и независимых переменных (с примерами)

Простое название «зависимый» или «независимый» может создать впечатление, что ему не нужно больше объяснений, чтобы понять его природу, поскольку его определения кажутся очень простыми и универсальными..

Особенно в социальных или поведенческих науках правильная идентификация учебных переменных может быть запутанной или не столь очевидной. По этой причине чрезвычайно важно управлять различиями, чтобы гарантировать, что результаты актуальны и значимы

Многие ученые не рекомендуют использовать термины «зависимый» и «независимый» для исследований, которые не являются экспериментальными или не соответствуют научному методу..

Несмотря на это, они все еще являются частью методологического подхода, наиболее часто используемого в социальных исследованиях..

Следующее упражнение — быстрый способ идентифицировать или дифференцировать выбранные переменные, вставляя имена переменных исследования в предложение таким образом, чтобы это имело смысл:

  • The / Theнезависимая переменная] вызывает изменение в [the]зависимая переменная], и это невозможно для него / нее [зависимая переменная] может вызвать изменения в [the]независимая переменная].

примеров

1 Используя следующие 2 переменные исследования, «положительные комментарии» и «самооценка», с предлагаемым упражнением, следует читать следующим образом: Положительные комментарии вызывают изменение самооценки, и самооценка не может вызвать изменения в положительные отзывы.

С более логичной и научной точки зрения предыдущее предложение имеет большой смысл и работает, чтобы проиллюстрировать идентификацию и различие между зависимыми и независимыми переменными..

Как указывалось в предыдущих пунктах, с гораздо более глубоким исследованием с социальной или психологической точки зрения, можно было бы обсудить случаи, когда наличие хорошей самооценки может оказать положительное влияние на людей, что может привести к положительным комментариям..

2- В «Воздействии большего количества солнечного света повышается уровень счастья у работников, которые весь день остаются в закрытых офисах», при использовании предлагаемого упражнения воздействие солнца будет как независимая переменная, а уровень счастья будет зависеть от.

Независимость может контролироваться с помощью времени воздействия (часы, дни, недели), а зависимость — с множественной шкалой, когда работников спрашивают в конце дня, как они себя чувствуют..

3-В вопросе «Каковы преимущества или ухудшение социальных сетей у детей?», Социальные сети могут быть четко определены как независимая переменная, поскольку предполагается, что она оказывает благотворное или усугубляющее влияние на детей. Этот эффект является тем, что предлагается в качестве объекта исследования, поэтому он является зависимой переменной.

4- Сколько воды течет через кран в разных отверстиях ?: Независимой переменной будет открытие водяного крана, контролируемое как закрытое, мало открытое, полуоткрытое и полностью открытое. Зависимой переменной будет поток воды, измеряемый в литрах в минуту.

5 Электродвигатель вращается быстрее за счет увеличения напряжения: напряжение электричества регулируется в вольтах, независимая переменная. Скорость вращения измеряется в оборотах в минуту, зависимая переменная.

ссылки
  1. Karl L. Wuensc (2004). Независимые переменные и зависимые переменные. Университет Восточной Каролины — факультет психологии. Получено из core.ecu.edu.
  2. Роберт В. Лабари (2017). Организация вашей исследовательской работы по общественным наукам: независимые и зависимые переменные. Университет Южной Калифорнии — Библиотеки USC — Руководства по исследованиям. Получено с libguides.usc.edu.
  3. Тодд Хельменстин (2017). В чем разница между независимыми и зависимыми переменными? Независимые и зависимые переменные. ThoughtCO. Получено с мысли.
  4. Графика Totorial Какие независимые и зависимые переменные? Восстановлено из nces.ed.gov.
  5. Офис Исследовательской Целостности (ORI). Пример случая для независимых и зависимых переменных. Примеры учебной программы ORI — основные концепции исследований. Получено от ori.hhs.gov.
  6. Наука Друзья. Переменные в вашем проекте Ярмарка науки. Получено с сайта sciencebuddies.org.
  7. Andale (2014). Зависимая переменная: определение и примеры / Независимая переменная (переменная обработки) Определение и использование. Статистика Как. Получено от statisticshowto.com.

Онлайн-тесты на oltest.ru: Экспериментальная психология

Онлайн-тестыТестыФилософия и психологияЭкспериментальная психологиявопросы

136. Документ, предназначенный для регистрации последовательности событий в исследовании, называется:
протоколом (дневником)

137. Документ, устанавливающий последовательность и координацию в выполнении отдельных этапов, процедур, операций психологического исследования, называется:

сетевым графиком

138. Дополнительная переменная, которая в факторном эксперименте становится второй основной, называется:
контрольной

139. Дополнительная переменная, особо значимая для эксперимента, называется:
ключевой

140. Доступность, преимущественное использование в тексте простых слов и выражений — это:
ясность

141. Единственная зависимая переменная, на которую оказывает влияние независимая переменная, называется:
базисной

142. Если в последующей обработке полученной в ходе эксперимента психологической информации предусмотрен корреляционный анализ, то объем выборки должен быть не менее __________________ человек.
30-35

143. Если зависимая переменная не чувствительна к изменению независимой переменной, то говорят о(-б):
отсутствии зависимости

144. Если исследователь хочет нагляднее представить соотношение между различными величинами, например, доли испытуемых с разными качественными особенностями (количество мужчин и женщин), то ему целесообразнее использовать:

диаграмму

145. Если не сообщать испытуемому гипотезу исследования или дать ложную, а также знакомить с инструкциями как можно более безразличным тоном, то можно избежать эффекта
Хотторна

146. Если увеличению значений независимой переменной соответствует изменение зависимой переменной, то говорят о(-б):
монотонно возрастающей зависимости

147. Если увеличению значений независимой переменной соответствует уменьшение уровня зависимой переменной, то говорят о(-б):
монотонно убывающей зависимости

148. Естественнонаучный подход ориентирует психологов на исследование:
внешне наблюдаемой активности человека и животных — поведения

149. Естественный эксперимент (исследование), или полевое исследование, — это эксперимент, проводящийся …

для изучения связи между реальными переменными в повседневной жизни

150. Житейское представление о душе возникает на основе __________________ знаний.
обыденных



Управляемые и субъективные переменные — Учись Как На Парах!

Все независимые переменные, которыми управляют в ходе исследования, можно разделить на три пересекающиеся категории: Ситуативные, рабочие и инструктивные переменные.

Ситуативные переменные — это различные особенности окружения, создаваемого для участников эксперимента. Например, если ученый, проводя исследование готовности людей оказывать помощь, хочет выявить влияние количества наблюдателей на вероятность оказания помощи, то он может создать ситуацию, в которой участники встречаются с человеком, которому нужна помощь. В одних случаях участник один встречает человека, нуждающегося в помощи, а в других — участник и пострадавший могут быть окружены группой из трех или шести наблюдателей. В этом случае в качестве ситуативной независимой переменной может выступать количество людей, способных оказать помощь, не считая участника эксперимента, а ее значениями будут ноль, три и шесть (число наблюдателей).

Иногда экспериментаторы изменяют вид работы, выполняемой участниками. Один из способов управления Рабочими переменными — давать для выполнения группам участников разные виды заданий. Например, в исследованиях по когнитивной психологии, чтобы определить наиболее распространенные виды ошибок, участников могут попросить решить несколько разных логических задач. Аналогично лабиринты могут различаться по уровню сложности, при исследовании восприятия могут использоваться разные виды иллюзий и т. д.

Инструктивными переменными Можно управлять, попросив разные группы участников по-разному выполнить одно задание. Например, в ходе исследования памяти участникам, которым показывают один и тот же список слов, можно дать разные инструкции по способу запоминания. Одних можно попросить создавать визуальные образы для слов, других — устанавливать ассоциации между их смежными парами, а третьих — просто повторять каждое слово по три раза.

В одном исследовании можно также комбинировать различные виды независимых переменных. При исследовании влияния числа людей, их мотивации и сложности задания на способность к его решению одних участников можно поместить в большие, а других — в маленькие комнаты, тем самым воздействуя на фактор скопления людей с помощью ситуативной переменной размера комнаты. Далее, одним участникам в каждой комнате можно выдать сложные кроссворды, а другим — более легкие. Кроме того, с помощью инструктивной переменной можно воздействовать на мотивацию, сказав одним участникам, что они получат $1 за кроссворд, а другим — $5.

Выбираема экспериментатором независимая переменная – это, как правило, субъективная переменная:IQ, авторитарность, гендер, расса, наличие мужских гормонов или какое-либо иное качество или константная характеристика испытуемого, которую трудно (или вообще невозможно) изменять произвольно.

При использовании в исследовании субъектных переменных экспериментатор не имеет возможности управлять ими непосредственно, поэтому он Отбирает Людей для эксперимента на основании присущих им свойств.

При использовании субъективных переменных экспериментатор также может варьировать определенный фактор (т. е. отбирать участников, имеющих конкретные характеристики), но не может поддерживать все остальные факторы постоянными. Если в ходе такого исследования возникает различие между группами, то мы не можем сказать, что его Причиной Является субъективная переменная. В аспекте условий причинно-следственной связи это значит, что если независимая переменная предшествует зависимой и ковариирует с ней, то нельзя исключить возможность альтернативного объяснения их взаимосвязи, поскольку отсутствует контроль за некоторыми внешними факторами. При наличии субъективных переменных мы можем говорить лишь о том, что результаты групп различаются по зависимому показателю.

Записи по теме

Что такое независимая переменная?

Что такое независимая переменная?

Независимая переменная (IV) — это характеристика психологического эксперимента, которой манипулируют или изменяют исследователи, а не другие переменные эксперимента.

Например, в эксперименте, изучающем влияние учебы на результаты тестов, учеба будет независимой переменной. Исследователи пытаются определить, приводят ли изменения независимой переменной (учеба) к значительным изменениям зависимой переменной (результаты теста).

Идентификация независимой переменной

Если у вас возникли проблемы с определением независимых переменных эксперимента, вам могут помочь следующие вопросы:

  • Это та переменная, которой манипулируют экспериментаторы?
  • Пытаются ли исследователи определить, как переменная влияет на другую переменную?
  • Переменная не может быть изменена, но не зависит от других переменных в эксперименте?

Исследователи заинтересованы в изучении влияния независимой переменной на другие переменные, которые известны как зависимые переменные (DV).Независимая переменная — это переменная, которой исследователи либо манипулируют (например, количество чего-либо), либо уже существует, но не зависит от других переменных (например, возраста участников).

Типы

Там могут быть разные типы независимых переменных. Все независимые переменные в конкретном эксперименте зависят от гипотезы и того, что исследуют экспериментаторы.

Независимые переменные также имеют разные уровни.В некоторых экспериментах может быть только один уровень IV. В других случаях можно использовать несколько уровней IV, чтобы посмотреть на диапазон эффектов, которые может иметь переменная.

Например, в эксперименте по влиянию типа диеты на потерю веса исследователи могут рассмотреть несколько различных типов диеты. Каждый тип диеты, на который обращают внимание экспериментаторы, будет представлять собой разный уровень независимой переменной, в то время как потеря веса всегда будет зависимой переменной.

Использование

Чтобы понять, как независимая переменная используется в экспериментах, может быть полезно посмотреть на несколько разных примеров.

В организациях

Исследователь хочет определить, влияет ли цвет офиса на производительность труда. В эксперименте одна группа рабочих выполняет задание в желтой комнате, а другая — в синей. В этом примере цвет офиса является независимой переменной.

На рабочем месте

Бизнес хочет определить, приводит ли предоставление сотрудникам большего контроля над тем, как выполнять свою работу, к повышению удовлетворенности работой.В ходе эксперимента одной группе рабочих дается большой вклад в то, как они выполняют свою работу, а другой группе — нет. Объем вклада рабочих в свою работу является независимой переменной в этом примере.

В исследованиях в области образования

Педагогов интересует, может ли участие во внешкольных занятиях по математике повысить баллы на стандартизированных экзаменах по математике. В эксперименте одна группа учащихся дважды в неделю посещает внеклассные занятия с репетиторами, а другая группа не получает такой дополнительной помощи.В этом случае участие во внешкольных занятиях по математике является независимой переменной.

В исследованиях психического здоровья

Исследователи хотят определить, приведет ли новый тип лечения к снижению тревожности у пациентов, живущих с социальной фобией. В эксперименте некоторые добровольцы получают новое лечение, другая группа получает другое лечение, а третья группа не получает никакого лечения. Независимой переменной в этом примере является тип терапии.

Воздействие

Иногда изменение независимых переменных приводит к изменению зависимых переменных.В других случаях исследователи могут обнаружить, что изменения независимых переменных не влияют на измеряемые переменные.

В начале эксперимента исследователям важно оперативно определить независимую переменную. Рабочее определение точно описывает, что такое независимая переменная и как она измеряется. Это помогает гарантировать, что экспериментаторы точно знают, на что они смотрят или манипулируют, что позволяет им измерить это и определить, вызывает ли IV изменения в DV.

Советы и рекомендации

Если вы разрабатываете эксперимент, вот несколько советов по выбору независимой переменной (или переменных):

  • Выберите независимые переменные, которые, по вашему мнению, вызовут изменения в другой переменной. Сформулируйте гипотезу о том, что вы ожидаете.
  • Посмотрите примеры других экспериментов и определите различные типы независимых переменных.
  • Сохраняйте контрольную группу и экспериментальные группы схожими по другим характеристикам, но различайте только обработку, которую они получают с точки зрения независимой переменной. Например, ваша контрольная группа не получит лечения или изменений в независимой переменной, в то время как ваша экспериментальная группа получит лечение или другой уровень независимой переменной.

Возможные ловушки

Также важно знать, что могут быть другие переменные, которые могут повлиять на результаты эксперимента. Два других типа переменных, которые могут повлиять на результат, включают:

  • Посторонние переменные : Это переменные, которые могут повлиять на отношения между независимой переменной и зависимой переменной; экспериментаторы обычно пытаются идентифицировать и контролировать эти переменные.
  • Вмешивающиеся переменные : Когда посторонняя переменная не может контролироваться в эксперименте, она называется вмешивающейся переменной.

Посторонние переменные могут также включать характеристики спроса (которые являются подсказками о том, как должны реагировать участники) и эффекты экспериментатора (когда исследователи случайно дают подсказки о том, как отреагирует участник).

Независимая переменная

Что такое переменная?

Любой фактор, который может принимать различные значения в эксперименте, является научной переменной.

Например, в эксперименте по изучению эффективности новой программы обучения переменными могут быть:

  • Итоговые результаты тестов
  • Возраст учащегося
  • Время, затраченное на программу обучения
  • Время выполнения заключительного теста
  • Студент пол
  • Оценка программы обучения учащимися

В зависимости от того, как исследователь использует все переменные в эксперименте, перечисленные выше могут быть либо зависимыми, либо независимыми переменными.

План исследования определяет, какие переменные будут подвергаться манипуляциям, а какие будут измеряться в результате этих манипуляций.

Что такое независимая переменная?

Независимая переменная является «независимой», поскольку ее изменение не зависит от изменения другой переменной в эксперименте/исследовательском проекте. Независимая переменная контролируется или изменяется только исследователем. Этот фактор часто является исследовательским вопросом/гипотезой, лежащей в основе результатов эксперимента.

В приведенном выше примере исследователь, возможно, хотел посмотреть, повысилось ли участие в программе обучения на итоговом тесте учащихся.

Мини-викторина 1

Сможете ли вы определить независимую переменную в этом эксперименте?

  1. Оценка за тест
  2. Время, потраченное на программу обучения
  3. Участие в программе обучения

Как вы думаете, правильно? Ответ находится внизу статьи.

Сколько независимых переменных вы тестируете?

Часто в эксперименте тестируется не более одной или двух независимых переменных, иначе трудно определить влияние каждой из них на окончательные результаты. Зависимых переменных может быть несколько, потому что манипулирование независимой переменной может влиять на множество разных вещей.

Например, в эксперименте по проверке воздействия определенного удобрения на рост растений можно измерить высоту, количество плодов и средний вес полученных плодов.Все это действительные поддающиеся анализу факторы, возникающие в результате манипулирования одной независимой переменной, количеством удобрений.

Возможные сложности независимой переменной

Термин «независимая переменная» часто вызывает путаницу; многие люди предполагают, что имя означает, что переменная не зависит от каких-либо манипуляций. Название возникает из-за того, что переменная изолирована от любого другого фактора, что позволяет экспериментальным манипуляциям получать результаты, поддающиеся анализу.

Полезным сокращением является СУХАЯ СМЕСЬ. Это помогает вам помнить, какую осью построить ваши данные Если вам нужно нарисовать график:

  • D — зависимый
  • R — Отвечая
  • Y — Y-Axis
  • 0
    • м — Манипулируемая
    • I — Независимая
    • X — Ось X

    Некоторые исследовательские работы, кажется, дают результаты, манипулирующие более чем одной экспериментальной переменной, но обычно это ложное впечатление.

    Каждая управляемая переменная, вероятно, сама по себе является экспериментом, одной из областей, где слова «эксперимент» и «исследование» различаются. Исследователю просто удобнее объединить их в одну статью и обсудить общие результаты.

    Вышеупомянутый исследователь может также изучить влияние температуры или количества воды на рост, но это должно быть выполнено в виде дискретных экспериментов, а в конце будут объединены только заключение и обсуждение.

    Примеры независимой переменной

    Антирасистский эксперимент Джейн Эллиотт

    Знаменитый эксперимент учительницы третьего класса Джейн Эллиотт включал в себя разделение ее класса на две группы: голубоглазых и кареглазых детей.Она предоставила голубоглазым детям дополнительные привилегии и подчеркнула, насколько они выше кареглазых, которые теперь были «группой меньшинства».

    В результате у кареглазых детей снизилась уверенность в себе, успеваемость и увеличилось количество издевательств. Однако, когда она позже назвала группу голубоглазых низшими, эти эффекты изменились на противоположные.

    Здесь независимой переменной был статус группы, т. е. находились ли дети в привилегированной группе или нет. Это имело различные наблюдаемые последствия для детей.Важно отметить, что цвет глаз детей был , а не в качестве независимой переменной здесь. Цвет глаз был выбран учителем произвольно, чтобы провести параллели с расизмом и предрассудками.

    Мини-викторина 2

    Можете ли вы определить возможную зависимую переменную в этом эксперименте?

    1. Уровень травли
    2. Успеваемость
    3. Уровень уверенности
    4. Все вышеперечисленное

    Как вы считаете, правильно? Ответ находится внизу статьи.

    Эксперимент с куклой Бандура Бобо

    В эксперименте с куклой Бандура Бобо независимой переменной было то, подвергались ли дети воздействию агрессивного взрослого или пассивного взрослого.

    Этот эксперимент является ярким примером того, как концепция экспериментальных переменных может стать немного сложной. Бандура также изучил различия между мальчиками и девочками, используя пол в качестве независимой переменной. Конечно, это нарушает правила использования только одной управляемой переменной!

    На самом деле, это яркий пример одновременного проведения нескольких экспериментов.Если вы изучите структуру плана исследования, то увидите, что Эксперимент с куклой Бобо должен был называться «Эксперименты с куклой Бобо».

    На самом деле это было четыре эксперимента, каждый со своей гипотезой и переменными, которые проводились одновременно. Было бы дорого и, возможно, неэтично тестировать детей четыре раза, и, если бы каждый раз использовались одни и те же дети, их поведение могло измениться при повторении.

    Тщательный дизайн позволил Бандуре проверить различные гипотезы в рамках одного исследования.

    Мини-викторина 3

    Сможете ли вы определить отдельные независимые переменные в этом эксперименте? Выбери два.

    1. Наличие или отсутствие куклы Бобо
    2. Пол ролевых моделей
    3. Агрессивность ролевых моделей
    4. Количество детей

    Ответ внизу статьи.

    Мини-викторина Ответы:

    Мини-викторина 1

    Можете ли вы определить независимую переменную в этом эксперименте?

    Вариант 3.Участие в программе обучения .

    Исследователь может манипулировать переменной, указывающей, участвовали ли учащиеся в программе, а затем измерять результаты, например, их баллы на финальном тесте.

    Мини-викторина 2

    Можете ли вы определить возможную зависимую переменную в этом эксперименте?

    Вариант 4. Все вышеперечисленное.

    В ходе эксперимента измерялось общее поведение детей. Но это можно было бы разбить на отдельные зависимые переменные, например успеваемость, уровень травли или уровень уверенности.

    Мини-викторина 3

    Сможете ли вы определить отдельные независимые переменные в этом эксперименте? Выбери два.

    Вариант 2 и 3. Пол ролевых моделей и агрессивность ролевых моделей.

    Бандура интересовался, будет ли ребенок подражать своему образцу для подражания, но он также хотел узнать, будет ли ребенок с большей вероятностью подражать им, если они одного пола.

    Множественные независимые переменные – Методы исследования в психологии – 2-е канадское издание

    1. Объясните, почему исследователи часто включают в свои исследования несколько независимых переменных.
    2. Определение факторного плана и использование таблицы факторного плана для представления и интерпретации простых факторных планов.
    3. Различать основные эффекты и взаимодействия, узнавать и приводить примеры каждого из них.
    4. Нарисуйте и интерпретируйте гистограммы и линейные графики, показывающие результаты исследований с простыми факторными планами.

    Так же, как исследования в области психологии обычно включают несколько зависимых переменных, они также часто включают несколько независимых переменных.Шналл и ее коллеги изучали влияние как отвращения, так и сознания частного тела в одном и том же исследовании. Включение исследователями нескольких независимых переменных в один эксперимент дополнительно иллюстрируется следующими фактическими заголовками из различных профессиональных журналов:

    • Влияние временной задержки и ориентации на тактильное распознавание объектов
    • Открытие закрытых умов: совокупное влияние межгруппового контакта и потребности в закрытии на предрассудки
    • Влияние ожиданий и преодоления на вызванное болью намерение закурить
    • Влияние возраста и рассеянного внимания на спонтанное узнавание
    • Влияние уменьшенного размера продуктов питания и размера упаковки на потребительское поведение сдерживающих и не ограничивающих едоков

    Как включение нескольких зависимых переменных в один и тот же эксперимент позволяет ответить на большее количество вопросов исследования, так и включение нескольких независимых переменных в один и тот же эксперимент.Например, вместо того, чтобы проводить одно исследование влияния отвращения на моральное суждение, а другое — влияние сознания частного тела на моральное суждение, Шналль и его коллеги смогли провести одно исследование, в котором были рассмотрены оба вопроса. Но включение нескольких независимых переменных также позволяет исследователю ответить на вопросы о том, зависит ли влияние одной независимой переменной от уровня другой. Это называется взаимодействием между независимыми переменными. Шналл и ее коллеги, например, наблюдали взаимодействие между отвращением и сознанием частного тела, потому что эффект отвращения зависел от того, были ли у участников высокие или низкие уровни сознания частного тела.Как мы увидим, взаимодействия часто являются одним из самых интересных результатов психологических исследований.

    Обзор

    Безусловно, наиболее распространенным подходом к включению нескольких независимых переменных в эксперимент является факторный план. В факторном плане каждый уровень одной независимой переменной (которую также можно назвать фактором ) объединяется с каждым уровнем других для получения всех возможных комбинаций. Таким образом, каждая комбинация становится условием эксперимента.Представьте, например, эксперимент по влиянию использования мобильного телефона (да или нет) и времени суток (день или ночь) на способность управлять автомобилем. Это показано в таблице факторного дизайна на рисунке 8.1. Столбцы таблицы представляют использование сотового телефона, а строки — время суток. Четыре ячейки таблицы представляют четыре возможные комбинации или условия: использование сотового телефона днем, неиспользование сотового телефона днем, использование сотового телефона ночью и неиспользование сотового телефона ночью.Этот конкретный план называется факторным планом 2 × 2 (читается «два на два»), потому что он объединяет две переменные, каждая из которых имеет два уровня. Если бы одна из независимых переменных имела третий уровень (например, использование портативного сотового телефона, использование сотового телефона с функцией громкой связи и отсутствие использования сотового телефона), то это был бы факторный план 3 × 2, и было бы шесть различных условий. Обратите внимание, что количество возможных условий равно произведению количества уровней. Факторный план 2 × 2 имеет четыре условия, факторный план 3 × 2 — шесть условий, факторный план 4 × 5 — 20 условий и так далее.

    Рисунок 8.1 Таблица факторного плана, представляющая факторный план 2 × 2

    В принципе, факторные планы могут включать любое количество независимых переменных с любым количеством уровней. Например, эксперимент может включать тип психотерапии (когнитивная или поведенческая), продолжительность психотерапии (2 недели или 2 месяца) и пол психотерапевта (женщина или мужчина). Это будет факторный план 2 × 2 × 2 с восемью условиями. На рис. 8.2 показан один из способов представления этой схемы.На практике необычно наличие более трех независимых переменных с более чем двумя или тремя уровнями каждая. Это происходит по крайней мере по двум причинам: во-первых, количество условий может быстро стать неуправляемым. Например, добавление четвертой независимой переменной с тремя уровнями (например, опыт терапевта: низкий, средний или высокий) к текущему примеру сделает его факторным планом 2 × 2 × 2 × 3 с 24 различными условиями. Во-вторых, количество участников, необходимое для заполнения всех этих условий (при сохранении разумной способности обнаруживать реальный основной эффект), может сделать план неосуществимым (дополнительную информацию см. в обсуждении важности адекватной статистической мощности в главе 13). .Поэтому в оставшейся части этого раздела мы сосредоточимся на планах с двумя независимыми переменными. Обсуждаемые здесь общие принципы напрямую распространяются на более сложные факторные планы.

    Рисунок 8.2 Таблица факторного плана, представляющая факторный план 2 × 2 × 2

    Назначение участников условиям

    Напомним, что в простом межсубъектном исследовании каждый участник тестируется только в одном состоянии. В простом внутрисубъектном дизайне каждый участник тестируется во всех условиях.В факторном эксперименте решение о межсубъектном или внутрисубъектном подходе должно приниматься отдельно для каждой независимой переменной. В факторном дизайне между субъектами все независимые переменные манипулируются между субъектами. Например, всех участников можно было протестировать либо при использовании мобильного телефона , либо при использовании мобильного телефона без использования мобильного телефона, либо в течение дня или ночью. Это означало бы, что каждый участник был протестирован в одном и только одном состоянии.В факторном дизайне внутри субъектов все независимые переменные манипулируются внутри субъектов. Всех участников можно было протестировать как при использовании сотового телефона и без использования мобильного телефона, так и днем ​​ и ночью. Это означало бы, что каждый участник был протестирован во всех условиях. Преимущества и недостатки этих двух подходов такие же, как и те, что обсуждались в главе 6. Межсубъектный план концептуально проще, позволяет избежать эффектов переноса и сводит к минимуму время и усилия каждого участника.Внутрисубъектный план более эффективен для исследователя и контролирует посторонние переменные участников.

    Также можно манипулировать одной независимой переменной между субъектами и другой внутри субъектов. Это называется смешанным факторным планом. Например, исследователь может рассматривать использование сотового телефона как внутренний фактор, тестируя одних и тех же участников как при использовании сотового телефона, так и при его отсутствии (уравновешивая порядок этих двух условий).Но он или она может решить рассматривать время дня как фактор между испытуемыми, проверяя каждого участника либо днем, либо ночью (возможно, потому, что для этого требуется, чтобы они пришли на тестирование только один раз). Таким образом, каждый участник этого смешанного плана будет протестирован в двух из четырех условий.

    Независимо от того, является ли план между субъектами, внутри субъектов или смешанным, фактическое распределение участников по состояниям или порядкам состояний обычно выполняется случайным образом.

    Неуправляемые независимые переменные

    Во многих факторных планах одна из независимых переменных является неманипулируемой независимой переменной. Исследователь измеряет его, но не манипулирует им. Исследование Шналля и его коллег является хорошим примером. Одной независимой переменной было отвращение, которым исследователи манипулировали, тестируя участников в чистой или грязной комнате. Другим было собственное телесное сознание, переменная участника, которую исследователи просто измерили.Другим примером является исследование, проведенное Холли Браун и его коллегами, в котором участникам показывали несколько слов, которые позже их просили вспомнить (Brown, Kosslyn, Delamater, Fama, & Barsky, 1999). Независимой переменной, которой манипулировали, был тип слова. Некоторые слова негативно относились к здоровью (например, опухоль, коронарная болезнь), а другие не имели отношения к здоровью (например, выборы, геометрия ). Неманипулируемая независимая переменная заключалась в том, были ли у участников высокие или низкие показатели ипохондрии (чрезмерная озабоченность обычными телесными симптомами).Результатом этого исследования стало то, что участники с высоким уровнем ипохондрии лучше, чем участники с низким уровнем ипохондрии, вспоминали слова, связанные со здоровьем, но они не лучше вспоминали слова, не связанные со здоровьем.

    Такие исследования чрезвычайно распространены, и в отношении них стоит отметить несколько моментов. Во-первых, неманипулируемые независимые переменные обычно являются переменными-участниками (собственное телесное сознание, ипохондрия, самооценка и т. д.), и как таковые они по определению являются межсубъектными факторами.Например, у людей либо низкий уровень ипохондрии, либо высокий уровень ипохондрии; они не могут быть испытаны в обоих этих условиях. Во-вторых, такие исследования обычно считаются экспериментами до тех пор, пока манипулируют хотя бы одной независимой переменной, независимо от того, сколько неманипулируемых независимых переменных включено. В-третьих, важно помнить, что причинно-следственные выводы могут быть сделаны только относительно независимой переменной, которой манипулируют. Например, Шналл и ее коллеги справедливо пришли к выводу, что отвращение повлияло на жесткость моральных суждений их участников, потому что они манипулировали этой переменной и случайным образом распределяли участников по чистой или грязной комнате.Но у них не было бы оснований заключить, что сознание личного тела участников повлияло на жесткость моральных суждений их участников, потому что они не манипулировали этой переменной. Например, может быть так, что строгий моральный кодекс и повышенное внимание к своему телу вызваны какой-то третьей переменной (например, невротизмом). Таким образом, важно знать, какие переменные в исследовании манипулируются, а какие нет.

    Графики результатов факторных экспериментов

    Результаты факторных экспериментов с двумя независимыми переменными можно изобразить в виде графика, представив одну независимую переменную на оси x , а другую представив с помощью различных видов столбцов или линий.(Ось y всегда зарезервирована для зависимой переменной.) На рис. 8.3 показаны результаты двух гипотетических факторных экспериментов. На верхней панели показаны результаты дизайна 2 × 2. Время суток (день и ночь) представлено разными точками на оси 90 123 x 90 126, а использование мобильного телефона (нет или да) представлено полосами разного цвета. (Также можно было бы представить использование мобильного телефона на оси x и время суток в виде полос разного цвета. Выбор сводится к тому, какой способ наиболее четко передает результаты.) На нижней панели рисунка 8.3 показаны результаты плана 4 × 2, в котором одна из переменных является количественной. Эта переменная, продолжительность психотерапии, представлена ​​по оси x , а другая переменная (тип психотерапии) представлена ​​линиями другого формата. Это линейный график, а не гистограмма, потому что переменная на оси X является количественной с небольшим количеством различных уровней. Линейные графики также подходят для представления измерений, сделанных за временной интервал (также называемый информацией о временных рядах) по оси x .

    Рисунок 8.3. Два способа построения графика результатов факторного эксперимента с двумя независимыми переменными

    Основные эффекты и взаимодействия

    В факторных планах интерес представляют два вида результатов: главные эффекты и эффекты взаимодействия (которые также называются просто «взаимодействиями»). Главный эффект – это статистическая взаимосвязь между одной независимой переменной и зависимой переменной – усреднение по уровням другой независимой переменной. Таким образом, для каждой независимой переменной в исследовании необходимо учитывать один основной эффект.На верхней панели рисунка 8.3 показан основной эффект использования мобильных телефонов, поскольку эффективность вождения в среднем была выше, когда участники не использовали мобильные телефоны, чем когда они ими пользовались. Синие столбцы в среднем выше красных. Он также показывает основное влияние времени суток, поскольку эффективность вождения днем ​​была лучше, чем ночью — как тогда, когда участники использовали мобильные телефоны, так и когда они не пользовались ими. Основные эффекты не зависят друг от друга в том смысле, что наличие или отсутствие основного эффекта одной независимой переменной ничего не говорит о наличии основного эффекта другой.Нижняя часть рисунка 8.3, например, ясно показывает основной эффект продолжительности психотерапии. Чем дольше психотерапия, тем лучше она работала.

    Существует эффект взаимодействия (или просто «взаимодействие»), когда эффект одной независимой переменной зависит от уровня другой. Хотя это может показаться сложным, у вас уже есть интуитивное понимание взаимодействий. Вас, вероятно, не удивит, например, если вы услышите, что эффект от психотерапии сильнее у людей, сильно мотивированных к изменению, чем у людей, не мотивированных к изменению.Это взаимодействие, потому что эффект одной независимой переменной (независимо от того, получает человек психотерапию или нет) зависит от уровня другой (мотивации к изменению). Шналл и ее коллеги также продемонстрировали взаимодействие, потому что влияние чистоты или беспорядка в комнате на моральные суждения участников зависело от того, было ли у участников низкое или высокое сознание собственного тела. Если у них было высокое сознание собственного тела, то те, кто находился в грязной комнате, выносили более суровые суждения.Если у них было низкое сознание частного тела, тогда не имело значения, была ли комната чистой или грязной.

    Влияние одной независимой переменной может зависеть от уровня другой несколькими различными способами. Это показано на Рисунке 8.4. На верхней панели независимая переменная «В» влияет на уровень 1 независимой переменной «А», но не влияет на уровень 2 независимой переменной «А». (Это очень похоже на исследование Шналль и ее коллег, где наблюдался эффект отвращения к тем, у кого было высокое сознание частного тела, но не к тем, у кого было низкое сознание частного тела.) На средней панели независимая переменная «В» оказывает более сильное влияние на уровень 1 независимой переменной «А», чем на уровень 2. Это похоже на пример с гипотетическим вождением, где влияние использования сотового телефона ночью было сильнее, чем на уровне 2. в течение дня. На нижней панели независимая переменная «В» снова оказывает влияние на оба уровня независимой переменной «А», но эффекты противоположны. На рис. 8.4 показана самая сильная форма такого взаимодействия, называемая перекрестным взаимодействием.Одним из примеров перекрестного взаимодействия является исследование Кэти Гиллиланд о влиянии кофеина на результаты вербальных тестов интровертов и экстравертов (Гиллиленд, 1980). Интроверты работают лучше, чем экстраверты, когда не употребляют кофеин. Но экстраверты работают лучше, чем интроверты, когда они потребляют 4 мг кофеина на килограмм веса тела.

    Рисунок 8.4 Гистограммы, показывающие три типа взаимодействий. На верхней панели одна независимая переменная влияет на один уровень второй независимой переменной, но не на другой.На средней панели одна независимая переменная оказывает более сильное влияние на один уровень второй независимой переменной, чем на другой. На нижней панели одна независимая переменная оказывает противоположное влияние на один уровень второй независимой переменной, чем на другой.

    На рис. 8.5 показаны примеры таких же взаимодействий, когда одна из независимых переменных является количественной, а результаты нанесены на линейный график. Обратите внимание, что при перекрестном взаимодействии две линии буквально «перекрещиваются» друг с другом.

    Рис. 8.5. Линейные графики, показывающие три типа взаимодействий. На верхней панели одна независимая переменная влияет на один уровень второй независимой переменной, но не на другой. На средней панели одна независимая переменная оказывает более сильное влияние на один уровень второй независимой переменной, чем на другой. На нижней панели одна независимая переменная оказывает противоположное влияние на один уровень второй независимой переменной, чем на другой. [Описание изображения]

    Во многих исследованиях основной исследовательский вопрос касается взаимодействия.Исследование Браун и ее коллег было вдохновлено идеей о том, что люди с ипохондрией особенно внимательно относятся к любой негативной информации, связанной со здоровьем. Это привело к гипотезе о том, что люди с высоким уровнем ипохондрии будут вспоминать негативные слова, связанные со здоровьем, более точно, чем люди с низким уровнем ипохондрии, но помнят слова, не связанные со здоровьем, примерно так же, как люди с низким уровнем ипохондрии. И, конечно же, именно это и произошло в этом исследовании.

    • Исследователи часто включают в свои эксперименты несколько независимых переменных.Наиболее распространенным подходом является факторный план, в котором каждый уровень одной независимой переменной комбинируется с каждым уровнем других для создания всех возможных условий.
    • В факторном плане основным эффектом независимой переменной является ее общий эффект, усредненный по всем другим независимым переменным. Для каждой независимой переменной существует один главный эффект.
    • Существует взаимодействие между двумя независимыми переменными, когда эффект одной зависит от уровня другой.Некоторые из наиболее интересных исследовательских вопросов и результатов в психологии касаются именно взаимодействия.
    1. Практика: Вернитесь к пяти заголовкам статей, представленным в начале этого раздела. Для каждого определите независимые переменные и зависимую переменную.
    2. Практика: создайте таблицу факторных расчетов для эксперимента по влиянию комнатной температуры и уровня шума на производительность MCAT. Обязательно укажите, будут ли манипулировать каждой независимой переменной между субъектами или внутри субъектов, и объясните, почему.
    3. Практика: Нарисуйте 8 различных гистограмм, чтобы изобразить каждый из следующих возможных результатов факторного эксперимента 2 x 2:
      • Нет основного эффекта А; нет основного эффекта B; нет взаимодействия
      • Основной эффект А; нет основного эффекта B; нет взаимодействия
      • Нет основного эффекта А; основной эффект Б; нет взаимодействия
      • Основной эффект А; основной эффект Б; нет взаимодействия
      • Основной эффект А; основной эффект Б; взаимодействие
      • Основной эффект А; нет основного эффекта B; взаимодействие
      • Нет основного эффекта А; основной эффект Б; взаимодействие
      • Нет основного эффекта А; нет основного эффекта B; взаимодействие

    Описания изображений

    Рис. 8.5 image description: Три панели, на каждой из которых показан свой рисунок линейного графика. На верхней панели одна линия остается постоянной, а другая поднимается вверх. На средней панели обе линии поднимаются вверх, но с разной скоростью. На нижней панели одна линия идет вниз, а другая вверх, поэтому они пересекаются. [Вернуться к рисунку 8.5]

    Зависимые и независимые переменные

    В аналитических исследованиях в области здравоохранения обычно используется два типа переменных. Независимые переменные — это то, что, как мы ожидаем, повлияет на зависимые переменные.Зависимая переменная — это то, что происходит в результате действия независимой переменной. Например, если мы хотим выяснить, влияют ли высокие концентрации выхлопных газов автомобилей на заболеваемость астмой у детей, выхлопы автомобилей являются независимой переменной, а астма — зависимой переменной.

    Вмешивающаяся переменная или вмешивающаяся переменная влияет на взаимосвязь между независимой и зависимой переменными. Вмешивающейся переменной в примере с автомобильными выхлопами и астмой может быть различное воздействие других факторов, усугубляющих проблемы с дыханием, таких как сигаретный дым или твердые частицы с заводов.Поскольку было бы неэтично подвергать рандомизированную группу людей воздействию высоких уровней выхлопных газов транспортных средств, [1] исследование, сравнивающее две группы населения с различным воздействием выхлопных газов транспортных средств, будет основываться на естественном эксперименте или на ситуации, в которой это уже происходит. по причинам, не связанным с исследователями. В этом естественном эксперименте сообщество, живущее рядом с более высокой концентрацией автомобильных выхлопов, может также жить рядом с фабриками, которые загрязняют окружающую среду или имеют более высокий уровень курения.

    При проведении исследования или анализе статистики исследователи стараются исключить или учесть как можно больше смешанных переменных в своем дизайне исследования или анализе.Вмешивающиеся переменные приводят к систематической ошибке или фактору, который может привести к тому, что оценка будет отличаться от истинного значения генеральной совокупности. Систематическая ошибка — это систематическая ошибка в дизайне исследования, наборе участников, сборе данных или анализе, которая приводит к ошибочной оценке истинного параметра популяции. [2]

    Несмотря на то, что существует много типов предвзятости, два наиболее распространенных типа — это предвзятость выбора и предвзятость информации. Предвзятость отбора возникает, когда процедуры, используемые для отбора субъектов, и другие факторы, влияющие на участие в исследовании, приводят к результату, отличному от того, который был бы получен, если бы в исследование были включены все члены целевой группы. [2]  Например, онлайн-сайт, который оценивает качество работы врачей первичной медико-санитарной помощи на основе отзывов пациентов, может давать рейтинги, подверженные систематической ошибке при отборе. Это связано с тем, что люди, у которых был особенно плохой (или хороший) опыт общения с врачом, с большей вероятностью зайдут на веб-сайт и поставят оценку.

    Информационная предвзятость относится к «систематической ошибке из-за неточного измерения или классификации заболевания, воздействия или других переменных». [3]   Предвзятость припоминания, тип предвзятости информации, возникает, когда участники исследования не помнят информацию, которую они сообщают, точно или полностью.Тема смешения и предвзятости относится к более широкому обсуждению взаимосвязи между корреляцией и причинно-следственной связью. Хотя две переменные могут быть коррелированы, это не означает, что между ними существует причинно-следственная связь.

    Один из способов определить, является ли связь между переменными причинно-следственной, основан на трех критериях дизайна исследования: временное предшествование, означающее, что предполагаемая причина возникает раньше измеряемого эффекта; ковариация причины и следствия, означающая, что существует установленная связь между двумя переменными независимо от причинно-следственной связи; и отсутствие правдоподобных альтернативных объяснений.Возможными альтернативными объяснениями являются другие факторы, которые могут привести к тому, что зависимая переменная окажется под наблюдением. [4] . Эти альтернативные объяснения тесно связаны с концепцией внутренней валидности.

    Предыдущий раздел Следующий раздел

    5.1 Основы эксперимента – методы исследования в психологии

    Цели обучения

    1. Объясните, что такое эксперимент, и определите примеры исследований, которые являются экспериментами, и исследований, которые не являются экспериментами.
    2. Проведите различие между манипулированием независимой переменной и управлением посторонними переменными и объясните важность каждой из них.
    3. Распознавать примеры смешанных переменных и объяснять, как они влияют на внутреннюю валидность исследования.

    Что такое эксперимент?

    Как мы видели ранее в книге, эксперимент  это тип исследования, специально предназначенный для ответа на вопрос о том, существует ли причинно-следственная связь между двумя переменными.Другими словами, вызывают ли изменения независимой переменной изменение зависимой переменной. Эксперименты имеют две основные особенности. Во-первых, исследователи манипулируют или систематически изменяют уровень независимой переменной. Различные уровни независимой переменной называются условиями . Например, в эксперименте Дарли и Латане независимой переменной было количество свидетелей, которые, по мнению участников, присутствовали. Исследователи манипулировали этой независимой переменной, сообщая участникам, что в обсуждении участвовали один, два или пять других студентов, тем самым создавая три условия.Начинающему исследователю легко спутать эти термины, полагая, что в этой ситуации есть три независимых переменных: один, два или пять студентов, участвующих в обсуждении, но на самом деле есть только одна независимая переменная (количество свидетелей) с тремя разные уровни или условия (один, два или пять студентов). Вторая фундаментальная особенность эксперимента заключается в том, что исследователь контролирует или минимизирует изменчивость переменных, отличных от независимой и зависимой переменных.Эти другие переменные называются посторонними переменными . Дарли и Латане проверили всех своих участников в одной комнате, подвергли их одной и той же чрезвычайной ситуации и так далее. Они также случайным образом распределили своих участников по условиям, чтобы три группы были похожи друг на друга с самого начала. Обратите внимание, что хотя слова «манипулирование» и «контроль» имеют схожие значения в повседневном языке, исследователи проводят между ними четкое различие. Они манипулируют независимой переменной, систематически изменяя ее уровни, и контролируют другие переменные, поддерживая их постоянными.

    Управление независимой переменной

    Опять же, манипулировать независимой переменной означает систематически изменять ее уровень, чтобы разные группы участников подвергались воздействию разных уровней этой переменной, или одна и та же группа участников подвергалась воздействию разных уровней в разное время. Например, чтобы увидеть, влияет ли экспрессивное письмо на здоровье людей, исследователь может поручить некоторым участникам писать о травматических переживаниях, а другим — о нейтральных переживаниях.Как обсуждалось ранее в этой главе, различные уровни независимой переменной называются условиями, и исследователи часто дают состояниям короткие описательные имена, чтобы о них было легко говорить и писать. В этом случае состояния можно назвать «травматическим состоянием» и «нейтральным состоянием».

    Обратите внимание, что манипулирование независимой переменной должно включать активное вмешательство исследователя. Сравнение групп людей, различающихся по независимой переменной, до начала исследования — это не то же самое, что манипулирование этой переменной.Например, исследователь, который сравнивает здоровье людей, которые уже ведут дневник, со здоровьем людей, которые не ведут дневник, не манипулировал этой переменной и, следовательно, не проводил эксперимент. Это различие важно, потому что группы, которые уже различаются по одному признаку в начале исследования, скорее всего, будут различаться и по другим признакам. Например, люди, которые предпочитают вести дневники, также могут быть более добросовестными, более интровертными или менее подверженными стрессу, чем люди, которые этого не делают.Следовательно, любое наблюдаемое различие между двумя группами с точки зрения их здоровья могло быть вызвано тем, ведут ли они дневник или нет, или могло быть вызвано любым другим различием между людьми, которые ведут и не ведут дневники. Таким образом, активное манипулирование независимой переменной имеет решающее значение для исключения возможных альтернативных объяснений результатов.

    Конечно, существует множество ситуаций, в которых независимая переменная не может быть изменена по практическим или этическим соображениям, и поэтому эксперимент невозможен.Например, нельзя манипулировать тем, имеют ли люди значительный опыт раннего заболевания или нет, что делает невозможным проведение эксперимента по влиянию раннего опыта болезни на развитие ипохондрии. Это предостережение не означает, что невозможно изучить взаимосвязь между ранним опытом болезни и ипохондрией — только то, что это должно быть сделано с использованием неэкспериментальных подходов. Мы подробно обсудим этот тип методологии далее в книге.

    Независимыми переменными можно манипулировать для создания двух условий, а эксперименты, включающие одну независимую переменную с двумя условиями, часто называют однофакторным двухуровневым планом . Однако иногда можно получить больше информации, добавив в эксперимент дополнительные условия. Когда в эксперименте есть одна независимая переменная, которой манипулируют для создания более двух условий, это называется однофакторным многоуровневым планом . Таким образом, вместо того, чтобы сравнивать состояние, в котором был один свидетель, с состоянием, в котором было пять свидетелей (что представляло бы однофакторный двухуровневый план), Дарли и Латане использовали однофакторный многоуровневый план, манипулируя независимая переменная для получения трех условий (условие одного свидетеля, двух свидетелей и пяти свидетелей).

    Контроль посторонних переменных

    Как мы видели ранее в этой главе, посторонняя переменная – это все, что меняется в контексте исследования, кроме независимых и зависимых переменных. В эксперименте по влиянию выразительного письма на здоровье, например, внешние переменные будут включать переменные участников (индивидуальные различия), такие как их способность писать, их диета и их пол. Они также будут включать переменные ситуации или задачи, такие как время суток, когда участники пишут, пишут ли они от руки или на компьютере, и погода.Посторонние переменные создают проблему, потому что многие из них могут иметь некоторое влияние на зависимую переменную. Например, на здоровье участников будут влиять многие другие факторы, помимо того, занимаются ли они экспрессивным письмом или нет. Этот влияющий фактор может затруднить отделение влияния независимой переменной от влияния посторонних переменных, поэтому важно контролировать посторонних переменных, удерживая их постоянными.

    Посторонние переменные как «Шум»

    Посторонние переменные затрудняют обнаружение влияния независимой переменной двумя способами.Один из них заключается в добавлении к данным изменчивости или «шума». Представьте себе простой эксперимент по влиянию настроения (счастливого или грустного) на количество счастливых детских событий, которые люди могут вспомнить. Участников настраивают на негативное или позитивное настроение (показывая им счастливый или грустный видеоклип), а затем просят вспомнить как можно больше счастливых событий из детства. В двух крайних левых столбцах таблицы 5.1 показано, как могли бы выглядеть данные, если бы не было посторонних переменных, а количество воспоминаний участников о счастливых детских событиях зависело только от их настроения.Каждый участник в состоянии счастливого настроения вспомнил ровно четыре счастливых события детства, а каждый участник в состоянии грустного настроения вспомнил ровно три. Влияние настроения здесь совершенно очевидно. Однако в действительности данные, вероятно, больше походили бы на данные в двух крайних правых столбцах таблицы 5.1. Даже в состоянии счастливого настроения некоторые участники будут вспоминать меньше счастливых воспоминаний, потому что у них меньше возможностей для рисования, они используют менее эффективные стратегии вспоминания или менее мотивированы. И даже в состоянии грустного настроения некоторые участники вспоминали больше счастливых детских воспоминаний, потому что у них было больше счастливых воспоминаний, они использовали более эффективные стратегии вспоминания или были более мотивированы.Хотя средняя разница между двумя группами такая же, как и в идеализированных данных, эта разница гораздо менее очевидна в контексте большей изменчивости данных. Таким образом, одна из причин, по которой исследователи пытаются контролировать посторонние переменные, заключается в том, что их данные больше похожи на идеализированные данные в таблице 5.1, что облегчает обнаружение влияния независимой переменной (хотя реальные данные никогда не выглядят вполне или хорошими).

    Таблица 5.1 Гипотетические бесшумные данные и реальные шумовые данные
    Идеализированные «бесшумные» данные Реалистичные «зашумленные» данные
    Хорошее настроение Грустное настроение Хорошее настроение Грустное настроение
    4 3 3 1
    4 3 6 3
    4 3 2 4
    4 3 4 0
    4 3 5 5
    4 3 2 7
    4 3 3 2
    4 3 1 5
    4 3 6 1
    4 3 8 2
    М = 4 М  = 3 М = 4 М  = 3

    Один из способов контролировать внешние переменные — поддерживать их постоянными.Этот метод может означать сохранение постоянными переменных ситуации или задачи путем тестирования всех участников в одном и том же месте, предоставления им одинаковых инструкций, одинакового обращения с ними и т. д. Это также может означать, что переменные участников остаются постоянными. Например, многие исследования языка ограничивают участников правшами, у которых языковые области обычно изолированы в левом полушарии мозга. У левшей более вероятно, что их языковые области изолированы в правом полушарии головного мозга или распределены по обоим полушариям, что может изменить способ обработки речи и, таким образом, добавить шум к данным.

    В принципе, исследователи могут контролировать внешние переменные, ограничивая участников одной очень конкретной категорией людей, например, 20-летними, гетеросексуалами, женщинами, правшами, специализирующимися на психологии. Очевидным недостатком этого подхода является то, что он снизит внешнюю валидность исследования, в частности, степень, в которой результаты могут быть обобщены за пределами реально изучаемых людей. Например, может быть неясно, применимы ли результаты, полученные на выборке молодых гетеросексуальных женщин, к гомосексуальным мужчинам старшего возраста.Во многих ситуациях преимущества разнообразной выборки (увеличение внешней достоверности) перевешивают уменьшение шума, достигаемое однородной выборкой.

    Посторонние переменные как смешанные переменные

    Второй способ, которым посторонние переменные могут затруднить обнаружение эффекта независимой переменной, заключается в том, что они становятся мешающими переменными. Смешивающая переменная  – это посторонняя переменная, которая различается в среднем на 90 123 по 90 126 уровням независимой переменной (т.т. е. это посторонняя переменная, которая систематически изменяется вместе с независимой переменной). Например, почти во всех экспериментах коэффициенты интеллекта участников (IQ) будут посторонней переменной. Но пока есть участники с более низким и более высоким IQ в каждом условии, так что средний IQ примерно одинаков во всех условиях, тогда такое изменение, вероятно, приемлемо (и даже может быть желательным). Однако было бы плохо, если бы участники в одном состоянии имели в среднем значительно более низкий IQ, а участники в другом состоянии имели бы в среднем значительно более высокий IQ.В этом случае IQ будет смешанной переменной.

    Спутать означает спутать, и именно поэтому смешанные переменные нежелательны. Поскольку они систематически различаются в зависимости от условий — как и независимая переменная — они обеспечивают альтернативное объяснение любой наблюдаемой разницы в зависимой переменной. На рисунке 5.1 показаны результаты гипотетического исследования, в котором участники в хорошем настроении набрали больше баллов в задаче на память, чем участники в плохом настроении.Но если IQ является мешающей переменной — участники с положительным настроением имеют в среднем более высокий IQ, чем участники с отрицательным настроением, — тогда неясно, было ли положительное настроение или более высокий IQ причиной того, что участники с первым состоянием оценка выше. Один из способов избежать смешения переменных — оставить лишние переменные постоянными. Например, можно предотвратить превращение IQ в искажающую переменную, ограничив участников только теми, у кого IQ ровно 100.Но такой подход не всегда желателен по причинам, которые мы уже обсуждали. Второй и гораздо более общий подход — случайное присвоение условий — будет подробно рассмотрен в ближайшее время.

    Рис. 5.1 Гипотетические результаты исследования влияния настроения на память. Поскольку IQ также различается в зависимости от условий, это смешанная переменная.

    Ключевые выводы

    • Эксперимент — это тип эмпирического исследования, включающего манипулирование независимой переменной, измерение зависимой переменной и контроль посторонних переменных.
    • Посторонняя переменная — это любая переменная, отличная от независимой и зависимой переменных. Вмешивающаяся переменная — это посторонняя переменная, которая систематически изменяется вместе с независимой переменной.

    Упражнения

    1. Практика: перечислите пять переменных, которыми исследователь может управлять в ходе эксперимента. Перечислите пять переменных, которыми исследователь не может манипулировать в ходе эксперимента.
    2. Практика: по каждой из следующих тем решите, можно ли изучать эту тему с помощью плана экспериментального исследования, и объясните, почему или почему нет.
      1. Влияние повреждения теменной доли на способность людей выполнять основные арифметические действия.
      2. Влияние клинической депрессии на количество близких друзей.
      3. Влияние группового обучения на социальные навыки подростков с синдромом Аспергера.
      4. Влияние платы людям за прохождение теста IQ на их результаты в этом тесте.

    Переменные

    Переменные

    Автор(ы)

    Хайди Цимер

    Предпосылки

    нет

    Цели обучения

    1. Определение и различие между независимыми и зависимыми переменными
    2. Определение и различие между дискретными и непрерывными переменными
    3. Определение и различие между качественными и количественными переменными

    Независимый и зависимый переменные

    Переменные — это свойства или характеристики какое-то событие, объект или человек, которые могут принимать разные значения или количества (в отличие от констант, таких как π которые не меняются).При проведении исследований экспериментаторы часто манипулировать переменными. Например, экспериментатор может сравнить эффективность четырех типов антидепрессантов. В этом В этом случае переменная — «тип антидепрессанта». Когда экспериментатор манипулирует переменной, она называется независимой Переменная. Эксперимент направлен на определение влияния независимая переменная по избавлению от депрессии.В этом например, избавление от депрессии называется зависимым Переменная. Как правило, независимой переменной манипулируют экспериментатором и его влияние на зависимую переменную измеряются.

    Пример №1: Банка черники замедлить старение? Исследования показывают, что антиоксиданты, содержащиеся в черника может замедлить процесс старения. В этом исследовании, 19-месячных крыс (что эквивалентно 60-летним людям) кормили либо их стандартная диета, либо диета, дополненная черникой, клубничный или шпинатный порошок.Через восемь недель крысы были даются тесты на память и моторику. Хотя все крысы, получавшие добавки, показали улучшение, те, кто принимал черничный порошок, показали самое заметное улучшение.
    1. Что такое независимая переменная? (пищевая добавка: нет, черника, клубника и шпинат)
    2. Какие зависимые переменные? (тест на память и моторику тест)

    Дополнительная информация об исследовании черники

    Пример №2: защищает ли бета-каротин от рака? Добавки бета-каротина считалось, что они защищают от рака.Тем не менее, исследование опубликовано в журнале Национального института рака предполагает это неверно. Исследование проводилось с участием 39 000 женщин в возрасте 45 и выше. Эти женщины были случайным образом распределены для приема бета-каротина. добавка или плацебо, и их здоровье изучалось на протяжении всей их жизни. Уровень рака для женщин, принимавших добавку бета-каротина, систематически не различались от тарифов рака тех женщин принимая плацебо.

    1. Что такое независимая переменная? (добавки: бета-каротин или плацебо)
    2. Что такое зависимая переменная? (возникновение рака)

    Пример №3: правильная яркость? Автомобиль производитель хочет знать, насколько яркими должны быть стоп-сигналы в для того, чтобы свести к минимуму время, необходимое водителю для следующего машину, чтобы понять, что машина впереди останавливается, и ударить тормоза.

    1. Что такое независимая переменная? (яркость стоп-сигналов)
    2. Что является зависимой переменной? (время тормозить)

    Уровни независимой переменной

    Если эксперимент сравнивает экспериментальное лечение с контрольной обработкой, то независимая переменная (тип лечения) имеет два уровня: экспериментальный и контрольный. Если эксперименте сравнивали пять типов диет, затем независимые переменная (тип диеты) будет иметь 5 уровней.В общем, число уровней независимой переменной – количество экспериментальных условия.

    Качественные и Количественные переменные

    Важное различие между переменными находится между качественными переменные и количественные переменные. Качественные переменные – это те, которые выражают качественный атрибут, такой как цвет волос, цвет глаз, религия, любимый фильм, пол и так далее.Значения качественного переменные не подразумевают числовой порядок. Значения переменной «религия» качественно различаться; никакого упорядочивания религий не подразумевается. Качественный переменные иногда называют категориальными переменные. Количественные переменные это те переменные, которые измеряются с точки зрения чисел. Некоторыми примерами количественных переменных являются рост, вес, и размер обуви.

    В исследовании влияния диеты, рассмотренном выше, независимой переменной был тип добавки: нет, клубника, черника и шпинат. Переменная «вид доплаты» качественная переменная; нет ничего количественного в Это. Напротив, зависимая переменная «проверка памяти» является количественной переменной, так как производительность памяти измерялась по количественной шкале (нумерация правильная).

    Дискретный и непрерывный Переменные

    Переменные, такие как количество детей в домохозяйстве называются дискретными переменные, поскольку возможные оценки представляют собой дискретные точки на масштаб. Например, в семье может быть трое детей. или шестеро детей, но не 4,53 ребенка. Другие переменные, такие как «время ответа на вопрос» непрерывны переменных, так как шкала непрерывна и не состоит из дискретные шаги.Время отклика может составлять 1,64 секунды или может быть 1,64237123922121 секунд. Конечно, практичность измерения препятствуют тому, чтобы большинство измеряемых переменных были действительно непрерывный.

    Пожалуйста, ответьте на вопросы:

    обратная связь

    экспериментов | Введение в психологию

    Как вы узнали, единственный способ установить наличие причинно-следственной связи между двумя переменными — это провести научный эксперимент. Эксперимент имеет другое значение в научном контексте, чем в повседневной жизни. В повседневном разговоре мы часто используем его, чтобы описать, как пробуем что-то впервые, например, экспериментируем с новой прической или новой едой. Однако в научном контексте эксперимент имеет четкие требования к планированию и реализации.

    Экспериментальная гипотеза

    Чтобы провести эксперимент, исследователь должен иметь конкретную гипотезу для проверки.Как вы уже знаете, гипотезы могут быть сформулированы либо путем непосредственного наблюдения за реальным миром, либо после тщательного анализа предыдущих исследований. Например, если вы считаете, что детям не следует позволять смотреть программы насилия по телевизору, потому что это приведет к их более агрессивному поведению, то вы, по сути, сформулировали гипотезу, а именно, что просмотр жестоких телевизионных программ заставляет детей вести себя более агрессивно. . Как вы могли прийти к этой конкретной гипотезе? У вас могут быть младшие родственники, которые смотрят мультфильмы, в которых персонажи используют боевые искусства, чтобы спасти мир от злодеев, с впечатляющим набором ударов руками, ногами и оборонительных поз.Вы замечаете, что после просмотра этих программ ваши юные родственники подражают боевому поведению персонажей, изображенных в мультфильме (рис. 1).

    Рисунок 1. Наблюдая подобное поведение сразу после того, как ребенок смотрит жестокие телевизионные программы, вы можете предположить, что просмотр жестоких телевизионных программ приводит к увеличению проявлений жестокого поведения. (кредит: Эмран Кассим)

    Такого рода личные наблюдения часто приводят нас к формулированию конкретной гипотезы, но мы не можем использовать ограниченные личные наблюдения и неофициальные свидетельства для строгой проверки нашей гипотезы.Вместо этого, чтобы выяснить, подтверждают ли данные из реального мира нашу гипотезу, мы должны провести эксперимент.

    Разработка эксперимента

    Самый простой экспериментальный план включает две группы: экспериментальную группу и контрольную группу. Эти две группы созданы одинаковыми, за исключением одного отличия — экспериментальных манипуляций. Экспериментальная группа получает экспериментальную манипуляцию, то есть проверяемое лечение или переменную (в данном случае телевизионные изображения насилия), а контрольная группа — нет.Поскольку экспериментальные манипуляции — единственное различие между экспериментальной и контрольной группами, мы можем быть уверены, что любые различия между ними обусловлены экспериментальными манипуляциями, а не случайностью.

    В нашем примере того, как жестокие телевизионные программы могут повлиять на агрессивное поведение детей, мы предлагаем экспериментальной группе просмотреть жестокие телевизионные программы в течение определенного времени, а затем измерить их агрессивное поведение. Мы измеряем агрессивное поведение в нашей контрольной группе после того, как они смотрят ненасильственные телевизионные программы в течение того же количества времени.Важно, чтобы с контрольной группой обращались так же, как с экспериментальной группой, за исключением того, что контрольная группа не подвергалась экспериментальным манипуляциям. Таким образом, контрольная группа смотрит ненасильственные телевизионные программы столько же времени, сколько и экспериментальная группа.

    Нам также необходимо точно определить или ввести в действие то, что считается насильственным и ненасильственным. Рабочее определение — это описание того, как мы будем измерять наши переменные, и оно важно для того, чтобы позволить другим точно понять, как и что исследователь измеряет в конкретном эксперименте.Осуществляя насильственное поведение, мы можем принять решение учитывать только физические действия, такие как удары ногами или кулаками, как примеры этого поведения, или мы также можем включить гневные вербальные обмены. Что бы мы ни определили, важно операционализировать насильственное поведение таким образом, чтобы любой, кто слышит о нашем исследовании впервые, точно знал, что мы подразумеваем под насилием. Это помогает людям интерпретировать наши данные, а также их способность повторить наш эксперимент, если они захотят это сделать.

    После того, как мы осуществим то, что считается насильственными телевизионными программами, и что считается насильственным поведением со стороны участников нашего эксперимента, нам нужно определить, как мы будем проводить наш эксперимент. В этом случае мы можем предложить участникам посмотреть 30-минутную телевизионную программу (насильственную или ненасильственную, в зависимости от их принадлежности к группе), а затем отправить их на детскую площадку на час, где будет наблюдаться их поведение, а также количество и тип насильственных действий. записывается.

    В идеале люди, которые наблюдают и записывают поведение детей, не знают, кто был отнесен к экспериментальной или контрольной группе, чтобы контролировать предвзятость экспериментатора. Предвзятость экспериментатора относится к возможности того, что ожидания исследователя могут исказить результаты исследования. Помните, что проведение эксперимента требует тщательного планирования, и люди, участвующие в исследовательском проекте, кровно заинтересованы в подтверждении своих гипотез. Если бы наблюдатели знали, какой ребенок находится в какой группе, это могло бы повлиять на то, сколько внимания они уделяли поведению каждого ребенка, а также на то, как они интерпретировали это поведение.Не замечая, к какой группе относится ребенок, мы защищаемся от этих предубеждений. Эта ситуация представляет собой простое слепое исследование , означающее, что одна из групп (участников) не знает, к какой группе они относятся (экспериментальной или контрольной), в то время как исследователь, разработавший эксперимент, знает, какие участники входят в каждую группу.

    В двойном слепом исследовании ни исследователи, ни участники не видят групповых заданий. Зачем исследователю проводить исследование, в котором никто не знает, кто к какой группе относится? Потому что таким образом мы можем контролировать ожидания как экспериментатора, так и участников.Если вы знакомы с выражением «эффект плацебо», у вас уже есть некоторое представление о том, почему это важное соображение. Эффект плацебо возникает, когда ожидания или убеждения людей влияют или определяют их опыт в данной ситуации. Другими словами, простое ожидание того, что что-то произойдет, может привести к тому, что оно произойдет.

    Эффект плацебо обычно описывается с точки зрения проверки эффективности нового лекарства. Представьте, что вы работаете в фармацевтической компании и думаете, что у вас есть новое лекарство, эффективное при лечении депрессии.Чтобы продемонстрировать эффективность вашего лекарства, вы проводите эксперимент с двумя группами: экспериментальная группа получает лекарство, а контрольная группа — нет. Но вы не хотите, чтобы участники знали, получили они препарат или нет.

    Рисунок 2. Предоставление контрольной группе плацебо защищает от систематической ошибки, вызванной ожиданием. (кредит: Элейн и Артур Шапиро)

    Почему? Представьте, что вы являетесь участником этого исследования и только что приняли таблетку, которая, по вашему мнению, улучшит ваше настроение.Поскольку вы ожидаете, что таблетка подействует, вы можете почувствовать себя лучше просто потому, что приняли таблетку, а не из-за того, что в ней содержится какое-либо лекарство — это эффект плацебо.

    Чтобы убедиться, что любое влияние на настроение связано с препаратом, а не с ожиданиями, контрольная группа получает плацебо (в данном случае сахарную таблетку). Теперь все получают таблетки, и снова ни исследователь, ни участники эксперимента не знают, кто получил лекарство, а кто сахарную таблетку.Любые различия в настроении между экспериментальной и контрольной группами теперь можно отнести к самому препарату, а не к предвзятости экспериментатора или ожиданиям участников (рис. 2).

     

    Независимые и зависимые переменные

    В исследовательском эксперименте мы стремимся изучить, вызывают ли изменения в одном элементе изменения в другом. Чтобы достичь этого, мы должны обратить внимание на две важные переменные или вещи, которые можно изменить в любом экспериментальном исследовании: независимая переменная и зависимая переменная.Независимая переменная управляется или контролируется экспериментатором. В хорошо спланированном экспериментальном исследовании независимая переменная является единственным важным отличием между экспериментальной и контрольной группами. В нашем примере того, как жестокие телевизионные программы влияют на проявления агрессивного поведения детьми, независимой переменной является тип программы — жестокой или ненасильственной — которую просматривают участники исследования (рис. 3). Зависимая переменная — это то, что измеряет исследователь, чтобы увидеть, какое влияние оказала независимая переменная.В нашем примере зависимой переменной является количество актов насилия, проявленных участниками эксперимента.

    Рисунок 3. Ожидается, что в ходе эксперимента манипуляции с независимой переменной приведут к изменению зависимой переменной. (кредит «автоматическое оружие»: модификация работы Дэниела Ойнса; кредит «игрушечный пистолет»: модификация работы Эмрана Кассима)

    Мы ожидаем, что зависимая переменная изменится как функция независимой переменной. Другими словами, зависимая переменная зависит от независимой переменной.Хороший способ подумать о взаимосвязи между независимыми и зависимыми переменными — ответить на следующий вопрос: какое влияние независимая переменная оказывает на зависимую переменную? Возвращаясь к нашему примеру, какое влияние оказывает получасовой просмотр жестоких или ненасильственных телевизионных программ на количество случаев проявления физической агрессии на игровой площадке?

     

    Выбор и назначение участников эксперимента

    Теперь, когда наше исследование разработано, нам нужно получить выборку людей для включения в наш эксперимент.В нашем исследовании участвуют люди, поэтому нам нужно определить, кого включить. Участники являются субъектами психологических исследований, и, как следует из названия, лица, вовлеченные в психологические исследования, активно участвуют в этом процессе. Часто в проектах психологических исследований принимают участие студенты колледжей. Фактически, подавляющее большинство исследований в области психологии исторически привлекали студентов в качестве участников исследований (Sears, 1986; Arnett, 2008).Но действительно ли студенты колледжей представляют население в целом? Студенты колледжей, как правило, моложе, более образованны, более либеральны и менее разнообразны, чем население в целом. Хотя использование студентов в качестве испытуемых является общепринятой практикой, полагаться на такой ограниченный круг участников исследования может быть проблематично, поскольку трудно обобщить результаты для большей группы населения.

    В нашем гипотетическом эксперименте участвуют дети, и мы должны сначала создать выборку детей-участников.Выборки используются потому, что популяции обычно слишком велики, чтобы разумно вовлечь каждого члена в наш конкретный эксперимент (рис. 4). Если возможно, мы должны использовать случайную выборку (существуют и другие типы выборок, но для целей этого раздела мы сосредоточимся на случайных выборках). Случайная выборка — это подмножество большей совокупности, в которой каждый член совокупности имеет равные шансы быть отобранным. Случайные выборки предпочтительнее, потому что, если выборка достаточно велика, мы можем быть достаточно уверены, что участвующие лица представляют большую часть населения.Это означает, что процент характеристик в выборке — пол, этническая принадлежность, социально-экономический уровень и любые другие характеристики, которые могут повлиять на результаты, — близок к проценту в большей совокупности.

    Допустим, в нашем примере мы решили, что нас интересуют четвероклассники. Но все четвероклассники — это очень большая группа, поэтому нам нужно быть более конкретными; вместо этого мы могли бы сказать, что интересующая нас совокупность — это все четвероклассники в определенном городе. Мы должны включать студентов из разных категорий доходов, семейного положения, расы, этнической принадлежности, религии и географических районов города.С этим более управляемым населением мы можем работать с местными школами, чтобы выбрать случайную выборку из примерно 200 четвероклассников, которых мы хотим принять участие в нашем эксперименте.

    Таким образом, поскольку мы не можем протестировать всех четвероклассников в городе, мы хотим найти группу примерно из 200 человек, отражающую состав этого города. Имея репрезентативную группу, мы можем обобщить наши результаты на большую совокупность, не опасаясь, что наша выборка будет каким-то образом предвзятой.

    Рис. 4.Исследователи могут работать с (а) большой совокупностью или (б) выборочной группой, которая является подмножеством большей совокупности. (кредит «толпа»: модификация работы Джеймса Кридленда; кредит «студенты»: модификация работы Лори Салливан)

    Теперь, когда у нас есть образец, следующим шагом экспериментального процесса является разделение участников на экспериментальную и контрольную группы путем случайного распределения. При случайном назначении все участники имеют равные шансы попасть в любую группу.Существует статистическое программное обеспечение, которое случайным образом распределяет каждого четвероклассника в выборке либо в экспериментальную, либо в контрольную группу.

    Случайное назначение имеет решающее значение для звука Экспериментальный дизайн . При достаточно больших выборках случайное распределение делает маловероятным наличие систематических различий между группами. Так, например, очень маловероятно, что мы получим группу, полностью состоящую из мужчин, определенной этнической идентичности или определенной религиозной идеологии.Это важно, потому что, если бы группы были систематически разными до начала эксперимента, мы не знали бы происхождения любых различий, которые мы обнаруживаем между группами: существовали ли различия ранее или они были вызваны манипулированием независимой переменной? Случайное назначение позволяет нам предположить, что любые различия, наблюдаемые между экспериментальной и контрольной группами, являются результатом манипулирования независимой переменной.

    Вопросы для рассмотрения

    Хотя эксперименты позволяют ученым делать причинно-следственные связи, они не лишены проблем.Настоящие эксперименты требуют, чтобы экспериментатор манипулировал независимой переменной, и это может усложнить многие вопросы, которые психологи могут захотеть решить. Например, представьте, что вы хотите узнать, какое влияние пол (независимая переменная) оказывает на пространственную память (зависимая переменная). Хотя вы, безусловно, можете искать различия между мужчинами и женщинами в задаче, связанной с пространственной памятью, вы не можете напрямую контролировать пол человека. Мы классифицируем этот тип исследовательского подхода как квазиэкспериментальный и признаем, что в этих обстоятельствах мы не можем делать причинно-следственные связи.

    Экспериментаторы также ограничены этическими ограничениями. Например, вы не сможете провести эксперимент, призванный определить, приводит ли жестокое обращение в детстве к снижению уровня самооценки у взрослых.

  • Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.