ПРОВЕДЕНИЕ КОЛИЧЕСТВЕННОГО ПСИХОЛОГИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ



Clark-Carter D.Doing quantitative psychological research: From design to report. East Sussex: Psychology Press, 1997. 666 p.



Книга Дэвида Кларка-Картера «Проведение количественного психологического исследования: от плана эксперимента к представлению результатов» является руководством для экспериментальных психологов; она также предназначена в качестве пособия студентам и преподавателям курса экспериментальной психологии. Книга построена по принципу постепенного усложнения материала; кроме того, она структурирована таким образом, что новичок в данной области может обратиться к «облегченным» подглавам в каждом разделе, не теряя общей нити изложения. (Конкретные рекомендации по выбору подглав, соответствующих первому и второму уровню сложности курса экспериментальной психологии, даны в Предисловии.)

В книге рассматриваются проблемы, связанные со всеми стадиями экспериментального исследования, а именно: выбор экспериментального метода, отвечающего поставленной задаче; план, или схема, эксперимента (главы 1–7); выбор метода статистического анализа данных (главы 8–22); способ представления и описания результатов (глава 23). Как видно из количественного соотношения глав, акцент в руководстве сделан на применении количественных методов анализа данных. Как подчеркивает автор в Предисловии, он, однако, избегал перенасыщения текста математическими уравнениями, преследуя цель объяснить, как проводить исследование, а не как делать вычисления на бумаге или с помощью калькулятора. Изложение статистического анализа предполагает, что для осуществления необходимых вычислений читателю доступны современные компьютерные программы. Для понимания их алгоритмов в текст включены только основные уравнения; остальные математические формулы, таблицы и примеры вынесены в Приложение (I–XVI), адресованное читателям, более продвинутым в данной области.

Мы коротко остановимся на содержании основных разделов.

Во «Введении» сформулированы вопросы, с постановки которых начинается экспериментальное психологическое исследование и ответы на которые предопределяют характер получаемых данных, а именно: какова цель исследования? что такое метод и почему он необходим? каковы различия между количественными и качественными методами? Применение метода как способа контроля за переменными рассматривается в качестве критерия отнесения психологии к разряду естественных наук.

Раздел «Выбор темы, переменных и схемы исследования» включает главы, где обсуждаются стадии, предваряющие собственно эксперимент: определение области исследования, составление обзора литературы (здесь названы существующие электронные каталоги, например, PsycLit, Psychological Abstracts), формулирование гипотезы, выбор методики и определение выборки испытуемых. Вводятся понятия независимой и зависимой переменных,



129



внешней и внутренней валидности исследования. Наконец, рассматриваются возможные схемы эксперимента, которые классифицируются автором по числу измеряемых зависимых переменных (ЗП): унивариативный — измерение одной ЗП при варьировании уровней/испытуемых одной независимой переменной (НП); бивариативный — установление количественного соотношения между двумя переменными, каждая из которых может рассматриваться как НП или ЗП; мультивариативный — измерение более одной ЗП при варьировании одной/ нескольких НП. В рамках каждой из схем приводятся варианты, иллюстрируемые (дидактически очень полезными) графами с обозначением параметров, по которым они различаются.

Раздел «Методы» посвящен наиболее традиционным методам психологического исследования — опросникам, структурированному интервью и наблюдению. В контексте изложения опросных методов обсуждаются принципы формулирования вопросов/утверждений, их отношение к лежащим в основе шкалам, типы опросных шкал (Терстоуна, Ликерта идр.), а также проблемы контроля надежности. К этой группе методов отнесены техники измерения значения — семантический дифференциал и метод репертуарных решеток. Рассмотрение метода наблюдения сфокусировано на способах регистрации поведения и контент-анализе текстов как продуктов наблюдаемого поведения.

Отметим, что в данном руководстве читатель не найдет эксплицитного изложения методов психофизического эксперимента. Для знакомства с ними мы адресуем интересующихся к классической работе С.С.Стивенса «Экспериментальная психология» (М., 1960). Изложение современных проблем методов экспериментирования и числового измерения можно найти в книге J.C.Baird «Sensation and Judgement. Complementary Theory of Psychophysics» (Mahwah, NJ, 1997).

Наиболее обширный раздел «Данные и анализ» открывается главами о типах шкал измерения. Здесь же обсуждаются основные описательные статистики: меры центральной тенденции и ее дисперсии, адекватные для каждого типа шкал. Весьма полезна подглава о графических способах представления средних, накопленных частот, разброса индивидуальных значений и проч.

Следующие четыре главы посвящены проблеме, являющейся «альфой и омегой» количественного исследования, а именно использованию полученных результатов для проверки гипотез —экспериментальной, Н1, и нулевой, Н0. Особое внимание уделяется выбору критерия оценки статистической значимости и рассмотрению двух типов ошибок, соответствующих вероятности отвержения каждой из гипотез. Рассматриваются статистические методы оценки средних и дисперсий — z- и t-тесты.

В главах 14 и 15 рассматриваются статистические тесты, применимые при условии одной НП с двумя уровнями (значениями); вводится их деление на параметрические и непараметрические. Среди параметрических тестов, предполагающих нормальное распределение данных, подробно рассматривается t-тест; среди непараметрических — тесты c2, Колмогорова–Смирнова, Фишера, Вилкоксона идр. В обсуждении последних особое внимание уделяется тому, к каким типам шкал они применимы.

Главы 16–18 посвящены методам факторного анализа, которые применяют при условии варьирования одной НП (однофакторный анализ) или двух НП (двухфакторный анализ) с более чем двумя уровнями. Детально обсуждается один из наиболее часто используемых параметрических тестов — одно- и двухфакторный дисперсионный анализ (ANOVA), — излагаемый в двух вариантах его реализации в зависимости от интра- или кроссиндивидуальной схемы эксперимента. Рассматриваются также непараметрические аналоги ANOVA, в частности, ранговый однофакторный дисперсионный анализ Краскела–Уоллиса идр.

В главах 19 и 20 описываются традиционные методы анализа отношений между переменными. Обсуждение корреляционного анализа сохраняет дихотомию методов, названную выше: параметрическая корреляция Пирсона (r) сравнивается с непараметрической Спирмена (r) и Кендалла (t). Затрагивается также проблема неидентичности корреляции и каузальной зависимости переменных. Регрессионный анализ, который определяет зависимость одной ЗП от одной или нескольких НП (предикторов), представлен, соответственно, в двух вариантах — простой и множественной регрессии.



130



Многомерный статистический анализ составляет содержание следующей, 21‑й главы; он нацелен на оценку зависимости при условии более одной НП/ЗП. Коротко даны описания нескольких наиболее распространенных методов: многофакторного дисперсионного анализа (MANOVA), дискриминантного анализа, кластер-анализа и многомерного шкалирования. Не претендуя на исчерпывающее изложение этих — математически достаточно сложных — техник, автор, по его замечанию, преследовал цель познакомить читателя с их функциями и снабдить указаниями на специальную литературу.

Последняя глава раздела «Данные и анализ» содержит описание нового, но все чаще применяемого в психологии метода — мета-анализа, — который позволяет оценить величину значимости некоторой ЗП по данным, представленным в научной литературе. Мета-анализ учитывает (взвешивает) размер отдельных выборок и совокупные вероятности в предшествующих исследованиях, поэтому его рассматривают как количественный аналог обзора литературы.

Завершает руководство короткий, но немаловажный раздел «Сообщение результатов». Автор рассматривает принципы, которым необходимо следовать при представлении экспериментального исследования в виде статьи или (стендового) доклада, а именно: что было сделано, как и что получено, — и соответствующую им структуру текста. Даются советы по повышению информативности сообщения, а также изменению его характера в зависимости от степени компетентности потенциального читателя/слушателя.

Завершая данную рецензию, отметим, что руководство Д.Кларка-Картера выгодно отличается от ряда аналогичных изданий благодаря полноте и детальности изложения методов статистического анализа в современной экспериментальной психологии, обоснованию адекватности их применения для различных типов данных и исследовательских задач, а также последовательно и гибко воплощенному дидактическому принципу усложнения представленного материала.



Г.В.Парамей

Москва