Экспериментатор проверяет гипотезу о причинной связи двух явлений, А и В. Понятие «причинность» является одним из наиболее сложных в науке. Существует ряд эмпирических признаков причинной связи между двумя явлениями. Первый признак - разделенность причины и следствия во времени и предшествование причины следствию. Если исследователь обнаруживает изменения в объекте после экспериментального воздействия, по сравнению с аналогичным объектом, который воздействию не подвергался, у него есть повод говорить о том, что экспериментальное воздействие стало причиной изменения состояния объекта. Наличие воздействия и сравнение объектов являются необходимыми условиями та­кого вывода, ибо не всегда предшествующее событие - причина последующего.

Отлет гусей на юг отнюдь не является причиной выпадения снега через месяц. Второй признак - наличие статистической связи между двумя переменными (причиной и следствием). Изменение величины одной из переменных должно сопровождаться изменением величины другой. Иначе говоря, между переменными должна наблюдаться либо линейная корреляция, как между уровнем вербального интеллекта и школьной успеваемостью, либо нелинейная корреляция, как между уровнем активации и степенью эффективности научения (закон Йеркса-Додсона).

Наличие корреляции - недостаточное условие для вывода о причинно-следственной связи, так как связь может быть случайной или обусловленной третьей переменной.

Третий признак - причинно-следственная связь регистрируется, если экспериментальная процедура исключает иные возможности объяснения связей А и В , кроме как причинной, и все другие альтернативные причины возникновения явления В исключены.

Проверка экспериментальной гипотезы о причинной связи двух явлений производится следующим образом. Экспериментатор моделирует предполагаемую причину: она выступает в качестве экспериментального воздействия, а следствие - изменение состояния объекта - регистрируется с помощью какого-либо измерительного инструмента. Экспериментальное воздействие служит для изменения независимой переменной, которая является непосредственной причиной изменения зависимой переменной. Так, экспериментатор, предъявляя испытуемому сигналы различной околопороговой громкости, изменяет его психическое состояние - ис­пытуемый либо слышит, либо не слышит сигнал, что приводит к различным моторным или вербальным ответам («да» - «нет», «слышу» - «не слышу»).

Внешние («прочие») переменные экспериментальной ситуации экспериментатор должен контролировать. Среди внешних переменных выделяют: 1) побочные переменные , которые порождают систематическое смешение, ведущее к появлению ненадежных данных (фактор времени, фактор задачи, индивидуальные особенности испытуемых); 2) дополнительную переменную, которая существенна для изучаемой связи между причиной и следствием. При проверке частной гипотезы уровень до­полнительной переменной должен соответствовать ее уровню в изучаемой реальности. Например, при изучении связи уровня развития непосредственного и опосредованного запоминания дети должны быть одного возраста. Возраст в этом случае - дополнительная переменная. Если же проверяется общая гипотеза, то эксперимент проводится при разных уровнях дополнительной переменной, т.е. с участием групп детей разного возраста, как в известных экспериментах А. Н. Леонтьева по изучению развития опосредованного запоминания. Дополнительная переменная, особо значимая для эксперимента, называется «ключевой». Контрольной переменной называется дополнительная переменная, которая в факторном эксперименте становится второй основной.

Суть эксперимента состоит в том, что экспериментатор варьирует независимую переменную, регистрирует изменение зависимой переменной и контролирует внешние (побочные) переменные.

Исследователи различают разные виды независимой переменной: качественную («есть подсказка» - «нет подсказки»), количественную (уровень денежного вознаграждения).

Среди зависимых переменных выделяются базисные. Базисная переменная - единственная зависимая переменная, на которую оказывает влияние независимая переменная. Какие независимые, зависимые и внешние переменные встречаются при проведении психологического эксперимента?

Независимая переменная

Исследователь должен стремиться оперировать в эксперименте только независимой переменной. Эксперимент, где это условие соблюдается, назы­вают чистым экспериментом. Но чаще всего в ходе эксперимента, варьируя одну переменную, экспериментатор изменяет вместе с тем ряд других. Это изменение может быть вызвано действием экспериментатора и обусловлено связью двух переменных. Например, в эксперименте по выработке простого двигательного навыка он наказывает испытуемого за неудачи электрическим током. Размер наказания может выступать в качестве независимой переменной, а скорость выработки навыка - зависимой переменной. Наказание не только закрепляет у испытуемого соответствующие реакции, но и порождает у него ситуативную тревогу, которая влияет на результаты - увеличивает число ошибок и уменьшает скорость выработки навыка.

Центральная проблема при проведении экспериментального исследования - выделение независимой переменной и ее изоляция от других переменных.

В качестве независимых переменных в психологическом эксперименте могут выступать:

1) характеристики заданий;

2) особенности ситуации (внешние условия);

3) управляемые особенности (состояния) испытуемого.

Последние часто называют «переменными организма». Иногда выделяют четвертый вид переменных - константные характеристики испытуемого (интеллект, пол, возраст и т. д.), но они относятся к дополнительным переменным, поскольку на них нельзя воздействовать, а можно лишь учесть их уровень при формировании экспериментальных и контрольных групп.

Характеристика задания - то, чем может манипулировать экспериментатор более или менее свободно. По традиции, идущей от бихевиоризма, считается, что экспериментатор варьирует только характеристики стимулов (stimulus variables), но в его распоряжении гораздо больше возможностей. Экспериментатор может варьировать стимулы или материал задания, изменять тип ответа испытуемого (вербальный или невербальный ответ), менять шкалу оценивания и т.д. Он может варьировать инструкцию, меняя цели, которых должен достичь испытуемый в ходе выполнения задания. Экспериментатор может варьировать средства, которые имеет испытуемый для решения задачи, и ставить перед ним препятствия. Он может изменять систему поощрений и наказаний в ходе выполнения задания и т.д.

К особенностям ситуации следует отнести те переменные, которые непосредственно не входят в структуру экспериментального задания, выполняемого испытуемым. Это может быть температура в помещении, обстановка, наличие внешнего наблюдателя и т.д.

Эксперименты по выявлению эффекта социальной фасилитации (усиления) проводились по следующей схеме: испытуемому давалась какая-либо сенсомоторная или интеллектуальная задача. Он сначала выполнял ее в одиночку, а затем в присутствии другого человека или нескольких людей (последовательность, разумеется, менялась в разных группах). Оценивалось изменение продуктивности испытуемых. В этом случае задача испытуемого оставалась неизменной, изменялись лишь внешние условия эксперимента.

Что может варьировать экспериментатор?

Во-первых, это физические параметры ситуации: расположение аппаратуры, внешний вид помещения, освещенность, звуки и шумы, температура, размещение мебели, окраска стен, время проведения эксперимента (время суток, длительность и т.д.). То есть все физические параметры ситуации, не являющиеся стимулами.

Во-вторых, это социально психологические параметры: изоляция - работа в присутствии экспериментатора, работа в одиночку - работа с группой и т.д.

В-третьих, это особенности общения и взаимодействия испытуемого (испытуемых) и экспериментатора.

Судя по публикациям в научных журналах, за последние годы резко возросло количество экспериментальных исследований, в которых применяется варьирование внешних условий.

К «организменным переменным», или неуправляемым характеристикам испытуемых, относятся физические, биологические, психологические, социально-психологические и социальные признаки. Традиционно их относят к «переменным», хотя большинство из них является неизменным или относительно неизменным на протяжении жизни. Влияние дифференциально-психологических, демографических и прочих константных параметров на поведение индивида изучают в корреляционных исследованиях. Однако авторы большинства учебников по теории психологического метода, например М. Мэтлин, относят эти параметры к числу независимых переменных эксперимента.

Как правило, в современном экспериментальном исследовании дифференциально-психологические особенности индивидов, такие как интеллект, пол, возраст, социальное положение (статус) и т.д., учитываются в качестве дополнительных переменных, которые контролируются экспериментатором в общепсихологическом эксперименте. Но эти переменные могут превращаться во «вторую основную переменную» в дифференциально-психологическом исследовании, и тогда используется факторный план.

Зависимая переменная

Психологи имеют дело с поведением испытуемого, поэтому в качестве зависимой переменной выбираются параметры вербального и невербального поведения. К ним относятся: число ошибок, которое совершила крыса, пробегая лабиринт; время, которое затратил испытуемый при решении задачи, изменения мимики его лица при просмотре эротического фильма; время двигательной реакции на звуковой сигнал и т.д.

Выбор поведенческого параметра определяется исходной экспериментальной гипотезой. Исследователь должен ее максимально конкретизировать, т.е. добиться того, чтобы зависимая переменная была операционализирована - поддавалась регистрации в ходе эксперимента.

Параметры поведения условно можно разделить на формально-динамические и содержательные. Формально-динамические (или пространственно-временные) параметры достаточно легко поддаются аппаратурной регистрации. Приведем примеры этих параметров.

1. Точность. Наиболее часто регистрируемый параметр. Поскольку большинство заданий, предъявляемых испытуемому в психологических экспериментах, являются задачами на достижения, то точность или противоположный параметр - ошибочность действий - будет главным регистрируемым параметром поведения.

2. Латентность. Психические процессы протекают скрытно от внешнего наблюдателя. Время от момента предъявления сигнала до выбора ответа называется латентным временем. В некоторых случаях латентное время является важнейшей характеристикой процесса, например при решении мыслительных задач.

3. Длительность, или скорость, исполнения. Является характеристикой исполнительного действия. Время между выбором действия и окончанием его выполнения называют скоростью действия (в отличие от латентного времени).

4. Темп, или частота, действий. Важнейшая характеристика, особенно при исследовании простейших форм поведения.

5. Продуктивность. Отношение числа ошибок или качества выполнения действий ко времени выполнения. Служит важнейшей характеристикой при исследовании научения, познавательных процессов, процессов принятия решения и т. д. Содержательные параметры поведения предполагают категоризацию формы поведения либо в терминах обыденного языка, либо в терминах той теории, предположения которой проверяются в данном эксперименте.

Распознавание различных форм поведения - дело специально обученных экспертов или наблюдателей. Требуется немалый опыт, чтобы характеризовать один поступок как проявление покорности, а другой - как проявление подобострастия.

Проблема фиксации качественных особенностей поведения решается посредством: а) обучения наблюдателей и разработки карт наблюдения; б) измерения формально-динамических характеристик поведения с помощью тестов.

Зависимая переменная должна быть валидной и надежной. Надежность переменной проявляется в устойчивости ее регистрируемости при изменении условий эксперимента в течение времени. Валидность зависимой переменной определена только в конкретных условиях эксперимента и применительно к определенной гипотезе.

Можно выделить три типа зависимых переменных : 1) одновременную; 2) многомерную; 3) фундаментальную. В первом случае регистрируется лишь один параметр, и именно он считается проявлением зависимой переменной (между ними существует функциональная линейная связь), как, например, при изучении времени простой сенсомоторной реакции. Во втором случае зависимая переменная многомерна. Например, уровень интеллектуальной продуктивности проявляется во времени решения задачи, его качестве, трудности решенной задачи. Эти параметры могут фиксироваться независимо. В третьем случае, когда известно отношение между отдельными параметрами многомерной зависимой переменной, параметры рассматриваются в качестве аргументов, а сама зависимая переменная - в качестве функции. Например, фундаментальное измерение уровня агрессии F(a) рассматривается как функция отдельных ее проявлений (а) мимики, пантомимики, брани, рукоприкладства и др.

F(a) =f(a 1 ,а 2 ,... ,а n).

Существует еще одно важное свойство зависимой переменной, а именно - сензитивность (чувствительность) зависимой переменной к изменениям независимой. Суть в том, что манипуляция независимой переменной влияет на изменение зависимой. Если же мы манипулируем независимой переменной, а зависимая не изменяется, то зависимая переменная несензитивна по отношению к независимой. Два варианта проявления несензитивности зависимой переменной получили названия «эф­фект потолка» и «эффект пола». Первый случай встречается тогда, когда предъявляемая задача так проста, что уровень ее выполнения много выше всех уровней независимой переменной. Второй эффект, напротив, возникает тогда, когда задание настолько сложно, что уровень его выполнения оказывается ниже всех уровней независимой переменной.

Итак, как и прочие компоненты психологического исследования, зависимая переменная должна быть валидна, надежна, обладать чувствительностью к изменению уровня независимой переменной.

Существуют два основных приема фиксации изменений зависимой переменной. Первый применяется наиболее часто в экспериментах с участием одного испытуемого. Изменение зависимой переменной регистрируется во время эксперимента вслед за изменением уровня независимой переменной. Примером является фиксация результатов в экспериментах по научению. Кривая научения представляет собой классический вариант тренда - изменения успешности выполнения заданий в зависимости от числа проб (времени проведения эксперимента). Для обработки таких данных применяется статистический аппарат анализа трендов. Второй прием фиксации изменения уровня независимой переменной называются отсроченным измерением. Между воздействием и эффектом проходит определенный промежуток времени, его длительность устанавливается по времени отдаленности следствия от причины. Например, прием дозы алкоголя увеличивает время сенсомоторной реакции не сразу, а по прошествии определенного времени. То же самое можно сказать о влиянии заучивания конкретного количества иностранных слов на успешность перевода текста на редкий язык: эффект проявляется не сразу (если проявляется).

Отношения между переменными

В основе построения современной экспериментальной психологии лежит формула К. Левина - поведение есть функция личности и ситуации:

B = f (P; S).

Необихевиористы ставят в формулу вместо Р (личность) О (организм), что более точно, если считать испытуемыми не только людей, но и животных, а личность редуцировать к организму.

Как бы то ни было, большинство специалистов по теории психологического эксперимента, в частности МакГиган, считают, что в психологии существуют два типа законов: 1) «стимул-ответ»; 2) «организм-поведение».

Первый тип законов обнаруживается в ходе экспериментального исследования, когда стимул (задача, ситуация) - это независимая переменная, а зависимая переменная - ответ испытуемого.

Второй тип законов является продуктом метода систематического наблюдения и измерения, поскольку свойствами организма управлять с помощью психологических средств нельзя.

Существуют ли «пересечения»? Разумеется. Ведь в психологическом эксперименте зачастую учитывается влияние так называемых дополнительных переменных, большинство из которых является дифференциально-психологическими характеристиками. Следовательно, есть смысл добавить в список и «системные» законы, описывающие влияние ситуации на поведение личности, обладающей определенными свойствами. Но в психофизиологических и психофармакологических экспериментах можно воздействовать на состояние организма, а в ходе формирующего эксперимента - целенаправленно и необратимо изменять те или иные свойства личности.

В классическом психологическом поведенческом эксперименте устанавливается функциональная зависимость вида

R = f(S),

где R - ответ, a S - ситуация (стимул, задача). Переменная S систематически варьируется, а детерминируемые ею изменения ответа испытуемого фиксируются. В ходе изучения проявляются условия, при которых испытуемый ведет себя тем или иным образом. Результат фиксируется в форме линейной или нелинейной зависимости.

Другой тип зависимостей символизируется как зависимость поведения от лич­ностных свойств или состояний организма испытуемого:

R = f (О) или R = f(P).

Исследуется зависимость поведения испытуемого от того или иного состояния организма (болезни, усталости, уровня активации, фрустрации потребностей и т.д.) или от личностных свойств (тревожности, мотивации и т.д.). Исследования проводятся с участием групп людей, различающихся по данному признаку: свойству или актуальному состоянию.

Естественно, эти две строгие зависимости являются простейшими формами отношений между переменными. Возможны более сложные зависимости, устанавливаемые в конкретном эксперименте, в частности, факторные планы позволяют выявить зависимости вида R = f (S 1 , S 2), когда ответ испытуемого зависит от двух варьируемых параметров ситуации, а поведение является функцией состояния организма и среды.

Остановимся на формуле Левина. В общей форме она выражает идеал экспериментальной психологии возможность предсказать поведение конкретной личности в определенной ситуации. Переменная «личность», которая входит в состав этой формулы, вряд ли может рассматриваться лишь как «дополнительная». Традиция необихевиоризма предлагает использовать термин «промежуточная» переменная. В последнее время за такими «переменными» - свойствами и состояниями личности - закрепился тер­мин «переменная-модератор», т.е. посредник.

Рассмотрим основные возможные варианты отношений между зависимыми переменными. Существует, как минимум, шесть видов связи переменных. Первый, он же простейший, - отсутствие зависимости. Графически он выражается в форме прямой, параллельной оси абсцисс на графике, где по оси абсцисс (X) отложены уровни независимой переменной. Зависимая переменная не чувствительна к изменению независимой.

Монотонно возрастающая зависимость наблюдается тогда, когда увеличению значений независимой переменной соответствует изменение зависимой переменной.

Монотонно убывающая зависимость наблюдается, если увеличению значений независимой переменной соответствует уменьшение уровня независимой переменной.

Нелинейная зависимость U -образного типа обнаруживается в большинстве экспериментов, в которых выявляются особенности психической регуляции поведения.

Инвертированная U -образная зависимость получается в многочисленных экспериментальных и корреляционных исследованиях, как в психологии личности, мотивации, так и в социальной психологии.

Последний вариант зависимости обнаруживается не так часто, как предыдущие, - сложная квазипериодическая зависимость уровня зависимой переменной от уровня независимой.

При выборе способа описания работает «принцип экономии». Любое простое описание лучше, чем комплексное, даже если они одинаково успешны. Поэтому аргументы, распространенные в отечественных научных дискуссиях типа «Все гораздо сложнее на самом деле, чем представляет автор», по меньшей мере, бессмысленны. Тем более что никто не знает, как «на самом деле».

Так называемое «комплексное описание», «многомерное описание» есть зачастую просто попытка уйти от решения научной проблемы, способ маскировки личной некомпетентности, которую хотят скрыть за путаницей корреляционных связей и сложносоставными формулами, где все всему равняется.

Виды взаимосвязей между признаками. 3

Коэффициент корреляции. 8

Коэффициент корреляции Бравэ-Пирсона. 11

Ограничения использования коэффициента корреляции. 13

Проверка значимости корреляции. 14

Ранговая корреляция. 15

Множественная корреляция. 16

Библиографический список. 20

Виды взаимосвязей между признаками

Еще Гиппократ обратил внимание на то, что между телосложением и темпераментом людей, между строением их тела и предрасположенностью к заболеваниям существует определенная связь.
Чаще всего рассматриваются простейшие ситуации, когда в ходе исследования измеряют значения только одного варьирующего признака генеральной совокупности. Остальные признаки либо считаются постоянными для данной совокупности, либо относятся к случайным факторам, определяющим варьирование исследуемого признака. Как правило, исследования в спорте значительно сложнее и носят комплексный характер. Например, при контроле за ходом тренировочного процесса измеряется спортивный результат, и одновременно может оцениваться целый ряд биомеханических, физиологических, биохимических и других параметров (скорость и ускорения общего центра масс и отдельных звеньев тела, углы в суставах, сила мышц, показатели систем дыхания и кровообращения, объем физической нагрузки и энергозатраты организма на ее выполнение и т. д.). При этом часто возникает вопрос о взаимосвязи отдельных признаков. Например, как зависит спортивный результат от некоторых элементов техники спортивных движений? как связаны энергозатраты организма с объемом физической нагрузки определенного вида? насколько точно по результатам выполнения некоторых стандартных упражнений можно судить о потенциальных возможностях человека в конкретном виде спортивной деятельности? и т. п. Во всех этих случаях внимание исследователя привлекает зависимость между различными величинами, описывающими интересующие его признаки.

Этой цели служит математическое понятие функции, имеющее в виду случаи, когда определенному значению одной (независимой) переменной Х, называемой аргументом , соответствует определенное значение другой (зависимой) переменной Y, называемой функцией . Однозначная зависимость между переменными величинами Y и X называется функциональной , т.е. Y = f(X) (“игрек есть функция от икс”).
Например, в функции Y = 2X каждому значению X соответствует в два раза большее значение Y . В функции Y = 2X 2 каждому значению Y соответствует 2 определенных значения X .

Но такого рода однозначные или функциональные связи между переменными величинами встречаются не всегда. Известно, например, что между ростом (длиной тела) и массой человека существует положительная связь: более высокие индивиды имеют обычно и большую массу, чем индивиды низкого роста. То же наблюдается и в отношении качественных признаков: блондины, как правило, имеют голубые, а брюнеты - карие глаза. Однако из этого правила имеются исключения, когда сравнительно низкорослые индивиды оказываются тяжелее высокорослых, и среди населения хотя и нечасто, но встречаются кареглазые блондины и голубоглазые брюнеты. Причина таких “исключений” в том, что каждый биологический признак, выражаясь математическим языком, является функцией многих переменных; на его величине сказывается влияние и генетических и средовых факторов, в том числе и случайных, что вызывает варьирование признаков. Отсюда зависимость между ними приобретает не функциональный, а статистический характер , когда определенному значению одного признака, рассматриваемого в качестве независимой переменной, соответствует не одно и то же числовое значение, а целая гамма распределяемых в вариационный ряд числовых значений другого признака, рассматриваемого в качестве независимой переменной. Такого рода зависимость между переменными величинами называется корреляционной или корреляцией (термин “корреляция” происходит от лат. correlatio - соотношение, связь). При этом данный вид взаимосвязи между признаками проявляется в том, что при изменении одной из величин изменяется среднее значение другой.
Если функциональные связи одинаково легко обнаружить и на единичных, и на групповых объектах, то этого нельзя сказать о связях корреляционных, которые изучаются только на групповых объектах методами математической статистики.

· Существует ли связь между исследуемыми переменными?

· Как измерить тесноту связей?

Общая схема взаимосвязи параметров при статистическом исследовании приведена на рис. 1.

Рис 1. Взаимосвязь параметров при статистическом исследовании

На рисунке S – модель исследуемого реального объекта, Объясняющие (независимые, факторные) переменные описывают условия функционирования объекта. Случайные факторы – это факторы, влияние которых трудно учесть или влиянием которых в данный момент пренебрегают. Результирующие (зависимые, объясняемые) переменные характеризуют результат функционирования объекта.

Выбор метода анализа взаимосвязи осуществляется с учетом природы анализируемых переменных.

Корреляция – это статистическая зависимость между случайными величинами, при которой изменение одной из случайных величин приводит к изменению математического ожидания другой.

Различают парную, частную и множественную корреляцию.

Парная корреляция – это связь между двумя признаками (результативным и факторным или между двумя факторными).

Частная корреляция – это связь между двумя признаками (результативным и факторным или между двумя факторными) при фиксированном значении других факторных признаков.

Множественная корреляция – это связь между результативным и двумя или более факторными признаками, включенными в исследование.

В зависимость от количества признаков, включенных в модель, корреляционная связь может быть однофакторной (или парной) и многофакторной (или множественной).

Корреляционный анализ – это раздел математической статистики, посвященный изучению взаимосвязей между случайными величинами. Корреляционный анализ заключается в количественном

Задача корреляционного анализа сводится к установлению направления и формы связи между признаками, измерению ее тесноты и к оценке достоверности выборочных показателей корреляции.
Корреляционная связь между признаками может быть линейной и криволинейной (нелинейной), положительной и отрицательной.

Прямая корреляция отражает однотипность в изменении признаков: с увеличением значений первого признака увеличиваются значения и другого, или с уменьшением первого уменьшается второй.

Обратная корреляция указывает на увеличение первого признака при уменьшении второго или уменьшение первого признака при увеличении второго.
Например, больший прыжок и большее количество тренировок - прямая корреляция, уменьшение времени, затраченного на преодоление дистанции, и большее количество тренировок - обратная корреляция.

Корреляция изучается на основании экспериментальных данных, представляющих собой измеренные значения (x i , y i ) двух признаков. Если экспериментальных данных немного, то двумерное эмпирическое распределение представляется в виде двойного ряда значений x i и y i . При этом корреляционную зависимость между признаками можно описывать разными способами. Соответствие между аргументом и функцией может быть задано таблицей, формулой, графиком и т. д.
Корреляционный анализ, как и другие статистические методы, основан на использовании вероятностных моделей, описывающих поведение исследуемых признаков в некоторой генеральной совокупности, из которой получены экспериментальные значения x i и y i .
Когда исследуется корреляция между количественными признаками, значения которых можно точно измерить в единицах метрических шкал (метры, секунды, килограммы и т.д.), то очень часто принимается модель двумерной нормально распределенной генеральной совокупности. Такая модель отображает зависимость между переменными величинами x i и y i г рафически в виде геометрического места точек в системе прямоугольных координат. Эту графическую зависимость называются также диаграммой рассеивания или корреляционным полем .

При исследования корреляции используются графический и аналитический подходы.

Графический анализ начинается с построения корреляционного поля. Корреляционное поле (или диаграмма рассеяния) является графической зависимостью между результатами измерений двух признаков. Для ее построения исходные данные наносят на график, отображая каждую пару значений (xi,yi) в виде точки с координатами xi и yi в прямоугольной системе координат.

Визуальный анализ корреляционного поля позволяет сделать предположение о форме и направлении взаимосвязи двух исследуемых показателей. По форме взаимосвязи корреляционные зависимости принято разделять на линейные (см. рис. 2) и нелинейные (см. рис. 3). При линейной зависимости огибающая корреляционного поля близка к эллипсу. Линейная взаимосвязь двух случайных величин состоит в том, что при увеличении одной случайной величины другая случайная величина имеет тенденцию возрастать (или убывать) по линейному закону.

Рис 2. Линейная статистическая связь Рис 3. Нелинейная статистическая связь

Направление связи является положительным, если увеличение значения одного признака приводит к увеличению значения второго (см. рис. 4) и отрицательным, если увеличение значения одного признака приводит к уменьшению значения второго (см. рис. 5).

Зависимости, имеющие только положительные или только отрицательные направленности, называются монотонными.

Коэффициент корреляции

Количественная оценка тесноты взаимосвязи двух случайных величин осуществляется с помощью коэффициента корреляции. Вид коэффициента корреляции и, следовательно, алгоритм его вычисления зависят от шкалы, в которой производятся измерения изучаемых показателей и от формы зависимости.

Значение коэффициента корреляции может изменяться в диапазоне от -1 до +1:

Абсолютное значение коэффициента корреляции показывает силу взаимосвязи. Чем меньше его абсолютное значение, тем слабее связь. Если он равен нулю, то связь вообще отсутствует. Чем больше значение модуля коэффициента корреляции, тем сильнее связь и тем меньше разброс в значениях при каждом фиксированном значении . Знак коэффициента корреляции определяет направленность взаимосвязи: минус – отрицательная, плюс – положительная (см. рис. 6).

Рис.6. Корреляционные поля при различных значениях коэффициента корреляции

Рис.7. Коэффициенты корреляции при различной форме корреляционного поля.

Коэффициент корреляции отражает линейную зависимость и совсем не подходит для описания сложных, нелинейных зависимостей (нижняя строка).

Достаточно условно может быть использована следующая классификация взаимосвязей по значению коэффициента корреляции (см. табл. 1).

Таблица 1. Интерпретация значений коэффициент корреляции

PR - public relations (общественные связи): цели и задачи, области их использования, инструменты PR.

V. Виды обязательств по их содержанию, в связи с основаниями возникновения обязательств

VII. Министерствам и ведомствам по молодежной политике стран-участниц Международной конференции

Зависимая переменная не чувствительна к изменениям независимой.

Монотонно возрастающая зависимость: увеличению значений независимой переменной соответствует изменение зависимой переменной.

Монотонно убывающая зависимость: увеличению значений независимой переменной соответствует уменьшение уровня зависимой переменной.

Аналитическая форма зависимости между изучаемой парой

признаков (регрессионная функция) определяется с помощью

следующих методов:

1) на основе визуальной оценки характера связи. На линей$

ном графике по оси абсцисс откладываются значения фактор$

ного (независимого) признака x, по оси ординат - значения

результативного признака y. На пересечении соответствую$

щих значений отмечаются точки. Полученный точечный гра$

фик в указанной системе координат называется корреляцион$

ным полем. При соединении полученных точек получается

эмпирическая линия, по виду которой можно судить не только

о наличии, но и о форме зависимости между изучаемыми пе$

ременными;
3.Экономические модели и типы статистических данных, используемых в них
К наиболее распространённым эконометрическим моделям относятся:

модели потребительского и сберегательного потребления;
модели взаимосвязи риска и доходности ценных бумаг;
модели предложения труда;
макроэкономические модели (модель роста);
модели инвестиций;
маркетинговые модели;
модели валютных курсов и валютных кризисов и др.

Статистические и математические модели экономических явлений и процессов определяются спецификой той или иной области экономических исследований. Так, в экономике качества модели, на которых основаны статистические методы сертификации и управления качеством - модели статистического приемочного контроля, статистического контроля (статистического регулирования) технологических процессов (обычно с помощью контрольных карт Шухарта или кумулятивных контрольных карт), планирования экспериментов, оценки и контроля надежности и другие - используют как технические, так и экономические характеристики, а потому относятся к эконометрике, равно как и многие модели теории массового обслуживания (теории очередей). Экономический эффект только от использования статистического контроля в промышленности США оценивается как 0,8 % валового национального продукта (20 миллиардов долларов в год), что существенно больше, чем от любого иного экономико-математического или эконометрического метода.
Каждой области экономических исследований, связанной с анализом эмпирических данных, как правило, соответствуют свои эконометрические модели. Например, для моделирования процессов налогообложения с целью оценки результатов применения управляющих воздействий (например, изменения ставок налогов) на процессы налогообложения должен быть разработан комплекс соответствующих эконометрических моделей. Кроме системы уравнений, описывающей динамику системы налогообложения под влиянием общей экономической ситуации, управляющих воздействий и случайных отклонений, необходим блок экспертных оценок. Полезен блок статистического контроля, включающий как методы выборочного контроля правильности уплаты налогов (налогового аудита), так и блок выявления резких отклонений параметров, описывающих работу налоговых служб. Подходам к проблеме математического моделирования процессов налогообложения посвящена монография , содержащая также информацию о современных статистических (эконометрических) методах и экономико-математических моделях, в том числе имитационных.

С помощью эконометрических методов следует оценивать различные величины и зависимости, используемые при построении имитационных моделей процессов налогообложения, в частности, функции распределения предприятий по различным параметрам налоговой базы. При анализе потоков платежей необходимо использовать эконометрические модели инфляционных процессов, поскольку без оценки индекса инфляции невозможно вычислить дисконт-функцию, а потому нельзя установить реальное соотношение авансовых и «итоговых» платежей.

Прогнозирование сбора налогов может осуществляться с помощью системы временных рядов - на первом этапе по каждому одномерному параметру отдельно, а затем - с помощью некоторой линейной эконометрической системы уравнений, дающей возможность прогнозировать векторный параметр с учетом связей между координатами и лагов, то есть влияния значений переменных в определенные прошлые моменты времени. Возможно, более полезными окажутся имитационные модели более общего вида, основанные на интенсивном использовании современной вычислительной техники.
4. Основные этапы эконометрического моделирования
Выделяют семь основных этапов эконометрического моделирования:

1) постановочный этап, в процессе осуществления которого определяются конечные цели и задачи исследования, а также совокупность включённых в модель факторных и результативных экономических переменных. При этом включение в эконометрическую модель той или иной переменной должно быть теоретически обоснованно и не должно быть слишком большим. Между факторными переменными не должно быть функциональной или тесной корреляционной связи, потому что это приводит к наличию в модели мультиколлинеарности и негативно сказывается на результатах всего процесса моделирования;

2) априорный этап, в процессе осуществления которого проводится теоретический анализ сущности исследуемого процесса, а также формирование и формализация известной до начала моделирования (априорной) информации и исходных допущений, касающихся в частности природы исходных статистических данных и случайных остаточных составляющих в виде ряда гипотез;

3) этап параметризации (моделирования), в процессе осуществления которого выбирается общий вид модели и определяется состав и формы входящих в неё связей, т. е. происходит непосредственно моделирование.

К основным задачам этапа параметризации относятся:

а) выбор наиболее оптимальной функции зависимости результативной переменной от факторных переменных. При возникновении ситуации выбора между нелинейной и линейной функциями зависимости, предпочтение всегда отдаётся линейной функции, как наиболее простой и надёжной;

б) задача спецификации модели, в которую входят такие подзадачи, как аппроксимация математической формой выявленных связей и соотношений между переменными, определение результативных и факторных переменных, формулировка исходных предпосылок и ограничений модели.

4) информационный этап, в процессе осуществления которого происходит сбор необходимых статистических данных, а также анализируется качество собранной информации;

5) этап идентификации модели, в ходе осуществления которого происходит статистический анализ модели и оцененивание неизвестных параметров. Данный этап непосредственно связан с проблемой идентифицируемостимодели, т. е. ответа на вопрос «Возможно ли восстановить значения неизвестных параметров модели по имеющимся исходным данным в соответствии с решением, принятым на этапе параметризацииβ». После положительного ответа на этот вопрос решается проблема идентификации модели, т. е. реализуется математически корректная процедура оценивания неизвестных параметров модели по имеющимся исходным данным;

6) этап оценки качества модели, в ходе осуществления которого проверяется достоверность и адекватность модели, т. е. определяется, насколько успешно решены задачи спецификации и идентификации модели, какова точность расчётов, полученных на её основе. Построенная модель

должна быть адекватна реальному экономическому процессу. Если качество модели является неудовлетворительным, то происходит возврат ко второму этапу моделирования;

7) этап интерпретации результатов моделирования.

№5 Эконометрический анализ производственного процесса

Рассматривая эконометрическое исследование в целом, в нем можно выделить следующие этапы:

1. Постановка проблемы, т. е. определение цели и задач исследования, выделение зависимых (уj) и независимых (xk) экономических переменных на основе качественного анализа изучаемых взаимосвязей методами экономической

2. Сбор необходимых исходных данных.

3. Построение эконометрической модели и оценка ее адекватности и степени соответствия исходным данным.

4. Использование модели для целей анализа и прогнозирования параметров исследуемого явления.

5. Качественная и количественная интерпретация полученных на основе модели результатов.

6. Практическое использование результатов. В процессе экономической интерпретации результатов необходимо ответить на следующие вопросы: 12

– являются ли статистически значимыми объясняющие факторы, важные с теоретической точки зрения?

– соответствуют ли оценки параметров модели качественным представлениям?

№6. Парный регрессионный анализ

Регрессией в теории вероятностей и математической статистике принято называть зависимость среднего значения какой-либо величины (y) от некоторой другой величины или от нескольких величин (хi).

Парной регрессией называется модель, выражающая зависимость среднего значения зависимой переменной y от одной независимой переменной х

где у – зависимая переменная (результативный признак); х – независимая,

объясняющая переменная (признак–фактор).

Парная регрессия применяется, если имеется доминирующий фактор, обуславливающий большую долю изменения изучаемой объясняемой переменной, который и используется в качестве объясняющей переменной.

Множественной регрессией называют модель, выражающую зависимость среднего значения зависимой переменной y от нескольких независимых переменных х1, х2, …, хp

ŷ = f (x1,x2,...,xp).

Классическая нормальная модель линейной множественной регрессии.

По виду аналитической зависимости различают линейные и нелинейные регрессии.

Линейная парная регрессия описывается уравнением: ŷ=a+bx

Если между экономическими явлениями существуют нели­нейные соотношения, то они выражаются с помощью соответ­ствующих нелинейных функций: например, равносторонней ги­перболы , параболы второй степени и д.р.

№7. . Линейная парная регрессия. Определение параметров уравнения регрессии

Линейная парная регрессия описывается уравнением: ŷ=a+bx, согласно которому изменение Δy переменной y прямопропорционально изменению Δx переменной x (Δy = b·Δx). Для оценки параметров a и b уравнения регрессии (2.6) воспользуемся методом наименьших квадратов (МНК). При определенных предположениях относительно ошибки ε МНК дает наилучшие оценки параметров линейной

модели. Модель парной линейной регрессии : y = a +b*x +u (y- зависимая переменная, a +b*x – неслучайная составляющая, х – независимая переменная, u- случайная составляющая)

1 | | | | | | | |

наблюдение	эксперимент
Целенаправленное, преднамеренное и специальным образом организованное восприятие, обусловленное задачей наблюдения и не требующее от него вмешательства путём создания специальных условий	проводимый в специальных условиях опыт для получения новых научных знаний посредством целенаправленного вмешательства исследователя в жизнедеятельность испытуемого. Это упорядоченное исследование, в ходе которого исследователь непосредственно изменяет некий фактор (или факторы), поддерживает остальные неизменными и наблюдает результаты систематических изменений.
организованное, целенаправленное, фиксируемое восприятие психических явлений с целью их изучения в определённых условиях (вики)	Роберт Вудвортс (R. S. Woodworth), опубликовавший свой классический учебник по экспериментальной психологии («Experimental psychology», 1938), определял эксперимент как упорядоченное исследование, в ходе которого исследователь непосредственно изменяет некий фактор (или факторы), поддерживает остальные неизменными и наблюдает результаты систематических изменений. Отличительной особенностью экспериментального метода он считал управление экспериментальным фактором, или, по терминологии Вудвортса, «независимой переменной», и отслеживание его влияния на наблюдаемое следствие, или «зависимую переменную». Целью экспериментатора считается сохранение постоянными всех условий, за исключением одного - независимой переменной.
описательный психологический исследовательский метод, заключающийся в целенаправленном и организованном восприятии и регистрации поведения изучаемого объекта. Наблюдением называется целенаправленное, организованное и определенным образом фиксируемое восприятие исследуемого объекта. При наблюдении явления изучаются непосредственно в тех условиях, в которых они протекают в действительной жизни.
Характерные признаки:
1. Сохранение естественности психических явлений 2. Наблюдение всегда должно быть напрпавленным 3. Фиксация результатов наблюдения	1. Моделирование явления и условий исследования (экспериментальная ситуация) 2. Активное воздействие исследователя на явление (варьирование переменных) 3. Измерение реакции испытуемого под воздействием эксперимента (или после воздействия) 4. Воспроизводимость результатов (возможность повторить эксперимент по использованным методикам)
Достоинства:
1. Богатство собирательных сведений 2. Сохранение естественности условий деятельности 3. Необязательное получения согласия испытуемого (но для дальнейшего использования данных например видеозаписи разрешение испытуемого необходимо)	1. Исследователь не ожидает случайного проявления интересующих его психологических процессов, а создает условия для их появления у испытуемого. 2. Исследователь может целенаправленно изменить условияили течение психических процессов 3. Обязателен строгий учёт условий протекания эксперимента (методика) 4. Эксперимент может быть проведен с большим количеством испытуемых, что позволяет устанавливать общие закономерности развития психических процессов.
Недостатки
1. Субъективность исследователя, проекция собственных личностных качеств на испытуемого 2. Невозможно вмешиваться в ход событий без искажения, исследователь не может контролировать ситуацию. 3. Значительные затраты времени 4. Причинно-следственные связи не отделены от условий.	1. Некоторая искусственность 2. Необходимость создания константных условий (воздействияпостоянными и одинаковыми для всех испытуемых на протяжении всего опыта дополнительными переменными) 3. Предполагает согласие испытуемого (не всегда, но часто) 4. Более трудоёмко или дорого (в зависимости от типа регистрации данных, разработка методики и пр.) 5. Часто требует мотивации испытуемого 6. Зависит от психофизического состояния испытуемого (которое не всегда близко к естественному) 7. Наличие опытных исследователей Проблемыобласти исследования · Субъект-субъектное отношение нарушает научные правила · Психика обладает свойством спонтанности · Психика слишком уникальна · Психика - слишком сложный объект исследования
Сравнение
Вопрос остается открытым. Наблюдатель не знает ответа, имеет случайное представление	Вопрос становится гипотезой – предполагает существование какой-либо зависимости между факторами
В зависимости от контроля ситуации
Ситуация менее строгая	Ситуация четко определена, условия заранее запланированы
В зависимости от строгости регистрации действий испытуемого
Точная регистрации, приборы, бланки и т.д.	Свободное описание

В результате наблюдения исследователь может выдвинуть гипотезу (научное предположение) причинно-следственного характера и затем проверить её с помощью эксперимента.

Результаты эксперимента могут искажаться в силу ряда факторов - Артефактов исследования, Связанных с ожиданиями экспериментатора или испытуемых. Один из наиболее частых артефактов обусловлен Эффектом Пигмалиона (или эффектом Розенталя), Который выражается в том, что экспериментатор, глубоко убежденный в обоснованности выдвинутой им гипотезы, непроизвольно транслирует свои ожидания испытуемым и, посредством косвенного внушения или другого влияния, изменяет их поведение в желательном направлении. Влияние испытуемых на результаты эксперимента выражается в так называемом Эффекте Хоторна: Зная или угадывая гипотезу, принятую экспериментатором, испытуемый намеренно или непроизвольно начинает вести себя соответственно его ожиданиям.

Устранить (или минимизировать) эти артефакты помогает применение Метода слепого, Суть которого в том, что испытуемые удерживаются в неведении относительно целей исследования и принятых гипотез, а разделение испытуемых на экспериментальную и контрольную группы производится без ведома экспериментатора.

Вопрос 11. Переменные психологического эксперимента

В упрощённом примере независимую переменную можно рассматривать как некий релевантный стимул (St(r)), силу которого варьирует экспериментатор, в то время, как зависимая переменная - реакция (R) испытуемого, его психики (P) на воздействие этого релевантного стимула. Схематически это можно выразить следующим образом:

Однако, как правило, именно искомая стабильность всех условий, кроме независимой переменной, в психологическом эксперименте недостижима, так как практически всегда помимо этих двух переменных присутствуют и дополнительные переменные, систематические иррелевантные стимулы (St(1)) и случайные стимулы (St(2)), ведущие соответственно к систематическим и случайным ошибкам. Таким образом окончательное схематическое изображение экспериментального процесса выглядит так:

Следовательно, в эксперименте можно выделить три вида переменных:

1. Независимая переменная
2. Зависимая переменная
3. Дополнительные переменные (или внешние переменные)

Итак, экспериментатор пытается установить функциональную зависимость между зависимой и независимой переменной, что выражается в функции R=f(St(r)), попытавшись при этом учесть систематическую ошибку, возникшую вследствие воздействия иррелевантных стимулов (примерами систематической ошибки можно назвать фазы Луны, время суток и др.). Для уменьшения вероятности воздействия случайных ошибок на результат исследователь стремится проводить серию опытов (примером случайной ошибки, может быть, например, усталость или же попавшая в глаз испытуемому соринка).

Переменная (П) – любая реальность, наблюдаемые изменения которой (по конкретным параметрам или показателям методики) могут быть зафиксированы и измерены в какой-либо шкале.

Зависимая переменная (ЗП) – «отклик», или измеряемая в эксперименте переменная, изменения которой причинно обусловлены действием независимой переменной (НП). В психологическом исследовании представлена показателями деятельности испытуемого, любыми формами оценки его субъективных суждений и отчетов, психофизиологическими параметрами и т.д. О – от Observation – фиксируемый, т.е. наблюдаемый и измеряемый показатель, выступающий в качестве ЗП. Используется также термин «измеренная переменная»

Независимая переменная (НП) – экспериментальное воздействие или экспериментальный фактор (Х-воздействие) – управляемая, т.е. активно изменяемая исследователем переменная, другими словами – функционально контролируемая переменная; представлена на двух или более уровнях. В экспериментальной гипотезе понимается в качестве причинно-действующего фактора.

Двухфакторные переменные

P(L 1 ,L 2);P(L 1 ,S 1); P(S 1 ,S 2);

Обученность зависит от темперамента (L ) и метода обучения (S )

Методы обучения	холерик	сангвиник	флегматик	меланхолик
традиционное
проблемное
программируемое

Получаем 12 выборок

Виды связи между зависимыми и независимыми переменными:

Закон Вебера-Фехнера

Г.Т.Фехнер () математически обработал результаты исследований сформулировал «основной психофизический закон», по которому сила ощущения p пропорциональна логарифму интенсивности раздражителя S :

где S 0 - граничное значение интенсивности раздражителя: если S < S 0 , раздражитель совсем не ощущается; p 0 - граничное значение интенсивности ощущения
Так, люстра в которой 8 лампочек, кажется нам настолько же ярче люстры из 4-х лампочек, насколько люстра из 4-х лампочек ярче люстры из 2-х лампочек. То есть, количество лампочек должно увеличиваться в разы, чтобы нам казалось, что прирост яркости постоянен. И наоборот, если прирост яркости постоянен, нам будет казаться, что он уменьшается. Например, если добавить одну лампочку к люстре из 12 лампочек, то мы практически не заметим прироста яркости. В то же время, одна лампочка, добавленная к люстре из двух лампочек, даёт значительный кажущийся прирост яркости.

1. Монотонно убывающая зависимость

Закон забывания Эббингауза

Кривая забывания или кривая Эббингауза была получена вследствие экспериментального изучения памяти немецким психологом Германом Эббингаузом в 1885 год -образного типа.

Кривая Гаусса

Нормальное Распределение (кривая Гаусса)

Симметричная параболическая кривая, иногда возникающая при изображении серии результатов на частотном графике. Многие переменные образуют нормальное распределение, когда измерения проводятся в целой популяции. Считается, что рост человека и коэффициент умственного развития подчиняются принципу нормального распределения при достаточно большом количестве участников. На кривой Гаусса большинство результатов концентрируется вокруг центра, а наиболее высокие и низкие результаты встречаются гораздо реже. Эти «хвосты» нормального распределения вытягиваются в обоих направлениях вдоль оси абсцисс и теоретически никогда не соприкасаются с нею.

(Приложение к вопросу 4)

Типы переменных по Дружинину:

1. Характеристики знаний

1)Стимул и материал заданий (устная форма, письменная)

2)Тип ответа испытуемого (письменно, устно)

3)Шкала оценивания

2. Особенности ситуации

1)Физические параметры (освещенность, температура воздуха)

2)Социально-психологические (один, с группой, один на один с исследователем)

3) Особенности общения и взаимовоздействия испытуемого и экспериментатора

Классификация Кэмбелла:

1. Управляемые

2. Потенциально-управляемые (экспериментатор не изменяет условия исходя из каких-либо причин, например этических, хотя мог бы это сделать)

3.Относительно постоянные аспекты окружения (условия жизни, социальные условия, деревня, город, детсад, детдом)

4.Органические переменные (пол, возраст, зрение, физическое развитие)

5.Тестируемые или предварительно измеряемые переменные (то, что можно получить с помощью психотестов и др. методик)

Формула Курта Левина

P =f (L ,S )

Где Р – поведение, F – функция (взаимосвязь),L – внутренних причин, S – внешних причин

Нулевой называется корреляция при отсутствии связи переменных. В психологии практически нет примеров строго линейных связей (положительных или отрицательных). Большинство связей - нелинейные. Классический притер нелинейной зависимости - закон Иеркса-Додсона: возрастание мотивации первоначально повышает эффективность научения, а затем наступает снижение продуктивности (эффект «перемотивации»). Другим примером является связь между уровнем мотивации достижений и выбором задач различной трудности. Лица, мотивированные надеждой на успех, предпочитают задания среднего диапазона трдности - частота выборов на шкале трудности описывается колоколообразно кривой. Математическую теорию линейных корреляций разработал Пирсон. Ее основания и приложения излагаются в соответствующих учебниках и справочниках по математической статистике. Напомним, что коэффициент линейной корреляции Пирсона r варьируется от -1 до +1. Он вычисляется путем нормирования ковариации переменных на произведение их среднеквадратических отклонений. Значимость коэффициента корреляции зависит от принятого уровня значимость, но и от величины выборки. Чем больше модуль коэффициента корреляции, тем ближе связь переменных к линейной функциональной зависимости.

Рис. 5.17. Примеры распределений испытуемых в пространстве двух признаков а) строгая положительная корреляция, б) сильная положительная корреляция, в) слабая положительная корреляция, г) нулевая корреляция, д) отрицательная корреляция, е) строгая отрицательная корреляция, ж) нелинейная корреляция, з) нелинейная корреляция

Рис. 3.1. Различные типы связей между эффективностью деятельности и тревогой

В некоторых случаях в эксперименте можно зафиксировать не только сам факт наличия связи между зависимой и независимой переменными, но и определить их математический тип. Типы математических связей между зависимой и независимой переменными исследователи предлагают описывать с помощью следующих терминов: положительный линейная связь, отрицательный линейная связь, криволинейный связь, отсутствие связи.

Эти типы связей проиллюстрированы ниже графически на рис. 3.1 (а), (б), (в), (г) на примере изучения влияния тревоги (независимая переменная) на эффективность деятельности (зависимая переменная).

На рис. 3.2 представлен характер связи между скоростью сенсомоторной реакции и интенсивностью алкогольного опьянения (гипотетический эксперимент).

Рис. 3.2. Характер связи между скоростью сенсомоторной реакции и алкогольным опьянением. Отрицательный линейная связь

Побочные переменные

Результаты изменений, фиксируются исследователем в зависимой переменной, требуют интерпретации, основой которой является взаимосвязь между независимой и зависимой переменными. Идеально, когда варьирование показателей зависимой переменной дают возможность четко и убедительно проследить эффект влияния независимой переменной. Но, к сожалению, существует много случаев, когда установить такую взаимосвязь очень трудно и он не является однозначным. В таком случае можно подозревать, что другие факторы, чем те, которыми пытался манипулировать экспериментатор, повлияли на результат эксперимента.

Эти факторы также можно квалифицировать как переменные, так как они могут принимать более одной шкальную оценку. их называют побочными (или дополнительными) переменными.

Мы уже упоминали один источник появления дополнительных переменных, а именно ошибки с выбором испытуемых. Упоминались три типа таких возможных ошибок, вызывающих организменные факторы; отношение исследуемых к экспериментальной инструкции и факторы чисто ситуативные, которые тоже влияют на результаты эксперимента в различных группах.

Побочные переменные определенным образом конкурируют с независимой переменной. Мы не всегда можем знать, повлияла на результат именно и переменная, которой мы манипулировали, или к этому воздействию добавились другие неожиданные переменные, что и привело к тому эффекту, который мы фиксируем как зависимую переменную.

Итак, возможные побочные факторы в психологическом исследовании необходимо устранять или сводить к минимуму. Однако чтобы знать, как это делать, необходимо четко осознать, какие из них могут выступать в роли побочных. Например, это может быть фактор времени, когда проводится исследование (утром или вечером). На эффективность деятельности влияют также время года, погодные условия.

Другим источником побочных переменных может быть фактор задачи, когда различные условия требуют различных экспериментальных задач. Например, проверка гипотезы о влиянии содержания определенной информации на эффективность ее запоминания требует отбора различной информации, поскольку ее можно заучить только один раз.

Но, важнейшим источником побочных переменных является субъективный фактор, о котором мы уже упоминали. Индивидуальные особенности деятельности изысканий зависят и от пола, и от возраста и состояния здоровья, от культурных особенностей и опыта. В связи с этим известный российский исследователь М. Роговин отмечает, что основной принципиальной сложностью любого психологического эксперимента является обеспечение возможности выделить, проследить и установить закономерности в динамике именно той переменной, которую надо изучить. Иначе будут наблюдаться артефакты (нежелательные эффекты), вызванные смешением независимых и побочных переменных, когда, по Кепмбеллом , "фон влияет больше, чем стимул". Поэтому и существует необходимость изоляции независимой переменной и специфические методы предотвращения (или уменьшения) влияния дополнительных переменных, которые мы рассмотрим ниже более подробно.