Психология развития: методы исследования

Миллер Скотт

Замечание, касающееся выявления внутригрупповых закономерностей, перекликается с высказанным ранее аргументом в пользу лонтитюдных планов. Там мы указали на то, что везде, где речь идет об индивидуальной стабильности или индивидуальных изменениях во времени, требуется лонгитюдный подход, при котором испытуемые изучаются в процессе своего развития. Аналогично, везде, где речь идет о связи между двумя или более показателями в определенный момент времени, требуется внутрисубъектный подход, при котором одни и те же испытуемые оцениваются по ряду параметров. Предположим, что нам интересно, связано ли умение ребенка встать на чужую позицию с его способностью сообщать информацию другим людям (например, Shantz, 1975). Очевидно, что мы не можем оценить умение занимать чужую позицию у одной группы детей, а способность сообщать информацию — у другой, мы должны измерить оба параметра у всех детей. Предположим (возвращаясь к прежнему примеру), что мы хотим узнать, связаны ли показатели IQ Детей с их отметками в школе. Мы не можем оценить IQ в одной выборке, а IQ — в другой; вновь нужно измерить оба параметра у всех детей. Или допустим (предваряя пример, который более

подробно разбирается в главе 11), что нас интересует последовательность овладения рядом когнитивных навыков. Действительно ли, к примеру, как утверждал Пиаже, дети осваивают принцип сохранения массы до принципа сохранения веса, а принцип сохранения веса — до принципа сохранения объема? Единственный способ узнать это — проанализировать представления детей о всех трех принципах. Эти примеры иллюстрируют основной мотив использования внутрисубъектного подхода: выявление взаимосвязей и закономерностей развития.

Замечание, касающееся экспериментального воздействия, приводящего к изменениям, в некотором отношении сходно с тем, что говорилось ранее об эффекте тестирования в лонтитюдных планах и эффекте переноса во внутрисубъектных планах. Суть в том, что опыт выполнения определенного задания или пребывания в определенных экспериментальных условиях может сделать испытуемого непригодным для оценки выполнения им других заданий или реакции в других экспериментальных условиях. Допустим, мы хотим сравнить эффективность нескольких методов обучения принципам сохранения (например, Smith, 1968). Мы набираем группу детей, не имеющих представлений о сохранении, и ставим их в условия обучения А. Вряд ли имеет смысл ставить затем этих же детей в условия В, так как, если условия А оказались эффективными, многие из детей уже будут владеть принципом сохранения! Тот же довод применим и в отношении любого исследования, цель которых добиться стойких изменений у испытуемых — программы вмешательства для так называемых неблагополучных детей, терапевтические программы для детей с психическими нарушениями, образовательные программы для родителей, ожидающих ребенка, и т. д. Во всех случаях, желая сравнить эффективность разных программ, мы должны использовать межсубъектный план, при котором разные испытуемые ставятся в разные экспериментальные условия. Обратите внимание также, что справедливость данного довода не ограничивается ситуациями активного изменения (вмешательство или терапия); он справедлив и для более локальных, краткосрочных изменений. Предположим, что нас интересует вопрос, помогает ли детям обучение проговаривать запоминаемое вслух при выполнении заданий на кратковременную память (например, Ferguson & Bray, 1976). Вряд ли дети, которых научили этой стратегии, перестанут ее использовать, как только мы перестанем давать соответствующую инструкцию; желая выявить эффект проговаривания, мы должны протестировать разные группы испытуемых. По поводу последнего примера и сделанного на его основе вывода может возникнуть возражение. В случае с проговариванием нас интересует не относительная эффективность нескольких видов экспериментального воздействия, а то, приведет ли оно вообще к улучшению по сравнению с исходным уровнем. Действительно, мы не можем сначала применить воздействие, а затем оценить успешность выполнения задания при его отсутствии. Но почему не сделать все в обратном порядке — то есть сначала измерить естественный уровень успешности выполнения ребенком заданий на память, применить воздействие, а затем вновь измерить память? Этот способ иллюстрирует план «Одна-группа претест-посттест» (Campbell & Stanley, 1966). Основанием для использования этого плана служит предположение, что любое повышение успешности от претеста к посттесту отражает эффект экспериментального вмешательства. Если это предположение валидно, тогда нет необходимости формировать отдельные группы испытуемых.

В ряде простых ситуаций план «Одна-группа» может отвечать целям исследования. Однако, как правило, он им не отвечает. Слабость такого плана явствует из сказанного ранее об экспериментальном контроле: он допускает смешение экспериментального воздействия с рядом других факторов, которые могут обусловливать изменения от претеста к посттесту. Возьмем в качестве примера для пояснения этого момента программы вмешательства. Представьте, что мы набрали группу неблагополучных 4-летних детей, дали им тест на готовность к школе, провели с ними программу, разработанную для развития школьных навыков, и обнаружили значительное улучшение. Свидетельство эффективности нашей программы? Необязательно. Возможно, что улучшение является следствием естественного биологического созревания в ходе взросления детей — того, что Кэмпбелл и Стэнли назвали переменной созревания. Возможно, что улучшение является результатом других событий в жизни детей, которые произошли за время обучения по этой программе, — того, что Кэмпбелл и Стэнли назвали переменной истории. Возможно, что улучшение является следствием практики, полученной в ходе претеста, — того, что Кэмпбелл и Стэнли назвали переменной тестирования. Или же улучшение является следствием проявляющейся при любом повторном тестировании естественной тенденции к повышению первоначально низких показателей, — того, что Кэмпбелл и Стэнли назвали переменной регрессии. Ни одну из этих альтернативных гипотез нельзя исключить; все их можно было бы отвергнуть, если бы включалась отдельная контрольная группа, не подвергающаяся экспериментальному воздействию.

И межсубъектный, и внутрисубъектный планы принимают разнообразные формы. Ниже рассматриваются два из наиболее значимых вариантов; план уравненных групп (вид межсубъектного исследования) и план временных серий (вид внутрисубъектного исследования).

Таблица 3.3 Относительные достоинства внутрисубъектных и межсубъектных планов

Фактор	Сравнение планов
Удобство	Во внутрисубъектном исследовании — меньше испытуемых; в межсубъектном исследовании — меньше времени на каждого испытуемого
Статистические критерии	Во внутрисубъектном исследовании — более мощные, чем в межсубъектном
Эффект повторного тестирования	Присутствует во внутрисубъектном исследовании,
отсутствует в межсубъектном исследовании
Возможность систематической ошибки отбора	Присутствует в межсубъектном исследовании; отсутствует во внутрисубъектном исследовании
Анализ взаимосвязей внутри группы	Обязательно во внутрисубъектном исследовании; не возможно » межсубъектном исследовании
Процедуры, производящие стойкие изменения	Обязательно в межсубъектном исследовании; невозможно во внутрисубъектном исследовании

Планы уравненных групп

Для четкого сравнения разных экспериментальных условий необходимо, чтобы испытуемые, поставленные в разные условия, были эквивалентными с самого начала исследования. Мы уже рассматривали два метода обеспечения эквивалентности: случайное приписывание разных испытуемых к разным экспериментальным группам и тестирование каждого испытуемого во всех экспериментальных условиях. Добавим теперь третий вариант: использование планов уравненных групп, в которых параметры испытуемых приводятся в соответствие еще до приписывания к разным экспериментальным группам.

Как мы узнали из главы 2, практически любое межсубъектное исследование предполагает определенную степень уравнивания таких явных переменных, как возраст и пол. Тогда встал вопрос: зачем ограничиваться лишь явными переменными, почему не пойти дальше и не уравнять все потенциально значимые переменные? Небольшое замечание подскажет ответ на этот вопрос: невозможно выявить все потенциально значимые переменные, и даже если бы это было возможно, мы никогда не смогли бы добыть необходимые данные и провести необходимое уравнивание. Но все же неполное уравнивание предположительно лучше, чем никакое; почему же его не использовать? Оказывается, что эта процедура имеет как преимущества, так и недостатки.

Поскольку чаще всего при изучении детей производится уравнивание по IQ, я возьму эту характеристику в качестве примера. Желая уравнять детей по параметру IQ, мы должны сначала провести тесты интеллекта со всеми потенциальными испытуемыми (или, возможно, обратиться к школьной картотеке, где хранятся уже собранные данные об учащихся). Затем мы отбираем детей с одинаковыми или почти одинаковыми IQ. Количество детей в группах будет зависеть от количества экспериментальных условий — пары, если два типа условий, тройки — если три типа, и т. д. Работая с этими группами детей, имеющих одинаковые IQ, мы произвольно приписываем детей к разным экспериментальным ситуациям. Заметьте, что случайность приписывания сохраняет свое значение даже в плане уравненных групп. Заметьте также, что первоначальный подбор по IQ гарантирует то, чего не может гарантировать рандомизация: что в окончательном варианте экспериментальные группы будут равноценны по IQ.

Большим плюсом уравнивания является то, что оно обеспечивает четкий контроль переменных, которые в противном случае привели бы к появлению систематических ошибок. Если IQ действительно связан с величиной нашей зависимой переменной, то совершенно необходимо предотвращение смешения IQ и экспериментальных условий. Уравнивание также имеет ряд статистических преимуществ. Так же как и внутрисубъектные планы, план уравненных групп снижает нежелательную дисперсию и таким образом повышает мощность статистических критериев.

Основные недостатки уравнивания так или иначе касаются следующего вопроса: стоит ли оно того? Отбор, как правило, требует от исследователя приложения больших усилий, особенно если он должен предварительно протестировать всех потенциальных испытуемых (при отсутствии возможности воспользоваться уже собранными данными). Если переменная, по которой проводилось уравнивание, в

действительности не связана с величиной зависимой переменной, тогда уравнивание нам ничего не дает. Если выборка достаточно велика и используется случайное приписывание, группы, по всей видимости, при любых условиях будут эквивалентными, поэтому вновь уравнивание нам ничего не дает. Суть состоит в том, чтобы оценить эффективность затрат. Я уже отмечал, что планирование любого исследования связано с отбором нескольких подходящих приемов из большого набора потенциально информативных процедур. Тратить свое ограниченное время и усилия на процедуры, не повышающие качества исследования, — просто непрофессионально.

Помимо риска пустой траты усилий уравнивание иногда создает специфические трудности. В некоторых случаях прохождение испытуемыми предварительного тестирования может повлиять на их ответы при тестировании, имеющем экспериментальное значение (то, что Кэмпбелл и Стэнли назвали переменной реактивности). Возможно, к примеру, что некоторые дети испытывают тревогу, когда их забирают из класса для проведения теста интеллекта, и поэтому подозрительно относятся к дружелюбному экспериментатору, который приглашает их «пойти поиграть». Попытка создать игровую атмосферу для проведения исследования поэтому может свестись к нулю, что отразится на валидности. Уравнивание иногда приводит к выбыванию испытуемых. Если испытуемых подбирать описанным выше способом, единицей измерения становится уравненная группа, а не отдельный ребенок — к примеру, тройки подобранных по IQ детей в исследовании с тремя экспериментальными условиями. Если кто-то из тройки по той или иной причине выбывает, то нужно исключать и двух оставшихся. Везде, где велика вероятность выпадений, произведение уравнивания может оказаться невыгодным.