Особенности социальных экспериментов

В тех областях социологии и социальной психологии, которые имеют сравнительно развитую традицию экспериментальных исследований (межличностное и межгрупповое восприятие, исследования динамики установок, социальные процессы в малых группах, оценивание эффективности образовательных программ и т. д.) часто используют более сложные схемы экспериментирования, объединяемые термином <факторные эксперименты>. 

Факторный экспериментальный  план включает в себя две и более, независимые переменные (именуемые также <факторами>), каждая из которых имеет несколько уровней воздействия. Так как при увеличении числа независимых переменных очень быстро возрастает число групп, в каждой из которых применяется одна из возможных комбинаций этих переменных и их уровней[125](в полном факторном плане число групп равно произведению числа уровней, задаваемых для каждой независимой переменной), в целях экономии ресурсов и рационального распределения исследовательских усилий были разработаны многочисленные планы, где каждый из <уровней> переменных реализуется один раз, а обобщение и статистический анализ взаимодействия различных факторов и их изолированного и совместного влияния на зависимую переменную проводится на групповом уровне[126]. 

Всякий факторный  эксперимент - это, в сущности, несколько экспериментов, объединенных в одном плане. Обобщенные данные факторного эксперимента позволяют ответить на два типа вопросов: 1) имеется ли эффект воздействия для каждой отдельно взятой независимой переменной; 2)зависит ли величина этого эффекта воздействия от величины значений других независимых переменных? Изолированный эффект воздействия одной независимой переменной называют главным эффектом, а изменение величины этого эффекта под влиянием другой независимой переменной называют взаимодействием. 

В таблице 4.2 представлен  план простейшего факторного эксперимента <два на два> (<2 X 2>), в котором  изучалось влияние новизны и  типа изображения на интерес, проявляемый  к этому изображению 4-месячными  младенцами. В качестве индикатора интереса использовалась длительность разглядывания. Каждая из независимых переменных была представлена только двумя уровнями: для новизны - новое или старое, предъявлявшееся в предыдущих сериях изображение; для типа изображения - геометрический контур либо схематическое изображение человеческого лица (схематические рисунки использовались для уравнивания изображений по визуальной сложности, так как время фиксации взора обычно зависит от сложности и количества деталей). Как видно из приведенных в таблице 4.2 данных, налицо оба главных эффекта. Влияние новизны на интерес становится очевидным при сравнении средних по строкам - средняя длительность разглядывания изображений (и геометрических, и <физиономий>) заметно выше в случае предъявления новых рисунков (55 сек против 20). Сравнение по столбцам показывает, что при усреднении данных по двум группам (новые и старые рисунки) изображения человеческого лица вызывают значительно больший интерес, проявляющийся в более длительном разглядывании (45 сек). Налицо также взаимодействие между типом изображения и новизной. Результаты предъявления разных типов изображений различны для <старой> и <новой> группы. Различаются и значения разностей по столбцам для каждой строки (60 -50 = 10 сравнительно с 30 -10 = 20), и соответствующие показатели по строкам (60 -30 = 30 сравнительно с 50 -10 = 40). Иными словами, большая привлекательность человеческих лиц сильнее проявляется при предъявлении старых рисунков (различие в 10 сек при предъявлении новых картинок увеличивается до 20 для старых изображений), а различие между предъявлением старых и новых рисунков при использовании геометрических контуров возрастало до 40 сек. 

Таблица 4.2

Факторный эксперимент 2x2

Новизна изображения 

Тип изображения 

Средняя длительность разглядывания, сек.

Лицо 

Геометрическое    

Новое  

Старое 

60 

30 

50 

10 

55 

20 

Средняя длительность, cек. 

45 

30  
 

При обработке  результатов многофакторных экспериментов  основной статистической моделью является многофакторный дисперсионный анализ. 

Многофакторные  эксперименты в социологии - это очень часто полевые эксперименты, моделирующие сложные взаимосвязи реального мира. Преимущество полевых многофакторных экспериментов - в их <жизнеподобии>, т. е. внешней, лицевой валидности. Но здесь же кроется и главный недостаток таких экспериментов - более низкие надежность и внутренняя валидность. Критики полевых многофакторных экспериментов часто отмечают, что приближение эксперимента к реальному миру здесь нередко достигается за счет замены экспериментального контроля чисто статистическим. В последнем случае возрастают угрозы валидности, связанные с неправильной спецификацией модели измерения, с <закоррелированностью> отдельных уровней независимых переменных с неконтролируемыми внешними переменными (см. гл. 5, 6). Кроме того, в многофакторных экспериментах острее, чем в индивидуальных и межгрупповых, стоит проблема агрегирования данных - практически всегда существует вероятность того, что отношения, выявленные при анализе сводных групповых данных, в точности не соблюдаются ни для одного отдельно взятого испытуемого (так же, как среднее некоторой выборки может не относиться ни к одному конкретному выборочному наблюдению), К неоспоримым достоинствам факторных экспериментов следует отнести значительно большие возможности статистического анализа, в том числе анализа различных эффектов взаимодействия переменных-<факторов>. 

В социальных науках часто употребляют также понятие  квазиэксперимента, или квазиэкспериментального  исследовательского плана. Речь идет о  панельных, трендовых и т. п. планах выборочных обследований (гл. 5). Выборочные обследования, особенно продолжающиеся или проводимые как сравнительные <срезовые> исследования для подвыборок, испытавших либо не испытавших определенное, локализованное во времени воздействие (например, социальную революцию, реформу образования или крах фондового рынка), действительно позволяют делать выводы о взаимоотношениях между интересующими исследователя независимыми и зависимыми переменными, а значит - проверять гипотезы о предполагаемых причинно-следственных связях, однако экспериментальную рандомизацию и контроль в выборочных исследованиях, как показано в соответствующих главах, здесь заменяет использование случайных выборок и специальных методов статистического анализа данных.

Дополнительная  литература 

Вознесенский  В. А. Статистические методы планирования эксперимента в технико-экономических  исследованиях. 2-е изд., перераб. и  доп. М.: Финансы и статистика, 1981. Гл. 2, 3. 

Гласc Дж., Стэнли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии: Пер. с англ. / Общ. ред. Ю. П. Адлера. М.: Прогресс, 1976. Гл. 15-19. 

Готтсданкер Р. Основы психологического эксперимента: Пер. с англ. М.: Изд-во МГУ, 1982. 

Дружинин Н. К. Выборочное наблюдение и эксперимент. М.: Статистика, 1977. 

Кэмпбелл Д. Модели экспериментов в социальной психологии и прикладных исследованиях: Пер. с англ. / Сост. и общ. ред. М. И. Бобневой. М.: Прогресс, 1980. 

Ядов В. А. Социологическое  исследование: методология, программа, методы. М.: Н