Экспериментке қысқаша шолу
Ана мен бала байланысын өлшеу: жылау арқылы байқалатын айырмашылық
Кез келген анадан баласы өзінің қасынан кеткеннен кейін жылай ма деп сұрасаңыз, көп жағдайда «иә, жылайды» деген жауап естисіз. Алайда даму және әлеуметтену психологиясындағы зерттеушілер мұндай пікірді тек субъективті бақылауға сүйемей, объективті дәлел арқылы тексеруге тырысты. Негізгі сұрақ қарапайым: баланың әлеуметтік дамуында жақын байланысқан адамның, әсіресе ананың, рөлі қаншалықты маңызды?
Осы идеяны нақтылау үшін екі психолог — Дон Флинер мен Роберт Кернс (1970) — эксперимент жүргізді. Олар баланың анасы кеткендегі және экспериментатордың ассистенті кеткендегі жылауының күші мен ұзақтығын салыстырды.
Өлшеу тәсілі
Әр баланың жылауы екі жағдайда да бағаланды: анасы кеткеннен кейін және ассистент кеткеннен кейін. Бағалау әр 5 секунд сайын, барлығы 25 период (яғни 125 секунд) бойынша жүргізілді.
Нәтижелердің қысқаша көрінісі
- 12–14 ай (15 бала): ана кеткенде — 11.67, ассистент кеткенде — 8.27 период жылау.
- Орташа айырмашылық: 3.40. Қорытынды: осы жастағы балалар анасы кеткенде көбірек жылайды.
- 9–11 ай (13 бала): орташа мәндер — ана кеткенде 9.08, ассистент кеткенде 8.15.
Статистикалық шешім ережесі: нөл-гипотеза және тәуекелдер
Эксперимент нәтижесін интерпретациялау үшін зерттеуші статистикалық шешім ережесіне сүйенеді. Кең тараған қағида бойынша, нөл-гипотеза (айырмашылық жоқ деген жорамал) мына жағдайда жоққа шығарылады: егер бақыланған айырмашылықтың пайда болу ықтималдығы 0.05-тен (20-дан 1-ден) аз болса.
Нөл-гипотезаны жоққа шығаруға «рұқсат беретін» шек альфа-деңгей (α) деп аталады. Бұл — шын мәнінде нөл-гипотеза дұрыс болса да, оны қателесіп жоққа шығару тәуекелі.
I типті қателік (α): «жалған дабыл»
I типті қателік — нөл-гипотеза дұрыс бола тұра, оны қате түрде жоққа шығару. Мысалы, α = 0.05 деңгейінде бұл тәуекел α = 0.01 деңгейімен салыстырғанда шамамен 5 есе жоғары.
II типті қателік (β): «байқамай қалу»
Альфа-деңгей кішірейген сайын, керісінше тәуекел — яғни нөл-гипотеза қате болса да, оны жоққа шығармай қою — артады. Бұл II типті қателік, ал оның ықтималдығы бета-деңгей (β) арқылы белгіленеді.
Альфа мен бета арасындағы байланыс
Көп жағдайда бір нақты деректер жиыны үшін α төмендеген сайын β өседі. Дегенмен эксперименттің сенімділігін арттыру (мысалы, өлшеудің дәлдігін жақсарту, кездейсоқ вариацияны азайту, жақсы жоспарлау) арқылы қатаң α кезінде де β-ны ақылға қонымды деңгейде ұстауға болады.
Нөл-гипотеза туралы қорытынды: «қабылдау» емес, «жоққа шығармау»
Маңызды ереже: нөл-гипотезаға қатысты статистикалық шешім екі-ақ түрлі болады — жоққа шығару немесе жоққа шығармау. Статистикада «нөл-гипотезаны қабылдау» деген қатаң шешім болмайды.
Соған қарамастан, зерттеуші кейде тәуелсіз айнымалының әсері жоқ деген тұжырымға жақындайды. Бұл жағдайда екі түрлі түсіндірме пайда болуы мүмкін:
1) «Әсер бар-жоғын білмейміз»
Егер зерттелінушілер саны аз болса немесе мінез-құлық күткеннен де құбылмалы (вариабельді) болса, сенімділік төмендеп, нақты қорытынды жасау қиын болады. Мұндай жағдайда зерттеуші экспериментті кеңейтіп, кездейсоқ вариацияны азайтуға ұмтылады.
2) «Шынында айырмашылық жоқ»
Егер зерттеу қуаты (сенімділігі) жеткілікті болса, нөл-гипотезаны жоққа шығармау зерттелген жағдайлардың арасында шынайы айырмашылық жоқ екенін көрсетуі мүмкін.
Қорытындылардың валидтілігі: ішкі және сыртқы өлшем
Ішкі валидтілік — эксперименталды гипотеза туралы қабылданған шешімнің «идеалды» (шексіз) экспериментте алынатын шешімге қаншалықты сәйкес келетініне деген сенімділік деңгейі. Статистикалық шешім ережелерін мұқият қолдану ішкі валидтілікті арттыра алады, өйткені қорытынды эксперименттің өзегін құрайды.
«Шексіз эксперимент» ұғымы шартты түрде көптеген қайталанатын зерттеулерді білдіреді: әр жолы сол популяциядан жаңа қатысушылар алынып, дәл сол процедура жүргізіледі. Егер нөл-гипотеза дұрыс болса, осы көптеген эксперименттердің ортақ орташа айырмашылығы нөлге тең болуы тиіс. Бірақ жеке эксперименттерде айырмашылықтар нөл маңында әртүрлі ауытқып отырады. Сондықтан зерттеуші дәл өз экспериментіндегі алынған айырмашылықты ықтималдық тұрғысынан бағалайды.
Нөл-гипотеза дұрыс болса: қате қорытындыдан сақтану
Егер нөл-гипотеза дұрыс болса, зерттеуші де соған сәйкес қорытындыға келгісі келеді. Сондықтан ол нөл-гипотезаны тек мынадай жағдайда ғана жоққа шығарады: өз экспериментіндегідей айырмашылық нөл-гипотеза дұрыс болғанда өте сирек (мысалы, 0.05 немесе 0.01) кездесетін болса.
Жаңа эксперименталды гипотезаны тексергенде қате қорытындының үлесін азайтқысы келетін зерттеуші α = 0.01 немесе одан да қатаң деңгейді таңдауы мүмкін. Себебі α = 0.05 болса, қағида бойынша қорытындылардың шамамен 5% қате болуы ықтимал.
Нөл-гипотеза жалған болса: нақты әсерді жіберіп алмау
Егер нөл-гипотеза жалған болып, жағдайлар арасында эксперименталды гипотеза болжағандай айырмашылық бар болса, зерттеуші оны да анықтағысы келеді. Бұл үшін жеткілікті сенімді деректер қажет: өлшеудің дәлдігі, бақылаудың сапасы және жоспарлаудың ұқыптылығы нәтижеге тікелей әсер етеді.
Ішкі валидтілікке қауіп төндіретін үш мәселе
Экспериментатор нөл-гипотезаға қатысты тәуекелдерді басқарғанның өзінде, нәтиже ғылыми білімге нақты үлес қоспай қалуы мүмкін. Ішкі валидтілікке қауіп төндіретін үш «қиын мәселе» жиі кездеседі.
1) Әлсіз эффект және «шудың» көптігі
Кейде тәуелсіз айнымалының әсері әлсіз болып, басқа кездейсоқ факторлармен «шуланып» қалады. Бір зерттеуші әзіл ретінде нәтижені түсіну үшін «интерокулярлы травмалы тест» жеткілікті деген: қорытынды «көзге ұрып тұрса ғана» түсінікті болады (Дж. Берксон). Бұл — үлкен эффект күтілетін жағдайдың метафорасы.
Флинер мен Кернстің жағдайында эффект айқын болмауы мүмкін, өйткені көптеген қосымша факторлар әсер етеді: кейбір аналар баламен аз уақыт өткізуі ықтимал; кейбірі баланы жиі келіп-кету арқылы анасының жоқтығына үйретуі мүмкін; ассистенттің сыртқы келбеті мен мінез-құлқы анаға аз-көп ұқсас болуы ықтимал. Зерттеушілердің өздері де кейбір балалардың эксперимент бойы үздіксіз жылай беретінін байқаған: егер бала қатты жылай бастаса, соны жалғастыруы мүмкін.
2) Үлкен таңдамадағы «мәнділік» қақпаны
Зерттелінушілер саны көбейген сайын статистикалық тексерудің қуаты артады, бірақ қызық құбылыс пайда болады: өте үлкен таңдамада кез келген екі жағдайдың арасында «мәнді» айырмашылық табылып кете беруі мүмкін (Бэкон, 1967). Мұнда мистика жоқ: бақылауға алынбаған көптеген ұсақ факторлар үлкен деректерде өзін көрсетеді.
Сондықтан үлкен массивтерде табылған статистикалық мәнді эффектілерді интерпретациялауда ерекше сақтық керек; ал салыстырмалы түрде шағын таңдамада табылған мәнді айырмашылық кейде көбірек сенім ұялатады (әрине, жоспарлау мен бақылау сапасы жақсы болса).
3) Әмбебаптылық (жалпылау) мәселесі
Нәтижені барлық сәйкес популяцияға таратуға бола ма? Мысалы, үлкен таңдамада мәнді айырмашылық шықса да, балалардың бір бөлігінде ана кеткенде жылау күштірек болмай қалуы мүмкін. Ондайда «қалғандары туралы не деуге болады?» деген сұрақ туындайды.
Әдетте зерттеуші зерттелетін психологиялық фактор әр қатысушыға әсер етеді деп жорамалдайды. Ал жеке айырмашылықтар (мысалы, анамен бұрынғы қарым-қатынас тәжірибесі) нәтижені әлсірететін қосымша факторлар ретінде түсіндіріледі.
Сыртқы валидтілік: нәтиже қай жерде «жұмыс істейді»?
Валидтіліктің басқа да маңызды қырлары бар. Эксперимент түрлі себептермен сыртқы валидтілікке ие болмауы мүмкін: яғни нәтиже нақты қойылған жағдайдан тыс ортада, басқа адамдарда немесе басқа уақытта қайталана ма деген мәселе ашық қалады.
Тек «мәнді айырмашылықтың» өзі жеткіліксіз: бақылау әлсіз болса, эксперимент алдымен ішкі валидтіліктен айырылады. Ал ішкі валидтілік болғанның өзінде, сыртқы валидтілік болмаса, қорытындыны толыққанды валидті деп атау қиын.
Түйін: сенімді ғылыми қорытындыға жету үшін статистикалық шешімдер (α және β), бақылау сапасы, эффект мөлшері, таңдама көлемі және нәтижені жалпылау мүмкіндігі бір жүйе ретінде қарастырылуы керек.