Содержание

Комплексный метод исследования

Определение 1

Комплексный метод исследования – это способ разностороннего изучения какого-то определенного объекта, требующего междисциплинарного подхода т.е. объекта, являющегося общим для нескольких научных дисциплин при различии содержания исследовательской деятельности.

Комплексное исследование объектов психологии предполагает применение разнообразных технологий и методик, а также организационных средств, за счет чего достигается полное познание сущности психологических процессов и явлений, их принципов и направлений развития. Применение какого-то одного метода, практически всегда, бывает недостаточно.

Только комплексный подход дает возможности полноценно и качественно оценить и охарактеризовать свойства психологических процессов, проанализировать их динамику, возрастную специфику развития, подверженность внутренним и внешним факторам воздействия, составить достоверный прогноз их будущего проявления в конкретных ситуациях и при определенных условиях.

Комплексное исследование проводится в две стадии:

  1. Методологическая программа исследования. Она включает в себя выбор необходимого метода исследования. На каждом этапе проводится подбор оптимальных методов, сочетание которых актуально применить к тому или иного психологическому процессу. Кроме того, эта стадия предполагает информационное снабжение исследования, постановку его целевого назначения, определение круга задач, понятий, выделение проблемных моментов, выбор самого объекта или процесса, который предполагается исследовать и его текущего состояния.
  2. Процедурная стадия. Она необходима для того, чтобы составить план действий, определить способы, посредством которых будет собираться и анализироваться информация и сформировать пути развития, поставленной проблемы, составить прогнозы.

Эмпирические методы психологического исследования

Такие методы применяются практически в любом комплексном психологическом исследовании, поскольку они опираются на чувственное восприятие и включают в себя множество приборов для измерения различных показателей.

К эмпирическим методам исследования относят:

  • Наблюдение – метод визуального восприятия, исследуемого объекта, посредством которого происходит оценка состояния, исследуемого процесса, его динамика, отмечаются факторы воздействия, на которые стоит обратить приоритетное внимание. На основании данных, полученных в ходе наблюдения, можно переходить к составлению плана исследования. Такой метод носит пассивный характер, поскольку не требует применения каких-то вспомогательных средств, оборудования, особых условий;
  • Эксперимент – метод организации исследования в специально созданных для этого условиях и при использовании дополнительного оборудования. Эксперимент является активным методом, поскольку требует тщательной подготовки, дополнительных материальных и трудовых ресурсов. Экспериментальные данные заносятся в таблицы, либо отображаются графически. Также, могут быть построены диаграммы;
  • Рассмотрение разных информационных источников – метод предварительной подготовки предстоящего исследования. Таким способом происходит рассмотрение информации об объекте в различных источниках и выбираются наиболее достоверные и оптимальные;
  • Опрос – метод Глубинного исследования проблемного момента, предполагающий проведение интервью, заполнение анкет, проведение бесед для составления характеристики объекта исследования, понимания его структуры и динамики развития;
  • Анализ собранной информации – метод проверки полученной информации, включающий ее проверку на достоверность, объективность и обоснованность.

Рисунок 1. Эмпирические методы. Автор24 — интернет-биржа студенческих работ

Теоретические методы психологического исследования

Данные методы являются широко распространенными в любом научном исследовании и носят абстрактный характер. Посредством применения данной группы методов, данные научного исследования собираются в систему, упорядочиваются и продолжают изучаться далее.

К теоретическим методам исследования относятся следующие:

  • Анализ – метод разложения объекта исследования на составные элементы и подробное исследование каждого;
  • Синтез – метод рассмотрения объекта, в качестве единого целого, независимо от количества элементов, входящих в его структуру;
  • Метод аналогии — проведение сравнительной характеристики между несколькими процессами или объектами, выявление их сходных свойств и составление выводов о том, что и иные параметры данных объектов являются идентичными;
  • Моделирование – метод построения образа исследуемого явления и изучение его качеств;
  • Классификация – метод разделения информации об исследуемом объекте на определенные группы по каким-то критериям;
  • Дедуктивный метод – переход в исследовании от общих свойств, исследуемого процесса к его частным параметрам. Это положительно сказывается на исследовании сущности объекта;
  • Индуктивный метод – переход от исследования частных параметров объекта, его отдельных элементов к общей структуре;
  • Абстрагирование – метод отвлечения от каких-то весомых критериев, исследуемого объекта, чтобы открылись новые параметры, которые были незаметны ранее.

Количественные и качественные методы исследований в психологии

Чтобы определить количественные параметры, исследуемых объектов применяют такие методы:

  1. Статистические методы – базируются на сборе количественной информации и их последующего измерения для изучения более масштабных явлений;
  2. Библиометрические методы –предназначены для изучения структурного строения, связи и динамикиразвития различных процессов и явлений.

Рисунок 2. Количественные методы. Автор24 — интернет-биржа студенческих работ

Чтобы изучить качественные показатели развития того или иного процесса, объекта или явления необходимо изучить их глубинные параметры развития, оценить воздействие внешних социальных факторов на тот или иной объект психологии.

Применяют следующие качественные методы психологического исследования:

Рисунок 3. Качественные методы. Автор24 — интернет-биржа студенческих работ

  1. Проведение глубокого интервью – метод, ориентированный на полное и всестороннее раскрытие темы исследования. Оно требует получение развернутых и аргументированных ответов на вопросы;
  2. Экспертное интервью – метод, основанный на участии эксперта в проведении глубокого интервью, чтобы направить собеседника в нужное русло и раскрыть тему более полно;
  3. Фокус-групповая дискуссия – метод, проводимый путем построения дискуссионных бесед по имеющейся проблеме. Он помогает внести существенный вклад в исследование, за счет различий мнений и опыта, взглядов, восприятия каждого участника дискуссии.

Интерпретационные методы исследований в психологии

Данные методы позволяют дать теоретическое обоснование и психологическую характеристику исследуемого процесса или объекта, либо его качеств.

В эту группу входят два основных метода, которые, практически всегда, применяются в комплексе:

  • Генетический метод – проведение анализа информации по поводу развития личности, его стадий и особенностей, наличия пиков и кризисов;
  • Структурный метод – проведение анализа строения личности, всех ее показателей развития и основных свойств.

Как правило, эти методы являются завершающими в психологическом исследовании.

3.4. Комплексный метод

Комплексный подход — это направление, рассматривающее объект исследования как совокупность компонентов, подлежащих изу­чению с помощью соответствующей совокупности методов. Компонен­ты могут быть как относительно однородными частями целого, так и его разнородными сторонами, характеризующими изучаемый объект в разных аспектах. Часто комплексный подход предполагает изучение сложного объекта методами комплекса наук, т.

е. организацию междис­циплинарного исследования. Очевидно, что комплексный подход пред­полагает применение в той или иной мере и всех предыдущих интер­претационных методов.

Яркий пример реализации комплексного подхода в науке — кон­цепция человекознания, согласно которой человек как наисложнейший объект изучения подлежит согласованному исследованию большого комплекса наук. В психологии эта идея комплексности изучения чело­века была четко сформулирована Б. Г. Ананьевым [1, 3]. Человек рас­сматривается одновременно как представитель биологического вида homo sapiens (индивид), как носитель сознания и активный элемент

[48] познавательной и преобразующей действительность деятельности (субъект), как субъект социальных отношений (личность) и как уни­кальное единство социально значимых биологических, социальных и психологических особенностей (индивидуальность). Такой взгляд на человека позволяет исследовать его психологическое содержание в планах: субординационном (иерархическом) и координационном [55]. В первом случае психические явления рассматриваются как соподчи­ненные системы: более сложные и общие подчиняют и включают в себя более простые и элементарные. Во втором — психические явления рас­сматриваются как относительно автономные образования, но тесно свя­занные и взаимодействующие друг с другом. Подобное всеобъемлю­щее и сбалансированное изучение человека и его психики, по сути, смыкается уже с системным подходом.

3.5. Системный метод

Системный подход — это методологическое направление в изу­чении реальности, рассматривающее любой ее фрагмент как систему.

Наиболее ощутимым толчком к осознанию системного подхода как неотъемлемого методологического и методического компонента науч­ного познания и к его строгому научному оформлению послужили ра­боты австро-американского ученого Л. Берталанфи (1901-1972), в ко­торых он разработал общую теорию систем [7, 8, 89]. Система есть некоторая целостность, взаимодействующая с окружающей средой и состоящая из множества элементов, находящихся между собой в неко­торых отношениях и связях.

Организация этих связей между элемента­ми называется структурой. Иногда структуру толкуют расширитель­но, доводя ее понимание до объема системы. Такая трактовка характер­на для нашей житейской практики: «коммерческие структуры», «государственные структуры», «политические структуры» и т. д. Изредка такой взгляд на структуру встречается и в науке, хотя и с определенны­ми оговорками [73, с. 105-117; 74, с. 126]. Элемент — мельчайшая часть системы, сохраняющая ее свойства в пределах данной системы. Даль­нейшее расчленение этой части ведет к потере соответствующих свойств. Так, атом — элемент с определенными физическими свойства-[49]ми, молекула — с химическими свойствами, клетка — элемент со свой­ствами жизни, человек (личность)- элемент социальных отношений. Свойства элементов определяются их положением в структуре и, в свою очередь, определяют свойства системы. Но свойства системы не сво­дятся к сумме свойств элементов. Система как целое синтезирует (объе­диняет и обобщает) свойства частей и элементов, в результате чего она обладает свойствами более высокого уровня организации, которые во взаимодействии с другими системами могут представать как ее
функ­ции.
Любая система может рассматриваться, с одной стороны, как объе­динение более простых (мелких) подсистем со своими свойствами и функциями, а с другой — как подсистема более сложных (крупных) систем. Например, любой живой организм является системой органов, тканей, клеток. Он же является элементом соответствующей популя­ции, которая, в свою очередь, является подсистемой животного или ра­стительного мира и т. д.

Системные исследования осуществляются с помощью системных анализа и синтеза. В процессе анализа система выделяется из среды, определяются ее состав (набор элементов), структура, функции, интег­ральные свойства и характеристики, системообразующие факторы, вза­имосвязи со средой. В процессе синтеза создается модель реальной системы, повышается уровень обобщения и абстракции описания сис­темы, определяется полнота ее состава и структур, закономерности ее развития и поведения.

Описание объектов как систем, т. е. системные описания, выпол­няют те же функции, что и любые другие научные описания: объясни­тельную и прогнозирующую. Но еще важнее, что системные описания выполняют функцию интеграции знаний об объектах.

Системный подход в психологии позволяет вскрыть общность пси­хических явлений с другими явлениями действительности. Это дает возможность обогащения психологии идеями, фактами, методами дру­гих наук и, наоборот, проникновения психологических данных в дру­гие области знания. Он позволяет интегрировать и систематизировать психологические знания, устранять избыточность в накопленной ин­формации, сокращать объем и повышать наглядность описаний, умень­шать субъективизм в интерпретации психических явлений. Помогает увидеть пробелы в знаниях о конкретных объектах, обнаружить их не-[50]полноту, определить задачи дальнейших исследований, а иногда и пред­сказать свойства объектов, информация о которых отсутствует, путем экстраполяции и интерполяции имеющихся сведений.

В учебной деятельности системные методы описания дают воз­можность представить учебную информацию в более наглядной и адек­ватной для восприятия и запоминания форме, дать более целостное представление об освещаемых объектах и явлениях и, наконец, пе­рейти от индуктивного изложения психологии к дедуктивно-индук­тивному.

Предыдущие подходы являются фактически органичными компо­нентами системного подхода. Иногда даже их рассматривают как его разновидности [14, с. 7]. Некоторые авторы сопоставляют эти подходы с соответствующими уровнями качеств человека, составляющих пред­мет психологического исследования [38, 39, 43].

В настоящее время большинство научных исследований проводит­ся в русле системного подхода [33, 83]. Наиболее полное освещение применительно к психологии системный подход нашел в следующих работах [14, 15, 37, 43, 44, 45, 68, 74, 76]. [51]

Рязанский государственный радиотехнический университет — Рыбина Наталья Владимировна

к. ф.-м.н., доцент

 
Научные интересы
: процессы самоорганизации в материалах микро- и наноэлектроники, методы исследования процессов самоорганизации, неупорядоченные полупроводники.


Проводит лекционные и практические занятия по дисциплинам:

  • «Оптоэлектроника и квантовая оптика».


Специальность:
 высшее образование по специальности «Микроэлектроника и твердотельная электроника», квалификация инженер.


Повышение квалификации:

  • «Менеджмент в образовании», 16 часов, ФГБОУ РГРТУ, удостоверение №54745 от 11.12.2015 г.
  • «Использование средств информационных и коммуникационных технологий при реализации образовательных программ. Интерактивные сервисы сети Интернет в образовании» 24 часа, ФГБОУ РГРТУ, удостоверение №249894 от 7.04.2017 г.


Стаж работы
:
                   по специальности — 8 лет,
                   общий — 8 лет.


Наиболее значимые публикации:

  1. Алпатов А.В., Вихров С.П., Гришанкина Н.В. Выявление корреляций поверхностного интерфейса пленок a-Si:H методом двумерного флуктуационного анализа // ФТП, 2013, т. 47, вып. 3. С. 340-347.
  2. Алпатов А.В., Вихров С.П., Рыбина Н.В. Исследование корреляционных параметров структуры поверхности неупорядоченных полупроводников с помощью методов двумерного DFA и средней взаимной информации // ФТП, 2015, т. 49, вып. 4. С. 467-471.
  3. Алпатов А.В., Вихров С.П., Вишняков Н.В., Мурсалов С.М., Рыбин Н.Б., Рыбина Н.В. Комплексный метод исследования корреляционных параметров самоорганизованных структур // ФТП, т. 50, вып. 1, 2016 г. С. 23-29.
Обновлено 6 Июня 2018 г.
Ответственный за размещение:
Кафедра МНЭЛ

КОМПЛЕКСНЫЙ МЕТОД ИССЛЕДОВАНИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ДЕФОРМАЦИИ КЕРАМИЧЕСКИХ ИЗДЕЛИЙ ПРИ ОБЖИГЕ | Андреев

1. Бакунов, В. С. Оксидная керамика: спекание и ползучесть / В. С. Бакунов, А. В. Беляков, Е. С. Лукин, У. Ш. Шаяхметов. — М. : РХТУ имени Д. И. Менделеева, 2007. — 584 с.

2. Bordia, R. K. On constrained sintering / I. Constitutive model for a sintering body / R. K. Bordia, G. W. Scherer // Acta Metall. — 1988. — Vol. 36, № 9. — P. 2393 – 2397.

3. Cai, P. Z. Determination of the mechanical response of sintering compacts by cyclic loading dilatometry / P. Z. Cai, G. L. Messing, D. J. Green // J. Amer. Ceram. Soc. — 1997. — Vol. 80, № 2. — P. 445 – 452.

4. Gillia, O. Viscosity of WC-Co compacts during sintering / O. Gillia, C. Josserrond, D. Bouvard // Acta Mater. — 2001. — № 49. — P. 1413 – 1420.

5. Porte, F. Creep Viscosity of Vitreous China / F. Porte, R. Brydson, B. Rand [et al.] // J. Amer. Ceram. Soc. — 2004. — Vol. 87, № 5. — P. 923 – 928.

6. Андреев, Д. В. Структура и реология фарфорового полуфабриката при обжиге // Д. В. Андреев, А. И. Захаров // Стекло и керамика. — 2011. — № 10. — С. 18 – 25.

7. Andreev, D. V. Structure and rheology of semivitreous porcelain during kilning / D. V. Andreev, A. I. Zakharov // Glass and Ceram. — 2012. — Vol. 68, № 9/10. — P. 330 – 336.

8. Gaillard, J. M. Prediction of Tableware Deformations Using a Finite Elements Analysis and the Measurements of Physical Parameters in Process Conditions / J. M. Gaillard, C. Gault, J. C. Glandus, P. Petrault // Ceramics Today — Tomorrow’s Ceramics. — 1991. — P. 333 – 341.

9. Kraft T. Simulation des Brennprozesses bei der Herstellung von Gebrauchskeramiken / T. Kraft, H. Riedel, F. Raether, F. Becker // Keramische Zeitschrift. — 2002. — Bd. 54. — S. 374 – 381.

10. Olevsky, E. A. Eff ect of gravity on dimensional change during sintering, II. Shape distortion / E. A. Olevsky, R. M. German, A. Upadhyaya // Acta Mater. — 2000. — № 48. — P. 1167 – 1180.

11. Якушка В.-П. П. Особенности ползучести керамики и огнеупоров при разных видах нагружения : автореф. дис. … канд. техн. наук. — Каунас, 1983. — 16 с.

12. Андреев, Д. В. Исследование реологии спекающихся стеклокристаллических материалов методом кручения тонкостенных трубок / Д. В. Андреев, А. И. Захаров // Новые огнеупоры. — 2012. — № 1. — С. 36 – 44.

13. Andreev, D. V. Study of the rheology of sintered glass ceramic materials by torsion of thin-walled tubes // D. V. Andreev, A. I. Zakharov // Refractories and Industrial Ceram. — 2012. — Vol. 53, № 1. — P. 31 – 39.

14. Андреев, Д. В. Исследование деформационного поведения фарфора в процессе обжига методом консольных образцов : тез. конф. «Успехи в химии и химической технологии. Том XXII» / Д. В. Андреев, А. И. Захаров, О. М. Колесникова. — М. : РХТУ имени Д. И. Менделеева, 2008. — № 7 (87). — С. 47 – 49.

15. Мейз, Дж. Теория и задачи механики сплошных сред / Дж. Мейз. — М. : Мир, 1974. — 320 с.

16. Blaine, D. C. Computer modelling of distortion and densifi cation during LPS of high-performance materials [электронный ресурс] / D. C. Blaine, R. M. German, S. Park. — Режим доступа : http://www.cavs.msstate.edu/publications/2005-24.pdf (дата обращения 09.04.2010).

Комплексный метод оценки конкурентоспособности нового товара — статья в электронной библиотеке

Читать

Методика оценки уровня конкурентоспособности промышленной продукции. — М.: Изд-во стандартов, 1984. Печенкин А. Н., Фомин В. Н. Конкурентоспособность продукции и производителя // Надежность и контроль качества. — 1995. — №10. Андрианов В. Конкурентоспособность России в мировой экономике // Маркетинг. — 1999. — № 2. Печенкин А. Н., Фомин В. Н. О критериях конкурентоспособности продукции и подходах к ее оценке // Надежность и контроль качества. — 1995. — № 2. Глухов А. Оценка конкурентоспособности товара и способы ее обеспечения // Маркетинг. — 1999. — № 2. Максимова И. Оценка конкурентоспособности промышленного предприятия // Маркетинг. — 1996. — №3. — С. 51-56. Портер М. Международная конкуренция: конкурентные преимущества стран. — М., 1993. Фатхутдинов Р. А. Менеджмент конкурентоспособности. — М., 1995. Хомченко А. Г. Рыночная конкуренция. — М., 1994. Родионова Л. Н., Кантор О. Г., Хакимова Ю. Р. Оценка конкурентоспособности продукции // Маркетинг в России и за рубежом. — М.: Финпресс. — 2000. — №1. Комлев Е. Б. Анализ конкурентоспособности товаров // Маркетинг в России и за рубежом. — М.: Финпресс. — 2000. — №3. Шкардун В. Д., Стерхова С. Н. Исследование рынка — источник принятия управленческих решений // Маркетинг и маркетинговые исследования в России. — 2000. — №6. Шкардун В. Д., Стерхова С. Н. Опыт прогнозирования объемов продаж на примере рынка систем кондиционирования // Маркетинг и маркетинговые исследования в России. — 2001. — №1.

Шкардун Владимир

кандидат экономических наук
Генеральный директор консалтинговой фирмы «Полимекс», профессор Московской международной высшей школы бизнеса (МИРБИС).

Москва

Другие статьи автора 15

Стерхова Светлана


Начальник отдела маркетинга ОАО Ижевский электро-механический завод «Купол», Ижевск.

Другие статьи автора 8

… / New ideas of the new century

Прокофьева И. А.

МОРФОЛОГИЯ ГОРОДА. КОМПЛЕКСНЫЙ МЕТОД АНАЛИЗА ОТ МАКРОСТРУКТУРЫ – К ЕЕ ЭЛЕМЕНТАМ: ЖИЛЫМ И ОБЩЕСТВЕННЫМ ЗДАНИЯМ

В статье рассмотрена тема морфологических исследований в отечественной теории градостроительства второй половины ХХ века, Акцент в отечественных исследованиях ставится на изучения города как единого организма. Современные города – сложные образования и при этом они имеют определенные морфологические схемы в своем основании и развитие их во времени происходит по определенным закономерностям. Морфологический анализ градостроительных объектов – изучение объектов по морфологическим параметрам (планировочная структура, площадь, форма, строение и содержание отдельных элементов объекта, эволюция формы) а также по таксономическим принципам с четкой иерархией, строем и порядком (генезис, характерные черты формы объекта, закономерности строения и процессов формообразования). В отечественных исследованиях часто используется комплексный метод от макроструктуры – к ее элементам.

Ключевые слова: elements, housing, morphological studies, morphology, object, project, public — commercial building, structure, tradition, жилье, морфологические исследования, морфология, общественно- торговые здания, объект, проект, структура, традиция, элементы

Разработка комплексного метода детекции и экспресс диагностики сверхмалых количеств лекарственных и взрывчатых веществ. — НИР

1 15 января 2016 г.-31 декабря 2016 г. Выбор направления исследований, теоретические и эксперимента-льные исследования поставленных в проекте задач
Результаты этапа: На этапе 1 получены следующие основные результаты: Был проведен аналитический обзор современной научно-технической, и нормативной литературы по исследуемой теме проекта; разработаны технические и функциональные требования к разрабатываемому комплексу оборудования и документация, описывающая пробоподготовку образцов лекарственных и взрывчатых материалов. Кроме того, была проведена характеризация структур и теплофизических свойств опытных образцов взрывчатых веществ и лекарственных препаратов. Также иностранным партнером была проведена структурная характеризация образцов материалов в кристаллической и жидко-кристаллической фазах, установлены их фазовые составы при помощи использования методов рентгеновской дифракции. Из полученных данных путем аналитических исследований были получены такие важные параметры, как размеры кристаллов и паракристалличность исследуемых материалов. Кроме того, завершено участие в мероприятиях, направленных на освещение и популяризацию промежуточных результатов ПНИ. Полученные результаты и проведенный обзор литературы подтверждают актуальность проведенных работ и проекта в целом, а также раскрывают преимущества предлагаемого нового комплексного метода. По результатам проведенных патентных исследований был сделан вывод, что разработки оборудования, выполняемые в рамках проекта, обладают патентной чистотой. Эксперименты, проведенные иностранным партнером на данных модельных образцах, играют ключевую роль при разработке методик проведения экспериментов с изучаемыми в ходе проекта образцами фармацевтических препаратов и взрывчатых веществах. В ходе участия в мероприятиях, направленных на освещение и популяризацию промежуточных результатов ПНИ было выявлено, что представленные работы вызывают огромный интерес у научного сообщества.
2 1 января 2017 г.-31 декабря 2017 г. Разработка методологии проведения эксперимента-льных исследований структуры и свойств лекарственных препаратов и взрывчатых веществ в следовых количествах и изготовление «Настольной установки для детекции веществ в следовых количествах»
Результаты этапа:
3 1 января 2018 г.-31 декабря 2018 г. Испытания «Настольной установки для детекции веществ в следовых количествах»
Результаты этапа:

IDEALS @ Illinois: Наблюдение: комплексный метод исследования

Название: Наблюдение: комплексный метод исследования
Автор (ы): Бейкер, Линда М.
Тема (и): Методы исследования
Наблюдение
Резюме: Наблюдение как этнографический метод исследования имеет давнюю историю. Ценность наблюдения в том, что оно позволяет исследователям изучать люди в своей родной среде, чтобы понимать «вещи» с их точки зрения.Наблюдение требует, чтобы исследователь потратил значительное время в полевых условиях с возможностью принятия различных роли, чтобы получить более полное представление о люди изучаются. Для сбора данные. Получить доступ к группе и покинуть поле — два важные факторы, требующие рассмотрения. Другие проблемы, вызывающие озабоченность связаны с этическими проблемами, а также с вопросами достоверности и надежности. До недавнего времени было мало исследований в области библиотек и информатики (LIS). включили этот метод; однако наблюдение становится все более популярным, поскольку Исследователи LIS стремятся лучше понять роль информации в повседневной жизни людей.
Дата выдачи: 2006
Издательство: Высшая школа библиотечного дела и информатики. Университет Иллинойса в Урбана-Шампейн.
Цитата: В тенденциях библиотеки 55 (1) Лето 2006 г .: 171–189.
Жанр: Артикул
Тип: Текст
Язык: Английский
URI: http: // hdl.handle.net/2142/3659
ISSN: 0024-2594
Статус публикации: опубликовано или представлено для публикации
Информация о правах: Copyright 2006 Попечительский совет Университета Иллинойса.
Дата поступления в ИДЕАЛЫ: 21.02.2008

Комплексные исследовательские проекты — методы исследования в психологии — 2-е канадское издание

В главе 1 мы кратко описали исследование, проведенное Симон Шналл и ее коллегами, в котором они обнаружили, что мытье рук заставляет людей рассматривать моральные проступки как менее вредные (Schnall, Benton, & Harvey, 2008).В другом, но связанном с этим исследовании Шналл и ее коллеги изучали, заставляет ли чувство физического отвращения людей выносить более суровые моральные суждения (Schnall, Haidt, Clore, & Jordan, 2008). В этом эксперименте они манипулировали чувством отвращения участников, проверяя их либо в чистой комнате, либо в комнате с беспорядком, в которой была грязная посуда, переполненная корзина для мусора и пережеванная ручка. Они также использовали анкету самооценки, чтобы измерить количество внимания, которое люди уделяют своим телесным ощущениям.Они назвали это «частным телесным сознанием». Они измерили свою основную зависимую переменную, суровость моральных суждений людей, описывая различные модели поведения (например, поедание мертвой собаки, отказ вернуть найденный кошелек) и предлагая участникам оценить моральную приемлемость каждого из них по шкале от 1 до 7. Они также измерили некоторые другие зависимые переменные, включая готовность участников поесть в новом ресторане. Наконец, исследователи попросили участников оценить их текущий уровень отвращения и других эмоций.Первичные результаты этого исследования заключались в том, что участники в грязной комнате на самом деле были более противны и выносили более суровые моральные суждения, чем участники в чистой комнате, но только если они имели относительно высокие баллы в личном сознании тела.

Дизайн исследования, который мы рассматривали до сих пор, был прост — сосредоточен на вопросе об одной переменной или о статистической взаимосвязи между двумя переменными. Но во многих отношениях сложный план этого эксперимента, проведенного Шналл и ее коллегами, более типичен для исследований в области психологии.К счастью, мы уже рассмотрели основные элементы таких конструкций в предыдущих главах. В этой главе мы внимательно рассмотрим, как и почему исследователи объединяют эти базовые элементы в более сложные конструкции. Мы начинаем со сложных экспериментов — сначала рассматриваем включение нескольких зависимых переменных, а затем включение нескольких независимых переменных. Наконец, мы рассмотрим сложные корреляционные планы.

Комплексные исследования

Исследователь Симона Шналл и ее коллеги интересовались, заставляет ли чувство физического отвращения людей выносить более суровые моральные суждения (Schnall, Haidt, Clore, & Jordan, 2008).Они провели эксперимент, в котором манипулировали чувством отвращения участников, проверяя их либо в чистой комнате, либо в комнате с беспорядком, в которой была грязная посуда, переполненная корзина для мусора и пережеванная ручка. Они также использовали анкету самооценки, чтобы измерить количество внимания, которое люди уделяют своим телесным ощущениям. Они назвали это «частным телесным сознанием». Они измерили свою основную зависимую переменную, резкость моральных суждений людей, описывая различные типы поведения (например,g. съесть мертвую собаку, не вернуть найденный кошелек) и попросить участников оценить моральную приемлемость каждого из них по шкале от 1 до 7. Они также измерили некоторые другие зависимые переменные, включая готовность участников поесть в новом месте. ресторан. Наконец, исследователи попросили участников оценить их текущий уровень отвращения и других эмоций. Первичные результаты этого исследования заключались в том, что участники в грязной комнате на самом деле были более противны и выносили более суровые моральные суждения, чем участники в чистой комнате, но только если они имели относительно высокие баллы в личном сознании тела.

Дизайн исследования, который мы рассматривали до сих пор, был прост — сосредоточен на вопросе об одной переменной или о статистической взаимосвязи между двумя переменными. Но во многих отношениях сложная схема эксперимента, проведенного Шналл и ее коллегами, больше типична для исследований в области психологии. К счастью, мы уже рассмотрели основные элементы таких конструкций в предыдущих главах. В этой главе мы внимательно рассмотрим, как и почему исследователи объединяют эти базовые элементы в более сложные конструкции.Мы начинаем со сложных экспериментов — сначала рассматриваем включение нескольких зависимых переменных, а затем включение нескольких независимых переменных. Наконец, мы рассмотрим сложные корреляционные планы.

8.1 Множественные зависимые переменные

Цели обучения

  1. Объясните, почему исследователи часто включают в свои исследования несколько зависимых переменных.
  2. Объясните, что такое проверка манипуляции и когда она будет включена в эксперимент.

Представьте, что вы предприняли попытку найти тему исследования, просмотреть исследовательскую литературу, сформулировать вопрос, спланировать эксперимент, получить одобрение институционального наблюдательного совета (IRB), нанять участников исследования и манипулировать независимой переменной. Было бы почти бесполезно измерять одну зависимую переменную. Даже если вас в первую очередь интересует взаимосвязь между независимой переменной и одной первичной зависимой переменной, обычно есть еще несколько вопросов, на которые вы можете легко ответить, включив несколько зависимых переменных Более одной зависимой переменной в одно и то же исследование.Это могут быть меры различных переменных, включая проверку манипуляции, или разные меры одного и того же конструкта.

Меры различных конструкций

Часто исследователь хочет знать, как независимая переменная влияет на несколько различных зависимых переменных. Например, Шналл и ее коллеги интересовались тем, как чувство отвращения влияет на резкость моральных суждений людей, но им также было любопытно, как отвращение влияет на другие переменные, такие как желание людей поесть в ресторане.В качестве другого примера исследовательница Сьюзан Кнаско интересовалась тем, как разные запахи влияют на поведение людей (Knasko, 1992). Она провела эксперимент, в котором независимой переменной было то, проходили ли участники тестирование в комнате без запаха или в комнате с запахом лимона, лаванды или диметилсульфида (который имеет запах кабачка). Хотя ее в первую очередь интересовало, как запахи влияют на творческие способности людей, ей также было любопытно, как они влияют на настроение людей и их состояние здоровья — и измерить эти зависимые переменные было достаточно просто.Хотя она обнаружила, что запах окружающей среды не влияет на творческие способности, она обнаружила, что настроение людей было ниже в состоянии диметилсульфида, и что их предполагаемое здоровье было лучше в состоянии лимона.

Когда эксперимент включает несколько зависимых переменных, снова существует возможность эффекта переноса. Например, возможно, что измерение настроения участников до измерения их предполагаемого здоровья может повлиять на их воспринимаемое здоровье или измерение их воспринимаемого здоровья до того, как их настроение может повлиять на их настроение.Таким образом, порядок, в котором измеряются несколько зависимых переменных, становится проблемой. Один из подходов состоит в том, чтобы измерить их в одном порядке для всех участников — обычно сначала самый важный, чтобы на него нельзя было повлиять путем измерения других. Другой подход заключается в уравновешивании или систематическом изменении порядка измерения зависимых переменных.

Проверки манипуляций

Когда независимая переменная представляет собой конструкцию, которой можно манипулировать только косвенно — например, эмоциями и другими внутренними состояниями — дополнительная мера этой независимой переменной часто включается в качестве проверки манипулирования Мера управляемой независимой переменной — обычно выполняется в конце процедура — чтобы подтвердить, что независимая переменная была успешно изменена.. Это делается для подтверждения того, что независимая переменная действительно была успешно изменена. Например, Шналл и ее коллеги попросили своих участников оценить уровень их отвращения, чтобы убедиться, что те, кто находится в грязной комнате, действительно чувствуют отвращение больше, чем те, кто находится в чистой комнате. Проверки манипуляции обычно выполняются в конце процедуры, чтобы убедиться, что эффект от манипуляции сохранится на протяжении всей процедуры, и чтобы избежать ненужного внимания к манипуляции.

Проверки манипуляции становятся особенно важными, когда оказывается, что манипуляции с независимой переменной не влияют на зависимую переменную.Представьте, например, что вы показали участникам счастливую или грустную музыку из фильма, намереваясь вызвать у них счастливое или грустное настроение, но вы обнаружили, что это не влияет на количество счастливых или грустных детских событий, которые они вспоминают. Это может быть связано с тем, что счастливое или грустное настроение не влияет на воспоминания о детских событиях. Но также могло случиться так, что музыка не могла вызвать у участников радостное или грустное настроение. Проверка манипуляции — в данном случае мера настроения участников — поможет разрешить эту неопределенность.Если бы это показало, что вы успешно манипулировали настроением участников, то оказалось бы, что на самом деле нет никакого влияния настроения на память о детских событиях. Но если бы он показал, что вы не смогли успешно манипулировать настроением участников, то, похоже, вам нужно более эффективное манипулирование, чтобы ответить на ваш исследовательский вопрос.

Меры одной конструкции

Другой распространенный подход к включению нескольких зависимых переменных — это определение и измерение одной и той же конструкции или тесно связанных между собой различными способами.Представьте, например, что исследователь проводит эксперимент по влиянию ежедневных упражнений на стресс. Зависимая переменная, стресс, представляет собой конструкцию, которая может быть определена различными способами. По этой причине исследователь может попросить участников заполнить карандашную шкалу воспринимаемого стресса и для измерения уровня гормона стресса кортизола. Это пример использования сходящихся операций. Если исследователь обнаружит, что упражнения влияют на различные меры одинаково, то он или она может быть уверен в том, что упражнения влияют на более общую конструкцию стресса.

Когда несколько зависимых переменных являются разными мерами одного и того же конструкта, особенно если они измеряются по одной шкале, исследователи имеют возможность объединить их в единую меру этого конструкта. Напомним, что Шналл и ее коллег интересовала резкость нравственных суждений людей. Чтобы измерить эту конструкцию, они представили своим участникам семь различных сценариев, описывающих морально сомнительное поведение, и попросили их оценить моральную приемлемость каждого из них.Хотя они могли рассматривать каждую из семи оценок как отдельную зависимую переменную, эти исследователи объединили их в одну зависимую переменную, вычислив их среднее значение.

Когда исследователи комбинируют зависимые переменные таким образом, они рассматривают их в совокупности как меру множественного ответа одной конструкции. Преимущество этого состоит в том, что меры множественного ответа обычно более надежны, чем меры единого ответа. Однако важно убедиться, что отдельные зависимые переменные коррелированы друг с другом, вычислив меру внутренней согласованности, такую ​​как α Кронбаха.Если они не коррелируют друг с другом, то объединять их в меру единого конструкта не имеет смысла. Если у них плохая внутренняя согласованность, их следует рассматривать как отдельные зависимые переменные.

Основные выводы

  • Психологи часто включают в свои исследования несколько зависимых переменных. Основная причина в том, что это позволяет им легко отвечать на большее количество исследовательских вопросов с минимальными дополнительными усилиями.
  • Когда независимая переменная представляет собой конструкцию, с которой манипулируют косвенно, рекомендуется включить проверку манипуляции. Это мера независимой переменной, которая обычно указывается в конце процедуры, чтобы подтвердить, что она была успешно изменена.
  • Несколько показателей одного и того же конструкта можно анализировать отдельно или комбинировать для получения единого показателя этого конструкта, состоящего из нескольких элементов. Последний подход требует, чтобы принимаемые вместе меры имели хорошую внутреннюю согласованность.

Упражнения

  1. Практика: перечислите три независимые переменные, для которых было бы хорошо включить проверку манипуляции. Перечислите еще три, для которых проверка манипуляций не нужна.
  2. Практика: представьте себе исследование, в котором независимой переменной является то, является ли комната, в которой проходят тестирование участники, теплой (80 °) или прохладной (65 °). Составьте список трех зависимых переменных, которые можно рассматривать как меры отдельных переменных.Перечислите еще три, которые вы могли бы объединить и рассматривать как меры той же базовой конструкции.

8.2 Несколько независимых переменных

Цели обучения

  1. Объясните, почему исследователи часто включают в свои исследования несколько независимых переменных.
  2. Определите факторный план и используйте таблицу факторного плана для представления и интерпретации простых факторных планов.
  3. Различайте основные эффекты и взаимодействия, распознавайте и приводите примеры каждого из них.
  4. Нарисовать и интерпретировать гистограммы и линейные диаграммы, показывающие результаты исследований с простыми факторными планами.

Так же, как в исследованиях по психологии принято включать несколько зависимых переменных, они также часто включают несколько независимых переменных. Шналл и ее коллеги изучали эффект отвращения и личного телесного сознания в одном и том же исследовании. Включение исследователями нескольких независимых переменных в один эксперимент дополнительно иллюстрируется следующими фактическими названиями из различных профессиональных журналов:

  • Влияние временной задержки и ориентации на тактильное распознавание объектов
  • Открытие закрытых умов: комбинированные эффекты межгруппового контакта и потребности в закрытии на предрассудки
  • Влияние ожиданий и совладания с намерениями курить, вызванными болью
  • Влияние возраста и разделенного внимания на спонтанное узнавание
  • Влияние уменьшенного размера пищевых продуктов и упаковок на потребительское поведение ограниченных и необузданных людей

Так же, как включение нескольких зависимых переменных в один эксперимент позволяет ответить на большее количество вопросов исследования, то же самое делает включение нескольких независимых переменных в один эксперимент.Например, вместо того, чтобы провести одно исследование о влиянии отвращения на моральное суждение, а другое о влиянии личного телесного сознания на моральное суждение, Шналл и его коллеги смогли провести одно исследование, в котором рассматривались оба вопроса. Но включение нескольких независимых переменных также позволяет исследователю ответить на вопросы о том, зависит ли эффект одной независимой переменной от уровня другой. Это называется взаимодействием между независимыми переменными. Шналл и ее коллеги, например, наблюдали взаимодействие между отвращением и личным телесным сознанием, потому что эффект отвращения зависел от того, были ли участники на высоком или низком уровне в личном телесном сознании.Как мы увидим, взаимодействия часто являются одними из самых интересных результатов психологических исследований.

Факториальные дизайны

Обзор

Безусловно, наиболее распространенным подходом к включению нескольких независимых переменных в эксперимент является факторный план. Факторный план — план исследования с несколькими независимыми переменными, в котором каждый уровень одной независимой переменной сочетается с каждым уровнем других для получения всех возможных условий., каждый уровень одной независимой переменной (которая также может называться факторной независимой переменной в факторном плане. Также в факторном анализе одна из базовых конструкций, которая, как предполагается, учитывает корреляции между несколькими переменными), комбинируется с каждым уровнем остальные производят все возможные комбинации. Каждая комбинация становится условием эксперимента. Представьте, например, эксперимент по влиянию использования мобильного телефона (да или нет) и времени суток (день или ночь) на способность управлять автомобилем.Это показано в таблице факторного плана, которая используется для представления факторного плана. Строки представляют уровни одной независимой переменной, столбцы представляют уровни второй независимой переменной, а каждая ячейка представляет условие. на рисунке 8.2 «Таблица факторного дизайна, представляющая факторный план 2 × 2». Столбцы таблицы представляют использование сотового телефона, а строки представляют время суток. Четыре ячейки таблицы представляют четыре возможные комбинации или условия: использование мобильного телефона в течение дня, отказ от использования мобильного телефона в течение дня, использование мобильного телефона в ночное время и отказ от использования мобильного телефона в ночное время.Этот конкретный план представляет собой факторный план 2 × 2 (читается как «два на два»), потому что он объединяет две переменные, каждая из которых имеет два уровня. Если бы одна из независимых переменных имела третий уровень (например, использование портативного сотового телефона, использование сотового телефона с громкой связью, а не использование сотового телефона), то это был бы факторный план 3 × 2, и это было бы шесть различных условий. Обратите внимание, что количество возможных условий является произведением количества уровней. Факторный план 2 × 2 имеет четыре условия, факторный план 3 × 2 имеет шесть условий, факторный план 4 × 5 будет иметь 20 условий и так далее.

Рисунок 8.2 Таблица факторного дизайна, представляющая факторный план 2 × 2

В принципе, факторные планы могут включать любое количество независимых переменных с любым количеством уровней. Например, эксперимент может включать тип психотерапии (когнитивная или поведенческая), продолжительность психотерапии (2 недели против 2 месяцев) и пол психотерапевта (женщина или мужчина). Это будет факторный план 2 × 2 × 2 и будет иметь восемь условий.Рисунок 8.3 «Таблица факторного дизайна, представляющая факторный план 2 × 2 × 2» показывает один из способов представления этого плана. На практике редко бывает больше трех независимых переменных с более чем двумя или тремя уровнями каждая, потому что количество условий может быстро стать неуправляемым. Например, добавление четвертой независимой переменной с тремя уровнями (например, опыт терапевта: низкий, средний или высокий) к текущему примеру сделает его факторным планом 2 × 2 × 2 × 3 с 24 различными условиями.В оставшейся части этого раздела мы сосредоточимся на проектах с двумя независимыми переменными. Общие принципы, обсуждаемые здесь, напрямую распространяются на более сложные факторные планы.

Рисунок 8.3 Таблица факторного дизайна, представляющая факторный план 2 × 2 × 2

Назначение участников на условия

Напомним, что в простой схеме между предметами каждый участник тестируется только при одном условии.В простом дизайне внутри предметов каждый участник тестируется во всех условиях. В факторном эксперименте решение о применении межпредметного или внутрипредметного подхода должно приниматься отдельно для каждой независимой переменной. В факторном дизайне между субъектами — факторный план, в котором каждая независимая переменная обрабатывается между субъектами так, что каждый участник тестируется только в одном условии., Все независимые переменные управляются между субъектами. Например, все участники могут быть протестированы либо при использовании сотового телефона , либо , не используя сотовый телефон, а также в течение дня или в ночное время.Это означало бы, что каждый участник был протестирован в одном и только одном условии. Факторный план внутри субъектов — факторный план, в котором каждая независимая переменная обрабатывается внутри субъектов так, что каждый участник тестируется во всех условиях, все независимые переменные обрабатываются внутри субъектов. Все участники могли быть протестированы как при использовании сотового телефона и , не используя сотовый телефон, так и в течение дня и в ночное время. Это означало бы, что каждый участник прошел тестирование во всех условиях.Преимущества и недостатки этих двух подходов такие же, как те, что обсуждались в главе 6 «Экспериментальные исследования». Дизайн между субъектами концептуально проще, избегает эффектов переноса и сводит к минимуму время и усилия каждого участника. Дизайн внутри субъектов более эффективен для исследователя и контролирует посторонние переменные участников.

Также можно управлять одной независимой переменной между субъектами и другой внутри субъектов.Это называется смешанным факторным планом. Факторный план, в котором по крайней мере одна независимая переменная обрабатывается между субъектами, и по крайней мере одна — внутри субъектов. Например, исследователь может рассматривать использование сотового телефона как фактор внутри субъектов путем тестирования. одни и те же участники как при использовании сотового телефона, так и без использования мобильного телефона (при соблюдении порядка этих двух условий). Но он или она может решить рассматривать время дня как фактор между субъектами, тестируя каждого участника днем ​​или ночью (возможно, потому, что для этого требуется, чтобы они приходили на тестирование только один раз).Таким образом, каждый участник этого смешанного дизайна будет протестирован в двух из четырех условий.

Независимо от того, является ли план между субъектами, внутри субъектов или смешанным, фактическое распределение участников по условиям или порядку условий обычно выполняется случайным образом.

Неманипулируемые независимые переменные

Во многих факторных планах одна из независимых переменных представляет собой неманипулируемую независимую переменную. В факторном дизайне — переменная (обычно переменная участника), которая рассматривается как независимая переменная, но на самом деле исследователь не обрабатывает ее.. Исследователь измеряет это, но не манипулирует им. Хорошим примером является исследование Шналл и его коллег. Одной из независимых переменных было отвращение, которым исследователи манипулировали, тестируя участников в чистой или грязной комнате. Другой — частное телесное сознание, которое исследователи просто измерили. Другой пример — исследование Хэлли Браун и его коллег, в котором участникам было предложено вспомнить несколько слов, которые позже их попросили вспомнить (Brown, Kosslyn, Delamater, Fama, & Barsky, 1999).Управляемой независимой переменной был тип слова. Некоторые были отрицательными словами, связанными со здоровьем (например, опухоль , коронарный ), а другие не были связаны со здоровьем (например, выборы , геометрия ). Неизменяемая независимая переменная заключалась в том, были ли участники с высоким или низким уровнем ипохондрии (чрезмерная озабоченность обычными физическими симптомами). Результатом этого исследования было то, что участники с высоким уровнем ипохондрии лучше запоминали слова, связанные со здоровьем, чем участники с низким уровнем ипохондрии, но не лучше они запоминали слова, не связанные со здоровьем.

Такие исследования чрезвычайно распространены, и есть несколько моментов, на которые стоит обратить внимание. Во-первых, неманипулируемые независимые переменные обычно являются переменными участников (личное сознание тела, ипохондрия, самооценка и т. Д.), И как таковые по определению являются факторами между субъектами. Например, ипохондрия у людей либо низка, либо ипохондрия высока; они не могут быть протестированы в обоих этих условиях. Во-вторых, такие исследования обычно считаются экспериментами, если манипулируют хотя бы одной независимой переменной, независимо от того, сколько неманипулируемых независимых переменных включено.В-третьих, важно помнить, что причинно-следственные выводы можно сделать только в отношении управляемой независимой переменной. Например, Шналл и ее коллеги справедливо пришли к выводу, что отвращение влияет на резкость моральных суждений их участников, потому что они манипулировали этой переменной и случайным образом распределяли участников в чистую или грязную комнату. Но они не были бы оправданы в заключении, что личное телесное сознание участников влияло на резкость моральных суждений их участников, потому что они не манипулировали этой переменной.Например, может быть, что наличие строгого морального кодекса и повышенная осведомленность о своем теле вызваны какой-то третьей переменной (например, невротизмом). Таким образом, важно знать, какими переменными в исследовании управляют, а какими нет.

Графическое изображение результатов факторных экспериментов

Результаты факторных экспериментов с двумя независимыми переменными можно изобразить в виде графика, представив одну независимую переменную на оси x- и представив другую с помощью различных видов столбцов или линий.(Ось y- всегда зарезервирована для зависимой переменной.) На рисунке 8.4 «Два способа построения результатов факторного эксперимента с двумя независимыми переменными» показаны результаты двух гипотетических факторных экспериментов. На верхней панели показаны результаты дизайна 2 × 2. Время дня (день или ночь) представлено разными точками на оси x- , а использование сотового телефона (нет или да) представлено полосами разного цвета. (Также можно было бы представить использование сотового телефона на оси x- и время суток в виде полос разного цвета.Выбор сводится к тому, какой способ наиболее четко передать результаты.) На нижней панели рисунка 8.4 «Два способа построения результатов факторного эксперимента с двумя независимыми переменными» показаны результаты плана 4 × 2, в котором один переменных является количественным. Эта переменная, продолжительность психотерапии, представлена ​​по оси x- , а другая переменная (тип психотерапии) представлена ​​линиями разного формата. Это линейный график, а не гистограмма, потому что переменная на оси x- является количественной с небольшим количеством различных уровней.

Рис. 8.4 Два способа построения результатов факторного эксперимента с двумя независимыми переменными

Основные эффекты и взаимодействия

В факторных планах есть два вида результатов, которые представляют интерес: основные эффекты и эффекты взаимодействия (которые также называются просто «взаимодействиями»). Основной эффект В факторном плане эффект одной независимой переменной усредняется по уровням всех остальных независимых переменных.представляет собой статистическую связь между одной независимой переменной и зависимой переменной — усреднение по уровням другой независимой переменной. Таким образом, для каждой независимой переменной в исследовании необходимо учитывать один основной эффект. Верхняя панель рисунка 8.4 «Два способа построения результатов факторного эксперимента с двумя независимыми переменными» показывает основной эффект использования сотового телефона, потому что вождение было лучше, когда участники не использовали сотовые телефоны, чем когда они были. .Синие полосы в среднем выше красных полос. Он также показывает основной эффект времени суток, потому что ходовые качества были лучше днем, чем ночью — как когда участники использовали мобильные телефоны, так и когда они не использовались. Основные эффекты независимы друг от друга в том смысле, что наличие или отсутствие основного эффекта одной независимой переменной ничего не говорит о том, есть ли основной эффект другой. Нижняя панель рисунка 8.4 «Два способа построения результатов факторного эксперимента с двумя независимыми переменными», например, демонстрирует явный главный эффект продолжительности психотерапии.Чем дольше длилась психотерапия, тем лучше она работала. Но это также не показывает общего преимущества одного типа психотерапии над другим.

Существует взаимодействие В факторном дизайне, когда влияние одной независимой переменной зависит от уровня другой независимой переменной. эффект (или просто «взаимодействие»), когда эффект одной независимой переменной зависит от уровня другой. Хотя это может показаться сложным, у вас уже есть интуитивное понимание взаимодействий.Вас, вероятно, не удивит, например, услышать, что эффект от психотерапии сильнее среди людей, которые сильно мотивированы к изменениям, чем среди людей, которые не заинтересованы в изменениях. Это взаимодействие, потому что эффект одной независимой переменной (независимо от того, получает ли человек психотерапию) зависит от уровня другой (мотивация к изменениям). Шналл и ее коллеги также продемонстрировали взаимодействие, потому что влияние того, была ли комната чистой или грязной на моральные суждения участников, зависело от того, были ли участники на низком или высоком уровне в личном сознании тела.Если они были на высоте личного телесного сознания, то те, кто находился в грязной комнате, выносили более суровые суждения. Если они находились на низком уровне личного телесного сознания, тогда не имело значения, была ли комната чистой или грязной.

Эффект одной независимой переменной может по-разному зависеть от уровня другой. Это показано на Рисунке 8.5 «Гистограммы, показывающие три типа взаимодействий». На верхней панели одна независимая переменная влияет на один уровень второй независимой переменной, но не влияет на другие.(Это очень похоже на исследование Шналл и ее коллег, в котором наблюдался эффект отвращения к тем, кто обладает высоким личным сознанием тела, но не к тем, у кого низкий уровень личного телесного сознания.) На средней панели одна независимая переменная оказывает более сильное влияние на один уровень второй независимой переменной, чем на другом уровне. Это похоже на пример с гипотетическим вождением, когда использование сотового телефона ночью дает более сильный эффект, чем днем. На нижней панели одна независимая переменная снова оказывает влияние на обоих уровнях второй независимой переменной, но эффекты имеют противоположные направления.Рисунок 8.5 «Гистограммы, показывающие три типа взаимодействий» показывает наиболее сильную форму такого взаимодействия, называемую перекрестным взаимодействием. Взаимодействие, при котором одна независимая переменная оказывает противоположные эффекты на разных уровнях другой независимой переменной. из исследования Кэти Гиллиланд о влиянии кофеина на результаты вербальных тестов интровертов и экстравертов (Gilliland, 1980). Интроверты работают лучше, чем экстраверты, если они не употребляют кофеин.Но экстраверты работают лучше, чем интроверты, когда они потребляют 4 мг кофеина на килограмм веса тела. На рисунке 8.6 «Линейные графики, показывающие три типа взаимодействий» показаны примеры таких же взаимодействий, когда одна из независимых переменных является количественной, а результаты представлены в виде линейного графика. Обратите внимание, что при перекрестном взаимодействии две линии буквально «пересекают» друг друга.

Рисунок 8.5 Гистограммы, показывающие три типа взаимодействий

На верхней панели одна независимая переменная оказывает влияние на один уровень второй независимой переменной, но не влияет на другой.На средней панели одна независимая переменная оказывает более сильное влияние на один уровень второй независимой переменной, чем на другой. На нижней панели одна независимая переменная имеет противоположный эффект на одном уровне второй независимой переменной, чем на другом.

Рисунок 8.6 Линейные графики, показывающие три типа взаимодействий

На верхней панели одна независимая переменная оказывает влияние на один уровень второй независимой переменной, но не влияет на другой.На средней панели одна независимая переменная оказывает более сильное влияние на один уровень второй независимой переменной, чем на другой. На нижней панели одна независимая переменная имеет противоположный эффект на одном уровне второй независимой переменной, чем на другом.

Во многих исследованиях основной исследовательский вопрос касается взаимодействия. Исследование Браун и ее коллег было вдохновлено идеей о том, что люди с ипохондрией особенно внимательно относятся к любой негативной информации, связанной со здоровьем.Это привело к гипотезе, что люди с высоким уровнем ипохондрии будут вспоминать негативные слова, связанные со здоровьем, более точно, чем люди с низким уровнем ипохондрии, но вспомнят не связанные со здоровьем слова примерно так же, как люди с низким уровнем ипохондрии. И, конечно же, именно это и произошло в этом исследовании.

Основные выводы

  • Исследователи часто включают в свои эксперименты несколько независимых переменных. Наиболее распространенным подходом является факторный план, в котором каждый уровень одной независимой переменной комбинируется с каждым уровнем других для создания всех возможных условий.
  • В факторном плане основным эффектом независимой переменной является ее общий эффект, усредненный по всем другим независимым переменным. Для каждой независимой переменной существует один главный эффект.
  • Существует взаимодействие между двумя независимыми переменными, когда влияние одной зависит от уровня другой. Некоторые из наиболее интересных вопросов и результатов исследований в психологии связаны именно с взаимодействиями.

Упражнения

  1. Практика: вернитесь к пяти названиям статей, представленных в начале этого раздела.Для каждого из них определите независимые переменные и зависимую переменную.
  2. Практика: создайте факторную таблицу расчета для эксперимента по влиянию комнатной температуры и уровня шума на производительность SAT. Обязательно укажите, будет ли каждая независимая переменная изменяться между субъектами или внутри субъектов, и объясните, почему.

8.3 Сложные корреляционные планы

Цели обучения

  1. Объясните некоторые причины, по которым исследователи используют сложные корреляционные планы.
  2. Создайте и интерпретируйте корреляционную матрицу.
  3. Опишите, как исследователи могут использовать корреляционные исследования для изучения причинно-следственных связей между переменными, включая пределы этого подхода.

Как мы уже видели, исследователи проводят корреляционные исследования, а не эксперименты, когда их интересуют непричинные отношения или когда их интересуют причинно-следственные связи, в которых независимой переменной нельзя манипулировать по практическим или этическим причинам.В этом разделе мы рассмотрим некоторые подходы к сложным корреляционным исследованиям, которые включают измерение нескольких переменных и оценку взаимосвязей между ними.

Корреляционные исследования с факторным дизайном

Мы уже видели, что факторные эксперименты могут включать в себя управляемые независимые переменные или комбинацию управляемых и неманипулируемых независимых переменных. Но факторные планы могут также включать только неманипулируемую независимую переменную, и в этом случае они больше не эксперименты, а корреляционные исследования.Рассмотрим гипотетическое исследование, в котором исследователь измеряет как настроения, так и самооценку нескольких участников, классифицируя их как имеющих положительное или отрицательное настроение и как обладающих высокой или низкой самооценкой, а также их готовность к незащищенности. половой акт. Это может быть концептуализировано как факторный план 2 × 2 с настроением (положительное или отрицательное) и самооценкой (высокое или низкое) в качестве факторов между участниками. (Готовность к незащищенному сексу — зависимая переменная.Этот план можно представить в виде таблицы факторных планов, а результаты — в виде гистограммы того вида, который мы уже видели. Исследователь рассмотрит главный эффект секса, главный эффект самооценки и взаимодействие между этими двумя независимыми переменными.

Опять же, поскольку ни одна независимая переменная в этом примере не подвергалась манипуляции, это скорее корреляционное исследование, чем эксперимент. (Подобное исследование Макдональда и Мартино [2002] было экспериментом, потому что они манипулировали настроением своих участников.Это важно, потому что, как всегда, нужно быть осторожным при выводе причинно-следственной связи из корреляционных исследований из-за проблем направленности и третьей переменной. Например, основное влияние настроения участников на их готовность к незащищенному сексу может быть вызвано любой другой переменной, которая коррелирует с их настроением.

Оценка взаимосвязей между несколькими переменными

Однако наиболее сложные корреляционные исследования не вписываются в факторный план.Вместо этого он включает измерение нескольких переменных — часто как категориальных, так и количественных — с последующей оценкой статистических отношений между ними. Например, исследователи Натан Рэдклифф и Уильям Кляйн изучили выборку взрослых людей среднего возраста, чтобы увидеть, как их уровень оптимизма (измеренный с помощью короткого вопросника, называемого тестом жизненной ориентации) связан с несколькими другими переменными, связанными с сердечным приступом (Рэдклифф И Кляйн, 2002). К ним относятся их здоровье, их знания о факторах риска сердечного приступа и их убеждения о собственном риске сердечного приступа.Они обнаружили, что более оптимистичные участники были более здоровыми (например, они больше тренировались и имели более низкое кровяное давление), знали о факторах риска сердечного приступа и правильно считали, что их собственный риск ниже, чем у их сверстников.

Этот подход часто используется для оценки обоснованности новых психологических мер. Например, когда Джон Качиоппо и Ричард Петти создали свою шкалу потребности в познании — меру того, в какой степени люди любят мыслить и ценят мышление, — они использовали ее для измерения потребности в познании для большой выборки студентов колледжей, а также три другие переменные: интеллект, социально желательная реакция (склонность давать то, что, по вашему мнению, является «подходящей» реакцией) и догматизм (Caccioppo & Petty, 1982).Результаты этого исследования сведены в Таблицу 8.1 «Матрица корреляции, показывающая корреляции между потребностью в познании и тремя другими переменными на основе исследований Качиоппо и Петти», которая представляет собой матрицу корреляции. показывает корреляцию ( r Пирсона) между всеми возможными парами переменных в исследовании. Например, корреляция между потребностью в познании и интеллектом составила +,39, корреляция между интеллектом и социально желательной реакцией — -.02 и так далее. (Заполняется только половина матрицы, потому что другая половина будет содержать точно такую ​​же информацию. Кроме того, поскольку корреляция между переменной и самой собой всегда равна +1,00, эти значения заменяются дефисами по всей матрице.) В этом случае Общая картина корреляций соответствовала идеям исследователей о том, как оценки потребности в познании должны быть связаны с этими другими конструкциями.

Таблица 8.1 Корреляционная матрица, показывающая корреляции между потребностью в познании и тремя другими переменными, основанная на исследованиях Качиоппо и Петти

Потребность в познании Интеллект Социальная желательность Догматизм
Потребность в познании
Разведка +.39
Социальная желательность +.08 +.02
Догматизм −,27 −23 +.03

Когда исследователи изучают взаимосвязи между большим количеством концептуально схожих переменных, они часто используют сложный статистический метод, называемый факторным анализом, сложный статистический метод, который объединяет несколько переменных в кластеры, где есть сильные корреляции между переменными внутри кластера, но слабые корреляции между переменными. между кластерами. Каждый кластер интерпретируется как представляющий другую базовую переменную или фактор.. По сути, факторный анализ объединяет переменные в меньшее количество кластеров, так что они сильно коррелированы внутри каждого кластера, но слабо коррелированы между кластерами. Затем каждый кластер интерпретируется как несколько показателей одной и той же базовой конструкции. Эти лежащие в основе конструкции также называют «факторами». Например, когда люди выполняют широкий спектр умственных задач, факторный анализ обычно разбивает их на два основных фактора: один, который исследователи интерпретируют как математический интеллект (арифметика, количественная оценка, пространственное мышление и т. Д.), А другой — как словесный. интеллект (грамматика, понимание прочитанного, словарный запас и т. д.).Большая пятерка личностных факторов была выявлена ​​посредством факторного анализа оценок людей по большому количеству более конкретных черт. Например, показатели теплоты, общительности, уровня активности и положительных эмоций, как правило, сильно коррелируют друг с другом и интерпретируются как представляющие конструкцию экстраверсии. В качестве последнего примера исследователи Питер Рентфроу и Сэмюэл Гослинг попросили более 1700 студентов колледжа оценить, насколько им нравятся 14 различных популярных музыкальных жанров (Rentfrow & Gosling, 2008).Затем они подвергли эти 14 переменных факторному анализу, который выявил четыре различных фактора. Исследователи назвали их Reflective and Complex (блюз, джаз, классика и фолк), Intense and Rebellious (рок, альтернатива и хэви-метал), Upbeat и Conventional (кантри, саундтрек, религия, поп), и Energetic and Rhythmic (рэп / хип-хоп, соул / фанк и электроника).

Здесь стоит отметить два дополнительных момента относительно факторного анализа.Во-первых, факторы — это не категории. Факторный анализ не говорит нам, что люди либо экстраверты, или сознательные, либо что им нравится , либо «рефлексивная и сложная» музыка, или «интенсивная и мятежная» музыка. Напротив, факторы — это конструкции, которые действуют независимо друг от друга. Таким образом, люди с высоким уровнем экстраверсии могут иметь высокий или низкий уровень сознательности, а люди, которым нравится рефлексивная и сложная музыка, могут также любить или не любить интенсивную и бунтарскую музыку.Второй момент заключается в том, что факторный анализ выявляет только основную структуру переменных. Задача исследователей — интерпретировать и обозначать факторы, а также объяснять происхождение этой конкретной факторной структуры. Например, одна из причин, по которой экстраверсия и другая большая пятерка действуют как отдельные факторы, заключается в том, что они, по-видимому, контролируются разными генами (Plomin, DeFries, McClean, & McGuffin, 2008).

Исследование причинно-следственных связей

Еще одно важное применение комплексного корреляционного исследования — изучение возможных причинно-следственных связей между переменными.Это может показаться удивительным, учитывая, что «корреляция не предполагает причинно-следственной связи». Верно, что корреляционные исследования не могут однозначно установить, что одна переменная вызывает другую. Однако комплексное корреляционное исследование часто может использоваться для исключения других правдоподобных интерпретаций.

Основной способ сделать это — через статистический контроль в сложных корреляционных исследованиях, учет третьих переменных путем их измерения и включения в анализ. потенциальных третьих переменных.Вместо того, чтобы контролировать эти переменные путем случайного присвоения или сохранения их постоянными, как в эксперименте, исследователь измеряет их и включает в статистический анализ. Рассмотрим некоторые исследования Пола Пиффа и его коллег, которые выдвинули гипотезу о том, что более низкий социально-экономический статус (SES) заставляет людей быть более щедрыми (Piff, Kraus, Côté, Hayden Cheng, & Keltner, 2011). Они измерили SES своих участников и заставили их сыграть в «диктаторскую игру». Они сказали участникам, что каждый будет работать в паре с другим участником в другой комнате.(На самом деле другого участника не было.) Затем они дали каждому участнику по 10 баллов (которые впоследствии можно было конвертировать в деньги), чтобы разделить его с «партнером», как он или она решит. Поскольку участники были «диктаторами», они могли даже оставить себе все 10 баллов, если бы захотели.

Как и ожидали эти исследователи, участники с более низким показателем SES склонны отдавать больше своих баллов, чем участники с более высоким показателем SES. Это согласуется с идеей о том, что более низкий показатель SES заставляет людей быть более щедрыми.Но есть также вероятные третьи переменные, которые могли бы объяснить эту взаимосвязь. Например, может быть, что люди с более низким уровнем SES, как правило, более религиозны, и что их большая религиозность заставляет их быть более щедрыми. Или может случиться так, что люди с более низким показателем SES, как правило, происходят из этнических групп, которые уделяют больше внимания щедрости, чем другие этнические группы. Однако исследователи справились с этими потенциальными третьими переменными, измерив их и включив в свой статистический анализ.Они обнаружили, что ни религиозность, ни этническая принадлежность не коррелировали с щедростью, и поэтому смогли исключить их как третьи переменные. Это не доказывает, что SES вызывает большую щедрость, потому что все еще могут быть другие третьи переменные, которые исследователи не измеряли. Но, исключив некоторые из наиболее вероятных третьих переменных, исследователи убедились в том, что SES является причиной большей щедрости.

Во многих исследованиях этого типа используется статистический метод, называемый множественной регрессией, статистический метод, который описывает взаимосвязь между несколькими независимыми переменными и одной зависимой переменной в терминах уравнения, которое показывает отдельный вклад каждой независимой переменной в зависимую переменную.. Это включает в себя измерение нескольких независимых переменных ( X 1 , X 2 , X 3 ,… X i ), все из которых возможны причины единственной зависимой переменной ( Y ). Результатом множественного регрессионного анализа является уравнение, которое выражает зависимую переменную как аддитивную комбинацию независимых переменных. Это уравнение регрессии имеет следующий общий вид:

b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3
X +… + b i X i = Y .

Величины b 1 , b 2 и т. Д. Являются весами регрессии, которые показывают, насколько велик вклад независимой переменной в зависимую переменную в среднем. В частности, они показывают, насколько изменяется зависимая переменная при каждом изменении независимой переменной на одну единицу.

Преимущество множественной регрессии состоит в том, что она может показать, вносит ли независимая переменная вклад в зависимую переменную сверх вкладов, вносимых другими независимыми переменными.В качестве гипотетического примера представьте, что исследователь хочет знать, как независимые переменные дохода и здоровья соотносятся с зависимой переменной счастья. Это сложно, потому что доход и здоровье связаны друг с другом. Таким образом, если люди с более высокими доходами обычно более счастливы, то, возможно, это происходит только потому, что они более здоровы. Точно так же, если люди, которые более здоровы, обычно более счастливы, возможно, это только потому, что они склонны зарабатывать больше денег. Но множественный регрессионный анализ, включающий доход и счастье в качестве независимых переменных, покажет, вносит ли каждая из них вклад в счастье, если учитывать другую.(Подобное исследование, кстати, показало, что и доход, и здоровье вносят чрезвычайно небольшой вклад в счастье, за исключением случаев крайней бедности или болезни; Diener, 2000.)

Примеры, обсуждаемые в этом разделе, лишь поверхностно показывают, как исследователи используют комплексные корреляционные исследования для изучения возможных причинно-следственных связей между переменными. Однако важно помнить, что чисто корреляционные подходы не могут однозначно установить, что одна переменная вызывает другую.Лучшее, что они могут сделать, — это показать модели отношений, которые согласуются с одними причинно-следственной интерпретацией и несовместимы с другими.

Основные выводы

  • Исследователи часто используют сложные корреляционные исследования для изучения взаимосвязей между несколькими переменными в одном исследовании.
  • Сложное корреляционное исследование может использоваться для изучения возможных причинно-следственных связей между переменными с использованием таких методов, как множественная регрессия.Такие схемы могут показывать модели отношений, которые согласуются с некоторыми причинными интерпретациями и несовместимы с другими, но они не могут однозначно установить, что одна переменная вызывает другую.

Упражнения

  1. Практика: составьте корреляционную матрицу для гипотетического исследования, включая такие переменные, как депрессия, тревога, самооценка и счастье. Включите ожидаемые значения Pearson r .
  2. Обсуждение: представьте корреляционное исследование, в котором изучаются интеллект, потребность в познании и успеваемость старшеклассников по курсу критического мышления. Множественный регрессионный анализ показывает, что интеллект не связан с успеваемостью в классе, но есть потребность в познании. Объясните, что показало это исследование с точки зрения причин хорошей успеваемости по курсу критического мышления.

6.5 Наблюдательные исследования — методы исследования в психологии

Цели обучения

  1. Перечислите различные типы методов наблюдательного исследования и проведите различие между ними
  2. Опишите сильные и слабые стороны каждого метода наблюдательного исследования.

Что такое наблюдательные исследования?

Термин обсервационное исследование используется для обозначения нескольких различных типов неэкспериментальных исследований, в которых поведение систематически наблюдается и регистрируется. Цель наблюдательного исследования — описать переменную или набор переменных. В более общем плане цель состоит в том, чтобы получить снимок конкретных характеристик человека, группы или окружения. Как описано ранее, наблюдательные исследования не являются экспериментальными, потому что ничем не манипулируют и не контролируют, и поэтому мы не можем прийти к причинным выводам, используя этот подход.Данные, которые собираются в ходе наблюдательных исследований, часто носят качественный характер, но они также могут быть количественными или и тем, и другим (смешанные методы). Существует несколько различных типов планов наблюдательных исследований, которые будут описаны ниже.

Натуралистическое наблюдение

Натуралистическое наблюдение — это метод наблюдения, который включает наблюдение за поведением людей в среде, в которой оно обычно происходит. Таким образом, натуралистическое наблюдение — это вид полевых исследований (в отличие от лабораторных исследований).Известное исследование шимпанзе Джейн Гудолл — классический пример натуралистического наблюдения. Доктор Гудолл провел три десятилетия, наблюдая за шимпанзе в их естественной среде обитания в Восточной Африке. Она изучила такие вещи, как социальная структура шимпанзе, модели спаривания, гендерные роли, структура семьи и забота о потомстве, наблюдая за ними в дикой природе. Однако натуралистическое наблюдение могло бы проще включать наблюдение за покупателями в продуктовом магазине, за детьми на школьной площадке или за психиатрическими стационарными пациентами в их палатах.Исследователи, занимающиеся натуралистическим наблюдением, обычно проводят свои наблюдения максимально ненавязчиво, чтобы участники не знали, что их изучают. Такой подход называется замаскированным натуралистическим наблюдением. С этической точки зрения этот метод считается приемлемым, если участники остаются анонимными, а поведение происходит в общественных местах, где люди обычно не ожидают конфиденциальности. Например, покупатели продуктовых магазинов, складывающие товары в тележки для покупок, ведут себя публично, что легко заметить работникам магазина и другим покупателям.По этой причине большинство исследователей сочли бы этически приемлемым наблюдение за ними для исследования. С другой стороны, один из аргументов против этичности натуралистического наблюдения за «поведением в ванной», обсуждавшийся ранее в книге, заключается в том, что у людей есть разумные ожидания уединения даже в общественном туалете, и что это ожидание было нарушено.

В случаях, когда проведение замаскированного натуралистического наблюдения неэтично или практично, исследователи могут провести неприкрытых натуралистических наблюдений , когда участники узнают о присутствии исследователя и отслеживают их поведение.Тем не менее, одна проблема с нескрываемым натуралистическим наблюдением — это реактивность. Реактивность относится к тому, когда мера изменяет поведение участников. В случае неприкрытого натуралистического наблюдения проблема реактивности заключается в том, что, когда люди знают, что за ними наблюдают и изучают, они могут действовать иначе, чем обычно. Например, вы можете действовать по-другому в баре, если знаете, что кто-то наблюдает за вами и записывает ваше поведение, и это сделает исследование недействительным.Таким образом, замаскированное наблюдение менее реактивно и, следовательно, может иметь более высокую достоверность, потому что люди не знают, что за их поведением наблюдают и записывают. Однако теперь мы знаем, что люди часто привыкают к наблюдению и со временем начинают вести себя естественно в присутствии исследователя. Другими словами, со временем люди привыкают к наблюдению. Подумайте о реалити-шоу, таких как «Большой брат» или «Выживший», где за людьми постоянно наблюдают и записывают. Хотя поначалу они могут вести себя наилучшим образом, через довольно короткий промежуток времени они флиртуют, занимаются сексом, почти ничего не носят, кричат ​​друг на друга, а временами ведут себя как полные дураки перед всей нацией.

Наблюдение за участниками

Другой подход к сбору данных в обсервационных исследованиях — это включенное наблюдение. При включенном наблюдении исследователи становятся активными участниками группы или ситуации, которую они изучают. Наблюдение с участием участников очень похоже на натуралистическое наблюдение, поскольку оно включает наблюдение за поведением людей в среде, в которой оно обычно происходит. Как и в случае с натуралистическим наблюдением, собираемые данные могут включать интервью (обычно неструктурированные), заметки, основанные на их наблюдениях и взаимодействиях, документы, фотографии и другие артефакты.Единственное различие между натуралистическим наблюдением и включенным наблюдением состоит в том, что исследователи, участвующие в включенном наблюдении, становятся активными членами группы или ситуаций, которые они изучают. Основное обоснование включенного наблюдения состоит в том, что может существовать важная информация, которая доступна только или может быть интерпретирована только кем-то, кто является активным участником группы или ситуации. Подобно натуралистическому наблюдению, включенное наблюдение может быть скрытым или скрытым.В замаскированных включенных наблюдениях исследователей притворяются членами социальной группы, которую они наблюдают, и скрывают свою истинную идентичность как исследователей. В отличие от неприкрытых включенных наблюдений, исследователей становятся частью группы, которую они изучают, и раскрывают свою истинную личность в качестве исследователей исследуемой группе. И снова есть важные этические вопросы, которые следует учитывать при замаскированном включенном наблюдении. Во-первых, невозможно получить информированное согласие, а во-вторых, используется пассивный обман.Исследователь пассивно обманывает участников, намеренно утаивая информацию об их мотивах быть частью социальной группы, которую они изучают. Но иногда замаскированное участие — единственный способ получить доступ к защитной группе (например, к культу). Кроме того, замаскированное включенное наблюдение менее склонно к реактивности, чем открытое включенное наблюдение.

Исследование Розенхана (1973) опыта людей в психиатрическом отделении можно было бы рассматривать как замаскированное включенное наблюдение, поскольку Розенхан и его псевдопациенты были госпитализированы в психиатрические больницы под предлогом того, что они являются пациентами, чтобы они могли наблюдать за тем, как психиатрические пациенты лечатся. сотрудники.Персонал и другие пациенты не знали, что они на самом деле являются исследователями.

Другой пример включенного наблюдения — это исследование социолога Эми Уилкинс (опубликовано в Social Psychology Quarterly ), посвященное университетской религиозной организации, в котором подчеркивается, насколько счастливы ее члены (Wilkins, 2008). Уилкинс провела 12 месяцев, посещая собрания группы и светские мероприятия и участвуя в них, и она взяла интервью у нескольких членов группы. В своем исследовании Уилкинс определила несколько способов, которыми группа «навязывала» счастье — например, постоянно говоря о счастье, препятствуя выражению отрицательных эмоций и используя счастье как способ отличить себя от других групп.

Одним из основных преимуществ включенного наблюдения является то, что исследователь находится в гораздо лучшем положении для понимания точки зрения и опыта людей, которых они изучают, когда они находятся вне социальной группы. Основным ограничением этого подхода является то, что простое присутствие наблюдателя может повлиять на поведение наблюдаемых людей. Хотя это также относится к натуралистическим наблюдениям, когда исследователи являются активными членами социальной группы, которую они изучают, возникают дополнительные опасения, что они могут изменить социальную динамику и / или повлиять на поведение людей, которых они изучают.Точно так же, если исследователь действует как участник-наблюдатель, могут возникнуть опасения по поводу предвзятости, возникающей в результате развития отношений с участниками. Конкретно исследователь может стать менее объективным, что приведет к большей предвзятости экспериментатора.

Структурированное наблюдение

Другой метод наблюдения — это структурированное наблюдение. Здесь исследователь проводит тщательные наблюдения за одним или несколькими конкретными формами поведения в конкретной обстановке, которая более структурирована, чем настройки, используемые при натуралистическом и включенном наблюдении.Часто условия, в которых проводятся наблюдения, не являются естественными, скорее исследователь может наблюдать за людьми в лабораторных условиях. В качестве альтернативы исследователь может наблюдать за людьми в естественной обстановке (например, в классе), которую они каким-то образом структурировали, например, представив некоторые конкретные задачи, в которых участники должны участвовать, или представив определенную социальную ситуацию или манипуляции. Структурированное наблюдение очень похоже на натуралистическое наблюдение и наблюдение с участием участников, поскольку во всех случаях исследователи наблюдают естественное поведение, однако упор в структурированном наблюдении делается на сборе количественных, а не качественных данных.Исследователей, использующих этот подход, интересует ограниченный набор моделей поведения. Это позволяет им количественно оценить поведение, которое они наблюдают. Другими словами, структурированное наблюдение менее глобально, чем натуралистическое и включенное наблюдение, потому что исследователь, занимающийся структурированными наблюдениями, заинтересован в небольшом количестве конкретных форм поведения. Таким образом, вместо того, чтобы записывать все, что происходит, исследователь сосредотачивается только на очень специфических видах поведения, представляющих интерес.

Структурированное наблюдение очень похоже на натуралистическое наблюдение и наблюдение с участием участников в том, что во всех случаях исследователи наблюдают естественное поведение, однако упор в структурированном наблюдении делается на сборе количественных, а не качественных данных.Исследователей, использующих этот подход, интересует ограниченный набор моделей поведения. Это позволяет им количественно оценить поведение, которое они наблюдают. Другими словами, структурированное наблюдение менее глобально, чем натуралистическое и включенное наблюдение, потому что исследователь, занимающийся структурированными наблюдениями, заинтересован в небольшом количестве конкретных форм поведения. Таким образом, вместо того, чтобы записывать все, что происходит, исследователь сосредотачивается только на очень специфических видах поведения, представляющих интерес.

Исследователи Роберт Левин и Ара Норензаян использовали структурированное наблюдение для изучения различий в «темпе жизни» в разных странах (Levine & Norenzayan, 1999).Одна из их мер заключалась в наблюдении за пешеходами в большом городе, чтобы узнать, сколько времени им нужно, чтобы пройти 60 футов. Они обнаружили, что люди в некоторых странах передвигались надежно быстрее, чем люди в других странах. Например, люди в Канаде и Швеции преодолели 60 футов в среднем за 13 секунд, а жители Бразилии и Румынии — за 17 секунд. Когда структурированное наблюдение происходит в сложном и даже хаотическом «реальном мире», важно учитывать вопросы о том, когда, где и при каких условиях будут проводиться наблюдения и за кем именно будут наблюдать.Левин и Норензаян описали процесс отбора проб следующим образом:

«Скорость ходьбы мужчин и женщин на расстоянии 60 футов была измерена как минимум в двух местах в основных центральных районах каждого города. Измерения проводились в основное рабочее время в ясные летние дни. Все места были плоскими, беспрепятственными, с широкими тротуарами и были достаточно малолюдными, чтобы пешеходы могли двигаться с потенциально максимальной скоростью. Для контроля эффектов общения использовались только пешеходы, идущие в одиночку.Время для детей, лиц с очевидными физическими недостатками и посетителей витрин не учитывалось. В большинстве городов были засчитаны тридцать пять мужчин и 35 женщин ». (стр.186). Таким образом, точное определение процесса выборки делает сбор данных управляемым для наблюдателей, а также обеспечивает некоторый контроль над важными посторонними переменными. Например, проводя свои наблюдения в ясные летние дни во всех странах, Левин и Норензаян контролировали влияние погоды на скорость ходьбы людей.В исследовании Левина и Норензаяна измерение было относительно простым. Они просто отмерили 60-футовое расстояние вдоль городского тротуара, а затем использовали секундомер, чтобы отследить время участников, когда они прошли это расстояние.

В качестве другого примера исследователи Роберт Краут и Роберт Джонстон хотели изучить реакцию боулеров на свои удары, как когда они смотрят на кегли, так и когда они поворачиваются к своим товарищам (Kraut & Johnston, 1979). Но какие «реакции» они должны наблюдать? Основываясь на предыдущих исследованиях и собственном пилотном тестировании, Краут и Джонстон составили список реакций, в который вошли «закрытая улыбка», «открытая улыбка», «смех», «нейтральное лицо», «взгляд вниз», «взгляд в сторону» и «Прикрытие лица» (закрытие лица руками).Наблюдатели запомнили этот список, а затем практиковались, кодируя реакции боулеров, которые были записаны на видео. Во время фактического исследования наблюдатели говорили в диктофон, описывая реакции, которые они наблюдали. Среди наиболее интересных результатов этого исследования было то, что боулеры редко улыбались, когда они все еще смотрели на кегли. Они с гораздо большей вероятностью улыбались после того, как повернулись к своим товарищам, предполагая, что улыбка — это не просто выражение счастья, но и форма социального общения.

Когда наблюдения требуют суждения со стороны наблюдателей, как в исследовании Краута и Джонстона, этот процесс часто описывается как код , код . Кодирование обычно требует четкого определения набора целевого поведения. Затем наблюдатели классифицируют участников по отдельности с точки зрения того, к какому поведению они прибегали и сколько раз они проявляли каждое поведение. Наблюдатели могут даже записывать продолжительность каждого поведения. Целевое поведение должно быть определено таким образом, чтобы разные наблюдатели кодировали их одинаково.Эта трудность с кодированием является проблемой межэкспертной надежности, как упоминалось в главе 4. Ожидается, что исследователи продемонстрируют межэкспериментальную надежность своей процедуры кодирования, предложив нескольким оценщикам кодировать одно и то же поведение независимо, а затем показывая, что разные наблюдатели находятся в тесном согласии. Краут и Джонстон, например, записывали на видео часть реакций участников, и два наблюдателя независимо друг от друга кодировали их. Два наблюдателя показали, что они согласны с реакциями, которые проявлялись в 97% случаев, что свидетельствует о хорошей межэкспертной надежности.

Одно из основных преимуществ структурированного наблюдения состоит в том, что оно намного более эффективно, чем натуралистическое и включенное наблюдение. Поскольку исследователи сосредоточены на конкретном поведении, это сокращает время и расходы. Кроме того, часто среда структурирована таким образом, чтобы поощрять заинтересованное поведение, что опять же означает, что исследователям не нужно тратить столько времени на ожидание естественного проявления интересующего поведения. Наконец, исследователи, использующие этот подход, явно могут усилить контроль над окружающей средой.Однако, когда исследователи усиливают контроль над окружающей средой, это может сделать ее менее естественной, что снижает внешнюю достоверность. Например, менее ясно, будут ли структурированные наблюдения, сделанные в лабораторных условиях, распространяться на условия реального мира. Кроме того, поскольку исследователи, занимающиеся структурированным наблюдением, часто не замаскированы, может возникнуть больше опасений по поводу реактивности.

Примеры из практики

Пример из практики — это углубленное изучение человека.Иногда также проводятся тематические исследования социальных единиц (например, культа) и событий (например, стихийного бедствия). Однако чаще всего в психологии тематические исследования предоставляют подробное описание и анализ человека. Часто человек страдает редким или необычным состоянием или заболеванием или имеет повреждение определенной области мозга.

Как и многие другие методы исследования с использованием наблюдений, тематические исследования обычно носят более качественный характер. Методы тематического исследования включают углубленное и часто продольное обследование человека.В зависимости от направленности тематического исследования, люди могут наблюдаться или не наблюдаться в их естественной среде. Если естественная обстановка не представляет интереса, человека могут пригласить в кабинет терапевта или в лабораторию исследователя для изучения. Кроме того, основная часть отчета о тематическом исследовании будет сосредоточена на подробных описаниях человека, а не на статистическом анализе. С учетом сказанного, некоторые количественные данные также могут быть включены в описание тематического исследования. Например, индивидуальный балл депрессии можно сравнить с нормативным баллом или его балл до и после лечения.Как и в случае с другими качественными методами, для сбора информации по делу можно использовать множество различных методов и инструментов. Например, интервью, натуралистическое наблюдение, структурированное наблюдение, психологическое тестирование (например, тест IQ) и / или физиологические измерения (например, сканирование мозга) могут использоваться для сбора информации о человеке.

HM — один из самых известных кейсов в области психологии. HM страдала трудноизлечимой и очень тяжелой эпилепсией. Хирург локализовал эпилепсию HM в его медиальной височной доле и в 1953 году удалил большие участки гиппокампа, пытаясь остановить припадки.Лечение оказалось успешным, так как оно разрешило его эпилепсию, а его IQ и личность остались неизменными. Однако врачи вскоре поняли, что у HM наблюдается странная форма амнезии, называемая антероградной амнезией. HM мог вести беседу и запоминать короткие цепочки букв, цифр и слов. В основном его кратковременная память сохранилась. Однако HM не смог зафиксировать новые события в памяти. Он потерял способность передавать информацию из кратковременной памяти в долговременную, что исследователи памяти называют консолидацией.Таким образом, хотя он мог продолжить разговор с кем-то, он полностью забыл разговор после того, как он закончился. Это был чрезвычайно важный случай для исследователей памяти, потому что он предполагал, что существует диссоциация между кратковременной памятью и долговременной памятью, и предполагал, что это две разные способности, обслуживаемые разными областями мозга. Также было высказано предположение, что височные доли особенно важны для консолидации новой информации (т.е.для передачи информации из кратковременной памяти в долговременную).

www.youtube.com/watch?v=KkaXNvzE4pk

История психологии наполнена влиятельными тематическими исследованиями, такими как описание Зигмундом Фрейдом «Анны О.». (см. примечание 6.1 «Случай« Анны О. »») и описание Джоном Ватсоном и Розали Рейнер Маленького Альберта (Watson & Rayner, 1920), который научился бояться белой крысы вместе с другими пушистыми объектами, когда исследователи громко шумел, играя с крысой.

Дело «Анны О.”

Зигмунд Фрейд использовал случай с молодой женщиной, которую он назвал «Анна О.». чтобы проиллюстрировать многие принципы его теории психоанализа (Freud, 1961). (Ее настоящее имя было Берта Паппенгейм, и она была одной из первых феминисток, которая в дальнейшем внесла важный вклад в сферу социальной работы.) Анна пришла к коллеге Фрейда Йозефу Брейеру около 1880 года с различными странными физическими и психологическими симптомами. Одна из них заключалась в том, что в течение нескольких недель она не могла пить. Согласно Фрейду,

Она брала стакан воды, который ей так хотелось, но как только он касался ее губ, она отталкивала его, как человек, страдающий водобоязнью.… Она питалась только фруктами, такими как дыни и т. Д., Чтобы уменьшить мучительную жажду. (стр.9)

Но, согласно Фрейду, прорыв произошел однажды, когда Анна находилась под гипнозом.

[S] он ворчал на ее английскую «спутницу», о которой она не заботилась, и продолжал описывать со всеми признаками отвращения, как она однажды вошла в комнату этой леди и как ее маленькая собачка — ужасно тварь! — пила там из стакана. Пациентка ничего не сказала, потому что хотела быть вежливой.После того, как она снова энергично выразила сдерживаемый гнев, она попросила чего-нибудь выпить, без труда выпила большое количество воды и проснулась от гипноза со стаканом у губ; и после этого беспокойство исчезло, чтобы никогда не вернуться. (стр.9)

Интерпретация Фрейда заключалась в том, что Анна подавила воспоминания об этом инциденте вместе с эмоциями, которые он вызвал, и что это было причиной ее неспособности пить. Более того, ее воспоминания об инциденте, а также выражение эмоций, которые она подавляла, заставили симптом исчезнуть.

В качестве иллюстрации теории Фрейда пример Анны О. весьма эффективен. Однако в качестве доказательства теории это по сути бесполезно. Описание не дает возможности узнать, действительно ли Анна подавила воспоминание о собаке, пьющей из стакана, вызвало ли это подавление ее неспособность пить, или же воспоминание об этой «травме» облегчило симптом. Из этого тематического исследования также неясно, насколько типичным или нетипичным был опыт Анны.

Рисунок 10.1 Анна О. «Анна О.» был предметом известного тематического исследования, использованного Фрейдом для иллюстрации принципов психоанализа. Источник: http://en.wikipedia.org/wiki/File:Pappenheim_1882.jpg

Тематические исследования полезны, потому что они обеспечивают уровень детального анализа, которого нет во многих других методах исследования, и из этого более подробного анализа можно получить более глубокое понимание. В результате изучения конкретного случая исследователь может получить более четкое представление о том, что может стать важным для более широкого рассмотрения в будущих более контролируемых исследованиях.Тематические исследования также часто являются единственным способом изучения редких состояний, потому что может быть невозможно найти достаточно большую выборку для людей с состоянием, чтобы использовать количественные методы. Хотя на первый взгляд может показаться, что тематическое исследование редкого человека мало что говорит нам о нас самих, они часто дают представление о нормальном поведении. Случай с HM дал важное понимание роли гиппокампа в консолидации памяти. Однако важно отметить, что, хотя тематические исследования могут предоставить идеи в определенных областях и переменных для изучения и могут быть полезны при разработке теорий, их никогда не следует использовать в качестве доказательств для теорий.Другими словами, тематические исследования можно использовать как источник вдохновения для формулирования теорий и гипотез, но затем эти гипотезы и теории необходимо официально проверить с использованием более строгих количественных методов.

Причина, по которой тематические исследования не следует использовать для поддержки теорий, заключается в том, что они страдают от проблем с внутренней и внешней достоверностью. В тематических исследованиях отсутствует надлежащий контроль, который содержится в настоящих экспериментах. Как таковые, они страдают от проблем с внутренней достоверностью, поэтому их нельзя использовать для определения причинно-следственной связи.Например, во время операции HM хирург мог случайно повредить другую область мозга HM (действительно, ставя под сомнение возможность отдельного поражения мозга, начавшегося после смерти HM и расслоения его мозга), и это поражение могло способствовать его неспособности консолидироваться. новая информация. Дело в том, что с помощью тематических исследований мы не можем исключить такого рода альтернативные объяснения. Как и все методы наблюдения, тематические исследования не позволяют определить причинно-следственную связь. Кроме того, поскольку тематические исследования часто проводятся на одном человеке и, как правило, на очень ненормальном человеке, исследователи не могут обобщать свои выводы на других людей.Напомним, что для большинства исследовательских проектов существует компромисс между внутренней и внешней валидностью, однако с тематическими исследованиями возникают проблемы как с внутренней, так и с внешней валидностью. Таким образом, есть пределы как способности определять причинно-следственную связь, так и обобщать результаты. Последним ограничением тематических исследований является то, что теоретические предубеждения исследователя имеют широкие возможности окрашивать или искажать описание случая. Действительно, были обвинения в том, что женщина, изучающая HM, уничтожила множество своих данных, которые не были опубликованы, и ее ставили под сомнение за уничтожение противоречивых данных, которые не подтверждали ее теорию о том, как консолидируются воспоминания.Есть увлекательная статья в New York Times, в которой описаны некоторые противоречия, которые возникли после смерти Х.М., и анализ его мозга, который можно найти по адресу: https://www.nytimes.com/2016/08/07/magazine/the- мозг-то-не-помню.html? _r = 0

Архивные исследования

Другой подход, который часто считается наблюдательным исследованием, — это использование архивных исследований , которые включают анализ данных, которые уже были собраны для какой-либо другой цели.Примером может служить исследование Бретта Пелхэма и его коллег о «неявном эгоизме» — тенденции людей отдавать предпочтение людям, местам и вещам, которые похожи на них самих (Pelham, Carvallo, & Jones, 2005). В одном исследовании они изучили записи социального обеспечения, чтобы показать, что женщины с именами Вирджиния, Джорджия, Луиза и Флоренс с наибольшей вероятностью переехали в штаты Вирджиния, Джорджия, Луизиана и Флорида соответственно.

Как и в случае с естественным наблюдением, измерение может быть более или менее простым при работе с архивными данными.Например, подсчитать количество людей по имени Вирджиния, проживающих в разных штатах, на основе данных социального обеспечения относительно просто. Но рассмотрим исследование Кристофера Петерсона и его коллег о взаимосвязи между оптимизмом и здоровьем с использованием данных, которые были собраны много лет назад для исследования развития взрослых (Peterson, Seligman, & Vaillant, 1988). В 1940-х годах здоровые студенты мужского пола заполнили открытый вопросник о тяжелых переживаниях во время войны.В конце 1980-х Петерсон и его коллеги проанализировали ответы мужчин на анкету, чтобы определить стиль объяснения — их привычные способы объяснения плохих событий, которые с ними происходят. Более пессимистичные люди склонны винить себя и ожидать долгосрочных негативных последствий, влияющих на многие аспекты их жизни, в то время как более оптимистичные люди склонны обвинять внешние силы и ожидать ограниченных негативных последствий. Чтобы получить оценку стиля объяснения для каждого участника, исследователи использовали процедуру, в которой все негативные события, упомянутые в ответах на анкету, и любые причинные объяснения для них были идентифицированы и записаны на учетных карточках.Они были предоставлены отдельной группе экспертов, которые оценили каждое объяснение по трем отдельным параметрам оптимизма-пессимизма. Затем эти оценки были усреднены для получения оценки стиля объяснения для каждого участника. Затем исследователи оценили статистическую взаимосвязь между манерой объяснения мужчин как студентов бакалавриата и архивными показателями их здоровья примерно в 60-летнем возрасте. Первичный результат заключался в том, что чем более оптимистично мужчины были в студенчестве, тем здоровее они были в старшем возрасте.Pearson r было +.25.

Этот метод является примером контент-анализа — семейства систематических подходов к измерению с использованием сложных архивных данных. Точно так же, как структурированное наблюдение требует определения интересующего поведения и последующего наблюдения за ним по мере его появления, контент-анализ требует определения ключевых слов, фраз или идей, а затем поиска всех их вхождений в данных. Затем эти события можно подсчитать, рассчитать по времени (например, количество времени, посвященное развлекательным темам в вечернем выпуске новостей) или проанализировать множеством других способов.

Основные выводы

  • Существует несколько различных подходов к наблюдательным исследованиям, включая натуралистическое наблюдение, включенное наблюдение, структурированное наблюдение, тематические исследования и архивные исследования.
  • Натуралистическое наблюдение используется для наблюдения за людьми в их естественной среде обитания, при включенном наблюдении необходимо становиться активным членом наблюдаемой группы, структурированное наблюдение предполагает количественное кодирование небольшого количества моделей поведения, тематические исследования обычно используются для углубленного сбора данных. информация об отдельном человеке, а архивное исследование предполагает анализ существующих данных.

Упражнения

  1. Практика: Найдите и прочтите опубликованный пример психологии. (Используйте пример из практики в качестве ключевого термина в поиске PsycINFO.) Затем выполните следующие действия:
    • Опишите одну проблему, связанную с внутренней достоверностью.
    • Опишите одну проблему, связанную с внешней достоверностью.
    • Сгенерируйте одну гипотезу, предложенную в тематическом исследовании, которую было бы интересно проверить в рамках систематического индивидуального или группового исследования.

Сложные корреляционные дизайны — методы исследования в психологии

Цели обучения

  1. Объясните некоторые причины, по которым исследователи используют сложные корреляционные планы.
  2. Создайте и интерпретируйте корреляционную матрицу.
  3. Опишите, как исследователи могут использовать корреляционные исследования для изучения причинно-следственных связей между переменными, включая пределы этого подхода.

Как мы уже видели, исследователи проводят корреляционные исследования, а не эксперименты, когда их интересуют непричинные отношения или когда их интересуют причинно-следственные связи, в которых независимой переменной нельзя манипулировать по практическим или этическим причинам.В этом разделе мы рассмотрим некоторые подходы к сложным корреляционным исследованиям, которые включают измерение нескольких переменных и оценку взаимосвязей между ними.

Корреляционные исследования с факторным дизайном

Мы уже видели, что факторные эксперименты могут включать в себя управляемые независимые переменные или комбинацию управляемых и неманипулируемых независимых переменных. Но факторные планы могут также включать только неманипулируемую независимую переменную, и в этом случае они больше не эксперименты, а корреляционные исследования.Рассмотрим гипотетическое исследование, в котором исследователь измеряет как настроения, так и самооценку нескольких участников, классифицируя их как имеющих положительное или отрицательное настроение и как обладающих высокой или низкой самооценкой, а также их готовность к незащищенности. половой акт. Это может быть концептуализировано как факторный план 2 × 2 с настроением (положительное или отрицательное) и самооценкой (высокое или низкое) в качестве факторов между участниками. Готовность к незащищенному сексу — зависимая переменная.Этот план можно представить в виде таблицы факторного плана, а результаты — в виде гистограммы того типа, который мы уже видели. Исследователь рассмотрит главный эффект секса, главный эффект самооценки и взаимодействие между этими двумя независимыми переменными.

Опять же, поскольку ни одна независимая переменная в этом примере не подвергалась манипуляции, это скорее корреляционное исследование, чем эксперимент. (Подобное исследование Макдональда и Мартино [2002] было экспериментом, потому что они манипулировали настроением своих участников.Это важно, потому что, как всегда, нужно быть осторожным при выводе причинно-следственной связи из корреляционных исследований из-за проблем направленности и третьей переменной. Например, основное влияние настроения участников на их готовность к незащищенному сексу может быть вызвано любой другой переменной, которая коррелирует с их настроением.

Оценка взаимосвязей между несколькими переменными

Однако наиболее сложные корреляционные исследования не вписываются в факторный план.Вместо этого он включает измерение нескольких переменных — часто как категориальных, так и количественных — с последующей оценкой статистических отношений между ними. Например, исследователи Натан Рэдклифф и Уильям Кляйн изучили выборку взрослых людей среднего возраста, чтобы увидеть, как их уровень оптимизма (измеренный с помощью короткого вопросника, называемого тестом жизненной ориентации) связан с несколькими другими переменными, связанными с сердечным приступом (Рэдклифф И Кляйн, 2002). К ним относятся их здоровье, их знания о факторах риска сердечного приступа и их убеждения о собственном риске сердечного приступа.Они обнаружили, что более оптимистичные участники были более здоровыми (например, они больше тренировались и имели более низкое кровяное давление), знали о факторах риска сердечного приступа и правильно считали, что их собственный риск ниже, чем у их сверстников.

Этот подход часто используется для оценки обоснованности новых психологических мер. Например, когда Джон Качиоппо и Ричард Петти создали свою шкалу потребности в познании — меру того, в какой степени люди любят мыслить и ценят мышление, — они использовали ее для измерения потребности в познании для большой выборки студентов колледжей, а также три другие переменные: интеллект, социально желательная реакция (склонность давать то, что, по вашему мнению, является «подходящей» реакцией) и догматизм (Caccioppo & Petty, 1982).Результаты этого исследования представлены в таблице 8.1, которая представляет собой корреляционную матрицу , показывающую корреляцию ( r Пирсона) между всеми возможными парами переменных в исследовании. Например, корреляция между потребностью в познании и интеллектом составляла +,39, корреляция между интеллектом и социально желательной реакцией составляла +,02 и так далее. (Заполняется только половина матрицы, потому что другая половина будет содержать точно такую ​​же информацию. Кроме того, потому что корреляция между переменной и самой собой всегда равна +1.00, эти значения заменены пунктиром по всей матрице.) В этом случае общая картина корреляций соответствовала идеям исследователей о том, как оценки потребности в познании должны быть связаны с этими другими конструкциями.

Таблица 8.1 Корреляционная матрица, показывающая корреляцию между потребностью в познании и тремя другими переменными, основанная на исследованиях Качиоппо и Петти (1982)

Потребность в познании Разведка Социальная желательность Догматизм
Потребность в познании
Разведка +.39
Социальная желательность +.08 +.02
Догматизм −,27 −23 +.03

Когда исследователи изучают взаимосвязи между большим количеством концептуально схожих переменных, они часто используют сложный статистический метод, называемый факторным анализом . По сути, факторный анализ объединяет переменные в меньшее количество кластеров, так что они сильно коррелированы внутри каждого кластера, но слабо коррелированы между кластерами.Затем каждый кластер интерпретируется как несколько показателей одной и той же базовой конструкции. Эти лежащие в основе конструкции также называют «факторами». Например, когда люди выполняют широкий спектр умственных задач, факторный анализ обычно разбивает их на два основных фактора: один, который исследователи интерпретируют как математический интеллект (арифметика, количественная оценка, пространственное мышление и т. Д.), А другой — как словесный. интеллект (грамматика, понимание прочитанного, словарный запас и т. д.).Большая пятерка личностных факторов была выявлена ​​посредством факторного анализа оценок людей по большому количеству более конкретных черт. Например, показатели теплоты, общительности, уровня активности и положительных эмоций, как правило, сильно коррелируют друг с другом и интерпретируются как представляющие конструкцию экстраверсии. В качестве последнего примера исследователи Питер Рентфроу и Сэмюэл Гослинг попросили более 1700 студентов университетов оценить, насколько им нравятся 14 различных популярных музыкальных жанров (Rentfrow & Gosling, 2008).Затем они подвергли эти 14 переменных факторному анализу, который выявил четыре различных фактора. Исследователи назвали их Reflective and Complex (блюз, джаз, классика и фолк), Intense and Rebellious (рок, альтернатива и хэви-метал), Upbeat и Conventional (кантри, саундтрек, религия, поп), и Energetic and Rhythmic (рэп / хип-хоп, соул / фанк и электроника).

Здесь стоит отметить два дополнительных момента относительно факторного анализа.Во-первых, факторы — это не категории. Факторный анализ не говорит нам, что люди либо экстравертированные, или сознательные, либо что им нравится либо «рефлексивная и сложная» музыка, или «интенсивная и мятежная» музыка. Напротив, факторы — это конструкции, которые действуют независимо друг от друга. Таким образом, люди с высоким уровнем экстраверсии могут иметь высокий или низкий уровень сознательности, а люди, которым нравится рефлексивная и сложная музыка, могут также любить или не любить интенсивную и бунтарскую музыку.Второй момент заключается в том, что факторный анализ выявляет только основную структуру переменных. Задача исследователей — интерпретировать и обозначать факторы, а также объяснять происхождение этой конкретной факторной структуры. Например, одна из причин, по которой экстраверсия и другая большая пятерка действуют как отдельные факторы, заключается в том, что они, по-видимому, контролируются разными генами (Plomin, DeFries, McClean, & McGuffin, 2008).

Исследование причинно-следственных связей

Еще одно важное применение комплексного корреляционного исследования — изучение возможных причинно-следственных связей между переменными.Это может показаться удивительным, учитывая, что «корреляция не предполагает причинно-следственной связи». Верно, что корреляционные исследования не могут однозначно установить, что одна переменная вызывает другую. Однако комплексное корреляционное исследование часто может использоваться для исключения других правдоподобных интерпретаций.

Основной способ сделать это — использовать статистический контроль потенциальных третьих переменных. Вместо того, чтобы контролировать эти переменные путем случайного присвоения или сохранения их постоянными, как в эксперименте, исследователь измеряет их и включает в статистический анализ.Рассмотрим некоторые исследования Пола Пиффа и его коллег, которые выдвинули гипотезу о том, что более низкий социально-экономический статус (SES) заставляет людей быть более щедрыми (Piff, Kraus, Côté, Hayden Cheng, & Keltner, 2011). Они измерили SES своих участников и заставили их сыграть в «диктаторскую игру». Они сказали участникам, что каждый будет работать в паре с другим участником в другой комнате. (На самом деле другого участника не было.) Затем они дали каждому участнику по 10 баллов (которые впоследствии можно было конвертировать в деньги), чтобы разделить его с «партнером», как он или она решит.Поскольку участники были «диктаторами», они могли даже оставить себе все 10 баллов, если бы захотели.

Как и ожидали эти исследователи, участники с более низким показателем SES склонны отдавать больше своих баллов, чем участники с более высоким показателем SES. Это согласуется с идеей о том, что более низкий показатель SES заставляет людей быть более щедрыми. Но есть также вероятные третьи переменные, которые могли бы объяснить эту взаимосвязь. Например, может быть, что люди с более низким уровнем SES, как правило, более религиозны, и что их большая религиозность заставляет их быть более щедрыми.Или может случиться так, что люди с более низким показателем SES, как правило, происходят из определенных этнических групп, которые уделяют больше внимания щедрости, чем другие этнические группы. Однако исследователи справились с этими потенциальными третьими переменными, измерив их и включив в свой статистический анализ. Они обнаружили, что ни религиозность, ни этническая принадлежность не коррелировали с щедростью, и поэтому смогли исключить их как третьи переменные. Это не доказывает, что SES вызывает большую щедрость, потому что все еще могут быть другие третьи переменные, которые исследователи не измеряли.Но, исключив некоторые из наиболее вероятных третьих переменных, исследователи убедились в том, что SES является причиной большей щедрости.

Во многих исследованиях этого типа используется статистический метод, называемый множественной регрессией . Это включает в себя измерение нескольких независимых переменных ( X1, X2, X3,… Xi ), все из которых являются возможными причинами одной зависимой переменной ( Y ). Результатом множественного регрессионного анализа является уравнение, которое выражает зависимую переменную как аддитивную комбинацию независимых переменных.Это уравнение регрессии имеет следующий общий вид:

b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 +… + b i X я = Y

Величины b1 , b2 и т. Д. Представляют собой веса регрессии, которые показывают, насколько велик вклад независимой переменной в среднем в зависимую переменную.В частности, они показывают, насколько изменяется зависимая переменная при каждом изменении независимой переменной на одну единицу.

Преимущество множественной регрессии состоит в том, что она может показать, вносит ли независимая переменная вклад в зависимую переменную сверх вкладов, вносимых другими независимыми переменными. В качестве гипотетического примера представьте, что исследователь хочет знать, как независимые переменные дохода и здоровья соотносятся с зависимой переменной счастья.Это сложно, потому что доход и здоровье связаны друг с другом. Таким образом, если люди с более высокими доходами обычно более счастливы, то, возможно, это происходит только потому, что они более здоровы. Точно так же, если люди, которые более здоровы, обычно более счастливы, возможно, это только потому, что они склонны зарабатывать больше денег. Но множественный регрессионный анализ, включающий доход и счастье в качестве независимых переменных, покажет, вносит ли каждая из них вклад в счастье, если учитывать другую.(Подобное исследование, кстати, показало, что и доход, и здоровье вносят чрезвычайно небольшой вклад в счастье, за исключением случаев крайней бедности или болезни; Diener, 2000.)

Примеры, обсуждаемые в этом разделе, лишь поверхностно показывают, как исследователи используют комплексные корреляционные исследования для изучения возможных причинно-следственных связей между переменными. Однако важно помнить, что чисто корреляционные подходы не могут однозначно установить, что одна переменная вызывает другую.Лучшее, что они могут сделать, — это показать модели отношений, которые согласуются с одними причинно-следственной интерпретацией и несовместимы с другими.

Основные выводы

  • Исследователи часто используют сложные корреляционные исследования для изучения взаимосвязей между несколькими переменными в одном исследовании.
  • Сложное корреляционное исследование может использоваться для изучения возможных причинно-следственных связей между переменными с использованием таких методов, как множественная регрессия. Такие схемы могут показывать модели отношений, которые согласуются с некоторыми причинными интерпретациями и несовместимы с другими, но они не могут однозначно установить, что одна переменная вызывает другую.

Упражнения

  1. Практика: Постройте корреляционную матрицу для гипотетического исследования, включая такие переменные, как депрессия, тревога, самооценка и счастье. Включите ожидаемые значения Pearson r .
  2. Обсуждение: представьте корреляционное исследование, в котором изучаются интеллект, потребность в познании и успеваемость старшеклассников по курсу критического мышления. Множественный регрессионный анализ показывает, что интеллект не связан с успеваемостью в классе, но есть потребность в познании.Объясните, что показало это исследование с точки зрения причин хорошей успеваемости по курсу критического мышления.

Не так просто, как вы думали (ADK) — Методология исследования в образовании

Введение: наблюдение как метод исследования

Что приходит на ум, когда вы думаете о «наблюдении»? Возможно, вы думаете, что сидите и смотрите на других без перерыва? Или что вы участвуете и все еще наблюдаете и делаете заметки? Что в наблюдении делает этот метод эффективным? Каковы сильные и слабые стороны некоторых методов исследования? Как наблюдение эффективно используется в исследованиях? и каковы этические соображения при наблюдении? Эти общие темы и вопросы будут рассмотрены в этом документе.

Словарь Мерриам-Вебстера определяет наблюдение как «действие или процесс тщательного наблюдения за чем-то или кем-то либо с целью получения информации». Слова «внимательно» и «информация» важны в этом определении, поскольку эти слова обеспечивают то, что составляет основу наблюдения и его связь с исследованием. «Как этнографический метод исследования, наблюдение, кажется, не имеет определенного начала. В то время как одни исследователи обнаружили признаки его использования в древние времена, другие указали на конец девятнадцатого и начало двадцатого веков »(Baker, 2006, 171).Наблюдение использовалось как метод сбора данных в области исследований, и Огюст Конт, более известный как отец социологии, назвал наблюдение одним из «четырех основных методов исследования» (Baker, 2006, 171). Это также сложный процесс, поскольку он требует, чтобы исследователь играл более чем одну роль и использовал все свои чувства для эффективного сбора данных. В то же время исследователь должен помнить, что он наблюдает, и оставаться достаточно отстраненным от субъектов, чтобы иметь возможность наблюдать и собирать данные, которые подходят для вопроса и целей исследования.Как объясняет Сайкс, наблюдение можно использовать для сбора данных путем наблюдения за событиями или поведением в естественной среде (Sykes, R.E, 1977). Кроме того, наблюдение уникально тем, что его можно использовать как в качестве метода исследования, так и в качестве метода сбора данных (Powell & Connaway, 2004).

Обзор: типы наблюдений

Наблюдения могут быть структурированными, полуструктурированными или неструктурированными. Исследователи часто используют контрольный список для проведения структурированных наблюдений, поскольку им интересно изучить конкретные темы или изучить конкретные вопросы.С другой стороны, неструктурированные наблюдения не следуют контрольному списку; они записывают все данные (O’Leary, 2014).

Наблюдения можно разделить на прямые и косвенные. Прямое наблюдение часто определяется как наблюдение за событиями или поведением по мере их возникновения без изменения среды, в которой происходят события. Это можно объяснить на примере учителя, за которым наблюдают, когда он / она выполняет план занятия на день. Косвенное наблюдение — это наблюдение за результатами взаимодействия или поведения.Косвенное наблюдение можно объяснить получением обратной связи от учеников о том, как учитель выступал во время своей классной деятельности (Seale C, 2004).

Другой способ, которым исследователи используют инструмент наблюдения, — это сосредоточить внимание на включенном наблюдении и разделить его на явное или скрытое. Открытое наблюдение требует, чтобы исследователь открыто заявлял о своих намерениях, и требует, чтобы исследователь проинформировал участников, чтобы убедиться, что они осведомлены о том, что происходит.Важным преимуществом открытого наблюдения является то, что оно позволяет исследователю установить некоторую связь с участниками, поскольку исследователь с самого начала открыто и честно заявляет о намерениях своего исследования. Однако воспринимаемая слабость этого метода заключается в том, что он может позволить участникам изменить свое поведение, так как оно согласуется с целями исследователя, поскольку они осведомлены о том, что ищет исследователь. Открытое наблюдение очевидно, когда наблюдаемый субъект знает о присутствии наблюдателя, в то время как скрытое наблюдение лучше всего иллюстрируется, когда наблюдаемый не знает о присутствии наблюдателя.Скрытая форма наблюдения предпочтительна в области наблюдательных исследований, поскольку она сохраняет естественное поведение наблюдаемого, что обеспечивает минимальную предвзятость в наблюдаемом поведении. Напротив, чтобы избежать этических дилемм в исследованиях, предпочитали открытые наблюдения (Savage J, 2000). Ограничение прикрытия наблюдения состоит в том, что предвзятость исследования может сыграть роль в результатах исследования.

Основные соображения при использовании наблюдения в качестве метода исследования

Согласно О’лири (2014), исследователи должны тщательно планировать свои наблюдения и учитывать следующие моменты, прежде чем использовать их в качестве метода исследования.

  • Тип исследования с наблюдением: включает в себя прямое, косвенное, скрытое, открытое / откровенное, с участием и неучастие в наблюдении. Интересно отметить, что О’лири (2014) использует разные термины для описания некоторых аспектов наблюдений. Например, другие авторы обычно использовали термин «явные» для описания наблюдений, раскрывающих личность исследователя. Однако О’лири (2014) использует термин откровенный для описания той же концепции.
  • Исследователи должны думать о нашем населении и людях, за которыми мы собираемся наблюдать.Последняя в исследовательской терминологии называется нашей выборкой.
  • Осведомленность об окружающей среде в наблюдательном исследовании. Это, в частности, включает культурный фон.
  • Контрольный список для изучения конкретных тем, которые хорошо подходят к их исследовательскому вопросу. Это делается, когда исследователь планирует провести структурированное наблюдение.
  • Хронология
  • Этические соображения
  • Планирование неожиданного: у исследователя всегда должен быть план действий на случай непредвиденных обстоятельств, если его первоначальный план не сработает во время наблюдательного исследования.

Как наблюдения сравниваются / противопоставляются разными учеными:

Наблюдение как метод сбора данных имеет несколько преимуществ и недостатков (Коэн Л., Манион Л. и др., 2000).

Преимущества включают сбор данных на месте деятельности, сбор данных не зависит от желания участника участвовать и снижение систематической ошибки, такой как систематическая ошибка припоминания, поскольку информация собирается исследователем из первых рук.

К недостаткам относятся повышенная вероятность «эффекта Хоторна», что означает, что наблюдаемый осознает присутствие наблюдателя и работает лучше, чем в ненаблюдаемой ситуации, возможность систематической ошибки наблюдения, когда наблюдатель наблюдает только за действиями, представляющими интерес, и, наконец, что это только позволяет наблюдателю наблюдать определенное событие или поведение, не понимая причин, стоящих за этим поведением или событиями.

Как предполагает Линда Бейкер, «обсервационное исследование отличается от других методов тем, что требует от исследователя более специализированного обучения тому, как наблюдать, что и как записывать данные, как входить в поле и выходить из него, и как оставаться отстраненным и в то же время вовлеченным »(Baker 2006, 187). Это явно вызов методу наблюдения. Исследователи должны обладать высокой квалификацией для выполнения точных и этичных методов наблюдения.

Этические соображения:

С техникой наблюдения связано множество факторов, связанных с этикой и этическими соображениями.Проблемы конфиденциальности часто рассматриваются как этическое препятствие, которое необходимо преодолеть исследователю и участникам. Это зависание часто может происходить при подаче заявки на одобрение Совета по этике поведенческих исследований (BREB или Institutional Review Boards (IRB). По словам Спрэдли (1980, стр. 21-25), он рекомендует исследователям следовать рекомендациям Американской антропологической ассоциации с точки зрения 6 ступеней

  1. Первые участники исследования
  2. Исследователь должен защищать их права, интересы и чувствительность
  3. Участники имеют право знать цели исследователя
  4. Конфиденциальность участников должна быть защищена
  5. Участник не должен подвергаться эксплуатации или причинению вреда
  6. Отчеты должны быть доступны не только спонсорам, но также участникам и широкой общественности.

Заключение:

Несмотря на то, что на первый взгляд наблюдение может показаться простым методом, оно может быть довольно строгим и трудоемким. Этот метод исследования требует от исследователя быть осторожным с точки зрения того, что собирается в ходе наблюдения. Наблюдение в исследовании относится не только к вопросам, которые ищет исследователь, оно также связано с обстановкой и контекстом, в котором проводится исследование. Такая гибкость делает наблюдение эффективным методом, а также источником сбора данных.Многие диссертации в рамках качественных исследований четко отмечают, насколько полезными были наблюдения с точки зрения помощи в их изучении и даже в качестве основы для исследовательских вопросов. И последнее, но не менее важное: эффективное наблюдение требует прочного взаимопонимания с изучаемыми участниками, чтобы иметь возможность ознакомиться с нормами и практикой сообщества.

Артикулы:

Бейкер, Л. (2006). Наблюдение: комплексный метод исследования. Library Trends, 55 (1), 171-189.DOI: 10.1353 / lib.2006.0045

Коэн, Л., Манион, Л., и Моррисон, К. (2000). Методы исследования в образовании. Лондон: РутледжФалмер.

Сэвидж, Дж. (2000). Совместное наблюдение: стоять на месте других? Качественные исследования в области здравоохранения, 10 (3), 324-339.

Сил, К. (2004). Качественная исследовательская практика. Лондон: МУДРЕЦ.

Спрэдли, Дж. П. (1980). Включенное наблюдение. Нью-Йорк: Холт, Райнхарт и Уинстон.

Сайкс Р. Э. (1977). Методы сбора и обработки данных при систематических полевых наблюдениях.Методы и инструменты исследования поведения, 9 (5), 407-417.

Методы исследования | Определения, типы, примеры

Методы исследования — это особые процедуры сбора и анализа данных. Разработка ваших исследовательских методов — неотъемлемая часть вашего исследовательского плана. Планируя свои методы, вы должны принять два ключевых решения.

Во-первых, решите, как вы будете собирать данные .Ваши методы зависят от того, какие данные вам нужны, чтобы ответить на ваш исследовательский вопрос:

  • Качественные и количественные : Будут ли ваши данные иметь форму слов или чисел?
  • Первичные и вторичные : Будете ли вы собирать исходные данные самостоятельно или будете использовать данные, которые уже были собраны кем-то другим?
  • Описательное и экспериментальное : Будете ли вы проводить измерения чего-либо, как оно есть, или вы будете проводить эксперимент?

Во-вторых, решите, как вы будете анализировать данные .

  • Для количественных данных вы можете использовать методы статистического анализа для проверки взаимосвязей между переменными.
  • Для качественных данных вы можете использовать такие методы, как тематический анализ, для интерпретации закономерностей и значений в данных.

Методы сбора данных

Данные — это информация, которую вы собираете, чтобы ответить на ваш исследовательский вопрос. Используемые вами методы сбора данных зависят от типа данных, которые вам нужны.

Качественный vs.количественные данные

Ваш выбор качественного или количественного сбора данных зависит от типа знаний, которые вы хотите развить.

Для вопросов об идеях, опыте и значениях или для изучения того, что не может быть описано численно, собирайте качественные данные.

Если вы хотите развить более механистическое понимание темы или ваше исследование включает проверку гипотез, соберите количественные данные.

Качественный
  • Гибкость — вы часто можете корректировать свои методы по мере развития новых знаний.
  • Можно проводить с небольшими образцами.
  • Невозможно статистически проанализировать или обобщить на более широкие группы населения.
  • Трудно стандартизировать исследования.
Количественный
  • Можно использовать для систематического описания больших коллекций вещей.
  • Генерирует воспроизводимые знания.
  • Требуется статистическая подготовка для анализа данных.
  • Требуются образцы большего размера.

Вы также можете использовать подход смешанных методов, когда вы используете как качественные, так и количественные методы исследования.

Первичные и вторичные данные

Первичные данные — это любая исходная информация, которую вы собираете для ответа на вопрос вашего исследования (например, посредством опросов, наблюдений и экспериментов). Вторичные данные — это информация, которая уже была собрана другими исследователями (например,грамм. в государственной переписи населения или в предыдущих научных исследованиях).

Если вы изучаете новый исследовательский вопрос, вам, вероятно, потребуется собрать первичные данные. Но если вы хотите синтезировать существующие знания, проанализировать исторические тенденции или выявить закономерности в крупном масштабе, вторичные данные могут быть лучшим выбором.

Первичный
  • Можно собрать, чтобы ответить на ваш конкретный исследовательский вопрос.
  • Вы можете контролировать методы отбора проб и измерений.
  • Дороже и трудоемко собирать.
  • Требуется обучение методам сбора данных.
Вторичная
  • Доступ проще и быстрее.
  • Вы можете собирать данные, охватывающие более длительные сроки и более широкие географические местоположения.
  • Нет контроля над созданием данных.
  • Требуется дополнительная обработка, чтобы убедиться, что это работает для вашего анализа.

Описательные и экспериментальные данные

В описательном исследовании вы собираете данные о предмете исследования, не вмешиваясь. Достоверность вашего исследования будет зависеть от вашего метода отбора проб.

В экспериментальных исследованиях вы систематически вмешиваетесь в процесс и измеряете результат. Достоверность вашего исследования будет зависеть от вашего экспериментального плана.

Для проведения эксперимента вам необходимо уметь изменять независимую переменную, точно измерять зависимую переменную и контролировать смешивающие переменные. Если это возможно с практической и этической точек зрения, этот метод — лучший выбор для ответа на вопросы о причине и следствии.

Описательный
  • Позволяет описать предмет исследования, не влияя на него.
  • Доступный — вы можете собрать больше данных в большем масштабе.
  • Нет контроля над смешивающими переменными.
  • Не могу установить причинно-следственные связи.
Экспериментальная
  • Больше контроля над мешающими переменными.
  • Может устанавливать причинно-следственные связи.
  • Вы можете неожиданным образом повлиять на предмет исследования.
  • Обычно для сбора данных требуется больше опыта и ресурсов.

Примеры методов сбора данных

Методы исследования для сбора данных
Метод исследования Первичный или вторичный? Качественный или количественный? Когда использовать
Эксперимент Первичная Количественный Для проверки причинно-следственных связей.
Обследование Первичная Количественный Чтобы понять общие характеристики населения.
Интервью / фокус-группа Первичная Качественный Для более глубокого понимания темы.
Наблюдение Первичная Либо Чтобы понять, как что-то происходит в естественной обстановке.
Обзор литературы Среднее Либо Для размещения вашего исследования в существующей работе или для оценки тенденций в рамках темы исследования.
Пример использования Либо Либо Чтобы глубже понять конкретную группу или контекст, или когда у вас нет ресурсов для большого исследования.

Методы анализа данных

Ваши методы анализа данных будут зависеть от типа данных, которые вы собираете, и от того, как вы готовите их к анализу.

Данные часто можно анализировать как количественно, так и качественно. Например, ответы на опросы можно анализировать качественно, изучая значения ответов, или количественно, изучая частоту ответов.

Методы качественного анализа

Качественный анализ используется для понимания слов, идей и опыта. Вы можете использовать его для интерпретации собранных данных:

  • На основе открытых вопросов опроса и интервью, обзоров литературы, тематических исследований и других источников, в которых используется текст, а не числа.
  • Использование методов маловероятной выборки.

Качественный анализ имеет тенденцию быть довольно гибким и полагаться на суждение исследователя, поэтому вы должны тщательно обдумывать свой выбор и предположения.

Методы количественного анализа

Количественный анализ использует числа и статистику для понимания частот, средних значений и корреляций (в описательных исследованиях) или причинно-следственных связей (в экспериментах).

Вы можете использовать количественный анализ для интерпретации собранных данных:

Поскольку данные собираются и анализируются статистически достоверным образом, результаты количественного анализа могут быть легко стандартизированы и переданы исследователям.

Примеры методов анализа данных

Методы исследования данных
Метод исследования Качественный или количественный? Когда использовать
Статистический анализ Количественный Для анализа данных, собранных статистически достоверным образом (например, в результате экспериментов, опросов и наблюдений).
Мета-анализ Количественный Для статистического анализа результатов большой коллекции исследований.

Может применяться только к исследованиям, в которых собирались статистически достоверные данные.

Тематический анализ Качественный Для анализа данных, собранных из интервью, фокус-групп или текстовых источников.

Чтобы понять общие темы в данных и то, как они передаются.

Контент-анализ Либо Для анализа больших объемов текстовых или визуальных данных, собранных из опросов, обзоров литературы или других источников.

Может быть количественным (то есть частотой слов) или качественным (то есть значениями слов).

Часто задаваемые вопросы о методах исследования

Что такое отбор проб?

Навигация по записям

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *