Психологические исследования: простой эксперимент

Простой эксперимент помогает установить причину и следствиеПростой эксперимент используется для того, чтобы установить причину и следствие. Поэтому данный тип исследования часто используется для определения эффекта лечения. В ходе простого эксперимента участников произвольно распределяют в одну из двух групп. Одна из групп — контрольная, используется для сравнения и вообще не получает лечения, а вторая — экспериментальная: как раз с ней и ведется основная работа.

Части простого эксперимента

Простой эксперимент состоит из нескольких ключевых элементов.

Экспериментальная гипотеза. Это утверждение, которое предсказывает эффект лечения. Экспериментальная гипотеза всегда выражается как утверждение причины и следствия.

Нулевая гипотеза. Согласно этой гипотезе экспериментальное лечение вообще не возымеет эффекта на участников или зависимые переменные. Важно отметить, что неудача в поиске эффекта лечения не означает, что эффекта вовсе нет. Лечение могло повлиять на другую переменную, которую ученые в ходе текущего эксперимента не проверяли.

Независимая переменная. Это переменная лечения, которой управляет экспериментатор.

Зависимая переменная. Это реакция, которую экспериментатор измеряет.

Контрольная группа или группа контроля. Состоит из людей, которые произвольно в нее отобраны и не получают лечение. Измерения, произведенные в группе контроля, сравниваются с измерениями в экспериментальной группе, чтобы можно было определить, дало ли лечение какой-либо эффект.

Экспериментальная группа. Состоит из произвольно отобранных участников, которые подвергаются лечению. Значения этой группы сравниваются со значениями контрольной группы для определения эффекта.

Определение результатов простого эксперимента

Как только данные простого эксперимента собраны, исследователи сравнивают результаты экспериментальной группы с результатами группы контроля, чтобы определить, есть ли эффект. Как ученые определяют эффект? Вследствие неизбежной вероятности совершения ошибки мы никогда не можем быть на 100% уверены в связях между двумя переменными. Однако существуют способы определить, имеют ли место наиболее вероятные значимые связи.

Экспериментаторы используют инференциальную статистику, чтобы определить, являются ли результаты эксперимента значимыми. Инференциальная статистика — это ветвь науки, которая имеет дело с составлением выводов о популяции, основанных на измерениях, полученных из репрезентативной выборки этой популяции.

Ключевым в определении того, имело ли лечение эффект, является измерение статистического значения. Статистическое значение показывает, что связи между переменными имеют место вероятно не из-за обычного шанса, и что между двумя переменными наиболее вероятно существуют настоящая зависимость.

Статистическое значение часто бывает представлено, например, так: p <0.05.

Значение p меньше 0.05 свидетельствует, что если специфический результат был получен лишь благодаря обычному шансу, вероятность получения такого результата составила бы менее 5%. Иногда отмечаются и меньшие значения p, например, p <0.01. Существует множество разных средств для измерения статистического значения. Тип используемого статистического теста зависит в значительной степени от типа используемого проекта исследования.

31.07.2012, 3288 просмотров.

Пишите