Планы для одной независимой переменной и нескольких групп

Иногда сравнения двух групп недостаточно для подтверждения или опровержения экспериментальной гипотезы. Такая проблема возникает в двух слу­чаях: а) при необходимости контроля внешних переменных; б) при необходимости выявления количественных зависимостей между двумя переменными.

Для контроля внешних переменных используются различные варианты фактор­ного экспериментального плана. Что касается выявления количественной зависи­мости между двумя переменными, то необходимость ее установления возникает при проверке «точной» экспериментальной гипотезы. В эксперименте с участием двух групп в лучшем случае можно установить факт причинной связи между независи­мой и зависимой переменными. Но между двумя точками можно провести бесконеч­ное множество кривых. Для того чтобы убедиться в наличии линейной зависимости между двумя переменными, следует иметь хотя бы три точки, соответствующие трем уровням независимой переменной. Следовательно, экспериментатор должен выде­лить несколько рандомизированных групп и поставить их в различные эксперимен­тальные условия. Простейшим вариантом является план для трех групп и трех уровней независимой переменной:

Эксперимент 1: R Х1 О1

Эксперимент 2: R Х2 О2

Контроль: R О3

Контрольная группа в данном случае — это третья экспериментальная группа, для которой уровень переменной Х = 0.

При реализации этого плана каждой группе предъявляется лишь один уровень независимой переменной. Возможно и увеличение числа экспериментальных групп соответственно числу уровней независимой переменной. Для обработки данных, по­лученных с помощью такого плана, применяются те же статистические методы, что были перечислены выше.

Простые «системные экспериментальные планы», как ни удивительно, очень редко используются в современных экспериментальных исследованиях. Может быть, исследователи «стесняются» выдвигать простые гипотезы, помня о «сложно­сти и многомерности» психической реальности? Тяготение к использованию пла­нов с многими независимыми переменными, более того — к проведению многомер­ных экспериментов, не обязательно способствует лучшему объяснению причин че­ловеческого поведения. Как известно, «умный поражает глубиной идеи, а дурак — размахом строительства». Лучше предпочесть простое объяснение любому сложно­му, хотя регрессионные уравнения, где все всему равняется, и запутанные кор­реляционные графы могут произвести впечатление на некоторые диссертационные советы.