Основные параметры анализа

  Задачи, стоящие перед исследователем, не исчерпываются после того, как он определился с проблемами исследования и методами работы. Ему еще предстоит решить, какого рода информацию он будет собирать, и какие процедуры будут использованы для анализа полученной информации.
  В зависимости от того, какого рода гипотеза отрабатывается, исследователя могут интересовать либо частота явления, либо количественные показатели, либо уровень или тип поведения. Если, например, нам необходимо узнать, как часто семейные пары прибегают к физической агрессии, “выясняя отношения”, или какой процент людей готов прийти на помощь человеку, упавшему на улице, то здесь стоит вопрос о частоте случаев. В других ситуациях речь может идти о количественных измерениях поведения, таких как определение чего-либо, приходящегося на одного человека или на какой-то отрезок времени. Так, скажем, нас может заинтересовать, сколько книг в среднем в течение семестра прочитывает один студент. В других случаях речь может идти о тех или иных типах поведения, когда измеряется степень межличностной симпатии или враждебности.
  Еще одна проблема, вытекающая из первой, это способ, которым будут анализироваться полученные данные. Здесь мы не ставим задачу подробно обсудить все возможные параметры анализа1, но краткое упоминание базовых концепций, применяемых в этом случае, необходимо, поскольку оно поможет нам лучше понять суть исследований, которые будут обсуждаться в дальнейшем.
  Обычно психологов интересуют четыре основные характеристики, касающиеся полученных данных: основная тенденция, вариативность (дисперсия), корреляции и мера различий.
  Основная тенденция — это усредненный показатель, который используется для представления групп данных, обозначаемых одним числом. Ваш средний балл успеваемости является одним из примеров того, как одной цифрой представляются все полученные вами оценки. Этот статистический показатель называют еще средней величиной. Другими словами, это сумма всех баллов, поделенная затем на количество составляющих эту сумму слагаемых, т. е. учебных дисциплин, по которым выставлялись оценки. Таким образом, средняя величина — это то, что мы обычно называем “средним баллом” или когда вообще употребляем понятие “в среднем”.
  Вариативность (дисперсия) означает разброс или распределение ответов или данных. Например, прежде чем выяснить типичное мнение жителей нашей страны, скажем, относительно запрета на производство и продажу алкогольных напитков, необходимо было бы установить, в какой степени их мнения расходятся. Одобряет ли большинство населения такую меру или же мнения людей по этому вопросу широко варьируются от “убежденных сторонников” до столь же “убежденных противников”. Допустим, например, что мы попросили тысячу человек высказать свое мнение по поводу заявления “Алкоголь должен быть полностью запрещен” и распределили ответы на шкале, где разброс мнений колеблется от 1 (полное несогласие) до 5 (полное согласие).
  Гипотетические результаты показывают, насколько важно учитывать этот показатель, поскольку одна и та же основная тенденция (средняя величина) может привести к двум совершенно различным интерпретациям, в зависимости от разброса мнений или степени вариативности.
  Корреляции — третий вид показателей, необходимых исследователю. Этот параметр является отражением того, в какой мере изменения одной переменной связаны с изменениями другой. Связь и зависимость могут быть как прямыми, так и обратными. Простейший вид прямой корреляции обнаруживается, например, между количеством времени и усилий, затрачиваемых студентами на подготовку к учебным занятиям, и экзаменационными оценками. Чем больше учебы, тем выше отметки. Но переменные могут находиться и в обратной зависимости, как, скажем, в случае с температурой на улице и количеством одежды на людях. Чем выше температура, тем меньше одежды носят люди.
  Интересные случаи и прямой, и обратной корреляции были выявлены в ходе крупномасштабного исследования, проведенного в 70-е годы ХХ века Кэмпбеллом и его коллегами в США. Исследователи обнаружили, что такая переменная, как уровень образования, коррелировала с двумя другими — удовлетворенностью материальным положением и удовлетворенностью браком. Причем в первом случае прослеживалась прямая зависимость. Другими словами, чем выше был уровень образования людей, тем лучшим было их материальное положение (Campbell А., Converse Р. & Rogers W., 1976). (Не этим ли фактом, в первую очередь, объясняется экономическое процветание и социальная стабильность американского общества? Интересен и такой вопрос: в какой, прямой или обратной, зависимости находятся эти переменные в нашем обществе?)
  Вопросы эти до тех пор не будут имееть какого-нибудь однозначного определенного ответа, пока не будут проведены специальные исследования.
  Вторая корреляция в исследовании Кэмпбелла и его коллег, а именно зависимость между уровнем образования и удовлетворен-ностью брачными отношениями, оказалась обратной. Люди с более высоким уровнем образования продемонстрировали меньшую удовлетворенность браком. Наиболее отчетливо эта обратная зависимость выявилась среди высокообразованных женщин. Гипотетические объяс-нения этому факту могут быть самыми разными. Можно просто констатировать наличие связи между этими двумя переменными, не делая выводов о причинах и следствиях в корреляционной связи. Но можно высказать и предположение, что учеба в вузе вырабатывает у человека более высокие требования к брачному партнеру, вообще к семейным отношениям и жизни и поэтому является причиной того, что люди, создав семью, испытывают разочарование. В такой же мере имеет право на существование и другое предположение, что неудовлетворенность браком побуждает людей заняться учебой, поступить, например, в вуз. Корреляция в данном случае может означать и первое, и второе, но может и просто свидетельствовать о том, что две переменные имеют нечто общее, хотя и не находящееся в прямой причинной связи.
  И наконец, исследователь имеет дело с таким параметром, как мера различий между двумя или более социальными группами. Типичными примерами такого рода сведений являются определения меры разли-чий, скажем, в проявлении агрессивности мужчинами и женщинами или сопоставление уровня их интеллекта. В кросс-культурных исследованиях этот показатель может касаться выявления и сравнения каких-то общих для двух или нескольких культур характеристик. Здесь могут сопоставляться также основные тенденции, о которых говорилось выше. Так, например, может сравниваться успеваемость либо в различных академических группах, либо на разных курсах, факультетах и т. д. Если дело касается гендерных различий и успешности в учебе, то сопоставляются основные тенденции успеваемости студентов и студенток. Отметим, что в экспериментальных исследованиях различия в основных тенденциях социальных групп отражают различия степени или уровня влияния, оказываемого независимой переменной.
  Часто психологов интересует одновременное влияние двух или более независимых переменных. Такие эксперименты, где используется более чем одна независимая переменная, дают нам гораздо больше информации, чем те, где задействована только одна независимая переменная. Результаты таких экспериментов часто принимают форму взаимодействия.
  Взаимодействие — это статистический термин, характеризующий такую ситуацию, где влияние одной независимой переменной зависит от уровня влияния или состояния другой независимой переменной. Поэтому, когда взаимодействуют две или более независимые переменные, то говорить об основном влиянии некорректно. Иначе говоря, если эффект будет приписан действию только одной переменной без учета влияния другой, то полностью полагаться на такой вывод нельзя, поскольку это будет упрощением, профанацией полученных результатов.