Позднее предисловие
На форуме ЭСПП (существовал с 2014 года по адресу forum.ht-line.ru) мои материалы в виде методических рекомендаций частенько появлялись в режиме диалога с пользователями. Привожу пример такого диалога, который начался с вопроса Юлии Батеновой.
================
- Александр Георгиевич, здравствуйте! Помогите развеять сомнения: имея многолетний опыт руководства дипломами (ВКР) и сталкиваясь периодически с одной и той же проблемой, начала сомневаться в правильности своих суждений: можно ли говорить о «влиянии» в обычном психодиагностическом исследовании? «Влияние» — это, прежде всего, причинно-следственная связь, которую мы можем установить только экспериментальным путем. Поэтому, как мне кажется, с помощью психодиагностических срезов мы можем рассуждать только о наличии взаимосвязи. (Например, можем ли мы утверждать о влиянии стиля руководства на удовлетворенность трудом, если изучим эти феномены с помощью тестов? Думаю, с помощью методик и мат. статистики мы сможем предположить наличие взаимосвязи между ними. Права ли я?
Вы ответили, что права, но в то же время сказали, что «существуют схемы корреляционных (не экспериментальных, строго говоря) исследований, при котором можно говорить о влиянии».
Можно уточнить, какие?
С уважением, Батенова Юлия.С уважением, - Шмелев А.Г.
Конечно, Юлия, сама по себе корреляция одновременных событий (одновременно измеренных переменных) не дает никакой информации о направлении причинного влияния. Более того, не только А может быть причиной В, не только В может быть причиной А, но еще и некая третья переменная С может быть причиной и А, и В.
Но… если два измерения разнесены по времени, то в этом случае считается, что переменная, измеренная раньше (с упреждением), или событие А при обнаружении значимой связи скорее всего оказывает причинное влияние на более позднее событие В. Такова всем известная схема проверки прогностической валидности теста: факт попадания в высокую группу по тесту (событие А), если обнаруживается связь с попаданием в высокую группу по критерию (событие В — высокая эффективность деятельности работника), интерпретируется как одна из причин (не обязательно единственная) желательного события В (или нежелательного в каких-то других ситуациях).
Но… такую диахронную корреляцию следует считать несвободной от риска определенных артефактов. Более полная схема должна содержать элементы так называемого «квазиэксперимента» (в терминологии Кэмпбелла). Нужна контрольная группа — такая выборка, на которой вообще не производилось никакого измерения переменной А (не производилось тестирования). Она нужна, чтобы исключить эффект самого измерения как особого события. Затем надо сравнить частоты события В для экспериментальной (протестированной) группы и контрольной группы (нетестированной). Если в экспериментальной группе частота события В оказывается значимо выше, то речь идет не о наличии влияния тестируемой переменной, а об особом артефекте — мобилизующем эффекте самой процедуры измерения на мотивацию персонала. Известно, что любая оценка заставляет людей мобилизоваться, поэтому есть даже вполне понятное объяснение такого артефакта.
Я описал, наверное, самую простую схему (2 простых схемы). Есть еще множество более сложных схем реализации квазиэкспериментов в ряде прикладных ситуаций, но все они требуют не только организационных усилий (кроме интеллектуальных — на понимания логики), но и…. банального терпения, ибо приходится ждать, пока наступит какой-то отдаленное по времени событие.
Допускаю, что я написал не самый понятный текст. Хорошо было бы, если бы по-своему на Ваш полезнейший вопрос, ответили другие коллеги.
Ваш АШ - Батенова Ю.В. Активист
Спасибо, Александр Георгиевич! Ваш ответ помог мне отстоять свое же замечание в рецензии на ВКР, но, если я правильно Вас поняла, то я права не на 100 %: все-таки можно доказывать влияние и без эксперимента. Так? Но я боюсь запутаться (а в свою студенческую бытность я не задавала таких вопросов
: корректно ли понятие «психодиагностический эксперимент»?С уважением,
Юлия,
Конечно, экспериментальное воздействие (управляющий контроль над ситуацией) является более надежной гарантией выявление причинно-следственных связей. Рассмотрим банальный пример. Задача состоит в выборе одного из двух причинных факторов (или в констатации того, что работают оба причинных фактора). Работник не справился с освоением нового прибора (новой компьютерной программы). Что за этим событием X стоит? — Причинный фактор А «не может» или причинный фактор B «не хочет»? Как исключить фактор B? — Стандартная логика заключается в том, что мы вводим в ситуацию какой-нибудь эффективный мотивирующий работник стимул (высокую премию за освоение) и смотрим, справится ли после этого? Если устранение фактора B приводит к изменению, то значит, делаем мы вывод, причиной был фактор B.
Ваш АШ - Батенова Ю.В.Активист
Спасибо, Александр Георгиевич, стандартная логика понятна. Не понятно другое: можем ли мы доказать влияние стиля руководства на удовлетворенность трудом с помощью однофакторного дисперсионного анализа? Но здесь мы возвращаемся к Вашему первому ответу (об уязвимости)…
Во избежание подобных случаев, пожалуй, лучше ограничиться установлением взаимосвязи
С уважением,
Батенова Юлия Валерьевна - Шмелев А.Г.
Дело не в количестве факторов в дисперсионном анализе, а в разнесенности регистрируемых событий во времени.
Пример: допустим мы регистрируем такое событие как ОРЗ. Влияет ли на ОРЗ переохлаждение? Как зафиксировать эту связь? Собираем таблицу данных, в которых каждое из двух событий (ОРЗ и факт переохлаждения) датируется. Потом запускаем чисто корреляционные методы анализа — рассчитываем корреляцию (обычную четырехклеточную, основанную на сопряженности событий) с разным временным лагом (отсрочкой). Если отсорчка в 30 и больше дней дает нулевую корреляцию, отсрочка в 7 — 14 дней — малозначимую, а отсрочка в 3 и меньше дней дает высокую корреляцию, то это есть основание считать. что переохлаждение является причинным фактором для ОРЗ с определенным сроком действия.
Есть немало литературы. В том числе уже давно переведенная на русский язык книга Хейса Д. Причинный анализ в статистических исследования (после этого я сам вряд ли вообще что-то читал на эту тему).
Ваш АШ
Батенова Ю.В. Активист
Большое спасибо!- Шмелев А.Г.
Еще пример. Сегодня я по радио (кажется, «Эхо Москвы», но не уверен) слышал «в полуха» информацию о таком исследовательском результате. Какие-то западные исследователи проверяли, связана ли заболеваемость с участием… в церковных богослужениях. Выяснилось, что те люди, которые чаще ходят в церковь, болеют реже. Но… тут же возникает вопрос, а какова все-таки причинная связь? С научно-атеистической точки зрения, скорее всего существует третья переменная С (в данном случае ее можно назвать «праведный образ жизни»), которая и является общей причиной и для А (посещение церкви), и для В (низкая заболеваемость).
Как можно проверить гипотезу о наличии влияния третьей переменной С?
— Надо сформировать такую группу обследуемых людей (респондентов),
которые бы: 1) посещали бы церковь, 2) вели бы нездоровой образ жизни (пили,
курили, переохлаждались из-за ходьбы в коротких юбках или без головного
убора и т.п.). Понятно. что такую группу сформировать непросто, но необходимо,
чтобы исключить влияние переменной С. Если у этой группы уровень заболеваемости
будет таким же как у тех, кто не ходит в церковь (или даже выше), то это и будет
доказательством влияния переменной С.
Ваш АШ
Добавить комментарий