Все исследователи стремятся опровергнуть нулевую гипотезу, если она действи тельно ложна («успех экспериментатора» в табл. 4.5). Вероятность такого события описывается как мощность статистической проверки. На мощность влияет значе ние альфа, величина эффекта экспериментального воздействия, и в особенности величина выборки. Последняя характеристика находится под непосредственным контролем экспериментатора, и поэтому исследователи иногда проводят «анализ мощности» в самом начале исследования, чтобы определить подходящий размер выборки. Студенты нередко очень расстраиваются из-за того, что у них «не полу чается» исследование (т. е. не найдено значимых различий). Такой результат не редко является следствием небольшого размера выборки. В таком случае мощность невелика и, возможно, это спровоцирует появление ошибки 2-го рода, когда нечто действительно могло произойти в ходе исследования, но обнаружить это не уда лось. В целом, ошибка 2-го рода и мощность обратно пропорциональны. Чем выше мощность, тем меньше вероятность, что будет сделана ошибка 2-го рода, и наобо рот. С другой стороны, огромный размер выборки может привести к получению результата статистически значимого, но относительно бесполезного. Так, очень небольшие, но статистически значимые различия между группами могут почти не иметь практического значения для исследования с большим количеством участни ков 1 . Например, при достаточно большом количестве крыс в каждой группе мож но провести исследование с лабиринтом, обнаружить разницу в скорости его про хождения, равную 1 секунде, и считать, что эта разница значима при альфе, равной 0,05. Однако различие это не будет иметь практически никакого значения. С дру гой стороны, если величина эффекта, который имеет экспериментальное воздей- 1 Обратите внимание на слово «могут». Также возможно, что небольшие различия будут иметь боль шое практическое значение. Например, Розенталь и Росноу (Rosenthal and Rosnow, 1991) обнару жили взаимосвязь между приемом аспирина и возможностью избежать инфаркта. Влияние весьма слабое — прием аспирина снижает вероятность инфаркта приблизительно на 3%, но для группы рис ка, которая составляет около 1 миллиона людей, 3% означает снижение общего числа инфарктов в год на 30 000. 1 6 6 Глава 4. Измерения, выборка и обработка данных ствие, при небольшом размере выборки невелика, то значение этого факта может оказаться заметным. Эта закономерность привела к тому, что исследователи стали уделять больше внимания величине эффекта, т. е. изменчивости зависимой переменной, чем неза висимой переменной (Cohen, 1988). Величина эффекта связана с относительной величиной различий между условиями эксперимента и размером выборки. В послед ние годы было разработано несколько «показателей величины эффекта», один из них (d по Коэну) представлен в приложении С. Важно отметить, что проверку гипотезы и определение величины эффекта можно рассматривать как взаимно дополнитель ные процедуры. Проверка гипотезы показывает, что экспериментальное воздействие имело определенный надежный эффект, а величина эффекта говорит о его величи не. Другими словами, проверка гипотезы отвечает на вопрос, требующий ответа «да» или «нет», а определение величины эффекта — на вопрос «сколько?» Познакомившись с основными инструментами работы с данными, вы готовы начать изучение трех первых глав об экспериментальном методе — самом мощном из орудий, помогающем понять сложные механизмы поведения и тонкости психи ческих процессов. Мы начнем с введения в экспериментальный метод, рассмотрим проблемы, связанные с контролем за таким исследованием, и изучим особенности наиболее распространенных экспериментальных планов.
Ви переглядаєте статтю (реферат): «Мощность и сила эффекта» з дисципліни «Дослідження в психології: методи і планування»
