Как вы уже знаете, если в случае однофакторного двухуровневого плана независи мая переменная измеряется с помощью интервальной шкалы или шкалы отноше ний, для проверки нулевой гипотезы можно использовать коэффициент Стьюден- та. Вы можете подумать, что для многоуровневого плана, как, например, в исследо вании Брэнсфорда и Джонсона, достаточно будет найти коэффициенты Стьюдента для всех пар условий (например, для контекста до и контекста после). К сожале нию, все не так просто. Трудность заключается в том, что проведение многократ ных проверок по критерию Стьюдента увеличивает риск возникновения ошибки 1-го рода. Чем больше подобных проверок вы проводите, тем больше вероятность ошибочно обнаружить значимые различия. Чтобы охватить все пары условий в исследовании Брэнсфорда и Джонсона, потребуется найти 10 коэффициентов Стьюдента. Вероятность сделать по крайней мере одну ошибку 1 -го рода при проведении многократных проверок по критерию Стьюдента можно оценить по формуле 1 - ( 1 - а ) с , где с — это количество проведенных сравнений. Таким образом, если для исследования Брэнсфорда и Джонсона найти все воз можные коэффициенты Стьюдента, то возникнет очень высокая вероятность (4 из 10) сделать но крайней мере одну ошибку 1-го типа: 1 - (1 - 0,05) 10 = 1 - (0,95) 10 - 1 - 0,60 - 0,40. Чтобы избежать проблем, связанных с проведением многократных проверок по критерию Стьюдента в случае однофакторных планов, исследователи используют особую процедуру, носящую название «метод ANOVA» (ANalysis Of VAriance — дисперсионный анализ). «Однофакторный» означает наличие одной независимой переменной. По сути, однофакторный метод ANOVA проверяет наличие некоторо го «общего» значения среди различных значений независимой переменной Так, в исследовании с тремя уровнями нулевая гипотеза будет следующая: «уровень 1 = ^уровень 2 = уровень 3». Однако отклонить нулевую гипотезу еще не значит по нять, какой из знаков равенства использован ошибочно. Чтобы точно определить общее значение, необходимо провести так называемую «последующую проверку» или «анализ post hoc» (после факта). В ходе последующей проверки для исследо вания с тремя уровнями после того, как общий анализ ANOVA обнаружит наличие такого значения, будет проведен анализ всех трех сравниваемых пар. Если ANOVA не находит общего значения, последующая проверка обычно не производится — ее используют только в том случае, если в дальнейшем возникнут определенные пред положения насчет конкретной пары условий. В приложении С показан однофак- торный метод ANOVA и распространенный вариант последующего тестирования, названный «HSD-тест» Хаки. В ходе однофакторного метода ANOVA вычисляется «оценка F», или «отно шение F». Хак же, как коэффициент Стьюдента, отношение F показывает, на сколько вероятно то, что найденные различия в значениях среднего арифмети ческого вызваны случайностью или связаны с влиянием других факторов (воз можно, независимой переменной). Метод ANOVA очень широко применяется психологами, и если на занятиях по статистике вы еще не успели подробно по знакомиться с ним, изучите примеры, приведенные в приложении С. Хакже не обходимо знать, что обычно, если независимая переменная принимает всего два значения, используется проверка по критерию Стьюдента. Но этот способ не единственный — в такой ситуации также можно применить однофакторный ме тод ANOVA. По сути, проверку по критерию Стьюдента можно рассматривать как особый случай метода ANOVA, применяемый, когда независимая перемен ная принимает два значения. Все планы, рассмотренные в данной главе, имеют одну общую особенность — наличие одной независимой переменной. В главе 8 будет сделан следующий логи ческий шаг и рассмотрены планы с несколькими независимыми переменными — «факторные планы».
Ви переглядаєте статтю (реферат): «Анализ однофакторного многоуровневого плана» з дисципліни «Дослідження в психології: методи і планування»
