Источники уменьшения недостоверности результатов при производстве корреляционных исследований

Главное, о чем должен всегда заботиться исследователь – быть в состоянии полностью объяснить полученные результаты, как в том случае, когда они совпали с ожидаемыми, так и в противном случае. Экспериментатор должен быть готов к возможному несовпадению предполагаемого результата с реальным. В этом разделе мы рассмотрим ряд факторов, приводящих к такому несовпадению именно при производстве корреляционных исследований.

Субъективные характеристики

Всегда, при наличии связи между двумя характеристиками индивида, имеется возможность того, что некие другие характеристики, относящийся к нему же, могут помочь объяснить эту взаимосвязь. Измерение этих других характеристик производится с помощью методики, называемой частичная корреляция. Проиллюстрируем сказанное. Вернемся к известному примеру о наличии связи между ожиданием ошибок и их количеством в классе. (См. точечную диаграмму А, рис 13,4). Допустим, исследователь хочет уменьшить или вовсе исключить вариации переменной "уровень возможностей", так как предполагается влияние этой переменной на две другие переменные (то есть на их вариации тоже), а следовательно и на точность результата. Далее необходимо измерить уровень способностей для нескольких классов. Тогда возможно сконструировать точечные диаграммы В и С (рис. 13.4), где диаграмма В иллюстрирует связь между уровнем возможностей (способностей) и количеством неправильных ответов, а диаграмма С – связь между уровнем способностей и ожиданием неверного ответа.

Теперь можно прогнозировать количество ошибок, опираясь на уровень возможностей. Далее исследователь регистрирует реальное количество ошибок для класса, результат которого прогнозировался и сравнивает прогноз с реальным результатом. Вычитая одно из другого (прогноз из реального ) можно получить действительную для данного класса (действительную в смысле абсолютной) величину переменной "количество неправильных ответов, исключив влияние переменной "уровень возможностей". Абсолютную величину будем называть приведенной. Для нашего случая приведенное количество неправильных ответов равно 4. Такую же процедуру можно проделать и с другой переменной – уровнем ожидания неправильного ответа и тогда исключить влияние переменной "уровень способностей" на уровень ожидания неправильного ответа.

В результате вычитания прогнозируемого значения (7) из реального (10) получим приведенное относительно уровня способностей ожидание неправильного ответа. Эти процедуры позволили исключить влияние уровня способностей как на переменную "количество неправильных ответов", так и на "ожидание неправильного ответа учителем". Повторяя процедуры, описанные выше, для достаточно большого количества классов можно получить коэффициент корреляции между приведенными параметрами, что дает возможность судить о связи между именно двумя исследуемыми переменными без влияния посторонних факторов.

Влияние условий на результат

Влияние внешних условий (места проведения исследования) на результат имеет место тогда, когда исследование проводилось с переменой места, то есть значения для разных переменных получались в разных условиях. Такое возможно в особенности при работе с одним человеком. Степень комфортности условий, в которых приходится работать испытуемым, существенно влияет на результат, завышая или занижая его. Если все необходимые исследователю данные получались в одинаковых условиях, то степень влияния условий на каждую из переменных будет одинаковой, то есть такое влияние в конечном итоге не скажется на результате. Кроме того, необходимо учитывать содержательную сторону исследований и её приемлемость для данной группы респондентов. Так, например, необъективными с точки зрения показателя деструктивности поведения будет исследование, проведенное на занятиях по биологии в классе с низким уровнем развития интереса к естественным наукам.

Исключается влияние внешних условий введением поправок к результату, смысл которых совпадает со смыслом приведенных значений переменных. Не забывайте, что Вам предстоит разместить для работы не менее 30 человек.

Инструментальные (аппаратные) ошибки

Старение методики. При любом исследовании использование одной и той же методики многократно может приводить к ошибке, связанной именно с этой многократностью – так называемый эффект старения методики. Особенно вероятно возникновение такой ошибки при использовании методик, связанных с наблюдением, так как остальные способы сбора информации в корреляционном анализе исключают использование одного и того же приема многократно. Кроме того, при получении информации из наблюдений необходимо следить, чтобы наблюдатели не были уставшими, не отвлекались и так далее. В еще большей степени это касается исследований, связанных с использованием какой-либо техники.