Статистические решения и формальное планирвоание эксперимента

Планирование эксперимента – организация его проведения в соответствии с предполагаемой экспериментальной моделью при мысленном сопоставлении с безупречным образцом ее воплощения для того, чтобы получить достоверные данные.

Планирование предполагает, что в ЭГ конкретизированы, а на методологич. уровне операционализированы НП и ЗП.

Формальное возможно в тех исследованиях, в которых используется традиционный для естественных наук принцип: переменные (НП и ДП) представлены и управляемы независимо друг от друга. Если управляемых переменных больше, чем одна, то принимаем принцип изолированных условий. Принцип изолированных условий: уровни каждой переменной могут сочетаться с уровнями др. переменных, и из связей отдельных переменных можно конструировать их общий эффект – результат действия НП и эффекты взаимодействия.  Формальное планирование направлено на выбор схемы, плана организации взаимодействий, указание минимального эффекта (в различиях ЗП).

Задачи формального планирования:

- обеспечение внутренней валидности

- обеспечение условий для принятия решений об экспериментальном эффекте

- применение схем обработки данных, адекватных метрике использованных шкал и способу сбора данных.

В узком смысле к планированию относятся два момента, связанных с учетом последующих статистических решений:

1) Обсуждение вопроса о том, как будет оцениваться экспериментальный эффект. Решение может касаться выбора между мерами связи и мерами различий. Статистич. меры связи м.б. использованы для установления ковариации между НП и ЗП, а меры различий могут свидетельствовать об отсутствии различий в значениях ЗП между разными эксперимент.условиями.

2) Установление минимального эффекта, достаточного для вынесения суждения о полученных различиях в экспериментальном и контрольном условиях при наблюдаемой связи между изменениями НП и ЗП. Математическое планирование. Начинается с выбора мат. модели, включает моменты определения ошибок первого и второго рода, отвержение или нет нуль-гипотез.

Формальное планирование завершается указанием схемы управления НП, кот. определяет способы обработки данных. Обработка данных включает статистич.решения:

1 этап. Представление значений ЗП в таком виде, кот. позволяет использовать те или иные планы обработки данных. Здесь идет переход от ЭГ к статистич. гипотезе.

2 этап. Выбор статистических критериев с точки зр. учета шкалы, которой соотв. измеренная переменная. Далее идет обратный ход: от статистич гипотезы к ЭГ или КГ.

Помимо этого нужно оценить уровень значимости и внутреннюю и операц. валидность.

Статистические решения проявляют степень уверенности в принимаемых решениях относительно экспериментальных фактов. Уверенность = уровень значимости p. Вероятностные оценки возможности ошибиться при проверке нуль-гипотезы. Выбор уровня значимости произволен, связан с оценкой количества опытов и величиной выборки. вероятность ошибки 1-го рода (отвержение нуль-гипотезы при ее подтверждении) и ошибка 2го рода (принятие нуль-гипотезы, когда она ложная). Указывается мин ур-нь знач-ти, на к-ром отвергается гипотеза. На основании полученных данных нуль-гипотеза может быть отвергнута или нет, но не может быть доказана. Следующий шаг – принятие ЭГ, КГ или неприятие их. При отвержении на ур-не знач-ти 0,05 нуль-гипотезы, принимается Н1 о наличии различий в значениях ЗП между контрольной и экспериментальной группами. Доверительный интервал – интервал вокруг полученного результата, к-рый включает определенный процент ожидаемых результатов при многократном проведении исследования на большом количестве случайных выборок данной величины.

Переходы между уровнями с учетом старой (Фишер) и новой (Пирсон) традиций.

Результатом перехода от статистических решений к уровню психологических гипотез становится принятие ЭГ, КГ или решение не принимать ни одну из них (в дальнейшем увеличить выборку\мощность критерия\искать третьи конкурирующие гипотезы).