Читайте также:
|
|
Выше мы уже пользовались этим понятием, надеясь на то, что неподготовленный читатель поймет его значение из контекста. Как и ранее, мы делаем упор на то, как взаимодействие может отразиться на возможности обобщения результатов эксперимента.
Посмотрим, как выглядят на графике (рис. 2) пять возможных исходов эксперимента с тремя уровнями воздействий Ха и Хb,которые мы обозначим А и В. (Здесь мы пользуемся лишь одним из ряда возможных двумерных представлений задачи, в которой фигурируют три измерения А, В и О). На рис. 2а представлен случай, когда имеются значимые главные эффекты А и В,но отсутствует их взаимодействие. (Разумеется, происходит суммирование эффектов с максимумом для А 3 В 3, но без взаимодействия, ибо эффекты аддитивны.) Во всех остальных случаях имеется значимое взаимодействие помимо или взамен главных эффектов А и В. Иначе говоря, характер эффекта А зависит от конкретного значения В. В этом смысле взаимодействие представляет собой «правило специфичности эффекта» и, следовательно, имеет отношение к проблеме обобщения результатов.
Эффект взаимодействия, показанный на рис. 2г, хорошо иллюстрирует сказанное. Здесь отсутствует главный эффект А (то есть, подсчитав средние значения О для каждого А по всем В, мы получим горизонтальную линию). Но когда В находится на уровне 1, увеличение А приводит к снижению О, а когда В находится на уровне 3, увеличение А приводит к возрастанию О. Отметим, что, если бы экспериментатор менял только А, оставляя В постоянным на уровне 1, результаты, хотя и были бы внутренне валидными, подсказывали бы ошибочное обобщение на случаи В 2 и В 3. Использование более чем одного фактора в плане позволяет провести изучение возможностей обобщения или внешней валидности любого итогового утверждения о главном эффекте А. Ограничение этих возможностей или специфичность эффектов обнаруживают себя при статистическом анализе в виде значимого взаимодействия.
На рис. 2д изображена еще более крайняя ситуация: ни А, ни В не имеют главного эффекта (нет об-
Р и с. 2. Некоторые возможные результаты факторного эксперимента, проведенного по схеме 3×3.
щих правил, позволяющих судить, какой из двух уровней лучше), но наблюдается сильное и определенное взаимодействие между А и В. Рассмотрим гипотетический результат такого рода. Предположим, три типа учителей (например, склонные к спонтанной импровизации, к тщательной подготовке к уроку и полной опеке учеников) в целом работают одинаково эффективно.
Точно так же три метода обучения (например, групповая дискуссия, лекционный метод и индивидуальная работа с учениками) в целом обладают одинаковой эффективностью. В таком случае даже в отсутствие «главных эффектов» для типа учителя или метода обучения эти два фактора будут сильно взаимодействовать друг другом: импровизатор лучше проведет групповую дискуссию и хуже всего организует индивидуальную работу, тогда как сторонник опеки учеников продемонстрирует максимум эффективности, работая по индивидуальному методу, но плохо справится с проведением аскуссии.
Следует различать типы обнаруживаемых значимых ааимодействий. Тут нам, вероятно, поможет понятие «монотонность взаимодействия». Отметим, что в случаях, соответствующих рис. 2а и 2б, имеет место главный эффект и A, и B, причем главный эффект A направлен одну и ту же сторону для любого отдельного набора значений В. Таким образом, в новой ситуации мы с гораздо большей уверенностью можем ожидать увеличения O с ростом А, чем в случае 2, когда также могут иметь место значимые главные эффекты и значимое взаимодействие A и B. В случае 2б мы могли бы, собственно говоря, быть почти так же уверены в общем характере главного эффекта А, как и в случае 2а, когда взаимодействие отсутствует. Таким образом, выясняя возможность обобщения результатов, мы должны построить и детально изучить соответствующий график. Некоторые «монотонные», или однонаправленные, взаимодействия почти или совсем не порождают ограничений специфичности эффекта (см. Lubin [72], где приводится широкое обсуждение данной проблемы).
Нестинг 1
Во всех приведенных до сих пор примерах каждый из классификационных критериев (например, различные
_____________________________________________________________________________
1 В контексте теории эксперимента нет точного русского эквивалента английского слова «nesting». Буквально его следует понимать как набор однородных объектов внутри более крупных единиц (nests), наподобие, скажем, картотечных ящиков в секциях. Попытка перевести этот термин как «группировка» (см., например: X и к с Ч. Основные принципы планирования эксперимента. М., «Мир», 1967) представляется не вполне удачной, так как это слово весьма многозначно и не содержит указаний на специфический ха-
A и В) «перекрещивался» со всеми остальными критериями, то есть каждый уровень А фигурировал на всех уровнях В. Однако дисперсионный анализ не ограничивается только этой ситуацией.
До сих пор в роли критериев классификации у нас выступали экспериментальные воздействия. Но во многих экспериментах могут быть использованы и другие признаки перекрестной классификации — например, пол или возраст учеников. Чтобы пояснить, в каких смыслах обычно употребляется термин «нестинг» применительно к классификации, нам придется обратиться к менее очевидным классификационным критериям.
Возьмем, к примеру, переменную «учитель». Представим себе эксперимент, в котором 10 учителей применяют два метода обучения данному предмету. В этом случае каждый отдельный учитель представляет собой конкретный «уровень». Полное перекрещивание переменной «учитель» с переменной «метод» будет иметь место, когда каждый учитель применяет оба метода в различных классах. Наличие «главного эффекта» фактора «учитель» свидетельствовало бы о том, что одни учителя работают лучше других, независимо от метода, который они используют. (Учащиеся или классы должны выбираться в случайном порядке, иначе произойдет смешивание двух факторов — особенностей учителей и состава классов.) Значимое взаимодействие между переменными «учитель» и «метод» означало бы, что для одних учителей более эффективен один метод, а для других — другой.
Предположим теперь, что, желая проследить далее такое взаимодействие, мы заинтересовались тем, кто из учителей — мужчины или женщины — работал лучше по данной методике. Разделив наших учителей на
__________________________________________________________________
рактер данной «группировки». Несколько более адекватным представляется использование в этой связи термина «иерархическая классификация». Однако и он является скорее формальным, нежели семантическим эквивалентом исходного термина, причем даже формальная эквивалентность лишь приблизительна, ибо «nesting» соответствует только двухуровневой иерархии. По-видимому, мы здесь сталкиваемся с тем редким случаем, когда иноязычный термин лучше не переводить, а просто дать в русской транскрипции. — Прим. перев.
5 мужчин и 5 женщин, мы приходим к «нестингу»: теперь переменная «учитель», хотя и полезная по-прежнему, не перекрещивается с переменной «пол», то есть один и тот же учитель не может принадлежать к тому идругому полу, в то время как «учитель» и «пол» перекрещиваются с «методом». Такой нестинг требует несколько иного анализа данных, чем в том случае, когда все классификации перекрещиваются друг с дру-гом. (Соответствующие иллюстрации см. в: Green, Tukey [45], Stanley [111].) Кроме того, при нестинге исключены некоторые взаимодействия переменных. Так, взаимодействия «учитель» — «пол» и «учитель» — «пол» — «метод» нельзя рассчитать, и в концептуальном плане они не имеют смысла.
Распространим теперь данный эксперимент на несколько школ, так что «школа» становится переменной, главный эффект которой мог бы отражать различия в скорости усвоения материала учениками разных школ. В этих условиях, скорее всего, будет иметь место нестинг учителей по школам, так как каждый учитель обычно ведет уроки только в одной школе. Хотя в этом случае возможно взаимодействие «учитель» — «школа», его можно рассчитать только в том случае, если все учителя работают одновременно во всех школах, охваченных экспериментом. Но тогда нестинг уступает место «перекрещиванию» этих признаков.
Учащихся, или испытуемых в эксперименте, также можно рассматривать как признак классификации (переменную). При полном перекрещивании каждый учащийся проходит через все режимы эксперимента. Но часто случается так, что ученики проходят лишь через некоторые, а не все режимы, то есть имеет место нестинг. Такая ситуация часто возникает, например, при поэтапном изучении процесса научения. В этом случае можно получить кривые научения для каждого из испытуемых, распределенных по двум способам обучения. Переменная «испытуемый» перекрещивается с «порядковым номером пробы», но не со «способом обучения». Здесь мы можем изучать взаимодействие «испытуемый» — «номер пробы», но не «испытуемый» — «способ обучения». Точно так же нестинг возникнет в том случае, когда ученики расклассифицированы по признаку пола.
Большинство переменных, представляющих интерес в педагогическом эксперименте, может взаимно перекрещиваться, и нестинг для них не обязателен. Помимо уже названных случаев, исключение составляют: хронологический возраст, умственный возраст, школьный класс (первый, второй и т. д.) и социально-экономический уровень. Наблюдательный читатель, вероятно, уже заметил, что независимые переменные, или признаки классификации, бывают нескольких видов: 1) управляемые переменные (например, метод обучения, выбираемый по усмотрению экспериментатора); 2) потенциально управляемые переменные (например, школьные предметы, которые экспериментатор может выбирать случайным образом, но он редко пользуется этой возможностью); 3) относительно постоянные аспекты окружения (населенный пункт, школа, социально-экономический уровень), которые не находятся под непосредственным контролем экспериментатора, но которые в эксперименте служат четкими основами стратификации; 4) объективные («организмические») характеристики учеников (возраст, рост, вес, пол) и 5) характеристики учеников, проявляющиеся в их ответах (результаты различных тестов). Обычно первостепенный интерес представляют управляемые независимые переменные 1-го вида, хотя неуправляемые независимые переменные 3-го, 4-го и иногда 5-го вида служат повышению точности и выяснению, насколько эффекты управляемых переменных поддаются обобщению. Переменные 5-го вида обычно фигурируют в качестве сопутствующих или зависимых от других показателей переменных. Другой способ рассмотрения независимых переменных — это учет присущей им упорядоченности (школьный класс, социально-экономический уровень, рост, номер пробы и т. д.) или неупорядоченности (методика, учебный предмет, учитель, пол и т. д.). Эффекты упорядоченных переменных часто могут быть подвергнуты дальнейшему анализу для выяснения того, является ли тренд линейным, квадратичным, кубическим и т. д. (Grant [44], Myers [83]).
Дата добавления: 2015-10-23; просмотров: 153 | Нарушение авторских прав
<== предыдущая страница | | | следующая страница ==> |
Факторы, ставящие под угрозу внешнюю валидность | | | Модели дисперсионного анализа. |