Обеспечение валидности экспериментов. Возможные угрозы валидности. Контроль факторов, снижающих валидность

Валидность (законный, действительный) - применительно к исходной стат. информации, используемой в МИ: надежность информации, отсутствие в ней ошибок из-за неточности выбранной методики сбора данных. Применительно к экспериментам это показатель качества эксперимента, гарантирующего обоснованность выводов. Уровень валидности снижается, когда присутствуют альтернативные объяснения. Угрозы валидности:. 1. Факторы зрелости. 2. Основной эффект тестирования. 3. Инструментальная погрешность. 4. Эффект статистической регрессии. 5. Предварительное измерение. 6. Влияние фона. 7. Выбывание - характеренро для экспериментов с контрольной и экспериментальной группами и имеет отношение к составу этих групп. Способы контроля факторов: 1. Рандомизация - один из методов контроля посторон­них факторов, включ. случайный отбор единиц наблюдения в экспериментальные группы на основе использования случайных чисел. 2. Выравнивание- группировка единиц наблюдения на основе набора базовых критериев, прежде чем они подвергаются воздействию независимых переменных. 3. Статистический контроль-один из методов контроля факторов, снижающих валидность, предполагающий измерение их влияния с его последующей корректировкой методами статистического анализа. 4. Контроль методики -использование спец. методик эксперимента.

24. Классические модели эксперимента: предварительные модели

В рамках классических экспериментов исследуют воздействие только одного уров­ня независимой переменной каждый раз. Предварительные экспериментальные модели яв­л. скорее поисковыми И, в кот. контроль влияния внеш­них факторов на результаты эксперимента практически отсутствует. ПЭ не м/б квалифицированы как экспериментальные И, поскольку они практически не имеют ценно­сти с точки зрения выявления причинно-следственной связи. Однако ПЭ могут помочь сформировать гипотезы относительно та­ких связей, и именно по этой причине мы их здесь обсуждаем. После того как выдвинуты основные гипотезы относительно причинно-следственных связей меж­ду переменными, можно провести дополнительные исследования, кот. позво­лят говорить о причинности с большей уверенностью. Виды: Модель «одна группа, только после». Модель «контрольная группа, не прошедшая выравнивание». Модель «контрольная группа, прошедшая выравнивание». Модель «одна группа, до и после».

25. Классические модели эксперимента: истинные модели

В рамках классических экспериментов исследуют воздействие только одного уров­ня независимой переменной каждый раз. Рандоми­зация предполагает распределение членов совокупности между эксперименталь­ными воздействиями таким образом, чтобы для каждого экспериментального воздействия каждый член с равной вероятностью попадал под данное воздей­ствие. Основной целью случайного распределения является распределение ин­дивидуумов между воздействиями таким образом, чтобы субъекты с различа­ющимися характеристиками были равномерно распределены между ними. Это делается для устранения влияния внешних переменных. Экспериментальные модели, кот. предусматривают использование процедуры случайного распре­деления, называется истинными экспериментальными моделями. Такие модели существенно превосходят предварительные эксперименты с точки зрения уверен­ности, с которой можно сделать заключение о присутствии причинно-следственной связи. Виды: Модель «две группы, только после». Модель «две группы, до и после». Модель четырех групп Соломона.

26. Классические модели эксперимента: модели квазиэксперимента

В рамках классических экспериментов исследуют воздействие только одного уров­ня независимой переменной каждый раз. Квази. модели дают исследователю некоторую степень конт­роля (больше, нежели предварительные эксперименты), однако случайного распре­деления субъектов - как в истинных экспериментальных моделях - не происхо­дит. Тем не менее, квазиэксперименты обычно дают больше показателей и больше информации, чем обычные предварительные эксперименты. Наиболее популяр­ными и наиболее часто используемыми квазиэкспериментальными моделями яв­л. модели временных рядов и продолжительные панельные исследования. Виды: Модели временных рядов (используется несколько измере­ний, в течение которых имеет место экспериментальное воздействие). Продолжительные панельные исследования предполагают серию измерений одной выборки в течение длительного периода времени и позволяют получить информацию о том, каким образом потребитель делает выбор.

Дата добавления: 2015-10-02