Затем рассматриваются виды статистического анализа, которые подходят для разного типа данных, то есть вопрос, как выбрать логический критерий. При выборе критерия следует учитывать три фактора: первый — это уровень измерения — производится измерение по номинальной, порядковой, интервальной шкале или по шкале интервалов. Второй фактор — распределение полученных данных — в частности, распределены ли данные по закону нормального распределения. Так называемые параметрические критерии, например С-критерий и /-"-критерий, зависят от определенных предположений, касающихся распределения данных. Часто они обладают большей мощностью, чем непараметрические критерии, лучше выявляя истинные эффекты. В то же время возможность использования параметрических критериев ограничена рядом условий. Третий фактор — план исследования: сколько включено независимых переменных, сколько уровней имеет каждая переменная, производится внутри- или межсубъектное сравнение.

Помимо выявления межгрушювых различий существует еще одна область использования статистических процедур — установление меры связи между переменными. Корреляционные статистические показатели указывают на степень линейной связи между переменными. Статистическая значимость коэффициента корреляции зависит от его величины и объема выборки. Сила связи зависит от величины коэффициента корреляции: чем ближе он к единице, тем больше возможностей предсказать один показатель, зная другой. На коэффициент корреляции влияет диапазон изменения показателей в двух группах; чтобы результаты можно было генерализировать, этот диапазон должен соответствовать диапазону изменения показателей в популяции.

Как бы ни был гибок дисперсионный анализ, есть ситуации, когда уместнее использовать другую статистическую процедуру. В исследованиях с четкими гипотезами предпочтительнее использовать плановые сравнения, а не обобщенный ДА.

Предварительно спланированные процедуры более эффективны, чем единичные сравнения. Наряду со значимостью исследователя часто интересует сила влияния независимой переменной. Существуют разнообразные меры величины эффекта, простейшая из них — d — разница между двумя средними, разделенная на стандартное отклонение. В исследованиях с двумя и более зависимым переменными возможной альтернативой ДА является мультивариаитный дисперсионный анализ, или МДА. МДА используется в тех случаях, когда зависимые переменные образуют совокупность связанных между собой элементов, при этом МДА дает возможность осуществить более точную проверку эффектов. Наконец, альтернатива ДА — множественный регрессионный анализ, система методов статистического анализа, одним из которых, собственно, и является ДА. Хотя две эти процедуры зачастую взаимозаменяемы, есть ситуации, когда множественный регрессионный анализ предпочтительнее ДА, в частности, когда независимые переменные — непрерывные, а не дискретные величины.

Главу завершает изложение нескольких общих замечаний — три рекомендации: составлять предварительный план, производить расчеты аккуратно и при необходимости обращаться к специалистам.

Исследователь А сравнивает 10 экспериментальные и 10 контрольных испытуемых и выявляет значимое различие между группами на уровне р = 0,04. Исследователь В сравнивает 100 экспериментальных и 100 контрольных испытуемых и выявляет значимое различие между группами на уровне р = 0,04. О каком из этих различий вы бы смогли с большей уверенностью сказать, что это не результат случайности? Какие из результатов отражают более серьезное различие между условиями проведения исследования? Обоснуйте свои выводы.

Как вам стало известно из этой главы и как вы увидите в дальнейшем, когда будете читать раздел, посвященный результатам, обозначение статистических показателей несет определенный смысл. Соответственно, анализ кратких обозначений статистических терминов помогает проверить, насколько верно вы понимаете смысл этих терминов и понятий. Объясните как можно более точно, что, по вашему мнению, обозначают понятия, стоящие за представленными ниже обозначениями:

р г

t N

F SD.

В главе 7 подчеркивалось, что вопросы статистической обработки не стоит откладывать до заключительной фазы исследования. То же замечание справедливо, и даже более существенно, в отношении вопросов этики. Любое исследование должно отвечать двум требованиям: научности и этической безупречности. Если по поводу хотя бы одного из этих критериев возникают серьезные сомнения, исследование проводить нельзя.

Тридцать-сорок лет назад решение вопросов этики оставалось преимущественно на совести исследователя. Сегодня все иначе. В последние годы происходила разработка все новых и новых норм и принципов проведения исследований с людьми. Кроме того, сегодня права испытуемого имеют множество степеней защиты. При работе с детьми нормы и правила становятся даже еще строже.

Эту главу я начну с обзора норм, в соответствии с которыми должен действовать исследователь. Во вводном разделе в общих чертах излагается порядок проверки исследовательского проекта на соответствие этическим принципам. Затем мы более подробно рассмотрим основные права, которыми обладает каждый, кто принимает участие в исследовании в качестве испытуемого. Особое внимание уделяется трем правам: праву на информированное согласие, на гарантии безопасного участия в исследовании и праву на конфиденциальность информации, полученной в ходе исследования. Детально упомянутые вопросы рассмотрены у Сибер (Siebcr, 1992), Стэнли и Сибер (Stanley & Sieber, 1991), а также у Томпсон (Thompson, 1990). В Фишер и Трайтон (Fisher & Tryton, 1990) делают более глубокий анализ этических вопросов, актуальных для прикладных исследовании в области психологии развития.

Прежде чем обратиться к рассмотрению норм и процедур, сделаем одно замечание. Следование установленным правилам — необходимое условие этичности исследовательского проекта. Однако этого недостаточно. Все нормы неизбежно носят несколько отвлеченный характер, и исследователь должен постоянно примерять их к своему конкретному случаю. Этический кодекс помогает при принятии решения, но не заменяет его. Кроме'того, сколько бы инстанций ни одобрило проект, конечная ответственность за этичность исследования всегда лежит на самом исследователе.

Предположим, ученый задумал исследование, которое он намеревается провести на испытуемых-школьниках младших классов. Он вполне доволен своим проектом с научной точки зрения, однако хочет удостовериться в том, что все запланированные процедуры не противоречат этическим принципам. В этом разделе мы рассмотрим два вопроса: Откуда исследователь может почерпнуть информацию об этических нормах? И что он должен сделать, прежде чем начать сбор данных?

О нормах этического поведения при проведении исследования можно узнать из разнообразных источников. (Более подробно об историческом развитии этих стандартов см.: Сооке, 1982 и Rheingold, 1982). Общие международные стандарты сформулированы в Нюрнбергском кодексе (Trials of War Criminals..., 1949) и в Хельсинкской декларации (World Medical Assocation, 1964). Правительство США также регулирует проведение исследований с испытуемыми-людьми, преимущественно посредством правил, которыми руководствуются разнообразные агентства, распределяющие правительственные гранты на исследования. Американская психологическая ассоциация, к примеру, опубликовала «Этические принципы психологов и кодекс поведения» (Ethical Principles of Psychologists and Code of Conduct, 1992), а Канадская психологическая ассоциация издала Канадский кодекс этики для психологов (Canadian Code of Ethics for Psychologists, 1991). Кроме того, Общество исследований в области детского развития (Society for Research in Child Development), главная междисциплинарная организация исследователей в области детского развития, опубликовала нормы проведения исследований с детьми (Committee for Ethical Conduct, 1990).