2014-02-24
1468
Семинар №4
Значение когнитивных процессов и структур для теории мотивации
Ситуация, действие
Разные объяснительные модели поведения
1. Статистические гипотезы и статистические решения в логике экспериментального вывода. Две традиции проверки статистических гипотез
2. Контроль НП и проблема экспериментальных воздействий
3. Понятие схемы (плана, дизайна) исследования и эксперимента
4. ЗП и базисный процесс
5. Метод наблюдения, постулат непосредственности и косвенная реконструкция базисных процессов как характеристика экспериментального метода
6. Комплексная и единичная, «личностная» и «ситуационная» переменная
7. ДП и ПП. Понятие смешений
Корнилова Т.В. Экспериментальная психология (стр. 107 – 114, 126 – 129, 134 – 159, 256 – 260, 388 – 392)
3.2. Психологические гипотезы и статистические выводы
Еще один норматив – проверка статистических гипотез при спорной ситуации (если получаемые эффекты или связи не очевидны и требуется оценка достоверности утверждений об их наличии или отсутствии). Без этого не может быть установлен экспериментальный эффект
Уровень статистических гипотез – необходимый компонент проверки психологических гипотез, если исследователь претендует на признание полученных результатов в качестве достоверных, или значимых, и готов количественно оценить вероятность ошибок при принятии решений об экспериментальных фактах
В СГ нет утверждения о каузальном характере влияния НП
Статистические гипотезы – гипотезы о выборочных значениях психологических показателей (в эксперименте это показатели ЗП)
СГ основана на представлениях о распределении вероятностей в некотором «выборочном» пространстве» событий
Стат.проверка гипотез: выяснение того, насколько совместимы полученные результаты с теми, которым будет соответствовать гипотеза об их «случайном» характере
Есть ли эффект НП на ЗП? СГ формулируются как высказывания о показателях выборочных совокупностей
Принятие исследователем решений об отвержении или неотвержении стат.нуль-гипотез как основание утверждения о полученном экспериментальном эффекте (основном результате действия НП – ОРД)
Нуль-гипотеза Н0 – гипотеза об отсутствии различий между значениями переменной в разных условиях (или отсутствии связи между переменными)
Направленная гипотеза Н1
Утверждение об отвержении нуль-гипотезы – одно из оснований такой оценки эмпирических данных, что они проявляют ОРД экспериментального фактора
Обнаруженные различия и действительные различия. Установленное различие может быть не истинным, а артефактным (зависимость может быть не обнаружена)
Стат.решения проясняют степень уверенности в принимаемых решениях относительно экспериментальных фактов. Это выражается в вероятностных оценках возможности ошибиться при проверке H0. Уверенность выражается уровне значимости – p. А α – вероятность ошибки 1-ого рода
Выбор p произволен. Но он связан с оценкой количества опытов или величиной выборок. Указываем минимальный уровень значимости, на котором можем отвергнуть гипотезу. С этим уровнем связано установление того минимального ЭФ, который будет признан экспериментатором достаточным для суждения
Н0 может быть отвергнута или принята. Затем возврат к уровню психологических гипотез – о принятии ЭГ, КГ или непринятию их
Отвергаем Н0 на определенном уровне значимости (0,05) – принимаем Н1 о наличии различий в значениях ЗП между экспериментальным и контрольным условиями. Это значит: 95%-й доверительный интервал вокруг установленного эффекта не включает 0, т.е. эффект не равен нулю
Интервал: оценка эффекта не как единичного значения, но как потенциального разброса значений, прямо связанного с точностью измерения, чистотой и надежностью полученных данных
Доверительный: оценка уверенности и вероятности, связанная с процедурой получения интервального значения
Доверительный интервал – интервал вокруг полученного результата (значения статистического критерия), который включает определенный процент ожидаемых результатов при многократном проведении исследования на большом количестве случайных выборок данной величины
Уровень значимости характеризует вероятность ошибки выбора решения против другого решения
Статистические решения об отвержении нуль-гипотезы
| Результат статистического решения | Действительное различие между выборками | |
| не существует: Н0 истинна | существует: Н0 ложна | |
| Н0 не отвергается (различие не обнаружено) | правильное решение (ЭГ отвергается) | ошибка второго рода β |
| Н0 отвергнута (различие обнаружено) | ошибка первого рода α | правильное решение (ЭГ принимается) |
Н0 может быть отвергнута с определенной вероятностью ошибки:
· Ошибка первого рода α – действительных различий не существует, т.е. Н0 истинна, но в исследовании обнаружены различия между выборочными значениями ЗП. Вероятность α указывает процент случайного обнаружения различий, когда реально их нет (Н0 истинна). α как уровень 0,05 (5% возможного неверного отвержения Н0)
· Ошибка второго рода β – Н0 не отвергнута, но она ложна (различия есть, но они не обнаружены). Связана с мощностью стат.критерия (на нее влияют и величина α, и величина выборки n, и величина минимального эффекта, который принимается как свидетельствующий о различии)
Р. Фишер: КГ не требует формулирования Н1. Н0 принимается или нет. Данные – или за, или против ЭГ
Дж. Нейман и Э. Пирсон: введение α и β, Н1 – противоположность Н0. Две противоположно направленные гипотезы Н1 и Н2. КГ может быть как утверждение другого типа связи
Две традиции проверки статистических гипотез
| Традиция Р. Фишера | Традиция Дж. Неймана и Э. Пирсона | |
| Этап 1. Формулирование гипотез | Формулируется СГ Н0. Н0 не обязана быть гипотезой о «нулевых» различиях (это может быть гипотеза о конкретной величине эффекта) | Формулируются гипотезы Н1 и Н2. Априорно осуществляется определение размера выборки, α- и β-уровней на основе анализа стоимости проведения исследования |
| Этап 2. Проверка гипотез | Вычисляются точные значения p (без указания на конвенциальные значения α) | Если данные попадают в критические области отвержения H1, то решение принимается в пользу выбора H2 |
| Ограничения | Использование этой схемы возможно, когда исследователь мало знает о проблеме | Использование этой схемы предпочтительно, когда исследователь формулирует дизъюнктивные гипотезы (например, о двух альтернативных значениях популяционного параметра) |
Не зависимо от традиции, психологическая гипотеза не может считаться доказанной
Стат.решения основаны на вероятностных суждениях
ð Еще один парадокс Поппера: детерминистски сформулированные утверждения о каузальных зависимостях оцениваются вероятностно
Вероятностно оценивается не само гипотетическое отношение между переменными и не истинность психологического объяснения, а достоверность того, что ожидаемая зависимость эмпирически установлена
«Третьи» переменные задают или ограничивают широту распространения выводов из эксперимента на другие ситуации, в которых уровень третьей переменной вызовет изменение отношения между X и Н. Обычно они входят в гипотезу как условия, для которых сохраняется зависимость и называются дополнительными (ДП). Их стат.влияние не рассматривается
Если уровень значимости недостаточен для суждения о том, можно или нет отвергнуть нуль-гипотезу – ищем третье объяснение (рассматривает эффект за рамками контекста ЭГ и КГ)
Глава 14. ПСИХОЛОГИЧЕСКОЕ НАБЛЮДЕНИЕ И КАЧЕСТВЕННЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
14.1. Психологическое наблюдение как метод и методика
