Объем выборки

Желательно рассчитывать объем необходимей выбор¹-:'!, используя методы математического планирования эксперимента Но ка практике это происходит редко- так как для большинства случаев требуются предвари­тельные эксперименты с целью получения хотя бы примерных параметрое изучаемы»;, явления, ч, кроме того. изучение методов процедур Етланиро-ванчя требует немалого времени Даже если предполагаете'! использование для этих целей прикладных компьютерных программ- пг.^олог должен достаточно ясно представлять концепцию планирования

Опрсделзняс объема выборки обусловлено исследовательскими зада­чами Например, в перечень поставленных задач входит исследование некоторого гсиличсского феномена, и е.рлч'.пршшо решение о том, чтобь, влияние этого феномена (псжического качеств;.-!') на другие психические феномены (качества! рассматривать, сопоставляя экспёримег.тальную и контрольную группы Вами обосновывается существование или отсутствие изучаемого феномена в экспериментальной группе н то же самое - в контрольной группе. Затем формируются группы, которые должны быть одинаковы или схожи по всем релевантным, для вашего эксперимента.

параметрам (т.е. по параметрам, которые интересуют вас и могут оказы­вать влияние на изучаемый феномен или зависеть от его влияния), кроме параметра, выраженность которого- является основанием для выделения экспериментальной и контрольной групп. Практически всегда психологи стараются уравнивать группы по возрастному и половому составу. В боль­шинстве случаев для выявления различий на достаточно значимом уровне общий объем экспериментальной и контрольной групп должен состоять примерно и', 50 испытуемых, при условии хотя бы приблизительного ра­венства числа людей в одной и другой группах Нередко сформ кровать экспериментальную группу труднее, чем контрольную. Чем меньше кон-трольнач группа, тем больше должен быть суммарный объем выборки.

Если в последующей обработке экспериментальных данные планиру­ется применять корреляционный анализ, то объем выборки должен быть не менее 30-35 человек Если считать достаточно выраженной тесноту связи при величине коэффициента корреляции приблизительно 0,35 и выше- то мы должны вспомнить о том. что значимыми на уровне 5"о коэффициенты корреляции можно считать при величине выборки более 35 человек. В психологических исследованиях меньшие уровни значимости (например Р-^10°ь) обычно не рассматривают как заслуживающие внимания. Наибо­лее важные выводы, особенно обосновываемые только на данных корреля­ционного анализа, желательно подтверждать, ссылаясь на уровень значи­мости 1%. например, в случае необходимости доказать ретестовую надеж­ность методики

Если вы в обработке данных планируете использовать факторный или компонентный анализ, хотите выявить факторы, то следует иметь предположение относительно числа факторов, при котором возможна удовлетворительная содержательная интерпретация полученной факторной структуры

Обычно в процессе факторной обработки бычвлятотся следующие тен­денции

1) -Тем" меньше признаков, в совокупности которых выявляют факто­ры, тем больше будет обнаружено признаков, которые ни в одном факторе не имеют выраженной нагрузки. Обычно такие признаки удаляют из по-следуюшгх шагов факторного анализа (Если только для факторного ана­лиза не оставлены признаки, образующие гомогенную группу, т.е. принад­лежащие одной сфере, одному уровню психики, сходные по детерминан­там).

2) Чем больше признаков, тем больше выявляется факторов и тем бо­лее неустойчива факторная структура. Прежде всего, она сильно может измениться, если будут взяты данные, полученные на другой выборке.

даже сходной с первой по многим параметрам. Неустойчивость факторной структуры не позволяет делать надежные выводы, принимать обоснован­ные решения при содержательной обработке, если они строятся только на результатах факторного анализа.

Количество испытуемых, признаков (измеряемых параметров) и фак­торов величины взаимосвязанные при математико-статистическом ана­лизе. Надежные выводы о факторной структуре могут быть получены в том случае, если количество испытуемых в выборке не менее чем б три раза превышает число признаков, включаемых в факторный анализ (т.е. пара­метров. которые вы считаете релевантными и место которых в факторной структуре вам как исследователю интересно выяснить).

Наконец, следует учесть, что уже в ходе первичной обработки данных может выясниться, что некоторое количество протоколов (заполненных листов для ответа) не может быть взято в д обработку Причины такой отбраковки: нет ответов на все вопросы, задания и т.д., в качестве ответов есть записи, не предусмотренные инструкцией; по характеру ответов вид­но, что испытуемый неправильно понял инструкцию; есть "выскакиваю­щие варианты" и др.

Конечно, забракованных протоколов может и не оказаться, но если для вас важно выдержать объем выборки как можно точнее, а "добрать" объем при необходимости сложно или невозможно, то лучше обследовать на 5-10° о больше требуемого объема, т.е. с запасом.