Социальный эксперимент как технология

    Вспомним  воображаемый эксперимент Фишера с  чаем и молоком, описанный в начале главы. Мы отмечали, что при использовании  тактики случайного угадывания испытуемая смогла бы правильно определить последовательность наполнения чашки примерно в 1 случае из 70. Следовательно, 2 «попадания» из 100 даже при очень большом количестве испытаний едва ли могут считаться значимым результатом. Куда достовернее выглядят 90 или даже 95 «попаданий» из 100 (оставшиеся «ошибки» можно отнести на счет действия случайных факторов).

    Вообще, критерии значимости и статистические методы, используемые при проверке статистической гипотезы для конкретного  плана эксперимента, называют статистическими моделями. Для планов с контрольной группой основная статистическая модель — это использование t-критерия, о чем подробнее говорится чуть ниже. Для более сложных планов многомерных или факторных экспериментов ,ведущие статистические модели — это дисперсионный анализ и использование F-критерия Фишера.

    Итак, для того чтобы оценить статистическую значимость в элементарных рандомизированных планах, описанных выше, нам необходимо проверить статистическую гипотезу о разности средних значений зависимой переменной в контрольной и экспериментальной группах. Конкретное значение разности средних значений зависимой переменной в экспериментальной и контрольной группе, обнаруженное в отдельном эксперименте (скажем, 4 балла по некоторой «шкале пацифизма»), нужно соотнести с определенным интервалом, в который это значение «укладывается» с заданной (доверительной) вероятностью. Иными словами, нужно решить задачу интервального оценивания, подобную задаче оценки отдельного параметра совокупности в выборочном обследовании. Разница в том, что, проводя эксперимент, мы интересуемся не вероятными пределами, в которых лежит некая характеристика выборки из реально существующей совокупности, а пределами, в которых лежит полученный нами в эксперименте результат относительно результата воображаемой бесконечной совокупности идентичных экспериментов. Нулевая гипотеза утверждает, что истинное значение различия средних равно нулю, варьируя в каких-то пределах от эксперимента к эксперименту Если удается показать, что полученное в эксперименте значение разности групповых средних не позволяет принять нулевую гипотезу, то делается вывод о подтверждении гипотезы, противоположной нулевой — о статистической значимости различий между группами — и, значит, о подтверждении экспериментальной гипотезы (или о подтверждении гипотезы, противоположной экспериментальной, — если различие между экспериментальной и контрольной группой оказалось с обратным знаком). Нулевая гипотеза всегда формулируется как гипотеза о том, что истинное значение разности средних (или, скажем, величины взаимосвязи между двумя переменными) равно нулю, а полученные в эксперименте величины отличаются от нуля исключительно из-за случайной ошибки выборки. Чем дальше от нуля — в ту или другую сторону — расположено наблюдаемое значение, тем больше его статистическая значимость и меньше вероятность того, что оно явилось результатом ошибки выборки. 
 
 
 
 
 
 
 
 

    2. Многомерные и факторные эксперименты: общий обзор. 

    В описанных выше экспериментах с  контрольной группой каждый раз  используются лишь два типа условий — «есть воздействие» либо «нет воздействия».  Эти два типа условий по сути можно рассматривать как два уровня независимой переменной, которым можно присвоить условные числовые значения — например, «1» и «0». Иными словами, с точки зрения уровня измерения независимая переменная является номинальной, качественной. В контрольной группе ее значение равно нулю, в экспериментальной — единице. Однако исследователь часто располагает значительно большей информацией о независимой переменной и способен измерить и проконтролировать ее по крайней мере на трех-четырех уровнях значений. Соответственно экспериментальная гипотеза может быть сформулирована в терминах более или менее интенсивного воздействия либо наличия-отсутствия «отклика» зависимой переменной при конкретных уровнях независимой переменной.

    Статистические  гипотезы, проверяемые в многомерных  экспериментах, — это гипотезы о  различиях между значениями зависимой  переменной для разных уровней независимой  переменной.

    В тех областях социологии и социальной психологии, которые имеют сравнительно развитую традицию экспериментальных исследований (межличностное и межгрупповое восприятие, исследования динамики установок, социальные процессы в малых группах, оценивание эффективности образовательных программ и т. д.) часто используют более сложные схемы экспериментирования, объединяемые термином «факторные эксперименты».

    Факторный экспериментальный план включает в  себя две и более, независимые переменные (именуемые также «факторами»), каждая из которых имеет несколько уровней воздействия. Так как при увеличении числа независимых переменных очень быстро возрастает число групп, в каждой из которых применяется одна из возможных комбинаций этих переменных и их уровней (в полном факторном плане число групп равно произведению числа уровней, задаваемых для каждой независимой переменной), в целях экономии ресурсов и рационального распределения исследовательских усилий были разработаны многочисленные планы, где каждый из «уровней» переменных реализуется один раз, а обобщение и статистический анализ взаимодействия различных факторов и их изолированного и совместного влияния на зависимую переменную проводится на групповом уровне.

    Всякий  факторный эксперимент — это, в сущности, несколько экспериментов, объединенных в одном плане. Обобщенные данные факторного эксперимента позволяют ответить на два типа вопросов: 1) имеется ли эффект воздействия для каждой отдельно взятой независимой переменной; 2) зависит ли величина этого эффекта воздействия от величины значений других независимых переменных? Изолированный эффект воздействия одной независимой переменной называют главным эффектом, а изменение величины этого эффекта под влиянием другой независимой переменной называют взаимодействием.

    Многофакторные  эксперименты в социологии — это очень часто полевые эксперименты, моделирующие сложные взаимосвязи реального мира. Преимущество полевых многофакторных экспериментов — в их «жизнеподобии», т. е. внешней, лицевой валидности. Но здесь же кроется и главный недостаток таких экспериментов — более низкие надежность и внутренняя валидность. Критики полевых многофакторных экспериментов часто отмечают, что приближение эксперимента к реальному миру здесь нередко достигается за счет замены экспериментального контроля чисто статистическим. В последнем случае возрастают угрозы валидности, связанные с неправильной спецификацией модели измерения, с «закоррелированностью» отдельных уровней независимых переменных с неконтролируемыми внешними переменными. Кроме того, в многофакторных экспериментах острее, чем в индивидуальных и межгрупповых, стоит проблема агрегирования данных — практически всегда существует вероятность того, что отношения, выявленные при анализе сводных групповых данных, в точности не соблюдаются ни для одного отдельно взятого испытуемого (так же, как среднее некоторой выборки может не относиться ни к одному конкретному выборочному наблюдению), К неоспоримым достоинствам факторных экспериментов следует отнести значительно большие возможности статистического анализа, в том числе анализа различных эффектов взаимодействия переменных-«факторов».

    В социальных науках часто употребляют  также понятие квазиэксперимента, или квазиэкспериментального исследовательского плана. Речь идет о панельных, трендовых и т. п. планах выборочных обследований. Выборочные обследования, особенно продолжающиеся или проводимые как сравнительные «срезовые» исследования для подвыборок, испытавших либо не испытавших определенное, локализованное во времени воздействие (например, социальную революцию, реформу образования или крах фондового рынка), действительно позволяют делать выводы о взаимоотношениях между интересующими исследователя независимыми и зависимыми переменными, а значит — проверять гипотезы о предполагаемых причинно-следственных связях.  
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Заключение 

      Эксперимент — это метод, обеспечивающий наилучшие эмпирические данные для проверки гипотез о наличии причинной связи между явлениями, а также самое надежное средство решения многих практических задач, связанных с оценкой эффективности социальных и политических программ.

      Многомерный контролируемый эксперимент соответствует  самым строгим стандартам научного вывода и незаменим при сравнении объяснительных возможностей разных теорий. В некоторых отношениях процедура экспериментальной проверки гипотез даже превосходит эталоны «традиционного образа науки», так как возникающая при планировании эксперимента необходимость в формализации теоретической модели, операционализации переменных, определяющих «главный эффект», а также в нахождении инструментов контроля посторонних, смешивающих влияний, ведет не только к прояснению основной гипотезы, но и к анализу всех тех внешних условий и факторов окружения, для которых соблюдаются постулируемые теорией соотношения (такой анализ призван гарантировать внешнюю валидность эксперимента). Недостатки экспериментального метода являются продолжением его достоинств (что, впрочем, верно и применительно ко всем остальным методам). Возникнув в натуралистической традиции социологического исследования, экспериментальный метод был изначально ориентирован на лабораторный или квазилабораторный исследовательский контекст, высокий уровень формализации проверяемых теорий и максимальные возможности измерения и контроля всех существенных переменных. Кроме того, сторонники экспериментального метода с самого начала отдавали предпочтение скорее абстрактным и общим понятиям научной теории в ущерб специфическим и уникальным понятиям, используемым при описании социального взаимодействия его непосредственными участниками или «непрофессиональными» наблюдателями. Иными словами, эксперимент оказался методом, пригодным скорее для проверки наиболее «сложившихся» и развитых социологических и социально-психологических теорий, чем для поисковых исследований, направленных на выработку адекватного теоретического языка и формулировку пробных гипотез, описывающих закономерности естественного протекания социальных процессов. Кроме того, следует помнить об этических проблемах, иногда возникающих при экспериментальном манипулировании переменными социального окружения.

      Эти проблемы могут касаться не столько  гипотетического влияния нежелательных  факторов, сколько возможного социального неравенства, возникающего в крупномасштабных полевых экспериментах при распределении участников по экспериментальным и контрольным группам, так как в результате члены контрольных групп не получают «позитивного» экспериментального воздействия (на оценку эффективности которого и направлен эксперимент. Наконец, экспериментальный метод мало пригоден для получения результатов, которые можно было бы распространить на общество в целом или на большие социальные группы, он не позволяет увидеть «срез» широкомасштабных социальных процессов.

      Результаты  хороших лабораторных экспериментов  обладают высокой надежностью, однако они довольно далеки от «реального мира» (справедливости ради нужно отметить, что социальным наукам далеко не всегда следует стремиться к отражению многообразия «живой жизни»).

      Результаты  полевых экспериментов в целом  характеризуются большей близостью к «реальному миру», однако это преимущество достигается ценой несколько меньшей надежности и большей подверженности всяческим смещениям. Качество данных, получаемых в широкомасштабных социальных экспериментах, далеко не всегда оправдывает их чрезвычайно высокую стоимость. 
 
 

Список  использованной литературы

1. Вознесенский В.А. Статистические метода планирования эксперимента в технико- экономических исследованиях. Изд. 2-е, перераб. и доп. М.: Финансы и статистика, 1981. Гл.2, 3.
2. Гласс Дж., Стэнли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии / Пер. с англ. Общ.ред. Ю.П.Адлера. М.: Прогресс, 1976. Гл.15-19.
3. Девятко И.Ф. Методы социологического исследования. Екатеринбург: Изд-во Урал. ун-та, 1998. Сс.57-75.
4. Дружинин Н.К. Выборочное наблюдение и эксперимент. М.: Статистика, 1977.
5. Кэмпбелл Д. Модели экспериментов в социальной психологии и прикладных исследованиях / Пер. с англ. Сост. и общ.ред. М.И.Бобневой. М.: Прогресс, 1980.
6. Готтсданкер Р. Основы психологического эксперимента/ Пер. с англ. М.: Изд-во МГУ, 1982.
7. Ядов В.А. Социологическое исследование: методология, программа, методы. М.: Наука, 1987. Гл.5.