 |
|
Случайный отбор групп
Сейчас можно подробно описать процедуру отбора групп (с равным числом испытуемых для каждого из экспериментальных условий), которой воспользовался Пратер. Это четвертая схема межгруппового сравнения — случайный отбор групп.
Предположим, популяция включает 810 курсантов, и из нее надо отобрать 30 человек, по 15 в каждую экспериментальную группу. Как нужно действовать в этом случае? Сначала фамилии 810 курсантов записывают по алфавиту, и каждому присваивается порядковый номер от 1 до 810. Затем, как всегда, бросают игральную кость и определяют, с какой колонки таблицы 4.3 начать отбирать испытуемых. Выпадает, скажем, 5, и начинают с пятой колонки сверху (17—20). При этом в каждом числе учитывают только три последних знака из четырех. Первое число в колонке— 5993, и три последних знака дадут 993. Это число указывает вам порядковый номер курсанта, которого нужно отобрать для эксперимента. Но такого курсанта нет, их всего 810. Тогда нужно просто перейти к следующему числу—3508. Из алфавитного списка отбирается курсант под номером 508. Следующим будет курсант под номером 223 и т. д. до тех пор, пока из 810 курсантов не будут отобраны 30 человек для эксперимента.
Если номер случайно повторится, скажем, еще раз встретится 508, его нужно пропустить и перейти к следующему. Зачисляя курсантов поочередно в одну из двух групп, вы получите по 15 испытуемых для каждого экспериментального условия. Чтобы знать, сколько людей отобрано, лучше всего ставить цифру 1 около фамилии первого отобранного курсанта, 2—около второго и так к каждому до 30.
Оценка внешней валидности. Приведенная процедура обеспечит вам случайный отбор 30 испытуемых из популяции в 810 человек. Достаточно ли велика такая выборка? Это зависит от степени различий среди популяции курсантов по их способности учиться сажать самолет Т-37. Поскольку перед допуском к тренировочной программе курсанты проходят тщательную проверку, у нас есть все основания считать, что группа довольно однородна, слишком неудачных испытуемых в ней нет. Поэтому даже небольшая выборка из 30 человек может оказаться достаточной. Мы имеем право рассчитывать на результаты, близкие к результатам эксперимента полного соответствия, где в обоих экспериментальных условиях участвовали бы все члены популяции (эксперимент, впрочем, совершенно бесполезный). Популяция хорошо представлена выборкой испытуемых, поэтому внешняя валидность эксперимента (в данном смысле) удовлетворительна.
Однако всегда есть опасность, что при более широком распространении результатов внешняя валидность окажется нарушенной. Если распространить результаты эксперимента на будущих курсантов-пилотов, может возникнуть вопрос: представительна ли популяция из 810 курсантов, обучающихся сейчас, для популяции курсантов, которые будут учиться через несколько лет? Знать этого наверняка мы не можем, необходимо провести сравнение вступительных экзаменов, сопоставить оценки курсантов по тестам на способности и т. д. Если эти данные сильно изменяются, то эксперимент окажется несоответствующим по параметру испытуемых. Легко убедиться, что индивидуальные вариации—одна из тех “дополнительных” переменных, уровень которой должен всегда быть соответствующим. Этот случай хорошо сравнить с “неправильным” вариантом эксперимента Джека Моцарта, в котором тот пытался применить результаты, полученные на вальсах, к будущему разучиванию сонат. Там дополнительной переменной, находившейся на несоответствующем уровне, был тип музыки; здесь ею могут стать индивидуальные характеристики испытуемых.