Только наше исследовательское чутье может подсказать нам, что должно рассматриваться как причина, а что — как результат. Однако не всегда эти ощущения у разных исследователей совпадают, поэтому нужно быть готовым к тому, что наши выводы могут быть оспорены другими специалистами, которые рассматривают данный предмет с иной точки зрения и видят в нем иные перспективы. Впрочем, спорность выводов — постоянный спутник психологического исследования.

Постараемся быть оптимистичными и представим себе, что суще­ствует все же какое-то совпадение взглядов на психологические причи­ны и следствия. На Рис. 1 представлены два варианта рассеивания показателей учебной успешности в зависимости от уровня развития кратковременной памяти. Из Рис. 1(а) мы видим, что при низком уровне развития кратковременной памяти оценки по английскому языку, похоже, несколько ниже, чем при среднем, а при высоком уровне вы­ше, чем при среднем. Похоже, что кратковременная память может рас­сматриваться как фактор успешности овладения английским языком. С другой стороны, Рис. 1(б) свидетельствует о том, что успешность в чистописании вряд ли так же определенно зависит от уровня развития кратковременной памяти.

О том, верны ли наши предположения, мы сможем судить только после вычисления эмпирических значений критерия F.

Низкий, средний и высокий уровни развития кратковременной памя­ти можно рассматривать как градации фактора кратковременной памяти.

Нулевая гипотеза в дисперсионном анализе будет гласить, что средние величины исследуемого результативного признака во всех гра­дациях одинаковы.

Альтернативная гипотеза будет утверждать, что средние вели­чины результативного признака в разных градациях исследуемого фак­тора различны.

В зарубежных руководствах чаще говорят о переменных, дейст­вующих в разных условиях, а не о факторах и их градациях (Greene J., D'Olivera M., 1982, р. 91-93).

Дело в том, что градация подразумевает ступень, стадию, уро­вень развития. Говоря о градациях фактора, мы явно или неявно подра­зумеваем, что сила его возрастает при переходе от градации к градации. Между тем, схема дисперсионного анализа применима и в тех случаях, когда градации фактора представляют собой номинативную шкалу, то есть отличаются лишь качественно. Например, градациями фактора могут быть: параллельные формы экспериментальных заданий; цвет окраски стимулов; жанр музыкальных произведений, сопровождающих процесс работы; традиционные или специально подобранные православ­ные тексты в сеансах аутогенной тренировки; разные формы заболева­ния; разные экспериментаторы; разные психотерапевты и т. д.

Если градации фактора различаются лишь качественно, их лучше называть условиями действия фактора или переменной. Например, дей­ствие аутогенной тренировки при условии использования текстов право­славных молитв или эффективность психокоррекционных воздействий при разных формах хронических заболеваний у детей.

Экспериментальные данные, представленные по градациям фак­тора, называются дисперсионным комплексом. Данные, относящиеся к отдельным градациям — ячейками комплекса.

Дисперсионный анализ позволяет нам констатировать изменение признака, но при этом не указывает направление, этих изменений. Нам необходимо специально графически представлять полученные данные по градациям фактора, чтобы получить наглядное представление о направ­лении изменений.

Подобного рода задачи, как мы помним, позволяют решать непа­раметрические методы сравнения выборок или условий измерения, а именно критерий Н. Крускала-Уоллиса и критерий χ2r Фридмана. Однако это касается только тех задач, в кото­рых исследуется действие одного фактора, или одной переменной. За­дачи однофакторного дисперсионного анализа, действительно, могут эффективным образом решаться с помощью непараметрических методов. Метод дисперсионного анализа становится незаменимым только когда мы исследуем одновременное действие двух (или более) факторов, по­скольку он позволяет выявить взаимодействие факторов в их влиянии на один и тот же результативный признак. Именно эти возможности двухфакторного дисперсионного анализа послужили причиной, по кото­рой изложение этого метода включено в настоящее руководство.

Несмотря на то, что нас интересует прежде всего двухфакторный дисперсионный анализ, который нельзя заменить другими методами, начнем рассмотрение мы с однофакторного дисперсионного анализа: во-первых, для того, чтобы выдержать определенную последовательность и логику в изложении; во-вторых, для того, чтобы на реальном примере продемонстрировать возможность замены этого метода непараметриче­скими методами.

Итак, начнем рассмотрение дисперсионного анализа с простей­шего случая, когда исследуется действие только одной переменной (одного фактора). Исследователя интересует, как изменяется опреде­ленный признак в разных условиях действия этой переменной. Напри­мер, как изменяется время решения задачи при разных условиях моти­вации испытуемых (низкой, средней, высокой) или при разных спосо­бах предъявления задачи (устно, письменно, в виде текста с графиками и иллюстрациями), в разных условиях работы с задачей (в одиночестве, в одной комнате с экспериментатором, в одной комнате с эксперимен­татором и другими испытуемыми) и т.п. В первом случае переменной, влияние которой исследуется, является мотивация, во втором — степень наглядности, в третьем — фактор публичности.

Преимущество однофакторного дисперсионного анализа по срав­нению с непараметрическими методами Н Крускала-Уоллиса и χ2r Фридмана — неограниченность в объемах выборок. Ограничения дис­персионного анализа достаточно условны. Например, требование нор­мальности распределения признака можно обойти по крайней мере дву­мя путями: при слишком скошенном, островершинном или плосковер­шинном распределении можно, во-первых, нормализовать данные, а во-вторых . просто вообще по этому поводу «не волноваться», как советуют, например, А.К. Kurtz и S.T. Мауо (1979, р.417).

2. Подготовка данных к дисперсионному анализу

2.1 Создание комплексов

Лучше всего для каждого испытуемого создать отдельную кар­точку, куда были бы занесены данные по всем исследованным призна­кам. Дело в том, что в процессе анализа у исследователя могут изме­ниться гипотезы. Потребуется создавать, быть может, не один, а мно­жество дисперсионных комплексов, различающихся как по факторам, так и по результативным признакам. Карточки помогут нам быстро создавать новые дисперсионные комплексы. Благодаря карточкам мы сразу увидим, равномерно ли распределяются данные по градациям в случае, если за фактор мы решили принять один из исследованных пси­хологических признаков. С помощью карточек мы можем помочь себе выделить три, четыре или более градаций этого фактора, например, уровни мотивации, настойчивости, креативности и др.

2.2 Уравновешивание комплексов

Комплекс, в котором каждая ячейка представлена одинаковым количеством наблюдений, называется равномерным. Равномерность комплекса позволяет нам обойти требование равенства дисперсий в ка­ждой из ячеек комплекса (Шеффе Г., 1980).