Текст книги "Психология развития: методы исследования"

Автор книги: Скотт Миллер

сообщить о нарушении

Текущая страница: 7 (всего у книги 48 страниц) [доступный отрывок для чтения: 18 страниц]

Планы уравненных групп

Для четкого сравнения разных экспериментальных условий необходимо, чтобы испытуемые, поставленные в разные условия, были эквивалентными с самого начала исследования. Мы уже рассматривали два метода обеспечения эквивалентности: случайное приписывание разных испытуемых к разным экспериментальным группам и тестирование каждого испытуемого во всех экспериментальных условиях. Добавим теперь третий вариант: использование планов уравненных групп, в которых параметры испытуемых приводятся в соответствие еще до приписывания к разным экспериментальным группам.

Как мы узнали из главы 2, практически любое межсубъектное исследование предполагает определенную степень уравнивания таких явных переменных, как возраст и пол. Тогда встал вопрос: зачем ограничиваться лишь явными переменными, почему не пойти дальше и не уравнять все потенциально значимые переменные? Небольшое замечание подскажет ответ на этот вопрос: невозможно выявить все потенциально значимые переменные, и даже если бы это было возможно, мы никогда не смогли бы добыть необходимые данные и провести необходимое уравнивание. Но все же неполное уравнивание предположительно лучше, чем никакое; почему же его не использовать? Оказывается, что эта процедура имеет как преимущества, так и недостатки.

Поскольку чаще всего при изучении детей производится уравнивание по IQ, я возьму эту характеристику в качестве примера. Желая уравнять детей по параметру IQ, мы должны сначала провести тесты интеллекта со всеми потенциальными испытуемыми (или, возможно, обратиться к школьной картотеке, где хранятся уже собранные данные об учащихся). Затем мы отбираем детей с одинаковыми или почти одинаковыми IQ. Количество детей в группах будет зависеть от количества экспериментальных условий – пары, если два типа условий, тройки – если три типа, и т. д. Работая с этими группами детей, имеющих одинаковые IQ, мы произвольно приписываем детей к разным экспериментальным ситуациям. Заметьте, что случайность приписывания сохраняет свое значение даже в плане уравненных групп. Заметьте также, что первоначальный подбор по IQ гарантирует то, чего не может гарантировать рандомизация: что в окончательном варианте экспериментальные группы будут равноценны по IQ.

Большим плюсом уравнивания является то, что оно обеспечивает четкий контроль переменных, которые в противном случае привели бы к появлению систематических ошибок. Если IQ действительно связан с величиной нашей зависимой переменной, то совершенно необходимо предотвращение смешения IQ и экспериментальных условий. Уравнивание также имеет ряд статистических преимуществ. Так же как и внутрисубъектные планы, план уравненных групп снижает нежелательную дисперсию и таким образом повышает мощность статистических критериев.

Основные недостатки уравнивания так или иначе касаются следующего вопроса: стоит ли оно того? Отбор, как правило, требует от исследователя приложения больших усилий, особенно если он должен предварительно протестировать всех потенциальных испытуемых (при отсутствии возможности воспользоваться уже собранными данными). Если переменная, по которой проводилось уравнивание, в

действительности не связана с величиной зависимой переменной, тогда уравнивание нам ничего не дает. Если выборка достаточно велика и используется случайное приписывание, группы, по всей видимости, при любых условиях будут эквивалентными, поэтому вновь уравнивание нам ничего не дает. Суть состоит в том, чтобы оценить эффективность затрат. Я уже отмечал, что планирование любого исследования связано с отбором нескольких подходящих приемов из большого набора потенциально информативных процедур. Тратить свое ограниченное время и усилия на процедуры, не повышающие качества исследования, – просто непрофессионально.

Помимо риска пустой траты усилий уравнивание иногда создает специфические трудности. В некоторых случаях прохождение испытуемыми предварительного тестирования может повлиять на их ответы при тестировании, имеющем экспериментальное значение (то, что Кэмпбелл и Стэнли назвали переменной реактивности). Возможно, к примеру, что некоторые дети испытывают тревогу, когда их забирают из класса для проведения теста интеллекта, и поэтому подозрительно относятся к дружелюбному экспериментатору, который приглашает их «пойти поиграть». Попытка создать игровую атмосферу для проведения исследования поэтому может свестись к нулю, что отразится на валидности. Уравнивание иногда приводит к выбыванию испытуемых. Если испытуемых подбирать описанным выше способом, единицей измерения становится уравненная группа, а не отдельный ребенок – к примеру, тройки подобранных по IQ детей в исследовании с тремя экспериментальными условиями. Если кто-то из тройки по той или иной причине выбывает, то нужно исключать и двух оставшихся. Везде, где велика вероятность выпадений, произведение уравнивания может оказаться невыгодным.

Есть ситуация, в которой уравнивание – заманчивый, но обычно ложный путь. Это случай, когда исследователь хочет уравнять изначально неэквивалентные группы. Мы уже встречались с примером этого, рассматривая различия в уровне образования между выборками молодых и пожилых людей. Обсудим еще один пример, взятый из работы исследователей Нила и Либерта (Neale & Liebert, 1986). Представьте, что вы хотите определить, добиваются ли те, кто окончил среднюю школу, большего материального благополучия, чем те, кто ее не закончил. Однако вас беспокоит, что эти две группы различаются по среднему IQ – допустим, 105 у выпускников и 90 у не окончивших. По причине несоответствия IQ любое из обнаруженных межгрупповых различий получает альтернативное объяснение: возможно, разница в благосостоянии является простым отражением различий в когнитивных способностях и не имеет ничего общего с окончанием или неокончанием школы. Поэтому вы решаете уравнять группы по параметру IQ Исключив IQ как потенциальную причину смешения, можно с большим основанием отнести различия в уровне благосостояния на счет преимуществ среднего образования.

Эта процедура имеет, по крайней мере, три недостатка, два из которых мы обсудим здесь, а рассмотрение третьего отложим до следующих разделов. Во-первых, данная процедура накладывает определенные ограничения на внешнюю валидность, поскольку по меньшей мере одна из двух групп не будет абсолютно репрезентативна (то есть либо нетипично высокий IQ у не окончивших школу, либо нетипично низкий IQ у окончивших школу). Во-вторых, приводя в соответствие

группы по одному параметру, мы тем самым систематически нарушаем соответствие по другим параметрам, связанным с окончанием школы. Предположим, вы решаете установить среднее значение IQ для обеих групп равным 90. В этом случае вы получите типичную группу не окончивших школу, однако ваши выпускники – в частности, потому что они преуспели несмотря на посредственный интеллект – скорее всего будут превосходить средний уровень по другим характеристикам (например, по мотивации, по поддержке со стороны семьи), которые вносят вклад в школьную успеваемость. И наоборот, установив средний IQ равный 105, вы получите типичных выпускников; однако теперь не окончившие школу будут иметь более низкие показатели по другим детерминантам школьной успеваемости. Приведение групп в соответствие по одному параметру может иметь незапланированный эффект, выражающийся в том, что в целом группы станут не более, а менее сходными.

Третий недостаток уравнивания неэквивалентных групп заключается в возможности эффекта статистической регрессии. В главе 4 мы обсудим то, как этот эффект проявляется при уравнивании в контексте общих рассуждений о статистической регрессии как одной из угроз для валидности.

Планы временных серий

Суть плана временных серий легче всего объяснить на примере. Целью проекта Холла и др. (Hall et al._t 1971) было отучить на специальных занятиях 10-летнего мальчика громко разговаривать на уроках. Их исследование, как и все исследования по плану временных серий, состояло из нескольких фаз. Первая фаза – исходный уровень – измерение исходной частоты изучаемых поведенческих проявлений в нормальных классных условиях. Как видно из рис. 3.4, случаи такого поведения были действительно частыми – 3-4 инцидента на каждые из пяти 15-минутных уроков. За измерением исходного уровня следовало первое экспериментальное воздействие: учитель игнорировал громкие разговоры, но проявлял повышенное внимание к продуктивному поведению ребенка. Очевидным результатом введения режима «избирательного внимания» стало резкое сокращение случаев громких разговоров, что иллюстрируют результаты на втором интервале на рисунке 3.4. За фазой экспериментального воздействия следовало возвращение к исходным условиям, при которых вновь резко возросла частота нежелательных действий. Наконец, на четвертой и последней фазе было восстановлено воздействие «избирательным вниманием», и уровень нежелательного поведения вновь снизился.

Исследование Холл и др. являет собой пример плана временных серий «А —В– А—В»; фаза исходного уровня (A1), первое применение экспериментального воздействия (В1), второй исходный уровень (А2) и второе экспериментальное воздействие (В2). Пронализируем суть каждой их этих фаз. Опенка начального уровня, очевидно, необходима для выявления возможного эффекта воздействия. Фаза первого воздействия тоже, конечно, неизбежна. Но почему не остановиться сразу после того, как экспериментальное вмешательство возымело действие – то есть зачем выходить :за рамки плана A—A? Ответ заключается в том, что простой план А—В не устраняет угрозы для валидности (созревание, историю и т. д.), обсуждавшиеся ранее при рассмотрении внутрисубъектных планов в целом.

Сеансы

Рис. 3.4. Пример плана временных серий. Уровень корректируемого поведения (громкие разговоры)

изменяется как функция от наличия или отсутствия экспериментального воздействия.

(R. V. Hall, R. Fox, D. Willard, L. Analysis, 4, p. 143)

В этом случае, когда у нас только одни испытуемый, эти угрозы особенно трудно исключить, равно как и вероятность того, что изменение – это простое естественное колебание, не зависящее от экспериментального воздействия. Продемонстрировав, что изучаемое поведение появляется вновь, как только отменяется воздействие, мы сможем более уверенно говорить об экспериментальном воздействии как о факторе, снижающем частоту нежелательных поведенческих проявлений. Продемонстрировав, что второй период воздействия связан со вторым периодом снижения, мы удостоверимся, что причиной является экспериментальное воздействие. И разумеется, введение последней фазы В обусловлено прагматическими и этическими соображениями.

Из данного выше описания должно быть ясно, что план временных серий – это особая форма внутрисубъектного исследования. Он внутрисубъектный в том смысле, что каждый испытуемый проходит через все уровни независимой переменной и сравниваются результаты одного, а не разных испытуемых. Однако исследование по плану временных серий имеет и ряд отличий от внутрисубъектных исследований, описанных ранее. В большинстве внутрисубъектных исследований уровни независимой переменной представляют из себя разные формы заданий или воздействий (например, легкий и трудный материал в исследовании Дюфресна и Кобасигавы); в исследовании по плану временных серий уровни – это наличие или отсутствие экспериментального воздействия. В большинстве внутрисубъектных

исследований сравнение происходит в рамках одного экспериментального сеанса; в исследовании по плану временных серий сравнительный анализ производится в рамках повторных сеансов. В ходе большинства внутрисубъектных исследований проводится отбор и изучение групп испытуемых; многие исследования по плану временных серий (как и исследование Холла и др., 1971) направлены на изучение лишь одного испытуемого. Фактически временные серии – это главный метод, используемый в односубъектных исследованиях – то есть исследованиях, цель которых в выявлении эффекта экспериментального воздействия у одного испытуемого. Наконец, исследования по плану временных серий нередко проводятся по прагмагическим соображениям, с целью продемонстрировать эффективность некоторого способа вмешательства для коррекции определенной формы поведенческого нарушения (как в исследовании Холла и др.). Поэтому чаще всего их можно наблюдать в условиях клиники или учебных заведений.

Планы временных серий могут повлечь за собой ряд затруднений и в осуществлении, и в интерпретации, что является темой для отдельного разговора. Кроме того, они принимают множество форм, а не только описанный здесь вариант А– В—А—В. Детальное рассмотрение плана временных серий можно найти в работах Барлоу и Херсена (Barlow & Hersen, 1984), Кука и Кемпбелла (Cook & Campbell, 1979), а также Каздина (Kazdin, 1992).

Корреляционное исследование

В главе 1 я упомянул несколько актуальных, социально значимых вопросов, для решения которых оказались бы ценными исследования в области психологии развития. Приведем в качестве примера корреляционные исследования одного из таких вопросов. Маклеод, Эткин и Чафи (McLeod, Atkin & Chaffe, 1972) изучали характер воздействия насилия на телеэкране на уровень агрессии у детей. Они измерили ряд показателей агрессии у выборки 6-10-классников, а также оцепили (использовав самоотчеты) время, в течение которого обычно каждый ребенок смотрел по телевизору сцены насилия. Их интересовал вопрос, есть ли связь между просмотром телепрограмм с эпизодами насилия и уровнем агрессии – то есть были ли наиболее агрессивными те дети, которые наблюдали на телеэкране больше всего насилия? В их исследовании такая связь была обнаружена, что согласуется с гипотезой о провоцировании агрессии телепрограммами с эпизодами насилия.

Исследование Маклеода и др. – пример корреляционного исследования. Оно называется корреляционным, поскольку независимая переменная не подвергалась манипуляциям. Маклеод и др. не осуществляли экспериментальный контроль типа телепрограмм, которые смотрела их выборка, не контролировали они и уровень агрессии, которую демонстрировали дети. И параметры просмотров телепрограмм, и уровень агрессии измерялись в своем естественном виде; при этом цель исследования состояла в выявлении возможного совместного изменения одного показателя с другим. Эта связь может быть положительной, когда повышению одного показателя сопутствует повышение другого. Это как раз результат исследования Маклеода и др. Или же связь отрицательна, когда повышению одного показателя сопутствует понижение другого.

Результаты корреляционного исследования, как правило, оцениваются с помощью коэффициентов корреляции, о чем более подробно будет рассказано в главе 7. Пока же отметим, что коэффициент корреляции – это индекс связи между двумя переменными; его значение находится в диапазоне от -1 (абсолютно отрицательная связь) до 0 (отсутствие связи) и от 0 до +1 (абсолютно положительная связь). В исследовании Маклеода и др. величина коэффициента коррекции зависела от возраста и пола испытуемых, а также от использовавшихся методов оценки уровня агрессии; однако большинство показателей приходилось на интервале от 0,2 до 0,3, что говорит о наличии умеренно положительной связи между просмотром телепрограмм с эпизодами насилия и агрессивным поведением.

Хотя коэффициент корреляции обычно связан с корреляционными планами, важно разграничивать статистический показатель и план. Помимо коэффициентов корреляции для анализа результатов корреляционного исследования используются и другие статистические показатели. Маклеод и др., к примеру, могли бы разделить свою выборку на группы тех, кто смотрит телевизор часто, умеренно часто и редко, а затем использовать для сравнения уровня агрессии в трех группах (-критерии или дисперсионный анализ. В этом случае статистические показатели были бы другими, однако план остался бы корреляционным. По причине независимости плана и статистических показателей, некоторые исследователи предпочитают называть данный вид исследования неэкспериментальным. Каков бы ни был термин, суть исследований остается в том, что переменные просто измеряются, а не контролируются экспериментальным путем:

Корреляция и причинность

Нет необходимости доказывать, что корреляция не тождественна причинности. То есть из того, что две переменные коррелируют, мы не можем сделать вывод о характере причинно-следственных связей между ними, если таковые вообще имеются. Поэтому результаты исследования Маклеода и др. согласуются с гипотезой о том, что просмотр телепрограмм с эпизодами насилия вызывает агрессию, однако не могут доказать истинность этой гипотезы.

Указанное базовое ограничение корреляционного исследования обусловлено отсутствием экспериментального контроля. Как уже неоднократно подчеркивалось, именно контроль – контроль характера независимой переменной, контроль включения испытуемых в разные экспериментальные группы, контроль потенциально значимых переменных – гарантирует внутреннюю валидность выводов о возможных причинно-следственных связях. Поскольку в корреляционном исследовании эти формы контроля отсутствуют, максимум, что оно может продемонстрировать, это совместное изменение двух или более показателей. Но оно не объяснит, почему происходит данное изменение.

Рассмотрим исследование Маклеода и др. Выявленную в нем корреляционную связь можно объяснить тремя способами. Первый; просмотр телепрограмм с эпизодами насилия является причиной повышения агрессии. Если бы исследователи экспериментально изменили параметры просмотров, то могли бы довольно уверенно сделать такой вывод. Но поскольку экспериментальные манипуляции не производились, существуют альтернативные объяснения: возможно, более агрессивные дети выбирают более агрессивные телепрограммы. В этом случае уже склонность к агрессии является причиной просмотра программ с эпизодами насилия, а не наоборот. Наконец, есть и третье объяснение: возможно, и просмотр агрессивных телепередач, и агрессивное поведение определяются неким третьим причинным фактором, а не влияют друг на друга. К примеру, определенные стили воспитания способствуют и агрессивности, и предпочтению агрессивных телепрограмм; поэтому два показателя изменяются параллельно, однако ни один не является причиной другого.

Это доказательство можно изложить и в общем виде. Всегда, когда между переменной Л и переменной В существует корреляционная связь, следует рассматривать три альтернативных варианта: А является причиной В, В является причиной Л или некий третий фактор С является причиной А и В.

Непригодность для выявления причинно-следственных связей существенно ограничивает возможности корреляционных планов. Зачем тогда их использовать? Главное основание состоит в том, что в некоторых случаях такое исследование – это лучшее, что можно сделать. Многими переменными нельзя манипулировать из этических или практических соображений – методами воспитания, к примеру, или использованием психоактивных веществ в пренатальный период. При таких обстоятельствах единственным выходом является корреляционное исследование. В других случаях экспериментальное воздействие возможно, но затруднительно, особенно, если цель – сочетание экспериментального контроля и естественной обстановки. Эту мысль иллюстрирует пример с насилием на телеэкране и агрессией. Экспериментально изменять параметры просмотра, а затем измерять параметры агрессии возможно, и во многих исследованиях это проделано, однако все эти исследования заслуживают критики из-за искусственности условий и низкого уровня внешней валидности. В исследованиях же, подобных описанному выше, в центре внимания находятся непосредственно две изучаемые переменные: естественный просмотр телепрограмм и естественная агрессия. Еще одним достоинством корреляционного подхода является то, что он позволяет учесть более широкий диапазон изменений. В экспериментальном исследовании просмотра телепрограмм и агрессии мы были бы вынуждены ограничиться созданием двух-трех типов экспериментальных условий. Корреляционное же исследование охватывает весь диапазон естественного опыта, от 2-3 часов в неделю на одном конце континуума до 40-50 часов в неделю на другом.

Способы повышения обоснованности выводов о причинно-следственных связях.

По результатам корреляционного исследования нельзя с уверенностью говорить о характере причинно-следственных связей. Однако есть методы повышения обоснованности выводов о любых причинных воздействиях. В этом разделе мы рассмотрим некоторые из подобных методов.

Первая стратегия основана на простом здравом смысле, однако стоит того, чтобы о ней упомянуть. В некоторых случаях одно из направлений причинного воздействия исключается самим характером переменных. Предположим, мы обнаружили положительную корреляционную связь между ростом ребенка и уровнем

агрессии. Вполне допустимо, что рост ребенка каким-то образом влияет на уровень агрессии (хотя нам все еще необходимо было бы уточнить, как именно). Однако вряд ли уровень агрессии оказывает какое-либо причинное воздействие на рост ребенка. В таких случаях нужно принимать во внимание всего две гипотезы: А является причиной В или С является причиной A и В. Возможность влияния В на A не учитывается.

Подход с точки зрения логики используется в вопросах, касающихся направления причинно-следственных связей между А и В. Второй метод особенно эффективен для исключения третьего фактора С. При этом пользуются аналитической процедурой, которая называется методом парциальной корреляции. Частичная корреляция – это процедура, направленная на статистическое устранение действия одной переменной на корреляционную связь между двумя другими-переменными. По существу, метод частичной корреляции заключается в сохранении неизменной потенциально значимой третьей переменной в процессе анализа связи между двумя другими переменными. Это равноценно изучению отношений между А и В в выборке, где все имеют одинаковые показатели по параметру С. Вопрос, разумеется, состоит в том, остается ли значимой связь между А и В при отсутствии влияния С.

Предположим, мы обнаружили положительную корреляционную связь между просмотром телепрограмм с эпизодами насилия и уровнем агрессии, однако подозреваем, что эту связь в действительности обусловливает некий третий фактор, к примеру методы воспитания. Допустив, что мы можем получить приемлемую оценку способов воспитания, мы могли бы использовать метод частичной корреляции для устранения влияния воспитания на корреляционную связь «просмотр телепрограмм – агрессия». Обнаружив, что корреляция остается на том же или примерно на том же уровне, какой она была изначально, мы могли бы заключить, что способ воспитания не является значимым фактором, привносящим смешение. И наоборот, резкое снижение корреляции свидетельствовало бы о наличии существенной доли воспитания в связи между просмотром агрессивных телепрограмм и агрессивным поведением.

Хотя процедуры и различаются, цель использования метода парциальной корреляции та же, что и цель метода уравнивания, описанного ранее в этой главе. В обоих случаях исследователь стремится устранить факторы, вносящие смешение, приводя их к одному уровню для всех сравниваемых групп. При уравнивании приведение к одному уровню осуществляется до проведения процедуры исследования путем включения испытуемых в разные группы; при парциальной корреляции оно осуществляется после процедуры исследования путем статистического исключения факторов, приводящих к смешению. И уравнивание, и частичная корреляция имеют общее ограничение: с их помощью нельзя устранить все возможные факторы, приводящие к смешению. Иными словами, существует масса переменных С, и ни одному исследователю не измерить и не проконтролировать их все.

Процедуры третьего типа, предназначенные для вычленения информации о причинно-следственных связях из корреляционных данных, так или иначе связаны с временными отношениями между переменными. Эти процедуры строятся на факте необходимого предшествования причины следствию. Поэтому, составив схему изменений отношений A и В во времени, мы сможем ближе подойти к решению вопроса о том, А приводит к В или наоборот.

Рис. 3.5. Корреляции между переменными в плане перекрестных корреляций с лагом

Наиболее трудоемкой формой временного анализа является процедура, называемая перекрестной корреляционной группировкой с лагом (Campbell & Stanley, 1966). Она требует лонгитюдного подхода, при котором по крайней мере две переменные измеряются два или более раз за определенный период времени. Такое исследование дает возможность вычислить ряд коэффициентов корреляции как в рамках одного периода, так и между периодами. На рис. 3.5 представлены варианты корреляций в исследовании с двумя переменными и двумя моментами измерения (г-коэффициенты корреляции). Таким образом, можно узнать коэффициент корреляции между Л и В и в момент 1, и в момент 2; стабильность Л и В во времени; и, что наиболее важно, межвременные коэффициенты корреляции между A и В -~ то есть корреляции, изображенные по диагоналям. Для определения направления причинного воздействия в паре Л и В необходима информация именно по диагонали. Если причинный фактор это Л, то следует ожидать значительной корреляции между A в момент 1 и В в момент 2 – изменения в причине должны приводить к изменению эффекта. Коэффициент корреляции между В в момент 1 и Л в момент 2 должен быть существенно ниже. И наоборот, если причинный фактор – В, следует ожидать более высокого коэффициента корреляции между В1 и A2, и более низкого – между A1 и В2.

Наверное, проще всего разъяснить вышесказанное на практическом примере. Лефковитц, Эрон, Уолдер и Хьюсман (Lefkowitz, Eron, Walder & Huesmann, 1972) использовали метод перекрестных корреляций, изучая связь насилия на телеэкране и агрессии (см. также Huesmann, Lagerspetz & Eron, 1984). Они измерили параметры просмотров телепрограмм и оценили уровень агрессии у 3-классников, а затем у них же (у тех, кого удалось привлечь к повторному обследованию) и те же параметры 10 лет спустя. Результаты для мужской половины выборки представлены на рис. 3.6. Обратите внимание: ничто не подтверждает гипотезу о том, что склонность к агрессии ведет к предпочтению телепрограмм с эпизодами насилия;

коэффициент корреляции между уровнем агрессии в момент 1 и просмотром агрессивных телепередач в момент 2 по существу нулевой. Однако есть свидетельства в пользу противоположной гипотезы, поскольку просмотр агрессивных телепередач в момент 1 тесно связан с агрессией в момент 2.

Рис. 3.6. Корреляции между предпочтением определенных телепрограмм и агрессией в перекрестном корреляционном исследовании с лагом. (М М. Lefkowitz, L. D. Eron, L. D. Walder, & L. R. Huesmann, 1972, Television and Social Bahavior, Vol. 3)

Следует отметить, что исследование Лефковитца и др. было описано исключительно в качестве примера перекрестной группировки с лагом. В действительности это исследование и сделанные на его основе выводы можно подвергнуть критике по ряду пунктов (Freedman, 1984). В целом, перекрестное исследование с лагом, хотя и выглядит довольно простым в том виде, в котором оно здесь рассмотрено, связано с рядом сложностей и зависит от некоторых статистических допущений. Неизвестно, как часто эти допущения соответствуют действительности и, следовательно, насколько обосновано применение данного метода. Рогоса (Rogosa, 1980) аргументированно критикует попытку сделать выводы о причинности посредством перекрестного анализа.

Рассмотрение последнего метода повышения обоснованности заключений о причинно-следственных связях поможет уяснить один из базовых принципов методологии исследования. Иногда есть возможность дополнять корреляционный анализ экспериментальным изучением того же вопроса. Иными словами, можно изменить предположительную причину и оценить воздействие данных манипуляций на зависимую переменную, таким образом, создавая реальную связь между зависимой и независимой переменными. Как уже отмечалось, в литературе, посвященной теме насилия на телеэкране, содержится описание ряда подобных экспериментальных исследований, в которых оценивается эффект манипуляций со временем и характером телепрограмм. В этих исследованиях осуществляется контроль, отсутствие которого является недостатком корреляционного плана. Наличие переменной Л, подвергающейся экспериментальным манипуляциям, снимает неопределенность в отношении направления причинного воздействия в паре А и В – изменения В должны быть обусловлены изменениями Л, а не наоборот. А поскольку мы контролируем не только нашу независимую переменную, но и другие факторы, никакая третья переменная Сне .может вносить смешение в отношения между Л и В. Поэтому наши выводы о причинно-следственных связях будут более обоснованны.

Принцип, который иллюстрирует этот пример, касается значимости конвергентных операций при исследовании комплексных, сложных для изучения объектов. Термин конвергентные операции (другое название – мультиметодический подход – например, Brewer & Hunttjr, 1989) означает использование, либо в рамках одного, либо в рамках ряда исследований, разнообразных методов изучения определенного вопроса (игнорирование этого принципа – использование только одного метода ставит под угрозу валидность, что Кук и Кемпбелл, 1979, обозначили как монометодическое искажение). Основная мысль заключается в том, что слабые стороны одного метода могут, по крайней мере, отчасти, компенсироваться сильными сторонами другого и что выводы, основанные на совмещении результатов, полученных с помощью разных методов, более достоверны, чем выводы, полученные при помощи только одного метода. Этот довод, несомненно, касается и вопроса о взаимосвязи насилия на телеэкране и агрессии. Здесь для выявления причинно-следственных связей единственно верным способом является эксперимент; в то же время экспериментальное исследование страдает рядом недостатков (искусственность, эффект реактивности и т. д.), которые ставят под сомнение его внешнюю валидность. В корреляционных планах удается избежать множества погрешностей исследований с использованием манипуляций; однако, как мы увидели, корреляционное исследование по существу не может дать информации об отношениях между причиной и следствием. Именно в связи с этими ограничениями каждого из методов в отдельности необходимо совмещение результатов использования разнообразных методов. Поэтому корреляционные исследования влияния телевидения дают нам возможность с большей уверенностью говорить о том, что влияние сцен насилия на телеэкране, продемонстрированное в экспериментальных условиях, существует и в реальной жизни. Аналогично тот факт, что экспериментальное изменение характера просмотра телепрограмм отражается на уровне агрессии детей, дает нам право утверждать, что телевидение действительно является причиной в корреляционной паре телевидение—агрессия.