Методы исследования каузальных связей
Описание методологии анализа детерминационных связей с точки зрения конечной цели ее использования. Характеристика видов переменных связанных с детерминациями. Определение понятия каузального поля. Анализ методики исследования каузальных связей.
Рубрика | Психология |
Вид | статья |
Язык | русский |
Дата добавления | 26.06.2018 |
Размер файла | 18,9 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Методы исследования каузальных связей
О. В. Митина
МГУ им. М. В. Ломоносова (Москва)
Рассматривается методология анализа детерминационных связей с точки зрения конечной цели ее использования. Разбираются виды переменных связанных с детерминациями. Вводится понятие каузального поля. Приводятся различные количественные методы пригодные для анализа экспериментальных данных, получаемых в исследовании каузальных связей.
Ключевые слова: детерминационные связи, количественные методы, влияние, эффект, медиатор, модератор.
Установление каузальных связей между переменными (синоним детерминационные, причинные), наверное, одна из самых важных задач в исследовательской психологии. Психотерапевт стремится добиться максимального эффекта в ходе работы с клиентом (т. е. знать, что определяет успешность), школьный психолог старается установить причины плохой успеваемости и/или дезадаптивного поведения ученика. Специалист в рекрутинговом агентстве должен заранее предсказать, будет ли человек хорошим работником на предприятии, на которое его направляют. Как пройдут политические выборы, что влияет на психологический климат в коллективе, будет ли иметь эффект реклама - это лишь только отдельные примеры множества задач, связанных с выявлением причинно-следственных связей и установлением условий достижения желаемого результата.
Понятие каузальности достаточно широкое. По этой причине не существует единого подхода к ее исследованию (Asher, 1983; Steyer et al., 2010; Галицкий, 2001). Для строгости введем следующие определения. Будем говорить о наличии воздействия (причинного фактора) X, который должен каким-то образом влиять на результат (отклик) Y. Нужно установить, действительно ли эта связь имеет место, существуют ли какие-то иные переменные участвующие в этой связи (модераторы (Mo), влияющие на характер этой связи, и медиаторы (Me), эту связь опосредующие). По отношению к указанным переменным должна выполняться следующая хронология: фактор X должен быть совершен ранее отклика Y. Модератор Mo фиксируется ранее наступления фактора X или, по крайней мере, вместе с ним, медиатор по хронологии стоит между X и Y.
Поскольку исследование причинных связей имеет смысл тогда, когда есть обоснованное предположение, что изучаемый феномен проявляется в определенных жизненных ситуациях, в определенных видах деятельности, то первое основание классификации относится к целям, в соответствии с которыми можно говорить о прагматическом (ориентированном на практическую ценность, полезность) и исследовательском (интересует вся феноменология данной связи, максимальная полнота учета всех переменных) подходах исследования каузальности.
В первом случае можно говорить о текущей (одновременной) причинности: информация о наступлении результата Y собирается непосредственно после воздействия Х. В случае, когда информация о наступлении результата Y собирается через значимо длительный промежуток времени после воздействия Х, то речь идет об отложенной причинности. Ретроспективная причинность аналогична отложенной причинности с той лишь разницей, что информация о наступлении результата Y собирается в настоящий момент, а данные о воздействии черпаются из источников, относящихся к прошлым этапам.
Но исследователя может интересовать сам феномен, задаваемый связкой X?Y в большей степени научный аспект, а не только практическое применение. Тогда изучаются и все смежные взаимосвязи: множество иных независимых переменных {X'}, которые также могут влиять на Y, множество других переменных {Y'}, зависящих от X, все возможные модераторы и медиаторы. Все выявленные таким образом переменные и взаимосвязи между ними можно назвать каузальным полем.
Каузальное поле характеризует те или иные поведенческие и другие индивидные и средовые реакции, характеристики в широких психологических понятиях, позволяет с психологических позиций закономерно объяснить устанавливаемые результаты и их дисперсию, обосновать связи, введя их в систему психологических категорий, делать прогнозы в более широких пределах, чем это задается областью деятельности, для которой определялась прагматичная каузальность. Чтобы определить это поле, необходимо исходя из содержательных соображений обосновать входящие в него переменные, а затем проверить факт экспериментально. Вместе с тем бывают ситуации, что какие-то взаимосвязи устанавливаются входе анализа экспериментальных данных. Но в этом случае нужны последующие подтверждения и обоснования. При построении каузального поля полезным бывает установить, что родственные характеристики, содержательно близкие характеристики как для X, так и для Y, также демонстрируют наличие каузальной связи, наоборот, далекие по смыслу переменные не должны ни влиять на Y, ни зависеть от X. Если все же установлены какие-то факты, которые трудно объяснить, то, по крайней мере, необходимо убедиться, что это не артефакты. Факторная каузальность возникает в том случае, если переменные X и (или) Y являются наблюдаемыми переменными (индикаторами) латентных факторов и каузальная связь на самом деле имеет место именно для этих факторов.
Предполагаемая каузальность, подтверждающая совокупность теоретически ожидаемых связей, когда исследователь выдвигает гипотезы о природе этой связи и сопутствующих ей. Можно надеяться раскрыть психологический смысл детерминации только на основе тщательной теоретической проработки, при постепенном накоплении разнообразной информации, анализе теоретических предпосылок и экспериментальных данных. Важную роль для доказательства детерминации играет строгий каузальный эксперимент на основе того или иного экспериментального дизайна: плана сбора экспериментальных данных с правилами отбора испытуемых, оказанию на них влияния фактора X и временем измерения результата Y (Asher, 1983).
Чтобы объяснить связь, необходимы разносторонние данные о переменных, участвующих в детерминации, а также их взаимодействии с другими социально-демографическими и психологическими параметрами, например с возрастом, полом, образованием, профессией, индивидными психологическими характеристиками и т. д. Каждый из этих параметров может являться модератором или медиатором. Теоретически обоснованное различие в силе детерминации, ее знаке в группах, выделяемых в соответствии со значениями модератора, может служить принципом установления каузального поля, базой для установления модераторов и медиаторов. детерминация каузальный поле
Важно помнить, что если построено каузальное поле, то использование детерминации в практических целях становится более ясным и однозначным. Не рекомендуется использовать каузальные связки с чисто прагматическим обоснованием, без отчетливой научно-теоретической базы. Наиболее продуктивным является подход, позволяющий учитывать оба целевых аспекта использования методики. Независимо от целевой ориентации исследования детерминации для ее доказательства исследователь может ориентироваться как на внешние критерии, так и на внутреннее содержание. Так, оценка детерминации может производиться с помощью того, насколько знание значения X уточняет определение результата Y, основываться как на профессиональном мнении, так и на обыденных представлениях.
Количественные способы оценки каузальности
Не существует каких-либо количественных методов, однозначно закрепленных за каузальными исследованиями, точно так же как использование тех или иных количественных методов не накладывает никаких ограничений на решения стоящих перед исследователем задач.
Корреляционный анализ. В качестве меры детерминации наиболее часто на практике применяются разные виды корреляционного анализа связи между индивидуальными оценками по обеим переменным (X и Y). Однако значимое отличие коэффициента корреляции от нуля является, скорее, достаточным, а не необходимым условием связи, а именно: связь является линейной. Но зависимость Y от Х может быть квадратичной, маятниковой, с насыщением. Во всех случаях рекомендуется строить новую переменную как функцию от Y и считать коэффициент корреляции именно с ней. Если оба набора данных нормально распределены и могут быть признаны интервальными, то в качестве показателя валидности используют коэффициент корреляции Пирсона. Однако чаще всего оценки по критерию бывают дихотомическими или ранговыми. В этих случаях вычисляют коэффициент корреляции точечно-бисериальной или ранговой соответственно, а также выполняют тесты сравнения выборок (связанных или нет, параметрических и (или) нет).
Если независимый фактор имеет более двух уровней реализации, следует использовать однофакторный дисперсионный анализ (параметрический или непараметрический, в зависимости от типа данных по переменной Y). Установленные и содержательно интерпретированные межгрупповые различия по значениям переменной Y в зависимости от уровней реализации фактора X позволяют более аргументировано обосновать каузальность.
Еще один способ установить значимость связи применяется при любом типе данных, получаемых как по независимой переменной X, так и по зависимой Y - подсчет хи-квадрат коэффициента сопряженности в кросс-табуляционных таблицах.
Для этого оба сопоставляемых набора данных перекодируются в категориальные (дихотомические или полихотомические). Данный показатель может служить дополнительным подтверждением значимой корреляционной связи (в случае совпадения выводов) или, наоборот, предостеречь исследователя от поспешных заключений (в случае если статистические заключения будут противоречить друг другу).
При этом необходимо помнить, что использовать коэффициент корреляции как показатель детерминации корректно в случае, когда выполнены следующие условия:
1 Наблюдаются совместные вариации переменных X и Y.
2 Все переменные имеют правильное хронологическое упорядочение.
3 Исключено возможное влияние других факторов.
Первые два условия проверить достаточно просто, а вот обеспечить полную гарантию, что охвачено все каузальное поле, невозможно. Все зависит от компетенции, опыта исследователя, его «чутья».
При необходимости выявить влияние модератора (Mo) на детерминацию можно использовать двухфакторный дисперсионный анализ (если Мо является категориальной переменной). Первый фактор реализуется по переменной X, а второй по Mo. Главный интерес при этом представляет анализ межфакторного взаимодействия, значимость которого свидетельствует о том, что при различных уровнях реализации Мо характер воздействия X на Y качественно меняется. Другой способ анализа - это построение множественной регрессии. При этом в качестве независимых переменных можно рассматривать сумму любых одночленов от X и Mo и из сомножителей (Aiken, West 1991; Войскунский, Митина 2003).
Рассмотрим самую простую регрессионную модель:
Y=a0+a1X+a2Mo+a12X Mo.
Ее можно переписать так:
Y= (a0+a2 Mo) + (a1+a12 Mo) X.
И при фиксированных значениях X оценивать угол наклона регрессионной прямой зависимости переменной Y от переменной Mo, а также значимость отличия прямых друг от друга при разных значениях Mo. Если число значений переменных Mo конечно, то рекомендуется построить и сравнить прямые для каждого возможного значения. Если Mo реализует непрерывную переменную, то рекомендуется Mo центрировать, выделить три значения Mo= {Mo-у, 0, Mo+у}, (у - стандартное отклонение), построить три регрессионные прямые и сравнить их.
Структурное моделирование оказывается очень полезным при определении значимости медиаторов. Сравниваются две модели (правила составления уравнения см.: Митина 2006, 2007):
Me = a1X*X + EMe, Y = a2Me. Me + a2X. X + EY, Y = b2X. X + EY.
При этом возможны следующие ситуации: b2X значим, a2Me незначим, т. е. ролью медиатора в данной детерминации можно пренебречь. Если значимы a2Me и a1X,то говорят о косвенном влиянии X на Y, опосредованном Me. Может быть ситуация, что a2X в этой ситуации теряет свою значимость (нет прямого влияния) или вообще имеет противоположный знак. Тогда можно говорить об амбивалентном влиянии X на Y.
Еще один способ анализа эффекта влияния, который оказывается особенно корректным в ситуации, когда нельзя обеспечить абсолютную рандомизацию при отборе в группы с различным уровнем реализации фактора X (что, собственно, в реальности и бывает) - проведение межгруппового сравнения. Одну и ту же модель -
Me = a1X. Mo + EMe,
Y = a2Me. Me + a2 Mo. Mo + EY -
рассматривают на различных группах реализации фактора X и сравнивают значимость совпадения/различия одноименных коэффициентов.
В ситуации когда влияние какого-то эффекта исследуется в эксперименте с повторными измерениями то можно использовать метод латентных изменений с построением факторов уровня, роста и если необходимо более высоких зависимостей (Митина 2008) и изучением влияний на эти факторы различных модераторов. 142
Литература
1. Войскунский А. Е., Митина О. В. Применение модели множественной нелинейной регрессии для анализа гендерных различий в применении Интернета. Труды VI Всероссийской объединенной конференции «Технологии информационного общества - Интернет и современное общество (IST/IMS - 2003)». СПб., 2003. С. 7-9.
2. Галицкий Е. Б. Каузальные исследования // Практический маркетинг. № 11. 2001.
3. Митина О. В. Основные идеи и принципы структурного моделирования // Ученые записки кафедры общей психологии МГУ. Вып. 2 / Под. общ. ред. Б. С. Братуся, Е. Е. Соколовой. М.: Смысл, 2006. С. 272-296.
4. Митина О. В. Задачи и методы структурного моделирования как средства приращения нового знания // Моделирование и анализ данных: Труды факультета информационных технологий МГППУ. Вып. 3 / Под ред. Л. С. Куравского, А. Д. Яшина, С. Н. Баранова. М.: РУСАВИА, 2007.
5. Митина О. В. Моделирование латентных изменений c помощью структурных уравнений // Экспериментальная психология. 2008. № 1. C. 131-148.
6. Aiken L., West S. Multiple Regression: Testing and Interpreting Interactions. London: Sage, 1991.
7. Asher H. Саusal Modeling. Sage, 1983.
8. Steyer R., Partchev I., Kroehne U., Nagengast B. & Fiege C. Probability and Causality: Theory.
9. Heidelberg: Springer, 2010 (в печати).
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Цель эксперимента - выявление закономерных связей, т.е. устойчивых связей между явлениями и процессами. Цель отличает эксперимент от других методов исследования, которые выполняют функцию сбора эмпирических данных. Эксперимент, как метод исследования.
реферат [29,2 K], добавлен 06.03.2009Определение предмета психолого-педагогического исследования - системы взаимоотношений развивающегося человека с окружающей средой, многообразие его социальных связей. Понятие и формирование гипотезы исследования. Концепция исследования и факторы риска.
курсовая работа [22,8 K], добавлен 19.02.2010Характеристика слова как единства звука и значения. Описание методов восстановления высших психических функций. Исследование зрительного и соматосенсорного гнозиса у детей с нарушением речи. Коррекция речи путем развития межфункциональных корковых связей.
дипломная работа [98,8 K], добавлен 26.08.2011Психологические особенности подростков как объекта исследования. Роль акцентуаций личности в подростковом возрасте, познавательные процессы, виды методик исследования связей акцентуации личности и познавательных процессов в подростковом возрасте.
курсовая работа [417,1 K], добавлен 16.12.2011Общая характеристика ненормативных кризисов в семье, их причины и предпосылки. Измена как психологическая травма, особенности и факторы внебрачных связей. Отличительные признаки и причины измен у женщин и мужчин, их главные психологические последствия.
курсовая работа [44,9 K], добавлен 27.06.2015Определение понятия тревожности с точки зрения различных авторов. Тревожность как предмет психологического исследования, классификация ее главных видов и форм. Стадии развития тревоги, возможные причины ее возникновения. Особенности тревожных личностей.
реферат [29,9 K], добавлен 28.01.2011Эмпирические методы в психологии. О методологии. Классификация методов психологического исследования. Неэкспериментальные психологические методы. Наблюдение. Беседа. Целенаправленный опрос–интервью. "Архивный метод": биографический, континент-анализ.
контрольная работа [26,9 K], добавлен 24.10.2007Теоретические подходы к моделированию коммуникационных процессов в современной организации. Описание выборки и процедуры исследования. Характеристика объекта исследования. Методы исследования. Анализ и интерпретация полученных результатов.
курсовая работа [43,9 K], добавлен 04.10.2006Феномен и характеристика риска, его влияние на основные моменты становления и развития взрослого человека на ступени зрелости. Исследование каузальных и этиологических признаков стремления к риску взрослого человека, анализ и оценка типичных ситуаций.
дипломная работа [240,5 K], добавлен 05.05.2011Основные понятия темы "Методология и методы педагогического исследования". Разработка программы дипломного исследования "Формирование нравственности у старших школьников". Аналитическая справка, анкеты, опросники, диагностика по результатам исследования.
контрольная работа [25,4 K], добавлен 20.12.2010