Психология подросткового и юношеского возраста

Почему мы описываем так много корреляций, если мы не можем вывести из них причинно-следственной связи? Ответ такой: многие вопросы, которые нас больше всего волнуют: гендерные, возрастные, этнические и социоэкономические отличия нельзя изучить таким образом, чтобы сделать возможным получение вывода о причинно-следственной связи. Для того чтобы иметь возможность сделать надежный вывод о причинно-следственной связи, исследователь должен провести истинный эксперимент. В истинном эксперименте исследователь контролирует и ситуацию, и ее участников. Он либо она могут быть уверенны, что группы участников идентичны по всем необходимым показателям до начала исследования и что все они находятся в тех же самых условиях во время эксперимента (за исключением того признака, который исследуется).

Например, если бы школьный психолог хотел установить, уменьшит ли просмотр определенного рекламного ролика типа «Не пейте за рулем» количество пьяных подростков за рулем автомобиля, он мог бы организовать эксперимент. Он мог бы пойти в школу и случайным образом поделить всех учеников на две группы. (Именно так исследователи обычно убеждаются в том, что участвующие группы сопоставимы.) Затем он мог бы показать одной группе школьников рекламный ролик об управлении автомобиля в нетрезвом виде, а другой группе – фрагмент фильма о ремонте автомобиля.

По прошествии некоторого периода времени, скажем трех месяцев, исследователь мог бы опросить всех школьников, чтобы выяснить, как часто в течение последнего месяца они водили машину в состоянии опьянения. Если школьники, которые смотрели ролик о вреде пьянства, реже водили автомобиль в нетрезвом виде, чем школьники, которые смотрели нейтральный фильм, тогда он может с уверенностью сделать вывод о том, что просмотр фильма послужил причиной сокращения случаев вождения автомобиля в пьяном виде.

...

Корреляция

– описание отношений между двумя факторами, которое не подразумевает причинно-следственной связи между ними.

Квазиэксперимент – исследование, в котором исследователь сравнивает ранее сформированные группы.

Негативная корреляция – описание отношений, в которых при увеличении одного фактора другой фактор уменьшается.

Истинный эксперимент – исследование, в котором ученый контролирует отсутствие значительных отличий между испытуемыми до начала исследования и условия, в которых они находятся, во время самого исследования.

Позитивная корреляция – описание отношений, в которых при увеличении одного фактора увеличивается и другой.

Тем не менее довольно часто исследователи не могут так тщательно контролировать ситуацию. В частности, они не уверены в том, что различные группы участников, которые они выделили (богатые и бедные, женщины и мужчины), одинаковы по всем признакам, кроме параметра, который исследуется. Почему? В истинном эксперименте участникам случайным образом приписываются какие-либо характеристики, а вот в квазиэксперименте

изучаются группы индивидуумов, которые уже ранее существовали. Исследователь не может сказать 14-летней девушке: «Давай в целях моего эксперимента сегодня ты побудешь 14-летним парнем. Иди стань вон в ту группу». Если результат 14-летних девушек будет отличаться от результата парней из-за того, что исследователь не мог контролировать нужные параметры, он не сможет сделать вывод о том, что разница в результатах объясняется полом. Например, если дать 14-летним парням и девушкам тест по математике, то можно установить, что парни справляются лучше, чем девушки. Связано ли это как-то напрямую с полом? Может быть, да, а может, и нет. Это может быть потому, что парни как группа изучали математику большее количество часов, их больше хвалят преподаватели, или потому, что их не дразнят сверстники из-за хороших оценок по математике. Без осуществления контроля нельзя установить, что пол сам по себе вызвал установленную разницу между группами. Другие, точно не установленные обстоятельства, возможно, были бы более надежными. Еще раз необходимо повторить, что важно не делать поспешных выводов о причинно-следственных связях, когда вы видите квазиэкспериментальные данные или корреляции.