Для этого часто используют опросники или карты наблюдения, в которые включены различные элементы, требующие внимания: частота данной формы поведения (сколько раз она возникает в определенный промежуток времени), его интенсивность (с учетом условий, в которых она проявляется), как она возникает и как исчезает и т. п. Такого рода наблюдения позволяют сконцентрировать внимание исследователя на существенных моментах, не отвлекая его на второстепенные детали.

Анкеты и тесты

Более структурированный способ решения той или иной проблемы связан с использованием, если это возможно, средств, выбираемых в зависимости от изучаемого явления.

Анкеты дают возможность получить информацию о больших группах людей путем опроса какой-то части этих людей, составляющих репрезентативную (представительную) выборку. Конечно, анкеты дают достоверные результаты только при тщательной разработке предлагаемых вопросов и при условии, что выборка достаточно точно отражает популяцию в целом. Крупные фирмы, занимающиеся зондированием общественного мнения, получают обычно результаты, отклоняющиеся от результатов опроса всей популяции не более чем на 3–4 % в обе стороны (см. документ 3.4).

Что касается тестов, то это стандартизованный метод, используемый для измерения различных характеристик отдельных лиц, служащих объектами наблюдения. Предполагается, что они позволяют оценивать интеллектуальные или перцептивные способности, двигательные функции или личностные особенности, порог возникновения тревоги или досады в определенной ситуации или интерес, проявляемый к тому или иному виду активности.

Тем не менее, как мы увидим в главе 9, при использовании тестов возникает много проблем. Одна из них, и немаловажная, связана со способом нормализации теста. Несомненно, результаты, полученные для одного испытуемого или для одной популяции, можно интерпретировать лишь при сопоставлении их с результатами, полученными для выборки людей, прошедших проверку с помощью тех же тестов, и адекватно представляющими данного индивидуума или популяцию. Мы увидим, однако (см. документ 9.3 и досье 9.1), что это требование выполняется не всегда. В самом деле, метод тестов, оказывающийся иногда очень эффективным, нередко используют для подтверждения идей, относящихся скорее к области политики, чем науки.

Корреляционный анализ

Использование описанных выше методов позволяет провести более глубокий анализ данных, если есть возможность сопоставить друг с другом результаты по двум или нескольким из наблюдавшихся характеристик. Это позволит ответить на вопросы вроде «можно ли считать, что 13-14-летние девочки более общительны, чем мальчики того же возраста?» или «наделены ли высокоинтеллигентные люди одновременно и большими творческими способностями?»

Для того чтобы ответить на эти вопросы, достаточно установить зависимость между различными данными, полученными в результате наблюдения или с помощью анкеты, или же подвергнуть испытуемых тестам. В первом случае надо сравнить, например, оценки общительности девочек с соответствующими оценками для мальчиков; во втором — сопоставить оценки, полученные в тестах на уровень интеллекта, с оценками творческих способностей.

Подобные зависимости оцениваются главным образом с помощью статистических методов. Чаще всего при этом вычисляют коэффициент корреляции (см. приложение Б).

Преимущества корреляционного анализа очевидны: он позволяет получить за очень короткое время множество данных для значительного числа испытуемых. Кроме того, этот метод можно применять в ряде особых случаев, в которых экспериментальный подход сопряжен с трудностями или даже невозможен (главным образом по этическим соображениям); примерами служит сбор данных о самоубийствах, о наркомании или о воспитании детей в неблагоприятных условиях. И наконец, корреляционный анализ позволяет получать информацию, основанную на более разнообразных выборках и более близкую к существующей в обществе реальности — в отличие от результатов экспериментов, проводимых в лаборатории, где часто используют одну и ту же популяцию студентов.

Этот метод, однако, не позволяет решить одну проблему, связанную с возможной интерпретацией зависимости, существующей между переменными. Например, при изучении агрессивности у детей (подробнее см. в досье 6.1) оказалось, что жестокие дети чаще других смотрят телевизионные фильмы со сценами жестокости. Означает ли это, что такое зрелище порождает в них агрессивность или, наоборот, жестокие зрелища привлекают самых агрессивных детей? Как определить, какая из этих двух переменных служит причиной, а какая — следствием? Корреляционный анализ не дает ответа на подобные вопросы.

Случается также, что два фактора сходным образом варьируют и при отсутствии между ними причинно-следственной связи, а их вариации зависят от какой-то третьей переменной. Рассмотрим, например, утверждение, что чем больше человек потребляет марихуаны, тем выше вероятность, что он окажется пьяницей. Возможно, однако, что на самом деле причинной связи между этими двумя параметрами нет — просто существует зависимость между потреблением наркотиков вообще и личностью некоторых молодых людей, которые прибегают к наркотикам, чтобы забыть о своих проблемах.

Интерпретация связи между двумя переменными очень часто зависит также от смысла, который вкладывают в используемые термины. Это безусловно относится к понятию «ума». Можно ли, например, утверждать, что «чем данный школьник умнее, тем больше у него шансов достичь блестящих успехов в учении»? Это верно лишь в том случае, если под «умом» имеется в виду совокупность качеств, которых требует школа, где особое значение имеет дисциплинированность (см. документ 9.2). Прекрасным примером, противоречащим приведенному утверждению, служит Эйнштейн, который подростком с трудом адаптировался к школьной системе.

В некоторых классических исследованиях, например в работе Трайона (Tryon) (см. документ 3.5), методы описанного выше типа уже использовались для выяснения зависимости между наследственностью, умственными способностями и приобретением новых навыков или знаний.

Экспериментальный метод

Недостатки корреляционного анализа связаны с тем, что он позволяет лишь констатировать наличие какой-то связи между теми или иными параметрами, но не может доказать, что эта связь представляет собой причинно-следственную зависимость.

Наиболее эффективный способ выявления такой зависимости — вмешательство с целью установить, как наличие или отсутствие одного из факторов влияет на другой фактор. Именно такого рода вмешательство и составляет суть экспериментального метода.

Для того чтобы лучше понять, как производится такое вмешательство, проследим шаг за шагом действия экспериментатора, изучающего влияние наркотика на поведение.

Допустим, вы прочитали сообщение, в котором утверждается, что вдыхание марихуаны оказывает в зависимости от дозы различное воздействие на организм (вызывает учащение пульса, повышает артериальное давление, нарушает координацию движений и перцептивные функции и т. п.). Вы решаете проверить в лаборатории воздействие наркотика на координацию движений у испытуемых, впервые пробующих марихуану. При этом вы исходите из простой гипотезы: у тех, кто никогда не курил марихуану, после вдыхания дозы X время реакции будет более продолжительным, а движения менее точными.

В вашем распоряжении имеется вычислительная машина, на которой запрограммирована «электронная» игра; цель игры состоит в уничтожении ракет, появляющихся в разных участках экрана с нерегулярными интервалами. Это в сущности испытание точности движений, требующее очень быстрой реакции. Для того чтобы полученные данные были максимально объективными, машина сама считывает и закладывает в память различные промежутки времени между появлением на экране ракеты и «выстрелом» испытуемого; она же регистрирует попадания и промахи, а также выдаёт окончательную оценку, вычисленную исходя из всех этих элементов.