Metode de cercetare in psihologie - Metoda experimentala

Metoda experimentala

Planul temei

1. Definirea metodei experimentale
2. Variabilele experimentale
3. Clasificarea experimentelor
4. Planurile experimentale
5. Analiza statistica a datelor

1. Definirea metodei experimentale

Cercetarea experimentala este o abordare stiintifica a realitatii cu scopul stabilirii unei relatii de tip cauza-efect intre doua fenomene observabile si masurabile. Cercetatorul isi propune sa stabileasca aceasta relatie pastrand unele conditii nemodificate, controlate si variind altele, in functie de ipotezele formulate. Datorita rigurozitatii sale, experimentul este considerat prototipul metodelor de cercetare stiintifica (Deaux si Wrightsman, 1988; Christensen, 2001). Experimentul este, asadar, o metoda de cercetare stiintifica a relatiilor dintre diverse fenomene intr-un cadru strict controlat, bazata pe modificarea unor factori si mentinerea constanta a altora.

Cea mai importanta caracteristica a experimentarii este aceea de a fi o metoda predictiva. Prin aceasta, cercetatorul poate indica cu siguranta ca, in anumite conditii, un fenomen se va intampla cu regularitate. Pentru atingerea acestui scop, este necesar ca predictia respectiva sa fie testabila, adica sa existe posibilitatea practica de manipulare a conditiilor de derulare a fenomenelor studiate si de observare a lor (Myers si Hensen, 1997).

In esenta, experimentul psihologic presupune masurarea comportamentului uman in cel putin doua situatii in care s-au montat conditii diferite de manifestare. Schimbarea comportamentala observata, asadar diferenta dintre cele doua masurari, sta la baza confirmarii sau infirmarii ipotezelor formulate. Notiunile de "variabila" si "plan experimental", ca si distinctia experiment - cvasi-experiment, sunt fundamentale in acest tip de cercetare.

2. Variabilele experimentale

In psihologie, prin termenul variabila se desemneaza o anumita proprietate (caracteristica fizica sau sociala) masurabila a unui obiect sau fenomen care poate lua doua sau mai multe valori situate de-a lungul unui continuum psihologic (McBurney, 1994, Frankfort-Nachmias si Nachmias, 1996, Nation, 1997). In general, trei tipuri de variabile sunt invocate in cercetarea stiintifica: independente, dependente si de control.

2.1. Variabile independente

Variabila independenta este un factor experimental considerat responsabil de variatiile unui comportament si care este manipulat de experimentator. Manipularea variabilei independente permite sa se studieze impactul acesteia asupra unor comportamente ale subiectilor. In practica cercetarii, se vorbeste de nivel al variabilei, adica valoarea pe care experimentatorul o da acestei variabile. Dupa Myers si Hensen (1997), variabilele independente sunt de trei categorii: de mediu, de sarcina si de personalitate. Variabilele de mediu se refera la aspecte ale mediului fizic care sunt modificate de cercetator in cadrul experimentului. De exemplu, iluminarea (puternica, medie, slaba), zgomotul (intens, redus), temperatura camerei (ridicata, medie, scazuta) etc. sunt variabile de mediu. Variabilele de sarcina sunt cele care corespund unor variatii ale sarcinilor experimentale. De exemplu, se poate varia complexitatea sarcinii (simpla, complexa), nivelul intelegerii (silabe cu sens, silabe fara sens), prezentarea materialului (auditiv, vizual) etc. Variabilele de personalitate si sociale sunt cele referitoare la varsta, trasaturi de personalitate, gen biologic, apartenenta sociala, etnica si religioasa etc. Acest tip de variabila este mai frecvent utilizata in studiilor cvasi-experimentale. Practic, cercetatorul nu manipuleaza variabila, ci selecteaza anumite valori ale acesteia care vor utilizate in cercetare. In stransa legatura cu variabilele independente se afla notiunea de conditie experimentala. Conditia experimentala este modul particular in care este tratat un grup de subiecti.

2.2. Variabile dependente

Variabila dependenta este rezultatul manipularii variabilei independente. Din perspectiva relatiei stimul-raspuns, variabila independenta ar fi stimulul, iar cea dependenta raspunsul (Nation, 1997). Ea este ceea ce de fapt observa si masoara cercetatorul si exprima, in mod matematic, comportamentele subiectilor. Dupa Nation (1997), exista mai multe tipuri de variabile dependente: comportamentale, cognitive si biologice. Variabilele dependente biologice se refera la masurari obtinute prin inregistrari fiziologice cu privire la morfologia sau fiziologia organismului. Pot fi date referitoare la presiunea sanguina, undele cerebrale, ritmul cardiac, rezistenta galvanica a pielii, temperatura corpului etc. Variabilele dependente comportamentale sunt observabile empiric si direct masurabile. Ele se refera la cele mai variate comportamente ale subiectilor, cum ar fi viteza de reactie la anumiti stimuli, recunoasterea unor semne sau silabe, aprecierea unor distante etc. Prin colectarea acestor raspunsuri, experimentatorul poate stabili o legatura directa intre manipularea experimentala si manifestarea unui comportament. Variabilele dependente cognitive au in vedere manifestari ale subiectului care pot fi doar indirect masurate, cum ar fi cele legate de gandire, rezolvare de probleme, rationament etc. Prin masurarea acestor variabile se pot infera explicatii privitoare la procesele cognitive neobservabile in mod direct.

2.3. Variabile de control

In cercetarea experimentala, se utilizeaza termenul de variabila de control pentru a desemna variabila al carei efect vrem sa-l controlam sau sa-l eliminam (Punch, 1998). Se verifica astfel certitudinea relatiei dintre variabila independenta si cea dependenta, altfel spus, efectul obtinut sa nu fie explicat prin prezenta altei variabile decat cea independenta (Frankfort-Nachmias si Nachmias, 1996). Practic, daca influenta altor variabile este controlata sau eliminata, iar valoarea variabilei dependente se mentine, atunci relatia cauza-efect (variabila independenta-variabila dependenta) este una adevarata. In general, ne propunem sa controlam acele variabile pentru care exista suspiciunea ca ar influenta rezultatele cercetarii.

2.4. Alte tipologii

Variabilele pot fi clasificate si dupa alte criterii. O distinctie se face intre variabilele discrete si cele continui (Christensen, 2001). Variabilele discrete se prezinta in unitati sau categorii. De exemplu, sexul, numarul de copii din familie, prezenta sau absenta unui stimul etc. Variabilele continui sunt cele ale caror valori se exprima de-a lungului unui continuum, de numere intregi si fractionate, teoretic fara posibilitatea stoparii fractionarii. De exemplu, putem masura timpul de latenta in secunde, dar aparate mai perfectionate pot masura in zecimi de secunda, sutimi, miimi etc. Practic, nu exista decat o limitare a perceptiei si a aparatelor noastre.

Din perspectiva nivelurilor masurarii, se disting doua tipuri de variabile dependente: calitative (categoriale) si cantitative (numerice). Cele categoriale variaza ca tip si corespund nivelului nominal de masurare: sex (masculin si feminin), religie (ortodox, catolic, protestant), mediu de provenienta (rural, urban) etc. Variabilele cantitative apartin nivelurilor ordinal si de interval de masurare. Astfel, atitudinea fata de un partid politic (masurare pe o scala in mai multe trepte, de la acord total pana la dezacord total), timpul de latenta, temperatura, numarul de silabe reproduse, distanta apreciata etc. sunt cateva exemple de astfel de variabile. In practica, exista o suprapunere a intelesului variabilelor calitative peste cel al variabilelor discrete precum si a celor cantitative peste cele continui. De aceea, unii autori le trateaza ca similare (Punch, 1998).

Punch (1998) considera ca adesea, in terminologia metodologica, se intalnesc substitute ale denumirilor celor doua tipuri de variabile principale. Astfel, pentru variabila independenta se mai utilizeaza termeni precum factor, cauza, variabila explicativa sau predictiva. Pentru variabila dependenta se mai folosesc si termenii efect, masurare sau rezultat experimental. Insa cele mai raspandite sunt denumirile de variabila independenta si dependenta, valabile pentru oricare tip de cercetare, experimentala sau non-experimentala.

3. Clasificarea experimentelor

1. Experimente si cvasi-experimente

Din perspectiva controlului variabilelor si deci a preciziei datelor obtinute, se face distinctia intre experimente si cvasi-experimente. Experimentele sunt proceduri de cercetare in care experimentatorul are un control ridicat asupra tuturor aspectelor implicate si, prin urmare, posibilitatea tragerii unor concluzii indubitabile asupra cauzelor unui fenomen psihologic (McBurney, 1994). Aceasta presupune manipularea variabilelor independente in conformitate cu ipotezele cercetarii, repartizarea randomizata a subiectilor in conditiile experimentale si controlul deplin al variabilelor implicate in studiu.

Cvasi-experimentele sunt proceduri stiintifice in care cercetatorul exercita un control mai slab asupra derularii cercetarii. Daca in experimente se manipuleaza variabila, in cvasi-experimente se observa manifestarea variabilei. Cu alte cuvinte, daca intr-un experiment putem creste sau scadea gradul de manifestare al unei variabile, obtinand astfel diverse variatii, intr-un cvasi-experiment trebuie sa ne multumim cu ceea ce natura ne poate pune la dispozitie. De asemenea, pentru cvasi-experimente se selecteaza subiectii din grupuri pre-existente. Cvasi-experimentele mai sunt denumite si ex post facto, tocmai datorita faptului ca dispunem de grupuri deja formate (McBurney, 1994). De exemplu, daca ne propunem sa studiem efectele recompensei in invatare la copiii de o anumita varsta, vom organiza un experiment in care vom putea varia tipul de recompensa (mare, mica), materialul invatarii (scris, imagistic) si vom repartiza subiectii intr-o maniera randomizata. Dar daca ne intereseaza diferentele de sex in perceptia culorilor, la copii, vom organiza un cvasi-experiment deoarece nu putem crea noi insine categoriile de sex, ci trebuie sa selectam subiectii din grupurile pre-existente.

2. Experimente de teren si experimente de laborator

Este ideal ca in laborator sa putem reproduce acele situatii naturale pe care vrem sa le studiem. Din pacate, ceea ce castigam pe de o parte (prin controlul conditiilor experimentale) pierdem pe de alta (scaderea validitatii externe). Alain, Pelletier si Boivin (2000) fac o comparatie intre cele doua tipuri, luand in calcul avantajele si dezavantajele, asa cum se poate vedea in tabelul urmator:

4. Planurile experimentale

Un plan experimental reflecta structura generala a unui experiment (variabile, conditii experimentale) si nu da detalii despre modul de desfasurare, ipoteze etc. Sunt mai multe elemente implicate in clasificarea planurilor experimentale: numarul variabilelor independente, numarul conditiilor experimentale date de nivelurile variabilelor independente si utilizarea unui singur grup (comparatii in cadrul aceluiasi grup) sau a mai multor grupuri (comparatii intre ele) (Christensen, 2001). In forma sa cea mai simpla, experimentul presupune efectuarea a doua masurari: una inaintea manipularii experimentale, iar cealalta dupa aceasta. Diferenta dintre prima masurare (pre-testare) si a doua masurare (post-testare) reflecta efectul variabilei independente (Frankfort-Nachmias si Nachmias, 1996). Deseori, in cercetarea experimentala se utilizeaza un grup de control (uneori numit si "grup martor"). Aceasta optiune s-a conturat in metoda experimentala incepand cu anul 1910 si defineste acel grup de subiecti care este supus starii nule a variabilei independente (nu trece prin tratamentul sau interventia experimentala) (Rateau, 2004). Grupul de control serveste la atingerea a doua obiective. Pe de o parte, el este utilizat ca sursa de comparare, iar pe de alta parte ca modalitate de control pentru variabilele implicate in experiment.

Desi am intitulat aceasta sectiune "planuri experimentale", vom trata aici si alte categorii de planuri de cercetare care nu fac propriu-zis parte din aceasta categorie, cum ar fi planurile non-experimentale.

A. Planuri non-experimentale

Sunt planuri mai putin riguroase, utilizate in fazele de inceput ale cercetarii (Delhomme si Meyer, 1997) sau in situatii in care nu avem posibilitatea manipularii variabilei independente. Sunt doua criterii implicate in aceasta clasificare: numarul grupurilor (un singur grup sau doua grupuri) si momentul (sau momentele) masurarii (posttest sau pretest-posttest).

a. Planul cu un singur grup posttest

Este un plan foarte simplu in care raspunsurile subiectilor unui grup sunt colectate dupa o interventie a cercetatorului. De exemplu, niste subiecti pot urma un curs de perfectionare a unei deprinderi si apoi se masoara performanta pentru a se vedea eficienta metodei si nivelul atins de participanti. Aceasta modalitate este imprecisa, deoarece nu permite o comparatie intre nivelul de plecare al subiectilor si cel atins dupa interventia experimentala. De asemenea, o alta limita este data de faptul ca nu se manipuleaza variabila independenta.

Schema de mai jos reda un astfel de plan:

Un alt exemplu, ar fi o situatie in care intr-o firma se doreste imbunatatirea climatului psiho-social. Se poate apela la serviciile unui psiholog, specialist in psihologia muncii si resurse umane, care sa introduca un program de imbunatatire a relatiilor manageriale, profesionale, sociale din interiorul respectivei firme. Dupa terminarea acelui program, psihologul va evalua efectele interventiei sale. El va face o apreciere aproximativa, deoarece nu are o evaluare initiala, care prin comparatie (diferenta) ar fi condus la o estimare mai obiectiva a eficientei programului sau.

b. Planul cu un singur grup pretest - posttest

Pentru a inlatura neajunsul de mai sus, se impune o masurare inainte si dupa interventia experimentala. In aceasta situatie, comparatia este posibila. De exemplu, efectele unui nou medicament pot fi evaluate daca se realizeaza o masurare a functiilor biologice ale unui grup de subiecti inainte si dupa administrarea respectivului medicament. Diferenta dintre cele doua masurari indica efectul interventiei cercetatorilor.

GRUP (posttest)

Interventie (sau tratament)

c. Planul cu doua grupuri posttest

Sunt comparate doua grupuri de participanti, un grup care trece printr-o interventie experimentala si un grup de control. Masurarea se face la ambele grupuri dupa ce unul dintre ele a trecut prin interventia experimentala, dar fara a exista o evaluare initiala a ambelor grupuri. De exemplu, se aplica un program experimental de imbunatatire a performantei scolare la o clasa de elevi. Pentru evaluarea rezultatelor se alege o alta clasa cu caracteristici echivalente (acelasi an, aproximativ aceeasi distributie pe sexe) si se compara performantele scolare ale celor doua clase. Situatia este exprimata in schema urmatoare.

Este un plan mai rar utilizat, deoarece implicarea inca a unui grup reclama o evaluare initiala a ambelor grupuri, asa cum se poate observa in planul urmator. Sunt insa situatii in care acest lucru nu este posibil si atunci un cercetator recurge la o astfel de modalitate, mai putin precisa.

d. Planul cu doua grupuri pretest - posttest

Diferenta fata de planul anterior consta in faptul ca ambele grupuri trec printr-o evaluare initiala (pretest) si una finala (posttest).

Daca reluam exemplul de mai sus, cu cresterea performantei scolare, constatam ca pentru o mai mare precizie a evaluarii, este foarte utila o masurare anterioara a ambelor grupuri. Astfel, vor fi luate doua clase de elevi, care vor fi evaluate initial sub aspectul performantei scolare. Apoi, o clasa va trece prin programul de interventie, in timp ce cealalta nu. Dupa terminarea programului se va masura din nou performantele celor doua clase. Diferenta va constitui efectul interventiei cercetatorilor. Acest plan este mai avansat si se aseamana cu unul experimental veritabil, cu diferenta fata de acesta ca subiectii nu sunt selectati aleatoriu, ci sunt luati din grupuri (clase) pre-existente.

In concluzie, planurile non-experimentale nu permit o manipulare si un control riguros al variabilelor si, prin urmare nici o testare foarte precisa a relatiei cauzale intre variabila independenta si cea dependenta. Astfel de planuri sunt frecvent intalnite in psihopatologie, psihologia educatiei, psihologia copilului, acolo unde variabilele "sunt puternic ancorate in istoria participantilor (apartenente culturale sau socio-economice, credinte etc.)" (Delhomme si Meyer, 1997). Sunt planuri care recurg la grupuri deja existente, etichetandu-se sau invocandu-se o variabila independenta. Participantii nu pot fi distribuiti aleatoriu in conditiile experimentale.

B. Planuri experimentale veritabile

In acest tip de planuri, principala sarcina a experimentatorului este repartizarea randomizata a subiectilor in grupuri, astfel incat sa existe o buna echivalare a lor. De regula, planurile experimentale cu doua sau mai multe grupuri sunt clasificate in doua categorii: planuri cu o singura variabila independenta si planuri cu doua sau mai multe variabile independente (planuri factoriale).

I. Planuri experimentale cu o singura variabila independenta

I.1. Planuri experimentale cu o singura variabila independenta si grupuri independente

a. Planuri posttest cu subiecti repartizati aleatoriu si cu grup de control

Se compara doua grupuri echivalate in prealabil, in care subiectii sunt selectati aleatoriu. Unul dintre grupuri trece prin interventia experimentala. Schema clasica este urmatoarea:

Astfel de planuri se folosesc in cercetarile asupra timpilor de reactie, efectelor unor substante asupra parametrilor psiho-fiziologici ai organismului uman etc.

b. Planuri pretest-posttest cu subiecti repartizati aleatoriu si cu grup de control

Spre deosebire de planul anterior, aici se recurge la o echivalare mai precisa, deoarece se realizeaza o dubla masurare, pretest si posttest. Exista un grup experimental, grupul A, (subiectii aflati in conditia experimentala, supusi manipularii, tratamentului experimental) si a unui grup de control, grupul B (subiecti aflati in conditia de control, care nu trec prin manipularea experimentala). Practic, pentru acestia din urma variabila independenta ramane neschimbata si cercetatorul masoara variabila dependenta, in afara oricarei influente. Diferenta de masurare este clar rezultatul manipularii experimentale, relatia stabilita este una de tip cauza-efect fara dubii. Schema de mai jos infatiseaza acest plan experimental:

Pentru a ilustra importanta masurarii (in ambele situatii, pretest si posttest), Babbie (2001) propune schema urmatoare:

c. Planuri pretest-posttest cu subiecti repartizati aleatoriu si mai multe grupuri (between subject's design)

Sunt selectate aleatoriu mai multe grupuri de participanti (de la A la n) si se realizeaza o masurare pretest. Grupurile sunt apoi supuse unor tratamente experimentale diferite (corespunzatoare mai multor niveluri ale variabilei independente) si, in final, se realizeaza comparatii, dupa posttest, intre ele. Diferentele astfel obtinute pot fi atribuite cu certitudine manipularii experimentale.

De exemplu, intr-o cercetare privind impactul nivelului zgomotului asupra performantei in munca se pot selecta aleatoriu mai multe grupuri carora li se masoara performanta initiala. Grupurile sunt echivalate apoi se intervine experimental punand muncitorii sa lucreze la niveluri diferite de zgomot, un anumit timp, determinat, acelasi pentru toate grupurile. Ulterior, se masoara din nou performanta grupurilor respective si se compara rezultatele. Daca situatiile experimentale sunt bine controlate, atunci diferentele de performanta sunt cauzate de varierea intensitatii zgomotului.

Planul de acest tip poate fi redat prin schema de mai jos:

d. Planul lui Solomon cu o singura variabila independenta si patru grupuri de participanti

Se poate realiza o combinatie a planurilor precedente (planuri pretest-posttest cu grup de control si planuri posttest cu grup de control, adica variantele a si b).

Un cercetator poate recurge la o astfel de planificare experimentala atunci cand are suspiciunea ca aplicarea aceleiasi masurari (pretest si posttest) induce un efect de antrenament, in sensul in care se poate constata o familiarizare a subiectilor cu instrumentele da masurare. Acest plan are meritul de a controla acest efect, deoarece sunt comparate atat grupuri care au trecut prin pretest, cat si grupuri care nu au trecut prin aceasta masurare initiala.

I.2. Planuri experimentale cu o singura variabila independenta si grupuri dependente (corelate)

Se mai numesc si planuri cu masurari repetate. In cadrul acestor design-uri, aceiasi subiecti trec prin toate conditiile experimentale, existand un control total al echivalentei. Variabila independenta este manipulata de cercetator, iar grupul parcurge pe rand prin toate situatiile corespunzatoare nivelurilor variabilei independente, inclusiv situatia nula a acesteia. Avantajul mare este cel al numarului redus de subiecti, dar exista riscul unui efect de ordine (in cadrul probelor) sau a familiarizarii cu situatia. Pentru a evita, in primul caz, manifestarea acestui efect se recurge la contrabalansare (schimbarea ordinii probelor pentru jumatate dintre subiecti).

I.3. Planuri experimentale cu o singura variabila independenta si un singur subiect (single subject design)

Exista si o varianta a planului anterior, in care se utilizeaza un singur subiect. De exemplu, in testarea unor medicamente sau in cazul cercetarii vizand efectele unor psihoterapii, astfel de planuri sunt utile. Schema corespunde celei de mai sus.

II. Planuri cu doua sau mai multe variabile independente (planuri factoriale)

Aceste planuri sunt mult mai complexe, teoretic putand fi luate in calcul o multime de variabile independente, dar practic rar depasindu-se cifra de trei variabile. Planurile factoriale de tip 2 x 2 sunt cele mai simple si mai frecvent utilizate in practica experimentala. Se impart in trei categorii: planuri cu grupuri independente (between subjects designs), planuri cu masurari repetate (within subjects designs) si planuri mixte (mixed designs).

a. Planuri factoriale cu grupuri independente (between subjects designs)

Sa luam un exemplu, dupa Martin (1996), privind atingerea consensului in cadrul discutiilor de grup. Una dintre variabilele independente poate fi lider, cu doua niveluri: prezenta sau absenta din grup a unui lider desemnat. A doua variabila ar putea fi marimea grupului, avand si ea doua valori: 3 si 6 membri. Acest plan experimental este unul de forma 2 x 2, cu patru grupuri.

Planul poate fi transformat usor intr-unul de tip 2 x 4, daca ne propunem sa surprindem manifestarea a inca doua niveluri ale variabilei marimea grupului (9 si 12 de membri). In experimentul astfel modificat este nevoie de 8 grupuri.

Dupa cum se observa, pana acum am dispus de doua variabile independente. Mai putem introduce si o a treia variabila independenta, sexul participantilor. Daca ne intereseaza trei categorii de grupuri din perspectiva acestei variabile (feminin, masculin si mixt), atunci vom concepe un plan experimental de tip 2 x 3 x 4 (24 de grupuri), ca in schema de mai jos.

Sigur, cu cat marim numarul de variabile, cu atat avem nevoie de mai multi subiecti si de modele tot mai complexe de prelucrare a datelor. Studiul interactiunii dintre variabile este avantajul major al montarii experimentelor cu planuri factoriale.

b. Planuri factoriale cu masurari repetate (within subjects designs)

Este vorba de un plan de experimentare care utilizeaza un singur grup. Grupul de studiu este trecut prin cel putin patru conditii experimentale (corespunzatoare la cel putin doua variabile independente). Fata de dezavantajele expuse la planurile cu masurari repetate si cu o singura variabila independenta, mai putem adauga si alte neajunsuri: pierderea pe parcurs a subiectilor si oboseala acestora (Robert, 1988).

Un exemplu este experimentul descris de Michele Robert privitor la copiii autisti care practica automutilarea. Se poate cerceta daca socurile electrice aplicate dupa aparitia comportamentului diminueaza intensitatea acestuia. Se variaza intensitatea unui soc electric (prima variabila independenta cu trei modalitati: slaba, medie si puternica) si numarul socurilor administrate (a doua variabila independenta cu doua niveluri: unul sau doua socuri). Dispunem de un plan factorial de tip 3 x 2, cu masurari repetate, in care ambele variabile sunt within subjects. Fiecare copil din lotul supus studiului a trecut prin cele 6 situatii experimentale (Robert, 1988).

c. Planuri factoriale mixte (mixed designs)

Se pot combina variabile between subjects cu cele within subjects. Rezultatul este un plan factorial combinat sau mixt. Putem avea mai multe variabile independente, dar pentru a discuta despre un design mixt trebuie sa dispunem in aceasta combinatie de cel putin o variabila independenta between subjects si cel putin una within subjects. Cel mai simplu plan de acest fel presupune combinarea a doua grupuri independente (variabila between) cu masurarea repetata, in doua conditii experimentale (variabila within).

Un exemplu este experimentul realizat de Perloff si Fetzer (1986), privitor la optimismul comparativ. Participantii la acest experiment au primit sarcina de a face evaluari pentru sine si pentru altii (variabila within). Tinta compararii prezenta 5 niveluri: persoana de acelasi sex, student la aceeasi scoala, cel mai apropiat prieten, cel mai apropiat prieten de aceeasi varsta si unul dintre parinti (variabila between). O jumatate dintre subiecti a facut evaluari pentru sine si apoi pentru altii, in timp ce cealalta jumatate a inceput cu evaluarile celorlalti si a incheiat cu cea proprie (variabila between).

D. Planuri incomplete

Se mai numesc si planuri de descompunere canonica incompleta (Sockeel si Anceaux, 2002). Sunt de doua feluri: planuri in patrate latine si planuri in patrate greco-latine.

a. Planuri in patrate latine

In momentul in care introducem o noua variabila independenta ridicam semnificativ numarul grupurilor experimentale, prin urmare controlul situatiei si prelucrarea datelor devin dificile. Pentru a evita aceste inconveniente s-au propus planurile in patrate latine, care sunt partiale, cu numar mai redus de conditii experimentale. De exemplu, intr-un experiment avem 3 variabile cu cate patru niveluri fiecare (4x4x4). Avem nevoie de nu mai putin de 64 de grupuri. Un astfel de plan poate fi redus la 16 conditii experimentale.

De exemplu, intr-o cercetare pe tema eficientei conducerii intreprinderii, ne propunem sa studiem relatiile dintre trei variabile independente: varsta subiectului (A, B, C, D unde A= 19-29 ani, B=30-39 ani, C=40-49 ani, D=50-59 ani), nivelul educatiei (1, 2, 3, 4 unde 1=studii gimnaziale, 2=studii profesionale, 3=studii liceale, 4=studii universitare) si tipul stilului de conducere (I, II, III, IV unde I=stimulativ, II=antrenorial, III=delegativ, IV=directiv). Planul va arata in felul urmator:

In tabelul de mai sus, se observa pe primul rand modalitatile variabilei stil de conducere, pe prima coloana modalitatile variabilei nivel al educatiei, iar in restul casutelor modalitatile celei de-a treia variabile, varsta subiectului.

b. Planuri in patrate greco-latine

Sunt planuri mai complexe, care merg la fel pe principiul reducerii conditiilor experimentale, utilizand patru variabile independente. Principiul este de a asocia unei litere latine una greceasca, intr-un plan experimental ca cel anterior. Literele grecesti asociale corespund modalitatilor a inca unei variabile independente. Planul permite, asadar, contrabalansarea a doua variabile independente (litera latina apare doar intr-o singura pereche cu cea greceasca). De exemplu, putem transforma planul anterior, reducand modalitatile variabilelor (cate trei la fiecare), dar suplimentand cu inca o variabila independenta, marimea grupului condus, cu trei niveluri (α =3 membri, β =6 membri, γ=9 membri). Noua schema va arata asa:

5. Analiza statistica a datelor

Asa cum precizam anterior, esentiala in cercetarea experimentala este analiza comparativa a datelor. Fiecarui design experimental ii corespunde un anumit model de analiza a datelor, centrat pe testele de semnificatie. Alegerea unui astfel de test trebuie sa tina cont de cateva aspecte: nivelul masurarii variabilei dependente, numarul variabilelor independente si numarul conditiilor experimentale. Prezentam in continuare doua tabele care indica alegerea testului de semnificatie in cazul design-urilor cu una si doua variabile independente.

Selectia testelor statistice in experimentul cu o singura variabila independenta

(dupa A. Myers & C. Hansen, 1997)

Selectia testelor statistice in experimentul cu doua variabile independente

(dupa A. Myers & C. Hansen, 1997)