Psicología experimental: apuntes de conferencias. Tutorial: Planificación de un experimento Planificar un experimento es necesario para

El diseño experimental es un producto de nuestro tiempo, pero sus orígenes se pierden en la noche de los tiempos.

Los orígenes de la planificación experimental se remontan a la antigüedad y están asociados con el misticismo numérico, las profecías y las supersticiones.

En realidad, no se trata de planificar un experimento físico, sino de planificar un experimento numérico, es decir, disposición de los números de manera que se cumplan ciertas condiciones estrictas, por ejemplo, la igualdad de las sumas a lo largo de las filas, columnas y diagonales de una tabla cuadrada, cuyas celdas están llenas de números de la serie natural.

Estas condiciones se cumplen en los cuadrados mágicos, que aparentemente tienen primacía en la planificación del experimento.

Según una leyenda, alrededor del 2200 a.C. El emperador chino Yu realizó cálculos místicos utilizando un cuadrado mágico, que estaba representado en el caparazón de una tortuga divina.

Plaza del Emperador Yu

Las celdas de este cuadrado están llenas de números del 1 al 9, y la suma de los números en filas, columnas y diagonales principales es 15.

En 1514, el artista alemán Alberto Durero representó un cuadrado mágico en la esquina derecha de su famosa alegoría grabada “Melancolía”. Los dos números en la fila horizontal inferior (A5 y 14) representan el año en que se realizó el grabado. Se trataba de una especie de “aplicación” del cuadrado mágico.

Plaza Durero

Durante varios siglos, la construcción de cuadrados mágicos ocupó la mente de matemáticos indios, árabes, alemanes y franceses.

Actualmente, los cuadrados mágicos se utilizan al planificar un experimento en condiciones de deriva lineal, al planificar cálculos económicos y preparar raciones de alimentos, en la teoría de la codificación, etc.

La construcción de cuadrados mágicos es una tarea de análisis combinatorio, cuyos fundamentos, en su comprensión moderna, fueron sentados por G. Leibniz. No sólo examinó y resolvió problemas combinatorios básicos, sino que también señaló la gran aplicación práctica del análisis combinatorio: a la codificación y decodificación, a los juegos y la estadística, a la lógica de los inventos y a la lógica de la geometría, al arte de la guerra, a la gramática. , medicina, derecho, tecnología, etc. combinaciones de observaciones. La última área de aplicación es la más cercana al diseño experimental.

Uno de los problemas combinatorios, que está directamente relacionado con la planificación de un experimento, fue estudiado por el famoso matemático de San Petersburgo L. Euler. En 1779 propuso el problema de los 36 oficiales como una especie de curiosidad matemática.

Planteó la pregunta de si era posible seleccionar 36 oficiales de 6 rangos de 6 regimientos, un oficial de cada rango de cada regimiento, y disponerlos en un cuadrado de modo que en cada fila y en cada rango hubiera un oficial de cada rango y uno de cada regimiento. El problema equivale a construir cuadrados ortogonales pareados de 6x6. Resultó que este problema no se puede resolver. Euler sugirió que no existe un par de cuadrados ortogonales de orden n=1 (mod 4).

Muchos matemáticos estudiaron posteriormente el problema de Euler, en particular, y los cuadrados latinos en general, pero casi ninguno pensó en la aplicación práctica de los cuadrados latinos.

Actualmente, los cuadrados latinos son uno de los métodos más populares para limitar la aleatorización en presencia de fuentes de falta de homogeneidad de tipo discreto en el diseño experimental. Agrupar los elementos de un cuadrado latino, por sus propiedades (cada elemento aparece una y solo una vez en cada fila y en cada columna del cuadrado), permite proteger los efectos principales de la influencia de la fuente de heterogeneidades. Los cuadrados latinos también se utilizan ampliamente como medio para reducir la enumeración en problemas combinatorios.

La aparición de métodos estadísticos modernos de planificación de experimentos está asociada con el nombre de R. Fisher.

En 1918 inició su famosa serie de trabajos en la Estación Agrobiológica de Rochemsted en Inglaterra. En 1935 apareció su monografía “Diseño de experimentos”, que dio nombre a toda la dirección.

Entre los métodos de planificación, el primero fue el análisis de varianza (por cierto, Fisher también acuñó el término “varianza”). Fisher creó la base de este método al describir clasificaciones ANOVA completas (experimentos univariados y multivariados) y clasificaciones ANOVA parciales sin restricción y con restricción de aleatorización. Al mismo tiempo, hizo un amplio uso de cuadrados latinos y diagramas de flujo. Junto con F. Yates describió sus propiedades estadísticas. En 1942, A. Kishen consideró la planificación utilizando cubos latinos, lo que supuso un desarrollo posterior de la teoría de los cuadrados latinos.

Luego, R. Fischer publicó de forma independiente información sobre cubos e hipercubos hipergrecolatinos ortogonales. Poco después (1946-1947) R. Rao examinó sus propiedades combinatorias. Los trabajos de X. Mann A947-1950 están dedicados a un mayor desarrollo de la teoría de los cuadrados latinos.

La investigación de R. Fischer, realizada en relación con el trabajo en agrobiología, marca el comienzo de la primera etapa en el desarrollo de métodos de diseño experimental. Fisher desarrolló el método de planificación factorial. Yeggs propuso un esquema computacional simple para este método. La planificación factorial se ha generalizado. Una característica de un experimento factorial completo es la necesidad de realizar una gran cantidad de experimentos a la vez.

En 1945, D. Finney introdujo réplicas fraccionarias del experimento factorial. Esto permitió una fuerte reducción del número de experimentos y allanó el camino para aplicaciones de planificación técnica. Otra posibilidad de reducir el número requerido de experimentos la mostraron en 1946 R. Plackett y D. Berman, quienes introdujeron diseños factoriales saturados.

En 1951, el trabajo de los científicos estadounidenses J. Box y K. Wilson inició una nueva etapa en el desarrollo de la planificación experimental.

Este trabajo resume los anteriores. Formuló claramente y llevó a recomendaciones prácticas la idea de la determinación experimental secuencial de las condiciones óptimas para llevar a cabo procesos utilizando la estimación de coeficientes de expansión de la ley de potencias utilizando el método de mínimos cuadrados, el movimiento a lo largo de un gradiente y la búsqueda de un polinomio de interpolación (potencia serie) en la región del extremo de la función de respuesta (región “casi estacionaria”).

En 1954-1955 J. Box, y luego J. Box y P. Yule demostraron que el diseño experimental se puede utilizar en el estudio de los mecanismos fisicoquímicos de los procesos si se plantean a priori una o más hipótesis posibles. Aquí, el diseño experimental se cruzó con estudios de cinética química. Es interesante observar que la cinética puede considerarse como un método para describir un proceso utilizando ecuaciones diferenciales, cuyas tradiciones se remontan a I. Newton. La descripción de un proceso mediante ecuaciones diferenciales, denominadas deterministas, suele contrastarse con los modelos estadísticos.

Box y J. Hunter formularon el principio de rotabilidad para describir el campo "casi estacionario", que ahora se está convirtiendo en una rama importante de la teoría del diseño experimental. La misma obra muestra la posibilidad de planificación con partición en bloques ortogonales, previamente indicada de forma independiente por De Baun.

Un desarrollo posterior de esta idea fue la planificación, ortogonal a la deriva incontrolada del tiempo, que debe considerarse un descubrimiento importante en la tecnología experimental: un aumento significativo en las capacidades del experimentador.

Un experimento psicológico comienza con instrucciones, o más precisamente, con el establecimiento de determinadas relaciones entre el sujeto y el experimentador. Otra tarea a la que se enfrenta el investigador es el muestreo: con quién debe realizarse el experimento para que sus resultados puedan considerarse fiables. El final del experimento es procesar sus resultados, interpretar los datos obtenidos y presentarlos a la comunidad psicológica.

El concepto de control se utiliza en la ciencia en dos sentidos diferentes, algo interrelacionados.

El segundo significado dado a la palabra control se refiere a la exclusión de los efectos de las variables elegidas por el investigador en experimentos u observaciones realizadas en condiciones creadas artificialmente, es decir. su influencia está “controlada”. La eliminación de la variación en las variables controladas permite evaluar más eficazmente la influencia de otra variable, llamada. independiente, de la variable medida o dependiente. Esta exclusión de fuentes extrañas de variación permite al investigador reducir la incertidumbre que acompaña a las condiciones naturales, que oscurece la imagen de las relaciones causa-efecto, etc. obtener datos más precisos.

La variable se puede controlar de dos maneras. maneras. El método más simple es mantener constante la variable controlada en todas las condiciones o grupos de sujetos; un ejemplo sería eliminar la variación de género utilizando solo hombres o solo mujeres como sujetos. Con el segundo método se permite cierta influencia de la variable controlada, pero se intenta mantenerla en el mismo nivel en todas las condiciones o en todos los grupos de sujetos; resp. Un ejemplo es la participación de un número igual de hombres y mujeres en cada uno de los grupos que participan en el experimento.

Controlar variables críticas no siempre es fácil o incluso posible. Un ejemplo aquí sería la astronomía. Por supuesto, no es posible manipular el movimiento de estrellas y planetas u otros cuerpos celestes, lo que permitiría tener las observaciones bajo control total. Sin embargo, es posible planificar las observaciones con anticipación para tener en cuenta de antemano la aparición de ciertos eventos naturales, los llamados. experimentos naturales - y así lograr un cierto grado de control en las observaciones.

El diseño experimental surgió en la década de 1920 por la necesidad de eliminar o al menos reducir los errores sistemáticos en la investigación agrícola mediante la aleatorización de condiciones experimentales. El procedimiento de planificación tenía como objetivo no sólo reducir la varianza de los parámetros estimados, sino también la aleatorización con respecto a variables concomitantes, que cambian espontáneamente y no controladas. Como resultado, logramos deshacernos del sesgo en las estimaciones.

Desde 1918, R. Fisher inició su famosa serie de trabajos en la Estación Agrobiológica de Rochemsted en Inglaterra. En 1935 apareció su monografía “Diseño de experimentos”, que dio nombre a toda la dirección. En 1942, A. Kishen pensó en planificar un experimento con cubos latinos, que suponía un desarrollo posterior de la teoría de los cuadrados latinos. Luego, R. Fischer publicó de forma independiente información sobre cubos e hipercubos hipergrecolatinos ortogonales. Poco después, en 1946, R. Rao examinó sus propiedades combinatorias. Los trabajos de H. Mann (1947-1950) están dedicados a un mayor desarrollo de la teoría de los cuadrados latinos.

El primer estudio matemático en profundidad del diagrama de bloques fue realizado por R. Bose en 1939. Primero, se desarrolló la teoría de los planos de bloques incompletos equilibrados (diagramas BIB). Luego, R. Bose, K. Ner y R. Rao generalizaron estos planes y desarrollaron la teoría de los diseños de bloques incompletos parcialmente equilibrados (esquemas PBIB). Desde entonces, el estudio de los diagramas de flujo ha recibido gran atención tanto por parte de especialistas en planificación experimental (F. Yates, G. Cox, V. Cochran, W. Federer, K. Gulden, O. Kempthorn y otros) como de especialistas en combinatoria. análisis (Bose, F. Shimamoto, V. Clatsworthy, S. Shrikhande, A. Hoffman, etc.).

La investigación de R. Fischer marca el comienzo de la primera etapa en el desarrollo de métodos de diseño experimental. Fisher desarrolló el método de planificación factorial. Yates propuso un esquema computacional simple para este método. La planificación factorial se ha generalizado. Una característica de un experimento factorial es la necesidad de realizar una gran cantidad de experimentos a la vez.

En 1945, D. Finney introdujo réplicas fraccionarias del experimento factorial. Esto redujo el número de experimentos y allanó el camino para aplicaciones de planificación técnica. Otra posibilidad de reducir el número requerido de experimentos la mostraron en 1946 R. Plackett y D. Berman, quienes introdujeron diseños factoriales saturados.

G. Hotelling en 1941 propuso encontrar el extremo a partir de datos experimentales utilizando expansiones y gradientes de potencia. La siguiente etapa importante fue la introducción del principio de experimentación secuencial paso a paso. Este principio, expresado en 1947 por M. Friedman y L. Savage, permitió extenderlo a la determinación experimental del extremo: la iteración.

Para construir una teoría moderna de la planificación experimental faltaba un eslabón: la formalización del objeto de estudio. Este vínculo apareció en 1947 después de que N. Wiener creara la teoría de la cibernética. El concepto cibernético de “caja negra” juega un papel importante en la planificación.

En 1951, el trabajo de los científicos estadounidenses J. Box y K. Wilson inició una nueva etapa en el desarrollo de la planificación experimental. Formuló y llevó a recomendaciones prácticas la idea de la determinación experimental secuencial de las condiciones óptimas para la realización de procesos mediante la estimación de coeficientes de expansión de potencia mediante el método de mínimos cuadrados, el movimiento a lo largo del gradiente y la búsqueda de un polinomio de interpolación en la región del Extremo de la función de respuesta (región casi estacionaria).

En 1954-1955 J. Box y luego P. Yule. Demostraron que la planificación experimental se puede utilizar en el estudio de procesos fisicoquímicos si se plantean a priori una o más hipótesis posibles. La dirección se desarrolló en los trabajos de N.P. Klepikov, S.N. Sokolov y V.V.

La tercera etapa en el desarrollo de la teoría del diseño experimental comenzó en 1957, cuando Box aplicó su método a la industria. Este método pasó a denominarse “planificación evolutiva”. En 1958, G. Schiffe propuso un nuevo método de diseño experimental para estudiar diagramas de composición y propiedades fisicoquímicas llamado "red simple".

El desarrollo de la teoría de la planificación experimental en la URSS se refleja en los trabajos de V.V Nalimov, Yu.P. Adler, Yu.V Granovsky, E.V.

Etapas de la planificación del experimento.

Los métodos de planificación experimental permiten minimizar el número de pruebas necesarias, establecer un procedimiento racional y las condiciones para realizar investigaciones, según su tipo y la precisión requerida de los resultados. Si por alguna razón el número de pruebas ya es limitado, entonces los métodos proporcionan una estimación de la precisión con la que se obtendrán los resultados en este caso. Los métodos tienen en cuenta la naturaleza aleatoria de la dispersión de las propiedades de los objetos probados y las características del equipo utilizado. Se basan en los métodos de la teoría de la probabilidad y la estadística matemática.

La planificación de un experimento implica una serie de pasos.

1. Establecer el propósito del experimento.(definición de características, propiedades, etc.) y su tipo (definitivo, de control, comparativo, de investigación).

2. Aclaración de las condiciones experimentales.(equipo disponible o accesible, calendario de trabajo, recursos económicos, número y dotación de trabajadores, etc.). Seleccionar el tipo de pruebas (normales, aceleradas, acortadas en laboratorio, en banco, en sitio de pruebas, a escala real u operativas).

3. Identificación y selección de parámetros de entrada y salida. basado en la recopilación y análisis de información preliminar (a priori). Los parámetros de entrada (factores) pueden ser deterministas, es decir, registrados y controlables (según el observador), y aleatorios, es decir, registrados, pero incontrolables. Junto con ellos, el estado del objeto en estudio puede verse influenciado por parámetros no registrados e incontrolables, que introducen un error sistemático o aleatorio en los resultados de la medición. Se trata de errores en los equipos de medición, cambios en las propiedades del objeto en estudio durante el experimento, por ejemplo, por envejecimiento del material o su desgaste, exposición al personal, etc.

4. Establecer la precisión requerida de los resultados de las mediciones.(parámetros de salida), áreas de posibles cambios en los parámetros de entrada, aclaración de tipos de impactos. El tipo de muestras u objetos en estudio se selecciona teniendo en cuenta el grado de correspondencia con el producto real en cuanto a estado, estructura, forma, tamaño y otras características.

La designación del grado de precisión está influenciada por las condiciones de fabricación y funcionamiento del objeto en cuya creación se utilizarán estos datos experimentales. Las condiciones de fabricación, es decir, las capacidades de producción, limitan la mayor precisión que realmente se puede lograr. Las condiciones de funcionamiento, es decir, las condiciones para garantizar el funcionamiento normal de un objeto, determinan los requisitos mínimos de precisión.

La precisión de los datos experimentales también depende significativamente del volumen (número) de pruebas: cuantas más pruebas haya, mayor (en las mismas condiciones) será la confiabilidad de los resultados.

Para varios casos (con un pequeño número de factores y una ley conocida de su distribución), es posible calcular de antemano el número mínimo requerido de pruebas, cuya implementación permitirá obtener resultados con la precisión requerida.

0. Planificar y realizar un experimento.- número y orden de las pruebas, método de recopilación, almacenamiento y documentación de datos.

El orden de las pruebas es importante si los parámetros de entrada (factores) al estudiar el mismo objeto durante un experimento adquieren valores diferentes. Por ejemplo, al probar la fatiga con un cambio gradual en el nivel de carga, el límite de resistencia depende de la secuencia de carga, ya que el daño se acumula de manera diferente y, por lo tanto, habrá un valor diferente del límite de resistencia.

En varios casos, cuando los parámetros que funcionan sistemáticamente son difíciles de tener en cuenta y controlar, se convierten en aleatorios, previendo específicamente un orden aleatorio de prueba (aleatorización del experimento). Esto le permite aplicar métodos de la teoría matemática de la estadística al análisis de resultados.

El orden de las pruebas también es importante en el proceso de investigación exploratoria: dependiendo de la secuencia de acciones elegida durante la búsqueda experimental de la relación óptima de los parámetros de un objeto o de algún proceso, pueden ser necesarios más o menos experimentos. Estos problemas experimentales son similares a los problemas matemáticos de búsqueda numérica de soluciones óptimas. Los métodos mejor desarrollados son la búsqueda unidimensional (problemas de un solo factor y criterio), como el método de Fibonacci, el método de la sección áurea.

0. Procesamiento estadístico de resultados experimentales. construcción de un modelo matemático del comportamiento de las características en estudio.

La necesidad de procesamiento se debe al hecho de que el análisis selectivo de datos individuales, sin conexión con otros resultados, o su procesamiento incorrecto no sólo puede reducir el valor de las recomendaciones prácticas, sino también llevar a conclusiones erróneas. El procesamiento de resultados incluye:

· determinación del intervalo de confianza del valor promedio y dispersión (o desviación estándar) de los valores de los parámetros de salida (datos experimentales) para una confiabilidad estadística determinada;

· comprobar la ausencia de valores erróneos (valores atípicos), para excluir resultados cuestionables de análisis posteriores. Se lleva a cabo para cumplir con uno de los criterios especiales, cuya elección depende de la ley de distribución de la variable aleatoria y del tipo de valor atípico;

· comprobar la conformidad de los datos experimentales con la ley de distribución a priori previamente introducida. Dependiendo de esto, se confirma el plan experimental elegido y los métodos para procesar los resultados, y se especifica la elección del modelo matemático.

La construcción de un modelo matemático se lleva a cabo en los casos en que se deben obtener características cuantitativas de los parámetros de entrada y salida interrelacionados en estudio. Se trata de problemas de aproximación, es decir, de elección de una relación matemática que mejor se ajuste a los datos experimentales. Para estos fines se utilizan modelos de regresión, que se basan en la expansión de la función deseada en una serie con retención de uno (dependencia lineal, línea de regresión) o varios (dependencias no lineales) términos de la expansión (series de Fourier, Taylor). Un método para ajustar una línea de regresión es el método de mínimos cuadrados, ampliamente utilizado.

Para evaluar el grado de interconexión de factores o parámetros de salida, se lleva a cabo un análisis de correlación de los resultados de las pruebas. El coeficiente de correlación se utiliza como medida de interconexión: para variables aleatorias independientes o no linealmente dependientes es igual o cercano a cero, y su cercanía a la unidad indica la completa interconexión de las variables y la presencia de una dependencia lineal entre ellas.
Al procesar o utilizar datos experimentales presentados en forma tabular, surge la necesidad de obtener valores intermedios. Para ello, se utilizan métodos de interpolación lineal y no lineal (polinomial) (determinación de valores intermedios) y extrapolación (determinación de valores que se encuentran fuera del intervalo de cambio de datos).

0. Explicación de los resultados obtenidos. y formular recomendaciones para su uso, aclarando la metodología experimental.

La reducción de la intensidad del trabajo y el tiempo de prueba se logra mediante el uso de complejos experimentales automatizados. Un complejo de este tipo incluye bancos de pruebas con configuración automatizada de modos (le permite simular modos de funcionamiento reales), procesa automáticamente los resultados, realiza análisis estadísticos y documenta investigaciones. Pero la responsabilidad del ingeniero en estos estudios también es grande: los objetivos de prueba claramente definidos y una decisión tomada correctamente permiten encontrar con precisión el punto débil del producto, reducir el costo del ajuste y el proceso de diseño iterativo.

Crear un modelo es un acto necesario en el análisis y síntesis de sistemas complejos, pero está lejos de ser definitivo. Un modelo no es el objetivo de un investigador, sino sólo una herramienta para realizar investigaciones, una herramienta experimental. En los primeros temas revelamos completamente el aforismo: "Un modelo es un objeto y un medio de experimento".

El experimento debe ser informativo, es decir, debe proporcionar toda la información necesaria, que debe ser completa, precisa y fiable. Pero debe obtenerse de forma aceptable. Esto significa que el método debe satisfacer restricciones económicas, de tiempo y posiblemente de otro tipo. Esta contradicción se resuelve con la ayuda de un diseño experimental racional (óptimo).

La teoría del diseño experimental se desarrolló en los años sesenta del siglo XX gracias al trabajo del destacado matemático, biólogo y estadístico inglés Ronald Aylmer Fisher (1890-1962). Una de las primeras publicaciones nacionales: Fedorov V.V. Teoría del experimento óptimo. 1971 Algo más tarde surgió la teoría y la práctica de la planificación de experimentos de simulación, cuyos elementos se analizan en este tema.

4.1. La esencia y los objetivos de la planificación de experimentos.

Entonces, como ya sabemos, se crea un modelo para realizar experimentos con él. Supondremos que el experimento consiste en observaciones, y cada observación es de carreras (implementaciones) modelos.

Lo siguiente es más importante para organizar experimentos.

Un experimento informático con un modelo de simulación tiene ventajas sobre un experimento a gran escala en todos estos aspectos.

¿Qué es un experimento por computadora (máquina)?

experimento informático es el proceso de utilizar un modelo para obtener y analizar información de interés para el investigador sobre las propiedades del sistema modelado.

El experimento requiere mano de obra y tiempo y, por tanto, costes económicos. Cuanta más información queramos obtener de un experimento, más caro será.

El medio para lograr un compromiso aceptable entre el máximo de información y el mínimo gasto de recursos es un diseño experimental.

plan experimental define:

• la cantidad de computación en la computadora;
• el procedimiento para realizar cálculos en una computadora;
• métodos de acumulación y procesamiento estadístico de resultados de modelización.

El diseño de experimentos tiene los siguientes objetivos:

• reducir el tiempo total de modelado y al mismo tiempo cumplir con los requisitos de precisión y confiabilidad de los resultados;
• aumentar el contenido informativo de cada observación;
• creando una base estructural para el proceso de investigación.

Por tanto, un diseño experimental por computadora es un método para obtener la información necesaria a través de un experimento.

Por supuesto, es posible realizar investigaciones de acuerdo con este plan: estudiar el modelo en todos los modos posibles, con todas las combinaciones posibles de factores externos y parámetros internos, repita cada experimento decenas de miles de veces; ¡cuanto más, más preciso!

Obviamente, un experimento de este tipo aporta pocos beneficios; los datos obtenidos son difíciles de revisar y analizar. Además, los costes de los recursos serán elevados y siempre limitados.

Todo el complejo de acciones para planificar un experimento se divide en dos partes funcionales independientes:

• planificación estratégica;
• planificación táctica.

Planificación estratégica- desarrollo de condiciones experimentales, determinación de modos que proporcionen el mayor contenido informativo del experimento.

Planificación táctica garantiza el logro de la precisión y fiabilidad de los resultados especificadas.

4.2. Elementos del diseño experimental estratégico

La formación de un plan estratégico se lleva a cabo en el llamado espacio factorial. Espacio factorial- este es un conjunto de externos y parámetros internos, cuyos valores el investigador puede controlar durante la preparación y realización del experimento.

Los objetos de la planificación estratégica son:

• variables de salida (respuestas, reacciones, variables exógenas);
• variables de entrada (factores, variables endógenas);
• niveles de factores.

Los métodos matemáticos para planificar experimentos se basan en la llamada representación cibernética del proceso de realización de un experimento (Fig. 4.1).

- variables de entrada, factores;

- variable de salida (reacción, respuesta);

Error, interferencia causada por la presencia de factores aleatorios;

Un operador que modela la acción de un sistema real, determinando la dependencia de la variable de salida de factores.

En caso contrario: - un modelo del proceso que ocurre en el sistema.

El primer problema, resuelto durante la planificación estratégica, es la elección de la respuesta (reacción), es decir, determinar qué cantidades deben medirse durante el experimento para obtener las respuestas deseadas. Naturalmente, la elección de la respuesta depende del objetivo del estudio.

Por ejemplo, al modelar un sistema de recuperación de información, un investigador puede estar interesado en el tiempo de respuesta del sistema a una solicitud. Pero puede que le interese un indicador como el número máximo de solicitudes atendidas durante un intervalo de tiempo. O tal vez ambas cosas. Puede haber muchas respuestas medidas: a continuación hablaremos de una respuesta.

Segundo problema La planificación estratégica es la selección (determinación) de factores importantes y sus combinaciones que influyen en el funcionamiento del objeto modelado. Los factores pueden incluir voltaje de suministro, temperatura, humedad, ritmo de suministro de componentes y mucho más. Por lo general, el número de factores es grande y cuanto menos familiarizados estemos con el sistema que se está modelando, más nos parece que su número influye en el funcionamiento del sistema. En teoría de sistemas se da el llamado principio de Pareto:

• El 20% de los factores determinan el 80% de las propiedades del sistema;
• El 80% de los factores determinan el 20% de las propiedades del sistema. Por lo tanto, es necesario poder identificar los factores significativos. A

Esto se logra mediante un estudio bastante profundo del objeto modelado y los procesos que ocurren en él.

Los factores pueden ser cuantitativos y/o cualitativos.

Factores cuantitativos- estos son aquellos cuyos valores son números. Por ejemplo, la intensidad de los flujos de entrada y los flujos de servicios, la capacidad del buffer, el número de canales en el QS, el porcentaje de defectos en la fabricación de piezas, etc.

Factores cualitativos- disciplinas de mantenimiento (LIFO, FIFO, etc.) en el CMO, “montaje blanco”, “montaje amarillo” de equipos radioelectrónicos, cualificación del personal, etc.

El factor debe ser manejable. Controlabilidad de factores- esta es la capacidad de establecer y mantener el valor del factor constante o cambiando de acuerdo con el plan experimental. También son posibles factores incontrolables, por ejemplo, la influencia del entorno externo.

Hay dos requisitos principales para el conjunto de factores que influyen:

• compatibilidad;
• independencia.

Compatibilidad de factores significa que todas las combinaciones de valores de factores son factibles.

Independencia de factores determina la posibilidad de establecer el valor de un factor en cualquier nivel, independientemente de los niveles de otros factores.

En los planes estratégicos, los factores se designan con la letra latina, donde el índice indica el número (tipo) del factor. También existen tales designaciones de factores: etc.

El tercer problema La planificación estratégica es la elección de valores para cada factor, llamado niveles de factor.

El número de niveles puede ser dos, tres o más. Por ejemplo, si la temperatura es uno de los factores, entonces los niveles pueden ser: 80 o C, 100 o C, 120 o C.

Por conveniencia y, por lo tanto, para reducir el costo del experimento, se debe elegir un número menor de niveles, pero suficiente para satisfacer la precisión y confiabilidad del experimento. El número mínimo de niveles es dos.

Desde el punto de vista de la conveniencia de planificar experimentos, es aconsejable establecer el mismo número de niveles para todos los factores. Este tipo de planificación se llama simétrico.

El análisis de datos experimentales se simplifica enormemente si asigna niveles de factores igualmente espaciados entre sí. Este plan se llama ortogonal. La ortogonalidad del plan generalmente se logra de esta manera: los dos puntos extremos del área de cambio de factor se eligen como dos niveles, y los niveles restantes se colocan de manera que dividan el segmento resultante en dos partes.

Por ejemplo, el rango de tensión de alimentación de 30...50 V se dividirá en cinco niveles de la siguiente manera: 30 V, 35 V, 40 V, 45 V, 50 V.

Un experimento en el que se realizan todas las combinaciones de niveles de todos los factores se llama experimento factorial completo(PFE).

El plan PFE es extremadamente informativo, pero puede requerir recursos inaceptables.

Si ignoramos la implementación informática del plan experimental, entonces el número de mediciones de las respuestas (reacciones) del modelo durante PFE es igual a:

donde es el número de niveles del factor, ; - número de factores experimentales.

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Prueba

Disciplina: Taller de psicología general.

1) Planificación sustantiva y formal del proyecto.robarinvestigación mental

Planificación de un experimento psicológico

Planificación de experimentos- una de las etapas más importantes en la organización de la investigación psicológica, en la que el investigador intenta construir el modelo (es decir, el plan) más óptimo del experimento para su implementación en la práctica.

Un plan de investigación bien diseñado permite alcanzar valores óptimos de validez, confiabilidad y precisión en el estudio, para proporcionar matices que son difíciles de seguir durante la "experimentación espontánea" cotidiana. A menudo, para ajustar el plan, los experimentadores realizan el llamado estudio piloto o de prueba, que puede considerarse como un "borrador" de un futuro experimento científico.

Preguntas básicas respondidas por un diseño experimental

Se crea un diseño experimental para responder preguntas básicas sobre:

· el número de variables independientes que se utilizan en el experimento (¿una o varias?);

· el número de niveles de la variable independiente (¿la variable independiente cambia o permanece constante?);

Métodos para controlar variables adicionales o perturbadoras (¿cuáles son necesarias y recomendables utilizar?):

o método de control directo (exclusión directa de una variable adicional conocida),

o método de nivelación (tener en cuenta una variable adicional conocida cuando sea imposible excluirla),

o método de aleatorización (selección aleatoria de grupos en caso de variable adicional desconocida).

Una de las preguntas más importantes que debe responder un diseño experimental es determinar en qué secuencia deben ocurrir los cambios en los estímulos considerados (variables independientes) que afectan a la variable dependiente. Tal efecto puede variar desde un esquema simple "A 1 -A 2", donde A 1 es el primer valor del estímulo, A 2 es el segundo valor del estímulo, hasta otros más complejos, como "A 1 -A 2 -A 1 --A 2 ", etc. La secuencia de presentación de los estímulos es una cuestión muy importante que se relaciona directamente con el mantenimiento de la validez del estudio: por ejemplo, si a una persona se le presenta constantemente el mismo estímulo, puede volverse menos susceptible a ello.

Etapas de planificación

La planificación incluye dos etapas:

o Determinación de una serie de disposiciones teóricas y experimentales que forman la base teórica del estudio.

o Formulación de hipótesis de investigación teóricas y experimentales.

o Seleccionar el método experimental requerido.

o Resolver el tema de los sujetos de muestreo:

§ Determinar la composición de la muestra.

§ Determinación del tamaño de la muestra.

§ Determinación del método de muestreo.

2. Planificación formal del experimento:

o Lograr la capacidad de comparar resultados.

o Lograr la posibilidad de discutir los datos obtenidos.

o Garantizar que el estudio se lleve a cabo de forma rentable.

El objetivo principal de la planificación formal es eliminar el máximo número posible de razones que distorsionan los resultados.

tipos de planes

1. Diseños simples (de un solo factor)

o Experimentos en condiciones reproducibles.

o Experimentos que involucran dos grupos independientes (experimental y control)

2. Planes integrales

o Diseños para experimentos multinivel.

o Diseños factoriales

3. Diseños cuasiexperimentales

o Planes ex post facto

o Diseños experimentales de N pequeña

4. Planes de investigación de correlación

Planes simples, o de un factor, implican estudiar la influencia de una sola variable independiente sobre la variable dependiente. La ventaja de tales diseños es su efectividad para establecer la influencia de la variable independiente, así como la facilidad de análisis e interpretación de los resultados. La desventaja es la incapacidad de inferir una relación funcional entre las variables independientes y dependientes.

Experimentos con condiciones reproducibles.

En comparación con los experimentos que involucran a dos grupos independientes, estos diseños requieren menos participantes. El diseño no implica la presencia de diferentes grupos (por ejemplo, experimental y control). El propósito de tales experimentos es establecer el efecto de un factor sobre una variable.

Experimentos que involucran dos grupos independientes.-- experimental y de control: experimentos en los que sólo el grupo experimental está expuesto al tratamiento experimental, mientras que el grupo de control continúa haciendo lo que suele hacer. El propósito de tales experimentos es probar el efecto de una variable independiente.

Planes integrales

Planes integrales están diseñados para experimentos que estudian los efectos de varias variables independientes (diseños factoriales) o los efectos secuenciales de diferentes niveles de una sola variable independiente (diseños multinivel).

Diseños para experimentos multinivel.

Cuando los experimentos utilizan una variable independiente, una situación en la que solo se estudian dos de sus valores se considera la excepción y no la regla. La mayoría de los estudios univariados utilizan tres o más valores de la variable independiente; estos diseños suelen denominarse; multinivel de un solo factor. Estos diseños se pueden utilizar tanto para estudiar efectos no lineales (es decir, casos en los que la variable independiente toma más de dos valores) como para probar hipótesis alternativas. La ventaja de tales planes es la capacidad de determinar el tipo de relación funcional entre las variables independientes y dependientes. La desventaja, sin embargo, es que requiere mucho tiempo y más participantes.

Diseños factoriales

Diseños factoriales Implican el uso de más de una variable independiente. Puede haber cualquier cantidad de variables o factores de este tipo, pero normalmente se limitan a utilizar dos, tres o, menos frecuentemente, cuatro.

Los diseños factoriales se describen mediante un sistema de numeración que muestra la cantidad de variables independientes y la cantidad de valores (niveles) que toma cada variable. Por ejemplo, un diseño factorial 2x3 (“dos por tres”) tiene dos variables independientes (factores), la primera de las cuales toma dos valores (“2”) y la segunda toma tres valores (“3”) ; El diseño factorial 3x4x5 tiene tres variables independientes, tomando valores “3”, “4” y “5” respectivamente.

En un experimento realizado con un diseño factorial 2x2, digamos que un factor, A, puede tomar dos valores: A 1 y A 2, y otro factor, B, puede tomar los valores B 1 y B 2. Durante el experimento, según el plan 2x2, se deben realizar cuatro experimentos:

El orden de los experimentos puede ser diferente dependiendo de la conveniencia determinada por las tareas y condiciones de cada experimento específico.

Diseños cuasiexperimentales- diseños de experimentos en los que, debido al control incompleto de las variables, es imposible sacar conclusiones sobre la existencia de una relación causa-efecto. El concepto de diseño cuasiexperimental fue introducido por Campbell y Stanley en Experimental and quasi-experimental designs for research (Cambell, D. T. & Stanley, J. C., 1966). Esto se hizo para superar algunos de los problemas que enfrentaban los psicólogos que deseaban realizar investigaciones en un entorno menos restrictivo que el laboratorio. Los diseños cuasiexperimentales se utilizan a menudo en psicología aplicada.

Tipos de diseños cuasiexperimentales:

1. Diseños experimentales para grupos no equivalentes.

2. Planos de series temporales discretas.

1. Experimento de diseño de series temporales

2. Plan de series de muestras temporales.

3. Plan de series de impactos equivalentes

4. Diseño con grupo de control no equivalente.

5. Planes equilibrados.

Planes ex post facto. Investigación en la que se recopilan y analizan datos después de que el evento ya haya ocurrido, llamada investigación ex post facto , muchos expertos los clasifican como cuasiexperimentales. Este tipo de investigaciones se llevan a cabo a menudo en sociología, pedagogía, psicología clínica y neuropsicología. La esencia del estudio. ex post facto consiste en que el experimentador mismo no influye en los sujetos: la influencia es algún acontecimiento real de sus vidas.

En neuropsicología, por ejemplo, durante mucho tiempo (e incluso hoy en día) la investigación se basó en el paradigma del localizacionismo, que se expresa en el enfoque del “locus - función” y afirma que las lesiones de ciertas estructuras permiten identificar la localización de las funciones mentales, el sustrato material específico en el que están “ubicadas” en el cerebro [ver. A. R. Luria, “Lesiones cerebrales y localización cerebral de funciones superiores”]; Estos estudios pueden clasificarse como estudios ex post facto.

Al planificar un estudio ex post facto simula un diseño experimental riguroso con ecualización o aleatorización de grupos y pruebas post-exposición.

Planes pequeños N También se denominan “diseños de un solo sujeto” porque el comportamiento de cada sujeto se examina individualmente. Se considera que una de las razones principales para utilizar pequeños N experimentos es la imposibilidad en algunos casos de aplicar los resultados obtenidos de generalizaciones a grandes grupos de personas a cualquiera de los participantes individualmente (lo que lleva a una violación de la validez individual).

El psicólogo B. F. Skinner es considerado el más famoso defensor de esta línea de investigación: en su opinión, el investigador debería “estudiar una rata durante mil horas,<…>y no mil ratas por una hora cada una, ni cien ratas por diez horas cada una”. Los estudios introspectivos de Ebbinghaus también pueden clasificarse como pequeños N experimentos (sólo el sujeto que estudió fue él mismo).

Un plan de una sola materia debe cumplir al menos tres condiciones:

1. La conducta objetivo debe definirse con precisión en términos de eventos que sean fáciles de registrar.

2. Es necesario establecer un nivel base de respuesta.

3. Es necesario influir en el sujeto y registrar su comportamiento.

Estudio de correlación-- investigación realizada para confirmar o refutar una hipótesis sobre una relación estadística (correlación) entre varias (dos o más) variables. El diseño de un estudio de este tipo se diferencia de uno cuasiexperimental en que carece de una influencia controlada sobre el objeto de estudio.

En un estudio correlacional, el científico plantea la hipótesis de la existencia de una conexión estadística entre varias propiedades mentales de un individuo o entre ciertos niveles externos y estados mentales, mientras que no se discuten las suposiciones sobre la dependencia causal. Los sujetos deben estar en condiciones equivalentes e inalteradas. En términos generales, el diseño de dicho estudio puede describirse como PxO (“sujetos” x “mediciones”).

Tipos de estudios de correlación

Comparación de dos grupos.

· Estudio unidimensional

· Estudio de correlación de grupos equivalentes por pares

· Estudio de correlación multivariante

· Investigación de correlación estructural

·Estudio de correlación longitudinal*

*La investigación longitudinal se considera una opción intermedia entre la investigación cuasiexperimental y la correlacional.

Experimento (psicología)

experimento psicológico-- un experimento realizado en condiciones especiales para obtener nuevos conocimientos científicos mediante la intervención decidida de un investigador en la vida de un sujeto.

El concepto de "experimento psicológico" es interpretado de manera ambigua por varios autores. A menudo, un experimento en psicología se considera un complejo de diferentes métodos empíricos independientes ( el experimento en sí, observación, encuesta, prueba). Sin embargo, tradicionalmente en psicología experimental, el experimento se considera un método independiente.

Principales etapas del experimento.

1. Etapa - Preparatoria:

1.1 Determinar el tema de investigación

Conocimiento preliminar del objeto de estudio.

Determinar el propósito y las tareas del estudio.

Especificar objeto

Identificar y seleccionar métodos y técnicas de investigación.

2. Etapa - etapa de recopilación de datos de investigación:

2.1 Realización de un estudio piloto.

2.2 Interacción directa con el objeto de investigación.

3. Etapa - Final:

3.1 Procesamiento de los datos recibidos

3.2 Análisis de los datos obtenidos

3.3 Prueba de hipótesis

4. Etapa - Interpretación:

4.1 Conclusiones.

2 )

Las encuestas son un método indispensable para obtener información sobre el mundo subjetivo de las personas, sus inclinaciones, motivos y opiniones.

Una encuesta es un método casi universal. cuando se toman las precauciones adecuadas, permite obtener información no menos confiable que a través del examen u observación de documentos. Además, esta información puede ser sobre cualquier cosa. Incluso sobre cosas que no se pueden ver ni leer.

Las encuestas oficiales aparecieron por primera vez en Inglaterra a finales del siglo XVIII y a principios del XIX en Estados Unidos. En Francia y Alemania, las primeras encuestas se realizaron en 1848, en Bélgica, en 1868-1869. Y luego comenzaron a difundirse activamente.

El arte de utilizar este método es saber qué preguntar, cómo preguntar, qué preguntas hacer y, finalmente, cómo asegurarse de que las respuestas que obtenga sean confiables.

Para el investigador, en primer lugar, es necesario comprender que no es el “encuestado promedio” quien participa en la encuesta, sino una persona viva, real, dotada de conciencia y autoconciencia, quien influye en el sociólogo de la misma manera. la forma en que el sociólogo influye en él.

Los encuestados no son registradores imparciales de sus conocimientos y opiniones, sino personas vivas que no son ajenas a gustos, preferencias, miedos, etc. Por lo tanto, cuando perciben preguntas, algunas no pueden responderlas por falta de conocimiento, y otras no quieren responderlas o no las responden con sinceridad.

Tipos de encuestas

Hay dos grandes clases de métodos de encuesta: entrevistas y cuestionarios.

Una entrevista es una conversación llevada a cabo según un plan específico, que implica el contacto directo entre el entrevistador y el entrevistado (entrevistado), y las respuestas de este último son grabadas por el entrevistador (su asistente) o mecánicamente (en cinta).

Hay muchos tipos de entrevistas.

2) Según la técnica de realización, se dividen en entrevistas libres, no estandarizadas y formalizadas (así como semiestandarizadas).

Gratis: una conversación larga (varias horas) sin detallar estrictamente las preguntas, pero según un programa general (“guía de entrevista”). Estas entrevistas son apropiadas en la etapa exploratoria de un diseño de investigación formativa.

Las entrevistas estandarizadas, al igual que la observación formalizada, requieren un desarrollo detallado de todo el procedimiento, incluido el plan general de la conversación, la secuencia y diseño de las preguntas y las opciones de posibles respuestas.

3) Dependiendo de las particularidades del procedimiento, la entrevista puede ser intensiva (“clínica”, es decir, profunda, a veces con una duración de horas) y enfocada a identificar una gama bastante estrecha de reacciones del entrevistado. El propósito de una entrevista clínica es obtener información sobre los motivos, motivaciones e inclinaciones internas del entrevistado, y una entrevista enfocada es extraer información sobre las reacciones del sujeto ante una influencia determinada. Con su ayuda, estudian, por ejemplo, en qué medida reacciona una persona a componentes individuales de la información (de la prensa, conferencias, etc.). Además, el texto de la información se preprocesa mediante análisis de contenido. En una entrevista enfocada, se esfuerzan por determinar qué unidades semánticas de análisis de texto están en el centro de atención de los encuestados, cuáles en la periferia y cuáles no permanecen en la memoria en absoluto.

4) Las llamadas entrevistas no dirigidas son de carácter “terapéutico”. La iniciativa del desarrollo de la conversación pertenece al propio entrevistado; el entrevistador sólo le ayuda a “derramar su alma”.

5) según el método de organización de las entrevistas, se dividen en grupales e individuales. Los primeros se utilizan relativamente raramente; se trata de una conversación planificada, durante la cual el investigador se esfuerza por provocar una discusión en el grupo. La metodología para realizar conferencias de lectores se asemeja a este procedimiento. Las entrevistas telefónicas se utilizan para sondear rápidamente las opiniones.

Encuesta

Este método implica un orden, contenido y forma de las preguntas estrictamente fijos, una indicación clara de los métodos de respuesta y son registradas por el encuestado ya sea solo (encuesta por correspondencia) o en presencia del cuestionario (encuesta directa).

Las encuestas por cuestionario se clasifican principalmente según el contenido y el diseño de las preguntas formuladas. Hay encuestas abiertas cuando los encuestados se expresan de forma libre. En un cuestionario cerrado, todas las opciones de respuesta se proporcionan de antemano. Los cuestionarios semicerrados combinan ambos procedimientos. Una sonda o encuesta exprés se utiliza en las encuestas de opinión pública y contiene solo 3 o 4 puntos de información básica más varios puntos relacionados con las características demográficas y sociales de los encuestados. Estos cuestionarios se parecen a las hojas de referendos nacionales. Una encuesta por correo se diferencia de una encuesta in situ: en el primer caso, se espera que el cuestionario se devuelva mediante franqueo pagado; en el segundo, el cuestionario se recoge por sí mismo;

El interrogatorio grupal difiere del interrogatorio individual. En el primer caso, se encuestan entre 30 y 40 personas a la vez: el encuestador reúne a los encuestados, les da instrucciones y les deja completar los cuestionarios; en el segundo, se dirige a cada encuestado individualmente;

La organización de una encuesta de "distribución", incluidas las encuestas en el lugar de residencia, requiere naturalmente más trabajo que, por ejemplo, las encuestas a través de la prensa, que también se utilizan ampliamente en nuestra práctica y en el extranjero. Sin embargo, estos últimos no son representativos de muchos grupos de la población, por lo que más bien pueden atribuirse a métodos de estudio de la opinión pública de los lectores de estas publicaciones.

Finalmente, a la hora de clasificar los cuestionarios, también utilizan numerosos criterios relacionados con el tema de las encuestas: cuestionarios de eventos, cuestionarios para aclarar orientaciones valorativas, cuestionarios estadísticos (en los censos de población), calendario de los presupuestos de tiempo diarios, etc.

Al realizar encuestas, no debemos olvidar que con su ayuda se revelan opiniones y valoraciones subjetivas, que están sujetas a fluctuaciones, la influencia de las condiciones de la encuesta y otras circunstancias.

Para minimizar la distorsión de los datos asociada con estos factores, se debe realizar cualquier variedad de métodos de encuesta en un período de tiempo corto. No se puede extender la encuesta por mucho tiempo, ya que al final de la encuesta las circunstancias externas pueden cambiar y los encuestados se transmitirán información sobre su realización entre sí con cualquier comentario, y estos juicios influirán en la naturaleza de las respuestas. de quienes luego pasan a formar parte de los encuestados.

Independientemente de si utilizamos una entrevista o un cuestionario, la mayoría de los problemas asociados con la confiabilidad de la información son comunes a ambos.

Para que una encuesta por cuestionario sea más eficaz, es necesario seguir una serie de reglas que ayuden a marcar correctamente el curso de la encuesta y reducir la cantidad de errores durante el estudio.

Las preguntas dirigidas a los encuestados no están aisladas: son eslabones de una cadena y, como eslabones, cada uno de ellos está conectado con el anterior y el posterior (L.S. Vygodsky llamó a esta relación "la influencia de los significados"). Un cuestionario no es una secuencia mecánica de preguntas que se pueden colocar en él según se desee o sea conveniente para el investigador, sino un todo especial. Tiene propiedades propias que no pueden reducirse a una simple suma de las propiedades de los elementos individuales que lo componen.

Al principio se hacen preguntas sencillas, y no según la lógica del investigador contenida en el programa, para no bombardear inmediatamente al encuestado con preguntas serias, sino para permitirle sentirse cómodo con el cuestionario y pasar gradualmente de lo simple. a más complejo (regla del embudo).

Efecto de radiación: cuando todas las preguntas están interconectadas lógicamente y limitan lógicamente el tema, el encuestado tiene una cierta actitud según la cual las responderá; esta influencia de la pregunta se llama efecto de radiación o efecto eco y se manifiesta en el hecho que la pregunta o preguntas anteriores dirigen la línea de pensamiento de los encuestados en una determinada dirección, crean algún minisistema de coordenadas, en cuyo marco se forma o selecciona una respuesta muy específica.

A veces surgen problemas relacionados con la secuencia de preguntas. Las discrepancias en las respuestas a la misma pregunta no deben deberse a su diferente secuencia.

Entonces, por ejemplo, si a un trabajador con salarios bajos se le pregunta: "¿Tiene intención de dejar esta empresa en un futuro próximo?" Después de preguntar sobre el salario, aumenta la probabilidad de recibir una respuesta afirmativa. Y si se hace la misma pregunta después de conocer, digamos, las perspectivas de crecimiento salarial, aumenta la probabilidad de recibir una respuesta negativa.

Al elaborar el cuestionario se tiene en cuenta el hecho de que las respuestas a diferentes preguntas estén relacionadas. Para ello se introducen, por ejemplo, preguntas de amortiguación.

Por ahora sólo podemos suponer que con la ayuda de un cuestionario se consigue un mayor aislamiento de las respuestas a cada pregunta que con la comunicación directa con el entrevistador. El entrevistado no necesita preocuparse por su imagen ante los ojos de su interlocutor (por supuesto, bajo condición de anonimato), como durante una entrevista. Por tanto, aparentemente, aquí la naturaleza de la conjugación de respuestas es menos pronunciada. Sin embargo, esto no ha sido probado.

Preguntas generales y específicas. El cuestionario comienza con las preguntas más específicas y las va desarrollando gradualmente (regla del embudo). Esto permite introducir gradualmente al encuestado en la situación. Pero una solución general no siempre presupone una solución específica, mientras que esta última influye mucho en lo general (la gente está más dispuesta a generalizar lo particular que a dedicarse a la deducción).

Ejemplo: Las preguntas generales de autoevaluación sobre el interés en la política y la religión, planteadas antes y después de preguntas específicas sobre el comportamiento político y religioso de los encuestados, recibieron un número desigual de “votos”. En el segundo caso, los encuestados declararon su interés con mucha más frecuencia. Al mismo tiempo, las evaluaciones generales de la situación económica y energética resultaron estar ligeramente influenciadas por las preguntas específicas sobre los ingresos y las fuentes de energía de los encuestados antes y después de ellas. Esto da motivos para suponer que las cuestiones generales y específicas se influyen mutuamente de forma ambigua. La distribución de respuestas a preguntas generales depende de la formulación previa de una pregunta específica sobre el mismo tema más que al revés. Además, esta dependencia también se debe al contenido del fenómeno en discusión.

Aplicar preguntas de filtro

El propósito de los filtros es influir en las respuestas a preguntas posteriores. Estas preguntas permiten identificar un grupo de personas cuyas respuestas se basan no solo en ideas generales, sino también en experiencias personales:

“¿Su hijo asiste a una escuela de música para niños?

Si es así, ¿quién suele acompañarle allí?

cual de los padres

Abuela, abuelo, etc.”

Estas preguntas ahorran tiempo a aquellos a quienes no va dirigida la pregunta que sigue el filtro.

El uso de filtros provoca que falten respuestas.

Estas omisiones se deben no solo a la transición consciente de algunos de los encuestados a preguntas que pueden responder, pasando por alto aquellas que no están relacionadas con ellos, sino también a otros factores. Por ejemplo, resultó que al utilizar una serie de preguntas filtrantes (“Si tienes educación superior, entonces...?”; “Si tienes educación superior en humanidades, entonces...?”; “Si tienes educación superior en humanidades, entonces...?” tienes una educación superior en humanidades y hiciste una pasantía en la escuela secundaria, entonces...?”), aunque es una forma muy conveniente para un sociólogo de organizar las preguntas, complica extremadamente la percepción del cuestionario por parte de los encuestados. A veces esto da como resultado un número tan significativo de respuestas faltantes que pone en peligro todo el estudio.

Pregunta con preámbulo

Una pregunta sobre hechos, como cualquier otra, puede percibirse como una característica evaluativa del encuestado, por lo que en algunos casos es recomendable formularla de una forma que debilite un poco su carácter evaluativo. Por ejemplo: “Algunas personas limpian su apartamento todos los días, otras lo hacen de vez en cuando. ¿Qué haces con más frecuencia?

Preguntas de mesa

Las preguntas de la tabla son muy amigables para los investigadores. Se trata de preguntas difíciles en las que el encuestado tiene que hacer una serie de esfuerzos para responderlas.

Este tipo de preguntas tratan sobre cosas que sólo pueden responderse utilizando el conocimiento y la inteligencia de los encuestados. Después de estas preguntas, es recomendable pasar a otras más sencillas.

Estas preguntas no deben repetirse con frecuencia, porque... Los encuestados experimentan fatiga, pérdida de atención y se produce un efecto de radiación.

Por ejemplo, en un estudio, a los encuestados se les ofreció una lista de los mismos temas. En el primer caso, fue necesario evaluar su efectividad, en el segundo, la eficiencia, en el tercero, la cobertura completa de los problemas. La presentación de esta lista en el segundo, y más aún en el tercero, dio a los encuestados la sensación de que no sólo se repetía la lista, sino también los criterios de evaluación. Muchos participantes de la encuesta, mirando la tercera tabla, dijeron: “Ya te respondí”, “Ya pasó”, etc., la omitieron y la dejaron sin respuesta.

La monotonía de completar tablas aumenta el riesgo de recibir completaciones mecánicas y respuestas irreflexivas.

Una vez elegida una calificación de “3” para una respuesta, el encuestado puede registrarla en toda la tabla, independientemente de cuál sea la calificación real e incluso del contenido de la pregunta.

El problema esnotación

La influencia de las preguntas uniformes en las respuestas de los encuestados también está relacionada en gran medida con el efecto de la radiación. Como en el caso de las tablas, y en muchos otros, especialmente cuando a los encuestados se les plantean varias preguntas formuladas según el mismo esquema sintáctico, el cuestionario resulta monótono. Esto conduce a un aumento en la proporción de respuestas mal concebidas o su omisión. Para superar la monotonía se recomiendan las siguientes técnicas:

“diluir” tablas y preguntas, y datos en la misma forma sintáctica, con otras preguntas; variar las categorías de respuesta (en el primer caso, pedir al encuestado que exprese su acuerdo o desacuerdo, en el segundo - que evalúe, en el tercero - que decida si tal o cual afirmación es verdadera o falsa, en el cuarto que formule la responder de forma independiente, etc.); hacer un uso más amplio de una variedad de preguntas psicológicas funcionales que “amortiguan la influencia mutua de las respuestas”; diversificar el diseño del cuestionario.

Cuestiones funcional-psicológicas.Rocío

Para crear y mantener el interés en el cuestionario, aliviar la tensión y llevar al encuestado de un tema a otro, el cuestionario utiliza preguntas especiales llamadas psicológicas funcionales.

Estas preguntas sirven no tanto para recopilar información sino para facilitar una relación de comunicación entre el investigador y los encuestados.

Estas preguntas no sólo sirven como incentivo para responder, sino que contienen una variedad de información: explicaciones y justificaciones de las declaraciones del sociólogo dirigidas a los encuestados, algunos comentarios percibidos como signos de una comunicación más simétrica, de un intercambio de información más equitativo.

Las preguntas psicológicas funcionales incluyen preguntas de contacto y preguntas de amortiguación.

Preguntas de contacto

Cualquier comunicación comienza con la fase de adaptación. Esta fase implica la percepción de la comunicación con los encuestados, la familiarización con el propósito del estudio y las instrucciones para completar el cuestionario.

La primera pregunta del cuestionario resulta ser una pregunta de contacto. Se puede esperar que, debido a la interconexión de todas las preguntas del cuestionario, si una persona responde la primera pregunta, pueda responder todas las demás.

Una serie de requisitoscomentarios a la primera pregunta del cuestionario

1) La pregunta de contacto debe ser muy sencilla. Aquí se utilizan a menudo preguntas de naturaleza puramente relacionada con eventos, por ejemplo, experiencia laboral, área de residencia, hábitos, interés en los problemas.

2) La pregunta de contacto debe ser muy general, es decir se aplica a todos los encuestados. Por tanto, no es recomendable empezar el cuestionario con un filtro.

3) Se recomienda que la pregunta de contacto sea tan amplia que cualquier encuestado pueda responderla. Al responder, una persona comienza a creer en su competencia y a sentirse segura. Tiene el deseo de desarrollar más sus pensamientos y expresarse más plenamente. Por tanto, es mejor empezar el cuestionario con lo que sea aceptado por todos, lo que sea más comprensible.

No es necesario que las preguntas de contacto contengan la información que buscas. Su función principal es facilitar la interacción. Las respuestas a las preguntas de contacto no implican necesariamente un análisis científico en relación con problemas sustanciales. Por otro lado, desde un punto de vista metodológico, estas respuestas son de gran importancia: en función de su contenido se puede determinar la actitud de los encuestados ante la encuesta, su impacto en su integridad, sinceridad, etc.

Preguntas intermedias

Muy raramente, un cuestionario se dedica a un solo tema. Pero incluso dentro de un mismo tema se discuten diferentes aspectos. Las transiciones abruptas e inesperadas de un tema a otro pueden dejar una impresión desfavorable en los encuestados.

Las preguntas intermedias están diseñadas para mitigar la interferencia de las preguntas en el cuestionario. En primer lugar, como ya se ha dicho, desempeñan el papel de una especie de "puente" al pasar de un tema a otro. Por ejemplo, después de discutir una serie de problemas de producción, se da la siguiente formulación:

“El tiempo libre no es sólo el tiempo que necesitamos para recuperar la energía gastada en el trabajo. En primer lugar, esta es una oportunidad para el desarrollo personal integral. Por lo tanto, le pedimos que responda una serie de preguntas sobre actividades fuera del trabajo”.

Con la ayuda de una pregunta amortiguadora (la función aquí no es la pregunta en sí, sino el preámbulo), el investigador explica a los encuestados el curso de sus pensamientos.

Con la ayuda de estos "amortiguadores", el investigador no sólo invita a los encuestados a cambiar su atención a otro tema, sino que también explica por qué es necesario. Por ejemplo, después de una pregunta sobre el ocio, aparece la siguiente redacción: “Una persona pasa la mayor parte de su vida en el trabajo. Las penas y las alegrías, los éxitos y los fracasos en el trabajo no nos son indiferentes. Por eso no sorprende que queramos hablar con usted sobre el trabajo”.

En segundo lugar, las preguntas amortiguadoras están diseñadas para neutralizar el efecto de la radiación. En este caso, cualquier pregunta sustantiva que no esté directamente relacionada con el tema que se discute en preguntas cuya influencia mutua asume el sociólogo puede actuar como preguntas amortiguadoras.

Concluyendo la discusión sobre la importancia de las preguntas psicológico-funcionales en el diseño del cuestionario, observamos: como cualquier otro, su redacción puede no ser indiferente a los encuestados y, por lo tanto, influir en el contenido y la disponibilidad de sus respuestas. El conocimiento de un sociólogo de que una cuestión concreta es funcional-psicológica no garantiza que cumplirá su función según lo previsto. Para que las suposiciones del sociólogo estén justificadas, es necesario realizar experimentos metodológicos especiales en esta área.

Configuración del cuestionario

El entorno para realizar una encuesta por cuestionario juega un papel muy importante. En primer lugar, es necesario dejar claro a los encuestados que todas sus respuestas son completamente anónimas. Esto le permitirá obtener información más confiable en sus respuestas. La presencia de extraños también afecta a los encuestados. Para crear un ambiente más favorable durante la encuesta, es necesario tomar medidas para la presencia de personas directamente relacionadas con el cuestionario (investigador, encuestados). La ubicación de la encuesta también influye. Debe ser familiar para el encuestado. Es importante que se sienta libre en un lugar así. La habitación no debe ser demasiado formal (despacho del gerente) ni demasiado informal (vestuario). Mucho depende de qué tratan las preguntas.

Si el cuestionario hace preguntas sobre la empresa donde se realiza la encuesta, lo más probable es que las respuestas no sean sinceras. Es necesario prestar atención al momento del cuestionario. No debería durar demasiado para no cansar a los encuestados (tienen cosas más importantes que hacer).

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