Эксперименты, в которых используется несколько (более  двух) уровней независимой переменной, называются многоуровневыми.

    Экспериментальная гипотеза в этом случае формулируется  как гипотеза об отношениях значений О₁, О₂ и О₃ (в рассмотренном примере О₁ < О₂  и  O₂ > O₃). Независимая переменная в многомерном эксперименте может иметь и более трех уровней. Иначе говоря, она может быть «нормальной» количественной переменной, измеренной на интервальном или абсолютном уровне. Соответственно гипотеза многомерного эксперимента может формулироваться в более точных терминах — как гипотеза об «относительно-абсолютных» или даже «абсолютно-абсолютных» отношениях переменных. Например, в эксперименте может изучаться влияние привлекательности лектора на частоту посещения занятий студентами, воздействие количества доступных источников информации о продукте на формирование потребительских предпочтений либо характер взаимосвязи между размером денежного вознаграждения испытуемых и успешностью решения ими однотипных задач. Таким образом, многомерные эксперименты позволяют проверять более тонкие и точные содержательные гипотезы о механизмах индивидуального и группового поведения.

    Статистические  гипотезы, проверяемые в многомерных  экспериментах, — это гипотезы о  различиях между значениями зависимой  переменной для разных уровней независимой  переменной. Нулевая гипотеза формулируется  как гипотеза о том, что разброс индивидуальных значений внутри одного уровня независимой переменной (внутри соответствующей экспериментальной группы) идентичен разбросу индивидуальных значений между различными уровнями (группами), т. е. отношение дисперсии межгрупповых оценок к дисперсии внутригрупповых оценок равно 1. Последнее отношение обозначается как F-критерий. Для того чтобы определить, не превышает ли полученная в конкретном 8 эксперименте величина F пороговое значение статистического F-распределения для заданного уровня значимости, используют статистическую технику однофакторного дисперсионного анализа. Термин «однофакторный» в данном случае означает, что в эксперименте использовалась лишь одна независимая переменная (фактор воздействия). Рассмотрение техники дисперсионного анализа и статистического оценивания получаемой в результате величины F выходит за пределы данного обзора (детальные описания и рекомендации при необходимости можно найти в книгах из списка дополнительной литературы к главе).

    В тех областях социологии и социальной психологии, которые имеют сравнительно развитую традицию экспериментальных исследований (межличностное и межгрупповое восприятие, исследования динамики установок, социальные процессы в малых группах, оценивание эффективности образовательных программ и т. д.) часто используют более сложные схемы экспериментирования, объединяемые термином «факторные эксперименты».

    Факторный экспериментальный  план включает в себя две и более, независимые переменные (именуемые также «факторами»), каждая из которых имеет несколько уровней воздействия. Так как при увеличении числа независимых переменных очень быстро возрастает число групп, в каждой из которых применяется одна из возможных комбинаций этих переменных и их уровней (в полном факторном плане число групп равно произведению числа уровней, задаваемых для каждой независимой переменной), в целях экономии ресурсов и рационального распределения исследовательских усилий были разработаны многочисленные планы, где каждый из «уровней» переменных реализуется один раз, а обобщение и статистический анализ взаимодействия различных факторов и их изолированного и совместного влияния на зависимую переменную проводится на групповом уровне.

    Всякий  факторный эксперимент — это, в сущности, несколько экспериментов, объединенных в одном плане. Обобщенные данные факторного эксперимента позволяют ответить на два типа вопросов: 1) имеется ли эффект воздействия для каждой отдельно взятой независимой переменной; 2) зависит ли величина этого эффекта воздействия от величины значений других независимых переменных? Изолированный эффект воздействия одной независимой переменной называют главным эффектом, а изменение величины этого эффекта под влиянием другой независимой переменной называют взаимодействием.

    В таблице 1 представлен план простейшего факторного эксперимента «два на два» («2 X 2»), в котором изучалось влияние новизны и типа изображения на интерес, проявляемый к этому изображению 4-месячными младенцами. В качестве индикатора интереса использовалась длительность разглядывания. Каждая из независимых переменных была представлена только двумя уровнями: для новизны — новое или старое, предъявлявшееся в предыдущих сериях изображение; для типа изображения — геометрический контур либо схематическое изображение человеческого лица (схематические рисунки использовались для уравнивания изображений по визуальной сложности, так как время фиксации взора обычно зависит от сложности и количества деталей). Как видно из приведенных в таблице 4.2 данных, налицо оба главных эффекта. Влияние новизны на интерес становится очевидным при сравнении средних по строкам — средняя длительность разглядывания изображений (и геометрических, и «физиономий») заметно выше в случае предъявления новых рисунков (55 сек против 20). Сравнение по столбцам показывает, что при усреднении данных по двум группам (новые и старые рисунки) изображения человеческого лица вызывают значительно больший интерес, проявляющийся в более длительном разглядывании (45 сек). Налицо также взаимодействие между типом изображения и новизной. Результаты предъявления разных типов изображений различны для «старой» и «новой» группы. Различаются и значения разностей по столбцам для каждой строки (60 -50 = 10 сравнительно с 30 -10 = 20), и соответствующие показатели по строкам (60 -30 = 30 сравнительно с 50 -10 = 40). Иными словами, большая привлекательность человеческих лиц сильнее проявляется при предъявлении старых рисунков (различие в 10 сек при предъявлении новых картинок увеличивается до 20 для старых изображений), а различие между предъявлением старых и новых рисунков при использовании геометрических контуров возрастало до 40 сек.⁷

      Таблица 1                                        

Факторный эксперимент 2x2

    При обработке результатов многофакторных экспериментов основной статистической моделью является многофакторный дисперсионный анализ.

    Многофакторные эксперименты в социологии — это очень часто полевые эксперименты, моделирующие сложные взаимосвязи реального мира. Преимущество полевых многофакторных экспериментов — в их «жизнеподобии», т. е. внешней, лицевой валидности. Но здесь же кроется и главный недостаток таких экспериментов — более низкие надежность и внутренняя валидность. Критики полевых многофакторных экспериментов часто отмечают, что приближение эксперимента к реальному миру здесь нередко достигается за счет замены экспериментального контроля чисто статистическим. В последнем случае возрастают угрозы валидности, связанные с неправильной спецификацией модели измерения, с «закоррелированностью» отдельных уровней независимых переменных с неконтролируемыми внешними переменными. Кроме того, в многофакторных экспериментах острее, чем в индивидуальных и межгрупповых, стоит проблема агрегирования данных — практически всегда существует вероятность того, что отношения, выявленные при анализе сводных групповых данных, в точности не соблюдаются ни для одного отдельно взятого испытуемого (так же, как среднее некоторой выборки может не относиться ни к одному конкретному выборочному наблюдению), К неоспоримым достоинствам факторных экспериментов следует отнести значительно большие возможности статистического анализа, в том числе анализа различных эффектов взаимодействия переменных-«факторов».⁸

    В социальных науках часто употребляют  также понятие квазиэксперимента, или квазиэкспериментального исследовательского плана. Речь идет о панельных, трендовых и т. п. планах выборочных обследований. Выборочные обследования, особенно продолжающиеся или проводимые как сравнительные «срезовые» исследования для подвыборок, испытавших либо не испытавших определенное, локализованное во времени воздействие (например, социальную революцию, реформу образования или крах фондового рынка), действительно позволяют делать выводы о взаимоотношениях между интересующими исследователя независимыми и зависимыми переменными, а значит — проверять гипотезы о предполагаемых причинно-следственных связях, однако экспериментальную рандомизацию и контроль в выборочных исследованиях, как показано в соответствующих главах, здесь заменяет использование случайных выборок и специальных методов статистического анализа данных.  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

       Заключение

       Эксперимент относится к числу самых своеобразных и трудноосваиваемых методов  сбора социологической информации. Уже одно название этого метода, имеющего весьма громкое звучание, завораживает и вызывает особое уважение. Эксперимент лучше всего проводить в относительно однородных условиях, поначалу в небольших (до нескольких десятков) группах обследуемых. Объект, с помощью которого но проводиться часто выступает только как средство для создания экспериментальной ситуации.

       В эксперименте исследователь имеет достаточно большую свободу выбора экспериментальных групп, хотя и обязан придерживаться определённых критериев их выбора. В качестве критериев выступают прежде всего характеристики самого объекта, устойчивость или изменение которых предусмотрено требованиями и условиями эксперимента.

       Общая логика эксперимента состоит в том, чтобы при помощи выборе некоторой  экспериментальной группы (или групп) и помещения её в необычную (экспериментальную) ситуацию (под воздействие определённого  фактора) проследить направление, величину и устойчивость изменения интересующих исследователя характеристик, которые могут быть названы контрольными.

       Успех эксперимента в огромной степени  зависит от создания соответствующих  условий. Здесь следует иметь  в виду, как минимум, три момента:

1. В качестве контрольных выбираются характеристики, самые важные с точки зрения изучаемой проблемы, создания экспериментальной ситуации;

2. Изменение контрольных характеристик должно зависеть от тех характеристик экспериментальной группы, которые вводятся или изменяются самим исследователем;

3. На протекание эксперимента не должны оказывать воздействие те явления, которые не относятся к экспериментальной ситуации, но потенциально способны изменить её состояние.

      Эксперимент — это метод, обеспечивающий наилучшие эмпирические данные для проверки гипотез о наличии причинной связи между явлениями, а также самое надежное средство решения многих практических задач, связанных с оценкой эффективности социальных и политических программ.

      Многомерный контролируемый эксперимент соответствует самым строгим стандартам научного вывода и незаменим при сравнении объяснительных возможностей разных теорий. В некоторых отношениях процедура экспериментальной проверки гипотез даже превосходит эталоны «традиционного образа науки», так как возникающая при планировании эксперимента необходимость в формализации теоретической модели, операционализации переменных, определяющих «главный эффект», а также в нахождении инструментов контроля посторонних, смешивающих влияний, ведет не только к прояснению основной гипотезы, но и к анализу всех тех внешних условий и факторов окружения, для которых соблюдаются постулируемые теорией соотношения (такой анализ призван гарантировать внешнюю валидность эксперимента). Недостатки экспериментального метода являются продолжением его достоинств (что, впрочем, верно и применительно ко всем остальным методам). Возникнув в натуралистической традиции социологического исследования, экспериментальный метод был изначально ориентирован на лабораторный или квазилабораторный исследовательский контекст, высокий уровень формализации проверяемых теорий и максимальные возможности измерения и контроля всех существенных переменных. Кроме того, сторонники экспериментального метода с самого начала отдавали предпочтение скорее абстрактным и общим понятиям научной теории в ущерб специфическим и уникальным понятиям, используемым при описании социального взаимодействия его непосредственными участниками или «непрофессиональными» наблюдателями. Иными словами, эксперимент оказался методом, пригодным скорее для проверки наиболее «сложившихся» и развитых социологических и социально-психологических теорий, чем для поисковых исследований, направленных на выработку адекватного теоретического языка и формулировку пробных гипотез, описывающих закономерности естественного протекания социальных процессов. Кроме того, следует помнить об этических проблемах, иногда возникающих при экспериментальном манипулировании переменными социального окружения.