De la convorbire la planul experimental

De la convorbire la planul experimental

SUMAR:

Scopul planului

Unele proceduri preexperimentale:

Convorbirea

Studiul de caz

Pre si post-testarea

Comparatia cu grupul static

Planuri corelative

Metode experimentale

Controlul variabilelor externe

Scopul planului

Exista o poveste foarte veche despre un personaj cunoscut ca Mulla Nasrudin, care a fost vazut aruncand cu mancare pe strada din fata casei sale. Si cum Nasrudin nu era in nici un caz un om bogat, un prieten a venit la el si, foarte nedumerit, i-a strigat: "Nasrudin! Ai innebunit? De ce arunci aceasta mancare scumpa pe jos? Nasrudin s-a uitat la el si i-a spus cam asa: "Ca sa tin tigrii la distanta!" prietenul sau explosa Dar nu sunt tigrii pe aici!". Nasrudin zambi si raspunse: "Vezi! Metoda mea functioneaza, nu-i asa ?!".

Premisa falsa a lui Nasrudin este un bun exemplu al problemelor pe care le intampina cei ce vor sa descopere daca o anumita variabila este semnificativa. Este surprinzator de usor sa crezi ca ceva functioneaza, cand de fapt, ori nu are nici un efect, ori produce unul indezirabil. De-a lungul istoriei, oamenii si-au investit timpul energia si bunurile in eforturi de cercetare care erau fara valoare sau periculoase. Un motiv important pentru a face cercetare este acela de a descoperi care dintre eforturi va fi rasplatit cu adevarat.

In cercetare se pot face greseli in mai multe moduri, si multegreseli pot avea consecinte care ne lasa in acelasi stadiu ca inainte de desfasurarea studiului. Pentru inceput, ceea ce vrem sa facem este sa aflam daca anumite fenomene apar; in ce cantitate si in ce conditii apar. Nasrudin n-ar fi putut spune in ce conditii tigrii stau la distanta, pentru ca el nu a incercat sa faca un test pentru a-si controla ipoteza. Aceasta spunea ca aruncand mancare pe strada, vei tine tigrii la distanta. Ipoteza prietenului sau era ca tigrii nu se apropie chiar daca nu arunci mancare. Metoda lui Nasrudin nu-i permite sa elimine ipoteza alternativa.

O functie importanta a cercetarii este aceea ca ne permite sa renuntam la alternative plauzibile ale ipotezei noastre principale. Pentru a putea face acest lucru, studiul trebuie planificat cu mare grija. Trebuie sa repartizam diversele tratamente ("tratamente" in sensul de a trata, de a te comporta cu cineva intr-un anumit mod) subiectilor astfel incat sa acoperim diferite ipoteze alternative care sunt plauzibile. In capitolul acesta si in urmatorul vom discuta o larga gama de metode folosite uzual in studierea fenomenelor psihologice. Unele metode nu sunt mai bune ca cea a lui Nasrudin. Altele sunt sofisticate si permit o identificare mai precisa a ipotezelor semnificative. Acest capitol dezbate in primul rand metodele care sunt cele mai deschise criticilor, pe motiv ca nu reusesc sa redea anumite ipoteze alternative care nu sunt plauzibile.

Unele procedee preexperimentale

Prin planul experimental tratamentele si procedeele de control sunt dispuse intr-un mod care ne spune care variabile controleaza schimbarile nivelului variabilelor externe. Sunt multe procedee des folosite care nu reusesc sa ajunga la nivelul maxim al planului experimental. Acest lucru se intampla deoarece le lipseste o anumita posibilitate de control, si de aceea nu ne permit sa renuntam la anumite ipoteze alternative. Folosind aceaste procedee, observam aparitia schimbarilor cu diferite grade de acuratete. Dar nu putem spune cu siguranta daca influentele tratamentului de a carui evaluare suntem interesati a produs cu adevarat acele schimbari. Va intrebati probabil de ce ar folosi cineva asemenea metode, asa ca voi incerca sa explic avantajele si dezavantajele catorva din aceste metode.

Convorbirea

Este o metoda larg raspandita de determinare a eficacitatii procedeelor. Aceasta metoda este deseori folosita impreuna cu tratamente pentru diferite dereglari fizice si psihice, desi comunitatea stiintifica nu prea a auzit de ea. Intr-o convorbire, cineva comunica spontan sau la cerere, impactul unui anumit tratament asupra sa. Desi convorbirile sunt potentiale surse de inexactitate, au anumite avantaje si beneficii. Datele sunt usor disponibile si obtinerea lor cere putin efort din partea cercetatorului. Datele pot fi de asemeni si sursele ipotezelor ce urmeaza a fi evaluate mai tarziu, prin proiecte cercetare mai sistematice. In sfarsit, aceste date pot fi singurele pe care le putem obtine in unele circumstante.

Dezavantajele folosirii acestei metode sunt foarte mari. Este de asteptat sa existe probleme de esantionare. Cei ce participa la convorbire pot fi entuziasmati, ceea ce nu este reprezentativ pentru grupul care urmeaza tratamentul. Aceasta problema poate fi combatuta daca cercetatorul nu selecteaza "cele mai bune cazuri", fara a se deranja sa prezinte si informatii privind esecurile.

O a doua problema este modul de masurare. Am discutat mai devreme despre inexactitatea relatarilor verbale, iar convorbirile sunt incluse in aceasta categorie. Subiectii pot avea diverse motive pentru a fi inexacti (de exemplu pentru a-i face pe plac cercetatorului), iar raspunsurile lor pot fi influentate de aceste motive. In orice caz, relatarile verbale, in special cele retrospective sunt deseori reflectari slabe ale realitatilor nonverbale.o a treia problema este faptul ca in general convorbirii ii lipsesc procedee adecvate de control. Cei care au urmat tratamentul, chiar inainte de o perioada de schimbari spectaculoase, probabil vor pune schimbarile aparute pe seama tratamentului. Multe dereglari, cum ar fi depresiile sau raceala, se stie ca dispar spontan. Chiar si cele care nu dispar spontan, este posibil sa aiba variatii care intr-o anumita faza vor da impresia ca sunt un efect al tratamentului.

Studiul de caz

Spre deosebire de convorbire, studiul de caz a fost larg folosit in cercetarile profesionale. De exemplu, Freud se baza puternic pe anumite studii de caz in dezvoltarea interpretarilor sale despre mintea umana. Mai recent, binecunoscutul neurochirurg Wilder Penfield, care a lansat conceptul de "tapes" din analiza tranzactionala, se baza in principal pe studiile sale de caz. Bolgar (1965) spunea ca "metoda studiului de caz este modul de abordare tranzactionala al tuturor cercetarilor clinice". Pe de alta parte, Campbell si Stanle (1963) vorbesc despre studiile de caz ca fiind "aproape inetice".

Termenul de " studiu de caz " se refera la o gama larga de procedee posibile.

Trasaturi principale

In mod obisnuit, nu exista nici o masuratoare directa a comportamentului direct datorat unui tratament. Oricum, diferite studii de caz pot implica diferite grade de generalitate a comportamentelor datorate tratamentului. In plus fata de relatarile verbale, cum ar fi rezultatele interviurilor sau chestionarelor, probe confirmatoare pot fi adunate din jurnale, scrisori vechi, autobiografii, relatari verbale ale unor diferiti oameni (familia, prietenii), documente oficiale, si altele. In modul cel mai obisnuit, dovezile pot fi nesigure, dar la limita superioara, o cantitate foarte mare de dovezi convergente pot fi adunate pentru un anumit numar de generalitati in comportament, chiar daca dovada este retrospectiva. In aceste cazuri, in care informatii puternice despre trasaturile de baza au fost adunate, studiul de caz lasa loc planului pre si post-test, cumva mai avansat, care va fi discutat ulterior. De obicei, masurarea trasaturilor de baza in studiul de caz nu se ridica la standarde stiintifice.

Urmari

Studiile de caz deseori difera dupa modul cum sunt facute observatiile de urmarire. Acest lucru este important pentru ca exista unele imbunatatiri generale ce apar odata cu orice tratament ("efectul placebo"); si acestea se pare ca sunt doar pe termen scurt. Intr-un fel persistenta efectelor pe o perioada mai lunga poate fi folosita ca dovada impotriva ipotezelor alternative, in care apar imbunatatiri doar datorita efectului placebo. Oricum, ar putea exista si efecte placebode lunga durata.

Generalitati

O forma obisnuita a studiului de caz implica un singur subiect, probabil un individ unic. Nu se face nici un efort serios pentru a asigura generalitatea descoperirilor. Intr-adevar, Allport (1955) a propus ideea ca studiul de caz este mai potrivit pentru a identifica o influenta unica asupra unei anumite persoane. Acesta este numit modul de abordare idiografic al psihologiei; in contrast cu cel nomotetic, in care sunt cautate principiile general aplicabile.

Pe langa studiul de caz pe un singur individ, exista si studii de caz multiple. In acest caz, acelasi tratament poate fi aplicat unor indivizi diferiti, si se poate incerca generalizarea efectelor acestuia.

Controlul si confuzia

Studiile de caz pot implica orice, de la administrarea unui singur tratament, identificabil, pana la un mod de abordare in care o varietate de procedee de tratament sunt introduse, dupa bunul plac al cercetatorului. Inevitabil, exista o mare lipsa de control in aceste studii. De asemenea, este imposibil de determinat care variabile sunt responsabile pentru o schimbare observata in comportament.

Avantaje si dezavantaje

Studiile de caz nu sunt lipsite de avantaje. Deseori informatia este usor de obtinut. Acestea permit investigarea situatiilor de viata intr-o mai mare masura decat tipicele si nascocitele experimente. Aceasta metoda poate fi usor folosita in situatii in care principiile etice interzic anumite tratamente. Allport a argumentat ca doar studiul de caz ne poate da informatii despre gama enorma de variabile ce influenteaza viata unei anumite persoane. Oricum, deoarece nu putem atribui cauzalitate unor vatriabile fara procedee adecvate de control, nu putem concluziona ca oricare din variabile influenteaza cu adevarat persoana in cauza. Ramanem doar cu ipoteze interesante. Studiul de caz poate fi o folositoare sursa de ipoteze., care vor fi verificate ulterior, prin metode mai bine controlate. Unele dezavantaje majore ale studiului de caz sunt acelea ca: implica slabe masuratori, in special ale trasaturilor principale ale comportamentului, controlul este in general foarte slab, si nu sunt prea bine planificate.

Desi simtul comun poate parea ca ne spune ca intelegerea clara a factorilor de control poate fi obtinuta din studiile de caz, istoria ne arata altceva. De exemplu, in cazul luarii de sange. Era o metoda folosita timp de secole pentru a "vindeca":o varietate de dereglari fizice. Erau luate cantitati mari de sange de la o persoana bolnava, pentru a o scapa de "umorile stricate".

Oamenii care au de-a face cu aceasta metoda nu erau in nici un caz prosti, cel putin multi dintre ei nu erau. Abilitatea lor de a observa si interpreta ceea ce se observa, era fara indoiala la fel de buna ca si a noastra. Insa, caz dupa caz, nu reuseau sa-si dea seama ca procedeul era in cel mai bun caz ineficient, si in cel mai rau caz chiar periculos. Doar dupa ce anatomistul si chirurgul englez John Hunter a realizat un experiment pe aceasta tema, oamenii au reusit sa-si dea seama de deficientele tehnicii luarii de sange.

Pre si post-testarea unui singur grup

Prin aceasta metoda, un grup de indivizi este observat la inceputul tratamentului, si se masoara trasaturile principale de comportament; li se aplica tratamentul, si se noteaza modificarile trasaturilor comportamentale inregistrate anterior. Este de retinut faptul ca in cazul acestei metode, masuratorile caracteristicilor comportamentale se fac in mod adecvat. Schimbarile ce apar intre pre si post-test sunt atribuite tratamentului.

Problema fundamentala a acestui tip de plan este ca o multitudine din factorii ce intervin pot fi confundati cu tratamentul, facand imposibila eliminarea ipotezelor alternative, care spun ca unul din acesti factori a determinat schimbarile comportamentale. De exemplu, pretestul insusi poate cauza schimbari la subiecti, ceea ce-i va face sa raspunda diferit la post-test. Un eveniment extern poate de asemeni interveni si produce schimbarile observate. De exemplu, asasinarea unui om public, schimbarea anotimpurilor sau vacantele, pot determina schimbari semnificative care sunt imposibil de distins de efectele tratamentului. De asemeni, pot apare si schimbari spontane. De exemplu, daca studiem depresia - "raceala" dereglarilor psihice - este binecunoscut ca acestea tind sa dispara spontan. Astfel de schimbari spontane pot fi atribuite tratamentului.un exemplu de ce este necesar pentru a interpreta aceste ipoteze rivale ca fiind neplauzibile, este un grup de control. In care tratamentul nu este realizat. Si in care, poate, este introdusa o conditionare de tip placebo. Toate schimbarile mentionate mai sus ca fiind urmari ale unor factori externi, ar trebui sa apara si in grupul de control si in cel experimental. Cu toate acestea, efectele tratamentului vor fi reflectate in diferentele dintre cantitatea de schimbari aparute intre pre si post-test, in grupul de control fata de cel experimental. Odata aranjat un studiu in acest fel, avem un plan experimental "matur". Dar vom amana discutiile pe larg ale planului experimental pe mai tarziu.

Va puteti intreba pe buna dreptate de ce ar folosi cineva un plan caruia ii lipsesc in mod clar metodele de control adecvate. Deseori e mai practic sa nu ai un grup de control. Cercetatorul ar putea gandi ca nu este etic sa realizeze un asemenea experiment, sau accesul la subiecti poate fi conditionat de aplicarea aceluiasi tratament pentru toti. unEori, conducerea unui grup de control nu e imposibila, dar dificila. Cercetatorul poate prefera sa stabileasca schimbarile importante ce apar, inainte de a purcede la identificarea finala a variabilelor.

Multe studii importante s-au realizat cu ajutorul acestui tip de planuri experimentale. De exemplu, studiul original care arata ca biofeed-back-ul electromiografic are un potential folositor ( dand subiectilor semnale care le spuneau cat de incordati le sunt muschii), in reducerea durerilor de cap a fost realizat in acest fel (Buddzynski & Stoyva, 1973)

Comparatia cu grupul static

Aceasta metoda consta intr-o comparare a unor grupuri formate in mod natural si care difera dupa respectarea conditiilor tratamentului. De exemplu, putem dori sa sa evaluam influenta unei noi metode de predare, prin compararea elevilor din doua grupe diferite ale unui anume curs, in care unui grup i se preda dupa noua metoda. Procedeul poate fi deja folosit de una din grupe, sau poate fi introdus in mod activ de catre experimentatori.

Comparatia cu grupul static pare a avea un grup de control, dar este predispus la confuzii, deoarece subiectii au fost plasati aleator in grupuri. Multi factori externi pot influenta tendinta lor de a renunta la o anumita sectiune. Cu toate acestea, diferentele dintre cele doua grupuri nu pot fi atribuite de drept conditiilor de tratament. Este foarte posibil ca aceste rezultate sa se datoreze diferentelor de esantionare, care sunt independente fata de tratament. acest plan poate fi transformat intr-unul adecvat prin esantionarea celor doua grupuri pe o baza complet aleatoare. Daca subiectii sunt alesi aleator, nu exista nici un motiv care sa ne faca sa credem ca vor fi diferente stabile intre rezultatele celor doua grupuri, exceptie facand doar influenta tratamentului. Cand planul grupului static a fost inlocuit cu unul in care esantionarea este aleatoare, avem un plan experimental in adevaratul sens al cuvantului (numit design complet aleator). Asemenea planuri vor fi descrise ulterior.

Planuri corelationale

Ultimul tip de plan preexperimental care va fi discutat aici este planul corelational. Sunt cateva caracteristici importante ale acestui tip de plan. Una este aceea ca incearca sa arate care sunt relatiile dintre doua sau mai multe variabile, punand un accent mic, sau deloc, pe determinarea acestora. Sa spui ca exista o relatie intre doua variabile, inseamna sa spui ca nivelul variabilelor dependente pot fi, intr-un grad semnificativ, prezise din cunoasterea acestor nivele ale variabilei `predictive`. Dar o asemenea predictibilitate nu implica posibilitatea ca variabila `predictiva` sa controleze nivelul relatiilor. Putem schimba variabilele independente si `predictive` fara a schimba corelatia. Cu toate acestea, daca aratam ca lungimea fustelor prezice media indicelui bursier Dow-Jones, nu trebuie sa fie implicata nici o cauzalitate. Am putea la fel de bine sa spunem ca mjedia indicelui Dow-Jones prezice lungimea fustelor. Cu o simpla stabilire a corelatiei dintre variabile, trebuie sa acceptam posibilitatea ca, in cazul controlului relatiilor, acesta sa fie exercitat fie de variabila dependenta sau predictiva, fie de alte variabile sau grupuri de variabile. Planurile corelationale nu incearca sa delimiteze aceste posibilitati. Aceste distinctii sunt realizate de modelele experimentale.

In esenta, planurile corelationale sunt caracterizate de incercarea de a arata o relatie intre variabile, luand in calcul foarte putin sau chiar de loc indentificarea variabilelor de control. Dupa aceste doua criterii, multe din planurile discutate anterior in acest capitol pot fi considerate corelationale. Dar noi nu ne referim la ele in acest mod pentru ca ele intentioneaza identifice variabilele de control. Pur si simplu realizeaza un lucru incomplet. In planurile corelationale este ceva obisnuit ca cercetatorul sa nu aiba nici o intentie sa demonstreze controlul sau cauzalitatea. Uneori, acestia afirma eronat ca au demonstrat relatiile cauzale, cand de fapt ei au demonstrat doar o corelatie.

O caracteristica foarte comuna a planului corelational este accentul pus pe demonstrarea gradului relatiilor dintre variabile. Este o diferenta importanta intre a arata ca o relatie exista si a arata in ce grad are loc acea relatie. Exista o relatie intre caderea parului (chiar si a unui singur fir!) si greutatea corporala; dar gradul de relationare este atat de mic, incat putini oameni ar crede ca merita sa tina un regim de slabire. Planul corelational tipic intentioneaza in primul rand sa arate ca exista o relatie intre variabile, sa arate gradul respectivei relatii si sa realizeze acest lucru fara a determina variabilele de control.

Utilitatea si pericolul planurilor corelationale

Planurile corelationale sunt foarte utile. Anumite stiinte, ca astronomia, au atins nivele foarte inalte de sofisticare a acestei metode, prin aratarea unor relatii credibile intre variabilele in cauza. Multi oameni de stiinta sunt de parere ca primele stadii ale investigatiilor in orice domeniu ar trebui alocate descrierii relatiilor, fara manipulare experimentale. Incercarile timpurii de manipulare experimentala, pot conduce la manipularea unor variabile gresite, sau la studierea unor situatii artificiale, care nu reusesc sa explice intreaga gama de comportamente normale.

Chiar si in stadii mai tarzii ale sttudiului, planurile corelationale au un loc important. De exemplu, demonstrarea corelatiilor este o metoda importanta in aratarea validitatii si fidelitatii masuratorilor. Pentru demonstratie, un grup de cercetatori era interesat sa identifice un set de comportamente conversationale pe care oamenii le folosesc pentru a defini o conversatie reusita (Minkin, s.a., 1976). Au trecut pentru inceput in revista casetele video si notitele luate in timpul conversatiilor, intr-un mod mai degraba nesistematic, si cateva comportamente au fost legate de impresia de abilitate de a conversa. Acestea includ rugaminti ca "spune-mi mai multe", intrebari puse direct ("cat timp ai urmat aceasta scoala?"), sau indirect ("deci esti elev?"). de asemeni, includeau si un feed-back conversational pozitiv, indicand aprobarea sau intelegerea celor spuse de celalalt.

Avand anumite relatii identificate mai degraba nesistematic, cercetatorii au mers mai departe, mai sistematic, pentru a arata ca aceste comportamente pot fi identificate mai precis. Au reusit acest lucru prin demopnstrarea existentei unei puternice corelatii intre judecatile unor observatori independenti, care au fost rugatio sa identifice comportamentele. Au demonstrat de asemeni si validitatea masuratorilor, aratand ca prevalenta comportamentului demonstrat a fi un foarte puternic indicator al modului in care se reflecta in ochii ascultatorului abilitatile de comunicare ale oratorului. Concentrarea atentiei de-a lungul acestui studiu a fost pusa pe demonstrarea corelatiilor.

Acest studiu nu numai ca ilustreaza folosirea corelatiilor pentru stabilirea gradului de incredere si generalitate, dar asigura si un bun punct de plecare pentru discutarea tentatiei de a infera cauzalitatea pe baza corelatiilor. Cand auzim ca exista o relatie intre lungimea fustelor si indicele Dow-Jones sau intre marimea sanilor la femei si IQ (Smith, 1968- spunea ca exista un raport invers proportional) nu prea suntem tentati sa credem ca un factor il controleaza pe celalalt. Dar cand vedem ca exista o relatie intre anumite obiceiuri conversationale si judecatile despre abilitatile de comunicare ale observatorului, este foarte tentant sa concluzionezi ca judecatile sunt cauzate de comportamente. Vom discuta natura inferentei cauzale din relatiile corelationale intr-o sectiune viitoare a acestui capitol.

Stabilirea gradului de incredere si a validitatii masuratorilor nu este in mod sigur unicul mod in care poate fi folosit un studiu corelational. Uneori apar fenomene in natura pe care nu le putem manipula. Incapacitatea noastra de a manipula aceste fenomene poate fi ori din cauza unei imposibilitati de natura tehnica, ori din cauza unor limitari de natura etica. In asemenea cazuri vom putea realiza doar studii corelationale. In alte cazuri, manipularea experimentala este posibila, dar dificila. Poate fi mai practic sa determini daca relatia exista si cat de puternica este, inainte de a investi un efort deosebit pentru determinarea variabilelor care controleaza relatia respectiva.

Poate fi "cauzalitatea" inferata din date corelationale?

Prezenta unei corelatii, indiferent cat de puternica nu implica faptul ca una din variabile controleaza sau "cauzeaza" schimbarile celorlalte variabile. Uneori este evident, ca atunci cand relatia nu are nici un sens. Alteori, cand exista o corelatie intre anumite comportamente in cadrukl conversatiei si tendinta observatorului de a judeca daca respectivul detine abilitati conversationale, este tentant sa presupunem o relatie cauzala.

Este foarte dificil sa strangi dovezi pentru a demonstra cauzalitatea pornind de la date corelationale. Neale si Leibert (1973) au arartat ca sunt doua clase principale de probleme care ne impiedica sa deducem cauzalitatea din relatii corelationale. Pe de alta parte, directia controlului este greu de stabilit. Daca hipertensiunea arteriala si arteroscleroza tind sa apara impreuna, nu putem sa spunem care din ele este cauza celeilalte.

O a doua bariera in calea inferentelor cauzale este aceea ca este dificil de spus daca o alta variabila sau set de variabile sunt responsabile pentru relatiile observate. Un exemplu potrivit este relatia dintre indicele Dow-Jones si lungimea fustelor. Nici una din cele doua variabile nu pare a controla schimbarea celeilalte. Altceva trebuie sa fie responsabil pentru relatie.

In ciuda acestior probleme in identificarea influentelor cauzale din datele corelationale, multe relatii, foarte importante si interesante, sunt greu de aratat in alt fel. Cand sunt gasite relatii puternice intre fumat si diferite tipuri de cancer, boli de inima si altele, avem motive intemeiate pentru a dori sa descoperim daca relatia este cauzala. Daca este cauzala, atunci renuntarea la fumat reduce riscul de imbolnavire. Cand descoperim doar cateva cazuri de alergatori de maraton care sufera de boli de inima, avem un motiv puternic sa ne intrebam daca alergatul previne bolile de inima. Cand hipertensiunea este legata de arteroscleroza, e important de stiut daca atunci cand reglezi tensiunea sangelui, ameliorezi si arteroscleroza.

Modul ideal de a determina daca variabilele predictive sunt in acelasi timp si variabile de control, este prin experiment. Dar in mod obisnuit, nu putem cerceta asemenea fenomene in mod experimental. Imaginati-va cum ar fi sa ceri unei jumatati dintr-un grup de adolescenti sa fumeze Iar celeilalte jumatati sa nu fumeze, si sa continui acest lucru timp de ani intregi! Ganditi-va la dificultatile ce apar in transformarea unor oameni alesi aleator in alergatori de performanta, in timp ce pe cei din grupul de control ii vei impiedica sa alerge.

Cercetarea exeperimentala in asemenea cazuri se restrange deseori doar la cercetarile facute pe animale. Recent, un cercetator obliga porcii sa alerge. Scopul sau era de a determina daca un regim regulat de alergare previne bolile de inima. Ati putea spune bineinteles!. Cei ce alearga nu fac atac de cord! Oricum, sunt si alte posibilitati de luat in calcul. Poate ca cei ce se tin de un asemenea regim sunt doar cei ce au deja un sistem cardiovascular superior. Poate ca ceilalti au asemenea dificultati in alergare pentru ca pornesc cu un sistem mai putin eficient. Atunci, rata scazuta a bolilor de inima la alergatori se poate datora unei slabe esantionari. Pe de alta parte pot fi ridicate obiectii asupra generalitatii datelor obtinute pe animale. Asemenea obiectii stau in spatele unor incercari serioase de a infera cauzalitatea din corelatii.

Informatii relevante

Desi dovezi satisfacatoare de cauzalitate obtinute din corelatii nu sunt realizabile, multi factori influenteaza o decizie in favoarea unei ipoteze, mai de graba decat in favoarea alteia. Acesti factori pot fi impartiti in doua clase: (1) costurile si beneficiile unor raspunsuri corecte sau gresite la problema in cauza, si (2) pe ce motiv pot fi inlaturate ipotezele alternative care sunt totusi plauzibile?

Pentru a ilustra problemele in cazul primei clase (profituri si costuri), luati in considerare contrastul dintre relatia dintre fumat si cancer cu relatia dintre inteligenta si marimea sanilor. Cea de-a doua relatie este una triviala, ce poate cel mult sa deranjeze femeile cu sanii mari. Nu se poate face mai nimic in aceasta situatie. Dar oamenii se pot lasa de fumat. Chiar si o dovada cat de mica poate fi indeajuns pentru a convinge o persoana sa se lase de fumat (si deci sa ia in considerare ipoteza cauzala).

Plauzibilitatea ipotezelor alternative este influentata de cateva tipuri de dovezi. De exemplu, daca mai multe ale unei corelatii apar in diverse studii, in timp ce majoritatea celorlalti factori variaza, alternativele la o ipoteze cauzala devin greu de crezut. Pentru a ilustra iata un studiu facut in Japonia care indica existenta unei relatii intre bautul apei (soft water) si hipertensiune. In acel moment, baza pentru o inferenta cauzala era slaba. Dar, cercetari ulterioare realizate in SUA, Anglia, Finlanda, Canada, Suedia, Olanda si Irlanda au confirmat independent respectiva relatie (Galton, 1973). Acest lucru nu da un verdict definitiv in favoarea ipotezei cauzale, dar ne conduce la ideea ca acea ipoteza este mult mai plauzibila.

Suntem de asemeni influentati de existenta unei intelegeri a mecanismului cauzal luat in calcul ca stand la baza corelatiei observate. Relatiei intre marimea sanilor si IQ mentionata anterior ii lipseste un tipar familiar, pentru a-i da sens. Relatia intre bautul apei si hipertensiune, pe de alta parte, poate fi explicata prin principii chimice si fiziologice (prea complicate pentru a fi descrise aici).

Ordinea temporala influenteaza de asemeni dorinta noastra de a accepta ipotezele cauzale. Cauzele nu pot apare mai tarziu decat efectele lor. Cu toate astea suntem mai receptivi in acceptarea unei ipoteze cauzale, daca variabila sustinuta ca fiind "cauza", precede variabila "efect" in timp. Cu toate acestea, ordinea temporala in sine nu este o baza suficienta pentru inferarea cauzalitatii. E binecunoscuta sintagma " post hoc, ergo propter hoc" ( dupa aceasta, deci din cauza aceasta) care se bazeaza pe presupunerea cauzalitatii doar pentru ca un lucru il urmeaza pe altul in timp.

Oricum, Matheson, Bruce si Beauchamp, (1978) au aratat ca un tip de inferenta cauzala poate fi facut cu incredere pe baza unor date corelationale. Aceasta este inferenta ca nu exista nici o relatie cauzala. Daca un plan corelational nu reuseste sa arate existenta unei relatii, nu are rost sa depui eforturi mai mari pentru un un experiment controlat pe deplin. Aceasta este una din intrebuintarile cele mai importante ale planului corelational. Putem realiza studii preliminare de tip corelational pentru a decide daca probele merita investigatii experimentale ulterioare.

O discutie completa pe tema planurilor corelationale presupune sa luam in considerare masura escriptiva a gradului relatiei dintre variabile. Acest lucru va fi discutat in capitolul 8. Acolo vom discuta intr-un mod general metode de identificare a variabilelor independente. Prin introducerea controlului pentru eliminarea influentelor altor variabile, realizam tranzitia la metodele experimentale propriu-zise.

Metode experimentale

Scopul principal al unui experiment este de a identifica factorii care prezic si controleaza comportamentele care-l intereseaza pe experimentator. Folosim termenul de "factor" cu acelasi sens cu termenul de "variabila". De exemplu, daca ne intereseaza efectele socului electric la iesirea dintr-o zona electrificata, vorbim deseori de variabila independenta "soc electric" ca de un factor cu diverse nivele. Termenul de "nivel" se refera la diferitele valori pe care le poate lua factorul. De exemplu, factorul "soc electric", poate fi inalt, mediu sau scazut. Poate fi de asemeni de 1, 2, miliamperi. In fiecare caz vorbim despre nivelul factorului soc. Termenul de nivel pare a implica un fel de ierarhie a valorilor. Oricum, in jargon este folosit si pentru scale de factori nominali. Deci, nivelele factorului "sex" sunt "barbat" si "femeie", chiar daca nu exista nici o ierarhie.

Putem vorbi de scopul experimentelor ca fiind unul de identificare a cazurilor in care cunoasterea nivelelor unor factori predictivi ne permite sa exprimam cu un anume grad de certitudine, inainte de timp, ceva despre nivelul factorilor de iesire. In principal, experimentatorul, face acest lucru prin determinarea variabilelor care controleaza iesirile. Pentru a face aceste determinari este necesara identificarea variabilelor neeficiente (pentru eliminarea ipotezelor alternative care erau plauzibile). Acest lucru este realizat prin introducerea unor proceduri de control.

Controlul variabilelor externe

Sa presupunem ca trebuie sa raspundem experimental la o intrebare. Trebuie sa analizam intrebarea si sa gasimoperatiile de masurare pentru conceptele care apar. Apoi putem cauta o relatie functionala si certa. Ceea ce vrem este sa gasim variabile independente care functioneaza. Adversarul nostru sunt variabilele necontrolate. Daca acestea interfereaza Nu vom sti daca exista, si care este puterea variabilei independente. Avem insa doua arme: tehnologia si hazardul. Daca dorim sa scapam de variabilele necontrolate, vom folosi tehnologia. Daca ne lipseste tehnologia, putem aranja lucrurile in asa fel incat aceste variabile sa fie reprezentate in mod egal in toate tratamentele. Intamplarea va functiona pentru ca procesele aleatoare tind sa se distribuie in mod egal. Dar trebuie sa fim siguri ca intamplarea are oportunitatea sa actioneze. Trebuie sa cautam erori sistematice. In acest fel, ne angajam intr-un plan experimental. Acestea sunt discutate in capitolul 6, dar unele principii de baza vor fi discutate aici.

Ce putem face in privinta unei variabile necontrolate? Intai putem incerca sa o lasam sa actioneze si sa influenteze rezultatele. Daca se intampla asa, lucram la un nivel preexperimental. Cateodata nu este o idee rea, dar ne limiteaza intelegerea variabilelor de control. Pe de alta parte, avand in vedere ca variabilele din viata reala sunt complexe, ne poate reda o variabila mai buna. Am discutat detaliat metodele preexperimentale anterior, asa ca ne vom opri aici cu aceasta discutie.

Metoda cea mai obisnuita de a face fata unei variabile confundate, este de a incerca sa o tii constanta. Acest lucru se poate face prin tehnologie sau prin intamplare. Din punct de vedere tehnologic, o putem reduce la zero, o putem elimina. Acest lucru se mai numeste si tinerea constanta la zero. Putem de asemeni, sa o tinem constanta peste zero. De exemplu, daca vrem sa aflam daca o anumita rasa de caini poate distinge culorile, nu putem reduce luminozitatea la zero; cainii nu ar mai vedea nimic. Dar putem fac fiecare culoare la fel de luminoasa (acest lucru este greu de realizat, pentru ca luminozitatea aparenta depinde de sistemul vizual al celui ce percepe. Nu putem presupune ca ceea ce este luminos pentru noi este luminos si pentru un caine).

Deseori nu putem tine o variabila perfect constanta, ci doar aproximativ constanta. Acest lucru este valabil si in cazul reducerii la zero. Dar, desi fizicienii nu reusesc sa creeze un vid perfect, ei tot folosesc viduri. Aproximarea este, deci, deseori folosita in stiinta.

Acum, haideti sa presupunem ca vrem sa tinem o variabila constanta prin folosirea intamplarii, in mod statistic. Una din metode este de a te baza in intregime pe hazard. O alta este de a introduce un control tehnologic partial, si apoi sa te bazezi pe procesele aleatoare care vor avea grija de rest. De exemplu, sa presupunem ca suntem ingrijorati ca momentul zilei la carevor veni subiectii poate influenta experimentul. Nu putem tine ziua in loc. Nu avem o asemenea tehnologie. Dar daca determinam aleator ce tratament va primi fiecare subiect, orice moment al zilei, pe termen lung, va aparea la fel de des ca si celelalte in cadrul experimentului. Deci, hazardul reuseste sa tina constanta variabila "momentul zilei".

Dar poate ca nu vrem sa ne incredem in hazard. Acesta va face totusi, desi foarte rar, lucrurile intr-o ordine sistematica. Unii jucatori de poker primesc totusi o chinta regala. Pe termen lung, nu merita sa-ti faci probleme; dar pe termen scurt, poate fi mai bine sa nu te increzi in hazard.

Asa ca am putea dori sa folosim o procedura planificata deliberat pentru a uniformiza influentele variabilelor necontrolate. Intorcandu-ne la problema cu alegerea momentului zilei, putem sa ne realizam experimentul la aceeasi ora in fiecare zi, sau astfel incat fiecare moment al zilei sa fie reprezentat in mod egal. Atunci cand ajungi la limitele planificarii deliberate, variabilele care mai raman pot fi randomizate.

Randomizarea este buna daca avem un numar mare de lucruri de randomizat. Aceasta poate egala variabile la care nici macar nu ne-am gandit. Insa poate tine variabilele constante doar pe termen lung. Daca nu avem un numar mare de observatii, procedeele deliberate pot fi mai bune.

O ultima metoda de tratare a variabilelor necontrolate este sa le manipulezi. Studentii, la unul din cursurile mele, realizau un experiment. Incercau sa gaseasca cea mai mica separatie detectabila pe piele. Daca doua puncte sunt indeajuns de aproape, sunt percepute ca fiind unul singur. Daca le indepartezi, vor fi percepute ca fiind doua. Cativa dintre studenti au obtinut rezultate foarte diferite , putin credibile. Ei credeau ca apasarea punctelor ar putea fi cauza lipsei de uniformitate. Ce puteau face? Puteau folosi oricare dintre metodele de tratare a variabilelor necontrolate. Dar un grup a decis sa foloseasca un aparat care varia presiunea apasarii in mod sistematic. Acest lucru va arata daca aceasta variabila este importanta. Daca da, rezultatele ar trebui sa fie diferite la presiuni diferite. Manipularea este un mod bun de a trata variabilele necontrolate. Nu ne da controlul, dar ne arata limitele la care relatiile functionale inca rezista.

PE SCURT:

Principalul scop al planului de cercetare este de a identifica o ipoteza corecta si de a elimina o ipoteza alternativa. Planurile experimentale realizeaza complet acest lucru,dar, din diverse motive multe cercetari sunt facte cu planuri preexperimentale care isi ating scopurile doar partial.

Cu ajutorul convorbirii, cineva comunica despre impactul unui tratament asupra sa. Convorbirile asigura accesul usor la date ce pot fi bune surse de ipoteze, pentru studii mai sistematice, ce vor fi facute ulterior. Uneori, convorbirile, pot fi tot ceea ce este disponibil. Oricum, acestea tind sa sufere din cauza problemelor de esantionare, deoarece subiectii sunt de obicei alesi neintamplator, masuratorile sunt de obicei rapoarte verbale retrospective, iar de obicei lipsesc si procedeele de control.

Studiile de caz implica raportarea raspunsurilor unei persoane, de obicei de catre cel care realizeaza experimentul. Desi sunt multe argumente pro si contra, nu se pot face simple afirmatiidespre ele, deoarece, exista foarte multe tipuri de studii de caz. Trebuiesc evaluate cateva din caracteristicile lor, incluzxand adecvarea datelor principale si predictibilitatea, si prezenta incercarilor de a produce generalitatea (de exemplu, prin raportarea unor cazuri multiple). Studiile de caz sufera inevitabil de o serioasa lipsa a procedurilor de control). Au avantajul de a asigura datele foarte rapid, de a reda date din viata reala, si permitand colectarea datelor despre influenta unor foarte complexe, poate chiar unice, seturi de variabile. Dezavantajele majore sunt ca: in general masuratorile sunt slabe, principalele caracteristici sunt deseori gresit masurate, controlul este slab, iar generalizarea nu este este bine realizata.

Cu planul pre si post-test, masuratorile principale sunt luate, este introdus tratamentul, si schimbarile caracteristicilor principale sunt observate. Schimbarile observate sunt atribuite tratamentului. Acest plan nu ne permite sa eliminam ipotezele rivale, care spun ca schimbarile ar fi aparut chiar fara tratament. Acest tip de plan este folosit pentru ca uneori nu este prea etic sa ai un grup de control, sau pentru ca cercetatorul doreste sa afle daca schimbarile apar si in conditii mai putin controlate, inainte de a investi eforturi mari in rezolvarea problemei controlului.

Prin compararea cu grupul static, grupuri formate pe cale naturala, care difera prin respectarea conditiilor tratamentului, sunt comparate. Problema cu acest gen de plan este ca grupurile sunt formate nealeator, si observarea diferentelor poate fi legata si de alte variabile decat cele din studiu.

Cu planurile corelationale, cercetatorul are o prima intentie de a masura relatiile dintre doua variabile, inclusiv gradul acestor relatii. Aceasta poate fi o excelenta metoda in timpul stadiilor timpurii ale cercetarii; si chiar si in stadii mai avansate este folositor in stabilirea gradului decertitudine si al validitatii masuratorilor, si in studierea fenomenelor ce apar in natura, dar sunt greu sau imposibil de manipulat.In general, este foarte greu sa inferezi cauzalitatea din corelatii. Oricum, multi factori influenteaza daca o decizie de acceptare a unei ipoteze cauzale este rezonabila sau nu. Cele doua mari clase de factori sunt diferitele rasplati si costuri in cazul unei decizii, si cat de mult te poti baza pe ea, astfel incat sa elimini alte ipoteze. Daca nu exista nici o corelatie intre doua variabile, se poate face o inferenta puternica impotriva ipotezei cauzale.

Planurile discutate pana aici incearca sa trateze variabilele confundabile, permitandu-le sa varieze. Acest fapt este folositor, dar ne limiteaza posibilitatile de identificare a variabilelor de control. Pentru identificarea acestora, trebuie sa introducem verificari. Sunt diverse moduri in care se pot verifica variabilele externe. Poate fi realizata fie in mod deliberat, prin tehnologie, sau in mod statistic, lasand hazardul sa lucreze. O alta apropiere asupra verificarii este manipularea sistematica a potentialelor variabilelor confundabile.