|
Во всех трех экспериментальных группах успешность распознания возросла. Из пяти контрольных групп в двух наблюдался рост эффективности, в двух – снижение и в одной не зафиксировано никаких изменений. Общие результаты следующие: в экспериментальных группах зафиксировано возрастание успешности с 0,56 до 0,63; в контрольных группах средний показатель изменился с 0,63 до 0,64. Значимость этих различий оценивалась с помощью Т-критерия Стьюдента. Ни в одном случае значимых различий зафиксировать не удалось. В этом нет ничего удивительного, так как сравнение средних значений по половинам выборки – интуитивно понятный, но весьма грубый инструмент анализа, и в случае небольших изменений он дает консервативную оценку. Кроме того, такой подход исключает прямое сравнение данных по экспериментальным и контрольным группам. Они сравниваются косвенным образом по отношению к нулевой гипотезе об отсутствии изменений в каждой из двух совокупностей данных отдельно. Еще один способ статистической оценки изменений состоит в использовании коэффициентов корреляции. Действительно, в каждой из групп можно рассчитать корреляцию показателей успешности с порядком, в котором выступающие делали свои сообщения, и тогда знак и величина коэффициента корреляции покажут направление и величину изменений. Кроме того, это дало бы возможность расширить базу для анализа данных и включить в сферу рассмотрения данные еще по трем контрольным группам. Дело в том, что в каждой из этих контрольных групп производилась оценка семи выступлений, а делать сравнения половин, каждая из которых состоит всего лишь из трех наблюдений, представляется не очень корректной процедурой. Коэффициент корреляции, рассчитанный по семи наблюдениям, выглядит вполне осмысленным показателем. Руководствуясь этими соображениями, был произведен подсчет корреляций по трем экспериментальным и теперь уже восьми контрольным группам. В экспериментальных группах получены следующие значения: –0,07; –0,08; +0,36. В контрольных группах показатели выглядят следующим образом: –0,14; –0,28; –0,11; –0,77; –0,13; +0,02; +0,16; +0,46. На первый взгляд получившаяся картина выглядит противоречивой и маловразумительной. В экспериментальных группах, где при анализе методом разделения пополам наблюдался устойчивый, хотя и не внушительный рост, корреляционный анализ чаще показывает снижение, чем повышение эффективности. Результаты контрольных групп выглядят ничуть не хуже результатов, полученных в экспериментальных. Удручающим представляется и разброс показателей, которые в контрольных группах варьируют от +0,46 до –0,77. Однако более тщательный анализ сложившегося положения позволяет прояснить картину. Выбор в качестве показателя, свидетельствующего об улучшении результативности, коэффициента корреляции порождает одну проблему. Суть ее в том, что конкретная величина каждого коэффициента в нашем случае оказывается весьма зависящей от того, на каком шаге мы оборвем эксперимент. Так, в одной из экспериментальных групп, где выступили с сообщениями 20 человек, величины коэффициентов корреляции варьировали в пределах от +0,36 на пятом выступающем до –0,60 на восьмом. Иначе говоря, коэффициент корреляции, являясь, с одной стороны, весьма чутким к изменениям, оказывается вместе с тем весьма неустойчивым («капризным») показателем. Поэтому имеет смысл проводить статистическую оценку, основываясь не на сравнении отдельных (в нашем случае последних) численных значений этого показателя, а принимая во внимание полную их совокупность. В связи с этим была использована следующая схема анализа. После каждого выступления, начиная с третьего в каждой группе (считать коэффициент корреляции по двум парам данных представляется в нашем случае почти бессмысленным мероприятием), эксперимент как бы завершался, а его результаты рассматривались как самостоятельная единица анализа. Таким образом, был сформирован массив из 60 коэффициентов корреляции по экспериментальным группам и другой массив из 55 коэффициентов корреляции по контрольным группам. Характеристики первого распределения оказались следующими: значение минимума равно –0,75; первый квартиль фиксируется на точке –0,17; второй квартиль или медиана равен +0,17; третий квартиль равен +0,36; а максимальное значение – +0,82. Что касается второго распределения, т. е. совокупности данных, полученных на группах, в которых наблюдатели не получали немедленной обратной связи, то его характеристики выглядят следующим образом: минимальное значение равно –0,89; первый квартиль соотносится с числом –0,69; медиана равна –0,29; и даже значение третьего квартиля попадает в диапазон отрицательных чисел и фиксируется на точке –0,13; только максимум попадает в область положительных значений, его величина равна +0,48. — 220 —
|