Второй тип ошибки состоит в принятии нуль-гипотезы тогда, когда в действительности имеется истинный эффект. Этот тип ошибки называется ошибкой второго рода. В исследовании агрессии мы допустили бы ошибку второго рода, если бы группы 3-летних и 4-летних детей различались, но мы заключили бы, что между ними нет различий. Вероятность ошибки второго рода рассчитать труднее, чем вероятность ошибки первого рода, и здесь мы даже не будем пытаться объяснить этот расчет. Однако замечу, что вероятность одной ошибки находится в обратной зависимости от вероятности второй ошибки, то есть чем выше вероятность одной, тем ниже вероятность другой. Исследователь, к примеру, может снизить риск ошибки первого рода, установив уровень вероятности 0,01, однако в то же время он существенно повышает риск ошибки второго рода. Отметим также, что психологи предпочитают минимизировать вероятность ошибки первого рода. Эта осторожность в позитивных выводах отражена в общепринятой норме: «значимыми» признаются только результаты, вероятность случайности которых составляет менее 5 %'.
Розноу и Розенталь (Rosnow & Roscntal, 1989) критикуют позицию исследователей, целиком полагающихся на уровень вероятности 0,05: «Несомненно, Господь любит 0,06 ничуть не меньше, чем 0,05» (р. 1277).
Рассмотрение ошибок первого и второго рода возвращает нас к понятию валидности. В главе 2 рассказывалось о трех из четырех основных форм валидности. Четвертая форма — валидность статистического вывода: точность статистического вывода, сделанного при анализе данных. Верны ли наши заключения о наличии или отсутствии связи между переменными? Избежав ошибочного вывода о существовании связи при ее отсутствии (ошибка первого рода) и об отсутствии связи при ее наличии (ошибка второго рода), мы достигаем валидности статистического
вывода.
Установив статистическую значимость, мы можем сказать, что наши результаты, вероятнее всего, не случайны. Важно отдавать себе отчет, что критерий значимости имеет отношение только к возможности случайных результатов. Значимость не исключает возможности искажения валидности. По этому критерию можно судить о наличии различий между двумя группами, но не о причинах различий.
Рассмотрим различие между полами в нашем исследовании агрессии. Нас интересует вероятность того, чТо это различие в поведении истинно (однако, разумеется,, причин?.! его еще предстоит выявить). Но значимое различие вполне могло появиться и по другим причинам. Возможно, наши наблюдатели ожидали от мальчиков или от девочек большей агрессивности и поэтому в соответствующем направлении искажали результаты — отсюда различие, обусловленное необъективностью наблюдателей. Возможно, на девочках сильнее отражается присутствие наблюдателя, и поэтому они более склонны подавлять агрессию, когда за ними наблюдают, — отсюда различие, обусловленное дифференцированной реактивностью. Возможно, мы наблюдали девочек в начале года, а мальчиков позже, когда агрессия становится обычным явлением, — отсюда различие, обусловленное одновременным влиянием фактора принадлежности к определенной группе и фактора
времени измерения.
Суть в том, что любые из описанных в этой книге факторов, ставящих под сомнение валидность, могут все еще действовать, искажая наши результаты. Статистическая значимость не гарантирует общей валидности. Это лишь отправная точка, необходимое, но не достаточное условие для вывода о том, что мы обнаружили что-то существенное.
И последнее замечание — статистическая значимость не гарантирует того, что результаты имеют некоторую научную ценность. «Значимость» в том смысле, в котором этот термин употребляется здесь, имеет отношение только к статистической вероятности, а не к теоретической или практической важности. Различие между полами в уровне агрессии может быть истинным, в том смысле, что оно не случайно и не обусловлено неудовлетворительной валидностью. Достаточно ли велико это различие, чтобы что-то значить — в отношении, например, того, как воспитатели должны вести себя с мальчиками и девочками, — отдельный вопрос. Важно помнить, что статистическая значимость различия зависит не только от величины разницы, но и от объема выборки. В достаточно большой выборке даже незначительное различие достигает уровня значимости. Мы еще вернемся к этому вопросу, когда будем рассматривать величину эффекта.
