В ряде простых ситуаций план «Одна-группа» может отвечать целям исследования. Однако, как правило, он им не отвечает. Слабость такого плана явствует из сказанного ранее об экспериментальном контроле: он допускает смешение экспериментального воздействия с рядом других факторов, которые могут обусловливать изменения от претеста к посттесту. Возьмем в качестве примера для пояснения этого момента программы вмешательства. Представьте, что мы набрали группу неблагополучных 4-летних детей, дали им тест на готовность к школе, провели с ними программу, разработанную для развития школьных навыков, и обнаружили значительное улучшение. Свидетельство эффективности нашей программы? Необязательно. Возможно, что улучшение является следствием естественного биологического созревания в ходе взросления детей — того, что Кэмпбелл и Стэнли назвали переменной созревания. Возможно, что улучшение является результатом других событий в жизни детей, которые произошли за время обучения по этой программе, — того, что Кэмпбелл и Стэнли назвали переменной истории. Возможно, что улучшение является следствием практики, полученной в ходе претеста, — того, что Кэмпбелл и Стэнли назвали переменной тестирования. Или же улучшение является следствием проявляющейся при любом повторном тестировании естественной тенденции к повышению первоначально низких показателей, — того, что Кэмпбелл и Стэнли назвали переменной регрессии. Ни одну из этих альтернативных гипотез нельзя исключить; все их можно было бы отвергнуть, если бы включалась отдельная контрольная группа, не подвергающаяся экспериментальному воздействию.
И межсубъектный, и внутрисубъектный планы принимают разнообразные формы. Ниже рассматриваются два из наиболее значимых вариантов; план уравненных групп (вид межсубъектного исследования) и план временных серий (вид внутрисубъектного исследования).
Таблица 3.3 Относительные достоинства внутрисубъектных и межсубъектных планов
| Фактор | Сравнение планов |
| Удобство | Во внутрисубъектном исследовании — меньше испытуемых; в межсубъектном исследовании — меньше времени на каждого испытуемого |
| Статистические критерии | Во внутрисубъектном исследовании — более мощные, чем в межсубъектном |
| Эффект повторного тестирования | Присутствует во внутрисубъектном исследовании, |
| отсутствует в межсубъектном исследовании |
| Возможность систематической ошибки отбора | Присутствует в межсубъектном исследовании; отсутствует во внутрисубъектном исследовании |
| Анализ взаимосвязей внутри группы | Обязательно во внутрисубъектном исследовании; не возможно » межсубъектном исследовании |
| Процедуры, производящие стойкие изменения | Обязательно в межсубъектном исследовании; невозможно во внутрисубъектном исследовании |
Для четкого сравнения разных экспериментальных условий необходимо, чтобы испытуемые, поставленные в разные условия, были эквивалентными с самого начала исследования. Мы уже рассматривали два метода обеспечения эквивалентности: случайное приписывание разных испытуемых к разным экспериментальным группам и тестирование каждого испытуемого во всех экспериментальных условиях. Добавим теперь третий вариант: использование планов уравненных групп, в которых параметры испытуемых приводятся в соответствие еще до приписывания к разным экспериментальным группам.
Как мы узнали из главы 2, практически любое межсубъектное исследование предполагает определенную степень уравнивания таких явных переменных, как возраст и пол. Тогда встал вопрос: зачем ограничиваться лишь явными переменными, почему не пойти дальше и не уравнять все потенциально значимые переменные? Небольшое замечание подскажет ответ на этот вопрос: невозможно выявить все потенциально значимые переменные, и даже если бы это было возможно, мы никогда не смогли бы добыть необходимые данные и провести необходимое уравнивание. Но все же неполное уравнивание предположительно лучше, чем никакое; почему же его не использовать? Оказывается, что эта процедура имеет как преимущества, так и недостатки.
Поскольку чаще всего при изучении детей производится уравнивание по IQ, я возьму эту характеристику в качестве примера. Желая уравнять детей по параметру IQ, мы должны сначала провести тесты интеллекта со всеми потенциальными испытуемыми (или, возможно, обратиться к школьной картотеке, где хранятся уже собранные данные об учащихся). Затем мы отбираем детей с одинаковыми или почти одинаковыми IQ. Количество детей в группах будет зависеть от количества экспериментальных условий — пары, если два типа условий, тройки — если три типа, и т. д. Работая с этими группами детей, имеющих одинаковые IQ, мы произвольно приписываем детей к разным экспериментальным ситуациям. Заметьте, что случайность приписывания сохраняет свое значение даже в плане уравненных групп. Заметьте также, что первоначальный подбор по IQ гарантирует то, чего не может гарантировать рандомизация: что в окончательном варианте экспериментальные группы будут равноценны по IQ.
