Независимая переменная. 
Общепсихологический практикум

Первое, с чем необходимо определиться при планировании эксперимента, — это сколько будет уровней независимой переменной и каковы они будут. Уровни независимой переменной — это ее конкретные значения. Они могут быть заданы в любой измерительной шкале, т.e. могут быть как количественными, так и качественными.

Независимая переменная обязательно имеет как минимум два уровня, которые отражают особенности се воздействия на зависимую переменную. Иначе она просто перестает быть переменной. В примере с решением задач у независимой переменной два качественных уровня, заданных в шкале наименований: 1 — душное помещение; 2 — проветренное помещение. Если исследователь желает проследить более топкие, количественные соотношения между тем, насколько воздух в помещении насыщен кислородом, и уровнем интеллектуальной активности испытуемых, он может выразить свою независимую переменную в более сильной шкале, определяя, например, различные значения содержания кислорода на 1 м³ воздуха.

Если исследователь обнаруживает разницу в успешности решения задач в душном и проветриваемом помещении, то у него есть некоторые основания полагать, что духота влияет на качество решения задач. Во всяком случае выполняются первые два условия каузального вывода. Иначе говоря, изменение зависимой переменной в соответствии с изменением независимой переменной позволяет говорить о влиянии независимой переменной на зависимую.

Экспериментальные планы с независимой переменной, имеющей два уровня, называют одноуровневыми — вероятно, потому, что один из уровней независимой переменной отражает нормальное, обычное состояние дел, которое характеризуется отсутствием воздействия (в нашем примере этому состоянию соответствует проветриваемое помещение). Воздействие на испытуемых, приводящее к ухудшению решения задач, оказывает другой уровень независимой переменной, отражающий ненормальное состояние дел (в нашем примере — душное помещение).

У независимой переменной может быть больше двух уровней. Экспериментальные планы, в которых у независимой переменной больше двух уровней, называют многоуровневыми. Например, если нас интересует, влияет ли то, с кем ребенок гуляет на детской площадке, на то, в какие игры предпочитает играть ребенок, то в этом случае исследователь управляет одной независимой переменной с четырьмя уровнями: 1 — гуляет один, 2-е няней, 3 — с родителями, 4-е друзьями. И если, к примеру, ребенок, гуляющий с няней, гораздо дольше предпочитает играть в догонялки (а не в другие игры), то исследователь имеет основания считать, что этот фактор определяет интересы ребенка в предпочтении данной игры.

Отметим, что, если задача экспериментатора состоит в том, чтобы не просто отметить влияние одной переменной на другую, а выяснить еще и характер такой связи, он обязан использовать именно многоуровневые независимые переменные. В противном случае характер связи не будет установлен. Так, например, исследователь, изучающий психофизические зависимости между различными концентрациями пахучего вещества и соответствующими ощущениями, должен взять несколько таких концентраций, чтобы понять, описывается ли искомая зависимость логарифмическим или степенным законом. Одноуровневый план не предоставит ему такой возможности.

При планировании эксперимента исследователь должен четко определиться с тем, сколько уровней имеет независимая переменная и как именно, согласно его гипотезе, они влияют на зависимую переменную. После этого перед ним встанет вопрос о том, как наиболее надежно отличить разные уровни переменной друг от друга. Чем лучше разные уровни независимой переменной разведены, т. е. чем яснее зафиксированы их различия, тем нагляднее будет их влияние на зависимую переменную. Если же уровни независимой переменной с трудом можно отличить друг от друга, то и их влияние на зависимую переменную будет менее заметным. В этом случае исследователь рискует пропустить результат, важный для подтверждения гипотезы, пройти мимо своего открытия.

Кроме того, исследователь должен определиться с тем, сколько независимых переменных он задействует в своем исследовании. Если независимая переменная одна, говорят об однофакторных экспериментальных планах. В зависимости от количества уровней независимой переменной однофакторные планы могут быть либо одноуровневыми, либо многоуровневыми.

Если исследователь задействует две и более независимых переменных, которые все вместе влияют на одну и ту же зависимую переменную, такие планы называют многофакторными. Многофакторные планы могут включать в себя либо одноуровневые, либо многоуровневые независимые переменные. Например, исследователь проверяет гипотезу о том, что примерно одинаковая успешность мальчиков и девочек в выполнении теста интеллекта сопряжена с тем, что мальчики существенно лучше решают арифметические задания, а девочки — анаграммы. Это будет пример многофакторного плана, в котором первая переменная (пол) имеет два уровня (мальчики и девочки), а вторая переменная (тин задачи) гоже имеет два уровня (арифметические задания и анаграммы).

Если же исследователя интересует, как меняется качество решения задач у людей с разным режимом дня («совы» и «жаворонки»), то он будет строить эксперимент с одной одноуровневой и одной многоуровневой переменными: первая переменная (режим дня) имеет два уровня («совы» и «жаворонки»), вторая переменная (время дня) имеет четыре уровня (утро, день, вечер и ночь). При этом зависимой переменной в обоих случаях будет качество решения задач.

Таким образом, независимая переменная играет ключевую роль в планировании экспериментального исследования, и еще до того, как приступать к практическим действиям, исследователь должен четко представлять, сколько в его исследовании будет независимых переменных, какие именно, сколько уровней будет у каждой и как эти уровни он будет фиксировать в исследовании.