Психология развития: методы исследования

Получение репрезентативной выборки пожилых людей — это одна из задач исследования старения. Вторая задача — получение выборки пожилых людей, сопоставимой с выборкой молодых людей, с которыми будет осуществляться сравнение. Многие исследователи не ограничиваются простым фиксированием результатов пожилых испытуемых; их цель — сравнить результаты лиц пожилого и молодого возраста. Поскольку в подобных исследованиях в качестве независимой переменной выступает возраст, важно, чтобы сравнивались группы, имеющие как можно больше общего во всех аспектах за исключением возраста. Как указывалось в главе 2, это правило не означает, что исследователь должен пытаться исключить все, чем 20-летние испытуемые отличаются, скажем, от 70-летних. Но оно означает, что необходимо исключить все различия, которые не имеют естественной связи с возрастом.

Отклонение от репрезентативности в одной возрастной группе может исказить результаты ее сравнения с другими группами. Из сказанного выше следует, что лица, принимающие участие в исследовании, обычно отличаются в лучшую сторону от общей популяции. Если молодые испытуемые не будут отбираться, сравнение окажется в пользу пожилых испытуемых. С другой стороны, если группа молодых испытуемых состоит из студентов колледжа (что обычно практикуется), или если пожилые испытуемые отобраны из домов престарелых, искажение будет в противоположном направлении. И даже если во всех возрастных группах используются единые критерии отбора, несоответствие выборок может явиться результатом неодинакового количества лиц, выразивших желание принять участие в исследовании (показатель, который редко включают в исследовательские отчеты о старении).

При сравнении молодых и пожилых лиц особые затруднения вызывают смешения факторов двух типов. Первое связано с различиями в уровне образования. Предположим, проводится сравнение среднего уровня IQ у лиц 25- и 75-летнего возраста. Допустим, что исследователю удалось разрешить проблемы, связанные с отбором, о которых говорилось выше, и получить репрезентативные выборки обоих возрастов. Если выборки действительно репрезентативны, они, естественно, будут различаться не только по возрасту, но и по образовательному уровню: в среднем, молодые люди окажутся образованнее пожилых. То есть мы столкнемся со смешением факторов возраста и образования. Заметьте, что складывается парадоксальная ситуация: решение одной из задач отбора, а именно репрезентативности

выборок каждого возраста, в той или иной мере препятствует решению другой задачи, достижению сопоставимости выборок разных возрастов.

В общих чертах проблема, возникающая при исследовании методом поперечных срезов и связанная с различием между представителями разных поколений, рассматривалась в главе 3. Как отмечалось, эта проблема актуальна лишь тогда, когда существует вероятность связи между переменной, значение которой изменяется вместе с возрастом, и изучаемой зависимой переменной. Существует ли вероятность того, что образовательный уровень связан с IQ? Разумеется, существует. В действительности, наличие такой связи не только вероятно, но и доказано в ряде исследований (Gonda, 1980). В стандартизациониых данных по WAIS, к примеру, коэффициент корреляции между уровнем образования и IQ оказался равным 0,68 (Wechsler, 1958). При использовании последовательного анализа (Birren & Morrison, 1961) было обнаружено, что связь между IQ и образовательным уровнем значительно сильнее связи между IQ и возрастом.

Что же делать с этим смешением? Как указывалось в главе 3, единственно верного решения нет. Можно при отборе испытуемых привести в соответствие средний уровень образования в разных возрастных группах — к примеру, повысив требования к уровню образования у пожилых людей и несколько понизив их к молодым людям (например, Green, 1969). С помощью этой процедуры обычно удается сгладить нежелательные возрастные различия в IQ, но не исключить их полностью. Очевидный недостаток этого приема состоит в том, что при его использовании нарушается репрезентативность выборки. Различия в образовательном уровне можно учесть при статистической обработке данных, в частности, с помощью метода, называемого анализом ковариаций. Однако, как и другие формы статистической подгонки, анализ ковариаций обладает рядом недостатков, а его применение в случае смешения возраст/образование было подвергнуто критике (Storandt & Hudson, 1975). Кроме того, приведение выборок в соответствие по определенному параметру и статистическая подгонка в лучшем случае могут уравнять испытуемых по количественным характеристикам образования, то есть по продолжительности обучения. В этих процедурах не учитывается ни новизна образовательных программ, ии качество образования.