Таким образом, изучают не только влияние определенной мотивации на все виды поведения, но также и борьбу мотивов и т. д.

Б) Изменения, на которые ссылаются. Нельзя изменить возраст, пол, темперамент и характер, прошлый опыт, социальную среду, самооценку и т. д. испытуемых. А между тем все эти переменные (указывают очень большое влияние на их поведение. Чтобы их обнаружить, достаточно использовать различия, обусловленные природой и обществом. В таком случае достаточно создать две или несколько групп, в различной степени обладающих определен­ной чертой. Этот метод является классическим в дифференци­альной психологии, когда она не ограничивается констатацией и измерением различий, а составляет часть экспериментальной психологии, позволяя изучать отношения между различными инстанциями личности. Предметом психологии является не что иное, как личность; недостаточно изучать, например, законы памяти, если не пытаться при этом узнать, какое влияние на эти законы оказывает интеллект, характер или интересы. В пер­вое время экспериментальная психология не обращала внимания на индивидуальные различия, она нивелировала их в поис­ках центральных тенденций ответов, но на втором этапе своего развития сами эти различия становятся предметом изучения, при­чем попытка объяснить их состоит в воспроизведении их посред­ством воздействия на контролируемые переменные личности.

Задача остается той же самой — создать равноценные группы, но возникает дополнительная трудность: эти группы, равноцен­ные во всех отношениях, которые считаются «существенными», должны быть различными в отношении того аспекта, который под­вергается изменению.

И здесь снова экспериментирование продвигается вперед лишь путем последовательного приближения, выявляющего через успе­хи и неудачи эти так называемые «существенные» переменные.

Приведем один-единственный пример. Кажется, что генетиче­ские исследования не вызывают больших трудностей в тех стра­нах, где хорошо налажена работа органов записи гражданского состояния. А между тем очень трудно составить для каждого воз­раста равноценные группы в отношении одного только, например, интеллектуального уровня. В классы семилетних малышей попа­дают весьма разные индивиды данной географической области, однако все школьные системы применяют одну форму отбора. Как же найти у четырнадцатилетних и а fortiori у взрослых группы, сравнимые с группами семилетних?

Вариации ответа.

Каждый ответ испытуемого имеет определенное значение, и, однако, экспериментирование не может ограничиться двумя отве­тами, каждый из которых соответствует двум степеням независи­мой переменной, чтобы решить, можно ли приписать различие ответов различию переменной. Подобный вывод возможен в физике, иногда в физиологии, но он немыслим в психологии, потому что никогда нельзя проверить все переменные S и P достаточным обра­зом.

Планирование эксперимента.

Варьировать одну и только одну переменную не всегда воз­можно, и мы уже несколько раз сталкивались с этой трудностью. Добавим теперь, что этот тип эксперимента не является идеаль­ным, потому что, как правило, наше поведение определяется раз­личными переменными, действующими одновременно. Это сооб­ражение в соединении с возможностями, открываемыми диспер­сионным анализом, привело психологов (после агрономов и био­логов) к применению все более и более сложных планов экспери­мента. Действительно, всякий эксперимент организуется соглас­но какому-то плану, который является не чем иным, как логиче­ской схемой, определяющей характер и порядок различных фаз эксперимента. Самый простой план сводится к сравнению резуль­татов, соответствующих двум степеням независимой переменной. Эти две степени могут соответствовать какому-то количественному (например, две длительности или две интенсивности) или качест­венному (время реакции на звук или на свет) различию. Крайним случаем качественного различия является отсутствие или нали­чие этой переменной. Для каждой степени переменной получаем популяцию измерений на одном или нескольких испытуемых. Срав­нение осуществляется посредством статистического критерия (t Стьюдента или c²), позволяющего сказать, разрешают ли резуль­таты, полученные в той или иной ситуации, отбросить нулевую гипотезу, то есть рассматривать две популяции измерений как не принадлежащие к одной гомогенной совокупности. В этом случае различие результатов двух популяций измерений объясняется при данном пороге вероятности различием степеней независимой переменной. Когда имеется больше двух степеней независимой переменной, попарное сравнение групп результатов значительно длиннее и может привести к ошибкам.

Очевидно, в функциональных экспериментах, где изменения независимой переменной носят количественный характер, почти не возникает трудностей. Крайне важно знать ход изменения зави­симой переменной, если хотите, закон ее изменения. Так обсто­ит дело, например, с кривой заучивания или кривой забывания. Иное дело, однако, в факторных экспериментах, когда раз­личия степеней независимой переменной носят качественный хара­ктер, что является очень частым случаем. В таком случае нужно определить соответствующую роль каждой из них. Дисперсионный анализ, которым мы обязаны Фишеру (1925), позволяет во всех случаях, когда мы имеем несколько популяций измерений одной и той же независимой переменной, соответствующих различным условиям, определить значимую роль той или иной из них. Его принцип прост и аналогичен принципу t Стьюдента. Вначале рассматривают все популяции измерений как принадлежащие к одной и той же совокупности, то есть принимают нулевую гипо­тезу. Затем вычисляют общую дисперсию совокупности, которая является не чем иным, как суммой дисперсий различных популя­ций измерений, как это можно доказать. Сравнивают две оценки дисперсий измерений. Одна вычисляется без учета возможных раз­личий между средними выборок измерений, полученных для раз­личных значений независимой переменной. Другая, кроме вариаций, влияющих на первую оценку («ошибку»), учитывает эти различия средних. Эти две оценки должны быть равными (их отношение или отношение F Снедекора принимает в таком случае значение 1.00), если различия средних нулевые, то есть если эта независимая переменная не влияет на данный феномен. Фактиче­ски же можно требовать только, чтобы отношение F не было зна­чительно выше 1.00, и таблица Снедекора позволяет узнать, так ли это.

Наконец, дисперсионный анализ позволяет сказать, оказывает ли независимая переменная особое влияние, не измеряя непосред­ственно это влияние. Он соответствует, следовательно, методу обнаружения влиятельных переменных.

Дисперсионный анализ открыл новые перспективы перед экс­периментированием в науках, основанных на предположениях. До сих пор трудно было планировать эксперименты, предполагающие более одной независимой переменной. Как мы видели, в таком слу­чае проблема состояла в том, чтобы нейтрализовать действие второй переменной, как правило, переменной порядка, чтобы избежать эпизодических влияний ситуаций, вызывающих либо облегчение, либо усложнение задачи, короче — искажающих результаты.

Еще один шаг вперед был сделан, когда для проверки действия независимой переменной стали применять различные, но равно­ценные группы испытуемых, причем одни из них подвергались воздействию этой переменной, а другие — нет. Почему же в та­ком случае не измерить одновременно действие нескольких неза­висимых переменных, если обеспечена равноценность групп? Именно таким образом Фишер разработал метод планирования эксперимента сначала применительно к агробиологии. В этой дис­циплине плодотворное экспериментирование должно учитывать одновременно по крайней мере почву, удобрения и семена. Дорого и часто безуспешно было бы варьировать только одну из этих пере­менных. Планирование эксперимента было введено в психологию около 1940 года и сейчас составляет часть ее обычной методологии.