Пояснения к пониманию исследований о подростках
Во всем учебнике и уже в этой главе мы утверждали, что подростки, чьи родители развелись, более тревожны, чем те, чьи родители не расставались. Или то, что подростки, которые видят больше насилия по телевидению, более агрессивны, чем те, которые не видят сцен насилия. Подобные утверждения описывают корреляции, т. е. соотношения между факторами или ситуациями.
Корреляция может быть позитивной. Это значит, что при увеличении одного фактора увеличивается и другой. Например, утверждение, что уровень дохода и количество лет обучения имеют положительную корреляционную связь, означает, что чем больше чей-то доход, тем больше лет он или она ходили в школу Корреляция также может быть негативной, означая, что при увеличении одного фактора другой уменьшается. Например, утверждение, что вес и популярность негативно коррелируются у белокожих девушек-подростков, означает, что чем больше девушка весит, тем менее вероятность того, что она популярна.
Самая важная вещь, которую нужно понимать о корреляции, – это то, что она не подразумевает причинно-следственные отношения. Многие, прочитав следующее утверждение: «Подростки с высоким IQ хорошо учатся в школе», поймут, что наличие высокого IQ является причиной того, что кто-то получает хорошие оценки. Это частая ошибка интерпретации.
...
ПОСЛЕДНИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
Подростки, которые убивают членов своей семьи
Другая сторона домашнего насилия относится к совершению преступлений самими подростками. Она включает в себя убийство собственных родителей (что, в свою очередь, включает в себя патрицид (отцеубийство) и матрицид (матереубийство)), а также убийство брата или сестры. Хотя литературные примеры изобилуют таким поведением, например: царь Эдип, Каин и Авель, – на самом деле такое поведение является исключительным и встречается редко. Примерно около 300–400 смертей в год случаются по причине убийства родителей (Sacks, 1994). Количество убийств братьев либо сестер примерно такое же (Underwood, and Patch, 1999).
Большинство убийств родителей (90 %) совершается белокожими мужчинами 14–17 лет (Shon, and Targonski, 2003). Матрициды встречаются реже, чем патрициды, а матрициды, совершенные женщинами, вообще редки. Наиболее частый портрет преступника – это 17–18-летний мужчина из семьи среднего либо высшего класса, который ранее никогда не нарушал закон. Обычно он действует в одиночку и совсем не обязательно в целях самозащиты, хотя, вероятнее всего, он не раз испытывал насилие со стороны родителя(-ей) (Hart, and Helms, 2003). У большинства этих подростков нет психических нарушений, они также не являются умственно отсталыми (Hart, and Helms, 2003).
Убийство брата или сестры в чем-то похоже и в чем-то отличается от убийства родителей. Преступники и жертвы чаще всего старше, поэтому подростки нечасто вовлечены в данные преступления. В любом возрасте братья чаще выступают как в роли жертвы, так и в роли убийцы. Если вовлечены сестры, то чаще всего они выступают в роли жертвы, а не преступника. Так же как и в убийстве родителей, основным оружием является пистолет. Чаще всего убийство происходит сразу же после ссоры, при этом алкоголь и наркотики не являются его причиной (Underwood, and Patch, 1999).
Всегда, когда существует корреляция, есть три возможных объяснения ее происхождения. Первое заключается в том, что А может вызвать Б. Наличие высокого IQ может на самом деле помочь вам получать хорошие оценки. Тем не менее точно так же возможно, что Б вызывает А. То есть получение хороших оценок в школе и основательная учеба в ней могут помочь вам получить хорошие результаты по IQ-тесту. Есть также и третья возможность: А и Б не имеют прямой связи между собой. Наоборот, какой-то третий фактор В может вызывать и А, и Б. Например, подросток, чьи родители тратят много времени на объяснения того, как надо решать задачи, может хорошо учиться в школе и иметь высокий IQ. Эти объяснения могут способствовать получению хороших оценок и хорошему результату по IQ-тесту. То, что А и Б происходят вместе – просто совпадение. Вывод такой: когда вы читаете этот учебник (либо другой учебник или статью в журнале или газете), не делайте ошибку, предполагая, что фактор, описанный в первой части корреляции, вызвал второй фактор.
Почему мы описываем так много корреляций, если мы не можем вывести из них причинно-следственной связи? Ответ такой: многие вопросы, которые нас больше всего волнуют: гендерные, возрастные, этнические и социоэкономические отличия нельзя изучить таким образом, чтобы сделать возможным получение вывода о причинно-следственной связи. Для того чтобы иметь возможность сделать надежный вывод о причинно-следственной связи, исследователь должен провести истинный эксперимент. В истинном эксперименте исследователь контролирует и ситуацию, и ее участников. Он либо она могут быть уверенны, что группы участников идентичны по всем необходимым показателям до начала исследования и что все они находятся в тех же самых условиях во время эксперимента (за исключением того признака, который исследуется).
Например, если бы школьный психолог хотел установить, уменьшит ли просмотр определенного рекламного ролика типа «Не пейте за рулем» количество пьяных подростков за рулем автомобиля, он мог бы организовать эксперимент. Он мог бы пойти в школу и случайным образом поделить всех учеников на две группы. (Именно так исследователи обычно убеждаются в том, что участвующие группы сопоставимы.) Затем он мог бы показать одной группе школьников рекламный ролик об управлении автомобиля в нетрезвом виде, а другой группе – фрагмент фильма о ремонте автомобиля.
По прошествии некоторого периода времени, скажем трех месяцев, исследователь мог бы опросить всех школьников, чтобы выяснить, как часто в течение последнего месяца они водили машину в состоянии опьянения. Если школьники, которые смотрели ролик о вреде пьянства, реже водили автомобиль в нетрезвом виде, чем школьники, которые смотрели нейтральный фильм, тогда он может с уверенностью сделать вывод о том, что просмотр фильма послужил причиной сокращения случаев вождения автомобиля в пьяном виде.
...
Корреляция – описание отношений между двумя факторами, которое не подразумевает причинно-следственной связи между ними.
Квазиэксперимент – исследование, в котором исследователь сравнивает ранее сформированные группы.
Негативная корреляция – описание отношений, в которых при увеличении одного фактора другой фактор уменьшается.
Истинный эксперимент – исследование, в котором ученый контролирует отсутствие значительных отличий между испытуемыми до начала исследования и условия, в которых они находятся, во время самого исследования.
Позитивная корреляция – описание отношений, в которых при увеличении одного фактора увеличивается и другой.
Тем не менее довольно часто исследователи не могут так тщательно контролировать ситуацию. В частности, они не уверены в том, что различные группы участников, которые они выделили (богатые и бедные, женщины и мужчины), одинаковы по всем признакам, кроме параметра, который исследуется. Почему? В истинном эксперименте участникам случайным образом приписываются какие-либо характеристики, а вот в квазиэксперименте изучаются группы индивидуумов, которые уже ранее существовали. Исследователь не может сказать 14-летней девушке: «Давай в целях моего эксперимента сегодня ты побудешь 14-летним парнем. Иди стань вон в ту группу». Если результат 14-летних девушек будет отличаться от результата парней из-за того, что исследователь не мог контролировать нужные параметры, он не сможет сделать вывод о том, что разница в результатах объясняется полом. Например, если дать 14-летним парням и девушкам тест по математике, то можно установить, что парни справляются лучше, чем девушки. Связано ли это как-то напрямую с полом? Может быть, да, а может, и нет. Это может быть потому, что парни как группа изучали математику большее количество часов, их больше хвалят преподаватели, или потому, что их не дразнят сверстники из-за хороших оценок по математике. Без осуществления контроля нельзя установить, что пол сам по себе вызвал установленную разницу между группами. Другие, точно не установленные обстоятельства, возможно, были бы более надежными. Еще раз необходимо повторить, что важно не делать поспешных выводов о причинно-следственных связях, когда вы видите квазиэкспериментальные данные или корреляции.
