Цель плановых сравнений состоит в выявлении эффектов, которые могут упустить такие глобальные проверочные процедуры, как ДА. Процедура измерения величины эффекта снимает некоторые из ограничений ДА. В этом случае мы предполагаем, что при анализе был обнаружен значимый эффект; тогда встает вопрос, насколько он велик. Насколько сильна связь между зависимыми и независимыми переменными?

Чтобы разобраться в этом вопросе, нужно вспомнить то, о чем мы говорили ранее, обсуждая термин «статистическая значимость». Установление факта статистической значимости свидетельствуете наличии и некой неслучайной связи между переменными. Факт наличия значимости ничего не говорит о силе этой связи. О масштабах эффекта можно, конечно, догадываться по средним значениям; большая разница между средними, очевидно, отражает более значимый эффект, чем Меньшая разница. Но есть ли более точная мера величины эффекта? j

Ответ состоит в том, что сегодня для расчета величины эффекта существует ряд методов. Основные работы, в которых дается описание этих методов, следующие: Коэн (Cohen, 1977), Розенталь (Rosenthal, 1994b) и Тацоука (Tatsouka, 1993). Здесь я опишу простейшую из процедур, разработанную Коэном (Cohen, 1977). Согласно этому подходу, величина эффекта, или d, определяется как разница между двумя средними, разделенная на стандартное отклонение в сравниваемых группах.

Таким образом, учитывается средняя разница, которая оценивается с точки зрения изменчивости показателей. Чем меньше изменчивость, тем существеннее средняя

разница.

Сейтц (Seitz, 1984) приводит пример. Стандартное отклонение в большинстве тестов IQ равно 15. Средняя разница между группами, равная 12, (каковой она, к примеру, указывается в исследовательских отчетах для только что поступивших в колледж и докторов философии) означала бы величину эффекта 0,8, если бы средняя разница составляла 7 пунктов, величина эффекта была бы равной 0,2. Для интерпретации этих величин можно графически изобразить распределение показателей двух популяций и область их пересечения. На рис. 7.5 изображены кривые, соответствующие трем описанным выше ситуациям, Заметьте, что с возрастанием величины эффекта сокращается область совпадения. Как отмечает Сейтц\ средняя пара кривых особенно информативна. Средняя разница 7 пунктов — или, если рассматривать ситуацию в общем виде, разница, составляющая половину стандартного отклонения, — может показаться не слишком большой. Однако эта разница означает, что 70% одной популяции имеет показатели выше среднего другой популяции.

Меры величины эффекта дают полезную информацию, которую нельзя извлечь непосредственно из значений логических критериев. Однако до сих пор в исследовательских отчетах в области психологии развития — а в действительности и в психологии в целом — редко можно встретить указания на величину эффекта (Cohen, 1994). При обзоре любого журнала по психологии развития можно обнаружить не один десяток F и t, но лишь несколько скромных попыток рассчитать формальные показатели величины разнообразных эффектов.