Регрессия означает движение в обратную сторону — в данном случае в направлении средней оценки. Поэтому явление, которое я собираюсь описать, иногда называют регрессией к среднему. В большом наборе оценок большинство из них группируются вокруг среднего арифметического и лишь некоторые (крайние) оценки будут заметно отстоять от него. Представьте, что вы случайным образом выбираете несколько оценок из нормального распределения, показанного на рис. 5.2. Большинство оценок группируются вокруг среднего, так что если вы выбираете случайным образом, то наиболее вероятно, что вы выберете оценку, близкую к среднему арифметическому (X слева на рис. 5.2). Предположим, однако, что вы выбрали одну, далеко отстоящую от средней оценки (т. е. крайнюю оценку — Y). Верно ли, что при следующем выборе вы, вероятнее всего, получите:

1. Ту же оценку еще раз?

2. Оценку еще более крайнюю, чем первая?

3. Оценку ближе к среднему арифметическому, чем первая? Рис. 5.2. Регрессия к среднему

Рис. 5.2. Регрессия к среднему

Я полагаю, вы выберете третий вариант, и это будет означать, что вы понимаете идею регрессии к среднему. Приведем более конкретный пример (относящийся к правой части рис. 5.2). Предположим, вы знаете (на основании нескольких сотен бросков), что в среднем Тэд бросает бейсбольный мяч на 300 футов. Затем он бросает мяч на 380 футов. Если вы будете спорить о его следующем броске, на что вы поставите?

1. На 380 футов.

2. На 420 футов.

3. На 330 футов.

И опять я думаю, что вы выберете третий вариант, тем самым еще раз подтвердив, что понимаете идею регрессии к среднему. Но как это связано с нашими предварительными и заключительными исследованиями?

Для многих исследований, включающих предварительное и заключительное тестирование, участники отбираются на основании того, что в ходе предварительной проверки они показали результаты, близкие к крайним. Так, в исследовании экзаменационной тревожности отбирались те участники, чьи показатели тревожности были очень высоки. Заключительное тестирование может показать улучшение показателей, которое возможно будет связано с регрессией, а не с программой улучшения памяти. И снова контрольная группа, состоящая из участников с высокой тревожностью, поможет исследователю заметить наличие регрессии. Например, следующие результаты предполагают, что регрессия могла оказать некоторое влияние7, но тем не менее воздействие самой программы было более сильным и перекрыло регрессию. Вы понимаете, почему это так? Регрессия может привести к различным проблемам и вероятно именно она была виновна

Регрессия может привести к различным проблемам и вероятно именно она была виновна в проведении исследований, ставящих под сомнение эффективность хорошо известной программы Head Start. Этот случай будет рассматриваться в главе 10 для иллюстрации проблем, возникающих при осуществлении крупномасштабных федеральных программ.

Смотрите также

Оценка наблюдений
Исследователь, проводящий наблюдения, должен быть готов к возникновению некоторых проблем, в том числе проблемы недостаточного контроля, к появлению внесенного наблюдателем искажения, к проблеме р ...

Проблема контроля за эффектом последовательности
Обычно эффект последовательности контролируется с помощью создания нескольких последовательностей — такой подход известен как позиционное уравнивание. Как вы узнаете далее, данная процедура лучше ...

Один фактор — более двух уровней
Если в экспериментах используется одна независимая переменная, ситуация, когда изучаются только два ее значения, является скорее исключением, чем правилом. В большинстве однофакторных исследований ...