План с попарной группировкой испытуемых
Кто-то может предположить, что какая-нибудь субъектная переменная (такая как, например, пробование вин) может оказаться настолько существенной для полученных результатов, что каждому испытуемому необходимо подобрать пару с той же выраженностью этой переменной.
Имеется в виду, что люди, имеющие опыт в частом потреблении вин, обладают повышенным уровнем сенсорного различения в этой области, позволяющим выносить более критические оценки (что повлияет на результаты нашего опыта). Соответствующий тип плана называется планом с попарной группировкой испытуемых или попарно согласованным планом (модель 2). Согласующая переменная подбора испытуемых — опыт предыдущего пробивания вин.
В этом примере наши испытуемые отмечены как S1, S2,…, S16, но добавлены индексы а, b,…, h с целью показать, что S1а и S9a подобраны на некоторой основе. В этом случае участники попарно подобраны друг к другу на основе предыдущего опыта пробования вин таким образом, чтобы в каждой паре уровень опыта был примерно равным.
Более того, в этом примере мы можем отобрать только тех людей, которые являются экспертами в пробовании вин, удалив профанов. Другие эксперименты могут использовать при попарном отборе другие признаки, такие как пол, интеллект, аура человека, профессиональные качества или тренированность. Такой план будет действенным при условии, что согласующая переменная подбора может сильно повлиять на зависимую переменную.
Кроме того, независимое измерение, на основе которого составляются пары, должно быть валидным. Попарный подбор людей на основе предыдущего опыта пробования вин или на основе интеллекта, измеренного непригодным тестом,- профанация данного исследовательского метода.
Такой статистический метод проверки иногда называется коррелированным t-критерием или t-критерием для зависимых выборок, поскольку две группы взаимосвязаны или взаимозависимы друг от друга по данному измерению. Анализ наших выдуманных данных показывает высокую статистическую значимость различий между результатами двух групп.
