Спроектируйте эксперимент или опрос для выявления эффекта «угрозы стереотипа» на успеваемость учащихся из разных социальных групп; какие контрольные переменные и меры вы включите?

17 Ноя в 10:07
4 +1
0
Ответы
1
Кратко: рандомизированный эксперимент (межгрупповой) с манипуляцией угрозы стереотипа и контрольными переменными + дополнительные опросные/психофизиологические меры. Ниже — сжато по пунктам.
1) Выборка и назначение
- Стратифицированная выборка по интересующим социальным группам (напр., пол, этническая группа, SES). Размер выборки: расчёт мощности для сравнения двух условий: n=2 (z1−α/2+z1−β)2d2. n=\frac{2\,(z_{1-\alpha/2}+z_{1-\beta})^2}{d^2}.
n=d22(z1α/2 +z1β )2 .
При типичных допущениях d=0.4, α=0.05, 1−β=0.8d=0.4,\ \alpha=0.05,\ 1-\beta=0.8d=0.4, α=0.05, 1β=0.8: n≈2 (1.96+0.84)20.42≈98 n\approx\frac{2\,(1.96+0.84)^2}{0.4^2}\approx 98
n0.422(1.96+0.84)2 98
на ячейку.
2) Дизайн манипуляции
- Условия: угроза стереотипа, контроль (нейтральная инструкция), возможно — «снятие угрозы»/поднятие стереотипа (стереотип-лифт).
- Примеры манипуляции: в угрозе — заявить, что тест диагностирует естественные способности в предметной области и/или упомянуть различия между группами; в контроле — назвать тест «опросом задач» без ссылок на способности/группы.
- Субстанция теста: стандартизированная задача, чувствительная к стереотипу (напр., математика для гендерного теста). Использовать эквивалентные версии теста, рандомизировать их.
3) Основные и дополнительные меры
- Основная DV: объективная успеваемость (количество правильных ответов, процент, нормированная шкала).
- Когнитивный механизм: рабочая память (operation span или n-back) до/после манипуляции.
- Аффективные меры: краткая шкала тревожности состояния (например, STAI-S), шкала настроения (PANAS краткая).
- Идентификация с предметом (math identification), мотивация, усилие (self-report, time-on-task).
- Манипуляционный чек: восприятие теста как диагностического/угрожающего (несколько пунктов).
- Социальные установки: явное соглашение со стереотипами (self-report) и/или IAT для косвенной оценки стереотипов (опционально).
- Биологические маркеры (опционально): салива/кортизол, ЧСС для стресса.
4) Контрольные переменные (включать как ковариаты)
- Предыдущая успеваемость / баллы/ GPA / результаты пробных тестов (предтест).
- SES (доход семьи, образование родителей), владение языком теста.
- Возраст, класс/уровень обучения.
- Час дня и условия тестирования (шум, освещение), экспериментатор/экспериментаторка (пол/этническая принадлежность) — либо фиксировать, либо рандомизировать.
- Сон/усталость, текущее здоровье (самоотчет).
- Хроническая восприимчивость к стереотипам (чувство дискриминации).
5) Аналитика
- Основная модель (линейная смешанная модель при иерархической структуре): Scoreij=β0+β1Conditioni+β2Groupj+β3(Conditioni×Groupj)+∑kγkCovariatek,ij+uschool+ϵij. Score_{ij}=\beta_0+\beta_1 Condition_i+\beta_2 Group_j+\beta_3(Condition_i\times Group_j)+\sum_k\gamma_k Covariate_{k,ij}+u_{school}+ \epsilon_{ij}.
Scoreij =β0 +β1 Conditioni +β2 Groupj +β3 (Conditioni ×Groupj )+k γk Covariatek,ij +uschool +ϵij .
- Важный параметр — интеракция β3\beta_3β3 (различие эффекта условия по группам).
- Альтернативно ANOVA или регрессия с ковариатами; при множественных сравнениях — FDR/Bonferroni.
- Тесты медиатора: проверка, медиирует ли снижение рабочей памяти эффект угрозы (путь aaa — угроза→раб.память, путь bbb — раб.память→успеваемость; косвенный эффект ababab).
6) Проверки корректности
- Randomization check по ключевым ковариатам.
- Проверка манипуляции (манипуляционный чек).
- Анализы чувствительности: с/без ковариат, по подгруппам, исключая выбросы.
- Предварительная регистрация гипотез и план анализа.
7) Этика и практические замечания
- Дебрифинг после эксперимента, компенсация и поддержка участников при эмоциональном дискомфорте.
- Минимизировать вред: избегать чрезмерного стереотипного описания, обеспечить возможность отказаться.
- Обеспечить стандартизированное обучение администраторов теста и инструкции.
Коротко: рандомизируйте участников по условиям, измерьте объективную успеваемость + рабочую память и тревогу, контролируйте предшествующую успеваемость и SES, используйте смешанные модели для проверки взаимодействия Condition×GroupCondition\times GroupCondition×Group и медиаторных путей.
17 Ноя в 11:13
Не можешь разобраться в этой теме?
Обратись за помощью к экспертам
Гарантированные бесплатные доработки в течение 1 года
Быстрое выполнение от 2 часов
Проверка работы на плагиат
Поможем написать учебную работу
Прямой эфир