Цель: оценить влияние музыки на концентрацию внимания у школьников.
Краткий дизайн
- Тип: внутри‑ субъектный (каждый участник проходит все условия) с кросс‑балансировкой для уменьшения межсубъектной вариабельности и требуемого размера выборки. Альтернатива — между‑групповой дизайн при большом N.
- Условия (пример): тишина; инструментальная медленная музыка; инструментальная быстрая музыка; музыка с текстом. Порядок условий рандомизируется и компенсируется методом Латинского квадрата или случайной перестановки.
- Задачи внимания: SART (sustained attention), n‑back ($2$-back), Stroop, PVT (psychomotor vigilance). Длительность каждого блока: $10\text{–}15$ минут работы + перерыв $5$ минут.
Переменные
- Независимая: тип музыки (категории выше).
- Зависимые: точность (процент правильных ответов), среднее время реакции (RT), число lapses (RT $>500$ мс), d' при сигнал‑шум задачах, внутри‑индивидуальная дисперсия RT.
- Контрольные (ковариаты): возраст, пол, базовый уровень внимания (предтест), сон предыдущей ночи, употребление кофеина, музыкальные предпочтения/знакомство с треками, время дня.
Контроль переменных и процедура стандартизации
- Рандомизация порядка условий и перерывов (washout) $10$ минут между условиями для снижения остаточного эффекта.
- Стандартный инструктаж и единый тестовый зал (освещение, стул, расстояние до экрана).
- Уровень громкости: фиксировать и доводить до безопасного и одинакового уровня для всех участников (например, $65$ дБ).
- Забрать/задокументировать кофе/энергетики и время сна.
- Предварительный тренинг на задачах, чтобы снизить обучение в основном эксперименте; для внутри‑субъектного дизайна — разные параллельные версии заданий.
- Ассесор, проводящий тестирование, слеп к гипотезе (blinded).
Выбор выборки и мощность
- Рекомендуемая статистическая мощность: $1-\beta =0.8$. Уровень значимости: $\alpha =0.05$.
- Простая формула для расчёта N при двухгрупповом t‑тесте (для оценки порядка величины эффекта):
$$n=\frac{2(Z_{1-\alpha /2}+Z_{1-\beta }{)}^2{\sigma }^2}{{\delta }^2},$$ где $\sigma$ — ожидаемая стандартная ошибка, $\delta$ — минимально значимый эффект. Для внутри‑субъектного дизайна требуемый N обычно меньше за счёт корреляции измерений; выполнять расчёт мощности с оценкой повторной корреляции в пакетах (G*Power или R).
Анализ данных
- Модель: повторные меры ANOVA или линейная смешанная модель (participant как random effect), фиксированные факторы — условие, порядок, время; ковариаты — базовый уровень и т.д.
- Проверка предпосылок: нормальность остатков, sphericity (Mauchly) — при нарушении применять корректировку Гринхауса–Гейсселина или смешанные модели.
- Множественные сравнения: поправка Бонферрони или Holm; отчёт эффекта размера (Cohen's $d$ или partial ${\eta }^2$).
- Пререгистрация гипотез и аналитического плана, открытые данные/код по возможности.
Этические аспекты
- Согласие: получение информированного согласия родителей/опекунов и согласия (assent) школьников.
- Риски: минимальные; следить за безопасной громкостью ($<85$ дБ), возможными эмоц. реакциями на тексты — давать возможность отказаться от музыкального условия.
- Конфиденциальность: анонимизация данных, хранение в защищённом виде.
- Право на выход: участник может прекратить участие в любой момент без штрафа.
- Вознаграждение: скромное и одинаковое для всех (например, сертификат или небольшая поощрительная сумма).
- Этическое одобрение: получить разрешение школьной администрации и одобрение локального этического комитета (IRB).
- Особое внимание: при работе с детьми — обеспечить присутствие взрослого/ преподавателя и четкие протоколы на случай дискомфорта.
Краткий временной маршрут с примерными числами
- Скрининг и согласие: $1$ неделя.
- Тестирование (на одного участника): подготовка $10$ мин, базовый тест $10$ мин, каждый экспериментальный блок $10\text{–}15$ мин + перерывы $5$ мин; общая длительность с четырьмя условиями ≈ $60\text{–}90$ минут.
- Анализ и отчёт: в соответствии с пререгистрацией.
Заключение: внутри‑субъектный, рандомизированный и сбалансированный дизайн с контролем громкости, времени дня, сна и базового уровня внимания, использование стандартизованных задач и смешанных моделей для анализа обеспечат надёжную оценку влияния музыки на концентрацию при соблюдении этических требований.