Koreliaciniai tyrimai

Koreliaciniai tyrimai yra atliekami, kai mus domina ryšiai tarp dviejų ar daugiau reiškinių. Pavyzdžiui, koreliacija tarp gyvenimo kokybės ir depresijos. Tačiau koreliaciniai tyrimai leidžia tik nustatyti ryšį, bet neleidžia vertinti jo priežastingumo.

Koreliaciniuose tyrimuose negalima daryti išvadų apie priežasties ir pasekmės ryšį, nes galioja du pagrindiniai apribojimai:

• Krypties problema – koreliacija parodo, jog kintamieji yra susiję, bet nenurodo, kuris kurį įtakoja;
• Trečiojo kintamojo problema – gali būti jog kintamųjų ryšį lemia tai, kad juos abu veikia trečiasis kintamasis, kuris nebuvo matuotas;

Iš dalies priežastingumas gali būti įrodytas atliekant ilgalaikius tyrimus, apimančius platų amžiaus tarpsnį. Pavyzdžiui, jei depresija yra susijusi su specifiniais hormonų pokyčiais, tai depresijos atvejų skaičius turėtų didėti specifiniais moters amžiaus tarpsniais (pvz. menopauzės). Tyrimai, kurie apima platų amžiaus spektrą gali būti skerspjūviniai arba longitudiniai.

• Skerspjūvio tyrimas – tai tyrimas, kai tiriamos įvairios tiriamųjų grupės tuo pačiu laiko momentu. Skerspjūvio tyrimai yra pigesni, tačiau jie turi rimtų trūkumų. Jų pagalba negalima įrodyti, jog stebimi skirtumai ir ryšiai neatsirado dėl skirtingos aplinkos, t.y. kohortos efekto. Pavyzdžiui, jei mes nustatome, kad vyresni žmonės pasižymi didesniu dvasingumu nei jauni žmonės, tai dar neįrodo, kad dvasingumas didėja su amžiumi. Rezultatas galėjo būti nulemtas kitokio kultūrinio konteksto, kuriame augo skirtingos kartos.
• Longitudiniai tyrimai- tai tyrimai, kurie atliekami daug metų, kai tie patys tiriamieji sekami ilgą laiką. Longitudiniai tyrimai leidžia vertinti, kaip psichikos procesai keičiasi, tačiau jie brangūs; negalima tyrimo metu ištaisyti pastebėtų tyrimo trūkumų, grėsmę kelia tiriamųjų praradimas.

Eksperimentai

Geriausiai priežasties pasekmės ryšį atskleidžia eksperimentiniai metodai, kurių metu tiesiogiai manipuliuojama kintamaisiais. Eksperimentiniai tyrimai gali skirtis savo tyrimų planais. Skiriami keli pagrindiniai eksperimentų tipai:

1. Tarpgrupinio dizaino eksperimentai – tai eksperimentai, kai vienai grupei yra taikomas poveikis, o kitai grupei netaikomas. Vėliau grupės lyginamos pagal mus dominančius rodiklius. Tokio eksperimento pavyzdžiu galėtų būti psichoterapijos efektyvumo tyrimai, kai depresija sergantys asmenys yra atsitiktinai paskirstomi į poveikio grupę ir laukimo grupę (t.y. šie žmonės bus konsultuojami vėliau), poveikio grupei taikoma mus dominantis psichoterapija ir po tam tikro susitikimų skaičiaus lyginamas abiejų grupių depresiškumo lygis. Psichoterapija bus efektyvi, jei poveikio grupės depresiškumo lygis bus reikšmingai žemesnis už laukiančiųjų gydymo grupės. Tačiau toks tyrimo planas, ypač klinikinėse studijose, yra labai kritikuojamas dėl etiškumo, nes dalis žmonių, kuriems reikalinga pagalba, jos negauna.
2. Pokyčių grupės viduje dizainas – tai eksperimentas, kuriame nėra kontrolinės grupės. Poveikis įrodomos, jei jo metu mus dominantys rodikliai statistiškai patikimai keičiasi grupės viduje. Tokios tyrimo plano trūkumas – labai sunku pagrįsti, kad pokytis neatsirado dėl kitų veiksnių ar neįvyko dėl statistinės regresijos. Pavyzdžiui, sergant depresija būsena natūraliai gana stipriai svyruoja, yra pagerėjimo ir pablogėjimo periodai, todėl konsultavimo metu gautas pagerėjimas gali būti visai ne dėl konsultavimo.
3. Vieno atvejo eksperimentas yra naudojami kai tiriami nauji gydymo metodai ar labai reti reiškiniai. Toks eksperimentas leidžia fiksuoti priežastinius ryšius, tačiau jo rezultatų apibendrinimo galimybės yra ribotos.
4. Mišraus dizaino tyrimai – tai tyrimai, kuriuose sujungiami eksperimento ir koreliacinio tyrimo elementai.

Nepaisant to, kad eksperimentiniai tyrimai yra laikomi objektyviausiais, jų  pagrindu daromomis išvadomis labiausiai pasitikima, jie taip pat turi trūkumų. Esminiai jų – vidinis ir išorinis validumas. Vidinio validumo klausimai, tai klausimai, kiek eksperimento rezultatu galima pasitikėti, t.y. ar poveikį galėjo sukelti nekontroliuojamas šalutinis veiksnys; kokią įtaką galėjo turėti tiriamojo lūkesčiai (placebo efektas); kokią įtaką galėjo turėti tyrėjo lūkesčiai. Išorinio validumo klausimai yra susiję su eksperimentinių tyrimų rezultatų pritaikymu kasdieninėmis sąlygomis, t.y. kiek laboratoriniai tyrimai atitinka realias sąlygas?

Metaanalizės

Šiuo metu pasaulyje mokslinių tyrimų atliekama labai daug. Skirtingose šalyse ar mokslo institucijose kartais nagrinėjami tie patys tyrimo klausimai. Taigi kyla poreikis gautus duomenis kažkaip apibendrinti. Šiam tikslui yra naudojamos metaanalizės. Metaanalizė – keleto ar keliolikos metų publikacijų tam tikra tema apžvalga, apimanti teorinę ir statistinę publikuotų rezultatų analizę. Tokia analizė dažniausiai siekia įvertinti apibendrintą tam tikro poveikio efekto dydį (effect size).

Įprasčiausias efekto dydžio skaičiavimo metodas yra Cohen d koeficientas, pagrįstas vidurkių pokyčiu:

r=(Mprad. – Mpab.)/d, kur M-vidurkis, d- dispersija

Efekto dydis parodo, objektyvų pokyčio reikšmingumą.

r=0,10 – mažas efektas. Efektas paaiškina tik 1 proc. bendrosios dispersijos. r=0,30 -vidutinis efektas. Efektas apima apie 9 proc. bendrosios dispersijos. r=0,50 – didelis efektas, apimantis apie 25 proc. dispersijos.

Didžiausias metaanalizių privalumas yra tas, kad jos leidžia įvertinti efekto dydį ne mažoje izoliuotoje imtyje, o bendrojoje populiacijoje. Sujungus atskirų nedidelių tyrimų imtis galima geriau pastebėti, ar vienas ar kitas poveikio metodas iš tikro veikia, kiek stabilūs yra gaunami rezultatai.

Tačiau metaanalizės turi ir trūkumų. Visų pirma nėra garantijos, kad visos studijos, susijusios su nagrinėjama tema bus apimtos. Gali būti, kad reikšmingi rezultatai nebuvo publikuoti ar nėra pasiekiami. Kita problema yra susijusi su vieningų terminų ir tyrimų metodologijų problema. Nėra garantijos, kad skirtingi tyrimai nebuvo atlikti nukrypstant nuo standartinių tyrimų procedūrų, skiriasi sąvokų traktuotė (pvz.: viename tyrime depresija bus kliniškai nustatytas sutrikimas, kitame – vertinama tik pagal klausimyno balus). Visa tai gali reikšmingai iškraipyti duomenis. Be to tam tikra prasme metaanalizė yra per daug supaprastinta analizė. Sudėtingi kintamieji pervedami tik į vidurkių skirtumą ir dispersiją, taigi prarandama didžioji dalis unikalios informacijos.