Различие в результатах теста

Предположим, что обнаружено различие в результатах теста между более «молодой» и более «старой» группой, но также известно, что эти группы различаются по количеству проведенных в школе лет (очень приблизительно, потому что минимальный возраст, в котором ребенок может уйти из школы, значительно вырос за последние сто лет).Различие, возможно, связано с возрастом, но оно также может зависеть от уровня образования (переменные, которые могут искажать результаты таким образом, называются вмешивающимися переменными). Существует множество методов статистического согласования значений для того, чтобы подсчитать вмешивающиеся переменные. В этом случае статистический метод используется для того, чтобы обнаружить, осталось ли еще различие между группами после того, как соотношение различий, вызванных разным уровнем об-разования, было найдено.
У этой процедуры три исхода — либо не будет никаких изменений в результатах (т. е. различия в уровне образования случайны: они не имеют никакого влияния на расхождение в результатах теста); либо различие исчезнет (т. е. различия по возрасту между группами были случайны: расхождение результатов вызвано разным уровнем образования); либо различие уменьшится, но тем не менее останется значительным (т. е. уровень образования объясняет некоторые различия между возрастными группами, но не все). В течение нескольких десятилетий (Ghiselli, 1957; Latimer, 1963) считалось, что, когда вмешивающиеся переменные контролируются таким способом, возрастные различия уменьшаются, но не исчезают (Stuart-Hamilton, 1999b). Этот факт будет рассматриваться подробно в главе 7, а сейчас достаточно отметить, что по крайней мере некоторые возрастные различия, найденные в исследованиях с помощью метода поперечных срезов, неизбежно вызваны эффектами когорты.
Несмотря на то что попытки статистически избавиться от эффектов когорты в поперечных исследованиях могут быть эффективны, практически невозможно удалить все, просто потому что некоторые из них нельзя измерить (как, например, можно измерить различия в исторических эпохах?). Другой метод оценки изменения при старении — лонгитюдное исследование — может решить эту проблему. Суть его в том, что одна и та же группа людей тестируется через фиксированные промежутки времени.
Предположим, что необходимо путем тестирования выяснить различие между группами 20- и 70-летних людей. Если использовать метод поперечных срезов, то будут найдены группы 20- и 70-летних для тестирования и будут сравниваться их результаты. При лонгитюдном исследовании группа 20-летних тестируется, затем тестирование повторяется через 50 лет, когда они достигнут 70-летия, и полученные результаты будут сравниваться.