Отклонение от репрезентативности в одной возрастной группе может исказить результаты ее сравнения с другими группами. Из сказанного выше следует, что лица, принимающие участие в исследовании, обычно отличаются в лучшую сторону от общей популяции. Если молодые испытуемые не будут отбираться, сравнение окажется в пользу пожилых испытуемых. С другой стороны, если группа молодых испытуемых состоит из студентов колледжа (что обычно практикуется), или если пожилые испытуемые отобраны из домов престарелых, искажение будет в противоположном направлении. И даже если во всех возрастных группах используются единые критерии отбора, несоответствие выборок может явиться результатом неодинакового количества лиц, выразивших желание принять участие в исследовании (показатель, который редко включают в исследовательские отчеты о старении).
При сравнении молодых и пожилых лиц особые затруднения вызывают смешения факторов двух типов. Первое связано с различиями в уровне образования. Предположим, проводится сравнение среднего уровня IQ у лиц 25- и 75-летнего возраста. Допустим, что исследователю удалось разрешить проблемы, связанные с отбором, о которых говорилось выше, и получить репрезентативные выборки обоих возрастов. Если выборки действительно репрезентативны, они, естественно, будут различаться не только по возрасту, но и по образовательному уровню: в среднем, молодые люди окажутся образованнее пожилых. То есть мы столкнемся со смешением факторов возраста и образования. Заметьте, что складывается парадоксальная ситуация: решение одной из задач отбора, а именно репрезентативности
выборок каждого возраста, в той или иной мере препятствует решению другой задачи, достижению сопоставимости выборок разных возрастов.
В общих чертах проблема, возникающая при исследовании методом поперечных срезов и связанная с различием между представителями разных поколений, рассматривалась в главе 3. Как отмечалось, эта проблема актуальна лишь тогда, когда существует вероятность связи между переменной, значение которой изменяется вместе с возрастом, и изучаемой зависимой переменной. Существует ли вероятность того, что образовательный уровень связан с IQ? Разумеется, существует. В действительности, наличие такой связи не только вероятно, но и доказано в ряде исследований (Gonda, 1980). В стандартизациониых данных по WAIS, к примеру, коэффициент корреляции между уровнем образования и IQ оказался равным 0,68 (Wechsler, 1958). При использовании последовательного анализа (Birren & Morrison, 1961) было обнаружено, что связь между IQ и образовательным уровнем значительно сильнее связи между IQ и возрастом.
Что же делать с этим смешением? Как указывалось в главе 3, единственно верного решения нет. Можно при отборе испытуемых привести в соответствие средний уровень образования в разных возрастных группах — к примеру, повысив требования к уровню образования у пожилых людей и несколько понизив их к молодым людям (например, Green, 1969). С помощью этой процедуры обычно удается сгладить нежелательные возрастные различия в IQ, но не исключить их полностью. Очевидный недостаток этого приема состоит в том, что при его использовании нарушается репрезентативность выборки. Различия в образовательном уровне можно учесть при статистической обработке данных, в частности, с помощью метода, называемого анализом ковариаций. Однако, как и другие формы статистической подгонки, анализ ковариаций обладает рядом недостатков, а его применение в случае смешения возраст/образование было подвергнуто критике (Storandt & Hudson, 1975). Кроме того, приведение выборок в соответствие по определенному параметру и статистическая подгонка в лучшем случае могут уравнять испытуемых по количественным характеристикам образования, то есть по продолжительности обучения. В этих процедурах не учитывается ни новизна образовательных программ, ии качество образования.
Различия в уровне образования являются частным случаем эффектов когорты в исследованиях методом поперечных срезов, к которым мы вскоре обратимся при обсуждении планирования исследования. Пока стоит отметить лишь еще один момент. То, насколько серьезные затруднения вызовет взаимосвязь между возрастом и образовательным уровнем, зависит от того, какого рода выводы мы стремимся получить. Если сфера наших интересов ограничивается различиями между молодыми и пожилыми людьми, беспокоиться не о чем; наличие межвозрастных различий в IQ — это просто факт, который неизменно подтверждается в многочисленных исследованиях. Проблемы возникают в том случае, когда мы пытаемся перейти от различий к возможности изменений. При использовании метода поперечных срезов нельзя получить непосредственное подтверждение снижения IQ с возрастом. Интеллектуальному превосходству молодых людей есть альтернативные объяснения, в том числе и различия между поколениями в возможности получить образование. Фактически, рассмотренные выше исследования демонстрируют не только вероятность того, что разница в IQ обусловлена различиями в образовательном уровне, но и то, что эти различия действительно объясняют по крайней мере часть межвозрастных различий в IQ.
Второе существенное смешение, которое имеет место при использовании метода поперечных срезов для изучения пожилых людей, касается различий в состоянии здоровья. Смешение, как и в предыдущем случае, является неизбежным следствием достижения репрезентативности выборки. В процессе старения здоровье, как правило, ухудшается. Поэтому, получив репрезентативную выборку, мы сталкиваемся с еще одним типом смешения: группы испытуемых будут различаться не только по возрасту, но и по состоянию здоровья.
Связано ли состояние здоровья с IQ? Данные ряда исследований говорят о том, что это так. Как и в случае с образованием, при помощи тщательного отбора можно составить группы испытуемых приблизительно соответствующих одна другой по параметру состояния здоровья. Для этого необходимо в выборку пожилых испытуемых включать только лиц с исключительно хорошим здоровьем (например, Botwinick & Birren, 1963). С помощью этой процедуры обычно удается смягчить (но опять-таки не исключить) межвозрастные различия в IQ. Отметим, что этот метод страдает теми же недостатками, что и метод уравнивания испытуемых по уровню образования: мы создаем выборку лиц преклонного возраста, в положительную сторону отличающихся от популяции. Можно также проанализировать IQ пожилых лиц как функцию от состояния здоровья. Обычно в подобных исследованиях выявляется очевидная связь: пожилые люди со сравнительно хорошим состоянием здоровья интеллектуально превосходят своих ровесников, состояние здоровья которых хуже. На уровне интеллекта может отражаться ряд аспектов физического состояния организма. Среди факторов, которые по крайней мере иногда сказываются на значении IQ, называют потерю слуха (Sands & Meredith, 1989), гипертонию (Hertzog, Shaie, & Gribbin, 1978), ишемическую болезнь сердца (Shaie, 1996b), атеросклероз сосудов головного мозга (Spieth, 1965) и депрессию (Cunningham & Haman, 1992).
В некоторых отношениях состояние здоровья — даже более сложная переменная, чем образование. Во-первых, состояние здоровья, в отличие от уровня образования, трудно оценить. Как узнать, насколько здоров испытуемый? В идеальном случае у нас должно быть заключение врача, основанное на результатах полного медицинского обследования. Хотя в некоторых исследованиях и используются медицинские заключения (например, Shaie, 1996b), большинство из них далеки от этого идеала. Чаще всего о состоянии здоровья испытуемого судят с его слов. Методики оценки состояния здоровья, основанные на самоотчете, различаются по своей сложности, от простейших (например, «все испытуемые оценили состояние своего здоровья как нормальное») до значительно более подробных, тщательно разработанных.
