Способ обработки эмпирической информации

Методы обработки эмпирических данных

Для того чтобы выявить закономерности и найти зависимости результаты исследований должны быть подвержены определенной обработки. В психологии используется 2 группы методов обработки данных:

Количественные методы

К количественным относятся статистические методы. Чаще всего используют такие показатели, как среднее значение показателя вариативности. Для выявления закономерностей используют корреляционный и дисперсионный анализ, а для определения влияния тех или иных условий используют факторный анализ. Главным при проведении статистического анализа явл наличие результатов, полученных на большой выборке испытуемых.

Качественные методы

Качественная обработка также используется и чаще всего, когда по этическим или техническим соображениям исследователь не может использовать измерительные или экспериментальные процедуры. Качественным методам относят описание и интерпретации отдельных случаев, результатом наблюдений ответам на проективные тесты.

Суждение людей по тем или иным вопросам, их рассказы о себе также могут быть материалом для качественной обработки. Для анализа такого материала используют методы контент и интент-анализа. Контент — анализ заключается в выявлении, обобщении и количественной оценки слов и др элементов языка, которые встречаются в высказываниях или речи человека.

По этим результатам могут сравниваться высказывания разных людей или одного человека, который находится в разных состояниях.

Интент-анализ заключается в определении целевой ориентации высказывания, т. е. с какими намерением человек сказал что-то, кому он обратился, что он ждет в ответ и какие слова использует. Все это анализируется и интерпретируется психологом. Этот анализ явл субъективной процедурой и используется в исследованиях, которые ведутся одновременно с психологическим воздействием.

Методы интерпретации получения данных

Когда исследование проведено, результаты обработаны, встает вопрос о том, что они означают, что нового они дают, и как эти результаты донести до участника исследования и научной общественности.

Интерпретация явл основой для создания психологических теорий и выбора, направленной индивидуальной психологической работы.

Выделяют 3 группы методов интерпретации:

Они могут использоваться по отдельности и в сочетании. Применяя генетический метод, исследователь устанавливает этапы, фазы или стадии развития или инволюцию изучаемого явления, выделяет переломные или кризисные моменты в развитии человека или группы.

При структурном методе интерпретации определяются связи между разными хар-ми психики на некоторой фазе развития. Эти связи понимаются с позиции целостности системы.

При уровневой интерпретации определяется уровень развития выраженности или представленности того или иного отдельного психического свойства. Это уровень интерпретации явл наименее правильной как для психолога, так и для практика, но чаще всего такую информацию ждут заказчики психологических исследований ( работодатель — работоспособность, надежность, исполнительность, честность). Результаты исследований и их интерпретация публикуются в научных отчетах, статьях, монографиях.

Артефакты

В психологическом исследовании получают точные знания о человеке, но и так называемые артефакты, т.е. результаты, которые явл не следствием закономерностей, а следствием случайных неконтролируемых обстоятельств в ситуации эксперимента или бессознательного вляиния.

В литературе выделяют несколько видов артефактов:

1. Эффект Плацебо – преднамеренное или непреднамеренное внушение, которое оказывает врач или психолог. Если клиент убежден в эффективности какого-то препарата или процедуры, то наблюдается положительный эффект.

2. Эффект Хотторна – участие в эксперименте оказывает такое действие, что люди ведут себя так, как от них ожидает экспериментатор.

3. Эффект Розенталя – на результат исследования влияют ожидания экспериментатора, и он вольно или невольно влияет на результат.

4. Эффект аудитории – в присутствии публики даже пассивной само по себе влияет на скорость обучения или эффективность решения задач

5. Эффект Пигмалеона – если экспериментатор уверен в истинности какой-то гипотезы, то он вольно или невольно получает подтверждение своим предположениям.

6. Эффект первого впечатления – оценивая личность или черты хар-ра того или иного человека, экспериментатор наибольшее значение предает первому впечатлению, даже если оно не подтвердилось

7. Эффект Барнума – заключается в том, что люди склонны принимать с доверием описание или общие оценки своей личности, если эти оценки делаются научным языком или преподносятся с магическими или ритуальными хар-ми.

Механическое удерживание земляных масс: Механическое удерживание земляных масс на склоне обеспечивают контрфорсными сооружениями различных конструкций.

Организация стока поверхностных вод: Наибольшее количество влаги на земном шаре испаряется с поверхности морей и океанов (88‰).

Поперечные профили набережных и береговой полосы: На городских территориях берегоукрепление проектируют с учетом технических и экономических требований, но особое значение придают эстетическим.

Папиллярные узоры пальцев рук — маркер спортивных способностей: дерматоглифические признаки формируются на 3-5 месяце беременности, не изменяются в течение жизни.

Источник

Обработка эмпирических данных

Обработка полученных в ходе эмпирического исследования данных направлена на решение следующих задач.

1. Упорядочивание эмпирических данных, преобразование их множества в целостную систему, на основе которой возможно их дальнейшее описание и объяснение.

2. Выявление скрытых от непосредственного восприятия тенденций, закономерностей, связей.

3. Выяснение уровня достоверности, надежности и точности собранных данных и получение на их основе научно обоснованных результатов.

Упорядочивание данных осуществляют с помощью составления сводных таблиц, а выявление новых тенденций, закономерностей, связей и оценка их достоверности – посредством методов математико-статистической обработки.

Составление сводной таблицы

Обработку полученных данных целесообразно начать с составления сводной таблицы. Основой для нее является следующая форма: каждая строка содержит значения всех показателей одного участника; в каждом столбце записаны значения одного показателя по всем участникам. Таким образом, в каждой ячейке таблицы запи­сано только одно значение одного показателя одного участника.

Всех участников лучше разделить по их принадлежности к каким-либо подгруппам, которые будут сравниваться между собой. Внутри этих подгрупп полезно упорядочить их, например, по полу, возрасту или другому, важному для исследования параметру. Далее приведен пример сводной таблицы эмпирических данных (табл. 4).

Пример сводной таблицы эмпирических данных

Группа 1 – “отличники”	Группа 2 – “троечники”
№	ФИО или псев­доним	Пол	Воз­раст	Успеваемость	Само­оценка	№	ФИО или псев­доним	Пол	Воз­раст	Успеваемость	Само­оценка
Иванов	м	4,7	Петя	м	2,7
Сидор	м	4,9	Орел	м	1,9
А	м	4,2	X	м	3,2
…	м	…	м	3,1
…	м	…	м
…	м	…	м	2,5
…	м	4,7	…	м	2,7
…	м	4,5	…	м	3,1
…	м	…	м	3,5
…	м	4,8	…	м	3,1
Средняя (M)	13,6	4,78	51,8	Средняя (M)	13,0	2,88	47,4

Таблицам необходимо давать названия, достаточно полно отражающие их содержание и специфику.

Количественная обработка эмпирических данных

Для описания сведенных в таблицу эмпирических данных проводят их количественную обработку. Процесс количественной обработки имеет две фазы: первичную и вторичную.

Первичная обработка данных нацелена на упорядочивание эмпирических данных на основании их группировки по тем или иным критериям. Результаты группировки представляют в наглядной форме в виде: диаграмм, гистограмм, полигонов распределения частот и т.п. Первично обработанные данные в удобной для обозрения форме дают представление о характере всей совокупности данных в целом: об их однородности – неоднородности, компактности – разбросанности. Кроме того, первичная обработка позволяет обнаружить так называемые “выпадающие показатели” – показатели, полученные в результате ошибок в расчетах, нарушениях процедуры сбора данных и т.п.

Вторичная обработка данных заключается в статистическом анализе итогов первичной обработки. Статистический анализ всей совокупности, полученных в исследовании данных, позволяет охарактеризовать ее в предельно сжатом виде, поскольку дает ответы на четыре главных вопроса.

1. Какое значение изучаемого феномена наиболее характерно для конкретной выборки? Для ответа на этот вопрос вычисляют меры центральной тенденции: среднее арифметическое, моду, медиану.

2. Велик ли разброс данных относительно этого характерного значения, т.е. какова “размытость” данных? Вычисляют меры изменчивости, или рассеивания, разброса: дисперсию, среднее отклонение, стандартное отклонение.

3. Достаточно ли велика разница между характерными значениями, полученными в двух отличающихся друг от друга по определенному признаку выборках? Вычисляют меры оценки достоверности различий.

4. Существует ли взаимосвязь между отдельными данными в имеющейся совокупности и каковы характер и сила этой связи? Вычисляют меры связи, или корреляции.

Основные методы статистического анализа эмпирических данных приведены в приложении 2.

Источник

Обработка эмпирических данных

Собрав совокупность данных, исследователь приступает к их обработке, получая сведения более высокого уровня, называемые результатами.Он уподобляется портному, который снял мерку (данные) и теперь все зафиксированные размеры соотносит между собой, приводит в целостную систему в виде выкройки и в конечном итоге – в виде той или иной одежды. Параметры фигуры заказчика – это данные, а готовое платье – это результат. На этом этапе могут обнаружиться ошибки в замерах, неясности в согласовании отдельных деталей одежды, что требует новых сведений, и клиент приглашается на примерку, где вносятся необходимые коррективы. Так и в научном исследовании: полученные на предыдущем этапе «сырые» данные путем их обработки приводят в определенную сбалансированную систему, которая становиться базой для дальнейшего содержательного анализа, интерпретации и научных выводов и практических рекомендаций. Если по обработке данных выявляются какие-либо ошибки, пробелы, несоответствия, препятствующие построению такой системы. То их можно ликвидировать и восполнить, проведя повторные замеры.

Обработка данных направлена на решение следующих задач:

1. Упорядочивание исходного материала, преобразование множества данных в целостную систему сведений, на основе которой и возможно дальнейшее описание и объяснение изучаемых объекта и предмета.

2. Обнаружение и ликвидация ошибок, недочетов, пробелов в сведениях.

3. Выявление скрытых от непосредственного восприятия тенденций, закономерностей и связей.

4. Обнаружение новых фактов, которые не ожидались и не были замечены в ходе эмпирического процесса.

5. Выяснение уровня достоверности, надежности и точности собранных данных и получение на их базе научно обоснованных результатов.

Если на предыдущих этапах происходит процесс увеличения разнообразных сведений (числа параметров, единичных измерений, источников и т.п.), то теперь наблюдается обратный процесс – ограничение разнообразия, приведение данных к общим знаменателям, позволяющим делать обобщения и прогнозировать развитие тех или иных психических явлений.

Рассматриваемый этап обычно связывается с обработкой количественного характера. Качественная сторона обработки эмпирического материала, как правило, только подразумевается либо вовсе опускается. Обусловлено это, видимо, тем, что качественный анализ часто ассоциируется с теоретическим уровнем исследования, который присущ последующим стадиям изучения объекта – обсуждению и интерпретации результатов. Представляется, однако, что исследование качественного характера имеет два уровня: уровень обработки данных, где проводится организационно-подготовительная работа по первичному выявлению и упорядочиванию качественных характеристик изучаемого объекта, и уровень теоретического проникновения в сущность этого объекта. Работа первого типа характерна для стадии обработки данных, а второго – для этапа интерпретации результатов. Результат в данном случае понимается как итог и количественного, и качественного преобразования первичных данных. Тогда количественная обработка есть манипуляция с измеренными характеристиками изучаемого объекта (объектов), с его «объективизированными» во внешнем появлении свойствами. Качественная обработка — это способ предварительного проникновения в сущность объекта путем выявления его неизмеряемых свойств на базе количественных данных. Количественная обработка направлена в основном на формальное, внешнее изучение объекта, качественная – преимущественно на содержательное, внутреннее его изучение.

Качественная обработка естественным образом выливается в описание и объяснение изучаемых явлений, что составляет уже следующий уровень их изучения, осуществляемый на стадии интерпретации результатов.

Этапы количественной обработки данных:

1. Обработка эмпирических данных на уровне методики.

2. Составление таблицы первичных эмпирических данных.

3. «Оцифровка». Шкалирование.

4. Применение первичных статистик. Проверка распределения на нормальность.

5. Применение вторичных статистик:

— выбор критерия проверки;

— формулирование статистических гипотез;

— применение критерия и определение уровня статистической достоверности;

— принятие нулевой либо альтернативной гипотезы.

Подробно все эти этапы изучаются в курсе «Основы математической статистики».

Далее производиться интерпретация результатов исследования и формулируются выводы.

Источник