Способы обработки данных для исследования

Методы обработки результатов исследования

Понятие и сущность, предназначение и специфика статистики. Методы и приёмы обработки результатов исследования, их описание, упорядочение, анализ, синтез, сравнение, интерпретации и обобщение. Характеристика и особенности качественных методов исследования.

Рубрика	Экономика и экономическая теория
Вид	реферат
Язык	русский
Дата добавления	30.04.2016
Размер файла	17,2 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Методы обработки результатов исследования

1 Методы статистического описания

2 Методы и приёмы обработки результатов исследования: описание, упорядочение, анализ, синтез, сравнение, интерпретации, обобщение

3 Качественные методы

4 Количественный анализ

1. Методы статистического описания

Слово «статистика» происходит от латинского status — состояние дел.

Статистика — это отрасль знаний, в которой излагаются общие вопросы сбора, измерения и анализа массовых статистических (количестве-нных или качественных) данных; изучение количественной стороны массо-вых общественных явлений в числовой форме.

Статистические методы включают в себя и экспериментальное, и теоретическое начала. Статистика исходит прежде всего из опыта; недаром ее зачастую определяют как науку об общих способах обработки результатов эксперимента.

Статистические методы описания — методы анализа статистических данных. Выделяют методы прикладной статистики, которые могут приме-няться во всех областях научных исследований и любых отраслях народного хозяйства, и другие статистические методы, применимость которых ограни-чена той или иной сферой. Имеются в виду такие методы, как статистический приемочный контроль, статистическое регулирование технологических про-цессов, надёжность и испытания, планирование экспериментов.

Статистические методы анализа данных применяются практически во всех областях деятельности человека. Их используют всегда, когда необходимо получить и обосновать какие-либо суждения о группе (объектов или субъектов) с некоторой внутренней неоднородностью.

Целесообразно выделить три вида научной и прикладной деятельности в области статистических методов анализа данных:

а) разработка и исследование методов общего назначения, без учёта специфики области применения;

б) разработка и исследование статистических моделей реальных явлений и процессов в соответствии с потребностями той или иной области деятельности;

в) использование статистических методов и моделей для статистического анализа конкретных данных в решении прикладных задач, например, с целью проведения выборочных обследований.

Также существуют статистические группировки, которые разделяют совокупности тех или иных данных на группы однородные в каком-либо отношении. Существует три вида группировки: аналитическая, типологическая, структурная.

1 Аналитическая группировка — позволяет выявить связь между группировками.

2 Типологическая группировка — разделение исследуемой совокупности на однородные группы.

3 Структурная группировка — в которой происходит разделение однородной совокупности на группы, по определенному признаку.

2. Методы и приёмы обработки результатов исследования: описание, упорядочение, анализ, синтез, сравненные, интерпретация, обобщение

Описание — это результат наблюдения и эксперимента, состоящий в фиксировании данных с помощью определенных систем обозначений, принятых в науке. Описание как метод научного исследования производится как путем обычного языка, так и специальными средствами, составляющими язык науки (символы, знаки, матрицы, графики и т. д.). Важнейшими требованиями к научному описанию являются точность, логическая строгость и простота.

Упорядочение — процесс расположения элементов, фактов, записей, определённых результатов исследований по какому-либо определённому объединяющему их фатору.

Анализ — фактическое или мысленное расчленение целостного предмета на составные части (стороны, признаки, свойства, отношения или связи) с целью его всестороннего изучения. Анализ, разлагая предметы на части и изучая каждую из них, должен обязательно рассматривать их не сами по себе, а как части единого целого.

Синтез — фактическое или мысленное воссоединение целого из частей, элементов, сторон и связей, выделенных с помощью анализа. С помощью синтеза мы восстанавливаем предмет как конкретное целое во всем многообразии его проявлений. В естественных науках анализ и синтез применяются не только теоретически, но и практически. В социально-экономических и гуманитарных исследованиях предмет исследования подвергается лишь мысленному расчленению и воссоединению. Анализ и синтез как методы научного исследования выступают в органичном единстве.

Сравнение — сопоставление объектов с целью выявления признаков сходства или признаков различия между этими объектами. Известный афоризм гласит: «Все познается в сравнении».

Для того чтобы сравнение было объективным, оно должно отвечать следующим требованиям:

1 Сравнивать необходимо сопоставимые явления и предметы (например, нет смысла сравнивать человека с треугольником или животное с метеоритом и т. д.);

2 Сравнение должно осуществляться по наиболее важным и существенным признакам, так как сравнение по несущественным признакам может привести и заблуждению.

Интерпретация — совокупность значений (смыслов), придаваемых так или иначе элементам (выражениям, формулам, символам) какой-либо естественнонаучной или абстрактно-дедуктивной теории (в случаях же, когда «осмыслению» подвергаются сами элементы этой теории, то говорят также об интерпретации символов, формул и т. д.).

Обобщение — логический процесс перехода от единичного к общему, от менее общего к более общему знанию, при этом устанавливаются общие свойства и признаки исследуемых объектов. Получение обобщенного знания означает более глубокое отражение действительности, проникновение в ее сущность.

Качественные методы — в исследовательской практике, понятие качественных исследований трактуется достаточно широко и не всегда однозначно. Как правило, качественные методы понимаются как исследования, где данные получены путём наблюдения, интервью, анализа каких-либо документов (текстовых, визуальных — фото — и видео источников). Зачастую это свидетельства, собранные несколькими разными способами. статистический обработка качественный

Если в количественном исследовании на вопросы: как часто? как долго? мы получаем достаточно объективный ответ, фиксирующий количество, то в качественном исследовании на вопрос: как вам понравился фильм? мы получаем номинальный ответ, обозначающий качество отношения или, другими словами, субъективную ценность, значимость данного предмета для индивида в его собственных словах, исходя из его социального опыта (например, фильм скучный, интересный, любопытный и т. д.). Такие данные анализируются не математически, а путем аналитического раскрытия их субъективного смысла.

Качественное исследование проводится прежде всего для изучения индивидуального аспекта социальной практики — реального опыта жизни конкретных людей в конкретных обстоятельствах. Но через анализ индивидуального могут исследоваться и более широкие социальные проблемы, касающиеся социальных групп, движений или даже характера функционирования социальных институтов в конкретной социальной ситуации.

Из чего состоит качественное исследование?

Это прежде всего эмпирические неструктурированные свидетельства, полученные из разнообразных человеческих документов или «документов жизни», как их называют: текстовые записи интервью и наблюдений, личные и официальные документы, фотографии и т.д.

Вторым компонентом качественного исследования являются аналитические и интерпретативные процедуры, используемые для анализа. Они включают в себя разные техники, начиная от описания и комментирования до кодировки и категоризации.

Третьим компонентом является повествовательный отчет. Жанр и стиль такого отчета различается в зависимости от целей исследования и адресата, которому он предназначен: от широкой публики до научного доклада или дискуссии. По своему стилю обычно это живое описание с большим количеством цитат из устной или письменной речи исследуемых. По жанру — интерпретация, размышление, гипотезы или теоретизирование о данном феномене социальной жизни.

То есть качественное исследование как процесс изучения отдельной проблемы предполагает не только наличие особых (качественных) данных, но и специфические приемы их сбора, обработки и анализа. Поэтому в дальнейшем для обозначения качественного исследования используется более обобщенный термин — качественный метод, или качественные методы как совокупность разных тактик.

Каковы разновидности качественных методов?

По фокусу интереса или тактикам проведения исследования:

1 Изучение случая;

2 Этнографическое описание;

3 Восхождение к теории;

4 История жизни, история семьи, ист. исследование.

По форме аналитического представления конечных результатов:

1 Дословное описание полученных данных, когда информанты рассказывают о себе «своими голосами» без интерпретаций со стороны исследователя. Такая позиция позволяет избежать субъективизма в трактовке.

2 Стратегии редактирования и систематизирования (редактированного) полученных данных при коротком комментировании

3 Построение теории. Считают, что концептуальное представление о реальной практике и теоретические рассуждения о природе феномена являются наиболее ценным результатом качественного исследования.

Количественный анализ — позволяет получить выраженную количественно информацию по ограниченному кругу проблем, но от большого числа людей, что позволяет обрабатывать ее статистическими методами и распространять результаты на всех потребителей.

Необходимо различать два основных направления в использовании количественных методов в педагогике: первое — для обработки результатов наблюдений и экспериментов, второе — для моделирования, диагностики, прогнозирования, компьютеризации учебно-воспитательного процесса. Методы первой группы хорошо известны и достаточно широко применяются.

Статистический метод содержит следующие конкретные методики.

Регистрация — выявление определенного качества у явлений

данного класса и подсчет количества по наличию или отсутствию

Ранжирование — расположение собранных данных в определенной последовательности (убывания или нарастания зафиксированных показателей), определение места в этом ряду изучаемых

объектов (например, составление списка учеников в зависимости

от числа пропущенных занятий и т. п.).

Шкалирование — присвоение баллов или других цифровых

показателей исследуемым характеристикам. Этим достигается

Все более мощным преобразующим средством педагогических

исследований становится моделирование. Научная модель — это мысленно представленная или материально реализованная система, которая адекватно отображает предмет исследования и способна замещать его так, что изучение модели позволяет получить новую информацию об этом объекте. Моделирование — это метод создания и исследования моделей. Главное преимущество моделирования — целостность представления информации.

Моделирование успешно применяется для решения следующих важных задач:

— оптимизации структуры учебного процесса;

— улучшения планирования учебного процесса;

— управления познавательной деятельностью, учебно-воспитательным процессом;

— диагностики, прогнозирования, проектирования обучения.

Размещено на Allbest.ru

Подобные документы

Краткая история зарождения и развития статистики как науки. Предмет изучения и характеристика основных задач статистики. Статистические методы сбора и обработки данных для получения достоверных оценок и результатов. Источники статистических данных.

лекция [23,7 K], добавлен 13.02.2011

Индексы в статистике, их применение при анализе динамики, выполнении плановых заданий и территориальных сравнений, сравниваемый и базисный уровни. Формирование информационной базы статистического исследования, сводка и группировка результатов наблюдения.

контрольная работа [86,2 K], добавлен 19.10.2010

Понятие экономического анализа как науки, его сущность, предмет, общая характеристика методов и социально-экономическая эффективность. Основные группы эконометрических методов анализа и обработки данных. Факторный анализ экономических данных предприятия.

реферат [44,7 K], добавлен 04.03.2010

Понятие статистики как науки, предмет и методы ее изучения, основные цели и задачи. Категории статистики и ее показатели, способы представления результатов. Сущность и классификация относительных и средних величин. Понятие ряда динамики и его анализ.

реферат [192,6 K], добавлен 15.05.2009

Статистика как одна из древнейших отраслей знаний, возникшая на базе хозяйственного учета. Развитие статистики как науки. Определение предмета статистики. Статистическое наблюдение как этап статистического исследования. Методы и показатели статистики.

контрольная работа [38,9 K], добавлен 20.01.2010

Понятие и сущность цен и инфляции, их значение. Задачи статистики цен. Характеристика системы показателей статистики цен. Принципы и методы регистрации цен. Особенности методов расчета и анализа их индексов. Методы оценки уровня и динамики инфляции.

курсовая работа [70,9 K], добавлен 01.12.2010

Теоретические основы и базовые методы оценки бизнеса. Фундаментальные компоненты оценки рыночной стоимости ООО «Пермархбюро»: определение цены земельного участка, здания и предприятия затратным и доходным подходом, обобщение результатов исследования.

дипломная работа [214,3 K], добавлен 01.05.2011

Источник

СПОСОБЫ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ЭМПИРИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ

Основным назначением обработки полученных в эмпирическом исследовании данных является обнаружение фактов, закономерностей и связей, а также механизмов изучаемых в курсовой работе явлений (предмета исследования). Если до начала исследования искомые факты, закономерности и механизмы были сформулированы в виде гипотезы (основной, дополнительных, контр-гипотезы), то обработка данных должна быть направлена на проверку этих предположений. Основными способами обработки данных являются их упорядочивание, обобщение (качественная и количественная обработка), статистическая проверка и интерпретация.

Первичная обработка данных начинается с их упорядочивания. В большинстве случаев обработку целесообразно начать с составления на основе исходных протоколов так называемых сводных таблиц полученных данных. Обычно в подобных таблицах данные конкретного испытуемого вносятся по строкам. Имеет смысл сгруппировать испытуемых по экспериментальным подгруппам, а внутри этих подгрупп полезно упорядочить испытуемых по полу, возрасту или другому, важному параметру и другим значимым для исследования параметрам, которые будут сравниваться между собой. В этом случае строки, относящиеся к испытуемым одной подгруппы, будут следовать одна за другой. В вертикальных графах таблицы (столбцах) обычно фиксируют различные показатели изучаемого явления. Это могут быть конкретные виды ожидаемых и обнаруженных реакций испытуемого, последовательные этапы или серии эксперимента, типы предъявленных заданий, номера и содержание вопросов анкеты или беседы и т.д. Грамотное определение граф сводной таблицы позволяет правильно расчленить полученные данные, особенно если это качественные данные, получаемые в ходе наблюдения, беседы, а также при анализе монологических высказываний или сочинений испытуемых. В ячейке на пересечении вертикальных столбцов и горизонтальных строк может быть помещена любая значимая информация, полученная от конкретного испытуемого в ходе исследования. Это может быть как формальная числовая информация (количественные данные), так и содержательная (качественные данные).

Примером количественных данных являются латентное время ответа на вопрос в секундах, количество элементов в созданной ребенком постройке, количество прилагательных, использованных испытуемым в высказывании, количество придуманных образов при восприятии чернильного пятна, приблизительное минимальное расстояние между испытуемыми в ходе совместной деятельности в виде определенного диапазона расстояния (до 0,5 м; от 0,5 до 1 м, свыше 1 м), выбранный испытуемым вариант ответа из пяти предложенных, время решения второй задачи в пятой серии. Качественные данные могут быть представлены высказываниями испытуемого в виде прямой речи, окончаниями незавершенных предложений, описанием поведения на конкретном этапе эксперимента (например, после того, как испытуемому была дана подсказка к задаче) и т.д. В ячейке также может содержаться какая-либо пометка, фиксирующая наличие или отсутствие какого-либо факта в поведении, в действиях или высказываниях испытуемого. Например, при использовании рисуночного теста «Дерево» можно в качестве параметра (заголовка столбца) рассматривать наличие/отсутствие листьев на ветках в рисунке. Тогда в соответствующей ячейке может быть помещен знак «+» или «–». Для сокращения записей и для облегчения последующей вторичной обработки можно использовать различные условные обозначения, а также цветовое выделение важных элементов информации.

В сводной таблице необходимо предусмотреть итоговые строки как для всей выборки (в нижней части таблицы), так и для отдельных подвыборок (выделенных подгрупп испытуемых) в соответствующих местах таблицы. В ячейках итоговых строк фиксируются суммы и средние значения численных показателей. Для качественных показателей подсчитываются частоты встречаемости интересующих индикаторов поведения, речи и т.п. (общее количество случаев появления события) и частности (относительные частоты к количеству испытуемых или к количеству испытаний). Эти простейшие способы количественной обработки завершают создание сводной таблицы. Таблице необходимо дать название.

Примечание. 1) Поскольку сводные таблицы фиксируют всех испытуемых и все значимые индикаторы поведения, то их размер может быть достаточно большим. Иногда целесообразно составить сводные таблицы отдельно для каждой подгруппы испытуемых. 2) После создания сводной таблицы необходимо проверить внесенные данные для выявления различных ошибок. В некоторых случаях возникает необходимость «отбраковки» данных некоторых испытуемых. Это могут быть данные, полученные с нарушением процедуры, при неточном измерении, при несоблюдении испытуемым инструкции или при попытке испытуемого преднамеренно изменить цель или процедуру, о чем можно судить по поведению испытуемого или по его прямым и косвенным высказываниям. Зачастую возникает необходимость количественного уравнивания подгрупп для того, чтобы можно было применить некоторые статистические критерии. В этом случае прибегают к случайному исключению данных некоторых испытуемых. При возникновении так называемых «подозрительных» значений, величина которых существенно отличается от основных данных, может потребоваться специальная статистическая процедура для оценки правомерности включения этих значений в общий массив данных (подробнее см. Куликов Л.В. Психологическое исследование: методические рекомендации по проведению. – СПб: Изд-во «Речь», 2001. – 184 с.).

Вторичная обработка данных. На этом этапе необходимо составить таблицы, в которой будут представлены данные не по отдельным испытуемым, а для целых групп (подгрупп) и даже всей выборки. Это позволит сделать шаг к обобщению и более целостному представлению информации.

На основании одной и той же сводной таблицы на этапе вторичной обработки могут быть созданы самые разные обобщающие таблицы, в которых исходная информация может быть представлена под разным углом зрения. Ракурс представления результатов в этих таблицах определяется конкретными задачами исследования. Другими словами, данные должны быть обобщены и показаны так, чтобы они позволяли ответить на поставленные в задачах вопросы.

Например, при изучении воображения у дошкольников могли быть поставлены задачи изучения возрастных (1), гендерных (2) различий в развитии воображения, а также задача изучения условий, стимулирующих процесс воображения (3). С помощью черно-белых и цветных чернильных пятен было проведено исследование воображения старших дошкольников. Одним из значимых показателей было выбрано количество образов, продуцируемых каждым ребенком при восприятии каждого конкретного чернильного пятна (отражено в сводной таблице). В обобщающих таблицах могут быть даны средние значения количества продуцируемых образов отдельно для групп четырехлетних и пятилетних детей (задача 1), отдельно для мальчиков и девочек (задача 2) или же отдельно для черно-белых и цветных стимулов (задача 3).

В таблицах чаще всего отражают такие обобщающие данные как средние (а иногда и максимальные и/или минимальные) значения какого-либо параметра, абсолютные и относительные частоты (частости), процентные доли и т.п. В некоторых случаях в этих же таблицах указывают и статистическую значимость соответствующих данных.

Для большей наглядности результаты могут быть представлены не только в таблицах, но и в виде графиков и диаграмм. Каждая таблица, диаграмма, график должны иметь название. В нем указывают значимый показатель и параметры, в связи с которыми этот показатель изменяется. Например, «Изменение среднего количества продуцированных образов в зависимости от возраста испытуемых». При подготовке текста курсовой работы следует подыскать наилучшие способы представления данных, варьируя конкретную форму таблицы, способы обозначения и выделения столбцов, строк, значимых ячеек таблицы; выбрать наиболее показательные типы и виды диаграмм (удобным средством здесь может быть компьютерная программа Microsoft Excel, позволяющая быстро создать и просмотреть разные виды диаграмм применительно к полученным данным с тем, чтобы оценить их наглядность).

Статистическая обработка данных. Главным результатом обработки и анализа полученных данных служат выводы относительно отдельных задач исследования и цели в целом. Для того чтобы эти выводы были более обоснованными, в современной психологии широко используют методы статистической обработки. Первым этапом при статистической обработке результатов должно стать определение содержания предположения о характере отношений между теми или иными данными. Это может быть предположение о различии (или сходстве) показателей у испытуемых, относящихся к различным экспериментальным группам и подгруппам. Это могут быть предположения о существенности произошедших в результате некоторого экспериментального воздействия изменений с каждым отдельным испытуемым или со всей выборкой в целом. В некоторых случаях гипотеза предполагает обнаружение различий в разбросе данных. Также может возникнуть необходимость установить согласованность изменений двух и более показателей или обнаружить корреляцию того или иного типа между различными показателями. Помимо определения сущности статистических отношений между изучаемыми показателями важно также установить тип измеренных данных (качественные, порядковые и т.п.). На основании характера предполагаемой статистической связи и типа данных выбираются конкретные статистические критерии. Результаты расчетов статистических критериев и их сопоставление с критическими (пограничными) значениями позволяет определить степень значимости установленных зависимостей.

Более подробно о вариантах статистической обработки см. в кн.: Сидоренко Е. В. Методы математической обработки в психологии. – СПб.: Изд-во «Речь», 2001; Ермолаев О. Ю. Математическая статистика для психологов. – М.: Флинта, 2003.

Источник