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
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.
Папиллярные узоры пальцев рук — маркер спортивных способностей: дерматоглифические признаки формируются на 3-5 месяце беременности, не изменяются в течение жизни.
Организация стока поверхностных вод: Наибольшее количество влаги на земном шаре испаряется с поверхности морей и океанов (88‰).
Опора деревянной одностоечной и способы укрепление угловых опор: Опоры ВЛ — конструкции, предназначенные для поддерживания проводов на необходимой высоте над землей, водой.
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
