Способы представления проанализированных данных

26. Способы представления данных в исследовании.

Условно вид представления научных результатов можно разделить на три подвида: 1) устные изложения; 2) публикации; 3) компьютерные версии. 1 Протоколирование данных. Все данные заносятся в протокол.2. Логическим и последовательным текстом. 3. Табулирование данных. Данные заносятся в таблицу. 4. Графическое представление данных (оно более наглядно). График – это чертеж, который используется для наглядности распределения количественно выраженной величины в выборке (Виды графиков: столбчатые гистограммы, круговые диаграммы, полигон распределения, диаграмма размаха).

27. Схема экспериментального исследования.

Экспериментальное исследование в психологии, как и в любых других науках, проводится в несколько этапов. Часть из них является обязательными, часть — в некоторых случаях может отсутствовать, но последовательность шагов необходимо запомнить, чтобы не делать элементарных ошибок.

Основные этапы психологического экспериментального исследования

1. Любое исследование начинается с определения его темы. Тема ограничивает область исследований, круг проблем, выбор предме­та, объекта и метода.

2. После первичной постановки проблемы наступает этап работы с научной литературой. Исследователь должен ознакомиться с экс­периментальными данными, полученными другими психологами, и попытками объяснения причин заинтересовавшего его явления.

3. На этом этапе происходит уточнение гипотезы и определение переменных. Первичная постановка проблемы уже предполагает варианты ответа на нее.

4. Исследователь должен выбрать методику, аппаратуру и условия проведения психологического эксперимента.

5. План экспериментального исследования. Выбор плана зависит от того, какова экспериментальная гипотеза, какое число внешних переменных вы должны контролировать в эксперименте, какие возможности предоставляет ситуация для проведения исследований и т.д.

Простей­шими являются планы для двух групп (основная и контрольная). Если необходим более усложненный контроль, применяются планы для нескольких групп.

6. В соответствии с планом проводится отбор и распределение испытуемых по группам.

Непосредственно проведение эксперимента – наиболее ответственная часть исследования. Кратко охарактеризуем основные этапы проведения эксперимен­та.

а. Подготовка эксперимента. Исследователь готовит эксперимен­тальное помещение и оборудование. Если это необходимо, прово­дится несколько пробных опытов для отладки процедуры экспери­мента.

б. Инструктирование и мотивирование испытуемых. Инструкция должна включать в себя мотивационные компоненты. Испытуемый должен знать, какие возможности предоставляет ему участие в экс­перименте. Скорость понимания инструкции зависит от индивидуальных когнитивных способностей, особеннос­тей темперамента, знания языка и т.д. Поэтому следует проверить, правильно ли испытуемые поняли инструкцию, и повторить ее при необходимости, избегая, однако, дополнительных развернутых ком­ментариев.

в. Экспериментирование. Вначале следует убедиться в дееспособ­ности испытуемого, в том, что он здоров, желает участвовать в экс­перименте. Перед экспериментатором должна лежать инструкция, в которой зафиксирован порядок его действий входе исследования. Обычно в эксперименте принимает участие и ассистент. Он берет на себя вспомогательные задачи: ведет протокол, общее наблюдение за испытуемым и т.д.

8. Выбор методов статистической обработки, ее проведение и ин­терпретация результатов

9. Выводы и интерпретация результатов завершают исследова­тельский цикл. Итогом экспериментального исследования является подтверждение или опровержение гипотезы о причинной зависи­мости между переменными: «Если А, то В».

10. Конечным продуктом исследования являются научный от­чет, рукопись статьи, монография, письмо в редакцию научного жур­нала.

Источник

6.2. Способы представления экспериментальных данных

Как правило, необработанные экспериментальные данные представлены в виде неупорядоченного набора чисел. Необходима обработка.

1. Группировка. Группировка представляет собой процесс систематизации и выполняется различными методами. Основная цель группировки — представление данных в компактной форме, наглядной и удобной для анализа. Рассмотрим группировку на конкретном примере.

В таблице 1 приведены данные (бег 5 км, лыжи, девушки 1-го курса ФФК).

Объем выборки в данном случае равен 50 т. е. n = 50.

Группировка заключается в распределении вариант выборки по группам или интервалам группировки. Каждый интервал содержит определенное количество значений изучаемого признака. Число интервалов группировки ищется либо по Формуле Стерджеса: к =1+3.33*lg(n), либо с помощью таблицы 2. Ширина каждого интервала определяется по формуле: где h — ширина интервала, x_max, x_min — максимальная и минимальная варианты выборки.

Для нашего примера при n = 50 число интервалов группировки к = 7.

. Округлим ширину интервала h в сторону увеличения и примем h = 0,8.

Найдём границы интервалов группировки по формулам:

х_н1 = x_min — ; х_н2 = x_н1+h; х_н2 = х_в1 ; х_н3 = х_в2 и т.д., где

х_н1— нижняя граница первого интервала.

х_н2 — нижняя граница второго интервала.

х_в1 — верхняя граница первого интервала и т. д.

Найдём нижние и верхние границы интервалов, причем верхнюю границу первого интервала будем записывать на 0,1 меньше нижней границы второго интервала и т.п.

х_н1 = 25,3 — = 24,9; х_н2 = 24,9 + 0,8 = 25,7, тогда х_в1 = 25,8.

После того как найдены границы всех интервалов, распределим по этим интервалам выборочные варианты, но для удобства последующей обработки вычислим срединные значения интервалов группировки х_сi по формуле х_сi=х_нi+ Результаты внесем в таблицу 3.

Но прежде рассмотрим ряд определений.

Накопленная частота интервала – это число, полученное последовательным суммированием частот в направлении от 1 интервала и до того интервала включительно, для которого определяется накопленная частота.

Частостью называется отношение частоты к объему выборки и обозначается f_i , т.е. f_i = . Сумма всех частостей всегда ровна 1

Накопленной частостью называется отношение накопленной частоты к объему выборки и обозначается F_i, т.е. F_i =.

Источник

5.1 Этапы анализа данных

В процессе подготовки и анализа данных, как правило, присутствуют следующие основные этапы:

1. Сбор первичных данных для анализа. Наблюдая и измеряя характеристики объекта, педагог-исследователь собирает первичный статистический материал. Дальнейшая задача состоит в выдвижении статистической гипотезы на основании темы и цели исследования.

2. Ввод данных в компьютер. Данные исследований необходимо ввести в компьютер и сохранить. Ввод данных может осуществляться ручным набором чисел с клавиатуры или же экспортом из файла в каком-либо формате. Введенные данные обычно отображаются в форме электронной таблицы или матрицы данных, где столбцы представляют различные переменные (рост, вес, цвет глаз), а строки – измерения значений этих переменных.

3. Преобразование данных. П роводится группировка данных, то есть распределение их на однородные группы в соответствии с интересующими исследователя признаками. Данные в каждой группе упорядочиваются — классифицируются, сортируются, структурируются, подсчитывается частота событий. Нередко также требуется удаление из введенных данных высокоамплитудных значений, которые могут быть результатом некорректных измерений или замена пропущенных (неизмеренных) значений.

4. Визуализация данных – наглядное представление данных. Для этого можно использовать как табличное представление, так и различ­ные формы графического изображения. Человек часто на­много более продуктивно и быстро воспринимает информацию в виде зрительных образов.

5. Статистический анализ — статистическая обработка полученных количественных данных, заключающаяся в вычислении некоторых статистических характеристик и оценок, позволяющих проверить нулевую гипотезу.

6. Интерпретация и представление результатов. В творчестве ученого, занимающегося проблемами педагогики, самой сложной считается задача интерпретации полученного и обработанного фактического материала. К сожалению, исследователи нередко избегают этап обсуждения фактов и переходят сразу к выводам.

Конечно, хорошо обра­ботанные материалы, упорядоченные и оформленные в таблицы, статистические изображения могут служить ба­зой для выводов. Однако без всестороннего обсуждения, с ходом которого должен быть ознакомлен читатель, выво­ды будут мало или вовсе необоснованными и неубедитель­ными, да и сам исследователь многое теряет. Из поля его зрения выпадают ценные характеристики фактиче­ского материала, которые невидимы, то есть визуально не просматриваются, но существенно влияют на выводы.

Основная цель интерпретации — выявление и фиксиро­вание комплекса характеристик обработанного материа­ла, на основе которых открывается возможность обнару­жить и объяснить основные тенденции и сформулировать выводы.

Отметим, что важнейшим условием объективного ис­толкования обработанных данных выступает научная ква­лификация исследователя: его эрудиция, способность к ассоциативным мыслительным действиям. Естественно, что, чем квалифицирован­нее в той области, где ведется поиск, исследователь, тем основательнее обсуждение и богаче его результаты.

5.2 Представление данных в наглядной форме

Большую роль при анализе данных играет владение некоторыми специальными способами представления полученных данных в наглядной — краткой и схематизированной — форме.

Табличный способ изображения данных позволяет представить качественные и количественные данные с кратким сопроводительным объясняющим текстом. Таким текстом служат название таблицы, раскрывающее связь между числовыми рядами, и внутренние заголовки таблицы (указывающие измеряемые признаки, место, время, единицы измерения и т. п.).

Матрица представляет собой разновидность таблицы со строками и рядами (столбцами), имеющими какие-либо функционально-логические связи. В результате в матрице обнаруживается наличие или отсутствие связи между различными факторам педагогического процесса.

Графики еще более наглядно, чем таблицы, отображают изменение экспериментальных данных. Графики строятся в прямоугольной системе координат, в которой на оси “X” отмечается значение выборки, а по оси “Y” — значение, порядок признака, частота события.

Композиция графика – это сочетание всех его элементов. График должен привлекать внимание, обеспечивая в то же время легкость его прочтения и усвоения. Немаловажной задачей композиции графика является художественная и эстетическая сторона его оформления.

Правила построения графиков:

1. Необходимо провести тщательный отбор из имеющегося цифрового статистического материала тех данных, которые будут изображены на графике (далеко не все полученные данные следует изображать графически).

2. Выбрать тот вид графика, который по мнению исследователя наиболее ярко будет отражать полученные данные.

3. Название графика должно быть ясным и полным, отражающим содержание и имеющим при необходимости особые пояснения.

4. Надписи и легенда располагаются, как правило, в нижней или правой части диаграммы.

5. Цифры шкалы следует наносить слева и снизу или вдоль осей. Горизонтальную шкалу (по оси абсцисс) необходимо строить слева направо, вертикальную (по оси ординат) — снизу вверх.

4. Если числовые данные не включены в диаграммы, желательно их представить рядом в табличной форме.

5. Густота координатной сетки должна быть оптимальной, не затрудняющей чтения графика.

6. Допускается количество различных цветов на графике не более трех.

7. Если графики отражают серию наблюдений, рекомендуется ясно обозначать все точки, соответствующие отдельным наблюдениям.

1. Линейный график – передает изменения в некоторых мерных числах, например, изменение средних оценок контрольных работ, проведенных в одном классе в течение учебного года.

2. Гистограмма представляет собой разновидность графика в котором по оси “Y” откладываются частотные (интервальные) значения какой-либо группировки, в результате чего график становится “ступенчатым”.

3. Полигон частот – на базе полигона частот строится гистограмма, разница между ними заключается в том, что в полигоне частота интервала сведена к его центру, а при гистограмме частоты изображают равномерно в пределах всего интервала.

4. Кумулятивный график частоты (накопляющее распределение частоты) – частота отдельных интервалов совокупности рассматривается кумулятивно, то есть к частоте каждого интервала прибавляются частоты всех предыдущих интервалов.

5. Диаграммы сопоставляют количественную информацию в виде площадей различных фигур (круг, прямоугольник, сектор, цилиндр, пузырьки и др.).

Графы — особый вид графического отображения данных результатов; это фигура, состоящая из точек (вершин), соединенных отрезками (ребрами). Вершины графа могут обозначать различные компоненты педагогического процесса, параметры, факторы, а ребра — отношения и связи между ними. Графы (как модели) часто применяются на этапе прогнозирования эксперимента, а на обобщающем этапе с ними сопоставляются результаты. Простейшим примером графа служит “дерево” целей.

Схема статистических графиков по форме графического представления

5.3 Педагогические измерения

Измерение – это процесс определения значения какого-либо признака. Значением может быть не только число, но и имя. Измерение выполняют путем непосредственного наблюдения измеряемого признака или при помощи аппаратуры.

Если в точных науках измерение сводится к сравнению данной величины с однородной ей величиной, принятой за единицу (эталоном), то для психолого-педагогических параметров таких эталонов не имеется. Более того, большинство психолого-педагогических параметров (признаки, качества, свойства, факторы) являются скрытыми (латентными), о которых можно судить лишь косвенно, по их проявлениям, т. е. весьма приближенно.

Педагогическое измерение — это операция присвоения чисел объектам и их свойствам в соответствии с определенными правилами.

Обычно измерение подразделяется на прямое и косвенное. Прямое измерение заключается в непо­средственном сравнении измеряемого объекта с ка­ким-нибудь нормативом, эталонным измерителем. В педагогических исследованиях оно встречается редко, например при определении физического развития учеников (полнота, рост).

Чаще всего исполь­зуется косвенное измерение. Уровень знаний или уме­ний учеников, их моральные качества, дисциплини­рованность и т. п. могут быть измерены только косвенно, на основе работы учеников, их ответов на воп­росы, решения проблемных задач, числа ошибок в диктанте, на основе разных проявлений в поведе­нии.

Задача фактиче­ ского измерения различных сторон педагогического явления на сегодняшний день остается неопределенной, так как в учебно-воспитательном процессе мы выделяем как педа­гога, так и обучаемого, которые могут описываться большим набором свойств.

5.4 Качественная и количественная информация

Основную проблему при сборе информации в психолого-педагогическом исследовании составляет количественная оценка качеств изучаемых объектов и процессов.

Психолого-педагогическая наука пока еще в основном остается описательной, эмпирической, поэтому основным видом информации в педагогическом эксперименте является качественная, содержательная.

Качеством какого-либо объекта (процесса) считаются его существенные, устойчивые свойства, благодаря которым он этим объектом и является. Таким образом, качественная информация об объекте выражает его сущность и содержание и совершенно необходима для его характеристики.

Качественными характеристиками (параметрами) описываются в педагогике все процессы и результаты обучения и воспитания, все виды деятельности, взаимоотношений участников педагогического процесса, все достижения в развитии личностей и коллективов. Основные закономерности и принципы педагогики имею качественную форму.

Количественная характеристика окружающего мира представляет более высокий уровень его познаний. Количество — это объективная определенность объекта познания, в силу которой его можно разделить на однородные части. Количественные характеристики позволяют гораздо глубже, чем описательно-логические проанализировать процессы, выявить наличие и оценить величину связи различных качеств, обнаружить закономерности.

Количество и качество тесно связаны: они диалектически взаимодополняют и превращаются друг в друга (закон перехода количества в качество). В любой качественной информации всегда содержится та или иная степень количественной.

К сожалению, проникновение в психолого-педагогическую науку и практику количественных методов затрудняется следующими обстоятельствами:

— неразработанностью и часто отсутствием адекватных методов и средств количественной оценки психолого-педагогических параметров;

— большой сложностью педагогических процессов.

5.5 Шкалирование

Шкала – это средство фиксации результатов измерения свойств объектов путем упорядочивания их в определенную числовую систему, в которой отношение между отдельными результатами выражено в соответствующих числах [1] . В процессе упорядочивания каждому элементу выборки ставится в соответствие определенный балл (шкальный индекс), устанавливающий положение наблюдаемого результата на шкале.

Шкалирование — это операция упорядочивания исходных эмпирических данных путем перевода их в шкальные оценки. Шкала дает возможность упорядочить наблю­даемые явления, при этом каждое из них получает количественную оценку (квантифицируется). Шкали­рование помогает определить низшую и высшую сту­пени исследуемого явления.

Например, при исследо­вании учебных интересов учеников мы устанавлива­ем их границы: очень большой интерес — очень сла­бый интерес. Между этими границами определяется ряд ступеней. В результате складывается следующая шкала учебных интересов: очень большой интерес (1); большой интерес (2); средний (3); слабый (4); очень слабый (5). Рекомендуется вводить и экстремальные обозначения крайних границ шкалы,.

В психолого-педагогических исследованиях применяют классификацию шкал, предложенную С.Стивенсоном (см. рис. 1), согласно которой четыре основных способа измерения, связанные с различными правилами, называют измерительными шкалами (номинальная, порядковая, интервальная и шкала отношений). [2]

Рис. 1. Классификация шкал по С.Стивенсу

1. Номинальная шкала (шкала наименований), которую правильнее было бы считать классификацией, а не измерением, делит все объекты на группы по какому-либо признаку (различию). Этим признакам присваиваются определенные числа (код), что создает удобства при дальнейшей обработке экспериментальных данных. Никакого количественного соотношения между объектами в номинальной шкале нет.

Учащиеся класса делятся на две категории и обозначаются: девочки — 01, мальчики — 02.

Группы нарушителей дисциплины и их обозначение (кодирование): на уроке — 1, на улице – 2, дома — 3.

В процессе проверки соответствия подготовки выпускников школ требованиям ГОС появляется группа аттестованных и не аттестованных учеников.

2. Шкала порядка (порядковая, ранговая, ординальная) предназначена для измерения (обозначения) степени различия какого-либо признака или свойства у разных объектов. Самым ярким примером порядковой шкалы является пятибалльная система оценки ЗУН учащихся. Для нее разработаны критерии и различные методы измерения. 3начительно труднее применять порядковую шкалу для количественных оценок других качеств личности (в воспитательном процессе). Имеется несколько разновидностей порядкового шкалирования (измерения):

· ранжирование (в ряд),

· группировка (ранжирование по группам),

· метод полярных профилей.

Ранжирование. Изучаемые объекты располагаются в ряд (упорядочиваются) по степени выраженности какого-либо качества. Первое место в этом ряду занимает объект с наиболее высоким уровнем данного качества, и ему присваивается наивысший балл (числовое значение выбирается произвольно). Затем каждому объекту ранжированного ряда присваиваются более низкие оценки, соответствующие занимаемым местам.

Группировка всей совокупности объектов наблюдения в несколько рангов, достаточно ясно отличающихся друг от друга по степени измеряемого признака.

Пример: учащиеся класса согласно пятибалльной системе оценки ЗУН делятся на отличников, хорошистов и т. д.

Парное сравнение. Учащиеся сопоставляются друг с. другом (каждый с каждым) по какому-либо качеству. Если они одинаковы, то каждый получает по баллу. Если у одного этого качества больше, чем у другого, первый получает два балла, второй – 0 (как при спортивных играх по круговой системе). Суммируя полученные каждым баллы, получаем количественное выражение уровня развития данного качества у каждого учащегося (его ранг).

Рейтинг. В этом приеме оценка объекта производится путем усреднения оценочных суждений группой компетентных экспертов. Имея общие критерии оценки (в порядковой шкале, в баллах), эксперты независимо друг от друга (в устной или письменной форме) выносят свои суждения. Усредненный результат экспертной оценки является достаточно объективным и называется рейтингом.

Метод полярных профилей. Этот прием предполагает применение для оценки условной шкалы, крайними точными которой являются противоположные значения признака (например, добрый — злой, теплый — холодный и т. п.). Промежуток между полюсами делится на произвольное количество частей (баллов).

Пример. Оценка степени доверия кандидату на выборную должность дается в полярной шкале:

(Доверяю полностью) 10 – 9 – 8 – 7 – 6 – 5 – 4 – 3 – 2 – 1 (Совсем не доверяю)

3. Интервальная шкала (интервальное намерение) — это такое присвоение чисел объектам, когда определено расстояние между объектами и предусмотрена общая для всех объектов постоянная единица измерения. Иначе говоря, в интервальной шкале вводится единица и масштаб измерения. Нулевая точка шкалы выбирается произвольно.

Примеры: температурные шкалы; шкалы стандартизированного тестирования интеллекта.

Интервальная шкала – количественная. В ней возможны все арифметические действия над числами, кроме операции деления. Таким образом, в интервальной шкале нельзя определить во сколько раз один объект больше или меньше другого. Например, если ученик ответил правильно на 10 заданий, то это не означает, что он знает вдвое больше ученика, ответившего на 5 заданий теста.

4. Шкала отношений отличается от интервальной только тем, что ее нулевая точка не произвольна, а указывает на полное отсутствие измеряемого свойства. Сюда относятся и все количественные данные, получаемые пересчетом объектов какого-либо множества (число учащихся, уроков и т. п.).

Уровни измерения и математические вычисления, используемые на данных уровнях, показаны в табл. 1. Из этой таблицы видно, что переход от одного уровня к другому сопровождается расширением класса допустимых математико-статистических операций. Как следует из таблицы, наилучшей является шкала отношений, которую на сегодняшний день удалось реализовать только в рамках физических измерений.

Математические и статистические величины, вычисление которых допустимо на данном уровне

Мода, процентные частоты, доли, корреляция

Мода, медиана, квартили, коэффициент корреляции, дисперсионный анализ

Мода, медиана, квартили, коэффициент корреляции, ранговые критерии, средняя, дисперсия, стандартное отклонение, коэффициент корреляции

Все арифметические операции, все понятия и методы математической статистики

[1] Челышкова М.Б. Теория и практика конструирования педагогических тестов. – М., 2001, стр. 359

[2] Ермолаев О.Ю. Математическая статистика для психологов: Учебник/О.Ю. Ермолаев. – 2-е изд., исп. – М.: Московский психолого-социальный институт: Флинта, 2003, стр. 122 с.

Источник