Реферат: Методы обработки результатов психологического исследования

Реферат: Методы обработки результатов психологического исследования

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

БРЯНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

ИМ. АКАДЕМИКА И.Г. ПЕТРОВСКОГО

ФАКУЛЬТЕТ ПСИХОЛОГИИ

КАФЕДРА ОБЩЕЙ И ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ПСИХОЛОГИИ

КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА

МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ РЕЗУЛЬТАТОВ ПСИХОЛОГИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ

Выполнила:

студентка 1с курса ОЗО

Савина Е.А.

Проверила:

к.п.н.,доцент

Павлова Т.А.

Брянск 2005

ПЛАН

1.  Понятие "метод"

2.  Обработка результатов психологического исследования

3.  Характеристика шкал измерения

4.  Табулирование и представление диагностических данных

Литература

1.  ПОНЯТИЕ "МЕТОД"

Прежде чем ответить на вопрос контрольной работы "Методы обработки результатов психологических исследований ", определимся с понятием "Метод".

В "Толковом словаре" С.И. Ожегова под методом понимается:

1) способ теоретического исследования или практического осуществления чего-нибудь[7]; 2) способ действовать, поступать каким-либо образом; 3) прием.

Метод также может рассматриваться в разных смыслах. Метод в широком смысле – всякое понятие, регулирующие постановку и осуществление задач, всякое представление, инструмент эмпирического, теоретического изучения объекта. В узком смысле метод – регулятор сбора данных, построение выбора. [8].

Понятие "метод" шире понятия "методика", поэтому разберемся, какие основные функции являются характерными для методики, чтобы правильно определить виды методик и отобрать те, которые предназначены для обработки результатов психологического исследования.

Методика используется в зависимости от применяемого метода, выступает конкретным способом фиксации эмпирических данных. Методики используют в том отношении, которое определяет метод. По сути, иногда методику включают в метод как один из уровней изучения.

Эксперимент выступает методом, методики измерения подбираются так, как это определяет сам метод эксперимента. Метод отражает структуру исследования, это более обширный инструмент. Методика – операция обобщения, способ сбора информации. Метод как обобщенно-познавательное отношение исследователя к изучаемому объекту может реализоваться конкретными эмпирическими средствами познания. Методики в основном подбираются в соответствии с используемым методом. Одна и та же исследовательская задача решается различными средствами операционализации.

Один и тот же метод может быть применен для изучения разных базисных процессов. Методики представляют собой процедуры, техники сбора денных и используются в разных исследованиях.

Основное назначение методик – проверка полученных в результате эксперимента данных, сравнение достижений изучаемого объекта за определенный период времени.[8].

Психологические исследования, направленные на изучение личности, используют большое количество методов, выбор которых зависит от целей, поставленных исследователем.

Наша задача – дать характеристику методов обработки результатов психологического исследования, используя различную литературу по психологии.

2. ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ ПСИХОЛОГИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ

Психологическое исследование направлено на изучение личности и психических качеств, происходящих в ней. А для этого требуется инструментарий, при помощи которого необходимо измерять, как изменились свойства и качества личности. Эти измерения подвергаются специальной обработке, по результатам которых судят об изменениях в объекте исследования.

В психологии широко применяются различные способы и приемы обработки результатов психологических исследований, их логического и математического анализа для получения вторичных результатов, т. е. факторов и выводов, вытекающих из интерпретации переработанной первичной информации. Для этой цели применяются, в частности, разнообразные методы математической статистики, без которых зачастую невозможно получить достоверную информацию об изучаемых явлениях, а так же методы качественного анализа.

Для обработки полученных данных чаще всего используются статистические методы (нахождение средних значений, отклонений от среднего значения, связи между переменными, уровня значимости, достоверности, выявления факторов и т. п.). Такие методы позволяют вскрыть имеющиеся закономерности, представить информацию в обобщенном и наглядном виде.

Важную роль играют методы интерпретации, которые позволяют придать содержательно-психологический смысл полученным данным.[9]. Другими словами это методы позволяют перевести полученные в ходе диагностики и обработки данные (числа, закономерностях) с языка математики на язык психологии, т. е. осуществить переход от чисел и закономерностей к психологическим понятиям и суждениям.

Комментируя полученные обследования, диагност не всегда четко учитывает специфику использованного метода, не глубоко вникает в смысл полученных данных, не имеет четкого плана их интерпретации. По существу, он накладывает на такие данные свое видение процессов и явлений, которые исследовались или измерялись. Хотя не существует факторов вне некоторых теоретических посылок (концепций), тем не менее, результаты интерпретаций почти всегда являются объектом острой критики и дискуссии.

Обычно интерпретация понимается как совокупность значений (смыслов), придаваемых определенным способом различным данным (в более общем смысле: теориям, символам, формулам, выражениям и т.п.). Другими славами, интерпретировать что-то – значит приписать (присвоить) этому содержанию смысл.

Б.Г.Ананьев выделял два метода интерпретации данных, полученных в исследовании: генетический, предлагающий выделение фаз, стадий, критических моментов развития, и структурный, определяющий структурные связи между характеристиками личности.

Анализ взаимосвязи между большим количеством переменных осуществляется путем использования многомерных методов статистической обработки вручную или с применением компьютера. Цель применения подобных методов – сделать наглядными скрытые закономерности, выделить наиболее существенные взаимосвязи между переменными. Перечислим многомерные статистические методы:

Многомерное шкалирование обеспечивает наглядную оценку сходства и различия между некоторыми объектами, описываемые большим количеством разнообразных переменных. Эти различия представляются в виде расстояния между оцениваемыми объектами в многомерном пространстве.

Факторный анализ заключается в выявлении и интерпретации факторов.

Фактор – обобщенная переменная, которая позволяет свернуть часть информации, то есть, представить ее в удобообозримом виде. Например, факторная теория личности выделяет ряд обобщенных характеристик поведения, которые в данном случае называются чертами личности.

Кластерный анализ позволяет выделить ведущий признак и иерархию взаимосвязей признаков.

Латентно-структурный анализ представляет совокупность аналитико-статистических процедур выявления скрытых переменных (признаков), а так же внутренней структуры связей между этими признаками. Он дает возможность исследования проявления сложных взаимосвязей непосредственно наблюдаемых характеристик психосоциальных явлений. Латентный анализ может являться основой для моделирования указанных взаимосвязей.

Радикальной разницы между перечисленными методами многомерного анализа данных, в первом приближении, нет. Преимущество заключается лишь в удобстве представления тех или иных данных или в личностных предпочтениях исследователей.

Психологическое исследование ставит вопрос об измеряемости изучаемых явлений. Использование понятий больше или меньше, интенсивнее, лучше, сложнее ставит проблему поиска некоторой точки отчета для сравнения двух или нескольких явлений.

Измерить мы можем, только сравнив полученный результат в виде числа с другим результатом, измеренным этим же способом, поэтому выявление внутренних закономерностей воспитательного процесса происходит путем сравнения результатов измерения.

Проводя анализ полученных данных, недостаточно иметь эталон для сравнения. Помимо этого необходимо знать, в каком порядке располагаются изучаемые явления, как они соотносятся друг с другом, насколько или во сколько раз одно явление отличается от другого, что помогает выявлять причинно-следственную зависимость в структуре воспитательного процесса.

Решение этой проблемы приводит исследователя к необходимости свои знания об изучаемом процессе переводить с уровня качественных понятий на уровень количественных – в виде чисел, граф, схем, формул. Использование таких знаковых заменителей определяет возможности оперировать понятиями, сравнивать между собой такие, которые в данной психологической ситуации взаимодействуют, и на этом уровне строить модель изучаемого процесса.[5].

3. ХАРАКТЕРИСТИКА ШКАЛ ИЗМЕРЕНИЯ

Любое психологическое исследование подразумевает действия по психологическому измерению. Психологическое измерение – это метод, который имеет определенные задачи, не совпадающие с другими методами. Измерение – это приписывание чисел объектам или их свойствам в соответствии с определенными правилами. Эти правила устанавливают соответствие между некоторыми свойствами чисел и свойствами объектов.

Как справедливо заметил Э.Торндайк, "то, что существует, существует в каком-то количестве и, следовательно, может быть измерено". В психологии измерение служит для изучения, определения индивидуальных особенностей поведения субъекта и отражения, а также для изучения адекватности отражения и индивидуального опыта (психофизика).

Измерение может проводиться в эксперименте как установление состояний объекта исследования и динамики. Когда измеряют особенности поведения через промежутки времени, то время понимается как единственная переменная, воздействующая на объект.

В зависимости от характера сопоставления или соответствия выделяют разные уровни измерения: номинальный, ординальный, интервальный, отношений и абсолютный.

В учебнике по психологии под редакцией Е.Н. Рогова выделены номинальное, ординальное, интервальное измерение и измерение отношений.[8].

Номинальное измерение представляет обозначение числом определенной общности объектов, имеющих общий признак. Часто в этом случае выполняет роль имени. После именования объектов можно подсчитать их количество в каждом классе и значения коэффициента ассоциации, который характеризует степень сходства классов. Допускается замена одного числа-наименования другим при соблюдении условия – различные группы объектов должны иметь разные имена.

Ординальное измерение состоит в упорядочении объектов в соответствии с нарастанием или убыванием значения общего для всех объектов признака (ранжирование). Такое измерение позволяет определить объект, занимающий среднее положение в ряду объектов (медиана), подсчитать число объектов с меньшим или большим значением признаков (процентиль). При этом измерении допустима замена чисел, описывающих значения измеряемого признака, любыми другими числами, не изменяющими ранговый порядок объектов.

При интервальном измерении различия между объектами оцениваются определенным интервалом (эталоном). В случае значений, полученных при таком измерении, допустимы вычисления средне арифметических значений, стандартных отклонений и коэффициентов корреляций (а также вышеперечисленные операции для значений номинальных и ординальных измерений).

Измерение отношений допускает сравнение отношений двух величин, т. к. подразумевает наличие абсолютного нуля (т. е. полного отсутствия значения какого-либо признака). [8].

Кроме перечисленных уровней Ф.Лорд и М.Новик выделяют уровень абсолютного измерения, предполагающий наличие не только абсолютного нуля, но и фиксированной единицы измерения. Данный уровень измерения не допускает никаких преобразований шкалы.

Процедура приписывания чисел объектам создает шкалу. Это возможно потому, что существует соответствие формальных систем и таких систем действий, которые выполняются с реальными объектами. В данном случае числовая система выступает как модель для всего множество измеряемых объектов.

Поэтому собственно измерение – это шкалирование поведенческих и психических характеристик испытуемого. Понятие измерительной шкалы введено в 1950 г. С.Стивенсоном. Шкала – это инструмент для измерения. Измерение – это установление соответствия объектов и символов (чисел).

Перечисленным уровням измерения соответствуют различные типы шкал измерений. По предложению американского психолога С. С. Стивенса в математической прикладной статистике выделяют четыре типа возможных шкал измерений:

·  Номинальную,

·  Порядковую,

·  Интервальную,

·  Измерение по шкале отношений.[5].

Номинальная шкала измерений. По этой шкале процесс измерения осуществляется группированием предметов в классы, когда объекты, принадлежащие к одному классу, идентичны в отношении некоторого признака или свойства. Далее классам даются обозначения; вместо обозначений классов могут так же принимать и часто принимают для идентификации числа, что может служить объяснением заголовка "номинальное измерение".

Порядковая шкала измерений. Порядковое измерение возможно тогда, когда измеряющий может обнаружить в предметах различие степеней признака или свойства. В этом случае используется свойство упорядоченности чисел и числа прописываются предметам таким образом, что если число, присвоенное предмету А , больше числа, присвоенного предмету В, то это значит ,что в А содержится больше данного свойства, чем в В.

Интервальная шкала измерений. Интервальное измерение возможно, когда измеритель способен определить не только количество свойства в предметах ( характеристика порядкового измерения ), но также фиксировать данные различия между предметами. Для интервального измерения устанавливается единица измерения. Таким образом, существует единица измерения, при помощи которой предметы можно не только упорядочить, но и приписать им числа так, чтобы раньше разности чисел, присвоенных предметам, отражали равные различия в количествах измеряемого свойства. Нулевая точка интервальной шкалы произвольная и не указывает на отсутствие свойства. Интервальное измерение – это такое присвоение чисел предметам, когда равные разности чисел соответствуют равным разностям значений измеряемого признака или свойство предметов.

Измерение по шкале отношений. Измерение отношений отличается от интервального только тем, что нулевая точка не произвольна, а указывает на полное отсутствие измеряемого свойства. Измеритель может измерить отсутствие свойства и имеет единицу измерения, позволяющего регистрировать различающиеся значения признака. Равные различия чисел, присвоенные при измерении, отражают равные различия в количестве свойства, которыми обладают оцениваемые предметы. Числа, присвоенные предметам, обладают всеми свойствами объектов интервальной шкалы, но помимо этого на шкале существует абсолютный ноль. Значение "ноль" свидетельствует об отсутствии оцениваемого свойства. Отношения чисел, присвоенных в измерении, отражают количественные отношения измеряемого свойства.

4. ТАБУЛИРОВАНИЕ И ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ДИАГНОСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ

Воспользуемся учебным пособием Максимова В.Г. и кратко изложим, какие методы существуют для представления диагностических данных.

Табулирование – составление математических таблиц, задание функций в виде таблиц.[9].

Для анализа и интерпретации количественных данных, полученных в результате проведенных диагностических процедур, необходимо их обобщить. То есть, эти данные представить так, чтобы можно было проследить логику и закономерность как в числовом ряде, так и в процессе психологических исследований. Для этого в прикладной математической диагностике существуют четко разработанные правила обработки и представления конечного результата.

Первый этап представления данных – это их ранжирование, т. е. упорядочивание по величине от максимальной до минимальной.

Второй этап – выявления распределения частот. Количественные данные размещают по величине, а рядом с каждым показателем показывают число его повторений. Каждое число рядом называется частотой и обозначается f, а сумма частот обозначается n.

Третий этап – распределение сгруппированных частот. Для большого числа данных на этом этапе имеет смысл обобщение данных. Как правило, существует широкий диапазон данных, что целесообразнее сгруппировать их по величинам. Каждая такая группа называется разрядом данных. В случае полного размещения по группам обычно говорят о распределении сгруппированных частот. Хотя и не существует четкого правила выбора количества разрядов, предпочтительнее образовывать не менее 12 и не более 15 разрядов. Иметь менее 12 разрядов рискованно из-за возможного искажения результатов, в то время как наличие более 15 разрядов затрудняет работу с таблицей.

Четвертый этап – построение распределения сгруппированных данных. Этот процесс обычного построения сгруппированных частот складывается, в свою очередь, еще из четырех этапов.

1.  Определение общего размаха внутри всей выборки, который равен разности между максимальным и минимальным показателем плюс единица.

2.  Выбор интервала группирования разрядов, представляющего собой ширину разрядов, по которым должны быть классифицированы данные, должен производиться таким образом свойства и качества личности. Эти измерения подвергаются специальной, чтобы разрядов было не менее 12, но и не более 15. Для этого разделим диапазон на 12 и найдем наибольший возможный класс или интервал разряда данных. Разделим диапазон на 15 и найдем наименьший возможный интервал разряда.

3.  Определение границ разрядов. Разумеется, надо образовать достаточное количество разрядов для включения самого высокого и самого низкого показателя.

4.  Табулирование. Подсчет ведется для каждого показателя против разряда, в который он попадает. Для табулирования нет необходимости для упорядочивания показателей, так как последнее может потребовать больше времени, чем табулирование.

Графическое представление распределения частот. Обычное распределение частот не дает вполне ясной картины. Существует три общих метода графического представления распределения результатов психологических исследований: гистограмма, или столбиковая диаграмма, полигон распределения и сглаженная кривая.

Гистограмма – это последовательность столбцов, каждый из которых опирается на один разрядный интервал, а высота его отражает число случаев, или частоту в этом разряде.

Полигон распределения. Построение полигона распределения во многом напоминает построение гистограммы. В гистограмме каждый столбец заканчивается горизонтальной линией, причем на высоте, соответствующей частоте в этом разряде. А в полигоне он заканчивается точкой над серединой своего разрядного интервала на той же высоте. Далее точки соединяются отрезками прямых линий.

Сглаженная кривая. Иногда вместо гистограммы или полигона распределения строят сглаженную кривую. Единственная разница состоит в том, что сглаженная линия проводится по точкам настолько близко, насколько это возможно, а для других фигур используются линии с острыми углами или зубцами.

Как правило, особенно для малых групп, чаще всего встречаются неравномерности, лучше пропустить некоторые точки, чтобы получить плавную и правильную кривую; но следует позаботиться о том, чтобы оставить приблизительно одинаковое количество точек по обе стороны кривой. Тогда линия будет как можно лучше сглаживать отклонения точек.

Нет сомнения в том, что графическое представление психологических данных является ценным дополнением к статистическому анализу и обобщению. График или диаграмма имеет целью привлечь внимание, потому что этот способ показывает процесс и динамике. Один маленький график порой больше проясняет суть дела, чем дюжина таблиц или написанных параграфов. Действительно, статистики части немы, таблицы нередко молчаливы и только график громко заявляет о своей миссии. Обычно количественные данные совершенно абстрактны. Рисунок или график дает более конкретное представление о существе вопроса.[5].

ЛИТЕРАТУРА

1. Ананьев Б.Г. Человек как предмет познания. Л., 1968.

2. Зазвягинский В.И., Атаханов Р.А. Методология и методы психологического исследования. – М., 2001.

3. Кочетов А.И. Педагогическое исследование. – Рязань, 1975.

4. Краевский В.В. Методология педагогического исследования: Пособие для педагога-исследователя. – Самара, 1994.

5. Максимов В.Г. Педагогическая диагностика в школе: Учеб. пособие для студ. высш. пед. учеб. заведений. – М.: Издательский центр "Академия", 2002.

6. Немов Р.С. Психология: Учеб. для студ. высш. пед. учеб. заведений: В 3 кн. – 4-е изд. М..: Гуманит. Изд. Центр ВЛАДОС, 2001.

7. Ожегов С.И. и Шведова Н.Ю. Толковый словарь русского языка: 80 000 слов и фразеологических выражений/Российская академия наук. Институт русского языка им. Виноградова. – 4-е изд., дополненное. – М.: Азбуковник, 1999.

8. Психология для студентов вузов. – Москва: ИКЦ "МарТ"; Ростов н/Д: Издательский центр "МарТ", 2004.

9. Словарь иностранных слов. – 7-е изд., перераб. – М.: Русский язык, 1980.

10. Шапарь В.Б., Тимченко А.В., Швыдченко В.Н. Практическая психология. Инструментарий. – Ростов н/Д: Издательство "Феникс", 2002.