Характеристика органов чувств по скорости передачи информации 9 страница
Как представляется, различие видится Дильтею, прежде всего, в том, что эта связь «абстрагируется» из самих явлений душевной жизни, в каждом из которых она дана как нечто переживаемое, тогда как связи, конструируемые объяснительной психологией, носят внешний по отношению к явлениям душевной жизни характер, поскольку они не абстрагируются из этих явлений как нечто переживаемое в каждом из них, но в самое основание устанавливаемых связей ложатся «гипотезы, такие как психофизический параллелизм, бессознательные представления и т.п.».
За этим принципиально различным отношением, с одной стороны, дильтеевского понятия «структурной взаимосвязи» и, с другой стороны, основанных на гипотезах понятий «объяснительной психологии» к переживанию стоят, вопреки попытке Эббингауза показать обратное, два столь же принципиально различных подхода к исследованию душевной жизни:
1) подход, стремящийся ко все более полному прояснению понимаемых взаимосвязей, которым причастен и от которых неотделим сам исследователь;
2) подход, стремящийся объяснить исследуемый предмет и овладеть этим предметом с внешних по отношению к нему позиций.
Психология описательная и объяснительная.
Дильтей считал, что описательная психология должна существовать наряду с объяснительной, которая ориентируется на науки о природе, и должна стать основой всех наук о духе. В своей критике «объяснительной» психологии Дильтей подчеркивал, что понятие причинной связи вообще не применимо в области психического (и исторического), так как здесь в принципе невозможно предсказать, что последует за достигнутым состоянием. Поскольку дать точное и объективное обоснование полученным при постижении собственных переживаний фактам практически невозможно, психология должна отказаться от попыток объяснения душевной жизни, поставив себе целью описание и анализ психических явлений, стараясь понять отдельные процессы из жизненного целого. Свою психологию Дильтей называл описательной и расчленяющей, противопоставляя описание - объяснению, расчленение - конструированию схем из ограниченного числа однозначно определяемых элементов.
|
|
|
Вольф - различия между описательным и объяснительным методом, а также признание того, что описательная психология является опытной основой и контрольным органом для психологии объяснительной.
Теодор Вайц - обосновал объяснительную психологию по современному естественнонаучному образцу, он предложил наряду с этой объяснительной психологией план психологии описательной.
Описательная психология, соответственно наукам об органической жизни, располагает следующими методическими вспомогательными средствами: описанием, анализом, классификацией, сравнением и учением о развитии; ей предстоит особо развиться в сторону сравнительной психологии и учения о психическом развитии.
|
|
|
Объяснительная или естественнонаучная психология оперирует материалом, доставляемым ей психологией описательной; на нем она исследует общие законы, управляющие развитием и течением психической жизни, и она же устанавливает отношения зависимости, в которых душевная жизнь находится к своему организму и к внешнему миру; она состоит из объяснительной науки о душевной жизни и из науки о взаимоотношениях между этой жизнью, организмом и внешним миром.
Объяснительная психология возникла из расчленения восприятия и воспоминания. Ядро ее с самого начала составляли ощущения, представления, чувства удовольствия и неудовольствия, в качестве элементов, а также процессы между этими элементами, в особенности процесс ассоциации, к которому затем присоединялись, в качестве дальнейших объяснительных процессов, апперцепция и слияние. Таким образом, предметом ее вовсе не являлась вся полнота человеческой природы и ее связное содержание.
|
|
|
2. Морфологическая и динамическая парадигмы.
Морфологический подход сформулирован Асмоловым и Петровским. В теории деятельности обе парадигмы проявляются: морфологическая парадигма как инвариантная система, а в динамическом подходе изменения. Всё от Вундта и Джеймса.
Противопоставление структурализма и функционализма.
Морфологическая – варианты системы, в которые включены компоненты (строение) – мотив, цель, установка
Динамическая – функционирование системы, ее изменение.
Единицы движения деятельности – установка.
Согласно А. Асмолову и В. Петровскому «Единицами, характеризующими движение самой деятельности, являются установка, понимаемая как стабилизатор движения в поле исходной ситуации развертывания деятельности, и надситуативная активность». Таким образом, переход от морфологической парадигмы к динамической — в рамках общего деятельностного подхода — означает и изменение системы используемых базовых понятий, и изменение в понимании раскрываемых закономерностей, и изменение в принимаемых постулатах. Так, «постулат сообразности», стоящий за признанием целевой причинности в регуляции действия, может вести за собой в теории такие последствия, как признание стремление к гомеостазу, прагматизм или гедонизм в регуляции деятельности. В то же время деятельность может быть понята как преобразующая активность, деятельность «самоизменяемая» (и самопричинная). Цель может пониматься в качестве причины, а может представать и лишь результирующим моментом в процессе целеобразования, на который действуют различным образом внешние, внутренние условия, а главное — движение самой деятельности. Активность, в свою очередь, может быть понята как один из моментов развертывания деятельностных структур, но может и выступить в качестве избыточного момента — преодоления ситуативных ограничений и адаптивных побуждений.
|
|
|
3. Естественно-научная и гуманитарная парадигмы
Естественнонаучная Гуманитарная
Естествознание – знания о природе Обществознание – система знаний о культуре и истории
Предмет познания Внешний мир по отношению к сознанию человека.
Повторяющиеся явления, за которыми можно увидеть законы природы Продукты разумной человеческой деятельности, искусственный по происхождению мир.
Невоспроизводимые явления, за которыми можно увидеть определённое количество смыслов.
Познавательные функции науки Обобщения, прогнозы, объяснения, организация фактов в структуру теорий, познание – выявление связей между причиной и следвием и поиск закономерностей. Интерпретация фактов и явлений, понимание и сопереживание. Поиск и творение смыслов.
Особенности научного знаний Упорядоченность и структура, чёткие основания систематизации.
Независимо от познающего субъекта (объективно).
Логически доказуемо и обоснованно.
Непротиворечиво в пределах одной или нескольких связанных теорий.
Позволяет предвидеть и делать прогнозы.
Стремится исключить из результатов научной деятельности всё связанное с личностью учёного. Аморфное пространство интерпретаций и смыслов.
Субъективно – зависимо от точки зрения и позиции субъекта.
Интуитивно доступно.
Допускает варианты толкования, критерии правильности недопустимы.
Позволяет понять цели и мерения другого человека.
Знание как продолжение личности учёного.
Формы и методы познания Логика и объяснение. Обобщающий метод. Опора на законы и принципы. Интуиция и понимание. Описательный метод. Качественный метод. Опора на позиции и мировоззрение.
Гуманитарная парадигма:
- отказ от культа эмпирических методов и связывания признака научности только с верифицируемостью знания, т. е. это отказ от сужения критериев научного метода.
- легализация интуиции и здравого смысла в научном исследовании;
- возможности широких обобщений на основе анализа индивидуальных случаев;
- единство воздействия на изучаемую реальность и ее исследования;
- возврат к изучению целостности личности в ее «жизненном контексте» (при доминировании телеологичности психологического объяснения).
Расширение поля возможных гипотез как научных в рамках гуманитарной парадигмы. Поворот лицом к человеку, а не к миру вещей.
Естественно-научная парадигма:
- реализация экспериментального метода
- классическая картина мира
С ней связаны психофизиология, нейропсихолоигя и др.
28. Измерения в психологии: виды статистических распределений; шкалы измерений (номинальные, интервальные, и шкала отношений); сущность корреляционного, регрессионного, кластерного, факторного, дисперсионного анализов.
Измерение - это приписывание числовых форм объектам или событиям в соответствии с определенными правилами (С. Стивенс). Стивенсоном предложена классификация из 4 типов шкал измерения:
1) Номинативная, или номинальная, или шкала наименований - это шкала, классифицирующая по названию и устанавливающая соответствие признака тому или иному классу. Название не измеряется количественно, оно лишь позволяет отличить один объект от другого или одного субъекта от другого.
2) Порядковая, или ординальная, шкала - это шкала, классифицирующая по принципу «больше-меньше». Здесь субъекты могут быть ранжированы, например, по весу или росту.
3) Интервальная, или шкала равных интервалов - это шкала классифицирующая по принципу «больше на определенное количество единиц - меньше на определенное количество единиц».
4) Шкала равных отношений - это шкала, классифицирующая объекты или субъектов пропорционально степени выраженности измеряемого свойства.
Распределение числовой случайной величины - это функция, которая однозначно определяет вероятность того, что случайная величина принимает заданное значение или принадлежит к некоторому заданному интервалу.
Виды распределения:
1. Равномерное распределение - непрерывная случайная величина Х имеет равномерное распределение на отрезке [а, в], если на этом отрезке плотность распределения вероятности случайной величины постоянна, т. е. если дифференциальная функция распределения f(х) имеет следующий вид:
Иногда это распределение называют законом равномерной плотности. Про величину, которая имеет равномерное распределение на некотором отрезке, будем говорить, что она распределена равномерно на этом отрезке.
2. Нормальное распределение - непрерывная случайная величина Х имеет нормальное распределение (распределена по нормальному закону), если плотность распределения вероятности f(x) имеет вид
где а и s—некоторые постоянные, называемые параметрами нормального распределения.
Функция распределения F(x) в рассматриваемом случае принимает вид
Параметр а- есть математическое ожидание НСВХ (непрерывной случайной величины Х), имеющей нормальное распределение, s - среднее квадратическое отклонение, тогда дисперсия равна
3. Показательное (экспоненциальное) распределение. Непрерывная случайная величина X, функция плотности которой задается выражением
называется случайной величиной, имеющей показательное, или экспоненциальное, распределение.
Сущность основных видов анализов в психологии:
1. Корреляционный анализ – это проверка гипотез о связях между переменными с использованием коэффициентов корреляции. Коэффициент корреляции – двумерная описательная статистика, количественная мера взаимосвязи (совместной изменчивости) двух переменных. Таким образом, корреляционный анализ это совокупность методов обнаружения корреляционной зависимости между случайными величинами или признаками. Корреляционный анализ для двух случайных величин заключает в себе:
1. построение корреляционного поля и составление корреляционной таблицы;
2. вычисление выборочных коэффициентов корреляции и корреляционных отношений;
3. проверка статистической гипотезы значимости связи.
Основное назначение корреляционного анализа – выявление корреляционной связи между двумя или более изучаемыми переменными. Корреляционная связь это совместное согласованное изменение двух изучаемых характеристик. Данная изменчивость обладает тремя основными характеристиками: формой, направлением и силой.
По форме связь может быть линейной или нелинейной. Более удобной для выявления и интерпретации корреляционной связи является линейная форма.
Для линейной корреляционной связи можно выделить два основных направления: положительное («прямая связь») и отрицательное («обратная связь»). Сила связи напрямую указывает, насколько ярко проявляется совместная изменчивость изучаемых переменных. В психологии функциональная взаимосвязь явлений эмпирически может быть выявлена только как вероятностная связь соответствующих признаков. Наглядное представление о характере вероятностной связи дает диаграмма рассеивания – график, оси которого соответствует значениям двух переменных, а каждый испытуемый представляет собой точку.
Коэффициент корреляции — это величина, которая может варьировать в пределах от +1 до -1. В случае полной положительной корреляции этот коэффициент равен плюс 1, а при полной отрицательной — минус 1.;
2. Регрессионный анализ представляет собой вычисления на основе статистической информации с целью математической оценки усредненной связи между зависимой переменной и некоторой независимой переменной или переменными. Простая регрессия предполагает одну независимую переменную, множественная же регрессия предполагает две и более переменных. Регрессионный анализ описывает или оценивает величину какой-либо переменной (зависимой переменной на основе изменения одной или более других переменных - независимых или каузальных).
Регрессионный анализ может быть использован при попытке предсказания или оценки величины зависимой переменной. По следующей формуле рассчитывается простая линейная регрессия: у = а + bx, где:
у - зависимая переменная;
х - независимая переменная;
а - постоянная величина или точка пересечения постоянной линии регрессии переменной у, отражающая величину у при Ъ = 0;
b - наклон линии регрессии (коэффициент пропорциональности изменений у при изменении х);
3. Кластерный анализ - широкий класс процедур многомерного статистического анализа, позволяющих произвести автоматизированную группировку наблюдений в однородные классы — кластеры. Входным материалом для него служат попарные показатели различия или сходства классифицируемых объектов. В частности, это могут быть коэффициенты корреляции между переменными. В результате такого анализа исследователь получает разбиение объектов на классы. Среди множества различных алгоритмов кластерного анализа наибольшей популярностью до сих пор пользуются алгоритмы иерархической кластеризации. Эти алгоритмы дают не одно, а несколько разбиений на разных уровнях сходства (различия) между объектами. При этом строится дерево кластеризации, позволяющее наглядно увидеть, какие классы объектов являются более внутренне однородными, а какие — более общими, внутренне разнородными, а также увидеть, на каких уровнях более мелкие однородные классы объединяются в более крупные. Кластерный анализ позволяет выявить группы испытуемых, обладающих близкими психодиагностическими профилями (соотношением выявленных и измеренных психических свойств).
При конструировании тестов кластерный анализ позволяет сгруппировать родственные тестовые пункты (задания) и перепроверить тем самым результаты другого метода построения факторных шкал — результаты факторного анализа;
4. Факторный анализ – его методы направлены на выделение из заданного множества переменных подмножеств переменных, тесно связанных (коррелирующих) между собой. Переменные, входящие в одно подмножество и коррелирующие между собой, но в значительной степени независимые от переменных из других подмножеств, образуют факторы.
Цель факторного анализа - идентифицировать явно не наблюдаемые факторы с помощью множества наблюдаемых переменных.
В основе парадигмы использования факторного анализа лежит предположение о том, что выделяемые факторы отражают глубинные процессы (латентные, не наблюдаемые, не измеряемые), являющиеся причиной корреляций первичных (наблюдаемых, измеряемых) переменных. Другими словами, факторы (глубинные параметры) детерминируют (определяют) первичные наблюдаемые переменные и могут быть использованы для объяснения комплексных явлений. Наблюдаемые корреляции между первичными переменными возникают из-за того, что их детерминируют одни и те же факторы.
Дисперсионный анализ
(в психологии) (от лат. dispersio – рассеивание) – статистический метод, позволяющий анализировать влияние различных факторов (признаков) на исследуемую (зависимую) переменную. Метод был разработан Р. Фишером (195) и применялся первоначально для оценки экспериментов в растениеводстве. В дальнейшем выяснилась общенаучная значимость Д.а. для экспериментов в психологии, педагогике, медицине и др. Суть Д.а. заключается в разложении (дисперсии) измеряемого признака на независимые слагаемые, каждое из которых характеризует влияние того или иного фактора или их взаимодействие. Последующее сравнение таких слагаемых позволяет оценить значимость каждого изучаемого фактора, а также их комбинации.
Дисперсионный анализ
статистический метод выявления влияния отдельных факторов на исследуемую переменную – результат эксперимента. Термин предложен английским ученым Р. Фишером в 1926 г. Д.а. широко используется в психологии.
Дисперсия
(от лат. dispersio – рассеяние) наиболее употребительная мера рассеивания, то есть отклонения от среднего.
Измерение (квантификация) (в психологии)
фиксация количественных характеристик, количественная оценка различных психических явлений. И. допускает использование математических методов. Наиболее широко и. используется в психофизике, при тестировании. И. проводится в шкалах наименования, порядка, интервалов, отношений.
Кластерный анализ
математическая процедура многомерного анализа, позволяющая на основе множества показателей, характеризующих ряд объектов (например испытуемых), сгруппировать их в классы (кластеры) таким образом, чтобы объекты, входящие в один класс, были более однородными, сходными по сравнению с объектами, входящими в другие классы. На основе численно выраженных параметров объектов вычисляются расстояние между ними, которые могут выражаться как в эвклидовой метрике (наиболее употребимой), так и в других метриках.
Кластерный анализ
разновидность многомерного математического анализа, позволяющего на основе многочисленных показателей вероятностных психических процессов, явлений сгруппировать их в классы (кластеры) по степени их однородности.
Контент-анализ
(от англ. contents – содержание) (в психологии) – метод анализа и оценки информации (содержащейся в документах, видеозаписи, радиопередачах, интервью и т.д.) путем выделения в формализованном виде смысловых единиц информации и замера частоты, объема упоминания этих единиц в выборочной совокупности. К.а., как метод исследования, отвечает таким требованиям как объективность, надежность, валидность, он позволяет использовать методы многомерного статистического анализа, в том числе и факторный анализ.
Корреляции коэффициент
показатель степени взаимозависимости двух переменных; изменяется в пределах от -1 до +1. Значение коэффициента корреляции указывает на возможное отсутствие зависимости, значение +1 свидетельствует о согласованности переменных (стат.).
дихотомический
произведения моментов Пирсона
ранговой корреляции Пирсона
точечно-бисериальной корреляции
коэффициент 7 f
четырехпольный.
корреляционный анализ
комплекс методов статистического исследования взаимозависимости между переменными, связанными корреляционными отношениями (стат.).
бисериальная(biserial correlation) – метод корреляционного анализа отношения переменных, одна из которых измерена в дихотомической шкале наименований, а другая – в интервальной шкале отношений или порядковой шкале (то есть является континуальной) (стат.).
Дата добавления: 2019-11-25; просмотров: 218; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!