Этапы психологического исследования.
1. Подготовительный: а) Выделение темы и проблемы. б) Подбор и анализ литературы. в) Уточнение проблемы, гипотез и задач исследования. г) Подбор, разработка и апробация методик. д) Выбор схемы организации и проведения эксперимента. Определяется предмет исследования, программа, знакомство с испытуемыми.
2. Сбор фактического материала, проведение эксперимента.
3. Обработка и анализ полученных результатов. Включает качественный и количественный анализ.
4. Формулировка выводов и практических рекомендаций.
Психодиагностический метод – совокупность средств или инструментов, направленных на измерение и качественно-количественную оценку индивидуально-психологических свойств человека.
Классификация методов психодиагностики:
1. Психодиагностические – индивидуально-психологические особенности одного человека (внутреннее) – тест стандартизированный и не стандартизированные (рисуночные методы и д.р. проективные методы).
2. Экспериментальные – внутренние общие закономерности и механизмы психики (эксперимент, формирующий, констатирующий, лабораторный, естественный).
3. Не экспериментальные – внешнее проявление общих закономерностей и механизмов психики (наблюдение, беседа, опрос, анкетирование, ГОЛ).
Классификация методов по Б.Г. Ананьеву.
1. Организационные методы: сравнительный (поперечный), лонгетюдный (продолный), комплексный.
|
|
|
2 .Эмпирические: наблюдение, самонаблюдение; эксперимент; психодиагностические методы (тесты, опросники, анкеты, интервью, беседа, социометрия); анализ процесса и продуктов деятельности; биографический метод.
3. Методы обработки данных: количественная обработка; качественная обработка;
4. Интерпретационные методы: генетический метод – это интерпретация материала в характеристиках развития, установление вертикальных связей между уровнями развития;
структурный метод – это установление горизонтальных связей между всеми изучаемыми характеристиками данного психологического феномена.
Методы статистической обработки результатов психологического исследования.
Понятие генеральной совокупности и выборки. Методы первичной описательной статистики (мода, медиана, среднее арифметическое). Дисперсия. Понятие нормального распределения. Методы вторичной обработки данных: корреляционный анализ, метод сравнения, регрессионный анализ, кластерный анализ, факторный анализ.
Генеральная совокупность – совокупность всех мысленно возможных объектов данного вида, над которыми проводятся наблюдения с целью получения конкретных значений случайной величины, или совокупность результатов всех мыслимых наблюдений, проводимых в неизменных условиях над одной из случайных величин, связанных с данным видом объектов.
|
|
|
Выборка – группа испытуемых, которая подвергается исследованию, некоторая часть генеральной совокупности
Методы первичной описательной статистики
Первичная обработка – получение показателей, которые отражают результат исследования
Мода – наиболее часто встречающийся результат. В интервальном частном распределении мода определяется как середина интервала, для которого частота максимальна. Когда два соседних значения имеют одинаковую частоту и их частота больше частот любых других значений, мода вычисляется как среднее арифметическое этих двух значений.
Медиана - результат, находящийся в середине последовательности показателей, если их расположить в порядке возрастания или убывания. Если ряд включает в себя четное количество признаков, то медианой будет среднее, взятое как полусумма двух центральных значений ряда.
Среднее арифметическое значение (выборочное среднее) – представляет собой среднюю оценку изучаемого в эксперименте психологического качества. Эта оценка характеризует степень его развития в целом у той группы испытуемых, которая была подвергнута исследованию.
|
|
|
Дисперсия (средний квадрат отклонений) – метод измерения разброса данных, основанный на учете разности между каждым индивидуальным результатом и среднеарифметическим значением по группе.
Дисперсия характеризует, насколько частные значения отклоняются от средней величины в данной выборке. Чем больше дисперсия, тем больше отклонение или разброс данных
Алгоритм вычисления дисперсии:
1. Вычисляется среднее по выборке.
2. Для каждого элемента выборки вычисляется его отклонение от среднего.
3. Каждый элемент множества возводят в квадрат.
4. Находится сумма этих квадратов.
5. Эта сумма делиться на общее количество членов используемой выборки.
Нормальное распределение - это совокупность объектов, в которой крайние значения некоторого признака — наименьшее и наибольшее — появляются редко; чем ближе значение признака к математическому ожиданию, тем чаще оно встречается.
Признаки: колокообразная форма, сред ариф=мода=медиана, чаще встречаются средние значения, большая часть всех значений расположены в пределах одной сигмы
Методы вторичной обработки данных
Вторичная – получение результатов, которые на основе первичных результатов выявляют скрытые статистические закономерности.
|
|
|
С помощью вторичных методов статистической обработки данных проверяются, доказываются или опровергаются гипотезы, связанные с эмпирическим исследованием.
Корреляционный анализ - это метод установления и оценки множественных связей между признаками с целью поиска структурных связей, уточнения регрессионных уравнений и выявления причинно-следственных зависимостей.
Метод сравнения - это научный метод познания, в процессе его неизвестное (изучаемое) явление, предметы сопоставляются с уже известными, изучаемыми ранее, с целью определения общих черт либо различий между ними.
Виды:
1. Горизонтальный сравнительный анализ, который применяется для определения абсолютных и относительных отклонений фактического уровня исследуемых показателей от базового;
2. Вертикальный сравнительный анализ, используемый для изучения структуры экономических явлений; трендовый анализ, применяемый при изучении относительных темпов роста и прироста показателей за ряд лет к уровню базисного года, т.е. при исследовании рядов динамики
Регрессионный анализ - измерение связи между зависимой переменной и одной (парный регрессионный анализ) или несколькими (множественный) независимыми переменными.
Кластерный анализ – это процедура, позволяющая классифицировать различные объекты. С его помощью можно разбить респондентов на группы, сходные по ряду признаков.
Факторный анализ - в его основе лежит процедура объединения групп коррелирующих друг с другом переменных («корреляционных узлов») в несколько факторов.
Цель факторного анализа – сконцентрировать исходную информацию, выражая большое число рассматриваемых признаков через меньшее число более емких внутренних характеристики, которые, однако, не поддаются непосредственному измерению (являются латентными).
85.
Дата добавления: 2018-06-01; просмотров: 714; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!