Ваш психолог. Работа психолога в школе.

Тема 1. Обработка данных психологических исследований

Общее представление об обработке данных

Обработка данных психологических исследований - отдельный раздел экспериментальной психологии, тесно связанный с математической статистикой и логикой.
Обработка данных направлена на решение следующих задач:
• упорядочивание полученного материала;
• обнаружение и ликвидация ошибок, недочетов, пробелов в сведениях;
• выявление скрытых от непосредственного восприятия тенденций, закономерностей и связей;
• обнаружение новых фактов, которые не ожидались и не были замечены в ходе эмпирического процесса;
• выяснение уровня достоверности, надежности и точности собранных данных и получение на их базе научно обоснованных результатов.

Различают количественную и качественную обработку данных.
Количественная обработка - это работа с измеренными характеристиками изучаемого объекта, его «объективированными» свойствами.
Качественная обработка представляет собой способ проникновения в сущность объекта путем выявления его неизмеряемых свойств.
Количественная обработка направлена в основном на формальное, внешнее изучение объекта, качественная - преимущественно на содержательное, внутреннее его изучение. В количественном исследовании доминирует аналитическая составляющая познания, что отражено и в названиях количественных методов обработки эмпирического материала: корреляционный анализ, факторный анализ и т. д. Реализуется количественная обработка с помощью математико-статистических методов.
В качественной обработке преобладают синтетические способы познания. Обобщение проводится на следующем этапе исследовательского процесса - интерпретационном. При качественной обработке данных главное заключается в соответствующем представлении сведений об изучаемом явлении, обеспечивающем дальнейшее его теоретическое изучение. Обычно результатом качественной обработки является интегрированное представление о множестве свойств объекта или множестве объектов в форме классификаций и типологий. Качественная обработка в значительной мере апеллирует к методам логики.
Противопоставление друг другу качественной и количественной обработки довольно условно. Количественный анализ без последующей качественной обработки бессмыслен, так как сам по себе не приводит к приращению знаний, а качественное изучение объекта без базовых
количественных данных в научном познании невозможно. Без количественных данных научное познание - чисто умозрительная процедура.
Единство количественной и качественной обработки наглядно представлено во многих методах обработки данных: факторном и
таксономическом анализе, шкалировании, классификации и др. Наиболее распространены такие приемы количественной обработки, как
классификация, типологизация, систематизация, периодизация, казуистика. Качественная обработка естественным образом выливается в описание и объяснение изучаемых явлений, что составляет уже следующий уровень их изучения, осуществляемый на стадии интерпретации результатов. Количественная же обработка полностью относится к этапу обработки данных.

Первичная статистическая обработка данных

Все методы количественной обработки принято подразделять на первичные и вторичные.
Первичная статистическая обработка нацелена на упорядочивание информации об объекте и предмете изучения. На этой стадии «сырые» сведения группируются по тем или иным критериям, заносятся в сводные таблицы. Первично обработанные данные, представленные в удобной форме, дают исследователю в первом приближении понятие о характере всей совокупности данных в целом: об их однородности - неоднородности, компактности - разбросанности, четкости - размытости и т. д. Эта информация хорошо считывается с наглядных форм представления данных и дает сведения об их распределении.
В ходе применения первичных методов статистической обработки получаются показатели, непосредственно связанные с производимыми в исследовании измерениями.
К основным методам первичной статистической обработки относятся: вычисление мер центральной тенденции и мер разброса (изменчивости) данных.
Первичный статистический анализ всей совокупности полученных в исследовании данных дает возможность охарактеризовать ее в предельно сжатом виде и ответить на два главных вопроса:
1) какое значение наиболее характерно для выборки;
2) велик ли разброс данных относительно этого характерного значения, т. е. какова «размытость» данных.
Для решения первого вопроса вычисляются меры центральной тенденции, для решения второго - меры изменчивости (или разброса). Эти статистические показатели используются в отношении количественных данных, представленных в порядковой, интервальной или пропорциональной шкале.
Меры центральной тенденции - это величины, вокруг которых группируются остальные данные. Данные величины являются как бы 
обобщающими всю выборку показателями, что, во-первых, позволяет судить по ним обо всей выборке, а во-вторых, дает возможность сравнивать разные выборки, разные серии между собой. К мерам центральной тенденции в обработке результатов психологических исследований относятся:
выборочное среднее, медиана, мода.
Вычисление всех трех показателей производится также для оценки распределения данных. При нормальном распределении значения
выборочного среднего, медианы и моды одинаковы или очень близки.
Меры разброса (изменчивости) - это статистические показатели, характеризующие различия между отдельными значениями выборки. Они позволяют судить о степени однородности полученного множества, его компактности, а косвенно и о надежности полученных данных и вытекающих из них результатов. Наиболее используемые в психологических исследованиях показатели: среднее отклонение, дисперсия, стандартное отклонение.
К вторичным относят такие методы статистической обработки, с помощью которых на базе первичных данных выявляют скрытые в них статистические закономерности. Вторичные методы можно подразделить на способы оценки значимости различий и способы установления статистических взаимосвязей.
Способы оценки значимости различий. Для сравнения выборочных средних величин, принадлежащих к двум совокупностям данных, и для решения вопроса о том, отличаются ли средние значения статистически достоверно друг от друга,
Способы установления статистических взаимосвязей. Меры связи выявляют соотношения между двумя переменными или между двумя выборками. Эти связи, или корреляции, определяют через вычисление коэффициентов корреляции.
Внедрение в научные исследования автоматизированных средств обработки данных позволяет быстро и точно определять любые количественные характеристики любых массивов данных

Тема 2. Интерпретация и представление результатов психологических исследований

Интерпретация и обобщение результатов исследования

Методы интерпретации данных корректнее называть подходами, поскольку они являются в первую очередь объяснительными принципами, предопределяющими направление интерпретации результатов исследования. В научной практике выделяют генетический, структурный, функциональный, комплексный и системный подходы (см. табл.30).

Табл.30 Основные подходы к интерпретации данных

Представление результатов экспериментального исследования.
Завершением любой исследовательской работы является представление результатов в той форме, которая принята научным сообществом. Следует различать две основные формы представления результатов: квалификационную и научно-исследовательскую.
Квалификационная работа - курсовая, дипломная работа, диссертация и т. д. - служит для того, чтобы студент, аспирант или соискатель, представив свое научное исследование, получил документ, удостоверяющий уровень компетентности. Требования к таким работам, способу их оформления и представления результатов изложены в соответствующих инструкциях и положениях, принятых учеными советами.

Результаты научно-исследовательской работы - это результаты, полученные в ходе исследовательской деятельности ученого. Представление научных результатов обычно происходит в трех формах: 1) устные изложения; 2) публикации; 3) электронные версии.
Различают следующие варианты представления информации: вербальная форма (текст, речь), символическая (знаки, формулы), графическая (схемы, графики), предметно-образная (макеты, вещественные модели, фильмы и др.).
Вербальная форма - наиболее распространенный вариант представления описаний. Любое научное сообщение - это текст, организованный по определенным правилам. Различают два вида текстов: на естественном языке («природном», обыденном) и на научном языке. Обычно представление результатов научного исследования является текстом «смешанного» вида, где в естественную речевую структуру включены фрагменты, сформулированные на строго научном языке. В психологии в качестве научных терминов употребляются такие слова, как «личность», «внимание», «чувство» и т. п.
Геометрические (пространственно-образные) описания являются традиционным способом кодирования научной информации. Поскольку геометрическое описание дополняет и поясняет текст, оно «привязано» к описанию языковому. Геометрическое описание наглядно. Оно позволяет одновременно представить систему отношений между отдельными переменными, исследуемыми в эксперименте.
В психологии используется несколько основных форм графического представления научной информации. Для первичного представления данных используются следующие графические формы: диаграммы, гистограммы и полигоны распределения, а также различные графики.
Начальным способом представления данных является изображение распределения. Для этого используют гистограммы и полигоны распределения.
Гистограмма - это «столбчатая» диаграмма частотного распределения признака на выборке. При построении гистограмм на оси абсцисс откладывают значения измеряемой величины, а на оси ординат - частоты или относительные частоты встречаемости данного диапазона величины в выборке.
В полигоне распределения количество испытуемых, имеющих данную величину признака), обозначают точкой с координатами. Точки соединяются отрезками прямой. Перед тем как строить полигон распределения или гистограмму, исследователь должен разбить диапазон измеряемой величины, если признак дан в шкале интервалов или отношений, на равные отрезки. Если исследователь хочет нагляднее представить соотношение между различными величинами, например доли испытуемых с разными качественными особенностями, то ему выгоднее использовать диаграмму. В секторной круговой диаграмме величина каждого сектора пропорциональна величине встречаемости каждого типа. Величина круговой диаграммы может отображать относительный объем выборки или значимость признака.
Переходным от графического к аналитическому вариантом отображения информации являются в первую очередь графики, представляющие функциональную зависимость признаков. Идеальный вариант завершения экспериментального исследования - обнаружение функциональной связи независимой и зависимой переменных, которую можно описать аналитически.

Можно выделить два различных по содержанию типа графиков:
1) отображающие зависимость изменения параметров во времени;
2) отображающие связь независимой и зависимой переменных (или любых двух других переменных).
Классическим вариантом изображения временной зависимости является обнаруженная Г. Эббингаузом связь между объемом воспроизведенного материала и временем, прошедшим после заучивания («кривая забывания»). В психологии часто встречаются и графики функциональной зависимости двух переменных: законы Г. Фехнера, С. Стивенса (в психофизике), закономерность, описывающая зависимость вероятности воспроизведения элемента от его места в ряду (в когнитивной психологии), и т. п.
Видом графиков являются диагностические профили, которые характеризуют среднюю выраженность измеряемых показателей у группы или определенного индивида.
При представлении информации с использованием топологических характеристик применяются графы. Например, в виде графа представлена иерархическая модель интеллекта Д. Векслера.
Наряду с графами в психологии применяются пространственнографические описания, в которых учитываются структура параметров и отношения между элементами. Примером является описание структуры интеллекта - «куб» Д. Гилфорда. Другой вариант применения пространственного описания - пространство эмоциональных состояний по В. Вундту или же описание типов личности по Г. Айзенку («круг Айзенка»).
В случае, если в пространстве признаков определена метрика, используется более строгое представление данных. Положение точки в пространстве, изображенном на рисунке, соответствует ее реальным координатам в пространстве признаков. Таким способом представляются результаты многомерного шкалирования, факторного и латентно - структурного анализа, а также некоторых вариантов кластерного анализа.

Наиболее важный способ представления результатов научной работы - числовые значения величины, в частности:
1) показатели центральной тенденции (среднее, мода, медиана);
2) абсолютные и относительные частоты;
3) показатели разброса (стандартное отклонение, дисперсия, процентильный разброс);
4) значения критериев, использованных при сравнении результатов разных групп;
5) коэффициенты линейной и нелинейной связи переменных и т. д.
Результаты математической статистической обработки также сводятся в
таблицы. Существующие компьютерные пакеты статистической обработки данных позволяют выбрать любую стандартную форму таблиц для представления их в научной публикации.

Методические материалы к разделу 7

Семинарские и практические задания
Семинар № 1-2. Обработка данных психологических исследований
Студентам предлагаются вопросы и задания для обсуждения:
1.Обработка данных экспериментального исследования.
2. Количественная обработка данных (первичная и вторичная статистическая обработка данных).
3. Качественная обработка данных
В процессе семинара студенты должны ответить на следующие вопросы и задания:
1. Какие виды данных вам известны?
2. Какие вам известны количественные методы обработки данных.
3. Каким образом осуществляется первичная статистическая обработка данных.
4. Дайте определение измерению.
5. Дайте определение зависимой и независимой переменной.

Семинар № 3-4. Интерпретация и обобщение результатов экспериментального исследования
Студентам предлагаются вопросы и задания для обсуждения:
1 Основные подходы к интерпретации данных: генетический, структурный, функциональный, комплексный, системный.
2. Представление результатов экспериментального исследования.

В процессе семинара студенты должны ответить на следующие вопросы и задания:
1. Перечислите основные походы к интерпретации данных.
2. Охарактеризуйте генетический подход к интерпретации данных.
3. Охарактеризуйте структурный подход к интерпретации данных.
4. Охарактеризуйте функциональный подход к интерпретации данных.
5. Охарактеризуйте комплексный подход к интерпретации данных.
6. Охарактеризуйте системный подход к интерпретации данных.

Литература к Разделу 7
1. Бондарчук. О. И. Экспериментальная психология: Курс лекций -. М.:. МАУП, 2003 -120 с.
2. Бурлачук Л. Ф., Морозов С. Н. Словарь-справочник по психологической диагностике. — СПб.: Питер, 2001. — 528 с.
3. Ганзен В.А. Системные описания в психологии. Л., Изд-во ЛГУ. 1984.
4. Дружинин В.Н. Экспериментальная психология: Учебное пособие — М.: ИНФРА-М, 1997. - 256 с.
5. Гудвин Дж. Исследование в психологии: методы и планирование. — СПб.: Питер, 2004. — 558 с.

Источник: Общая и экспериментальная психология: учебно-методическое пособие / И.М. Рюмина; ФГБОУ ВО «ОГПУ», Типография «Эксресс-печать».- Оренбург, 2020- 156 с.