2015-06-26
469
____________________________________________________________________________________________________________________
(ФИО выпускника)
на тему:«___________________________________________________________________»
1. Актуальность темы.
2. Логичность и структурированность изложения материала.
3. Качество содержания работы.
4. Характер работы.
5. Новизна полученных данных
6. Практическая направленность исследования.
7. Соответствие содержание работы её теме
8. Сильные и слабые стороны работы в целом.
9. Общий вывод, оценка в баллах, рекомендации к публикации, внедрению.
Вывод: Выпускная квалификационная работа_________________
(Ф-, шшщшлы выпускника)
на тему__________________________________ ]____________________________________________________ »
отвечает (полностью, в целом, не отвечает) требованиям, предъявляемым к выпускным квалификационным работам выпускника по специальности (направлению) «Психология»
__________________________ и может быть оценена на («отлично», «хорошо», «удовлетворительно», «неудовлетворительно»), а ее автор заслуживает (не
заслуживает) присвоения квалификации____________________________________ (степени).
Результаты работы целесообразно (опубликовать, внедрить …)
Рецензент_______________________________ ________________________________________
(подпись) (Ф-И.О... уч. степень, звание)
Приложение 8
СОДЕРЖАНИЕ
| Введение | |
| ГЛАВА 1. Проблема предпринимательства в психологии | |
| 1.1 Концепции предпринимательства | |
| 1.2 Факторы, способствующие успешности предпринимательства | |
| 1.3 Личность предпринимателя как фактор успешности предпринимательской деятельности. | |
| ГЛАВА 2 Организация и методы исследования | |
| 2.1 Планирование исследования | |
| 2.2 Характеристика групп испытуемых (определяется метод, на основе которого формируется группы испытуемых, обосновывается состав, количество, дается их описание) | |
| 2.3 Методы исследования (исходя из целей и задач исследования, валидности, надежности, стандартизации обосновывается, выбор методов и методик исследования) | |
| 2.4. Методы статистической обработки результатов исследования (выбор методов математико-статистической обработки полученных данных, основывается исходя из задач исследования, объема выборки и шкалы измерения. | |
| ГЛАВА 3. Результаты исследования и их обсуждение | |
| 3.1. Влияние мотивации достижения и склонности к риску на успешность предпринимательской деятельности | |
| 3.2. Влияние афиллиации на успешность предпринимательской деятельности | |
| 3.3. Влияние макиавеллизма на успешность предпринимательской деятельности | |
| 3.4. Структура мотивов успешной предпринимательской деятельности |
| Выводы | |
| Заключение | |
| Список литературы | |
| Приложение |
Приложение 9
СОДЕРЖАНИЕ
| Введение | |
| Глава 1. проблема профессионального отбора менеджеров низшего звена торговых организаций в психологии | |
| 1.1. Концепции профессионального психологического отбора. | |
| 1.2. Технологии разработки методики профессионального психологического отбора | |
| 1.3. Анализ методов профессионального отбора менеджеров низшего звена торговых организаций. | |
| Глава 2. Разработка и описание методики отбора менеджеров по продажам | |
| 2.1. Этапы разработки методики отбора менеджеров по продажам. | |
| 2.2. Профессиографическое изучение деятельности менеджеров по продажам | |
| 2.3. Профессионально важные качества менеджеров по продажам | |
| 2.4. Предназначение методики отбора менеджеров по продажам | |
| 2.5. Структура методики отбора менеджеров по продажам | |
| 2.6. Методическое обеспечение отбора кандидатов на должность менеджера по продажам | |
| 2.7 Критерии оценки профессиональной пригодности менеджеров по продажам | |
| Глава 3. Результаты апробации методики отбора менеджеров по продажам | |
| 3.1 Оценка успешности деятельности менеджеров по продажам | |
| 3.2. Результаты оценки квалификационных характеристик | |
| 3.3. Оценка профессиональной компетентности | |
| 3.4. Результаты исследования мотивационных качеств | |
| 3.5. Результаты исследования коммуникативных качеств | |
| 3.6. Результаты исследования эмоционально-волевых качеств | |
| Выводы | |
| Заключение | |
| Список литературы | |
| Приложения | |
| Приложение 1 «» | |
| Приложение 2 «» |
Приложение 10
«Экспериментальная выборка»
Объем выборки, обычно обозначаемой буквой п, может быть любым, но не меньшим чем два респондента. В статистике различают малую (п < 30), среднюю 30 < п < 100 и большую выборку (п > 100).Объем выборки зависит от тех статистических методов, которые предполагается использовать. Одни методы требуют большого количества испытуемых в выборке, другие могут применяться при относительно небольшом их количестве. Например, некоторые непараметрические критерии различий могут использоваться при сравнении групп численностью в 5—7 человек, а если в последующей обработке экспериментальных данных планируется применять корреляционный анализ, то объем выборки желательно иметь не менее 30—35 человек.
Критерии формирования выборки испытуемых
| Критерий | Характеристика критерия |
| Содержательный критерий (критерий операциональной валидности) | Подбор экспериментальной группы должен определятся предметом и гипотезой исследования. Экспериментатор должен создать модель идеального объекта экспериментального исследования для своего частного случая, по возможности его описать и следовать этому описанию при формировании экспериментальной группы. |
Продолжение таблицы 10.1
| Критерий эквивалентности испытуемых (критерий внутренней валидности) | Результаты, полученные при исследовании экспериментальной выборки, должны распространяться на каждого ее члена. То есть необходимо учесть все значимые характеристики объекта исследования, различия, в выраженности которых могут существенно повлиять на зависимую переменную. Например: припроверке влияния ситуативной тревожности детей на скорость овладения школьными навыками, состав экспериментальной группы должен быть подобран так, чтобы в нее входили дети с одинаковым уровнем развития интеллекта. Если же это не удается сделать, то при обработке данных используется нормировка результатов на величину значимого параметра. |
| Критерий репрезентативности (критерий внешней валидности) | Группа лиц участвующих в эксперименте, должна представлять всю часть популяции по отношению, к которой можно применять данные, полученные в эксперименте. Величина экспериментальной выборки определяется видом статистических мер и выбранной точностью (достоверностью) принятия или отвержения экспериментальной гипотезы. Она может быть равна множеству индивидов, чье поведение нас интересует. Экспериментальная выборка может представлять лишь часть интересующего нас множества. Главная проблема состоит в том, на какие другие интересующие нас группы можно распространит результаты проводимого исследования |
Стратегии подбора экспериментальной группы
| Название стратегии | Характеристика стратегии |
| Привлечение реальных групп | Данный метод порождает систематическое смешение независимой переменной с индивидуальными свойствами испытуемых. |
| Репрезентативное моделирование | Стратегия заключается в составлении репрезентативной группы испытуемых, характеристики которой соответствуют характеристикам интересующей нас популяции. |
| Метод приближенного моделирования | Метод используется в том случае, когда невозможно создание репрезентативной группы. В частности исследование может проводиться на студентах 2-го курса университета, а данные приписываются всем «людям в возрасте от 17 до 21года», или «людям со средним образованием от 17 до 21 года» и.т.д. В данной стратегии, чем точнее набор критериев описывающих популяцию, на которую распространяются выводы о характеристиках экспериментальной выборки, тем выше внешняя валидность эксперимента. |
| Рандомизация или метод случайной выборки | При использовании данной стратегии каждой личности предоставляется равный шанс для участия в эксперименте. Каждому индивиду присваивается номер; с помощью таблицы случайных чисел производится формирование случайной выборки. Так как данная процедура достаточно сложна для осуществления, на практике отбирают любую группу испытуемых, затем измеряют у них значимое для эксперимента индивидуальное свойство, после этого испытуемых распределяют по группам так, чтобы вероятность попасть в ту или иную группу для каждого испытуемого была одинакова |
Продолжение таблицы 10.2
| Рандомизация с выделением страт (стратометрический отбор) | В экспериментальную выборку отбираются испытуемые с соответствующими характеристиками – так, чтобы в ней были равнопредставлены лица из каждой страны. Чаще всего используются следующие характеристики: пол, возраст, политические предпочтения, образование и уровень доходов. Эту стратегию используют психодиагносты при разработке тестов; педагогические психологи; социологи и социальные психологи при опросах общественного мнения, исследования социальных установок. |
| Стратегия попарного отбора | Экспериментальная и контрольная группа составляются из индивидов эквивалентных по значимым для эксперимента побочным параметрам. Идеальный вариант – использование близнецов. Разновидностью этой стратегии является подбор однородных групп, в которых испытуемые уравнены по всем характеристикам кроме интересующих исследователя дополнительных переменных. Другой вариант - выделение значимой дополнительной переменной. Все испытуемые тестируются, ранжируются по уровню выраженности переменной. При формировании групп необходимо учитывать, чтобы испытуемые, обладающие одинаковыми или близкими значениями переменной, попали в разные группы. |
Таблица 10.3
Возрастная периодизация испытуемых
| Название периода | Временной отрезок |
| Новорожденный | 0-10 дней |
| Грудной | 10дней-1 год |
| Раннее детство | 1-2 года |
| Первый период детства | 3-7 лет |
| Второй период детства | 8-12 лет (мальчики), 8-11 лет (девочки) |
| Подростковый возраст | 13-16 лет (мальчики), 12-15 лет (девочки) |
| Юношеский | 17-21 год (мужчины), 16-20 лет (женщины) |
| Средний первый период | 22-35 лет (мужчины), 21-35 лет (женщины) |
| Средний второй период | 36-60 лет (мужчины), 36-55 лет (женщины) |
| Пожилой возраст | 61-75 лет (мужчины), 55-75 лет (женщины) |
| Старческий возраст | 75-90 лет |
| Долгожители | 90 лет и старше |
Приложение 11
«Назначение математических методов»
Классификация задач и методов их решения
| Задачи | Условия | Методы |
| 1. Выявление различий в уровне исследуемого признака | а) 2 выборки испытуемых | Q- критерий Розенбаума; U - критерий Манна-Уитни; φ* - критерий (угловое преобразование Фишера) |
| б) 3 и более выборок испытуемых | S - критерий тенденций Джонкира; Н - критерий Крускала-Уоллиса. | |
| 2. Оценка сдвига значений исследуемого признака | а) 2 замера на одной и той же выборке испытуемых | Т - критерий Вилкоксона; G - критерий знаков; φ* - критерий (угловое преобразование Фишера). |
| б) 3 и более замеров на одной и той же выборке испытуемых | χл2 - критерий Фридмана; L - критерий тенденций Пейджа. | |
| 3. Выявление различий в распределении | а) при сопоставлении эмпирического признака распределения с теоретическим | χ2 - критерий Пирсона; λ - критерий Колмогорова-Смирнова; m - биномиальный критерий. |
| б) при сопоставлении двух эмпирических распределений | χ2 - критерий Пирсона; λ - критерий Колмогорова-Смирнова; φ* - критерий (угловое преобразование Фишера). | |
| 4. Выявление степени согласованности изменений | а) двух признаков | rs - коэффициент ранговой корреляции Спирмена. |
| б) двух иерархий или профилей | rs - коэффициент ранговой корреляции Спирмена. | |
| 5. Анализ изменений признака под влиянием контролируемых условий | а) под влиянием одного фактора | S- критерий тенденций Джонкира; L - критерий тенденций Пейджа; однофакторный дисперсионный анализ Фишера. |
| б) под влиянием двух факторов одновременно | Двухфакторный дисперсионный анализ Фишера. |
Таблица 10.1 Общий обзор параметров распределений в соответствии с измерительными шкалами
| Измерительная шкала | Меры положения или меры центральной тенденции | Меры изменчивости |
| Шкала наименований (номинальная, номинативная) | Мо — мода | fi— абсолютная частота pi— относительная частота, или частость, или вероятность р% i— процентная частота |
| Шкала порядка (ординальная) | Мо — мода Различные квантили: Ме — медиана Q1, Q2=Ме, Q3— квартили D1 ……… D9— децили Р1 ………. Р99 — процентили | fi— абсолютная частота Fi— накопленная абсолютная частота pi— относительная частота, или частость, или вероятность р% i— процентная частота Pi — накопленная относительная частота Q— между квартильный размах |
| В случае «длинных» шкал и/или большого объема выборки | ||
М=  — среднее арифметическое
| s— среднеквадратическое или стандартное отклонение | |
| Интервальная шкала (шкала равных интервалов) | Мо — мода
Различные квантили:
Ме — медиана
Q1, Q2=Ме, Q3— квартили
D1 ……… D9— децили
Р1 ………. Р99 — процентили
М= — среднее арифметическое
G —среднее геометрическое (средний прирост признака)
Н— среднее гармоническое (средняя скорость изменения признака)
| Все виды частот: fi pi р% i Fi Pi Q— между квартильный размах D — дисперсия s— среднеквадратическое или стандартное отклонение As— коэффициент асимметрии Ex— коэффициент эксцесса V— коэффициент вариации |
| Пропорциональная шкала (шкала равных отношений) |
Таблица 10.2 Обзор мер связи
| Измерительные шкалы | Шкала наименований | Шкала порядка | Интервальная, пропорциональная шкала | ||
| k = 2 | k > 2 | ||||
| Шкала наименований | k = 2 | Коэффициент сопряженности Пирсона j | |||
| k > 2 | Точечно-бисериальный коэффициент корреляции;
критерий  Пирсона)
|
Коэффициент
взаимной
сопряженности Чупрова К=С
(промежуточное звено в расчетах — критерий Пирсона)
| |||
| Шкала порядка | Рангово-бисериальный коэффициент корреляции | Коэффициенты ранговой корреляции: Спирмена r Кендэлла t | |||
| Интервальная, пропорциональная шкала | Бисериальный коэффициент корреляции | Предварительно преобразовать итервальную (пропорциональную) шкалу в ранговую. Коэффициенты ранговой корреляции: Спирмена r Кендэлла t | Коэффицициент линейной корреляции Пирсона r Корреляционное отношение h |
Таблица 10.3 Обзор наиболее часто применяемых параметрических критериев
| Задачи | Условия | Критерии | |
| Выявление различий в уровне исследуемого признака (сравнение двух параметров распределений) | Независимые выборки | 2 выборки испытуемых | t — критерий Стьюдента (формула для независимых распределений) |
| Оценка сдвига значений исследуемого признака(сравнение двух параметров распределений) | Зависимые выборки | 2 выборки испытуемых (измерение одних и тех признаков в двух ситуациях) | t — критерий Стьюдента (формула для зависимых распределений) |
| Сравнение изменчивости распределений | Независимые и зависимые выборки | 2 выборки испытуемых | F — критерий Фишера |
Приложение 12 Этапы обработки результатов психологического исследования
Предварительный этап. После того, как проведено исследование (собраны первичные материалы) и каждый протокол (бланк для ответов) обработан, составляется исходная матрица первичных данных, например, следующего вида (таблица 1):
Таблица 12. 1
| № п/п | Испытуе-мый | Психологические признаки | ||||||
| Возраст | Пол | Агрессив-ность | Доминант-ность | Эмоцио-нальность | … | … | ||
| …. | ||||||||
| N |
Первый этап. Основная задача этого этапа — описать результаты, полученные в данной выборке, по каждому признаку, то есть охарактеризовать выборку (или каждую из сравниваемых выборок) в целом по выраженности в ней каждого из признаков и их изменчивости в данной выборке. Этот этап является обязательным в любом исследовании, с него начинается анализ результатов: необходимо представить как бы средне статистического испытуемого в данной выборке.
Все остальные этапы анализа не являются строго обязательными и применение их зависит от гипотезы и задач исследования.
Второй этап. Установление взаимосвязей между признаками, то есть проведение корреляционного анализа.
Третий этап. Сравнение выборок с целью выявления различий между ними или установления их сходства.
Четвертый этап. Использование многомерных методов анализа в зависимости от решаемых исследовательских задач.
Результаты, полученные тем или иным методом измерения, допускают различные математические процедуры. Обработка этих результатов зависит от того, по какой шкале были измерены психологические признаки. Поэтому прежде чем приступать к обработке и выбору процедур математико-статистического анализа данных, необходимо ответить себе на вопрос — по какой шкале были измерены данные признаки.
На рисунке приведена схема, в которой отражены типы измерений, методы, которыми они выполняются, и измерительные шкалы, получаемые при использовании этих методов.
Рис. Типы измерений и измерительные шкалы
При измерении методом упорядочивания правила измерения таковы, что они позволяют лишь установить, что один объект отличается по измеряемому свойству от другого объекта, у которого измеряемое свойство качественно иное. Поэтому в результате объекты классифицируются по группам (классам), которые могут быть обозначены номерами, названиями, именами и т.п. Обозначение класса не измеряется количественно, оно лишь позволяет отличить один объект от другого в отношении измеряемого свойства. Это и составляет сущность шкалы наименований (синонимы — номинальная шкала, номинативная шкала).
Безразлично, в каком порядке будут расположены классификационные ячейки (названия групп). То, что номер одного класса больше или меньше другого, ещё ничего не говорит о свойствах объектов, за исключением того, что они различаются.
Единицей измерения, которой мы оперируем, является количество объектов, принадлежащих данному классу, (испытуемых, реакций людей, выборов и т.п.), или частота (абсолютная частота), относительная частота (частость, вероятность), процентная частота. С числами, получаемыми в результате измерения методом регистрации, нельзя производить арифметические операции.
Примеры шкалы наименований: пол, национальность, семейное положение, образование, здоровый – больной, клинические диагнозы, левша – правша, тип темперамента, тип личности и т.п.
При измерении методом упорядочивания правила измерения таковы, что мы уже можем сравнить объекты по принципу «больше — меньше измеряемого свойства», однако, сколько именно этого свойства невозможно установить. Классификационные ячейки образуют последовательность от ячейки "самое малое значение" до ячейки "самое большое значение" (или наоборот). Должно быть не меньше трёх классификационных ячеек. Измерительная шкала, полученная таким образом, называется шкалой порядка (или ординальной шкалой).
Единицей измерения является расстояние в один класс, или один ранг, или один балл. При этом расстояние между рангами (баллами) может быть разным (оно нам неизвестно).
С числами, получаемыми методом упорядочивания, уже можно производить арифметические операции. Однако интерпретация результатов этих арифметических действий должна быть осторожной, потому что эти числа обладают следующим свойствами. Значения чисел, присваиваемых объектам, отражают количество свойства, принадлежащего объектам. Однако равные разности чисел не означают равных разностей в количествах свойств.
Примеры шкалы порядка: твердость минералов; оценка успеваемости; любые первичные оценки в психологических методиках.
При измерении методом соотнесения правила измерения таковы, что существует четко описанная единица измерения, с которой сравниваются измеряемые объекты. Число, получающееся в результате измерения методом соотнесения, указывает, сколько эталонных единиц данного свойства находится в измеряемом объекте. При измерении методом соотнесения возможно получение двух измерительных шкал, которые сконструированы по-разному: равных интервалов и равных отношений.
Шкалы классифицируют объекты по принципу «больше на … единиц — меньше на … единиц». Каждое из возможных значений признака (расстояние между числами в шкале) отстоит от другого на равном расстоянии — одна единица измерения. В этих шкалах равные разности чисел, присвоенных объектам, отражают равные различия в количествах измеряемого свойства. С числами, полученными методом соотнесения, уже можно производить любые арифметические операции.
В шкале равных интервалов (интервальной шкале) нулевая точка шкалы произвольна и не указывает на отсутствие измеряемого свойства.
Примеры интервальных шкал: календарное время, шкала температур по Цельсию, шкала температур по Фаренгейту; в психологических измерениях сюда относятся так называемые квазиинтервальные (искусственно созданные) шкалы, им являются любые стандартизованные шкалы [1] в психологических методиках, а именно шкала IQ, стены, Т-баллы, стенайны, стандартная 20-балльная шкала в субтестах теста Векслера и любые другие стандартизованные оценки в методиках.
В шкале равных отношений (пропорциональной шкале) объекты классифицируются пропорционально степени выраженности измеряемого свойства. Отношения чисел, присвоенных в измерении, отражают количественные отношения измеряемого свойства. На шкале существует абсолютный нуль. Значение нуль означает отсутствие измеряемого свойства.
Примеры пропорциональных шкал: расстояние, длина отрезков или физических объектов, время, температура по Кельвину (абсолютный нуль); в психологии — шкалы порогов абсолютной чувствительности, время реакции, количество объектов или субъектов (абсолютный нуль).
Далее для облегчения выбора методов описания и анализа полученных в исследовании результатов приводятся обзорные таблицы параметров распределений, мер связи и критериев различий.
Напомним, что параметры распределений — это числовые характеристики, отражающие основные тенденции выраженности и изменчивости признака (признаков) в выборке. С их помощью описываются результаты, полученные на выборке в целом (или на каждой из исследуемых выборок).
