Требования и ограничения

Необходимо иметь в виду, что сопоставляемые характеристики должны быть, во-первых, внутренне присущи объектам и, во-вторых, быть количественно-измеряемыми. Ввиду того, что расчет линейной корреляции проводится с использованием средних значений и дисперсий, следует также помнить, что эта процедура относится к разряду параметрических методов и, соответственно, требует нормальности распределения признака. Подробней об этом будет сказано ниже. Также следует помнить, что никакая корреляция вообще не устанавливает зависимости одного обстоятельства от другого, а лишь является мерой совместной вариации двух величин. И, наконец, линейная корреляция потому и называется линейной, что способна дать ответ о взаимосвязи изменений того и иного свойства объекта только тогда, когда возрастание-убывание значения признака происходит по линейному закону (график – прямая линия).

 

Итак, подведем итоги: основное назначение корреляционного анализа – это выявление связи между переменными. Мерой связи являются коэффициенты корреляции, выбор которых напрямую зависит от типа шкалы, в которой измерены переменные, числа варьирующих признаков в сравниваемых переменных и распределения переменных. Наличие корреляции двух переменных еще не означает, что между ними существует причинная связь. Хотя корреляция прямо не указывает на причинную связь, она может быть ключом к разгадке причин. На ее основе можно сформировать гипотезы. В некоторых случаях отсутствие корреляции имеет более глубокое воздействие на гипотезу о причинной связи. Нулевая корреляция двух переменных может свидетельствовать, что никакого влияния одной переменной на другую не существует.

46. Графическое представление данных. Гистограмма, назначение, возможности использования.

Гистограмма, это способ представления статистических данных в графическом виде – в виде столбчатой диаграммы. Она отображает распределение отдельных измерений параметров изделия или процесса. Иногда ее называют частотным распределением, так как гистограмма показывает частоту появления измеренных значений параметров объекта.

Высота каждого столбца указывает на частоту появления значений параметров в выбранном диапазоне, а количество столбцов – на число выбранных диапазонов.

Важное преимущество гистограммы заключается в том, что она позволяет наглядно представить тенденции изменения измеряемых параметров качества объекта и зрительно оценить закон их распределения. Кроме того, гистограмма дает возможность быстро определить центр, разброс и форму распределения случайной величины. Строится гистограмма, как правило, для интервального изменения значений измеряемого параметра.

Порядок построения:

1. Собираются статистические данные – результаты измерений параметра объекта. Для того, чтобы гистограмма позволяла оценить вид распределения случайной величины предпочтительно иметь не менее тридцати результатов измерений.

2. Выявляется наибольшее и наименьшее значение показателя среди полученных результатов измерений.

3. Определяется ширина диапазона значений показателя – из наибольшего значения показателя вычитается наименьшее значение.

4. Выбирается надлежащее число интервалов в пределах которых необходимо сгруппировать результаты измерений.

5. Устанавливаются границы интервалов. Границы интервалов необходимо установить так, чтобы значения данных не попадали ни на одну из границ интервала. Например, если были выбраны интервалы с границами от 0,5 до 5,5 от 5,5 до 10,5 и т.д. то значение данных 5,5 будет попадать как в первый, так и во второй интервал. Чтобы избежать этой проблемы можно изменить интервалы от 0,51 до 5,50 от 5,51 до 10,50 и так далее, таким образом ни одно значение данных не попадет на границу интервала.

6. Подсчитывается число попаданий значений результатов измерений в каждый из интервалов.

7. Строится гистограмма – на оси абсцисс (горизонтальной оси) отмечаются интервалы, а на оси ординат (вертикальной оси) отмечается частота попаданий результатов измерений в каждый интервал. Интервалы можно устанавливать в натуральных единицах (если позволяет масштаб), т.е. в тех единицах, в которых проводились измерения, либо каждому интервалу можно присвоить порядковый номер и отмечать на оси абсцисс номера интервалов. В результате получается столбчатая диаграмма, представленная на рисунке ниже.

 

47. Графическое представление данных. Столбчатая диаграмма, назначение, возможности использования.

Столбчатая диаграмма — диаграмма, представленная прямоугольными зонами (столбцами), высоты или длины которых пропорциональны величинам, которые они отображают. Прямоугольные зоны могут быть расположены вертикально или горизонтально.

Столбчатая диаграмма отображает сравнение нескольких дискретных категорий. Одна её ось показывает сравниваемые категории, другая — измеримую величину. Иногда столбчатые диаграммы отображают несколько величин для каждой сравниваемой категории.

Столбчатые диаграммы обеспечивают визуальное представление категорических данных. Категорические данные — это данные, группированные в дискретные группы, как например, месяцы года, возрастные группы, размеры обуви, виды животных и т. п.

Гистограмма имеет дискретную область категорий и обычно масштабирована так, чтобы могли поместиться все данные. Когда нет естественного принципа упорядочения сравниваемых категорий, зоны на гистограмме могут быть размещены в любом порядке. Гистограммы, в которых категории расставлены в порядке убывания их значений, называются диаграммами Парето[4]

Столбчатые диаграммы также могут использоваться для более сложных сравнений данных. В группированной гистограмме у каждой категории есть два или более сравниваемых свойства, для каждой из которых есть своя зона диаграммы. Зоны, отображающие одни и те же свойства разных категорий, обозначены одним цветом[4].

Свойства категорий группированных гистограмм обычно идут в одной последовательности для каждой категории.

Стековая гистограмма отображает зоны, представляющие свойства одной категории, друг поверх друга для сравнения свойств в рамках одной категории. Стековая гистограмма не подходит в тех случаях, когда используются и отрицательные значения свойств. В таких случаях предпочтительнее группированная гистограмма.

 

48. Графическое представление данных. Диаграмма рассеяния, назначение, возможности использования.

Графический метод относят к методу агрегирования данных на этапе их первичного описательного анализа. График – это чертеж, показывающий соотношение данных с помощью геометрических образов и изобразительных средств. Графики позволяют представить статистические данные в наглядном виде.

Статистические графики можно разделить на два вида: диаграммы и статистические карты. Все диаграммы можно классифицировать в зависимости от задач статистического анализа на следующие виды: диаграммы сравнения, динамики, структуры и взаимосвязи. Диаграммы сравнения позволяют изображать статистические данные, характеризующие разные территории, объекты. Диаграммы структуры отображают структуру исследуемой совокупности данных или ее части. Диаграммы динамики позволяют анализировать развитие явлений во времени. Диаграммы взаимосвязи отражают зависимости между статистическими данными. Статистические карты служат для отображения статистических данных на географической территории.

При решении каждой из перечисленных статистических задач могут быть свои особенности построения графиков. Статистические пакеты для профессионального статистического анализа данных обладают расширенными возможностями для построения сотен модификаций основных видов диаграмм: столбиковых диаграмм, секторных диаграмм, гистограмм, линейных диаграмм, диаграмм-областей, диаграмм «ящиков» и других.

Графический метод может использоваться как дополнение к аналитическим методам, например, выявления различий в группах, анализа взаимосвязи. Графические средства дают особые преимущества и позволяют выявить закономерности, которые трудно поддаются количественному описанию и которые сложно обнаружить с помощью аналитических процедур.

Диаграмма рассеяния - Вид графического отображения данных, когда каждое наблюдение изображается точкой на координатной плоскости, где оси соответствуют переменным (X - горизонтальной, а Y - вертикальной оси).  Отображая переменную по каждой оси, график определяет, существует ли связь или корреляция между этими двумя переменными. Внутри графика могут располагаться линии или кривые, чтобы помочь пользователю в анализе данных, их можно нарисовать как можно ближе ко всем точкам, а также показать, как будут выглядеть все сгруппированные точки в одной линии — линии тренда.

Диаграмма рассеяния визуализирует зависимость между двумя переменными X и Y (например, весом и ростом пациента).

 

49. Основные этические принципы в психолого-педагогическом исследовании.

Этические требования, предъявляемые к исследователю, основываются на нормах морали, а не права, это свод моральных правил поведения, на базе которых строится деятельность и взаимоотношения людей в ходе психолого-педагогического исследования. Основные принципы, которыми необходимо руководствоваться следующие:

Принцип соблюдения тайны предполагает неразглашение результатов без персонального согласия на это испытуемого. Этот принцип, прежде всего, касается совершеннолетних людей. Если испытуемые – несовершеннолетние (дети до старшего школьного возраста, то на разглашение результатов обязательно требуется согласие родителей или заменяющих их лиц, несущих моральную и юридическую ответственность за детей). В случае психолого-педагогического исследования, где предполагается публичное обсуждение результатов, не рекомендуется указывать в публикациях точные имена и фамилии испытуемых.

Принцип научной обоснованности требует того, чтобы используемые в исследовании методы были, как минимум, валидными и надежными, то есть давали такие результаты, которым вполне можно доверять.

Исследователь осознает границы своей компетентности и ограниченность своих методов и не использует методики и техники, которые не удовлетворяют профессиональным стандартам, установленным в отдельных областях. Этот принцип требует, например, обратиться при необходимости за советом или консультацией к другим специалистам.

Принцип ненанесения ущерба предполагает, что результаты исследования ни в коем случае нельзя использовать во вред тому человеку, который в нем участвует.

Если возникает конфликт в группе испытуемых, исследователь заботится, прежде всего, о благоденствии участников исследования и только во вторую очередь считается с интересами своей собственной профессиональной задачи.

Исследователь, который просит, чтобы индивид предоставил ему информацию о своей личности в ходе интервьюирования, тестирования или оценивания, делает это только после того, как точно установлено, что испытуемый полностью осознает цели этих процедур, а также способы, которыми может быть использована информация.

Принцип объективности выводов требует, чтобы они были научно обоснованными, то есть вытекали из результатов тестирования, проведенного при помощи валидных и надежных методик, а не определялись и никак не зависели от субъективных установок тех, кто проводит тестирование или пользуется его итогами.

Ученый ведет свои исследования там, где его выводы полезны; он планирует свои исследования таким образом, чтобы свести к минимуму возможность неверного использования своих результатов; он публикует отчет о своей работе, не исключая из него такое объяснение данных, которое может не укладываться в общую интерпретацию.

Принцип эффективности предлагаемых рекомендаций предполагает, что такие рекомендации обязательно должны быть полезными для того человека, которому даются. Если родителям или учащимся сообщаются сами тестовые результаты, их сопровождают соответствующими средствами и указаниями для интерпретации.

Не разрешается, например, предлагать человеку такие практические рекомендации из результатов тестирования, которые для него бесполезны или могут привести к нежелательным, непредсказуемым последствиям. Таким образом, к исследователям предъявляются особые квалификационные требования. Основные из них - следующие: хорошая теоретическая подготовка, доскональное знание психодиагностических методик и правил их применения, наличие достаточного опыта практического использования соответствующих методик.

 

50. Выводы психолого-педагогического исследования. Надежность и обоснованность, степень генерализации (переносимости на генеральную совокупность).

После выполненного анализа принимают окончательное решение, которое формулируют как заключение, выводы или предложения. Необходимо кратко, четко, научно выделить то новое и существенное, что является результатом исследования, дать ему исчерпывающую оценку и определить пути дальнейших исследований.

Выводы рекомендуется формулировать возможно более тщательно, точно, не перегружая цифровыми данными и частностями и не пытаясь включить в них, помимо утверждений, еще и их обоснование - должно содержаться в предшествующем изложении.

Выводы должны быть немногочисленны (только самое важное!) и обоснованны. Они полезны не только тем, что облегчают читателю оценку и использование исследования. Самому исследователю они служат средством самопроверки. Обычно по одной теме не рекомендуется составлять много выводов (не более 5-10). Если же, помимо основных выводов, отвечающих поставленной цели исследования, можно сделать еще и другие, то их формулируют отдельно, чтобы не затемнить конкретный ответ на основную задачу темы.

Все выводы целесообразно разделить на две группы: научные и производственные.

Прежде чем делать выводы - краткое изложение полученных результатов, исследователю надо еще раз проверить завершенность каждой отдельной части работы и доказательность аргументации в масштабе всей работы в целом. Лишь после этого следует формулировать выводы по существу поставленной проблемы, по побочным вопросам, по вопросам практического значения и использования полученных результатов.

Достоверность результатов и оценка надежности в психологии – это комплексная связь двух- и более аспектов оценки рабочей среды, включая используемый статистический метод (при его наличии). Результаты опросов с задействованием измерительных инструментов интерпретируются в случае четко-обозначенных оценок и статистического подхода к исследованию.

Существует два основных способа подтверждения достоверности исследования.

1.Всесторонний объективный анализ написанной диссертации с работами, посвященными исследуемому предмету за прошлые годы. Автор изучает полученные результаты экспериментов и сравнивает их с показателями апробированного методического аппарата. Итоговая информация по вопросу указывается в двух разделах научного труда – «Методы исследования», «Степень разработанности проблемы исследования».

2.Верификация. Для проверки проводится несколько работ идентичного характера на ряде выбранных объектов. Полученные результаты сверяются между собой – в случае полного совпадения результатов, достоверность экспериментов неоспорима.

Для доказуемости полученных результатов используются три доказательных метода – аналитические, экспериментальные, подтверждение практикой.

Достоверность и обоснованность результатов исследования может быть также подтверждена дополнительными критериями:

·объективный учет взаимосвязанных факторов, непосредственно влияющих на положительное решение поставленной научной задачи;

·использование выходных данных, полученных после результатов проведенных исследований (для математических дисциплин – применение апробированных полунатурных моделей);

·аргументированный подбор ограничений, как исходных данных, необходимых для формулировки конкретной научной задачи;

·использование только апробированного современного аппарата;

·обоснованный выбор подходящих критериев и показателей, применимых к планируемым экспериментам;

·оптимальное сочетание теоретических данных с выбранным объемом экспериментальных исследований.

Обоснованность шкалы заключается в том, что с ее помощью целенаправленно измеряют вполне определенное свойство или признак, не смешивая его с другими. В зарубежной и отечественной (особенно в психологической) литературе вместо термина "обоснованность" часто используется как его аналог понятие "валидность".

Чтобы повысить обоснованность измерения, используют ряд технических приемов: логические рассуждения на основе опыта и здравого смысла, тест по "эталонной группe", поиск независимого критерия, использование метода судей

Категория «надежность» имеет отношение к устойчивости и согласованности полученных результатов. Остановимся на трех основных видах надежности:

А. Ретестовая надежность является характеристикой, показывающей, насколько результаты опроса с помощью конкретной методики меняются с течением времени. Определение ретестовой надежности приемлемо в случаях измерения устойчивых свойст, слабо подверженных изменениям в долгосрочной перспективе. Если соответствующая методика является надежной, то результаты первого и второго опросов должны показать устойчивые результаты. Если же первый и второй опрос согласованы слабо, то методика является ненадежной и не может использоваться в исследованиях. Величина ретестовой надежности определяется с помощью коэффициентов корреляции.
Важно помнить, что использование ретестовой надежности не подходит для тех методик, которые предназначены для измерения характеристик, находящихся в постоянном изменении. В данном случае низкая устойчивость укажет не на недостатки опросного инструмента, а на изменение социальной/психологической ситуации.

Б. Внутренняя надежность показывает, насколько согласованны результаты, полученные с помощью разных индикаторов, измеряющих один признак. Таким образом, этот вид надежности подходит для сложных составных шкал, опирающихся на группу показателей. Высокая внутренняя надежность будет продемонстрирована в том случае, когда результаты показателей изменяются в одном направлении. Одним из главных способов определения внутренней надежности является использование коэффициента Альфа Кронбаха.

Проверка внутренней согласованности необходима, прежде всего, для того, чтобы удостовериться измеряют ли индикаторы методики одно и то же свойство.

В. Надежность кодировки определяется в исследованиях с применением контент-анализа или же в других исследованиях, требующих кодировки текстового материала. Этот вид надежности показывает качество инструкций, служащих руководством при кодировке различных частей текста. Высокая согласованность работы различных кодировщиков говорит о том, что соответствующая инструкция составлена правильно.

Коэффициенты, используемые для определения надежности кодировки, зависят от характера свойств, подлежащих кодировки. Если свойство является количественным, можно использовать один из коэффициентов корреляции. Если же свойство является качественным, то подойдет, например, коэффициент Каппа Кохена.

В зависимости от особенностей исследования необходима проверка тех или иных видов валидности и надежности. В противном случае исследователь рискует получить результаты-артефакты, то есть результаты, порожденные особенностями проведения исследования, а не свойствами изучаемых объектов.

Статистическая генерализация основывается на методах математической статистики и пригодна, прежде всего, для обобщения результатов исследования относительно людей, которые принадлежат к генеральной совокупности. Аналитическая же генерализация достигается с помощью качественных подходов, в которых репрезентативна не выборка, а понятия. Последнее означает, что разработанная теоретическая формулировка может применяться к ситуациям или обстоятельствам, аналогичным тем, которые наблюдались в исследовании. Когда условия изменяются, теоретическая формулировка также должна измениться, чтобы удовлетворять новым условиям. Таким образом, аналитическая генерализация наиболее пригодна для обобщения результатов в отношении различных социальных контекстов.
Важным свойством статистической и аналитической генерализации является способ определения приемлемого размера выборки. При статистической генерализации исследователю доступные четкие правила (формулы) определения размера выборочной совокупности, основывающиеся на необходимой точности оценки, допустимой вероятности ошибки и степени изменчивости исследуемого признака. Несмотря на то, что для аналитической генерализации таких четких правил не существует, выделяют два наиболее общих подхода:

Подход теоретического насыщения,предусматривающий проведение интервью до тех пор, пока не окажется, что данные, которые сообщаются новыми участниками исследования, не добавляют новых понятий в разрабатываемую теорию;

Подход минимальной выборки, базирующийся на минимально приемлемом покрытии феномена, который подлежит изучению.

Благодаря статистической и аналитической генерализации обеспечивается внешняя валидность в отношении не попавших в исследование людей в первом случае и схожих контекстов - во втором. При этом для обеспечения внешней валидности относительно временных промежутков необходимым является не только обеспечение статистической и аналитической генерализации, но и применение лонгитюдного дизайна исследования.

Генеральная совокупность- это все множество объектов, в отношении которого формулируется исследовательская гипотеза. Теоретически считается, что объем генеральной совокупности не ограничен. Практически же объем генеральной совокупности всегда ограничен и может быть различным в зависимости от предмета наблюдения и той задачи, которую предстоит решать психологу. Обычно генеральная совокупность включает в себя очень большое число объектов- студентов вуза, школьников, работников предприятия, пенсионеров и т.д. Сплошное исследование генеральных совокупностей чрезвычайно затруднительно, поэтому, как правило, изучается небольшая часть генеральной совокупности, называемая выборочной совокупностью, или выборкой.

 

Практический вопрос

1. Обоснуйте актуальной Вашего исследования в рамках курсовой (диссертационной) работы.

2. Опишите методы Вашего исследования в рамках курсовой (диссертационной) работы. Чем обоснован их выбор?

3. Опишите методы Вашего исследования в рамках курсовой (диссертационной) работы. Как они соотносятся с гипотезами и/или задачами исследования?

4. Опишите объект, предмет и гипотезы Вашего исследования в рамках курсовой (диссертационной) работы. Насколько легко проверяемы Ваши гипотезы?

5. Опишите объект, предмет и гипотезы Вашего исследования в рамках курсовой (диссертационной) работы. Как их формулировка может повлиять на формулировку выводов исследования?

6. Какие статистические методы Вы планируете использовать в своем исследовании в рамках курсовой (диссертационной) работы? Чем обусловлен их выбор?

7. Какие статистические методы Вы планируете использовать в своем исследовании в рамках курсовой (диссертационной) работы? Как их выбор может повлиять на формулировку выводов исследования?

8. Опишите фактическую или планируемую выборку Вашего исследования в рамках курсовой (диссертационной) работы. Каковы критерии включения / исключения испытуемых?

9. Опишите фактическую или планируемую выборку Вашего исследования в рамках курсовой (диссертационной) работы. Как она связана с выбором статистических методов анализа полученных данных?

10. Какие ограничения и возможные перспективы Вашего, возможно, еще планируемого эмпирического исследования в рамках курсовой (диссертационной) работы?