Курсовая работа (т): Организация, планирование и проведение психологического исследования

В ходе организации эксперимента количество гипотез ограничивают до двух: основной и альтернативной, что и воплощается в процедуре статистической интерпретации данных. Эта процедура сводима к оценке сходств и различий. При проверке статистических гипотез используются лишь два понятия: Н₁ (гипотеза о различии) и Н₀ (гипотеза о сходстве). Как правило, ученый ищет различия, закономерности. Подтверждение первой гипотезы свидетельствует о верности статистического утверждения Н₁, а второй - о принятии утверждения Н₀ - об отсутствии различий.

Итак, экспериментальная гипотеза служит для организации эксперимента, а статистическая - для организации процедуры сравнения регистрируемых параметров. Гипотезы, не опровергнутые в эксперименте, превращаются в компоненты теоретического знания о реальности: факты, закономерности, законы.

.        Операционализированна (адекватно отвечает на поставленный вопрос).

.        Не должна противоречить фактам.

.        Доступна для проверки.

2.1.3 Определение предмета, объекта, цели и задач (определение, функции и т.д.)

Под объектом понимается тот фрагмент реального мира, на который направляются исследовательские действия и усилия.

Объект ПИ - психическая реальность, в состав которой входит предмет.

Объект ПИ - тип испытуемого, конкретная выборка испытуемых

Предмет исследования определяет аспект изучения выбранного объекта и специфику исследования. Предметом психологического изучения выступает психика в целом или ее отдельные стороны и проявления. Это могут быть психические свойства, процессы, состояния.

Цель ПИ - тот результат, который мы ожидаем получить, чтобы ответить на поставленные вопросы. Цель исследования - это обоснованное представление об общих конечных или промежуточных результатах поиска.

Задачи ПИ определяют порядок реализации цели, то есть порядок проведения, этапы исследования, характер результатов. Представляют собой этап достижения цели.

Необходимо различать научные и ненаучные (процессуальные) задачи. Процессуальные носят вспомогательный характер, так как помогают решать научные задачи.

.1.4 Характеристика переменных (виды, понятия, соотношения, варьирование и т.д.)

Выделяют 3 группы переменных:

независимые (выбирает сам исследователь и воздействует на зависимые переменные),

зависимые - это такие переменные, которые изменяются под влиянием независимой переменной.

случайные

Исследователь сам варьирует независимую переменную, регистрирует изменение зависимой переменной и контролирует внешние (побочные) переменные. Среди внешних переменных выделяют: 1) побочные переменные, которые порождают систематическое смешение, ведущее к появлению ненадежных данных (фактор времени, фактор задачи, индивидуальные особенности испытуемых); 2) дополнительную переменную, которая существенна для изучаемой связи между причиной и следствием. При проверке частной гипотезы уровень дополнительной переменной должен соответствовать ее уровню в изучаемой реальности. Контрольной переменной называется дополнительная переменная, которая в факторном эксперименте становится второй основной.

Исследователи различают разные виды независимой переменной: качественную («есть подсказка» - «нет подсказки»), количественную (уровень денежного вознаграждения).

Среди зависимых переменных выделяются базисные. Базисная переменная - единственная зависимая переменная, на которую оказывает влияние независимая переменная.

Исследователь должен стремиться оперировать в исследовании только независимой переменной. Центральная проблема при проведении практического исследования - выделение независимой переменной и ее изоляция от других переменных.

В качестве независимых переменных в психологическом исследовании могут выступать:

) характеристики заданий;

) особенности ситуации (внешние условия);

) управляемые особенности (состояния) испытуемого.

Иногда выделяют четвертый вид переменных - константные характеристики испытуемого (интеллект, пол, возраст и т. д.), на них нельзя воздействовать, а можно лишь учесть их уровень при формировании экспериментальных и контрольных групп.

К «организменным переменным», или неуправляемым характеристикам испытуемых, относятся физические, биологические, психологические, социально-психологические и социальные признаки.

Зависимая переменная - психологи имеют дело с поведением испытуемого, поэтому в качестве зависимой переменной выбираются параметры вербального и невербального поведения. Исследователь должен максимально конкретизировать гипотезу, т.е. добиться того, чтобы зависимая переменная была операционализирована - поддавалась регистрации в ходе эксперимента. Зависимая переменная должна быть валидной и надежной. Надежность переменной проявляется в устойчивости ее регистрируемости при изменении условий эксперимента в течение времени. Валидность зависимой переменной определена только в конкретных условиях эксперимента и применительно к определенной гипотезе. Существует еще одно важное свойство зависимой переменной, а именно - сензитивность (чувствительность) зависимой переменной к изменениям независимой.

2.1.5 Определение качественного и количественного состава выборки испытуемых и подбор методик

Выборка - множество испытуемых, выбранных для участия в исследовании с помощью определенной процедуры из генеральной совокупности.

Численность экспериментальной выборки. В зависимости от целей и возможностей она может варьировать от одного испытуемого до нескольких тысяч человек. Количество испытуемых в отдельной группе (экспериментальной или контрольной) в большинстве экспериментальных исследований варьирует от 1 до 100. Рекомендуется, чтобы численность сравниваемых групп была не менее 30-35 человек из соображении статистических: коэффициенты корреляции выше 0,35 при таком количестве испытуемых значимы при а = 0,05. Что касается состава по полу и возрасту, то рекомендуется (кроме специальных случаев) разбивать общую группу на подгруппы мужчин и женщин и обрабатывать данные отдельно для каждой подгруппы. Возрастной состав определяется исходя из целей исследования.

Выбор методов исследования обусловлен особенностями объекта и предмета исследования и поставленными целями. Ограничения, связанные с возможностью реализовать конкретные методики, нередко заставляют по-новому определять предмет исследования и пересматривать цели.

При выборе методик следует учитывать возможности и ограничения каждой входящей в набор методики по точности и надежности фиксации выраженности исследуемых качеств. Следует отдавать предпочтение тем методикам, которые достаточно полно описаны в руководствах по их применению. Очень важна степень разработанности методики. В руководстве должны быть представлены развернутые интерпретации шкал, описана апробация методики, отражены количественные и качественные результаты апробации, даны рекомендации относительно формы и содержания заключения и другие необходимые составляющие руководства в соответствии с требованиями стандартов.

При составлении набора методик целесообразно руководствоваться принципом дополнения. Друг друга должны дополнять данные качественного и количественного характера, субъективные и объективные показатели. Более надежные выводы получаются, когда научные факты, полученные по одному методу, одной методике, могут быть подтверждены, продублированы данными, полученными по другим методам и по другой методике

.2 Проведение эмпирического исследования (взаимодействие исследователя и испытуемых, инструкция и её функции, способы доведения стимульного материала, способы проведения и т.д.)

В начале проведения диагностики исследователь должен поприветствовать испытуемых, представиться, рассказать об исследовании, о его цели, и ввести этические нормы (о неразглашении личной информации, анонимности и пр.). А так же зачитать или предоставить инструкцию к методикам (если исследование групповое). В инструкции ставится задача испытуемому, который должен ее понять и принять. При организации исследования есть разделение инструкции на возрастные характеристики, в соответствии с ними дается адаптированный вариант инструкции (все эти моменты предусмотрены методикой). Наконец, возможна ситуация, когда испытуемый не знает, что над ним проводится психологическое исследование. Разумеется, здесь возникает этическая проблема, но иногда (в судебно-психологической практике, в детской, медицинской, социальной психологии и т. д.) это единственно возможный способ провести исследование и избавиться от «реакции на эксперимент» со стороны испытуемых. При этом общение испытуемого и исследователя, в какой бы форме оно ни протекало, является неотъемлемой частью любого исследования в психологии. Это точно отметил Б.Ф. Ломов: «Человек активен. Включаясь в эксперимент, испытуемый не просто реагирует на экспериментальные внешние воздействия и решает те или иные задачи, выполняет определенную деятельность. В исследовании проявляются его установки, интересы, личностные ориентации, субъективные отложения.

Далее испытуемым раздается стимульный материал (индивидуальные пустые бланки), дальнейшее вмешательство исследователя запрещено, т.к. это может отразиться на результатах.

После завершения выполнения методик исследователем собираются и сортируются бланки.

Исследователь должен поблагодарить испытуемых за участие в исследовании.

3. Заключительный этап

.1 Первичная статистическая обработка

Все методы математико-статистического анализа условно делятся на первичные и вторичные. Первичными называют методы, с помощью которых можно получить показатели, непосредственно отражающие результаты производимых в эксперименте измерений. Соответственно под первичными статистическими показателями имеются в виду те, которые применяются в самих психодиагностических методиках и являются итогом начальной статистической обработки результатов психодиагностики.

К первичным методам статистической обработки относят, например, определение выборочной средней величины, выборочной дисперсии, выборочной моды и выборочной медианы. В число вторичных методов обычно включают корреляционный анализ, регрессионный анализ, методы сравнения первичных статистик у двух или нескольких выборок.

Рассмотрим методы вычисления элементарных математических статистик.

Мода - количественное значение исследуемого признака, наиболее часто встречающееся в выборке. Для симметричных распределений признаков, в том числе для нормального распределения, значение моды совпадает со значениями среднего и медианы.

Медиана - значение изучаемого признака, которое делит выборку, упорядоченную по величине данного признака, пополам. Справа и слева от медианы в упорядоченном ряду остается по одинаковому количеству признаков. Если ряд включает в себя четное число признаков, то медианой будет среднее, взятое как полусумма величин двух центральных значений ряда. Знание медианы полезно для того, чтобы установить, является ли распределение частных значений изученного признака симметричным и приближающимся к так называемому нормальному распределению. Средняя и медиана для нормального распределения обычно совпадают или очень мало отличаются друг от друга. Если выборочное распределение признаков нормально, то к нему можно применять методы вторичных статистических расчетов, основанные на нормальном распределении данных. В противном случае этого делать нельзя, так как в расчеты могут вкрасться серьезные ошибки.

Выборочное среднее (среднее арифметическое) значение как статистический показатель представляет собой среднюю оценку изучаемого в эксперименте психологического качества. Эта оценка характеризует степень его развития в целом у той группы испытуемых, которая была подвергнута психодиагностическому обследованию. Сравнивая непосредственно средние значения двух или нескольких выборок, мы можем судить об относительной степени развития у людей, составляющих эти выборки, оцениваемого качества.

Выборочное среднее определяется при помощи следующей формулы:

где х - выборочная средняя величина или среднее арифметическое значение по выборке; n - количество испытуемых в выборке или частных психодиагностических показателей, на основе которых вычисляется средняя величина; х_k - частные значения показателей у отдельных испытуемых. Всего таких показателей n, поэтому индекс k данной переменной принимает значения от 1 до n; ∑ - принятый в математике знак суммирования величин тех переменных, которые находятся справа от этого знака. Выражение соответственно означает сумму всех х с индексом k, от 1до n.

Разброс (размах) выборки обозначается буквой R. Это разность между максимальной и минимальной величинами данного конкретного вариационного ряда, т.е. R= х_max - х_min . Чем сильнее варьирует измеряемый признак, тем больше величина R, и наоборот. Однако может случиться так, что у двух выборочных рядов и средние, и размах совпадают, однако характер варьирования этих рядов будет различный. При равенстве средних и разбросов для этих двух выборочных рядов характер их варьирования различен. Для того чтобы более четко представлять характер варьирования выборок, следует обратиться к их распределениям.

Дисперсия - это среднее арифметическое квадратов отклонений значений переменной от её среднего значения. Дисперсия как статистическая величина характеризует, насколько частные значения отклоняются от средней величины в данной выборке. Чем больше дисперсия, тем больше отклонения или разброс данных.

где 5 - выборочная дисперсия, или просто дисперсия;

- выражение, означающее, что для всех х, от первого до последнего в данной выборке необходимо вычислить разности между частными и средними значениями, возвести эти разности в квадрат и просуммировать;

п - количество испытуемых в выборке или первичных значений, по которым вычисляется дисперсия. Однако сама дисперсия, как характеристика отклонения от среднего, часто неудобна для интерпретации. Для того, чтобы приблизить размерность дисперсии к размерности измеряемого признака применяют операцию извлечения квадратного корня из дисперсии. Полученную величину называют стандартным отклонением.

Из суммы квадратов, делённых на число членов ряда извлекается квадратный корень.

Иногда исходных частных первичных данных, которые подлежат статистической обработке, бывает довольно много, и они требуют проведения огромного количества элементарных арифметических операций. Для того чтобы сократить их число и вместе с тем сохранить нужную точность расчетов, иногда прибегают к замене исходной выборки частных эмпирических данных на интервалы. Интервалом называется группа упорядоченных по величине значений признака, заменяемая в процессе расчетов средним значением.

3.2 Сравнительный анализ (критерии значимости отличий)

Критерии значимости различий можно разделить на параметрические и непараметрические.

Среди непараметрических критериев самыми используемыми критериями являются:

критерий Вилкоксона для связанных выборок и критерий

критерий Манна-Уитни для несвязанных выборок.  Среди параметрических критериев в психологии чаще всего применяют два вида статистических критериев:

t - критерий Стьюдента - для сравнительной оценки средних величин

F - критерий Фишера (при условии нормального распределения изучаемой переменной) - для сравнительной оценки дисперсий.