- •Глава 2. ИЗ ИСТОРИИ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЙ ПСИХОЛОГИИ
- •Глава 4. ЭТАПЫ ПСИХОЛОГИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ
- •4.1. ОБЩАЯ СХЕМА НАУЧНОГО ИССЛЕДОВАНИЯ
- •4.2. ПОСТАНОВКА ПРОБЛЕМЫ
- •4.3. ВЫДВИЖЕНИЕ ГИПОТЕЗЫ
- •4.4. ПЛАНИРОВАНИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
- •4.5. СБОР ДАННЫХ
- •4.5.1. Общее понятие о данных
- •4.5.2. Классификация данных
- •4.5.3. Процедура сбора данных
- •4.6. ОБРАБОТКА ДАННЫХ
- •4.6.1. Общее представление об обработке
- •4.6.2. Первичная обработка
- •4.6.3. Вторичная обработка
- •4.6.3.1. Общее представление о вторичной обработке
- •4.6.3.2. Меры центральной тенденции
- •4.6.3.3. Меры изменчивости (рассеивания, разброса)
- •4.6.3.4. Меры связи
- •4.6.3.5. Нормальное распределение
- •4.6.3.6. Некоторые методы статистического анализа данных при вторичной обработке
- •4.7. Интерпретация результатов
- •4.7.1. Интерпретация как теоретическая обработка эмпирической информации
- •4.7.2. Объяснение результатов
- •4.7.2.1. Общее представление об объяснении
- •4.7.2.2. Виды объяснения в психологии
- •4.7.3. Обобщение результатов
- •Глава 6. КЛАССИФИКАЦИЯ МЕТОДОВ
- •Раздел Б Неэмпирические методы
- •Глава 7. Организационные методы (подходы)
- •7.1. Сравнительный метод
- •7.2. Лонгитюдный метод
- •7.3. Комплексный метод
- •Глава 8. МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ
- •8.1. КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ МЕТОДЫ
- •8.2. Качественные методы
- •Глава 9. Интерпретационные методы (подходы)
- •Раздел В Эмпирические методы общепсихологического значения
- •Глава 10. Наблюдение
- •10.1. Общее представление о методе наблюдения
- •10.2. Виды наблюдения
- •Глава 11. Вербально-коммуникативные методы
- •11.1. Беседа
- •11.1.1. Сущность и специфика психологической беседы
- •11.1.2. Основные способы ведения и виды психологической беседы
- •11.1.3. Особенности беседы с детьми
- •11.2. ОПРОС
- •11.2.1. Общие сведения об опросных методах
- •11.2.2. Интервью
- •11.2.2.1. Интервью как единство беседы и опроса
- •11.2.2.2. Процедура интервьюирования
- •11.2.2.3. Требования к интервьюеру
- •11.2.2.4. Виды интервью
- •11.2.3. Анкетирование
- •11.2.3.1. Специфика анкетирования как опросного метода
- •11.2.3.2. Анкета
- •11.2.3.3. Виды анкетирования
- •11.2.4. Сравнительный анализ интервью и анкетирования
- •Глава 12. ЭКСПЕРИМЕНТ
- •12.1. Общая характеристика психологического эксперимента
- •12.1.1. Определение
- •12.1.2. Основные элементы экспериментального метода
- •12.1.3. Уровни эксперимента
- •12.2. Процедурные особенности эксперимента
- •12.2.1. Предъявление независимой переменной
- •12.2.1.1. Виды НП
- •12.2.1.2. Требования к процедуре предъявления НП
- •12.2.1.3. Планирование эксперимента
- •12.2.2. Контроль дополнительных переменных
- •12.2.2.1. Контроль внешних ДП
- •12.2.2.2. Контроль внутренних ДП
- •12.2.3. Фиксация эксперимента
- •12.3. Виды эксперимента
- •12.4. Эксперимент как совместная деятельность исследователя и испытуемого
- •12.4.1. Доэкспериментальное общение
- •12.4.2. Экспериментальное взаимодействие
- •12.4.3. Послеэкспериментальное общение
- •Глава 13. ПСИХОЛОГИЧЕСКОЕ ТЕСТИРОВАНИЕ
- •13.1. Общее представление о психологическом тестировании
- •13.2. Возникновение и развитие метода тестирования
- •13.3. Классификация психологических тестов
- •13.4. Субъективные тесты
- •13.5. Объективные тесты
- •13.6. Проективные тесты
- •13.7. Компьютерное тестирование
- •13.8. Требования к построению и проверке тестовых методик
- •Глава 14. Моделирование в психологии
- •14.1. Определение
- •14.2. Немного истории
- •14.3. Понятие «МОДЕЛЬ»
- •14.3.1. Общее представление о модели
- •14.3.2. Функции моделей
- •14.3.3. Классификация моделей
- •14.4. Специфика моделирования в психологии
- •14.5. Основные направления моделирования в психологии
- •14.5.1. Моделирование психики
- •14.5.1.1. Общие сведения о моделировании психики
- •14.5.1.2. Моделирование физиологических основ психики
- •14.5.1.3. Моделирование психологических механизмов
- •14.5.2. Психологическое моделирование
- •15.1. Метод семантического дифференциала
- •15.2. Метод семантического радикала
- •15.3. Метод репертуарных решеток
- •Глава 16. ПСИХОМОТОРНЫЕ МЕТОДЫ ПСИХОДИАГНОСТИКИ
- •16.1. Методы исследования свойств нервной системы
- •16.2. Методы исследования моторики
- •16.3. Методика миокинетической психодиагностики
- •Глава 17. МЕТОДЫ СОЦИАЛЬНО-ПСИХОЛОГИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКИ ЛИЧНОСТИ
- •17.1. Социометрия
- •17.2. Групповая оценка личности
- •17.3. Референтометрия
- •17.4. Методика фидлера
- •Глава 18. ПСИХОТЕРАПЕВТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ
- •18.1. Общее представление о психотерапии
- •18.2. Гипнотерапия
- •18.3. Аутогенная тренировка
- •18.4. Рациональная (разъяснительная) психотерапия
- •18.5. Игровая психотерапия
- •18.6. Психоэстетотерапия
- •18.7. Наркопсихотерапия
- •18.8. Телесная психотерапия
- •18.9. Социальная психотерапия
- •Глава 19. МЕТОДЫ ИЗУЧЕНИЯ ДОКУМЕНТОВ. КОНТЕНТ-АНАЛИЗ
- •Глава 20. БИОГРАФИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ
- •20.1. Общие сведения о системе биографических методов
- •20.2. Психобиография
- •20.3. Каузометрия
- •20.4. Формализованная биографическая анкета
- •20.5. Психологическая автобиография
- •Глава 21. ПСИХОФИЗИОЛОГИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ
- •21.1. Психофизиологические методы как объективные способы изучения психики
- •21.2. Методы исследования работы вегетативной нервной системы
- •21.2.2. Методы исследования работы сердечно-сосудистой системы
- •21.2.3. Методы исследования работы дыхательной системы
- •21.2.4. Методы исследования работы пищеварительной системы
- •21.2.5. Методы исследования работы глаз
- •21.3. Методы исследования работы соматической нервной системы
- •21.4. Методы исследования работы центральной нервной системы
- •21.4.1. Электроэнцефалография (ЭЭГ)
- •21.4.2. Метод вызванных потенциалов
- •Глава 22. ПРАКСИМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ
- •22.1. Общее представление о праксиметрии
- •22.2. Общие методы исследования отдельных движений и действий
- •22.3. Специальные методы исследования трудовых операций и деятельности
- •ЛИТЕРАТУРА
проступает во многих методах обработки данных: факторный и таксономический анализы, шкалирование, классификация и др. Но поскольку традиционно в науке принято деление на количественные и качественные характеристики, количественные и качественные методы, количественные и качественные описания, не будем «святее папы Римского» и примем количественные и качественные аспекты обработки данных за самостоятельные фазы одного исследовательского этапа, которым соответствуют определенные количественные и качественные методы.
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 рассматриваемому этапу исследовательского процесса, что в совокупности с ее особой спецификой побуждает к ее более подробному изложению. Процесс количественной обработки данных имеет две фазы: первичную и вторичную. Последовательно рассмотрим их.
4.6.2. Первичная обработка
На первой стадии «сырые» сведения группируются по тем или иным критериям, заносятся в сводные таблицы, а для наглядного представления данных строятся различные диаграммы и графики. Все эти манипуляции позволяют, во-первых, обнаружить и ликвидировать ошибки, совершенные при фиксации данных, и, во-вторых, выявить и изъять из общего массива нелепые данные, полученные в результате нарушения процедуры обследования, несоблюдения испытуемыми инструкции и т. п. Кроме того, первично обработанные данные, представая в удобной для обозрения форме, дают исследователю в первом приближении представление о характере всей совокупности данных в целом: об их однородности–неоднородности, компактности-разбросанности, четкости–размытости и т. д. Эта информация хорошо читается на наглядных формах представления данных и связана с понятием «распределение данных».
Под распределением данных понимается их разнесенность по категориям выраженности исследуемого качества (признака). Разнесенность по категориям показывает, как часто (или редко) в определенном массиве данных встречаются те или иные показатели изучаемого признака. Поэтому такой вид представления данных называют «распределением частот». Выраженность признака, как видели выше, может быть представлена в оценках: «есть – нет» или «равно – неравно» (номинативные данные), «больше – меньше» (порядковые данные), «настолько-то больше или меньше» (интервальные данные), «во столько-то раз больше или меньше» (пропорциональные данные). Первая категория оценок предполагает явную дискретность выраженности изучаемого признака, остальные – непрерывность (хотя бы теоретически). Проиллюстрируем это примерами.
Пример для дискретных данных В трехтысячном трудовом коллективе были выбраны сто человек, которые давали ответ на
вопрос: «какой цвет вы предпочитаете?». Предлагалось 6 вариантов: белый (Б), черный (Ч), красный (К), синий (С), зеленый (3), желтый (Ж). В данном случае каждый цвет – это самостоятельная категория выраженности признака «окраска». Допустим, цель – выбор дизайнером окраски рабочих помещений, где трудятся эти люди. Итоги опроса, зафиксированные в протоколе, подсчитали и занесли в таблицу 1 (табулировали).
Таблица 1
|
Итоги опроса |
|
|
Цвет |
Количество выборов |
|
|
|
Абсолютная частота |
Относительная частота |
% |
Б |
8 |
0,08 |
8 |
Ч |
6 |
0,06 |
6 |
К |
21 |
0,21 |
21 |
С |
20 |
0,20 |
20 |
З |
34 |
0,34 |
34 |
Ж |
11 |
0,11 |
11 |
Сумма |
100 |
1,00 |
100 |
Частота (абсолютная частота) – это число ответов данной категории в выборке, частость (относительная частота) – это отношение частоты ко всей выборке. Под выборкой понимается все множество полученных в исследовании значений изучаемого признака (свойства, качества, состояния) объекта. В нашем примере выборка равна 100. Понятие выборки связано с понятием генеральной совокупности (или популяции), которая представляет собой все возможное множество значений изучаемого признака. В нашем примере она равна 3000. Поскольку даже
ограниченные популяции обычно весьма велики, то опыты проводятся только на выборках. Поэтому встает вопрос о репрезентативности выборки, т. е. о том, можно ли результаты, полученные на выборке, переносить на всю совокупность. Для этого привлекают статистические методы доказательства репрезентативности. Таким образом, выборка есть часть генеральной совокупности. Краткое описание этих множеств производится с помощью так называемых описательных мер (мер центральной тенденции, разброса и связи), вычисление которых производится при вторичной обработке данных. Значения мер, вычисленные для генеральных совокупностей, называются параметрами, для выборок – статистиками. Параметр описывает генеральную совокупность также, как статистика – выборку. Принято обозначать статистики латинскими буквами, а параметры – греческими. Правда, в психологических исследованиях этих правил не всегда строго придерживаются.
На основании табличных данных можно построить диаграмму, где распределение представлено нагляднее:
Пример для непрерывных данных
Данные непрерывного характера можно представить в еще более наглядной форме: в виде гистограмм, полигонов и кривых.
В опытах В. К. Гайды, описанных в учебном пособии для студентов-психологов [76, с. 23-25], участвовало 96 испытуемых. Определялся цвет последовательного образа восприятия насыщенного красного цвета. С этой целью каждый испытуемый в течение одной минуты рассматривал окрашенный в красный цвет образец, а затем переносил взгляд на белый экран, где видел круг в дополнительных цветах. Рядом с ним находился цветовой круг с разноокрашенными секторами, на котором испытуемый должен был выбрать тот цвет, который соответствовал цвету возникшего у него последовательного образа. При этом испытуемый не называл цвет, а лишь его номер в цветовом круге. Цветовой круг нормирован таким образом, что соседние цвета отличаются в нем друг от друга на одинаково замечаемую величину. Следовательно, цветовой круг можно рассматривать как интервальную шкалу. Наряду с этим цветовой круг характеризуется и еще одним свойством. В частности, можно себе представить, что между двумя соседними цветами, например между зеленовато-голубым и голубовато-зеленым, имеется еще множество не замечаемых человеческим глазом цветовых переходов. В этом смысле цветовой круг представляет собой пример непрерывной переменной. Фактически же испытуемые всегда выделяют конечное число цветовых оттенков и поэтому свой выбор останавливают на конкретном номере (или названии) цвета. В рассматриваемом эксперименте испытуемые определяли свой последовательный образ в диапазоне от № 16 – зеленоватоголубой цвет до № 23 – желтовато-зеленый. Полученные данные можно табулировать, что и сделано в таблице 2.
Таблица 2
Последовательный образ |
Частота выбора цвета образа |
16 |
2 |
17 |
7 |
18 |
15 |
19 |
26 |
20 |
22 |
21 |
15 |
22 |
8 |
23 |
1 |
Σ |
96 |
Как видно, в построении таблиц 1 и 2 нет принципиального различия. Но разница в характере первичных данных, отображенных в обеих таблицах, все же есть, и она обнаруживается при их графическом изображении. В самом деле, рис. 2 представляет собой уже не столбиковую, а ступенчатую диаграмму, называемую гистограммой. Следует обратить внимание на то, что все участки (столбики) ступенчатой диаграммы расположены вплотную друг к другу (числовые переменные на оси абсцисс гистограммы пишут против центральной оси каждого участка).
От гистограммы легко перейти к построению частотного полигона распределения, а от последнего – к кривой распределения. Частотный полигон строят, соединяя прямыми отрезками верхние точки центральных осей всех участков ступенчатой диаграммы (рис. 3). Если же вершины участков соединить с помощью плавных кривых линий, то получится кривая распределения первичных результатов (рис. 4).
Переход от гистограммы к кривой распределения позволяет путем интерполяции находить те величины исследуемой переменной, которые в опыте не были получены.