1. Требования к формулировкам причинно-следственных гипотез.

Гипотеза – это утверждение, истинность или ложность которой неизвестны, но могут быть проверены опытным путем.

Особенности эксперимента – это проверка гипотез. Гипотезы, включающие утверждения каузального типа, проверяются только в экспериментальном исследовании

Причинно-следственная (каузальная) гипотеза - гипотеза о причинно-следственном отношении НП и ЗП.

Каузальная гипотеза включает утверждение о взаимосвязи или отношении между переменными, а именно: направление изменений зависимых переменных вследствие изменений других, выступающих в качестве экспериментальных воздействий.

Каузальная гипотеза имеет вид «X воздействует на Y так, что...», является описанием отношения между НП и ЗП.

Началом рассмотрения должна быть не рабочая гипотеза, а теоретическая, с помощью которой получается экспериментальная гипотеза.

Экспериментальная гипотеза автоматически порождает высказывание, противопоставляющее ей противоположное утверждение (контргипотеза).

Должны быть равные шансы получить как «за», так и против» предполагаемой закономерности.

Одна и та же эмпирическая закономерность может допускать разные причинные интерпретации (конкурирующие гипотезы).

2. Выборка для эмпирического исследования. Стратегии формирования выборки психологического исследования

Выборка – часть объектов генеральной совокупности, отобранная с помощью специальных приемов для получения информации о всей совокупности в целом.

Число единиц наблюдения в выборе – объем выборки.

Стратегии формирования выборки:

1. Рандомизация — распределение испытуемых по группам случайным образом.

2. Попарный отбор — составление эквивалентных пар и распределение их по разным группам

3. Попарный отбор с последующей рандомизацией — составление эквивалентных пар и распределение их случайным образом по группам и режимам эксперимента

4. Стратометрический отбор — при помощи рандомизации из различных соц. страт

5. Приближенное моделирование — приблиз. представленность в выборке характеристик популяции.

6. Репрезентативное моделирование — структура выборки соответствует структуре популяции.

7. Привлечение реальных групп — исп-ие в качестве эксперим. и контрольной групп реальных групп.

8. Привлечение добровольцев и принудительное участие — имеет место смещение выборки.

3.Репрезентативность и адекватность выборки для эмпирического исследования. Требования к формированию экспериментальной выборки.

Основные требования к выборке – репрезентативность и адекватность.

Репрезентативность –

Репрезентативность выборки испытуемых — степень адекватности отражения свойств и характеристик изучаемой популяции в выборке испытуемых, привлеченных для эксперимента.

Адекватной считается выборка достаточного объема (размера) для того, чтобы в количественных характеристиках был достигнут предполагаемый уровень достоверности.

Требования к формированию экспериментальной выборки:

1)содержательный критерий (выборка должна соответствовать содержанию гипотезы – обучаемость – на учениках).

2) критерий эквивалентности испытуемых (критерий внутренней валидности) – результаты выборка должны распространяться на каждого члена выборки, для учета всех значимых характеристик объекта исследования, которые могут повлиять на ЗП (например, равный айкью при исследовании тревожности).

3) критерий репрезентативности (внешней валидности) – выборка должна представлять ген.совокупность качественно (возраст, пол, образование, соц.-демогр. хар-ки) и количественно.

В зависимости от целей и возможностей численность выборки может варьировать от 1 до нескольких тысяч человек. Рекомендуется, чтобы численность сравниваемых групп была не менее 30-35 человек.

4.Процедура сбора данных в психологическом исследовании. Классификация данных. Типы измерительных шкал. Метрические и неметрические данные в психологическом исследовании.

Сбор данных в целом должен соответствовать намеченному на предыдущем этапе алгоритму действий, чтобы избежать как пробелов в знаниях, лишних трудозатрат.

Важно точно фиксировать все действия и получаемые сведения (для этого - протокол исследования, спец. средства фиксации – видео, аудио и т.п.).

Контакт исследователя с объектом изучения не должен наносить последнему вреда.

Процесс сбора данных конкретизируется в зависимости от метода и задач исследования.

Классификация данных мб по разл.основаниям. Наиболее популярные:

По научному обоснованию: научные и ненаучные.

По вкладу в проверку гипотезу и решение проблемы: решающие, значительные и незначительные.

По области и характеру источников информации: социологические, психологические, педагогические, физиологические и т.д.

По методам исследования: данные наблюдения, данные опроса, экспериментальные данные и т.д.

По методам в сочетании с источниками (кл-ция Кеттелла): L-данные, Q-данные; Т-данные.

По информативности (базируется на качеств.-количеств. нагрузке их содержания, позволяющей соотносить сведения друг с другом):

- неметрические (а) качественные, номинативные; б) порядковые (компаративные)

- метрические (а)интервальные; б) пропорциональные).

метрические данные – количественные данные, имеющие единицы измерения.

Неметрические данные – те, которые не имеют метрики, т.е. единиц измерения.

Неметрические подразделяются на качественные (номинативные) и порядковые (компаративные).

Качественные данные – сведения, на основании к-рых изучаемый объект можно отнести к какому-либо множеству сходных объектов.

Порядковые – данные, на основании которых объекты можно сравнивать по степени выраженности из признаков (больше, меньше). Даёт возможность ранжировать объекты.

Шкалы, соответствующие порядковым данным – порядковые (ранговые). Нельзя указать, насколько различаются между собой объекты.

Шкалы, соответствующие интервальным данным – шкалы интервалов, расстояний или разностей.

Шкалы, соотв. пропорциональным данным (тем, в к-рых доп. к интервальной инф-ии даётся ответ на ?, во сколько раз признак выражен сильнее или слабее) – пропорциональные шкалы или шкалы отношений (точка «абсолютный нуль» указывает на отсутствие качества.