Методы обработки данных операционализации и оценки результатов реферат
Обновлено: 05.07.2024
Цель работы: определить активные методы психодиагностики.
Задачи работы:
- дать характеристику методам обработки данных в психодиагностике
- провести обработку данных одного из активных методов психодиагностики.
Содержание
Введение…………………………………………………………………………. 3
1.Методы обработки данных в психодиагностике……………………………. 6
1.1 Статистические методы проверки гипотезы………………………………. 9
1.2 T-критерий Стьюдента………………………………………………………11
1.3 Корреляция и корреляционный анализ…………………………………….12
1.4 Методы кластерного и факторного анализа……………………………….17
2.Применение факторного анализа на практике……………………………………………21
2.1. Требования к организации факторного анализа……………………………………..21
2.2. Разработка психодиагностического теста с применением факторного анализа на примере опросника “Шестнадцать личностных факторов (16PF)” Р.Кэттелла………………………………………………………………………………………………………….26
Заключение……………………………………………………………………………………………………….30
Список использованной литературы……………………………………………………………. 32
Приложение 1…………………………………………………………………………………………………..33
Работа содержит 1 файл
курсовая.docx
Психологическая диагностика предназначена для того, чтобы обеспечить сбор информации об особенностях человеческой психики. Современная психологическая диагностика определяется как психологическая дисциплина, разрабатывающая методы выявления и изучения индивидуально-психологических и индивидуально- психофизиологических особенностей человека. Под психодиагностикой подразумевается также и область психологической практики, работа психолога по выявлению разнообразных качеств, психических и психофизиологических особенностей, черт личности.
Психодиагностика как психологическая дисциплина служит соединительным звеном между общепсихологическими исследованиями и практикой.
Теоретические основы психодиагностики задаются соответствующими областями психологической науки (общая, дифференциальная, возрастная, медицинская психология и др.). К методическим средствам психодиагностики относятся конкретные приемы изучения индивидуально-психологических особенностей, способы обработки и интерпретации получаемых результатов. Направления теоретической и методической работы в области психодиагностики определяются главным образом запросами психологической практики. В соответствии с этими запросами формируются специфические комплексы средств, соотносимые со сферами работы практических психологов (образование, медицина, профотбор и т. д.).
В компетенцию психодиагностики входят конструирование и апробация методик, разработка требований, которым они должны удовлетворять, выработка правил проведения обследования, способов обработки и интерпретации результатов, обсуждение возможностей и ограничений тех или иных методов.
Психодиагностика предполагает, что полученные с ее помощью результаты будут либо соотноситься с определенной системой отсчета, либо сравниваться между собой. В связи с этим можно говорить о двух типах диагноза.
Во-первых, диагноз на основе констатации наличия или отсутствия какого-либо признака. В этом случае получаемые при диагностировании данные об индивидуальных особенностях психики испытуемого соотносятся, например, с нормой (при определении патологии развития) или с каким-то критерием.
В зависимости от целей диагностической работы судьба поставленного психологом диагноза может быть различной. Этот диагноз может быть передан другому специалисту (например, учителю, врачу и др.), который сам принимает решение о его использовании в своей работе. Поставленный диагноз может сопровождаться рекомендациями по развитию или коррекции изучаемых качеств и предназначаться не только специалистам (педагогам, дефектологам, практическим психологам и др.), но и самим обследуемым и их родителям. Вместе с тем на основе проведенного обследования сам психодиагност может строить коррекционно-развивающую, консультационную или психотерапевтическую работу с испытуемым (именно так обычно работает практический психолог, сочетающий изучение разных видов психологической деятельности).
Таким образом, диагностика предполагает обязательное сопоставление получаемых данных, на основе которого и может быть сформулировано заключение об отдельном испытуемом или группе лиц, по поводу выраженности тех или иных индивидуально-психологических или индивидуально- психофизиологических особенностей.
Цель работы: определить активные методы психодиагностики.
- дать характеристику Методам обработки данных в психодиагностике
- провести обработку данных одного из активных методов психодиагностики.
1.Методы обработки данных в психодиагностике
Прежде чем ответить на вопрос контрольной работы "Методы обработки результатов психологических исследований ", определимся с понятием "Метод".
В "Толковом словаре" С.И. Ожегова под методом понимается:
1) способ теоретического исследования или практического осуществления чего-нибудь
2) способ действовать, поступать каким-либо образом;
Метод также может рассматриваться в разных смыслах. Метод в широком смысле – всякое понятие, регулирующие постановку и осуществление задач, всякое представление, инструмент эмпирического, теоретического изучения объекта. В узком смысле метод – регулятор сбора данных, построение выбора.
Понятие "метод" шире понятия "методика", поэтому разберемся, какие основные функции являются характерными для методики, чтобы правильно определить виды методик и отобрать те, которые предназначены для обработки результатов психологического исследования.
Методика используется в зависимости от применяемого метода, выступает конкретным способом фиксации эмпирических данных. Методики используют в том отношении, которое определяет метод. По сути, иногда методику включают в метод как один из уровней изучения.
Эксперимент выступает методом, методики измерения подбираются так, как это определяет сам метод эксперимента. Метод отражает структуру исследования, это более обширный инструмент. Методика – операция обобщения, способ сбора информации. Метод как обобщенно-познавательное отношение исследователя к изучаемому объекту может реализоваться конкретными эмпирическими средствами познания. Методики в основном подбираются в соответствии с используемым методом. Одна и та же исследовательская задача решается различными средствами операционализации.
Один и тот же метод может быть применен для изучения разных базисных процессов. Методики представляют собой процедуры, техники сбора денных и используются в разных исследованиях.
Основное назначение методик – проверка полученных в результате эксперимента данных, сравнение достижений изучаемого объекта за определенный период времени.[8].
Психологические исследования, направленные на изучение личности, используют большое количество методов, выбор которых зависит от целей, поставленных исследователем.
Наша задача – дать характеристику методов обработки результатов психологического исследования, используя различную литературу по психологии.
Психологическое исследование направлено на изучение личности и психических качеств, происходящих в ней. А для этого требуется инструментарий, при помощи которого необходимо измерять, как изменились свойства и качества личности. Эти измерения подвергаются специальной обработке, по результатам которых судят об изменениях в объекте исследования.
В психологии широко применяются различные способы и приемы обработки результатов психологических исследований, их логического и математического анализа для получения вторичных результатов, т. е. факторов и выводов, вытекающих из интерпретации переработанной первичной информации. Для этой цели применяются, в частности, разнообразные методы математической статистики, без которых зачастую невозможно получить достоверную информацию об изучаемых явлениях, а так же методы качественного анализа.
Для обработки полученных данных чаще всего используются статистические методы (нахождение средних значений, отклонений от среднего значения, связи между переменными, уровня значимости, достоверности, выявления факторов и т. п.). Такие методы позволяют вскрыть имеющиеся закономерности, представить информацию в обобщенном и наглядном виде.
Важную роль играют методы интерпретации, которые позволяют придать содержательно-психологический смысл полученным данным.[9]. Другими словами это методы позволяют перевести полученные в ходе диагностики и обработки данные (числа, закономерностях) с языка математики на язык психологии, т. е. осуществить переход от чисел и закономерностей к психологическим понятиям и суждениям.
Комментируя полученные обследования, диагност не всегда четко учитывает специфику использованного метода, не глубоко вникает в смысл полученных данных, не имеет четкого плана их интерпретации. По существу, он накладывает на такие данные свое видение процессов и явлений, которые исследовались или измерялись. Хотя не существует факторов вне некоторых теоретических посылок (концепций), тем не менее, результаты интерпретаций почти всегда являются объектом острой критики и дискуссии.
Обычно интерпретация понимается как совокупность значений (смыслов), придаваемых определенным способом различным данным (в более общем смысле: теориям, символам, формулам, выражениям и т.п.). Другими славами, интерпретировать что-то – значит приписать (присвоить) этому содержанию смысл.
Б.Г.Ананьев выделял два метода интерпретации данных, полученных в исследовании: генетический, предлагающий выделение фаз, стадий, критических моментов развития, и структурный, определяющий структурные связи между характеристиками личности.
Анализ взаимосвязи между большим количеством переменных осуществляется путем использования многомерных методов статистической обработки вручную или с применением компьютера. Цель применения подобных методов – сделать наглядными скрытые закономерности, выделить наиболее существенные взаимосвязи между переменными. Перечислим многомерные статистические методы:
Многомерное шкалирование обеспечивает наглядную оценку сходства и различия между некоторыми объектами, описываемые большим количеством разнообразных переменных. Эти различия представляются в виде расстояния между оцениваемыми объектами в многомерном пространстве.
1.1Статистические методы проверки гипотезы.
Статистическая гипотеза (statistical hypothesys) — это определённое предположение о распределении вероятностей, лежащем в основе наблюдаемой выборки данных.
Проверка статистической гипотезы (testing statistical hypotheses) — это процесс принятия решения о том, противоречит ли рассматриваемая статистическая гипотеза наблюдаемой выборке данных.
Статистический тест или статистический критерий — строгое математическое правило, по которому принимается или отвергается статистическая гипотеза.
Статистическая гипотеза представляет собой некоторое предположение о законе распределения случайной величины или о параметрах этого закона, формулируемое на основе выборки [3, 5, 11]. Примерами статистических гипотез являются предположения: генеральная совокупность распределена по экспоненциальному закону; математические ожидания двух экспоненциально распределенных выборок равны друг другу. В первой из них высказано предположение о виде закона распределения, а во второй – о параметрах двух распределений. Гипотезы, в основе которых нет никаких допущений о конкретном виде закона распределения, называют непараметрическими, в противном случае – параметрическими.
Гипотезу, утверждающую, что различие между сравниваемыми характеристиками отсутствует, а наблюдаемые отклонения объясняются лишь случайными колебаниями в выборках, на основании которых производится сравнение, называют нулевой (основной) гипотезой и обозначают Н0. Наряду с основной гипотезой рассматривают и альтернативную (конкурирующую, противоречащую) ей гипотезу Н1. И если нулевая гипотеза будет отвергнута, то будет иметь место альтернативная гипотеза.
Проверка гипотезы основывается на вычислении некоторой случайной величины – критерия, точное или приближенное распределение которого известно. Обозначим эту величину через z, ее значение является функцией от элементов выборки
Процедура проверки гипотезы предписывает каждому значению критерия одно из двух решений – принять или отвергнуть гипотезу. Тем самым все выборочное пространство и соответственно множество значений критерия делятся на два непересекающихся подмножества S0 и S1. Если значение критерия z попадает в область S0, то гипотеза принимается, а если в область S1, – гипотеза отклоняется. Множество S0 называется областью принятия гипотезы или областью допустимых значений, а множество S1 – областью отклонения гипотезы или критической областью. Выбор одной области однозначно определяет и другую область.
В зависимости от сущности проверяемой гипотезы и используемых мер расхождения оценки характеристики от ее теоретического значения применяют различные критерии. К числу наиболее часто применяемых критериев для проверки гипотез о законах распределения относят критерии хи-квадрат Пирсона, Колмогорова, Мизеса, Вилкоксона, о значениях параметров – критерии Фишера, Стьюдента.
1.2 T-критерий Стьюдента
Критерий Стьюдента был разработан английским химиком У.Госсетом, когда он работал на пивоваренном заводе Гиннеса и по условиям контракта не имел права открытой публикации своих исследований. Поэтому публикации своих статей по t-критерию У.Госсет сделал в 1908г. в журнале "Биометрика" под псевдонимом "Student", что в переводе означает "Студент". В отечественной же литературе принято писать "Стьюдент". Коварная простота вычисления t-критерия Стьюдента, а также его наличие в большинстве статистических пакетов и программ привели к широкому использованию этого критерия даже в тех условиях, когда применять его нельзя.
Особенности использования t-критерия Стьюдента. Наиболее часто t -критерий используется в двух случаях. В первом случае его применяют для проверки гипотезы о равенстве генеральных средних двух независимых, несвязанных выборок (так называемый двухвыборочный t-критерий). В этом случае есть контрольная группа и опытная группа, состоящая из разных пациентов, количество которых в группах может быть различно. Во втором же случае используется так называемый парный t-критерий, когда одна и та же группа объектов порождает числовой материал для проверки гипотез о средних. Поэтому эти выборки называют зависимыми, связанными. Например, измеряется содержание лейкоцитов у здоровых животных, а затем у тех же самых животных после облучения определенной дозой излучения. В обоих случаях должно выполняться требование нормальности распределения исследуемого признака в каждой из сравниваемых групп.
Понятие и сущность, предназначение и специфика статистики. Методы и приёмы обработки результатов исследования, их описание, упорядочение, анализ, синтез, сравнение, интерпретации и обобщение. Характеристика и особенности качественных методов исследования.
| Рубрика | Экономика и экономическая теория |
| Вид | реферат |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 30.04.2016 |
| Размер файла | 17,2 K |
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Методы обработки результатов исследования
1 Методы статистического описания
2 Методы и приёмы обработки результатов исследования: описание, упорядочение, анализ, синтез, сравнение, интерпретации, обобщение
3 Качественные методы
4 Количественный анализ
1. Методы статистического описания
Статистика -- это отрасль знаний, в которой излагаются общие вопросы сбора, измерения и анализа массовых статистических (количестве-нных или качественных) данных; изучение количественной стороны массо-вых общественных явлений в числовой форме.
Статистические методы включают в себя и экспериментальное, и теоретическое начала. Статистика исходит прежде всего из опыта; недаром ее зачастую определяют как науку об общих способах обработки результатов эксперимента.
Статистические методы описания -- методы анализа статистических данных. Выделяют методы прикладной статистики, которые могут приме-няться во всех областях научных исследований и любых отраслях народного хозяйства, и другие статистические методы, применимость которых ограни-чена той или иной сферой. Имеются в виду такие методы, как статистический приемочный контроль, статистическое регулирование технологических про-цессов, надёжность и испытания, планирование экспериментов.
Статистические методы анализа данных применяются практически во всех областях деятельности человека. Их используют всегда, когда необходимо получить и обосновать какие-либо суждения о группе (объектов или субъектов) с некоторой внутренней неоднородностью.
Целесообразно выделить три вида научной и прикладной деятельности в области статистических методов анализа данных:
а) разработка и исследование методов общего назначения, без учёта специфики области применения;
б) разработка и исследование статистических моделей реальных явлений и процессов в соответствии с потребностями той или иной области деятельности;
в) использование статистических методов и моделей для статистического анализа конкретных данных в решении прикладных задач, например, с целью проведения выборочных обследований.
Также существуют статистические группировки, которые разделяют совокупности тех или иных данных на группы однородные в каком-либо отношении. Существует три вида группировки: аналитическая, типологическая, структурная.
1 Аналитическая группировка -- позволяет выявить связь между группировками.
2 Типологическая группировка -- разделение исследуемой совокупности на однородные группы.
3 Структурная группировка -- в которой происходит разделение однородной совокупности на группы, по определенному признаку.
2. Методы и приёмы обработки результатов исследования: описание, упорядочение, анализ, синтез, сравненные, интерпретация, обобщение
Описание -- это результат наблюдения и эксперимента, состоящий в фиксировании данных с помощью определенных систем обозначений, принятых в науке. Описание как метод научного исследования производится как путем обычного языка, так и специальными средствами, составляющими язык науки (символы, знаки, матрицы, графики и т. д.). Важнейшими требованиями к научному описанию являются точность, логическая строгость и простота.
Упорядочение -- процесс расположения элементов, фактов, записей, определённых результатов исследований по какому-либо определённому объединяющему их фатору.
Анализ -- фактическое или мысленное расчленение целостного предмета на составные части (стороны, признаки, свойства, отношения или связи) с целью его всестороннего изучения. Анализ, разлагая предметы на части и изучая каждую из них, должен обязательно рассматривать их не сами по себе, а как части единого целого.
Синтез -- фактическое или мысленное воссоединение целого из частей, элементов, сторон и связей, выделенных с помощью анализа. С помощью синтеза мы восстанавливаем предмет как конкретное целое во всем многообразии его проявлений. В естественных науках анализ и синтез применяются не только теоретически, но и практически. В социально-экономических и гуманитарных исследованиях предмет исследования подвергается лишь мысленному расчленению и воссоединению. Анализ и синтез как методы научного исследования выступают в органичном единстве.
Сравнение -- сопоставление объектов с целью выявления признаков сходства или признаков различия между этими объектами. Известный афоризм гласит: "Все познается в сравнении".
Для того чтобы сравнение было объективным, оно должно отвечать следующим требованиям:
1 Сравнивать необходимо сопоставимые явления и предметы (например, нет смысла сравнивать человека с треугольником или животное с метеоритом и т. д.);
2 Сравнение должно осуществляться по наиболее важным и существенным признакам, так как сравнение по несущественным признакам может привести и заблуждению.
Обобщение -- логический процесс перехода от единичного к общему, от менее общего к более общему знанию, при этом устанавливаются общие свойства и признаки исследуемых объектов. Получение обобщенного знания означает более глубокое отражение действительности, проникновение в ее сущность.
3. Качественные методы
Качественные методы - в исследовательской практике, понятие качественных исследований трактуется достаточно широко и не всегда однозначно. Как правило, качественные методы понимаются как исследования, где данные получены путём наблюдения, интервью, анализа каких-либо документов (текстовых, визуальных - фото - и видео источников). Зачастую это свидетельства, собранные несколькими разными способами. статистический обработка качественный
Если в количественном исследовании на вопросы: как часто? как долго? мы получаем достаточно объективный ответ, фиксирующий количество, то в качественном исследовании на вопрос: как вам понравился фильм? мы получаем номинальный ответ, обозначающий качество отношения или, другими словами, субъективную ценность, значимость данного предмета для индивида в его собственных словах, исходя из его социального опыта (например, фильм скучный, интересный, любопытный и т. д.). Такие данные анализируются не математически, а путем аналитического раскрытия их субъективного смысла.
Качественное исследование проводится прежде всего для изучения индивидуального аспекта социальной практики - реального опыта жизни конкретных людей в конкретных обстоятельствах. Но через анализ индивидуального могут исследоваться и более широкие социальные проблемы, касающиеся социальных групп, движений или даже характера функционирования социальных институтов в конкретной социальной ситуации.
Из чего состоит качественное исследование?
Это прежде всего эмпирические неструктурированные свидетельства, полученные из разнообразных человеческих документов или "документов жизни", как их называют: текстовые записи интервью и наблюдений, личные и официальные документы, фотографии и т.д.
Вторым компонентом качественного исследования являются аналитические и интерпретативные процедуры, используемые для анализа. Они включают в себя разные техники, начиная от описания и комментирования до кодировки и категоризации.
Третьим компонентом является повествовательный отчет. Жанр и стиль такого отчета различается в зависимости от целей исследования и адресата, которому он предназначен: от широкой публики до научного доклада или дискуссии. По своему стилю обычно это живое описание с большим количеством цитат из устной или письменной речи исследуемых. По жанру - интерпретация, размышление, гипотезы или теоретизирование о данном феномене социальной жизни.
То есть качественное исследование как процесс изучения отдельной проблемы предполагает не только наличие особых (качественных) данных, но и специфические приемы их сбора, обработки и анализа. Поэтому в дальнейшем для обозначения качественного исследования используется более обобщенный термин - качественный метод, или качественные методы как совокупность разных тактик.
Каковы разновидности качественных методов?
По фокусу интереса или тактикам проведения исследования:
1 Изучение случая;
2 Этнографическое описание;
3 Восхождение к теории;
4 История жизни, история семьи, ист. исследование.
По форме аналитического представления конечных результатов:
1 Дословное описание полученных данных, когда информанты рассказывают о себе "своими голосами" без интерпретаций со стороны исследователя. Такая позиция позволяет избежать субъективизма в трактовке.
2 Стратегии редактирования и систематизирования (редактированного) полученных данных при коротком комментировании
3 Построение теории. Считают, что концептуальное представление о реальной практике и теоретические рассуждения о природе феномена являются наиболее ценным результатом качественного исследования.
4. Количественный анализ
Количественный анализ - позволяет получить выраженную количественно информацию по ограниченному кругу проблем, но от большого числа людей, что позволяет обрабатывать ее статистическими методами и распространять результаты на всех потребителей.
Необходимо различать два основных направления в использовании количественных методов в педагогике: первое - для обработки результатов наблюдений и экспериментов, второе - для моделирования, диагностики, прогнозирования, компьютеризации учебно-воспитательного процесса. Методы первой группы хорошо известны и достаточно широко применяются.
Статистический метод содержит следующие конкретные методики.
данного класса и подсчет количества по наличию или отсутствию
Ранжирование - расположение собранных данных в определенной последовательности (убывания или нарастания зафиксированных показателей), определение места в этом ряду изучаемых
объектов (например, составление списка учеников в зависимости
от числа пропущенных занятий и т. п.).
Шкалирование - присвоение баллов или других цифровых
показателей исследуемым характеристикам. Этим достигается
Все более мощным преобразующим средством педагогических
исследований становится моделирование. Научная модель - это мысленно представленная или материально реализованная система, которая адекватно отображает предмет исследования и способна замещать его так, что изучение модели позволяет получить новую информацию об этом объекте. Моделирование - это метод создания и исследования моделей. Главное преимущество моделирования - целостность представления информации.
Моделирование успешно применяется для решения следующих важных задач:
- оптимизации структуры учебного процесса;
- улучшения планирования учебного процесса;
- управления познавательной деятельностью, учебно-воспитательным процессом;
- диагностики, прогнозирования, проектирования обучения.
Подобные документы
Краткая история зарождения и развития статистики как науки. Предмет изучения и характеристика основных задач статистики. Статистические методы сбора и обработки данных для получения достоверных оценок и результатов. Источники статистических данных.
лекция [23,7 K], добавлен 13.02.2011
Индексы в статистике, их применение при анализе динамики, выполнении плановых заданий и территориальных сравнений, сравниваемый и базисный уровни. Формирование информационной базы статистического исследования, сводка и группировка результатов наблюдения.
контрольная работа [86,2 K], добавлен 19.10.2010
Понятие экономического анализа как науки, его сущность, предмет, общая характеристика методов и социально-экономическая эффективность. Основные группы эконометрических методов анализа и обработки данных. Факторный анализ экономических данных предприятия.
реферат [44,7 K], добавлен 04.03.2010
Понятие статистики как науки, предмет и методы ее изучения, основные цели и задачи. Категории статистики и ее показатели, способы представления результатов. Сущность и классификация относительных и средних величин. Понятие ряда динамики и его анализ.
реферат [192,6 K], добавлен 15.05.2009
Статистика как одна из древнейших отраслей знаний, возникшая на базе хозяйственного учета. Развитие статистики как науки. Определение предмета статистики. Статистическое наблюдение как этап статистического исследования. Методы и показатели статистики.
контрольная работа [38,9 K], добавлен 20.01.2010
Понятие и сущность цен и инфляции, их значение. Задачи статистики цен. Характеристика системы показателей статистики цен. Принципы и методы регистрации цен. Особенности методов расчета и анализа их индексов. Методы оценки уровня и динамики инфляции.
курсовая работа [70,9 K], добавлен 01.12.2010
Теоретические основы и базовые методы оценки бизнеса. Фундаментальные компоненты оценки рыночной стоимости ООО "Пермархбюро": определение цены земельного участка, здания и предприятия затратным и доходным подходом, обобщение результатов исследования.
Количественный (математико-статистический) анализ – совокупность процедур, методов описания и преобразования исследовательских данных на основе использования математико-статического аппарата.
Количественный анализ подразумевает возможность обращения с результатами как с числами – применение методов вычислений.
На этапе первичной обработки решаются две основные задачи: представить полученные данные в наглядной, удобной для предварительного качественного анализа форме в виде упорядоченных рядов, таблиц и гистограмм и подготовить данные для применения специфических методов вторичной обработки.
Упорядочивание (расположение чисел в порядке убывания или возрастания) позволяет выделить максимальное и минимальное количественное значение результатов, оценить, какие результаты встречаются особенно часто и т.д. Набор показателей различных психодиагностических методик, полученных по группе представляют в виде таблицы, в строках которой располагают данные обследования одного испытуемого, а в столбцах – распределение значений одного показателя по выборке. Гистограмма – это частотное распределение результатов в диапазоне изменения значений.
На этапе вторичной обработки вычисляются характеристики предмета исследования. Анализ результатов вторичной обработки позволяет нам предпочесть тот набор количественных характеристик, который будет наиболее информативен. Цель этапа вторичной обработки состоит не только в получении информации, но и в подготовке данных к возможной оценке достоверности сведений. В последнем случае мы обращаемся к помощи параметрической статистики.
Типы методов математико-статического анализа:
- Методы описательной статистики направлены на описание характеристик исследуемого явления: распределения, особенностей связи и пр.
- Методы статического вывода служат для установления статистической значимости данных, полученных в ходе экспериментов.
- Методы преобразования данных направлены на преобразование данных с целью оптимизации их представления и анализа.
К количественным методам анализа и интерпретации (преобразования) данных относятся следующие:
1. Дисперсионный анализ позволяет выявить, насколько дисперсия зависимой переменной соотносится с дисперсией независимой переменной
2. Корреляционный анализ выявляет связь и направление изменений зависимой и независимой переменных.
3. Факторный анализ выявляет влияние факторов, т.е. совокупности коррелирующих между собой независимых переменных на зависимые переменные.
4. Регрессионный анализ заключается в моделировании системы связей нескольких зависимых переменных в единый психометрический фактор, отражающий влияние независимой переменной на исследуемый психологический объект.
Качественный анализ результатов – совокупность процедур и методов описания исследовательских данных на основе теоретических умовыводов и обобщений, индивидуального опыта, интуиции, методов логического вывода.
Выделяют следующие приемы качественного анализа: классификация, типологизация, систематизация, периодизация, категоризация, казуистика.
Категоризация – систематизация и дифференциация материала исследований по типам, видам, вариантам, построение схем, структур.
Казуистика – системное описание типичных и уникальных случаев, тех, которые представляют типологию, и тех, которые являются исключением.
Методы качественного анализа разделены на две группы:
- анализ по аналогии (при этом используются такие приемы, как обращение к личному опыту, интуиции исследователя, к ссылкам на авторитет, на результаты аналогичных исследований) и
Эффективность исследования систем управления (СУ) зависит от того, насколько полной оказалась информационная база процесса, и насколько точно были обработаны результаты такого исследования. В связи с этим большое значение имеют методы обработки результатов, которые также необходимо дифференцировать, в зависимости от цели и задач исследования. При этом методы и в целом методика обработки результатов не могут быть одними и теми же для разных типов исследования систем управления, а потому значимым также является процесс разработки собственных, на основе существующих, методов обработки результатов [2].
Как правило, для обработки результатов исследования СУ пользуются методиками, преследующими различные цели, в зависимости от этапов. Так, если рассматривать этап количественного анализа, то он состоит из первичного и вторичного подэтапов. На первичном полученные данные оформляются в читаемый вид – таблицы, графики, гистограммы и т.д. В таблицах, как правило, расположены сведения, представляющие собой текстовые и цифровые данные, соотнесенные между собой. В гистограммах результаты исследования располагаются в диапазоне изменения их значений.
Вторичный этап предусматривает анализ представленных в различных формах данных, из интерпретацию, выявление количественных характеристик, которые будут наиболее информативны. Цель вторичного этапа заключается не только в анализе, но в подготовке данных к оценке достоверности сведений способом параметрической статистики.
Методы, которые используются при количественном анализе, представлены [3]:
− дисперсионным анализом, который позволяет выявить, насколько диапазон зависимой переменной имеет соотношение с диапазоном такой же размерности независимой переменной;
− факторным анализом, который состоит в том, что выявляется влияние факторов на зависимые переменные. При этом в качестве факторов используются независимые переменные;
− регрессионного анализа, который заключается в том, что осуществляется построение модели связей зависимых переменных, представляющей определенный психометрический фактор. Данная модель является отражением воздействия независимой переменной на объект исследования, в данном случае на систему управления;
− кластерного анализа, который дает возможность исследователю выявлять важнейшие характеристики объектов по характеристикам их переменных.
Не менее важными являются количественные методы анализа результатов исследования СУ, под которым понимается набор определенных методов и способов описания объекта на основании обобщений, практического опыта, умозаключений, применения логических приемов.
Можно выделить такие приемы качественного анализа, как категоризация (распределение полученного материала по категориям) и казуистика (описание типичных ситуаций, которые входят в типологию, и описание нетипичных, которые являются исключением), систематизация, периодизация, а также классические методы классификации и систематизации.
При проведении качественного анализа исследователи пользуются, как правило, следующими методами: анализ по аналогии (с применением опыта, логики, интуиции исследователя) и непараметрических методов (которые, к слову, имеют меньшую статистическую мощность), сущность которой заключается в преобладании статистики над данными.
Также можно выделить среди методов статистический анализ данных, который предусматривает выявление причинных связей между заданными параметрами. Однако, поскольку исследование строится на проверке определенной гипотезы, возникшей в виде основания проведения исследования, то, по сути, статистический анализ является методом проверки этой гипотезы о наличии или отсутствии каких−либо связей между параметрами. При этом выделяют принципы причинности, которым должны соответствовать те или иные связи между параметрами [1, c . 72]:
− причина и следствие коррелируют друг с другом;
− причины предшествуют следствию, выявляется очевидность инициации возникновения следствия;
− связь между причиной и следствием находится в изоляции от иных факторов.
Практическая реализация указанных методов определяется конечной целью и задачами исследования. Как правило, полученные эмпирические материалы, подлежащие обработке и переводу в исчисляемый вид, могут быть проанализированы при помощи программных средств. Эти средства можно дифференцировать по категориям: специализированные программные средства и универсальные.
Следует заметить, что вообще подготовка данных для обработки, больше, чем собственно обработка, занимает времени и требует знаний, в том числе и специализированных. В рамках использования компьютерных программ можно выделить ввод данных, их проверка, удаление ошибочных параметров, подготовка данных в виде распределения по категориям и т.д.
В плане компьютерной обработки в последние годы произошли значительные изменения. Современные программные средства позволяют не только в автоматическом режиме обрабатывать любые данные, но и вводить в неподготовленные сведения с тем, чтобы программы самостоятельно распознавали и дифференцировали введенные (или сканированные) сведения. Это дает возможность субъекту исследования не иметь специализированных знаний по обработке данных, а значит исследование систем управления, вопреки сложившемуся мнению и практике привлечения консалтинговых организаций к исследованиям, заниматься этим могут сотрудники компании без ущерба времени и должностным обязанностям.
Между тем, полученные данные, связи между ними и степень влияния, необходимо для того, чтобы не провести анализ, но и составить прогноз развития, разработать рекомендации и предложения по совершенствованию систем управления.
Таким образом, выбор методов обработки результатов исследования систем управления зависит от того, какие задачи будут решаться в ходе исследования, и какая цель стоит перед субъектом. Тем не менее, наиболее целесообразным представляется использование специализированных и универсальных компьютерных программ, что позволит, не привлекая сторонние организации для проведения исследований, самостоятельно, внутри организации, провести исследование. При этом полученные данные могут быть обработаны программными средствами, затраты на которые могут считаться эффективными в случае периодического использования программ для подобных исследований.
Список источников
Коротков Э. М. Исследование систем управления: учебник и практикум для академического бакалавриата / Э. М. Коротков. – 3-е изд., перераб. и доп. – М.: Издательство Юрайт, 2018. – 226 с.
Курлов А.Б. Базовые стратагемы управления знаниями в процессе научного исследования / А.Б. Курлов // Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета. – 2012. – Т. 16. − № 6 (51). – С. 256−262.
Хорольцева Е.Б., Федорова А.В. Исследование систем управления: методологический аспект // Вестник Поволжского института управления. – 2013. − № 2 (35). – С. 110−117.
Реферат по теме: Анализ данных в социологическом исследовании
Введение
1. Сущность, виды и методика социологического исследования
2. Обработка и анализ результатов социологического исследования
3. Анализ эмпирических данных социологии
Заключение
Список используемой литературы.
Введение
Развитие социологии означает и развитие эмпирических исследований, обогащающих теорию и позволяющих разрабатывать механизмы регулирования социальных процессов. Социологические исследования обеспечивают обратную связь, дополняя статистическую информацию конкретными данными об интересах и запросах, мнениях и настроениях людей, о жизненных планах, уровне и качестве жизни, ценностных установках. Идея таких исследований была заимствована у тех наук, в которых экспериментальные исследования утвердились ранее (экономики, психологии, этнографии). Эмпирические социологические исследования не тождественны социологическим обследованиям. Первые направлены на увеличение социологического знания, характеристику исходной познавательной ситуации, разработку гипотез, контролируемое применение методик, полноту отчетов об исследовании и др., составляющие в совокупности программу; вторые предполагают просто сбор и обобщение социальной информации (опросы, зондажи, статистические обследования и т.д.), теоретической цели они не ставят. В XX в. с совершенствованием социологии как науки в условиях интенсивного социально-экономического и политического развития общества эмпирическая социология стала приобретать все более важное значение.
Анализ и обобщение результатов социологического исследования позволяют предсказать возможные варианты развития социальных процессов и явлений. Одной из форм предвидения является социальное прогнозирование - научное исследование перспектив развития иди возможного состояния исследуемого объекта. Социальное прогнозирование может осуществляться во всех сферах жизнедеятельности общества.
Актуальность темы не вызывает сомнений и поэтому в данной работе рассматриваются формы и способы анализа эмпирических данных социологии.
1. Сущность, виды и методика социологического исследования
Эмпирическое социологическое исследование - это система логически последовательных методологических, методических и организационно-технических процедур, направленных на реализацию единой цели - получения объективно достоверных данных об исследуемом социальном процессе или явлении для их последующего практического использования.
В зависимости от многих оснований, в том числе целей, глубины и специфики требуемого анализа предмета, выделяют следующие виды эмпирических социологических исследований (табл. 1).
Таблица 1 - Виды социологических исследований
Теоретические По цели Эмпирические
По задачам По частоте проведения По масштабности
Разведывательные Описательные Аналитические Разовые Повторные Международные Общенациональные Региональные Отраслевые Локальные
Пилотажные Панельные Лонгитюдные Монографические
2. Обработка и анализ результатов социологического исследования
3. Анализ эмпирических данных социологии
Список используемой литературы
1. Голенкова З.Т. и др. Общая социология: учеб. пособие – М.: Гардарики, 2005. – 474 с.
2. Елисеева Е.В. Социальная информатика: учебно-методические материалы. – Брянск: СЭИ БГУ, 2003 г. – 240 с.
3. Зарубина И.Н. Социология хозяйственной жизни: проблемный анализ в глобальной перспективе: учеб. пособие – М.: ЛОГОС, 2006. – 392 с.
4. Зборовский Т.Е. Прикладная социология: учеб. пособие – М.: Гардарики, 2004. – 176 с.
5. Нартов Н.А. Социология: учеб. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005-511с.
6. Немировский В.Г. История социологии: уч. пос. - М.:ИЦ ВЛАДОС, 2005 - 318с.
7. Сидоренко Е.В. Методы математической обработки. СПб.: СПЦ. 1996. – С.297.
8. Ядов В.А. Стратегия социальных исследований. Описание, объяснение, понимание социальной реальности – М.: Добросвет, 2000. – 596 с.
Читайте также: