Вступ Головною метою кожної науки в тому числі психології є приведення у систему складних явищ навколишн

Работа добавлена на сайт samzan.net:

Вступ

Головною метою кожної науки, в тому числі психології, є приведення у систему складних явищ навколишнього, тобто впорядкування того, що ми часто називаємо “оточуючим світом”. Наукове пізнання є творчою діяльністю, а не механічним процесом нагромадження фактів.

Спостереження подій – невід’ємна ознака науки, проблема науковця виділити те, що із спостережуваного дійсно важливе, суттєве. Теорії ніколи не виводились безпосередньо зі спостережуваного, а створювались для пояснень отриманих із дослідів фактів. В результаті осмислення цих фактів розумом людини.

 Наука відрізняється від інших видів творчої діяльності, оскільки потребує перевірки своїх понять чи теорій експериментом (принцип фальсифікації).

 Таким чином, ретельна постановка експерименту є важливою частиною психології. Однак не слід вважати, що наукову теорію можна довести  експериментом, хоча б тому, що реальний експеримент не в стані відтворити реальний світ, як і не в стані виокремити  “чисту” подію з нього.

 Мета даного посібника – розглянути ту частину експерименту, що стосується

представлення первинних результатів експериментального дослідження,  методів психологічного вимірювання та методів розрахунку основних статистичних показників. У додатках подаються статистичні таблиці критичних значень.

Р. 1 Психологічне вимірювання

 

Процес вимірювання лежить в основі кожної емпіричної науки, удосконалення принципів і техніки вимірювання є основним фактором, що забезпечує її рух вперед. Майбутнє психології, як науки, великою мірою залежить від успішного вирішення її власних, специфічних, питань вимірювання.

Вимірювання у психології може виступати самостійним дослідницьким методом, а також може бути компонентом, структурною одиницею цілісної процедури експерименту.

Як самостійний метод, вимірювання дозволяє виявляти індивідуальні відмінності поведінки суб’єкту дослідження і відображення ним оточуючого світу. Вимірювання служить методом дослідження адекватності відображення і структури індивідуального досвіду.

Науковець, зокрема психолог,  виділяє у психологічному явищі те, що вважає найсуттєвішим, на основі власних спостережень будує теорію, з якої витікають ті чи інші висновки. Мета експерименту полягає у емпіричній перевірці цих висновків. У контекст експерименту вимірювання включається  як метод реєстрації стану об’єкту дослідження і відповідно вимірювання цього стану у відповідь на експериментальний вплив. Результатом психологічного вимірювання є певна числова чи символьна величина, яка дає змогу проводити подальші статистичні операції, аналізувати результати експерименту і робити достовірні висновки.

Експериментальні дослідження , які проводяться за планом часових проб (лонгітюдні експерименти), часто зводяться лише до вимірювання особливостей поведінки досліджуваних через різні проміжки часу. Час виступає єдиною незалежною змінною, що впливає на об’єкт.

В психології вирізняють три основні процедури психологічного вимірювання. По-перше, психолог може вимірювати особливості поведінки людей для того, щоб визначити, чим одна людина відрізняється від іншої з точки зору вираження тих чи інших властивостей, наявності того чи іншого психологічного стану чи для віднесення його до певного типу особистості. Психолог, вимірюючи особливості поведінки, визначає подібність чи відмінність людей. Психологічне вимірювання стає вимірюванням досліджуваних (табл. 1).

По-друге, дослідник може використовувати вимірювання як задачу досліджуваного, в ході виконання якої досліджуваний вимірює (класифікує, рангує, оцінює і ін.) зовнішні об’єкти: інших людей, стимули чи предмети зовнішнього світу, власні стани. Часто ця процедура стає вимірюванням стимулів. Поняття “стимул” використовується в широкому змісті, а не у вузько психофізичному чи поведінковому. Під стимулом розуміється будь-який шкальований об’єкт.

По-третє, існує процедура так званого спільного вимірювання (чи спільного шкалювання) стимулів і людей.  Поведінка досліджуваних розглядається як прояв взаємодії особистості і ситуації.

Зовнішньо процедура психологічного вимірювання нічим не відрізняється від процедури психологічного експерименту.  При проведенні психологічного експерименту нас цікавлять причинні зв’язки між змінними, а результатом психологічного вимірювання є віднесення досліджуваного чи оцінюваного ним об’єкту до того чи іншого класу.

При вербальному описанні результатів експерименту важко уникнути елементів суб’єктивізму, які проявляються як передчасні висновки і необґрунтовані узагальнення. Відомо, що якісний опис є недостатньо точним, так як за допомогою мовних засобів важко передати диференціацію досліджуваних явищ і, особливо, своєрідність їх динаміки. Тільки якісне описання не дає змоги визначити також і ступінь похибки експерименту. Та це не значить, що в психології необхідно відмовитись від якісного аналізу на користь оперування виключно кількісними показниками. Необхідно, щоб кількісний аналіз результатів дослідження був основою теоретичних, якісних інтерпретацій емпіричного дослідження.

Це особливо важливо для інтерпретації результатів дослідження, саме таким чином можна уникнути суб’єктивізму, так як формульовані твердження стають більш незалежними від особистості дослідника і забезпечується можливість їх перевірки. Знання різних прийомів обробки і аналізу результатів досліджень за допомогою статистичних показників є обов’язковим для психолога.

Основою психологічних вимірювань є математична теорія вимірювань. З математичної точки зору, вимірювання це операція встановлення взаємно однозначної відповідності множини об’єктів і символів (чисел). Під вимірюванням розуміють конструювання будь якої функції, яка відображає емпіричну структуру в символьну структуру. І зовсім не обов’язково ця структура має бути числова, це може бути будь-яка структура, за допомогою якої можна виміряти характеристики об’єктів.

Уже при виборі методики, експериментатор мусить мати чітке уявлення про те, що саме він має намір виміряти і чи задовольнять результати вимірювання вимоги адекватного вирішення дослідницької чи практичної задачі. В першу чергу необхідно довести валідність надійність і об’єктивність вибраної методики. Під валідністю методики розуміється адекватність предмету дослідження. Кількісно валідність визначається шляхом встановлення взаємозв’язку між результатами, отриманими за допомогою даної методики, і якимось із зовнішніх критеріїв. Пояснимо сказане прикладом. Очевидно, що успішність навчання якоюсь мірою обумовлене рівнем інтелектуального розвитку учня, і тому  в якості зовнішнього критерію правомірно розглядати оцінку його успішності. Допустимо, що було проведено тестове дослідження розумового розвитку групи досліджуваних (наприклад студентів) за допомогою вибраної методики. Застосована методика може вважатися валідною тоді, коли між результатами тестування і оцінкою успішності в навчанні буде спостерігатися позитивний взаємозв’язок. Не менш важливим аспектом оцінки якості методики є її надійність. Під надійністю психологічної методики розуміють точність зроблених за її допомогою вимірювань. Через надійність визначається придатність даної методики в якості вимірювального інструменту. Об’єктивність методики характеризує ступінь незалежності результатів вимірювання від користувача даної методики. Об’єктивними результати будуть в тому випадку, якщо вони незалежні від особливостей користувача.

З точки зору теорії вимірювання вся множина застосовуваних у психології вимірюваних процедур, є процедурами побудови шкали психологічної змінної, тобто процедурами психологічного шкалювання. Під шкалюванням психологічних явищ, властивостей, об’єктів чи подій розуміється процес прирівнювання до цих явищ, властивостей чи подій чисел за певними правилами, а саме таким чином, щоб у відношеннях чисел відображались відношення явищ, що вимірюються.

Тобто вимірювання полягає у відображенні емпіричних систем за допомогою математичних систем, метою такого роду відображення є часткова заміна дій з реальними предметами на формальні дії з числами. Область чисел виконує функцію моделі певних властивостей предметів і в якості засобу пізнання дає можливість більш глибоко проникати в об’єктивно існуючі властивості і взаємозв’язки. В цьому випадку шкалювання (вимірювання) є основною силою, що перетворює психологію з науки описової, яка слідує за фактами,  в науку що може передбачати нові факти.

Розуміння дослідником формальних аспектів вимірювання є необхідною умовою для адекватного вибору ним вимірювальних інструментів і процедур, а також для застосування адекватних методів аналізу отриманих у експерименті даних. Базуючись на правилах вимірювання, прийнято розрізняти кілька типів шкал, з кожною з яких можуть бути співвіднесені конкретні процедури шкалювання. Кожен тип шкали може бути охарактеризований відповідними числовими властивостями.

Розглянемо докладніше основні властивості різних типів шкал, емпіричні операції, допустимі на рівні цих шкал, а також статистичні  прийоми опрацювання і аналізу вихідних чи як частіше їх називають, первинних результатів дослідження.

Визначення необхідної шкали чи рівня вимірювання даних допоможе вам вирішити, яким статистичним аналізом скористатися. Загальноприйнятими і широко використовуваними  є чотири шкали чи рівня вимірювань: номінальна шкала (номінальний рівень вимірювання),  порядкова шкала (порядковий рівень вимірювання),  інтервальна шкала (інтервальний  рівень вимірювання), шкала відношень (рівень відношень). Номінальний і порядковий рівні є  якісними, а інтервальний і відношень – кількісними.

1.  Шкала  найменувань чи  номінальна  шкала (номінальний рівень вимірювань).

Дані, що класифікуються як номінальні, мають найменше число обмежень, звичайно використовуються в якості символів для описання категоріальних даних чи представників якогось класу і не мають математичних властивостей. Прикладом номінальних даних, що використовуються  в якості категоріальних символів, можуть бути номери присвоєній якійсь змінній, наприклад, статі, де 1 – чоловік, 2 – жінка. Так як ці номери являють собою тільки символи, а не числові величини, то присвоєння змінній “стать” будь-яких інших символів ніяк би не відобразились на категоріях. Замість того, щоб присвоювати якійсь номер тій чи іншій категорії (змінній), може бути достатньо буквених символів, наприклад, у випадку змінної “рівень знань”, де Н = низький, С = середній, В = високий.

При побудові шкал найменувань виконуються наступні вимоги: по-перше, кожен член деякої множини об’єктів має бути віднесений лише до одного класу об’єктів (чи до збірного класу “інші об’єкти”) і, по-друге, ні один з об’єктів не може бути віднесеним одночасно до двох чи більше класів.

Номінальні дані використовуються також для ідентифікації окремих представників якогось класу. Так, учасникам різних досліджень часто присвоюються номери. Ці номери можуть бути взаємозамінні при умові, що кожен учасник має свій унікальний номер (ідентифікаційний номер досліджуваного – №).

 З формальної точки зору установлення класів еквівалентності ніби не викликає ніяких труднощів. На практиці постає проблема “тонкості” чи “грубості” використовуваної класифікації за заданою ознакою. Повернемось до прикладу зі змінною “рівень знань”, ми можемо розділити її за ознакою рівня на дві групи – “високий” та  “низький”, при більш тонкому поділі на три – “високий”, “середній” та  “низький”, та можливий ще тонший поділ, на п’ять чи більше груп. Наведені приклади мають на меті показати, що при побудові шкал найменувань основним є якісні відмінності, а кількісні не приймаються до уваги. Тому числа, що використовуються в цих шкалах не відображають кількісних відмінностей вираженості досліджуваної ознаки.

 У випадку з поділом ознаки змінної на дві групи ми користуємося дихотомічною, чи альтернативною, класифікацією. Цю класифікацію можна утворити по логічному принципу “А / не А”, тобто відповідно наявності чи відсутності певної ознаки. Прикладами такої класифікації можуть бути: “нормальний – анормальний”,  “одружений не одружений”, “розв’язує задачу – не розв’язує задачу” та ін. У випадку “істинної” дихотомії класи можуть бути чітко розділені за певною ознакою, наприклад. За статтю: “чоловік – жінка”.

Однак бувають класифікації з менш жорсткими переходами ознаки тобто з досить довільними границями між класами еквівалентності, наприклад: “здатний до концентрації уваги / не здатний до концентрації уваги”. Саме з такого роду класифікаціями найчастіше має справу психолог. Це так звані квазідихотомічні класифікації. При побудові і використанні шкал з квазідихотомічними границями класів виникає проблема установлення границь класів.

Операція присвоєння чисел класам об’єктів є довільною операцією, і тому класи можна позначати будь-якими символами – довільними числами, буквами чи іншими знаками, за однієї умови: кожен символ буде використаний виключно для позначення одного класу об’єктів і одночасно ні один клас не буде позначатися двома чи більшим числом символів.

Аналіз числових величин номінального рівня обмежений описовими статистичними характеристиками, такими, як частота і мода. Можна визначити, скільки елементів відноситься до кожного класу. Номінальні дані часто використовуються в якості незалежної змінної для сортування представників по класу при порівнянні результатів тесту чи інших залежних (вихідних) змінних. Для оцінки статистичної значимості відмінностей між частотами чи модами можна використовувати  X2 .

Порядкова  шкала  вимірювання  (порядковий рівень).

Якщо дані мають категоріальний характер, але рангова ні всередині категорій, їх називають порядковими. У порядкових вимірюваннях символи, зокрема числа, присвоюють класам об’єктів так, щоб вони відображали не тільки рівність чи нерівність, еквівалентність чи нееквівалентність, але і впорядкованість об’єктів, як і в випадку шкал найменувань є дискретними. І хоча числа можна порівнювати, завжди необхідно пам’ятати, що в шкалах порядку їх величини мають лиш відносне, а не абсолютне значення. Наприклад, якщо якийсь клас позначений більшим числом чим інший, то ми розуміємо, що за вимірюваною характеристикою перший переважає другий, але при цьому нам не відомо наскільки велика ця різниця. Справа в тому, що у вимірювальних операціях пов’язаних з установленням порядку немає ніяких даних про величину відмінностей. Шкала порядку відображає монотонне зростання чи спадання вимірюваної ознаки за допомогою монотонно зростаючих чи монотонно спадаючих чисел. Оцінити напрямок зміни ознаки можна тільки в тому випадку, якщо шкала порядку має не менше трьох класів, які утворюють послідовність. В шкалі порядку установлюється певна послідовність класів, тому перестановка елементів цієї шкали неприпустимі.

Впорядкування об’єктів може бути уніполярним чи біполярним.  При уніполярному установлені порядку об’єкти чи класи об’єктів співвідносять  використовуючи в якості індикатора ступінь вираженості однієї властивості. Наприклад , шкала порядку для оцінки розумової відсталості може містити наступні класи: “нема відхилень від норми / слабке відхилення / середнє відхилення / сильне відхилення”.

При біполярному впорядкуванні, як правило, з полярних проявів якоїсь властивості, які фіксуються у вигляді двох “точок відліку” на шкалі. Прикладом біполярної шкали в психологічному дослідженні є методика семантичного диференціалу. В цьому випадку для побудови шкали первинно спочатку проводять відбір деякої множини понять, які, на думку дослідника, можуть характеризувати, досліджувані психологічні властивості досліджуваного. Пізніше кожному поняттю знаходять антонім (наприклад: “комунікабельний / замкнутий”, “сильний / слабкий”, “урівноважений / не урівноважений” та ін.). Очевидно, що між кожними двома такими поняттями розміщується декілька проміжних оціночних категорій. Вербальне визначення проміжних категорій дещо ускладнене, так як в мові легше знайти поняття для позначення екстремальних ступенів вираженості якоїсь властивості і важче для проміжних.

Прикладом використання в психології порядкових шкал можуть служити первинні результати тестових випробовувань групи осіб, первинні результати при використанні деяких особистісних опитувальників, роботи зі шкалами самооцінки і т.п. можна стверджувати, що результати більшості психологічних досліджень являють собою ординальні величини, тобто є порядковими числами. Про це необхідно пам’ятати, оскільки характер первинних результатів накладає ряд обмежень на можливість використання тих чи інших статистичних засобів їх обробки та аналізу. Так як у порядкових шкалах не визначена єдина точка відліку величин, то і для їх елементів, як і для елементів шкал найменувань, непридатні способи розрахунку, що вимагають арифметичних дій, зокрема додавання і віднімання. В якості статистичних методів обробки можуть бути використані окрім моди (Мо) можуть бути використані медіана (Ме), а для визначення тісноти взаємозв’язку класів – коефіцієнт рангової кореляції Спірмена.

Шкали  інтервалів  (інтервальний  рівень  вимірювань)

Якщо дані ранговані і інтервали між послідовними величинами рівні, рівень оцінювання називають інтервальною шкалою. Тобто, коли шкала має всі властивості порядкової шкали і додатково до цього визначені ще й відстані між її одиницями, то таку шкалу можна назвати шкалою інтервалів.

Класи об’єктів шкали інтервалів завжди дискретні і впорядковані по ступені зростання чи спадання вимірюваної величини. В цих шкалах однаковою різницею ступеню вираженості вимірюваної властивостями відповідають рівні різниці між приписуваними їм числами. Шкали інтервалів мають рівні одиниці вимірювання, однак спосіб їх визначення є досить довільним, відповідно і самі одиниці є довільними. При цьому невідома абсолютна величина окремих значень за шкалою, так як шкала інтервалів не має природної нульової точки відліку. Саме особливістю інтервальний даних є те, що вони обходяться без такої величини, як “істинний нуль” прикладами інтервальних даних є температурна шкала Фаренгейта, вік, так як на нульовій відмітці першої відповідає певна температура, а при народженні, вік не дорівнює нулю. Точка відліку (“нуль”) може бути довільно зміщена.

Шкалам інтервалів властиві всі ті відношення, які властиві для номінальних і порядкових шкал. Крім того для них можливе використання арифметичних дій. Основними операціями з елементами інтервальний шкал є операції встановлення рівності, різниць, співставлення більше – менше у співвідношенні вимірюваних величин.

З інтервальними шкалами допускаються будь-які лінійні перетворення типу x/=ax+b для a більше 0 при яких зберігається не тільки послідовність градацій вимірюваної властивості, але й величина відносних відстаней між класами об’єктів. Можливість зміщення відліку відображена в константі b, а величина одиниць шкали пов’язана з константою a.

Хоча психологічне вимірювання частіше користується ординальними (порядковими) величинами, їх обробка здійснюється  за допомогою засобів допустимих на інтервальному рівні вимірювання. Більшість досліджень відштовхуються від рівності інтервалів між отриманими при вимірюванні величинами.

При конструюванні шкали інтервалів використовують три довільні операції: установлення величин одиниць вимірювання, визначення нульової точки і визначення напрямку, в якому ведуть відлік по відношенню до нульової точки.

Шкали відношень (рівень  відношень)

Вимірювання на рівні відношень включає в себе “істинний” нуль і володіє всіма властивостями інших рівнів вимірювань, а також при бажанні можуть бути перетворені в інтервальні, порядкові і номінальні дані.

Конструювання шкал відношень передбачає поряд з наявністю властивостей попередніх шкал існування постійної нульової точки відліку, в якій вимірювана повністю відсутня. Відповідно, шкали відношень характеризуються тим, що в них, по-перше, класи об’єктів розділені і впорядковані відповідно до вимірюваної властивості, по-друге, рівній різниці між класами об’єктів відповідає рівна різниця між приписуваними їм числами, по-третє, числа прирівняні до класів об’єктів, пропорційні ступені вираженості вимірюваної властивості. Останнє не було властиве розглянутим вище шкалам

Основними операціями, допустимими для шкали відношень, є всі операції, яким підлягають всі представлені вище типи шкал та додатково – операції встановлення рівності відношень між окремими значеннями шкали. Це можливо завдяки існуванню на шкалі природного, абсолютного, нуля. Тому лише для даної шкали числа, які є точками (значеннями) на шкалі, відповідає реальній кількості вимірюваної властивості, що дає змогу здійснювати з ними будь-які арифметичні дії. Недопустимі ніякі операції додавання чи віднімання сталих величин, що приводить до зсуву точки відліку.

Сукупність вихідних даних.

Як правило, сукупність вихідних даних відображують у вигляді таблиці, в якій змінні розміщують у стовпцях (графах), а дані індивідуального учасника – у рядках (називають “записами”). Сукупність вихідних даних наведена в таблицях 1, 2, ця сукупність імітує дані які могли б бути отримані в ході невеликого експериментального дослідження. Дані наведені в таблиці будуть використані для пояснення вирахування основних статистичних показників в параметрах.  Як говорилося вище, рівень вимірювання обумовлює, який статистичний аналіз може бути використаний для аналізу кожної з наявних змінних; тому має зміст визначити рівень вимірювання для кожної змінної, використаної в нашому дослідженні. Номер досліджуваного (№) відноситься до номінальних даних; кожен номер – це “ім’я”, за яким стоїть конкретна людина. Номер використовується для ідентифікації записів, і його ніколи не використовують в якому би то не було аналізі окрім підрахунку кількості записів (n). Змінна стать також номінальна;  дві категорії статі є взаємовиключними; для змінної стать номери є  символами категорії: 1 = чоловік, 2 = жінка. Змінна “рівень знань” (Н – низький, С = середній, В = високий)

Порядкова шкала	Номінальна шкала	Номінальна шкала	Порядкова шкала	Порядкова шкала	Порядкова шкала
№	стать
1	1
2	2
3	1
4	1
5	2
6	2
7	1
8	2

Р. 2 Обробка результатів експериментального дослідження

Результати експериментальних досліджень можуть бути описані за допомогою певних статистичних показників. Які саме показники можуть бути застосовані в кожному окремому випадку залежить від типу використовуваних вимірювальних величин (шкал). Перш ніж будуть описані конкретні способи обчислень деяких статистичних показників, необхідно визначити значення ряду використовуваних при цьому понять.

В першу чергу необхідно пояснити поняття розподілу результатів. Наприклад, великому числу досліджуваних було запропоновано пройти дослідження рівня самоактуалізації  особистості (методика Е.Шострем, адаптовану московськими психологгами на чолі з А.В. Лазукіним). Результати оцінювались у процентних величинах межах від 1 до 100 %, тобто певна кількість людей які пройшли обстеження  можуть отримати результати в межах 1%, а певна кількість, імовірно, отримають результат наближений до 100%. Перший крок обробки первинних результатів полягає у підрахунку того, скільки досліджуваних отримають результат 1%, скільки 2%, і аж до підрахунку числа людей які отримали результат 100%. Величина, що характеризує кількість людей з тим чи іншим результатом, називається частотою (f). Сукупність отриманих частот утворює розподіл первинних результатів, в нашому випадку – розподіл числа людей з різними рівнями самоактуалізації особистості. При графічному представленні результатів (рис. 1) і при достатньо великій кількості вимірювань, тобто великій вибірці, крива розподілу найчастіше має характерний дзвіноподібний вигляд. Такий розподіл первинних результатів отримав назву нормального, чи Гаусового,  розподілу. Нормальний розподіл від інших можливих розподілів відрізняється певними властивостями. Перш за все такий розподіл однозначно визначається двома параметрами, а саме: середньою арифметичною величиною (М) і середньоквадратичним відхиленням () чи дисперсією (D). Мода (Мо) і медіана (Ме) цього розподілу співпадають зі значенням середньоарифметичної величини. Крім того, форма нормального розподілу симетрична відносно центру, тобто  відносно М, Мо та Ме. 

Поряд з нормальним розподілом результатів  часто зустрічаються асиметричні розподіли та бімодальні розподіли (див рис 1б, 1в).

Інше поняття, яке потребує пояснення, – це поняття вибірки. Під вибіркою розуміють всю множину зареєстрованих в експерименті значень досліджуваної величини. Об’єм вибірки вимірювань прийнято позначати символом N.

Обробка результатів будь-якого дослідження починається з представлення їх в зручній для аналізу формі.

Представлення результатів розподілу дискретних ознак.

група цінностей	юнаки	Дівчат а	Вся вибірка
А Б В Г Д Е Ж З І К
f	500	500	1000

Розглянемо один з прикладів дослідження: наприклад, було проведено опитування з метою визначення більш значущої групи загальнолюдських цінностей для студентів вищих учбових закладів, (вибірка становила 1000 чоловік, людей одного віку, 500 юнаків та 500 дівчат).   Для цього кожному опитуваному було запропоновано вибрати одну найбільш значиму для нього групу цінностей з конкретного списку десяти груп цінностей. Результати підраховувалися та заносились в таблицю, тобто табулювалися (див таблицю 2). При цьому частоту вибору кожного з жанрів (f) можна вказати, як окремо для юнаків та дівчат, так і сумарно для тих і інших, тобто для вибірки досліджуваних. В останній строфі таблиці необхідно вказати суму частот, що дає змогу контролювати вірність підрахунку. Результати такого дослідження, тобто частоту вибору, часто представляють у вигляді процентів. Однак необхідно пам’ятати, що перевід частот у відсотки не може буди признаним доцільним, якщо об’єм вибірки невеликий. Необхідно враховувати, що не рекомендується приводити в таблиці тільки відсоткові величини, тобто необхідно вказувати також первинні дані(в даному випадку частоту f) на основі яких були розраховані відсотки чи хоча б сумарні величини досліджуваної ознаки. Для нашого прикладу величини частот вибору, перераховані в відсотки, відображені в табл. 3.

 

Група цінностей	Юнаки	Дівчата	Вся  вибірка
	абс.	%	абс.	%	абс.	%
А Б В Г Д Е Ж З І К
f	500	100,0	500	100,0	1000	100,0

Поряд з табулюванням часто використовують прийоми графічного зображення первинних результатів. При наявності результатів вимірювання, що мають вид дискретного розподілу (наприклад, результати опитування чи тестування за допомогою ряду особистісних методик), найбільш прийнятним способом їх графічного відображення є стовпчикова діаграма (рис. ). По осі абсцис (Х) такого графіку розміщують дискретні значення незалежної змінної (у нашому випадку це обрані групи цінностей, позначені буквами алфавіту), по осі ординат (Y) – частоту випадків (у нас – частота вибору f) чи відсоток випадків. Стовпчикові діаграми можна використовувати виключно для відображення  величин шкал найменувань (номінального рівня вимірювань).

Представлення  результатів  розподілу  неперервних  ознак. Для порядкових і інтервальний величин, а також для величин шкали відношень, тобто величин неперервних, принцип табулювання залишається таким же, як при формуванні таблиць для номінальних дискретних величин. Але при графічному відображенні та у випадку групування первинних результатів в класи чи розряди проявляються істотні відмінності. Для початку в якості прикладу наведемо результати дослідження, які ілюструють характер неперервності досліджуваної змінної.

Розглянемо один з прикладів дослідження: було проведено дослідження рівня самоактуалізації сучасної жінки (у експериментальному дослідженні застосували методику САМОАЛ, яка була опублікована 1997 році за редакцією Н.Ф.Каліної [;283] ). Опитувальник діє як суцільна шкала (вимірює загальний потяг до самоактуалізації) та містить 11 шкал, кожна з яких вимірює рівень окремих якостей самоактуалізації особистості. Опитувальник САМОАЛ складається із100 пар тверджень, досліджуваному пропонується обрати з кожної пари одне твердження за першим внутрішнім імпульсом, те яке більше узгоджується з його уявленнями, точніше відображає його думку. Обробка результатів дослідження проводилась за ключами тесту; результати заносились в таблицю та були подані у відсотках (розкид результатів можливий від 1 до 100%). Фактично кожен з досліджуваних отримує певний результат, який відображений цілим числом (напр. 10%, 50% чи 77%, ін.). Ми ж можемо собі уявити, що між двома сусідніми числами є ще множина не фіксованих методикою дробових чисел (10,5% чи 20,1%), тобто ряд можливих результатів дослідження може бути прикладом неперервної змінної.

Результати опитування самопалу (навести приклад та побудувати стовпчикову діаграму)

Відмінність первинних даних дискретної (перерваної шкали) та неперервної шкали відображається при їх графічному зображенні.(мал. ). Як ми бачимо на рисунку, первинні результати неперервної шкали являють собою не стовпчикову, а ступінчасту діаграму – гістограму. Необхідно звернути увагу на те, що всі ділянки (стовпчики) ступінчастої діаграми розміщені один біля одного (числові значення змінної Х на осі абсцис гістограми пишуть напроти центральної осі кожної ділянки).

Від гістограми легко перейти до побудови частотного полігону розподілу, а від нього до кривої розподілу. Частотний полігон будують, з’єднуючи прямими відрізками верхні точки центральних осей всіх ділянок ступінчастої діаграми (рис. ). Якщо ж вершини ділянок з’єднати за допомогою ліній, то отримаємо криву розподілу первинних результатів (рис.).перехід від гістограми до кривої розподілу дає змогу шляхом інтерполяції знаходити ті величини досліджуваної змінної, які під час дослідження не були отримані.

Групування первинних результатів.

Часто при побудові гістограм на основі первинних даних декілька значень змінної Х можуть бути нульовими. З метою уникнення таких розривів у гістограмі рекомендується проводити групування первинних результатів. Під групуванням розуміють об’єднання кількох значень змінної Х в один спільний розряд.Існують точні формули визначення числа розрядів, чи класів групування та їх діапазону, тобто ширини класу. Однак групування можлива тільки при достатньо великому числі експериментальних даних чи спостережень. У більшості випадків відштовхуються від наступного емпіричного правила: при числі результатів, що значно перевищують 25, доцільно групувати їх не менше ніж у 10 класів і не більше ніж у 20 класів. При цьому в якості величин, що характеризують ширину класу групування, використовують наступні величини: 1; 2; 3; 5; 10; 20.

Для пояснення процедури групування використовують, звернемося до наступного прикладу. Допустимо, що наведені нижче числа утворюють так званий масив результатів, тобто характеризують всі результати досліджуваних отриманих в результаті дослідження певною експериментальною методикою:

25;	33;	35;	37;	55;	27;	40;	33;	39;	28;
34;	29;	44;	36;	22;	51;	29;	21;	28;	29;
33;	42;	15;	36;	41;	20;	25;	38;	47;	32;
15;	27;	33;	46;	10;	16;	34;	18;	27;	14;
46;	21;	19;	26;	19;	17;	24;	21;	27;	16.

Для групування в такому масиві результатів перш за все необхідно знайти в ньому максимальне (55) та мінімальне (10) числа і на основі їх різниці визначити розмах розподілу (55 – 10 = 45). Очевидно, для отримання не менше ніж 10 класів групування, ширина класу у нашому випадку має бути не меншою ніж 5. наступним кроком є встановлення границь класів групування, при чому таким чином, щоб і максимальне (55) і мінімальне (45) числа з масиву попали у нижній і верхній класи. Для цього будуємо таблицю ...

Таблиця групування первинних результатів психології

1	2	3	4	5	6
Класи групування	Границі класів	Точні границі класів	Центри класів (Хі)	Первинний розподіл	Частота Випадків (f)

Розглянемо більш детально кожну з граф таблиці. В 1-й графі вказують число класів групування. При цьому класу, що містить мінімальні величини масиву первинних даних, присвоюють номер, а наступним класам – наступні порядкові номери до n класів. У другій графі вказують, яким чином визначені класи групування. А саме на основі числа 5, як характеристики ширини класу було утворено 10 класів групування (10-й клас: 59, 58, 57, 56, 55; 9-й клас: 54, 53, 52, 51, 50 і т. д.)

МИ пам’ятаємо, що в даному випадку ми розглядаємо не дискретні, а неперервно розподілені величини, і тому доцільно ліквідувати винилу розірваність між ними. В якості першого кроку на цьому шляху необхідно визначити точні границі класів групування (3-я графа). Виходячи з того, що величини в інтервалі між більш високим і більш низьким класам групування розподілені не рівномірно, кожна з точних границь класів може бути визначена значенням середньо арифметичної величини між верхньою границею біль низького класу і нижньою границею більш високого класу. В якості другого кроку з метою ліквідації розриву даних необхідно розрахувати центральні значення класів X-i. Вони відповідають судній арифметичній величині між нижньою і верхньою границями класів і вказані в 4-й графі таблиці. Порівнюючи верхню границю попереднього класу групування з нижньою границею наступного класу, можна побачити, що дискретність в ряді зникла, ряд величин став безперервним.

Таким чином, перші графи таблиці є основою для групування первинних результатів. Далі  ми побачимо, що вони необхідні також для розрахунку ряду статистичних показників. Характер розподілу первинних результатів показаний в 5-й графі, а частота прояву в 6-й.

Розглянемо один з прикладів дослідження: було проведено дослідження рівня самоактуалізації жінки, у загальному вибірка досліджуваних поділялася на дві групи (підвибірки) за наявністю чи відсутністю сім’ї у опитуваних.

Опитувальник діє як суцільна шкала (вимірює загальний потяг до самоактуалізації) та містить 11 шкал, кожна з яких вимірює рівень окремих якостей самоактуалізації особистості (шкала орієнтації у часі, шкала цінностей, погляд на природу людини, потреба пізнання, шкала креативності, шкала автономності, шкала спонтанності, шкала саморозуміння, шкала аутосимпатії, шкала контактності, шкала гнучкості у спілкуванні). У експериментальному дослідженні застосували методику САМОАЛ, яка була опублікована 1997 році за редакцією Н.Ф.Каліної [;283].  Опитувальник САМОАЛ складається із100 пар тверджень, досліджуваному пропонується обрати з кожної пари одне твердження за першим внутрішнім імпульсом, те яке більше узгоджується з його уявленнями, точніше відображає його думку. Обробка результатів дослідження проводилась за ключами тесту; результати заносились в таблицю, тобто табулювалися (див таблицю 2). При цьому частоту

1.  1РК ’’’’’’’’’’’’- fiong B fn C fong D fi E fe ldquo;ngrdquo;’’’’’’ ’’’ B ’’’ C ’’
2. Концепция генезиса феодализма в трудах Н.-Д. Фюстеля де Куланжа
3. фантастической новеллы в трудах отечественных и зарубежных исследователей 1
4. ки плановой ГГС Кл Триангуляция Полиг
5. Предприятия,учреждения,некоммерческие организации
6. Дипломная работа- Использование менеджмента в государственном управлении
7. Тема и содержание индивидуального задания
8. Реферат на тему АУДИТ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СОБСТВЕННОСТИ Практическое применение интеллектуальной
9. методологічні питання
10.  емпіричні дослідження
11. Проблема создания промышленных агрегатов для утилизации твердых углеродистых отходов
12. менеджмент Понятие управления Управленческие революции Факторы возникновения менеджмента У
13. субъект преступления признаки которого нашли законодательное закрепление в ст
14. Lehrbuch Klinische Psychologie Psychotherpie
15. Бойцовский клуб впервые издающийся на русском языке уже получил громкую известность в России благодаря н
16. администраторов а также решать ряд прикладных задач вытекающих из деятельности по толкованию священных те
17. Кодификация Русского Права в первой половине XIX века
18. Североморск Муниципальное бюджетное учреждение культуры Центр досуга молодежи г
19. МЭО Группа 105220 Отчет о выполнении лабораторной работы 4 по дисциплине КИТ ВСТАВК
20. Обжалование результатов выездной налоговой проверки

Материалы собраны группой SamZan и находятся в свободном доступе