Меню
Главная
Авторизация/Регистрация
 
Главная arrow Психология arrow Общепсихологический практикум

Обработка результатов эмпирического исследования

Применяя различные эмпирические методы, исследователь собирает данные, касающиеся различных аспектов поведения человека, его мыслей и переживаний. Для того чтобы не потерять вновь собранные данные, исследователь ведет протокол исследования (наблюдения, беседы или эксперимента) фиксирует важные аспекты своей работы в экспериментальном журнале. Получаемые таким образом данные могут быть довольно объемными. К тому же каждый протокол исследования имеет отношение, как правило, лишь к одному испытуемому, тогда как целью экспериментальной работы является обобщение исследуемых фактов и закономерностей поведения. Поэтому важным этапом экспериментальной работы является этап обработки вновь полученных данных. Целью такой работы исследователя является более наглядное представление собранных фактов, их обобщение и статистический анализ.

Эти методы применяются к данным, собранным с помощью любого из методов их получения, классификации которых были приведены выше. Обработка результатов эмпирического исследования может носить как качественный, так и количественный характер.

Как правило, в обработке данных методы качественного и количественного характера сочетаются. Однако существуют исследования, имеющие целиком качественный характер. Такие исследования называют качественными. В них процедуры обработки данных практически не отделены от процедур их сбора.

Качественные методы обработки данных

Качественное исследование — это комплексное исследование, основанное на полевой форме работы (см. гл. 1 "Функциональные обязанности психолога"), предполагающее:

  • — сбор подробных описаний переживаний и смыслов человека; обработку данных с помощью специальных процедур анализа текста;
  • — интерпретацию их с учетом социокультурного контекста;
  • — отсутствие жесткой стандартизации;
  • — внимание к единичным случаям;
  • — опору на точку зрения исследуемых людей и рефлексию самого исследователя.

Как указал Ч. Рейджин, главное отличие качественных методов состоит в том, что сторонники количественных методов работают с несколькими переменными, которые исследуются на множестве случаев, а сторонники качественных методов работают с небольшим количеством случаев (их может быть всего один-два) и множеством переменных [1].

Наиболее распространенными методами качественного исследования являются наблюдение, интервью, анализ текстов, анализ документов (дневников, аудио- и видеоматериалов, описаний очевидцев) и автобиографий.

Применение методов качественной обработки данных позволяет отвечать па вопросы, которые характеризуют тот или иной объект в общем виде. Так, исследователя может заинтересовать, например, то, какие психологические особенности демонстрируют наркоманы. Возможным ответом на этот вопрос будут следующие психологические характеристики: безответственность, агрессивность, равнодушие к близким родственникам. В исследовании наркомана можно будет ответить на вопрос, обладает ли он такими чертами, и какими еще чертами он обладает.

Таким образом, результатом применения методов качественной обработки данных оказывается описание исследуемых объектов с разных сторон. Например, осуществив наблюдение за испытуемым, на основе протоколов наблюдения можно выделить его различные поведенческие особенности, отобразив их в виде поведенческого или психологического портретов. Проведя беседу с испытуемым и зафиксировав ее ход в протоколе, в процессе обработки составленного протокола можно определить круг тем, которых испытуемый касался в беседе, а также особенности грамматического строя его речи и богатство его словаря.

Кроме того, качественная обработка может заключаться в попытке классификации полученных данных. Так, высказывания испытуемых могут определяться как агрессивные или неагрессивные, а выделяемые испытуемыми признаки тех или иных понятий — как существенные или несущественные.

Существенным ограничением качественных методов исследования является невозможность отличить существенные характеристики исследуемого объекта от несущественных, свойственных не только ему, но и любым другим объектам. Например, характерны ли такие свойства, как безответственность, агрессивность, равнодушие к близким родственникам, только для наркоманов, или по этим качествам наркоманы не отличаются от других людей? Качественное исследование сообщает только о том, что наркоманам присущи такие характеристики, но ничего не говорит о том, являются ли эти характеристики специфическими для наркоманов или же это общечеловеческие характеристики, свойственные наркоманам точно так же, как и всем остальным. Для того чтобы ответить на эти вопросы, исследователю остается только одно — строить количественное исследование, в котором он будет сравнивать два количества, т.е. выраженность перечисленных характеристик у наркоманов и их выраженность у людей без зависимостей.

Назначение качественных методов состоит в том, чтобы:

  • 1) фиксировать и описывать феномены, становящиеся предметом количественного исследования;
  • 2) обосновывать гипотезы, выдвигаемые в количественных исследованиях (например, исследование эгоцентрической речи выросли из наблюдений Ж. Пиаже за речевым поведением детей);
  • 3) подробно характеризовать редкие, единичные явления (например, уникальный случай эйдетической памяти, описанный А. Р. Лурией в "Маленькой книжке о большой памяти");
  • 4) корректировать интерпретации и выводы количественных исследований на основе частной, контекстуальной информации, остающейся вне поля зрения в количественном исследовании.

Качественная обработка полученных в исследовании данных, как правило, оказывается лишь первым этапом научного анализа. Следующим этапом может стать их количественный анализ. Таким образом, количественная и качественная обработка вновь полученных результатов становятся взаимодополняющими.

Количественные методы обработки данных

Количественная обработка данных предполагает использование методов математической статистики, и поэтому такие методы принято называть статистическими.

Несколько условно можно выделить три основных класса статистических методов, применяемых в психологических исследованиях на этапе обработки ранее полученных сырых данных;

  • — методы описательной статистики;
  • — методы, связанные с выдвижением и проверкой статистических гипотез;
  • — методы многомерного анализа данных.

Методы описательной статистики обеспечивают оценку параметров генеральной совокупности, из которой исследователь извлекает данные. Такими оцениваемыми параметрами становятся различные меры центральной тенденции, вариативности, асимметрии и эксцесса. Также исследователь может оценить статистическую связь различных рядов данных, вычисляя значения коэффициентов корреляции и ковариации или оценивая коэффициенты регрессии. Такая оценка может быть точечной или интервальной. В первом случае оценка параметра оказывается представленной в виде одного числа, во втором — в виде диапазона чисел.

Генеральная совокупность представляет собой все множество объектов, но поводу которых строится научная теория. Поэтому данное понятие отражает лишь теоретические факты и закономерности. Нахождение этих фактов и закономерностей на практике и является, как правило, главной целью исследователя. Для этого на основе различных процедур организации эмпирической работы исследователь выбирает из генеральной совокупности те объекты, которые и станут предметом его непосредственного исследования. В психологии такими объектами обычно становятся конкретные люди или животные, которые принимают участие в эмпирическом исследовании. Их называют испытуемыми или участниками эмпирического исследования. Все вместе они составляют экспериментальную выборку. Результатом применения различных эмпирических процедур сбора данных становятся оценки тех или иных количественных характеристик, имеющих отношение к испытуемым, принимающим участие в исследовании. Поскольку исследователя, как правило, не интересуют количественные характеристики каждого испытуемого в отдельности, то, используя методы описательной статистики, исследователь-экспериментатор имеет возможность описать собранные данные в целом, соотнося, таким образом, характеристики выборки — статистику — с параметрами генеральной совокупности.

Не обязательно, чтобы результатом применения методов описательной статистики стали лишь точечные или интервальные оценки параметров распределения исследуемых величин, выраженные в виде числа или диапазона чисел. Описательные статистические характеристики данных могут быть представлены также в виде таблиц или диаграмм. В качестве одного из примеров использования диаграмм в ходе оценки характера распределения вновь полученных данных можно рассматривать диаграммы частотного распределения — гистограммы. Они наглядно показывают, как конкретно распределяются оцененные характеристики.

Для того чтобы соотнести оцененные с помощью статистик параметры генеральной совокупности с их теоретическими значениями, применяют методы проверки статистических гипотез. Эти методы позволяют, в частности, сравнить две (или более) группы испытуемых по какой-либо характеристике — например, выяснить, действительно ли наркоманы более агрессивны (безответственны или равнодушны) по сравнению с людьми, не имеющими зависимости.

Дело в том, что различия в выраженности психологических показателей, представленные в статистических оценках, могут быть статистически надежными или ненадежными. Так, если наркоманы продемонстрировали в среднем 45 баллов по шкале агрессивности, а люди без зависимости — 40, возникает вопрос: существенная ли это разница? Достаточно ли различия в 5 баллов для того, чтобы сказать, что наркоманы действительно более агрессивны, чем люди без зависимости, или в следующий раз, когда другой исследователь обследует другую группу наркоманов и людей без зависимости, они покажут одинаковые результаты, или даже люди без зависимости наберут больше баллов по агрессивности? Ведь сами по себе оценки параметров генеральной совокупности могут в той или иной степени отличаться от оцениваемых параметров как таковых.

В этом примере и 45, и 40 баллов могут соответствовать на самом деле одной и той же теоретической величине, оценку которой мы производили в ходе реализации той или иной измерительной процедуры. Ответить на эти вопросы позволяют методы проверки статистических гипотез.

Статистические гипотезы представляют собой утверждения, касающиеся параметров распределения случайных величин, проявления которых мы наблюдаем в эксперименте. Они проверяются с помощью статистик. Поэтому обработка результатов любого эмпирического исследования предполагает использование обоих указанных видов статистических методов. Сначала исследователь должен корректно и четко описать полученные им данные, наглядно их представить с помощью описательной статистики. После того, как результаты будут описаны, с помощью методов проверки статистических гипотез исследователь сравнивает разные данные друг с другом или с предполагаемыми теоретическими величинами и делает выводы о том, какие психологические особенности испытуемых соотносятся между собой и каким образом.

Наконец, задача количественной обработки данных может состоять в том, чтобы уменьшить их избыточность, сделать их более наглядными и компактными. В этом случае используют методы многомерного анализа. Примерами таких методов являются факторный и кластерный анализ, а также различные варианты метода многомерного шкалирования.

  • [1] Улановский А. М. Феноменологический метод в психологии, психиатрии и психотерапии // Методология и история психологии. 2007. № 2 (1). С. 130—150.
 
Если Вы заметили ошибку в тексте выделите слово и нажмите Shift + Enter
< Предыдущая   СОДЕРЖАНИЕ   Следующая >
 

Популярные страницы