Psiholoģijas pētniecības procesa interpretācija un datu vākšana

Kā eksperimentus var izmantot, lai apkopotu informāciju sociālajos pētījumos. Uzziniet, kā aptaujas, piemēram, intervijas un anketas, var izmantot datu apkopošanai sociālajos pētījumos. Izpētīt, kā satura analīze tiek izmantota, lai savāktu datus sociālajos pētījumos.

Rezultātu interpretācija

Tā ir datu analīzes rezultātu sasaiste ar pētījuma hipotēzi, teorijām un jau esošām un pieņemtajām zināšanām..

Veidi problēmas ko mēs varētu ar interpretācijas konkrētu datu: mērījumu skalas vājināšanās. Tā kā tie ir interpretējami izpildi, kas sistemātiski sasniedz vai nekad nevar sasniegt, mērījumu skalas robežas. Šo problēmu var atrisināt, veicot izmēģinājuma pētījumu, atklājot šīs nepilnības un paplašinot skalu jaunajā interpretācijā.

Jumta efekts. Ja mēs vienmēr pieskaramies augstākajiem rādītājiem. Grīdas efekts. Ja mēs vienmēr pieskaramies zemākajiem rādītājiem. Regresijas mērīšana. Tas ir nevēlams fenomens, kas gandrīz visās izmeklēšanās parādās, pieprasot kvantitatīvu spriedumu. Ja tiek pieprasīti augstas klases novērtējumi, ir tendence emitēt atbildes tuvu vidējām vai centrālajām vērtībām. Tas var novest pie kļūdainiem secinājumiem.

Rezultāti jābūt būt interpretēt kā: Iegūtās ietekmes lielums un novērotās tendences vai likumsakarības. Salīdziniet šos rezultātus ar tiem, ko iegūst citi pētnieki līdzīgās darbavietās. Skaidri izdarītā darba secinājumi.

Kolekcija, datu analīze

Datu vākšana: ar sistemātisku novērošanu, apsekojumiem un eksperimentiem. Dabas vidē (lauka pētījumā) vai mākslīgajos medijos (pētnieka radītās situācijas). Datu analīze Faktori, kas jāņem vērā, veicot četrus datu analīzes uzdevumus: Mums ir jāizlemj, lai gan mēs iesakām divkāršu vidi: Aprakstoša statistika. Ja mēs paliekam izlasē. Netieša statistika. Ja mēs vēlamies izdarīt secinājumus par iedzīvotājiem, izmantojot varbūtību. Mainīgo lielumu mērīšanas līmenis: intervāla vai attiecības mērījuma līmenis. Mēģiniet mērīt pēc iespējas augstākā līmenī, jo tie ietver zemo, bet ne otrādi. Uzskaitītā problēma un veids, kādā dati ir savākti. Vienmēr jāatrod līdzsvars starp iespējamo un ērtu, lai netiktu appludināts ar dažādām analīzēm. Ir ieteicams veikt sistemātisku "analītisku" plurālismu: sistemātiskums nozīmē, ka ir nepieciešams detalizēts plāns ar konkrētiem mērķiem gan datu vākšanai, gan analīzei..

Plurālisms (jebkuram pētījuma veidam ir ierobežojumi.) Tos var samazināt, optimizējot analīzi, kurai ir nepieciešams meklēt daudzveidīgas un daudzskaitlīgas analīzes formas. Šī daudzveidība ietver tos, kas attiecas uz ne empīriskiem datiem un tīri matemātisku vai teorētisku attīstību.. Uzdevumi datu analīze: veidi, kā apkopot datus. Ir indeksi, kas apkopo dažādus izplatīšanas aspektus. Centrālie tendenču indeksi. Norādiet izplatīšanas centru.

Aprēķināt:

• Aritmētiskais vidējais: mēs pievienojam punktus un dalām tos ar nº no tiem. Piem. (31 + 31 + 25 + 28 + 30) / 5 = 29 Mode: visbiežāk novērojums ir 31
• Vidējais: punktu skaits, centrālais rezultāts ir 30. Mainīguma vai dispersijas indeksi. Norādiet, cik izkliedēti ir mainīgā dati.
• Nelīdzena dispersija vai dispersija. Diferenciālo punktu aprēķināšana (atņemot katra rezultāta vidējo vērtību), palielinot tos laukumā, pievienojot tos un dalot tos starp nº no tiem. Piemēram, S2s = / 5 = 5.2
• Neproporcionāla dispersija Mēs sadalām nº gadījumi, izņemot vienu: VI piemērs = / (5-1) = 6.5
• Standarta novirze nav objektīva. Neobjektīvās Variance (VI) kvadrātsaknes noņemšana, piemēram, DTI = Ö VI = Ö 6.5 = 2.55
• Standarta novirze. Pieņemot dispersijas vai slīpās dispersijas kvadrātsakni (S2s), piemēram, Ss = Ö S2s = Ö 5.2 = 2.28 Sadalījuma kopējā amplitūda. Ja minimālās vērtības maksimālā vērtība tiek atņemta Ej, AT = 31 - 25 = 6
• Asimetrijas rādītāji. ¿Vai simetriska rezultātu sadalījums?. Mode atņemšana no vidējā un dalot šo starpību starp neobjektīvo novirzi. As = (29 - 31) / 2,28 = -0,88 Ja tas ir mazāks par nulli, tas ir, negatīvs (ir vairāk augstāku punktu nekā zems) Ja tas ir lielāks par nulli, tas ir, pozitīvs (ir mazāks punktu skaits nekā augsts)

Ja tas ir nulle, tas ir simetrisks (viena no izplatīšanas daļām ir pārējo atspoguļojums). ¿Vai saplacināts punktu sadalījums? Datu meklējumi (likumsakarības vai atšķirības). Viena no labākajām formām ir grafiskais attēlojums. Rezultātu prognozēšana, pamatojoties uz datiem. Prognozes, kas izmanto viņu attiecības. Kad modelis tiek atpazīts, labākais veids, kā to apkopot, ir funkcija. Lai gan tas nav cauri visiem punktiem, tas piedāvā mums vienkāršāku, bet nepilnīgu veidu, kā aprakstīt datus, kā arī to savstarpējo attiecību raksturu un intensitāti..

Apkopot iedzīvotāju skaitu no izlases. Vispārināt iepriekšējos rezultātus plašākos laukos nekā sākotnējā parauga, no kura mēs sākam izdarīt secinājumus iedzīvotājiem, izmantojot aprakstošu datu analīzi, izmantojot varbūtību. Mēs secinām, ka mēs vispārināmies uz iedzīvotāju rezultātiem.

Šis raksts ir tikai informatīvs, tiešsaistes psiholoģijā mums nav fakultātes veikt diagnozi vai ieteikt ārstēšanu. Mēs aicinām jūs apmeklēt psihologu, lai ārstētu jūsu lietu.

Ja vēlaties lasīt vairāk līdzīgu rakstu Psiholoģijas pētniecības procesa interpretācija un datu vākšana, Mēs iesakām ieiet mūsu eksperimentālās psiholoģijas kategorijā.