ПРЕДИСЛОВИЕ

Г. А. Пальм, Е.В.Севастьянова

 

ПРАКТИКУМ ПО ОБЩЕЙ ПСИХОЛОГИИ

 

УЧЕБНОЕ ПОСОБИЕ

 

Днепропетровск

 

 

УДК 159.9.

ББК 88.3

Рецензент:

к.пед.н., доцент С.Г.Крамаренко

 

Пальм Г.А., Севастьянова Е.В. Практикум по общей психологии: Учебное пособие.– Д.: ДУЕП , 2008. – с.

 

Учебное пособие содержит практические задания, которые призваны способствовать закреплению знаний по дисциплине «Общая психология» путем их практического использования для решения исследовательских задач, проведения самостоятельных экспериментальных исследований и анализа их результатов.

Учебное пособие может использоваться при проведении аудиторных занятий, для организации самостоятельной работы студентов, может быть полезно всем, кого интересует психологическое самообразование.

УДК 159.9.

ББК 88.3

 

 

© Пальм Г. А., Севастьянова Е.В. 2008

© Днепропетровский университет

экономики и права

 

ПРЕДИСЛОВИЕ

 

Дисциплина «Практикум по общей психологии» является нормативной в учебном плане подготовки специалистов направления «Психология» и изучается на протяжении 3-6 семестров. Цель практикума – закрепление знаний по дисциплине «Общая психология» путем их практического использования для решения исследовательских задач, проведения самостоятельных экспериментальных исследований и анализа их результатов.

Практикум построен в соответствии с программой курса «Общая психология» и включает такие разделы: 1. Методы психологического исследования. 2. Деятельность и личность. 3. Психические процессы и состояния.

Каждая тема практикума содержит следующие дидактические элементы:

– теоретическое введение к теме;

– описание отдельных практических занятий в рамках темы;

– индивидуальные исследовательские задания (проекты);

– формы протоколов и образцы записи экспериментальных данных;

– контрольные вопросы для проверки уровня усвоения темы.

При работе с пособием рекомендуется соблюдать такую последовательность:

1. До начала занятия по теме студент должен познакомиться с теоретическим введением к теме.

2. Каждый студент должен заранее подготовить форму протокола данного занятия темы, а также ознакомиться с порядком работы для выполнения эксперимента и с инструкцией испытуемому.

3. Если опыт по условиям проведения является групповым, то студенческую группу на большинстве занятий целесообразно разделить на пары – экспериментатор и испытуемый.

4. В конце занятия каждый студент должен предоставить преподавателю короткий письменный отчет, который включает:

– полный протокол опыта;

– запись статистической обработки результатов опыта;

– анализ обработанных результатов опыта;

– выводы, в которых полученные результаты сопоставляются с данными, известными студенты из лекций и литературных источников;

– письменные ответы на контрольные вопросы задания.

 

ЧАСТЬ 1. МЕТОДЫ ПСИХОЛОГИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ

 

Тема 1. МЕТОДЫ ПСИХОЛОГИИ И СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА ДАННЫХ ПСИХОЛОГИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ

 

Теоретическое введение

Понятие про методы психологического исследования. Классификация методов. Методы научного исследования – это те приемы и средства, с помощью которых добываются факты, используемые для доказательства положений, из которых в свою очередь складывается научная теория.

Б. Г. Ананьєв [1] предложил следующую классификацию методов психологического исследования:

1. Организационные методы, которые определяют стратегию исследования:

1.1. Метод срезов или сравнительный (сопоставление отдельных групп испытуемых с целью установления сходства и различий между ними).

1.2. Лонгитюдный (многократное обследование одних и тех же лиц с целью выявления динамики исследуемых свойств).

1.3. Комплексный (реализация междисциплинарных комплексных программ, в которых участвуют представители разных наук, с целью установления связей между явлениями разного типа, например, между физиологическим, психологическим и социальным развитием личности)

2. Эмпирические методы – методы сбора данных:

2.1. Обсервационные: наблюдение и самонаблюдение.

2.2. Экспериментальные: формирующий и констатирующий, естественный и лабораторный эксперимент

2.3. Психодиагностические методы: тести, анкеты, опросники, социометрия, интервью, беседа.

2.4. Праксиметрический метод: анализ процесса и продуктов деятельности

2.5. Моделирование.

2.6. Биографический метод.

3. Методы обработки данных:

3.1. Количественный (статистический) анализ.

3.2. Качественный анализ (дифференциация и обобщение материала по качественным параметрам).

4. Методы интерпретации:

4.1. Генетический путь – определение закономерностей изменения данных.

4.2. Структурный путь – построение типологий (построение профилей и изучение взаимоотношения между факторами).

Методы статистической обработки результатов психологических исследований. В процессе статистической обработки данных психологического исследования чаще всего перед исследователем стоят следующие задачи:

1. Замена множества числовых значений измеряемого показателя обобщенными величинами, выражающими наиболее типичное значение показателя и степень разброса значений относительно него.

В качестве меры центральной тенденции (величины, вокруг которой группируются отдельные, расходящиеся между собой значения показателя) чаще всего используются: среднее арифметическое (M), медиана (Me), мода (Mo).

Среднее арифметическое (M) в простейшем случае вычисляется по формуле:

Для вычисления медианы (Ме) необходимо предварительно упорядочить ряд числовых значений показателя от его минимального к максимальному значению, или наоборот. Тогда медиану можно определить как числовое значение показателя, занимающее в упорядоченном ряду данных срединное положение (медиана делит упорядоченный ряд данных на две равные части). При нечетном числе значений в ряду медианой будет то числовое значение показателя, порядковое место которого в ряду определяется выражением , где n – общее число значений в ряду данных.

Мода (Мо) – наиболее часто встречающееся, самое типичное значение данного ряда.

Наиболее употребительными мерами разброса, или рассеивания данных, являются размах (W) и стандартное отклонение (σ).

Размах (W) – это разность максимального и минимального значений в ряду данных:

W = x _max – x _min

Стандартное отклонение вычисляется по формуле:

,

где x_i – числовое значение показателя;

n – их количество (причем, если n > 30, то в знаменателе вместо n – 1 будет n;

M – среднее арифметическое.

При n ≤ 20 можно воспользоваться экспресс-методом определения σ по формуле:

,

где W – размах;

d_n – табличный коэффициент (таблица 1.1).

 

Таблица 1.1

Значения коэффициента d_n для оценки

стандартного отклонения по размаху [Щербаков, с.26]

 

n	dn	n	dn
	2,33		3,34
	2,53		3.41
	2,70		3,47
	2,85		3,53
	2,97		3,59
	3,08		3,64
	3,17		3,69
	3,26		3,74

 

return false">ссылка скрыта

2. Определение статистической достоверности различий между двумя однородными показателями.

Для установления факта случайности различий средних (или медиан) или его опровержения (доказательства достоверности различий) пользуются статистическими критериями, в частностикритерием Манна-Уитни (U):

1) объединяют вместе данные сравниваемых групп и располагают их в порядке убывания числовых значений, закодировав принадлежность к той или иной группе;

2) каждому числовому значению полученного ряда присваивается ранг (порядковый номер). В случае совпадения числовых значений им приписывается среднее значение тех рангов, которые были бы присвоены каждому из них при отсутствии совпадения;

3) находится сумму рангов (R) для каждого ряда данных (R₁, R₂);

4) вычисляется значение U-критерия по формуле:

U =

или

U' = ;

5) по таблице находится пограничное значение U-критерия (их два – U_min и U_max). Нулевая гипотеза (Н₀), т.е. гипотеза о том, что различия между двумя рядами данных случайны, отклоняется, если U < U_min или U > U_max (таблица 1.2).

 

Таблица 1.2

Пограничные значения U-критерия

 

3. Определение меры связи между двумя показателями и оценивание ее статистической достоверности.

В качестве меры статистической связи используются различные виды коэффициентов корреляции. Как правило, величина коэффициента корреляции изменяется в пределах от + 1 (прямая функциональная связь) до – 1 (обратная функциональная связь). Если коэффициент корреляции равен нулю, то связь между признаками отсутствует. При обработке данных психологического исследования чаще всего применяют коэффициент корреляции Пирсона и коэффициент ранговой корреляции Спирмена.

Коэффициент корреляции Пирсона вычисляется по следующей формуле:

,

где x_i и y_i – числовые значения коррелируемых признаков;

n – количество пар числовых значений коррелируемых признаков.

Для оценки значимости r_xy можно воспользоваться таблицей 1.3. Если полученный r_xy > r _табл. на каком-либо из уровней значимости, то он является статистически достоверным.

 

 

Таблица 1.3

Критические значения r_xy (для уровней значимости 0,05 и 0,01)

n	0,05	0,01	n	0,05	0,01	n	0,05	0,01
	0,63	0,77		0,43	0,55		0,35	0,45
	0,60	0,74		0,42	0,54		0,34	0,44
	0,58	0,71		0,41	0,53		0,34	0,44
	0,55	0,68		0,40	0,52		0,33	0,43
	0,53	0,66		0,40	0,51		0,33	0,42
	0,51	0,64		0,39	0,50		0,32	0,42
	0,50	0,62		0,38	0,49		0,32	0,41
	0,48	0,61		0,37	0,48		0,31	0,41
	0,47	0,59		0,37	0,47		0,31	0,40
		0,58		0,36	0,46		0,31	0,40
	0,44	0,56		0,36	0,46		0,30	0,39

 

Коэффициент ранговой корреляции Спирмена определяется по формуле:

,

где d_i – разность рангов пары данных,

n – количество пар данных.

Для оценки значимости ρ необходимо воспользоваться таблицей (таблица 1.4). Если вычисленный ρ > ρ_табл. на каком-либо уровне значимости, то он статистически достоверен.

Таблица 1.4

Критические значения ρ (для уровней значимости (0,05 и 0,01)

n	0,05	0,01	n	0,05	0,01
	0,900	1,000		0,425	0,601
	0,829	0,943		0,399	0,564
	0,714	0,893		0,377	0,534
	0,643	0,833		0,359	0,508
	0,600	0,783		0,343	0,485
	0,564	0,746		0,329	0,465
	0,506	0,712		0,317	0,448
	0,456	0,645		0,306	0,432

 

 

Задание 1.1.

Основные статистические параметры

Цель: овладение навыками вычисления основных статистических параметров для количественных данных.

Материалы и оборудование: наборы данных для обработки.

Методика проведения: студенты получают наборы данных для обработки, по которым они должны рассчитать:

1. Меры центральной тенденции.

2. Меры рассеивания.

3. Достоверность различий двух средних арифметических или медиан.

4. Коэффициент корреляции r_xy или ρ.

Задание 1.2.

Индивидуальное исследовательское задание (проект)

Цель: овладение навыками проведения психологического исследования, статистической обработки и интерпретации полученных данных.

Материалы и оборудование: методика М.Рокича «Ценностные ориентации» (приложения 1 и 2).

Методика проведения: каждый студент (или группа из 2-3-х человек) получает задание провести самостоятельное исследование с помощью методики М.Рокича в определенной группе испытуемых (разного возраста, пола, студенты разных специальностей, разных курсов и т.д.). На аудиторном занятии полученные данные обрабатываются и данные по разным группам сопоставляются между собой помощью коэффициента ранговой корреляции Спирмена.

Контрольные вопросы

1. Какие методы психологического исследования выделяются в классификации Б.Г.Ананьева?

2. Какие основные задачи стоят перед исследователем в процессе статистической обработки данных психологического исследования?

3. Что такое меры центральной тенденции? Как они вычисляются?

4. Как определяется статистическая достоверность различий между двумя рядами показателей?

5. Как определяется мера связи между двумя показателями?