Анализ и обобщение информации. Представление результатов психологического исследования

В основе экспериментального психологического исследования получение новых результатов, которые чаще всего состоят в синтезе данных, полученных на различных группах объектов в том или ином эксперименте, в их сравнении с целью выяснить черты различия между ними, в их сопоставлении с целью выявить показатели, изменяющиеся в одном направлении, и, наконец, в предсказании определенных фактов на основании тех выводов, к которым приводят полученные результаты. Именно в этом заключается цель статистики в науках вообще и, особенно в гуманитарных ее направлениях. В последних много умозрительных и мало абсолютно достоверных выводов. Без статистики выводы в большинстве случаев будут чисто интуитивными и не могут составлять солидную основу для интерпретации данных.

Обработка статистической информации на ПЭВМ включает этапы:

1. Подготовка исходных данных

² Проверка анкет, вопросников, регистрационных бланков на точность, полноту и качество заполнения.

² выбраковка бланков, в которых отсутствуют ответы более чем на 30% основных вопросов;

² внимательный просмотр на предмет четкости ответов.

2. Кодирование информации, т.е. количественная формализация ответов, присвоение ответам некоего условного числа, перевод содержательной информации на язык формальной логики.

Кодироваться может не содержание ответов, а только факт его наличия или отсутствия. Кодировка, как правило, осуществляется при разработке методики. Она может быть сплошной (порядковой) и порционной, когда нумеруются ответы в каждом вопросе. Код обводится (подчеркивается) респондентом в анкете, либо проставляется в регистрационном бланке.

3. Ввод исходных данных в постоянную память ПЭВМ в виде таблиц, массивов или баз данных.

Приступая к вводу данных, следует выяснить в какой прикладной программе, планируется производить обработку. Многие пакеты прикладных программ читают исходные данные, подготовленные в текстовых редакторах Лексикон, Word и др. с разделением цифр пробелом, запятой или табулятором. Однако если есть возможность, то лучше сразу данные вводить в электронную таблицу пакета прикладных программ для статистической обработки данных (Statistica, SPSS, Assistat, SAS, Stadia, StatGraphics и др.) или в таблицы Word или Excel, являющиеся составными частями семейства Office. Данные следует вводить в виде матрицы, в столбцах которой будут представлены переменные, а в строках (реализациях) - респонденты.

4. Визуализация данных;

5. Преобразование данных;

6. Статистический анализ;

7. Представление результатов.

Поясним кратко назначение и задачи данных этапов.

1. Ввод данных. Очевидно, прежде всего, данные надо ввести в компьютер и запомнить, то есть сохранить для будущего (на всякий случай). Ввод может осуществляться ручным набором чисел с кла­виатуры компьютера или же экспортом из дисковых файлов в тексто­вом или табличном формате.

Введенные данные обычно отображаются в форме электронной таблицы или матрицы данных, где столбцы представляют различные переменные (variables) (например, возраст, пол, рост, вес, род занятий, национальность), а строки — измерения реализации (cases) значений этих переменных, произведенные в различных условиях, в различное время, у различных объектов и т.п. (Рисунок 1).

Если производился опрос, тестирование, наблюдение, то по строкам матрицы желательно расположить имена и данные респондентов (испытуемых), а по столбцам - результаты, показанные по конкретным переменным, шкалам, вопросам, заданиям, характеристикам. В столбцах располагаются и группирующие переменные (например: пол, возраст).

2. Визуализация данных. После ввода на данные в электронной таблице следует просто посмотреть, чтобы составить общее (в том числе и интуитивное) представление о характере их изменения, спе­цифических особенностях и закономерностях, что очень важно для выбора стратегии и тактики дальнейшего анализа. Для этого можно использовать как исходное числовое представление, так и различные формы графического изображения. Действительно, человек часто на­много более продуктивно и быстро воспринимает информацию в виде зрительных образов, чем в виде голых бесстрастных цифр. Здесь очень помогают средства деловой и научной графики, из которых наиболее употребительны изображения двух- или трехмерных функциональных зависимостей, а также многочисленные формы столбиковых и круговых диаграмм и гистограмм.

3. Группировка и преобразование данных. Далее нередко данные следует скор­ректировать методами ручного редактирования или же полуавтомати­ческого преобразования к виду, адекватному выбранному методу ана­лиза. Здесь может понадобиться широкий набор алгебраических, мат­ричных и структурных преобразований, а также комбинирование этих операций в требуемой последовательности. Не­редко также требуются удаление из введенных данных высоко амплитудных выбросов (которые могут быть результатом некорректных из­мерений) и замена (или удаление) пропущенных (неизмеренных) значений.

4. Статистический анализ. После этого можно приступать собственно к выбору метода, анализу данных и интерпретации результатов.

5. Представление результатов. И, наконец, для наглядности производимых выводов желательно и полученные результаты представить в виде адекватных, убедительных и эффектных графиков.

Рисунок 1. Матрица исходных данных результатов опроса, подготовленная для обработки в пакете прикладных программ Statistica 5.