Tumačenje i prikupljanje podataka o istraživačkom procesu u psihologiji

Kako se eksperimenti mogu koristiti za prikupljanje informacija u društvenim istraživanjima. Saznajte kako se ankete, kao što su intervjui i upitnici, mogu koristiti za prikupljanje podataka u društvenim istraživanjima. Proučite kako se analiza sadržaja koristi za prikupljanje podataka u društvenim istraživanjima.

Tumačenje rezultata

To je povezivanje rezultata analize podataka s istraživačkom hipotezom, teorijama i već postojećim i prihvaćenim znanjem..

Vrste problemi što bismo mogli imati s tumačenja određenih specifičnih podataka: Smanjenje mjerne ljestvice. Kako ih treba tumačiti pogubljenja koja dosežu sustavno ili nikada ne mogu doseći, granice mjerila. Taj se problem može riješiti pilot-studijom, otkrivanjem tih neuspjeha i širenjem ljestvice u novoj interpretaciji.

Učinak krova. Ako uvijek dodirujemo najviše rezultate. Učinak poda. Ako uvijek dodirujemo najniže rezultate. Regresija za mjerenje. To je neželjena pojava koja se pojavljuje u gotovo svim istraživanjima kada se traži kvantitativna procjena. Tendencija je emitiranja odgovora blizu srednjih ili središnjih vrijednosti kada se zahtijevaju visoke ocjene. To nas može dovesti do pogrešnih zaključaka.

Rezultati treba biti tumačiti kao za: veličinu dobivenog učinka i opažene tendencije ili pravilnosti. Usporedite ove rezultate s rezultatima dobivenim od drugih istraživača na sličnim poslovima. Jasni zaključci o obavljenom poslu.

Prikupljanje, analiza podataka

Prikupljanje podataka: Kroz sustavno promatranje, ankete i eksperimente. U prirodnom okruženju (terenska studija) ili u umjetnim medijima (situacije koje je stvorio istraživač). Analiza podataka Čimbenici koje treba uzeti u obzir pri izvođenju četiri zadatka analize podataka: Moramo odlučiti, iako predlažemo dvostruko okruženje: Deskriptivna statistika. Ako ostanemo u uzorku. Inferentna statistika. Ako želimo zaključiti prema populaciji koristeći vjerojatnost. Razina mjerenja varijabli: Razina mjere intervala ili omjera. Pokušajte mjeriti na najvišoj mogućoj razini, jer oni uključuju nisku, ali ne i obrnuto. Problem koji je pokrenut i način na koji su podaci prikupljeni. Uvijek je potrebno uspostaviti ravnotežu između mogućeg i prikladnog, kako ne bi bili preplavljeni različitim analizama. Preporučljivo je provesti sustavni "analitički" pluralizam: sustavnost podrazumijeva da mora postojati detaljan plan sa specifičnim ciljevima kako za prikupljanje i analizu podataka.

Pluralizam (svaki oblik istraživanja ima svoja ograničenja.) To se može minimizirati optimizacijom analize, za koju je potrebno tražiti višestruke i pluralne oblike analize. Ova množina uključuje one koje se odnose na neempirijske podatke i čisto matematički ili teorijski razvoj.. zadaci analize podataka: Načini sumiranja podataka. Imati indekse koji sumiraju različite aspekte distribucije. Indeksi središnjih trendova. Označite središte distribucije.

izračunati:

• Aritmetička sredina: dodajemo rezultate i dijelimo ih s nº njih. (31 + 31 + 25 + 28 + 30) / 5 = 29 Moda: Najčešća opservacija je 31
• Srednja vrijednost: Sortiranje bodova, središnji rezultat je 30. Indeksi varijabilnosti ili disperzije. Navedite kako su podaci o varijabli rasuti.
• Iskrivljena varijacija ili varijacija. Izračunavanje diferencijalnih rezultata (oduzimanje prosjeka za svaki rezultat), njihovo podizanje na trg, dodavanje i dijeljenje među njimaº njih. Primjer S2s = / 5 = 5.2
• Nepristrana varijacija Podijelimo nº slučajeva osim jednog: Primjer VI = / (5-1) = 6.5
• Standardna devijacija nepristrana. Uklanjanje kvadratnog korijena nepristrane varijance (VI), npr. DTI = Ö VI = Ö 6.5 = 2.55
• Primarna standardna devijacija. Uzimanje kvadratnog korijena varijance ili odstupanja pristranosti (S2s) Primjer: Ss = Ö S2s = Ö 5,2 = 2,28 Ukupna amplituda raspodjele. Ako je minimalna vrijednost maksimalne vrijednosti oduzeta Ej AT = 31 - 25 = 6
• Indeksi asimetrije. ¿Je li simetrična raspodjela bodova? Oduzimanje moda od srednje vrijednosti i dijeljenje te razlike između pristranog standardnog odstupanja. As = (29 - 31) / 2,28 = -0,88 Ako je manji od nule, to jest, negativan (ima više bodova od niskih) Ako je veći od nule, to jest, pozitivan (ima više niskih rezultata od visok)

Ako je nula simetrična (jedan dio distribucije je odraz drugog) Pokazivački indeksi. ¿Je li spljoštena raspodjela bodova? Traženje uzoraka (zakonitosti ili razlika) u podacima. Jedan od najboljih oblika je grafički prikaz. Rezultati predviđanja na temelju podataka. Predviđanja koja iskorištavaju njihove odnose. Kada je uzorak prepoznat, najbolji način da ga se sumira jest pomoću funkcije. Iako ne prolazi kroz sve točke, nudi nam jednostavniji, iako nepotpun, način opisivanja podataka, kao i prirodu i intenzitet odnosa među njima..

Generaliziranje populacije iz uzorka. Generalizirati prethodne rezultate u šira polja od onih iz početnog uzorka iz kojeg počinjemo izvoditi zaključke o populaciji uz pomoć deskriptivne analize podataka primjenom vjerojatnosti. Prolazimo pomoću zaključaka da se generaliziramo prema rezultatima populacije.

Ovaj članak je isključivo informativan, u Online Psihologiji nemamo sposobnost postavljanja dijagnoze ili preporučiti liječenje. Pozivamo vas da odete kod psihologa kako biste tretirali vaš slučaj posebno.

Ako želite pročitati više sličnih članaka Tumačenje i prikupljanje podataka o istraživačkom procesu u psihologiji, Preporučujemo da uđete u našu kategoriju eksperimentalne psihologije.