Методы психологического исследования

Исследование – это целенаправленный систематический процесс решения познавательной задачи

Метод – научный способ изучения действительности и фиксации данных

Методы психологического исследования

По Ананьеву

1. Организационные методы:

- сравнительный

- лонгитюдный

- комплексный

2.  Эмпирические методы:

- наблюдение

- опрос

- интервью

- анкета

- беседа

- анализ продуктов деятельности

- проективный

- контент – анализ

- эксперимент

- тестирование

3. Методы обработки данных:

- качественные

- количественные

4. Интерпритативные методы:

- генетический: филогенетический, онтогенетический Генетический подход – это способ исследования и объяснения явлений (в том числе психических), основанный на анализе их развития как в онтогенетическом, так и филогенетическом планах. При этом требуется установление: 1) начальных условий возникновения явления; 2) главных этапов и 3) основных тенденций его развития. Цель генетического подхода – выявление связи изучаемых явлений во времени, прослеживание перехода от низших форм к высшим.

- структурный: классификация, типология Структурный подход – направление, ориентированное на выявление и описание структуры объектов (явлений). Для него характерно: углубленное внимание к описанию актуального состояния объектов; выяснение внутренне присущих им вневременных свойств; интерес не к изолированным фактам, а к отношениям между ними. В итоге строится система взаимосвязей между элементами объекта на различных уровнях его организации.

По Дружинину:

- теоретические: исследователь взаимодействует с мысленной моделью объекта (анализ продуктов деятельности, контент- анализ, архивный)

- эмпирические: исследователь взаимодействует с реальным объектом (тестирование, эксперимент, интервью, опрос, самонаблюдение, проективные метод)

- методы описания и интерпретации: методы качественного и количественного анализа

 

Наблюдение – метод изучения психических особенностей индивида на основе фиксации проявлений их поведения. Наблюдением называется целенаправленное, организованное восприятие и

регистрация объекта.  Предметами наблюдения являются вербальные и невербальные акты поведения, имеющие место в определенной ситуации или среде. Объекты: речевая деятельность, экспрессивные реакции, положение тела в пространстве, физический контакт.

"Архивный метод" или изучение продуктов деятельности. Анализирует дневниковые записи и

заметки, архивные материалы, продукты трудовой, учебной или творческой деятельности и т.д. В качестве объекта исследования при использовании метода изучения продуктов деятельности могут выступать самые разнообразные продукты творчества испытуемых (стихи, рисунки, различные поделки, дневниковые записи, школьные сочинения, предметы, как результат определенного вида

трудовой деятельности и  т.п.). Применяя этот метод, можно анализировать  не только содержательные, но и формальные характеристики объекта изучения.

Контент-анализ. К разновидностям "архивного метода" относится также техника контент-анализа. Контент-анализ представляет собой один из наиболее разработанных и строгих методов анализа документов. Исследователь выделяет единицы содержания и квантифицирует полученные данные.

Беседа – это метод сбора данных на основе вербальной коммуникации

Интервью –это проводимая по определенному плану беседа предполагающая прямой контакт интервьюера с респондентом.

ТЕСТИРОВАНИЕ (в психологии) (от англ. test — испытание, исследование, опыт, проба) — процесс и метод психологической диагностики, использующий стандартизированные вопросы и задачи (тесты), имеющие определенную шкалу значений. Применяется для стандартизированного измерения индивидуальных различий. стандартизированное задание, результат выполнения которого позволяет измерить психологические характеристики испытуемого.

Тесты способностей:беглость речи, моторная ригидность и т.д.

Тесты умений и навыков:. тесты на зрительно-моторную координацию, координацию движения рук, точность прохождения лабиринта и т.п.

Тесты на восприятие. Эта группа охватывает широкий диапазон тестов: от зрительного восприятия (завершение незаконченных изображений) до обонятельного (предпочтение запахов).

Опросники. Это группа тестов, построенная в виде анкетных ответов о поведении, вкусах, привычках и т.п., например анкеты для опроса о состоянии здоровья, выполнении гигиенических требований и

Проективные тесты. Группа методик, предназначенных для диагностики личности, в которых обследуемым предлагается реагировать на неопределенную (многозначительную) ситуацию, например, интерпретировать содержание сюжетной картинки. Ответы на задания этих тестов (в отличие от интеллектуальных тестов) не могут быть альтернативными (правильно - неправильно).

Эксперимент (от лат. experimentum — проба, опыт), метод познания, при помощи которого в контролируемых и управляемых условиях исследуются явления действительности.

Естественный (полевой) Условия используемые при проведении естественного эксперимента, организует не экспериментатор, а сама жизнь (в высшем учебном заведении, например, они органично включены в учебно-воспитательный процесс).

Моделирующий эксперимент. При проведении моделирующего эксперимента испытуемый действует по инструкции экспериментатора и знает, что участвует в эксперименте в качестве испытуемого. Характерной особенностью эксперимента данного типа является то, что поведение испытуемых в экспериментальной ситуации моделирует (воспроизводит) на разных уровнях абстракции вполне типичные для жизненных ситуаций действия или деятельности: запоминание различных сведений, выбор или постановку целей, выполнение различных интеллектуальных и практических действий и т.д.

Лабораторный эксперимент - особый тип экспериментального метода - предполагает проведение исследований в психологической лаборатории, оснащенной специальными приборами и приспособлениями. Этот тип эксперимента, отличающийся также наибольшей искусственностью экспериментальных условий, применяется обычно при изучении элементарных психических функций (сенсорной и моторной реакций, реакции выбора, различий сенсорных порогов и т. п) и гораздо реже - при изучении более сложных психических явлений (процессов мышления, речевых функций и т. п)..

Протокол

Поведенческие проявления (жесты, позы, контакт глаз)

Вегетативные проявления (покров кожи, тремор, размер зрачка)

Эмоциональные проявления (мимика)

Голосовые характеристики (громкость, тембр, интонация)

Речь (содержание, форма речевого высказывания, плавность)

 

Этапы психологического исследования

1. Формулировка концепции исследования
1. Научная проблема – задача или сложный вопрос требующий своего разрешения
2. Определение темы исследования – вектор научной работы в нем отражается метод или предмет и проблема
3. Обоснование актуальности исследования
4. Определение объекта и предмета исследования Объект – это часть реальности. Которая подвергается исследованию. Предмет – это элемент, свойства, функция в этой части реальности (внимание – концентрация)
5. Постановка целей и формулировка задач исследования
6. Формулировка гипотезы исследования. Гипотеза – научное предположение которое требует проверки.
7. Определение методологической базы и ключевых понятий исследования
8. Работа с научной литературой
2. Сбор эмпирических данных
1. Подбор методического инструментария
2. Определение параметров выборки. Выборка – совокупность объектов имеющие общие свойства черты, отвечающие исследовательским целям.
3. Проведение пилотажного исследования. С целью апробации техники сбора данных
4. Проведение основного этапа исследования
5. Первичная обработка данных
6. Предоставление первичных данных в виде таблиц, подготовка к математико – статистической обработки
3. Интерпретация и формулировка выводов
1. Проведение математико – статистического анализа и качественно анализа данных и их интерпретация
2. Схематизация результатов исследования
3. Формулировка выводов
4. Подготовка табличных и иллюстративных материалов
5. Техническое оформление работы
6. Подготовка самоотчета, описание перспектив исследования и составление рекомендаций

Простейшие способы математической обработки данных

1. Дисперсия – разброс значений, или степень варьирования признаков
2. Среднее арифметическое – сумма набора знаяений, поделенная на число значений
3. Мода – значение множества, проявляющее наиболее часто
4. Медиана – значение из множества, которое делит его пополам, так что одна половина значений меньше, а другая больше на единицу
5. Минимальное и максимальное значение из множества
6. % - сотая доля числа принятая за целое

Параметрические критерии

В группу параметрических критериев методов математической статистики входят методы для вычисления описательных статистик, построения графиков на нормальность распределения, проверка гипотез о принадлежности двух выборок одной совокупности. Эти методы основываются на предположении о том, что распределение выборок подчиняется нормальному (гауссовому) закону распределения. Среди параметрических критериев статистики нами будут рассмотрены критерий Стьюдента и Фишера.

Критерий позволяет найти вероятность  того, что оба средних значения в выборке относятся к одной  и той же совокупности. Данный критерий наиболее часто используется для  проверки гипотезы: «Средние двух выборок  относятся к одной и той  же совокупности».

Критерий Фишера позволяет сравнивать величины выборочных дисперсий двух независимых выборок.

Сравнивая на глазок (по процентным соотношениям) результаты до и после какого-либо воздействия, исследователь приходит к заключению, что если наблюдаются  различия, то имеет место различие в сравниваемых выборках. Подобный подход категорически неприемлем, так  как для процентов нельзя определить уровень достоверности в различиях. Проценты, взятые сами по себе, не дают возможности делать статистически  достоверные выводы. Чтобы доказать эффективность какого-либо воздействия, необходимо выявить статистически  значимую тенденцию в смещении (сдвиге) показателей. Для решения подобных задач исследователь может использовать ряд критериев различия.  Критерий χ² (хи-квадрат) применяется для сравнения распределений объектов двух совокупностей на основе измерений по шкале наименований в двух независимых выборках.

Главным мотивом применения непараметрических  методов служит нежелание делать допущения, необходимые для использования  параметрических процедур. Дополнительным соображением в пользу выбора Н. с. к. для части исследователей служит присущая нек-рым (хотя далеко не всем!) таким критериям легкость применения и простота вычислений.

Однако с использованием непараметрических  критериев связаны определенные неудобства и потери. Прежде всего, проверяемая с помощью непараметрического критерия нулевая гипотеза обычно не яв-ся в точности той же самой нулевой гипотезой, к-рая проверяется при использовании «соотв.» параметрического критерия. Нулевая гипотеза при применении t-критерия для независимых выборок формулируется следующим образом: средние двух генеральных совокупностей равны. Нулевая гипотеза при использовании медианного критерия или критерия Манна-Уитни, к-рые можно было бы применить к тем же данным для определения того, будут ли две группы оценок «значимо различаться между собой», звучит иначе: две генеральные совокупности тождественны. А это предполагает, что выявление значимого различия могло оказаться следствием какого-то неизвестного нам сочетания различий в центральной тенденции, вариабельности и симметрии. Кроме того, непараметрические критерии могут быть нечувствительными к нек-рым видам различий между совокупностями.

Др. слабое место непараметрических  критериев заключается в их относительно низкой статистической мощности по сравнению  со стандартными параметрическими критериями. Мощность статистического критерия определяется как вероятность отклонения нулевой гипотезы в тех случаях, когда она является ложной. Непараметрические критерии обычно требуют больших объемов выборки, чтобы сравняться по статистической мощности с параметрическими критериями. Когда анализируемые данные более или менее соответствуют допущениям параметрических критериев, следует, по всей вероятности, использовать именно эти критерии.

Простых рецептов в отношении того, в каких ситуациях следует  применять именно Н. с. к., не существует. Чтобы сделать оптимальный выбор  в конкретной ситуации, исследователь  должен знать характеристики анализируемых  данных и располагать информ. о доступных параметрических и непараметрических критериях.

Способы представления  данных:

1. Табличное
2. Графическое. График – это изображение общего характера функциолнальной зависимости между признаками
3. Диаграмма – способ графического изображения величин пр помощи фигур (секторов или столбцрв) прощадь которых пропорциональна этим величинам
4. Гистограмма – графическое изображение плотности распределния где каждый столбец опирает на конкретноте значение признака.

Качественная и количественная обработка данных

Различают количественную и качественную обработку данных. Количественная обработка – это работа с измеренными характеристиками изучаемого объекта, его «объективированными» свойствами. Качественная обработка представляет собой способ проникновения в сущность объекта путем выявления его неизмеряемых свойств. 
      Количественная обработка направлена в основном на формальное, внешнее изучение объекта, качественная – преимущественно на содержательное, внутреннее его изучение. В количественном исследовании доминирует аналитическая составляющая познания, что отражено и в названиях количественных методов обработки эмпирического материала: корреляционный анализ, факторный анализ и т. д. Реализуется количественная обработка с помощью математико-статистических методов. 
      В качественной обработке преобладают синтетические способы познания. Обобщение проводится на следующем этапе исследовательского процесса – интерпретационном. При качественной обработке данных главное заключается в соответствующем представлении сведений об изучаемом явлении, обеспечивающем дальнейшее его теоретическое изучение. Обычно результатом качественной обработки является интегрированное представление о множестве свойств объекта или множестве объектов в форме классификаций и типологий. Качественная обработка в значительной мере апеллирует к методам логики. 
Количественный анализ без последующей качественной обработки бессмыслен, так как сам по себе не приводит к приращению знаний, а качественное изучение объекта без базовых количественных данных в научном познании невозможно. Без количественных данных научное познание – чисто умозрительная процедура. 
      Единство количественной и качественной обработки наглядно представлено во многих методах обработки данных: факторном и таксономическом анализе, шкалировании, классификации и др. Наиболее распространены такие приемы количественной обработки, как классификация, типологизация, систематизация, периодизация, казуистика. 
      Качественная обработка естественным образом выливается в описание и объяснение изучаемых явлений, что составляет уже следующий уровень их изучения, осуществляемый на стадии интерпретации результатов. Количественная же обработка полностью относится к этапу обработки данных.