Интерпретация и събиране на данни от изследователския процес в психологията

Как експериментите могат да се използват за събиране на информация в социалните изследвания. Научете как могат да се използват проучвания, като интервюта и въпросници, за събиране на данни в социалните изследвания. Проучете как се използва анализът на съдържанието за събиране на данни в социалните изследвания.

Тълкуване на резултатите

Това е свързването на резултатите от анализа на данните с изследователската хипотеза, с теориите и с вече съществуващите и приети знания.

Видове проблеми какво можем да имаме с интерпретации на някои специфични данни: Затихване на измервателната скала. Тъй като те трябва да се тълкуват екзекуции, които достигат системно или никога не могат да достигнат, границите на скалата на измерване. Този проблем може да бъде решен чрез пилотно проучване, откриване на тези неуспехи и разширяване на мащаба в новата интерпретация.

Ефект на покрива. Ако винаги докосваме най-високите резултати. Ефект на пода. Ако винаги докосваме най-ниските резултати. Регресия за измерване. Това е нежелано явление, което се появява в почти всички разследвания, когато се изисква количествена преценка. Тенденцията е да се излъчват отговори, близки до средните или централните стойности, когато се изискват високи оценки. Това може да ни доведе до погрешни заключения.

Резултатите трябва бъда тълкува както за: степента на постигнатия ефект и наблюдаваните тенденции или закономерности. Сравнете тези резултати с тези, получени от други изследователи в подобна работа. Ясни изводи от извършената работа.

Събиране, анализ на данни

Събиране на данни: Чрез систематично наблюдение, проучвания и експерименти. В естествена среда (теренно проучване) или в изкуствена среда (ситуации, създадени от изследователя). Анализ на данните Факторите, които трябва да се вземат предвид при изпълнението на четирите задачи на анализа на данните: Трябва да решим, въпреки че предлагаме двойната среда: Дескриптивна статистика. Ако останем в извадката. Инференциална статистика. Ако искаме да направим извод за населението, използвайки вероятност. Ниво на измерване на променливите: Ниво на измерване на интервала или съотношение. Опитайте се да измервате на възможно най-високо ниво, защото те включват ниското, но не и обратното. Проблем, който е повдигнат и начинът, по който са събрани данните. Винаги трябва да се постигне равновесие между възможното и удобното, за да не бъдат заливани с различни анализи. Препоръчително е да се извърши систематичен "аналитичен" плурализъм: Систематичността предполага, че трябва да има подробен план със специфични цели както за събиране, така и за анализ на данните.

Плурализмът (всяка форма на изследване има своите ограничения.) Те могат да бъдат сведени до минимум чрез оптимизиране на анализа, за което е необходимо да се търсят множествени и множествени форми на анализ.. задачи на анализ на данни: Начини за обобщаване на данните. Имате индекси, които обобщават различни аспекти на разпределението. Индекси на централните тенденции. Посочете центъра на разпределение.

изчисли:

• Средното аритметично: добавяме точките и ги разделяме с nº от тях. (31 + 31 + 25 + 28 + 30) / 5 = 29 Мода: Най-често наблюдение е 31
• Медианата: Сортиране на резултатите, централният резултат е 30. Индекси на променливост или дисперсия. Посочете колко разпръснати са данните на променливата.
• Изкривена вариация или вариация. Изчисляване на диференциалните резултати (изваждане на средната стойност от всеки резултат), издигането им до площада, добавянето им и разделянето им между тяхº от тях. Пример S2s = / 5 = 5.2
• Безпристрастна вариация Разделяме nº от случаите, с изключение на един: Пример VI = / (5-1) = 6.5
• Стандартно отклонение безпристрастно. Премахването на корен квадратен от безпристрастното отклонение (VI), например DTI = Ö VI = Ö 6.5 = 2.55
• Пристрастно стандартно отклонение. Вземане на корен квадратен от дисперсията или отклонението (S2s) Пример: Ss = Ö S2s = Ö 5.2 = 2.28 Обща амплитуда на разпределението. Ако минималната стойност на максималната стойност се извади Ej AT = 31 - 25 = 6
• Индекси на асиметрия. ¿Е симетрично разпределение на резултатите? Изваждането на модата от средната стойност и разделянето на тази разлика между пристрастното стандартно отклонение. As = (29 - 31) / 2.28 = -0.88 Ако е по-малко от нула, т.е. отрицателно (има по-високи резултати от ниските), ако е по-голямо от нула, т.е. положително (има по-ниски резултати от високо)

Ако е нула, то е симетрично (една част от разпределението е отражение на другия). ¿Разпръснато ли е разпределението на резултатите? Търсене на модели (закономерности или различия) в данните. Една от най-добрите форми е графичното представяне. Резултати от прогнозирането въз основа на данните. Прогнози, които използват техните взаимоотношения. Когато се разпознае модел, най-добрият начин да го обобщим е чрез функция. Въпреки че не минава през всички точки, той ни предлага по-прост, макар и непълен начин за описване на данните, както и за естеството и интензивността на взаимоотношенията между тях..

Обобщаване на популацията от извадката. Обобщи предишните резултати в по-широки области от тези на първоначалната извадка, от която започваме да правим изводи за населението с помощта на описателен анализ на данните чрез прилагане на вероятност. Преминаваме чрез изводи за обобщаване на резултатите от населението.

Тази статия е чисто информативна, в онлайн психологията нямаме възможност да поставим диагноза или да препоръчаме лечение. Каним ви да отидете при психолог, за да се отнасяте по-специално с вашия случай.

Ако искате да прочетете повече статии, подобни на Интерпретация и събиране на данни от изследователския процес в психологията, Препоръчваме ви да влезете в нашата категория Експериментална психология.