Interpretacija in zbiranje podatkov raziskovalnega procesa iz psihologije

Kako se lahko poskusi uporabijo za zbiranje informacij v družbenih raziskavah. Naučite se, kako se lahko ankete, kot so intervjuji in vprašalniki, uporabljajo za zbiranje podatkov v socialnih raziskavah. Preučite, kako se vsebinska analiza uporablja za zbiranje podatkov v družbenih raziskavah.

Interpretacija rezultatov

Gre za povezovanje rezultatov analize podatkov z hipotezo raziskave, s teorijami ter z obstoječimi in sprejetimi znanji.

Vrste težav, ki jih lahko imamo pri interpretaciji nekaterih posebnih podatkov: dušenje merilne lestvice. Kot je treba razlagati usmrtitve, ki sistematično dosežejo ali jih nikoli ne morejo doseči, se meje merilne lestvice. To težavo je mogoče rešiti z izvedbo pilotne študije, odkrivanjem teh napak in razširitvijo lestvice v novi razlagi.

Stropni učinek. Če se vedno dotaknemo najvišjih rezultatov. Učinek tal. Če se vedno dotaknemo najnižjih rezultatov. Regresija za merjenje. Gre za nezaželen pojav, ki se pojavlja v skoraj vseh preiskavah, ko se zahteva kvantitativna sodba. Kadar se zahtevajo ocene višjega cenovnega razreda, je težnja po izdaji skoraj povprečnih odgovorov ali osnovnih vrednosti. Lahko nas privede do napačnih zaključkov.

Rezultate je treba razlagati tako: obseg doseženega učinka in opaženi trendi ali pravilnosti. Primerjajte te rezultate z rezultati drugih raziskovalcev v podobnih delih. Jasni zaključki opravljenega dela.

Zbiranje, analiza podatkov

Zbiranje podatkov: S sistematičnim opazovanjem, anketami in poskusi. V naravnih medijih (terenska študija) ali v umetnih medijih (situacije, ki jih je ustvaril raziskovalec). Analiza podatkov Dejavniki, ki jih je treba upoštevati pri izvajanju štirih nalog analize podatkov: Odločiti se moramo, čeprav predlagamo dvojno okolje: Opisna statistika. Če ostanemo pri vzorcu. Inferenčna statistika Če hočemo sklepati na populacijo s pomočjo verjetnosti. Raven merjenja spremenljivk: Raven merjenja intervala ali razmerja. Poskusite meriti na najvišji možni ravni, saj ti vključujejo nizko, ne pa obratno. Težava, ki se je pojavila, in način zbiranja podatkov. Vedno mora biti vzpostavljeno ravnovesje med možnim in priročnim, da ne bi bili preplavljeni z različnimi analizami. Priporočljivo je izvajati sistematičen "analitični" pluralizem: Sistematičnost pomeni, da mora obstajati podroben načrt s posebnimi cilji za zbiranje in analiziranje podatkov.

Pluralizem (vsaka oblika raziskovanja ima svoje omejitve. Te je mogoče zmanjšati z optimizacijo analiz, za katere je potrebno pridobiti več in množinsko obliko analize. V množino so vključene tiste, ki se nanašajo na empirične podatke in izključno matematični ali teoretični razvoj. Analiza podatkov: Načini povzema podatkov Imajo indekse, ki povzemajo različne vidike distribucije Indeksi osrednje težnje Navedite središče distribucije.

Izračunaj:

  • Aritmetična sredina: seštejemo ocene in jih razdelimo po številu. Na primer (31 + 31 + 25 + 28 + 30) / 5 = 29 Moda: Najpogostejše opazovanje je 31
  • Mediana: razvrstitev rezultatov, osrednja ocena 30. Indeksi spremenljivosti ali razpršenosti. Nakazujejo, kako razpršeni so spremenljivi podatki.
  • Prednaravnana variacija ali varianta. Izračunavanje diferencialnih točk (odštevanje povprečja vsake ocene), njihovo razvrščanje, dodajanje in deljenje s številom. Ex S2s = / 5 = 5.2
  • Varianta nepristransko. Število primerov delimo na minus: Na primer VI = / (5-1) = 6, 5
  • Tipičen odklon nepristranski. Vzemanje kvadratnega korena nepristranske variance (VI) Na primer DTI = Ö VI = Ö 6, 5 = 2, 55
  • Prednastavljeni standardni odklon. Vzemimo kvadratni koren variance ali poševno variance (S2s) Npr. Ss = Ö S2s = Ö 5, 2 = 2, 28 Skupna širina porazdelitve. Če se od najvišje vrednosti izv. AT = 31 - 25 = 6 odšteje najmanjša vrednost
  • Indeksi asimetrije Ali je to simetrična porazdelitev rezultatov? Odštevanje načina od povprečja in delitev te razlike med naklonjeno standardno deviacijo. As = (29 - 31) / 2, 28 = -0, 88 Če je manjši od nič, to pomeni, da je negativen (višji rezultati so manjši od nizkih) Če je večji od nič, torej pozitiven (več je nizkih rezultatov kot visoko)

Če je nič, je simetrična (en del porazdelitve je odraz drugega) Stopnje točk. Je to enakomerna porazdelitev rezultatov? Iščemo vzorce (pravilnosti ali razlike) v podatkih. Eden najboljših načinov je grafična predstavitev. Napovedovanje rezultatov na podlagi podatkov. Napovedi, ki izkoriščajo svoje odnose. Ko je vzorec prepoznan, je najboljši način, da ga povzamemo s pomočjo funkcije. Čeprav ne gre skozi vse točke, nam ponuja enostavnejši, čeprav nepopoln način opisovanja podatkov poleg narave in intenzivnosti odnosov med njimi.

Splošna populacija iz vzorca. Prejšnje rezultate posplošimo na širša polja kot v začetnem vzorcu, iz katerega začnemo, tako da sklepamo na populacijo s pomočjo opisne analize podatkov z uporabo verjetnosti. Gremo skozi sklepe, da posplošimo rezultate prebivalstva.

Ta članek je zgolj informativen, saj nimamo moči postaviti diagnoze ali priporočiti zdravljenja. Vabimo vas, da greste k psihologu in se pogovorite o vašem konkretnem primeru.

Če želite prebrati več člankov, podobnih Interpretaciji in zbiranju podatkov raziskovalnega procesa iz psihologije, priporočamo, da vstopite v našo kategorijo eksperimentalne psihologije.

Priporočena

Visoke epitelijske celice v urinu: kaj to pomeni?
2019
Izguba vonja in okusa: vzroki in zdravljenje
2019
Veriga v vedenjskih modelih
2019