Interpretarea și colectarea datelor din procesul de cercetare în psihologie

Cum pot fi utilizate experimente pentru colectarea informațiilor în cercetarea socială. Aflați cum pot fi utilizate sondajele, cum ar fi interviurile și chestionarele. Studiați modul în care analiza conținutului este utilizată pentru a colecta date în cercetarea socială.

Analiza rezultatelor

Este legarea rezultatelor analizei datelor cu ipoteza cercetării, cu teoriile și cu cunoștințele existente și acceptate.

Tipuri probleme că am putea avea cu Interpretări a anumitor date specifice: atenuarea scării de măsurare. Ca execuții care ajung sau nu pot atinge niciodată, limitele scării de măsurare trebuie interpretate. Această problemă poate fi rezolvată făcând un studiu pilot, detectând aceste eșecuri și extinzând scala în noua interpretare.

Efectul acoperișului. Dacă atingem întotdeauna cele mai mari scoruri. Efectul solului. Dacă atingem întotdeauna cele mai mici scoruri. Regresie croită. Este un fenomen nedorit care apare în aproape toate investigațiile atunci când este solicitat un proces cantitativ. Este tendința de a emite răspunsuri aproape de valorile medii sau centrale atunci când sunt solicitate evaluări mari. Ne poate conduce la concluzii eronate.

Rezultatele Ei trebuie fi interpretat În ceea ce privește: amploarea efectului obținut și tendințele sau regularitățile observate. Comparați aceste rezultate cu cele obținute de alți cercetători în lucrări similare. Concluzii clare ale muncii efectuate.

Colectare, analiza datelor

Colectarea datelor: prin observație sistematică, sondaje și experimente. În mass -media naturală (studiu de teren) sau media artificială (situații create de cercetător). Factorii de analiză a datelor care trebuie luate în considerare la efectuarea a patru sarcini de analiză a datelor: trebuie să decidem, deși sugerăm mediul dublu: statistici descriptive. Dacă rămânem în eșantion. Statistici deduse. Dacă vrem să deducem populației folosind probabilitatea. Nivelul de măsurare a variabilelor: nivel de măsurare a intervalului sau a rațiunii. Încercați să măsurați la cel mai înalt nivel posibil, deoarece acestea includ basul, dar nu invers. Problemă care a fost ridicată și modul în care au fost colectate datele. Un echilibru între posibil și convenabil trebuie să fie întotdeauna făcut, pentru a nu fi inundat cu o analiză diferită. Este recomandabil să efectuați un pluralism sistematic „analitic”: sistematica implică faptul că trebuie să existe un plan detaliat, cu obiective determinate atât pentru colectarea și analizarea datelor.

Pluralism (orice mod de investigare are limitările sale. Acestea pot fi reduse la minimum optimizarea analizei, pentru care este necesar să se asigure forme multiple și plural de analiză. Această pluralitate include date neempirice și evoluții pur matematice sau teoretice. Sarcini Analiza datelor: modalități de a rezuma datele. Au indexuri care reiau diferite aspecte ale distribuției. Indici de tendință centrală. Indicați centrul unei distribuții.

Calculati:

• Media aritmetică: adăugăm scorurile și le împărțim la numărul acestora. De exemplu. (31+31+25+28+30)/5 = 29 Fashion: Cea mai frecventă observație este 31
• Mediana: comandând scorurile, scorul central este de 30. Indici de variabilitate sau de dispersie. Ei indică modul în care dispersurile sunt datele variabile.
• Variație sau variație părtinitoare. Calcularea scorurilor diferențiale (scăzând media fiecărui scor), cu pătratul, adăugându -le și împărțindu -le între numărul acestora. De exemplu. S2s = / 5 = 5.2
• Varianță nespusă. Împărțim numărul de cazuri mai puțin unul: de exemplu. Vi = / (5-1) = 6,5
• Abatere tipică netratată. Desenarea rădăcinii pătrate a varianței netratate (vi) de exemplu. Dt = ö vi = ö 6.5 = 2,55
• Abaterea tipică părtinitoare. Desenarea rădăcinii pătrate a varianței sau a varianței părtinitoare (S2S) Ex. SS = Ö S2S = Ö 5.2 = 2,28 Amplitudinea totală a distribuției. Dacă valoarea minimă a valorii maxime este scăzută ex. La = 31 - 25 = 6
• Indici de asimetrie. ¿Este o distribuție simetrică a scorurilor?. Scăderea modei medii și împărțirea acestei diferențe între abaterea standard părtinitoare. As = (29 - 31) / 2.28 = -0,88 Dacă este mai mic decât zero, adică negativ (există scoruri mai mari decât coborâți) dacă este mai mare decât zero, adică pozitiv (există mai mult scăzut scoruri decât mari)

Dacă este zero, este simetric (o parte a distribuției este o reflectare a celuilalt) indici de punct. ¿Este o distribuție a scorurilor aplatizate? Căutând modele (regularități sau diferențe) în date. Unul dintre cele mai bune moduri este reprezentarea grafică. Prognoza rezultatele în funcție de date. Predicții care își exploatează relațiile. Când un model este recunoscut cel mai bun mod de a -l rezuma este printr -o funcție. Deși nu trece prin toate punctele, ne oferă o modalitate mai simplă, deși incompletă, de a descrie datele pe lângă natura și intensitatea relațiilor dintre ele.

Generalizarea populației din eșantion. Generalizați rezultatele de mai sus în câmpuri mai largi decât cele ale eșantionului inițial din care începem să facem inferențe la populație cu ajutorul analizei descriptive a datelor prin aplicarea probabilității. Trecem prin inferențe pentru a generaliza rezultatele populației.

Acest articol este doar informativ, în psihologie-online nu avem puterea de a face un diagnostic sau de a recomanda un tratament. Vă invităm să mergeți la un psiholog pentru a vă trata cazul particular.

Dacă doriți să citiți mai multe articole similare cu Interpretarea și colectarea datelor din procesul de cercetare în psihologie, Vă recomandăm să introduceți categoria noastră de psihologie experimentală.