Interpretacja i zbieranie danych z procesu badawczego w psychologii

Jak eksperymenty mogą być wykorzystywane do gromadzenia informacji w badaniach społecznych. Dowiedz się, w jaki sposób ankiety, takie jak wywiady i kwestionariusze, mogą być wykorzystywane do gromadzenia danych w badaniach społecznych. Zbadaj, w jaki sposób analiza treści jest wykorzystywana do zbierania danych w badaniach społecznych.

Interpretacja wyników

Jest to połączenie wyników analizy danych z hipotezą badawczą, z teoriami iz już istniejącą i zaakceptowaną wiedzą.

Rodzaje problemy co możemy mieć z interpretacje niektórych określonych danych: tłumienie skali pomiaru. Ponieważ mają być interpretowane egzekucje, które osiągają systematycznie lub nigdy nie mogą dotrzeć, granice skali pomiaru. Ten problem można rozwiązać, przeprowadzając badanie pilotażowe, wykrywając te awarie i rozszerzając skalę w nowej interpretacji.

Efekt dachowy. Jeśli zawsze dotykamy najwyższych wyników. Efekt podłogi. Jeśli zawsze dotykamy najniższych wyników. Regresja do pomiaru. Jest to niepożądane zjawisko, które pojawia się w prawie wszystkich dochodzeniach, gdy wymagana jest ocena ilościowa. Jest to tendencja do emitowania odpowiedzi zbliżonych do wartości średnich lub centralnych, gdy wymagane są oceny wysokiej klasy. Może doprowadzić nas do błędnych wniosków.

Wyniki musi być interpretowane jak dla: wielkości uzyskanego efektu oraz zaobserwowanych tendencji lub prawidłowości. Porównaj te wyniki z wynikami uzyskanymi przez innych badaczy w podobnych zawodach. Wyraźne wnioski z wykonanej pracy.

Kolekcja, analiza danych

Zbieranie danych: poprzez systematyczną obserwację, ankiety i eksperymenty. W środowiskach naturalnych (badania terenowe) lub w sztucznych mediach (sytuacje stworzone przez badacza). Analiza danych Czynniki, które należy wziąć pod uwagę podczas wykonywania czterech zadań analizy danych: Musimy zdecydować, chociaż sugerujemy podwójne środowisko: Statystyki opisowe. Jeśli zostaniemy w próbce. Statystyki wnioskowania. Jeśli chcemy wnioskować o populacji za pomocą prawdopodobieństwa. Poziom pomiaru zmiennych: poziom miary przedziału lub współczynnika. Spróbuj zmierzyć na najwyższym możliwym poziomie, ponieważ obejmują one niski, ale nie odwrotnie. Problem, który został podniesiony i sposób, w jaki dane zostały zebrane. Należy zawsze zachować równowagę między możliwym a wygodnym, aby nie zostać zalanym różnymi analizami. Wskazane jest przeprowadzenie systematycznego „analitycznego” pluralizmu: systematyczność oznacza, że ​​musi istnieć szczegółowy plan z konkretnymi celami, zarówno do zbierania, jak i analizowania danych.

Pluralizm (każda forma badań ma swoje ograniczenia.) Można je zminimalizować poprzez optymalizację analizy, dla której konieczne jest poszukiwanie wielu i wielu form analizy. Ta wielość obejmuje te odnoszące się do danych nieempirycznych i czysto matematycznych lub teoretycznych zmian.. Zadania analizy danych: sposoby podsumowania danych. Czy indeksy podsumowują różne aspekty dystrybucji. Wskaźniki trendów centralnych. Wskaż środek rozkładu.

Oblicz:

• Średnia arytmetyczna: dodajemy wyniki i dzielimy je przez nº z nich. Przykł. (31 + 31 + 25 + 28 + 30) / 5 = 29 Moda: Najczęstszą obserwacją jest 31
• Mediana: Sortowanie wyników, centralny wynik to 30. Wskaźniki zmienności lub dyspersji. Wskaż, jak rozproszone są dane zmiennej.
• Wypaczona wariancja lub wariancja. Obliczanie wyników różnicowych (odejmowanie średniej z każdego wyniku), podnoszenie ich do kwadratu, dodawanie ich i dzielenie między nº z nich. Np. S2 = / 5 = 5,2
• Bezstronna wariancja Dzielimy nº przypadków z wyjątkiem jednego: Przykład VI = / (5-1) = 6,5
• Obojętne odchylenie standardowe. Usuwanie pierwiastka kwadratowego z bezstronnej wariancji (VI), np. DTI = Ö VI = Ö 6,5 = 2,55
• Odchylenie standardowe podzielone. Biorąc pierwiastek kwadratowy wariancji lub wariancji odchylonej (S2) Przykład: Ss = Ö S2s = Ö 5,2 = 2,28 Całkowita amplituda rozkładu. Jeśli minimalna wartość maksymalnej wartości zostanie odjęta Ej AT = 31 - 25 = 6
• Wskaźniki asymetrii. ¿Czy symetryczny rozkład wyników? Odejmowanie mody od średniej i dzielenie tej różnicy między odchyleniem odchylenia standardowego. As = (29 - 31) / 2,28 = -0,88 Jeśli jest mniejszy niż zero, to znaczy ujemny (jest więcej wysokich wyników niż niski) Jeśli jest większy niż zero, to jest dodatni (jest więcej niższych wyników niż wysoki)

Jeśli jest równy zero, jest symetryczny (jedna część rozkładu jest odbiciem innych) Indeksów wskazujących. ¿Czy rozkład spłaszczonego wyniku? Szukam wzorów (regularności lub różnic) w danych. Jedną z najlepszych form jest reprezentacja graficzna. Prognozowanie wyników na podstawie danych. Prognozy wykorzystujące ich relacje. Gdy wzór jest rozpoznawany, najlepszym sposobem na jego podsumowanie jest użycie funkcji. Chociaż nie przechodzi przez wszystkie punkty, oferuje nam prostszy, choć niekompletny sposób opisywania danych, a także charakter i intensywność relacji między nimi..

Uogólnianie populacji z próbki. Uogólniaj poprzednie wyniki na szersze pola niż te z początkowej próby, od której zaczynamy wnioskować o populacji za pomocą opisowej analizy danych, stosując prawdopodobieństwo. Przechodzimy przez wnioski, aby uogólnić w kierunku wyników populacji.

Ten artykuł ma charakter czysto informacyjny, w psychologii internetowej nie mamy zdolności do diagnozowania ani zalecania leczenia. Zapraszamy do pójścia do psychologa, aby w szczególności zająć się twoją sprawą.

Jeśli chcesz przeczytać więcej artykułów podobnych do Interpretacja i zbieranie danych z procesu badawczego w psychologii, Zalecamy wejście do naszej kategorii psychologii eksperymentalnej.