После непосредственного проведения исследования, когда получены все необходимые первичные данные, перед многими исследователями встаёт вопрос: "А что дальше?"

Лекция 2.1. После непосредственного проведения исследования, когда получены все необходимые первичные данные, перед многими исследователями встаёт вопрос: "А что дальше?" Обработка полученных в ходе эмпирического исследования данных направлена на решение задач: Упорядочивание данных осуществляют с помощью составления сводных таблиц (первичная обработка данных), а выявление новых тенденций, закономерностей, связей и оценка их достоверности – посредством методов математико-статистической обработки (оценка достоверности различий, корреляционный анализ, факторный анализ и т.п.) Сводная таблица данных – это своеобразный «аккумулятор» всех данных, полученных в результате проведённого исследования, в идеале она должна содержать данные всех испытуемых по всем методикам исследования. Обычно сводные таблицы составляются в программе Microsoft Office Excel, либо Word, Access. Испытуемых можно перечислить в алфавитном порядке, но лучше использовать этот принцип на самом нижнем уровне деления. Сначала лучше разделить испытуемых по их принадлежности к каким-либо подгруппам, которые будут сравниваться между собой. Внутри этих подгрупп полезно упорядочить испытуемых по полу, возрасту или другому, важному для вас, параметру. ПРИЗНАК - свойство, по кот-му можем отличить психо- явление одно от др и по которому различаются испытуемые. Количественная первичная информация, полученная в процессе исследований, должна быть сгруппирована для дальнейшего анализа. Группировка данных – один из методов обработки первичной информации, представляющий процесс образования групп единиц совокупности, однородных в каком-нибудь отношении, а также имеющих одинаковые или близкие значения изучаемого признака. Вопросам выбора метода и признаков группировки следует уделять особое внимание, так как именно они во многом определяют успешность выполняемого исследования. Числовые значения анализируемой характеристики, сгруппированные по одному признаку, называются статистическим рядом. Повышение наглядности собранных данных, то есть приведение их в более компактное состояние, в наибольшей степени подходящее для аналитических обобщений, осуществляется различными способами: 1) ранжированием данных; 2) применением простых, групповых, комбинационных и других видов таблиц; 3) использованием графического отображения информации в виде диаграмм, полигонов распределения и т. п.; 4) вычислением средней величины и других статистических параметров, позволяющих «сжимать» информацию и выделять наиболее типичные, характерные для исследуемых явлений, результаты; 5) оценкой уровня связи между рассматриваемыми характеристиками (вычисление коэффициентов корреляции между ними). Кратко рассмотрим эти методы. Ряды распределения. Например, в результате опроса молодежи получен неупорядоченный ряд значений ответов на вопрос: «В каком возрасте Вы впервые попробовали алкоголь?»: 13, 10, 11, 13, 9, 12, 12, 15, 14, 14, 12, 10, 12 (лет). Располагая перечисленные значения в порядке возрастания исследуемого признака, получаем ранжированный ряд: 9, 10, 10, 11, 12, 12, 12, 12, 13, 13, 14, 14, 15. Очевидно, что статистический ряд, представленный в такой форме, трудно анализировать. Удобнее представить полученную информацию в виде вариационного ряда. Для получения вариационного ряда подсчитывается повторяемость значений признака в общей совокупности ответов. Для приводимого примера вариационный ряд выглядит следующим образом: Количество повторяющихся значений в составе вариационного ряда называют его частотой. Сумма частот вариационного ряда равна общему числу наблюдений. Доля частоты некоторого значения в общем числе наблюдений называется частостью. Например, в приведенном вариационном ряду частота первого значения признака (9 лет) составляет 1, частость – 1/13 = 0,0769 или 7,69 %. Изменения исследуемого признака могут иметь дискретный или непрерывный характер. При дискретных изменениях отдельные значения признака отличаются друг от друга на некоторую конечную величину. В качестве примера дискретных изменений можно привести рассмотренный ранее пример опроса молодежи – интервалом изменения признака является целое число, равное 1. При непрерывных изменениях значения признака могут отличаться друг от друга на сколь угодно малую величину. Поэтому для этих изменений частотное распределение обычно задается по интервалам – частоты определяются по ряду значений, попадающих в определенный интервал. Например, распределение респондентов по среднедушевому доходу, представленное в виде интервального вариационного ряда, выглядит следующим образом: Объём выборки — число случаев, включённых в выборочную совокупность. Когда психолог ставит целью изучение характеристик, присущих многим представителям генеральной совокупности, возникает вопрос о наиболее приемлемом объеме выборки. Объем выборки зависит от степени однородности изучаемого явления. Как правило, чем более однородно изучаемое явление, тем меньше может быть объем выборки. Например, психолог изучает выраженность уровня маскулинностифемининности у мастеров спорта по хоккею. Поскольку подобная группа спортсменов представляет собой достаточно однородную выборку, то ее объем может быть весьма небольшим, в пределах 15—20 человек. Кроме того, объем выборки зависит от тех статистических методов, которые предполагается использовать. Одни методы требуют большого количества испытуемых в выборке, другие могут применяться при относительно небольшом их количестве. Например, некоторые непараметрические критерии различий могут использоваться при сравнении групп численностью в 5—7 человек, а факторный анализ наиболее адекватен, если объем выборки составит около 100 и более человек. Для психологических исследований рекомендуется использовать экспериментальную и контрольную группы так, чтобы численность обоих сравниваемых групп была не менее 30—35 испытуемых в каждой. Репрезентативность выборки очень важна, но, по объективным причинам, соблюдать ее крайне сложно. Так, хорошо известен факт, что от 70 до 90% всех психологических исследований поведения человека проводились в США в 60-е гг. XX в. с испытуемыми студентами колледжей, причем большинство из них были студентамипсихологами. Студенты психологических колледжей составляли всего 3% от общей численности населения США. Независимые выборки, если мы из генеральной совокупности случайным образомвыбрали какое-либо количество человек и поделили выбранных нами людей на две группы либо также случайно, либо относительно некоего признака, например, пола. Зависимые выборки, если мы случайным образом выбрали из генеральной совокупности некоторые пары, сформировав из них две группы, (близнецы, муж-жена и т.д.) или же <мерили> одного и того же респондента до и после эксперимента. Иными словами, выборка парная, - когда один респондент в первой группе по какому-либо содержательному признаку сопоставляется с соответствующим респондентом во второй группе, например, муж из первой группы сравнивается со своей женой, которая во второй группе. Все сказанное можно представить в виде картинки: В США одним из наиболее известных исторических примеров нерепрезентативной выборки считается случай, происшедший во время президентских выборов в 1936 году[2]. Журнал «Литрери Дайджест», успешно прогнозировавший события нескольких предшествующих выборов, ошибся в своих предсказаниях, разослав десять миллионов пробных бюллетеней своим подписчикам, а также людям, выбранным по телефонным книгам всей страны и людям из регистрационных списков автомобилей. В 25 % вернувшихся бюллетеней (почти 2,5 миллиона) голоса были распределены следующим образом:  57 % отдавали предпочтение кандидату-республиканцу Альфу Лэндону  40 % выбрали действующего в то время президента-демократа Франклина Рузвельта На действительных же выборах, как известно, победил Рузвельт, набрав более 60 % голосов. Ошибка «Литрери Дайджест» заключалась в следующем: желая увеличить репрезентативность выборки, — так как им было известно, что большинство их подписчиков считают себя республиканцами, — они расширили выборку за счёт людей, выбранных из телефонных книг и регистрационных списков. Однако они не учли современных им реалий и в действительности набрали ещё больше республиканцев: во время Великой депрессии обладать телефонами и автомобилями могли себе позволить в основном представители среднего и высшего класса (то есть большинство республиканцев, а не демократов).