Методы обработки данных в психодиагностике

метки: Обработка, Данные, Психология, Метод, Гипотеза, Критерий, Личность, Предположение

показателей высокого, среднего и низкого уровней развития изучаемых особенностей путем соотношения полученных данных с критерием (например, социально-психологическим нормативом).

Психодиагностические методики призваны достаточно быстро и надежно обеспечивать сбор данных об испытуемом для формулирования психологического диагноза.

В зависимости от целей диагностической работы судьба поставленного психологом диагноза может быть различной. Этот диагноз может быть передан другому специалисту (например, учителю, врачу и др.), который сам принимает решение о его использовании в своей работе. Поставленный диагноз может сопровождаться рекомендациями по развитию или коррекции изучаемых качеств и предназначаться не только специалистам (педагогам, дефектологам, практическим психологам и др.), но и самим обследуемым и их родителям. Вместе с тем на основе проведенного обследования сам психодиагност может строить коррекционно-развивающую, консультационную или психотерапевтическую работу с испытуемым (именно так обычно работает практический психолог, сочетающий изучение разных видов психологической деятельности).

Таким образом, диагностика предполагает обязательное сопоставление получаемых данных, на основе которого и может быть сформулировано заключение об отдельном испытуемом или группе лиц, по поводу выраженности тех или иных индивидуально-психологических или индивидуально- психофизиологических особенностей.

Цель работы: определить активные методы психодиагностики.

Задачи работы:

• дать характеристику Методам обработки данных в психодиагностике
• провести обработку данных одного из активных методов психодиагностики.

1.Методы обработки данных в психодиагностике

ПОНЯТИЕ «МЕТОД»

Прежде чем ответить на вопрос контрольной работы «Методы обработки результатов психологических исследований «, определимся с понятием «Метод».

В «Толковом словаре» С.И. Ожегова под методом понимается:

1) способ теоретического исследования или практического осуществления чего-нибудь

2) способ действовать, поступать каким-либо образом;

3) прием.

Метод также может рассматриваться в разных смыслах. Метод в широком смысле – всякое понятие, регулирующие постановку и осуществление задач, всякое представление, инструмент эмпирического, теоретического изучения объекта. В узком смысле метод – регулятор сбора данных, построение выбора.

База данных курсовых работ

... данные об автомобилях, клиентах и прокатах. 1. Проектирование базы данных 1.1 Описание предметной области В рамках данной курсовой работы ... затрат процессорного времени и уменьшению скорости работы программ и обработки данных. Для успешной разработки необходимо знать объектную ... полях форм; в окне браузера; программным методом. 3. Вывод данных. Здесь Access предоставляет такие возможности: вывод ...

Понятие «метод» шире понятия «методика», поэтому разберемся, какие основные функции являются характерными для методики, чтобы правильно определить виды методик и отобрать те, которые предназначены для обработки результатов психологического исследования.

Методика используется в зависимости от применяемого метода, выступает конкретным способом фиксации эмпирических данных. Методики используют в том отношении, которое определяет метод. По сути, иногда методику включают в метод как один из уровней изучения.

Эксперимент выступает методом, методики измерения подбираются так, как это определяет сам метод эксперимента. Метод отражает структуру исследования, это более обширный инструмент. Методика – операция обобщения, способ сбора информации. Метод как обобщенно-познавательное отношение исследователя к изучаемому объекту может реализоваться конкретными эмпирическими средствами познания. Методики в основном подбираются в соответствии с используемым методом. Одна и та же исследовательская задача решается различными средствами операционализации.

Один и тот же метод может быть применен для изучения разных базисных процессов. Методики представляют собой процедуры, техники сбора денных и используются в разных исследованиях.

Основное назначение методик – проверка полученных в результате эксперимента данных, сравнение достижений изучаемого объекта за определенный период времени.[8].

Психологические исследования, направленные на изучение личности, используют большое количество методов, выбор которых зависит от целей, поставленных исследователем.

Наша задача – дать характеристику методов обработки результатов психологического исследования, используя различную литературу по психологии.

Психологическое исследование направлено на изучение личности и психических качеств, происходящих в ней. А для этого требуется инструментарий, при помощи которого необходимо измерять, как изменились свойства и качества личности. Эти измерения подвергаются специальной обработке, по результатам которых судят об изменениях в объекте исследования.

В психологии широко применяются различные способы и приемы обработки результатов психологических исследований, их логического и математического анализа для получения вторичных результатов, т. е. факторов и выводов, вытекающих из интерпретации переработанной первичной информации. Для этой цели применяются, в частности, разнообразные методы математической статистики, без которых зачастую невозможно получить достоверную информацию об изучаемых явлениях, а так же методы качественного анализа.

Для обработки полученных данных чаще всего используются статистические методы (нахождение средних значений, отклонений от среднего значения, связи между переменными, уровня значимости, достоверности, выявления факторов и т. п.).

Такие методы позволяют вскрыть имеющиеся закономерности, представить информацию в обобщенном и наглядном виде.

Важную роль играют методы интерпретации, которые позволяют придать содержательно-психологический смысл полученным данным.[9].

Другими словами это методы позволяют перевести полученные в ходе диагностики и обработки данные (числа, закономерностях) с языка математики на язык психологии, т. е. осуществить переход от чисел и закономерностей к психологическим понятиям и суждениям.

Методы математической обработки экспериментальных данных

... позволило значительно сократить время на математическую обработку данных, выбрать наиболее приемлемый метод для обработки. В любой экспериментальной работе исследователю приходится иметь дело не ... Обработка эмпирического материала составляет важный этап исследования. Здесь широко применяются методы математической статистики. В связи с комплексным характером зависимостей используется ряд методов ...

Комментируя полученные обследования, диагност не всегда четко учитывает специфику использованного метода, не глубоко вникает в смысл полученных данных, не имеет четкого плана их интерпретации. По существу, он накладывает на такие данные свое видение процессов и явлений, которые исследовались или измерялись. Хотя не существует факторов вне некоторых теоретических посылок (концепций), тем не менее, результаты интерпретаций почти всегда являются объектом острой критики и дискуссии.

Обычно интерпретация понимается как совокупность значений (смыслов), придаваемых определенным способом различным данным (в более общем смысле: теориям, символам, формулам, выражениям и т.п.).

Другими славами, интерпретировать что-то – значит приписать (присвоить) этому содержанию смысл.

Б.Г.Ананьев выделял два метода интерпретации данных, полученных в исследовании: генетический, предлагающий выделение фаз, стадий, критических моментов развития, и структурный, определяющий структурные связи между характеристиками личности.

Анализ взаимосвязи между большим количеством переменных осуществляется путем использования многомерных методов статистической обработки вручную или с применением компьютера. Цель применения подобных методов – сделать наглядными скрытые закономерности, выделить наиболее существенные взаимосвязи между переменными. Перечислим многомерные статистические методы:

Многомерное шкалирование обеспечивает наглядную оценку сходства и различия между некоторыми объектами, описываемые большим количеством разнообразных переменных. Эти различия представляются в виде расстояния между оцениваемыми объектами в многомерном

1.1Статистические методы проверки гипотезы.

Статистическая гипотеза (statistical hypothesys) — это определённое предположение о распределении вероятностей, лежащем в основе наблюдаемой выборки данных.

Проверка статистической гипотезы (testing statistical hypotheses) — это процесс принятия решения о том, противоречит ли рассматриваемая статистическая гипотеза наблюдаемой выборке данных.

Статистический тест или статистический критерий — строгое математическое правило, по которому принимается или отвергается статистическая гипотеза.

Статистическая гипотеза представляет собой некоторое предположение о законе распределения случайной величины или о параметрах этого закона, формулируемое на основе выборки [3, 5, 11]. Примерами статистических гипотез являются предположения: генеральная совокупность распределена по экспоненциальному закону; математические ожидания двух экспоненциально распределенных выборок равны друг другу. В первой из них высказано предположение о виде закона распределения, а во второй – о параметрах двух распределений. Гипотезы, в основе которых нет никаких допущений о конкретном виде закона распределения, называют непараметрическими, в противном случае – параметрическими.

План сочинения. Критерии проверки

... комментариев, то такая работа оценивается в (0) баллов 5. Вывод сочинение-рассуждение 1. Объём. Работа считается невыполненной, если в сочинении менее (70) слов. Если насчитывается от (70) до ... (максимально) К(1) Формулировки проблемы исходного текста (при (0) баллов также выставляется (0) по критериям К(2), К(3) и К(4)) (1) К(2) Комментарий к проблеме (6) К(3) Позиция ...

Гипотезу, утверждающую, что различие между сравниваемыми характеристиками отсутствует, а наблюдаемые отклонения объясняются лишь случайными колебаниями в выборках, на основании которых производится сравнение, называют нулевой (основной) гипотезой и обозначают Н0. Наряду с основной гипотезой рассматривают и альтернативную (конкурирующую, противоречащую) ей гипотезу Н1. И если нулевая гипотеза будет отвергнута, то будет иметь место альтернативная гипотеза.

Проверка гипотезы основывается на вычислении некоторой случайной величины – критерия, точное или приближенное распределение которого известно. Обозначим эту величину через z, ее значение является функцией от элементов выборки

z=z(x1, x2, …, xn).

Процедура проверки гипотезы предписывает каждому значению критерия одно из двух решений – принять или отвергнуть гипотезу. Тем самым все выборочное пространство и соответственно множество значений критерия делятся на два непересекающихся подмножества S0 и S1. Если значение критерия z попадает в область S0, то гипотеза принимается, а если в область S1, – гипотеза отклоняется. Множество S0 называется областью принятия гипотезы или областью допустимых значений, а множество S1 – областью отклонения гипотезы или критической областью. Выбор одной области однозначно определяет и другую область.

В зависимости от сущности проверяемой гипотезы и используемых мер расхождения оценки характеристики от ее теоретического значения применяют различные критерии. К числу наиболее часто применяемых критериев для проверки гипотез о законах распределения относят критерии хи-квадрат Пирсона, Колмогорова, Мизеса, Вилкоксона, о значениях параметров – критерии Фишера, Стьюдента.

1.2 T-критерий Стьюдента

Критерий Стьюдента был разработан английским химиком У.Госсетом, когда он работал на пивоваренном заводе Гиннеса и по условиям контракта не имел права открытой публикации своих исследований. Поэтому публикации своих статей по t-критерию У.Госсет сделал в 1908г. в журнале «Биометрика» под псевдонимом «Student», что в переводе означает «Студент». В отечественной же литературе принято писать «Стьюдент». Коварная простота вычисления t-критерия Стьюдента, а также его наличие в большинстве статистических пакетов и программ привели к широкому использованию этого критерия даже в тех условиях, когда применять его нельзя.

Особенности использования t-критерия Стьюдента. Наиболее часто t -критерий используется в двух случаях. В первом случае его применяют для проверки гипотезы о равенстве генеральных средних двух независимых, несвязанных выборок (так называемый двухвыборочный t-критерий).

В этом случае есть контрольная группа и опытная группа, состоящая из разных пациентов, количество которых в группах может быть различно. Во втором же случае используется так называемый парный t-критерий, когда одна и та же группа объектов порождает числовой материал для проверки гипотез о средних. Поэтому эти выборки называют зависимыми, связанными. Например, измеряется содержание лейкоцитов у здоровых животных, а затем у тех же самых животных после облучения определенной дозой излучения. В обоих случаях должно выполняться требование нормальности распределения исследуемого признака в каждой из сравниваемых групп.

Учебный проект «Литературное наследие Нижегородской области» ...

... в школьном музее, создание литературного журнала и каталога литераторов Нижегородской области. Приложение Материалы для формирующего и итогового оценивания Критерии ... литературных произведений, известных литераторов, публицистов, поэтов Нижегородской области. Задачи проекта: - повышение интереса учащихся к изучению творчества авторов литературных произведений Нижегородской области; ... выдвигал гипотезы Я ...