все множество объектов в отношении которого формулируется исследовательская гипотеза

Раздел 2. Выборочный метод

Пусть требуется изучить совокупность однородных объектов относительно некоторого качественного или количественного признака, характеризующего эти объекты. Например, если имеется группа студентов – психологов (это совокупность), то качественным признаком может быть тип темперамента каждого студента, а количественным – уровень интеллекта (IQ).

Иногда проводят сплошное обследование, то есть обследуют каждый их объектов совокупности относительно признака, которым интересуются. Однако на практике сплошное обследование применяют редко. Если совокупность содержит большое число объектов, или обследование всех объектов трудоемко, то случайно отбирают из всей совокупности ограниченное число объектов и подвергают их изучению.

Генеральная совокупность – все множество объектов, в отношении которых формулируется исследовательская гипотеза.

Теоретически считается, что объем генеральной совокупности не ограничен. Практически же объем генеральной совокупности всегда ограничен и может быть различным в зависимости от предмета наблюдения и той задачи, которую предстоит решать психологу

Выборочная совокупность (или выборка) –ограниченная по численности группа объектов (испытуемых, респондентов), специально отбираемая из генеральной совокупности для изучения ее свойств.

Изучение на выборке свойств генеральной совокупности – выборочный метод.

Объем совокупности (выборочной или генеральной) – это число объектов этой совокупности.

При этом отдельный индивид из выборки, с которым работает психолог, называется испытуемым (респондентом).

Требования к выборке:

— репрезентативность (выборка должна правильно представлять пропорции генеральной совокупности);

— независимость (выбор последующего объекта не зависит от качества уже выбранного предыдущего объекта.

Эти требования будут выполнены, если отбор производить случайным образом, то есть все объекты имеют одинаковую вероятность попасть в выборку.

Репрезентативность выборки очень важна, тем не менее по объективным причинам соблюдать её крайне сложно. Так, хорошо известен факт, что от 70% до 90% всех психологических исследований поведения человека проводились в США в 60-х годах XX века с испытуемыми-студентами колледжей, причем большинство из них были студентами психологами. В лабораторных исследованиях, выполняемых на животных, наиболее распространенным объектом изучения являются крысы. Поэтому неслучайно психологию называли раньше «наукой о студентах-второкурсниках и белых крысах». Студенты психологических колледжей составляют всего 3% от общей численности населения США.

Очевидно, что выборка студентов нерепрезентативна в качестве модели, претендующей на представительство всего населения страны.

Способы отбора

На практике применяются различные способы отбора объектов. Приведем основные:

— простой случайный отбор – объекты извлекают по одному из всей генеральной совокупности случайным образом;

— стратифицированный случайный отбор (отбор по свойствам генеральной совокупности) – предполагает предварительное определение качеств, которые могут влиять на изменчивость изучаемого свойства (пол, уровень доходов, образования и т.д.). Затем определяется процентное соотношение численности различающихся по этим качествам групп (страт) в генеральной совокупности и обеспечивается идентичное процентное соотношение соответствующих групп в выборке.

Объем выборки, обычно обозначаемый буквой n, может быть любым, но не меньшим чем два респондента. В статистике различают малую (n 100).

К сожалению, строгих рекомендаций по предварительному определению требуемого объема выборки не существует.

Психолог может изучать единичные случаи, если те представляют интерес для науки. Так строится работа с одаренными детьми, каждый из которых имеет неповторимые особенности. Предметом отдельного исследования могут быть случаи нарушения развития.

Ответ на вопрос о необходимой и достаточной ее численности исследователь обычно получает слишком поздно — только после анализа данных уже обследованной выборки. Тем не менее, можно сформулировать наиболее общие рекомендации:

Если изучается взаимосвязь между какими-либо свойствами, то объем выборки должен быть не меньше 30-35 человек.

Если необходимо сравнивать 2 выборки, их общая численность должна быть не менее 50 человек; численность сравниваемых выборок должна быть приблизительно одинаковой.

Наибольший объем выборки необходим при разработке диагностической методики — от 200 до 1000-2500 человек.

Чем больше изменчивость изучаемого свойства, тем больше должен быть объем выборки. Поэтому изменчивость можно уменьшить, увеличивая однородность выборки, например, по полу, возрасту и т. д. При этом, естественно, уменьшаются возможности генерализации выводов.

Источник

Понятие измерения в психологии. Методологические и практические проблемы измерений.

Данные в психологии и статистике. Количественные, порядковые и качественные данные. L, Q, T-данные

Данные в статистике — это основные элементы, подлежащие анализу. Данными могут быть какие-то количественные результаты, свойства, присущие определенным членам популяции, место в той или иной последовательности — в общем любая информация, которая может быть классифицирована или разбита на категории с целью обработки.

Не следует смешивать «данные» с теми «значениями», которые эти данные могут принимать. Для того чтобы всегда различать их, Шатийон (Chatillon, 1977) рекомендует запомнить следующую фразу: «Данные часто принимают одни и те же значения» (так, если мы возьмем, например, шесть данных — 8, 13, 10, 8, 10 и 5, то они принимают лишь четыре разных значения — 5, 8, 10 и 13).

Построение распределения — это разделение первичных данных, полученных на выборке, на классы или категории с целью получить обобщенную упорядоченную картину, позволяющую их анализировать.

Существуют три типа данных:

1. Количественные данные, получаемые при измерениях (например, данные о весе, размерах, температуре, времени, результатах тестирования и т. п.). Их можно распределить по шкале с равными интервалами.

3. Качественные данные, представляющие собой какие-то свойства элементов выборки или популяции. Их нельзя измерить, и единственной их количественной оценкой служит частота встречаемости (число лиц с голубыми или с зелеными глазами, курильщиков и не курильщиков, утомленных и отдохнувших, сильных и слабых и т.п.).

Вопрос 2. Генеральная совокупность и выборка. Свойства выборки. Связные и несвязные выборки. Способы формирования репрезентативных выборок.

Свойства выборки: репрезентативность и достоверность эмпирических результатов.

Связные(зависимые) выборки – когда процедура эксперимента и полученные результаты измерения некоторого свойства, проведенные на одной выборке, оказывают влияние на другую. (Критерий G – знаков, Т- критерий Вилкоксона, L- критерий тенденций Пейджа, критерий Фридмана, критерий Макнамары).

Несвязные(независимые) выборки – когда процедура эксперимента и полученные результаты измерения некоторого свойства у одной выборки не оказывают влияния на особенности протекания того же эксперимента и результаты измерения того же свойства у испытуемых другой выборки. (Q – критерий Розенбаума,U – критерий Манна-Уитни,H – критерий Краскалла – Уоллеса, S – критерий Джонкира).

Вопрос 3

Полученные в экспериментах выборочные данные всегда ограничены и носят в значительной мере случайный характер. Именно поэтому для анализа таких данных и используется математическая статистика, позволяющая обобщать закономерности, полученные на выборке, и распространять их на всю генеральную совокупность.

полученные в результате эксперимента на какой-либо выборке данные служат основанием для суждения о генеральной совокупности. Однако в силу действия случайных вероятностных причин оценка параметров генеральной совокупности, сделанная на основании экспериментальных (выборочных) данных всегда будет сопровождаться погрешностью, и поэтому подобного рода оценки должны рассматриваться как предположительные, а не как окончательные утверждения Подобные предположения о свойствах и параметрах генеральной совокупности получили название статистических гипотез.

Статистические гипотезы подразделяются на нулевые и альтернативные, направленные и ненаправленные.

Бывают задачи, когда мы хотим доказать как раз незначимость различий, то есть подтвердить нулевую гипотезу. Например, если нам нужно убедиться, что разные испытуемые получают хотя и различные, но уравновешенные по трудности задания, результаты будут одинаковыми. Или что экспериментальная и контрольная выборки не различаются между собой по каким-то значимым характеристикам. Однако чаще нам все-таки требуется доказать значимость различий, ибо они более информативны для нас в поиске нового. Нулевая и альтернативная гипотезы могут быть направленными и ненаправленными.

Направленная – о различии каких-либо признаков (или направлений признаков)

Ненаправленная – о связи между двумя признаками/выборами.

Понятие измерения в психологии. Методологические и практические проблемы измерений.

Проблема измерения в психологии имеет свою историю. Более 200 лет назад И. Кант обосновывал несостоятельность психологии как науки, исходя из того, что психические явления не поддаются измерению, следовательно, к ним не применимы математические методы. Гербарт противопоставил позиции И. Канта свою точку зрения в книге «Психология как наука, заново обоснованная на опыте, метафизике и математике». В ней он пишет: «Всякая теория, которая желает быть согласованной с опытом, прежде всего, должна быть продолжена до тех пор, пока не примет количественных определений, которые являются в опыте или лежат в его основании. Не достигнув этого пункта, она висит в воздухе, подвергаясь всякому ветру сомнений и будучи неспособной вступить в связь с другими уже окрепшими воззрениями». Идеи И. Герабарта к концу XIXв. воплощаются в жизнь отцами-основателями экспериментальной психологии. С тех пор возможность применения математических методов в психологии перестает вызывать сомнения.

Но вопрос о необходимости их применения до сих пор вызывает дискуссии. Большинство теорий личности и психотерапевтических концепций были сформулированы без обращения к математике (теория психоанализа, бихевиоральная концепция, аналитическая психология К.Г. Юнга, индивидуальная психология А. Адлера, культурно-историческая теория Л.С. Выготского и др)

Искусству практического консультирования или психотерапии вряд ли необходимо математическое обеспечение. Другое дело область научного познания. В стремлении к общей значимости ученый обосновывает свое мнение эмпирически, при помощи принятых в науке процедур, возводя свое мнение в ранг научной теории.

Измерение (в психологии) — выявление количественных характеристик изучаемых психических явлений. Измерение служит главной силой, преобразующей психологию из науки описательной, следующей за фактами, в науку, умеющую предсказывать.

Измерение исходит из предположения, что все, что существует, каким-то образом проявляется или на что-нибудь действует. Многообразие психических явлений и факторов развития в психологии принято называть переменными, поскольку они отличаются различными величинами у отдельных индивидов или в разное время. Общая задача измерения состоит в том, чтобы определить т.н. мощность одного показателя по сравнению с другим, измеряя его «вес».

С точки зрения теории измерения следует различать три аспекта:

а) количество или диапазон переменной (число правильных ответов, диапазон интересов и др.);

б) частота некоторого проявления — соответственно, чем оно чаще выявляется, тем выше значение свойства;

в) интенсивность, величина или сила проявления.

В психологии существуют два основных направления измерения — психофизическое и психометрическое. Для первого характерны попытки соотнести в экспериментальных условиях реальные физические стимулы (объекты различного веса, интенсивность света, звука и др.) с ощущениями, вызываемыми у человека этими стимулами. Психометрическое направление связано в основном с созданием и применением психологических тестов, представляющих собой модельную ситуацию, при помощи которой получают образцы поведения или переживаний.

Дата добавления: 2019-09-02 ; просмотров: 261 ; Мы поможем в написании вашей работы!

Источник

ГЛОССАРИЙ

Валидность – это комплексная характеристика методики (теста), включающая сведения об области исследуемых явлений и репрезентативности диагностической процедуры по отношению к ним.

Генеральная совокупность— это все множество объектов, в отно­шении которого формулируется исследовательская гипотеза. Теоретиче­ски считается, что объем генеральной совокупности не ограничен. Прак­тически же объем генеральной совокупности всегда ограничен и может быть различным в зависимости от предмета наблюдения и той задачи, которую предстоит решать психологу.

Группировка— процесс систематизации (упорядо­чения) первичных данных для их дальнейшего анализа.

Дисперсия— мера изменчивости для метрических данных, пропорциональная сумме квадратов отклонений измеренных значений от их среднего арифметического. Для вычислений используется формула вы­борочной (эмпирической) дисперсии.

Достоверность различия – аналитико- статистическая процедура установления уровня значимости различий или сходств между выборками по изучаемым показателям (переменным).

Информативность — это степень точности теста, с которой он измеряет свойство (качество, способность, характеристика и т.д.), для оценки которой он используется.

Квалиметрия— это наука об измерении и количественной оценке качественных показателей. Качественньми называются показатели, не имеющие единиц измерения.

Корреляционный анализ – комплекс методов статистического исследования взаимозависимости между переменными, связанными корреляционными отношениями.

Корреляционная зависимость – это изменения, которые вносят значения одного признака в вероятность появления разных значений другого признака.

Корреляционная связь – это согласованные изменения двух признаков или большего количества признаков (множественная корреляционная связь). Корреляционная связь отражает тот факт, что изменчивость одного признака находится в некотором соответствии с изменчивостью другого.

Корреляционные отношения – это отношения между переменными, при которых выступает преимущественно нелинейная их зависимость, то есть значению любой произвольно взятой переменной одного ряда может соответствовать некоторое количество значений переменной другого ряда, отклоняющихся в ту или иную сторону от среднего.

Коэффициент корреляции— это показатель степени связи между двумя переменными или измерениями. Обычно он обозначается буквой г. Коэффициент корреляции изменяется от-1 до +1.

Коэффициенты надёжности – статистические показатели надёжности психологического теста.

Коэффициент ранговой корреляции Спирмена(rs) — позволяет определить тесноту (силу) и направление корреляционной связи между двумя признаками или двумя профилями (иерархиями) признаков.

Критерий – это характеристика распределения, используемая для проверки статистических гипотез.

Критерий Джонкира (S) – предназначен для выявления тенденций изменения признака при переходе от выборки к выборке при сопоставлении трёх и более выборок.

Критерий Розенбаума (Q) – используется для оценки различий между двумя выборкамипо уровню какого – либо признака, количественно измеренного.

Меры изменчивости применяются в психологии для численного выражения величины межиндивидуальной вариации признака.

Мода (М₀)— это такое числовое значение, которое встречается в выборке наиболее часто.

Мощность критерия – это его способность выявлять различия, если они есть., то есть это его способность отклонить нулевую гипотезу об отсутствии различий, если она неверна.

Надежность теста – это степень совпадения результатов при повторном тестировании одних и тех же людей в одинаковых условиях. Разновидностями надежности являются стабильность, согласованность, информативность, эквивалентность.

Непараметрические критерии – критерии, не включающие в формулу расчёта параметров распределения и основанные на оперировании частотами или рангами.

Номинальная шкала (шкала наименований, номинативная шкала) состоит в присваивании какому-либо свойству или признаку определенного обозначения или символа (численного, буквенного и т. д.).

Нормальное распределение – вид распределения переменных, который наблюдается при изменении признака (переменной) под влиянием множества относительно независимых факторов.

Ошибка измерения – статистический показатель, характеризующий степень точности отдельных измерений.

Параметрические критерии – критерии, включающие в формулу расчёта параметры распределении, то есть средние и дисперсии.

Ранжирование— процесс расположения исходных данных по порядку от минимальных их значений до максимальных.

Регрессионный анализ –область статистического анализа, изучающая зависимость изменений значений переменных от одной или нескольких независимых переменных (факторов).

Согласованность тестов характеризуется независимостью результатов тестирования от личных качеств лица, проводящего или оценивающего тест.

Среднее арифметическое (X) определяется как сумма всех значений измеренного признака, деленная на количество суммированных значений.

Стабильность— это такая разновидность надежности, которая проявляется в степени совпадения результатов тестирования, когда первое и последующие измерения разделены определенным временным интервалом.

Стандартизация – унификация, регламентация, приведение к единым нормативам процедуры и оценок теста.

Факторный анализ –комплекс аналитических методов, позволяющих выявить скрытые (латентные) признаки, а также причины их возникновения и внутренние закономерности их взаимосвязи.

Эквивалентность— это равноценность тестов при измерении одного и того же свойства.

Источник

Генеральная совокупность и выборочное исследование. Статистическая достоверность

Исследование обычно начинается с некоторого предположения, требую­щего проверки с привлечением фактов. Это предположение — гипотеза — формулируется в отношении связи явлений или свойств в некоторой сово­купности объектов.

Для проверки подобных предположений на фактах необходимо измерить соответствующие свойства у их носителей. Но невозможно измерить тревож­ность у всех женщин и мужчин, как невозможно измерить агрессивность у всех подростков. Поэтому при проведении исследования ограничиваются лишь относительно небольшой группой представителей соответствующих совокупностей людей.

Генеральная совокупность — это все множество объектов, в отношении ко­торого формулируется исследовательская гипотеза.

Например, все мужчины; или все женщины; или все жители какого-либо города. Генеральные совокупности, в отно­шении которых исследователь собирается сделать выводы по результатам ис­следования, могут быть по численности и более скромными, например, все первоклассники данной школы.

Таким образом, генеральная совокупность — это хотя и не бесконечное по численности, но, как правило, недоступное для сплошного исследования мно­жество потенциальных испытуемых.

Выборка или выборочная совокупность — это ограниченная по численности группа объектов (в психоло­гии — испытуемых, респондентов), специально отбираемая из генеральной совокупности для изучения ее свойств. Соответственно, изучение на выбор­ке свойств генеральной совокупности называется выборочным исследованием. Практически все психологические исследования являются выборочными, а их выводы распространяются на генеральные совокупности.

Таким образом, после того, как сформулирована гипотеза и определены соответствующие генеральные совокупности, перед исследователем возни­кает проблема организации выборки. Выборка должна быть такой, чтобы была обоснована генерализация выводов выборочного исследования — обобщение, распространение их на генеральную совокупность. Основные критерии обо­снованности выводов исследования — это репрезентативность выборки и ста­тистическая достоверность (эмпирических) результатов.

Репрезентативность выборки — иными словами, ее представительность — это способность выборки представлять изучаемые явления достаточно пол­но — с точки зрения их изменчивости в генеральной совокупности.

Конечно, полное представление об изучаемом явлении, во всем его диапа­зоне и нюансах изменчивости, может дать только генеральная совокупность. Поэтому репрезентативность всегда ограничена в той мере, в какой ограни­чена выборка. И именно репрезентативность выборки является основным кри­терием при определении границ генерализации выводов исследования. Тем не менее, существуют приемы, позволяющие получить достаточную для ис­следователя репрезентативность выборки (Эти приемы изучаются в курсе «Экспериментальная психология»).

Первый и основной прием — это простой случайный (рандомизированный) отбор. Он предполагает обеспечение таких условий, чтобы каждый член генеральной совокупности имел равные с другими шансы попасть в выборку. Слу­чайный отбор обеспечивает возможность попадания в выборку самых разных представителей генеральной совокупности. При этом принимаются специ­альные меры, исключающие появление какой-либо закономерности при отборе. И это позволяет надеяться на то, что в конечном итоге в выборке изу­чаемое свойство будет представлено если и не во всем, то в максимально воз­можном его многообразии.

Второй способ обеспечения репрезентативности — это стратифицирован­ный случайный отбор, или отбор по свойствам генеральной совокупности. Он предполагает предварительное определение тех качеств, которые могут вли­ять на изменчивость изучаемого свойства (это может быть пол, уровень дохо­да или образования и т. д.). Затем определяется процентное соотношение чис­ленности различающихся по этих качествам групп (страт) в генеральной совокупности и обеспечивается идентичное процентное соотношение соот­ветствующих групп в выборке. Далее в каждую подгруппу выборки испытуе­мые подбираются по принципу простого случайного отбора.

Статистическая достоверность, или статистическая значимость, результа­тов исследования определяется при помощи методов статистического выво­да.

Застрахованы ли мы от принятия ошибок при принятии решений, при тех или иных выводах из результатов исследования? Конечно, нет. Ведь наши решения опираются на результаты исследования выборочной совокупности, а также на уровень наших психологических знаний. Полностью мы не застрахованы от ошибок. В статистике такие ошибки считаются допустимыми, если они имеют место не чаще чем в одном случае из 1000 (вероятность ошибки α=0,001 или сопряженная с этим величина доверительная вероятность правильного вывода р=0,999); в одном случае из 100 (вероятность ошибки α=0,01 или сопряженная с этим величина доверительная вероятность правильного вывода р=0,99) или в пяти случаях из 100 (вероятность ошибки α=0,05 или сопряженная с этим величина доверительная вероятность правильного вывода р=0,95). Именно на двух последних уровнях и принято принимать решения в психологии.

Иногда, говоря о статистической достоверности, используют понятие «уровень значимости» (обозначается как α). Численные значения р и α дополняют друг друга до 1,000 — полный набор событий: либо мы сделали правильный вывод, либо мы ошиблись. Эти уровни не рассчитываются, они заданы. Уровень значимости можно понимать как некую «красную» линию», пересечение которой позволит говорить о данном событии как о неслучайном. В каждом грамотном научном отчете или публикации сделанные выводы должны сопровождаться указанием значений р или α, при которых сделаны выводы.

Методы статистического вывода подробно рассматриваются в курсе «Математической статистики». Сейчас лишь отметим, что они предъявляют определенные требования к численности, или объему выборки.

К сожалению, строгих рекомендаций по предварительному определению требуемого объема выборки не существует. Более того, ответ на вопрос о не­обходимой и достаточной ее численности исследователь обычно получает слишком поздно — только после анализа данных уже обследованной выбор­ки. Тем не менее, можно сформулировать наиболее общие рекомендации:

1. Наибольший объем выборки необходим при разработке диагностичес­кой методики — от 200 до 1000-2500 человек.

2. Если необходимо сравнивать 2 выборки, их общая численность должна быть не менее 50 человек; численность сравниваемых выборок должна быть приблизительно одинаковой.

3. Если изучается взаимосвязь между какими-либо свойствами, то объем выборки должен быть не меньше 30-35 человек.

4. Чем больше изменчивость изучаемого свойства, тем больше должен быть объем выборки. Поэтому изменчивость можно уменьшить, увеличивая однородность выборки, например, по полу, возрасту и т. д. При этом, естественно, уменьшаются возможности генерализации выводов.

Зависимые и независимые выборки. Обычна ситуация исследования, когда интересующее исследователя свойство изучается на двух или более выборках с целью их дальнейшего сравнения. Эти выборки могут находиться в различ­ных соотношениях — в зависимости от процедуры их организации. Независи­мые выборки характеризуются тем, что вероятность отбора любого испытуе­мого одной выборки не зависит от отбора любого из испытуемых другой выборки. Напротив, зависимые выборки характеризуются тем, что каждому испытуемому одной выборки поставлен в соответствие по определенному критерию испытуемый из другой выборки.

В общем случае зависимые выборки предполагают попарный подбор ис­пытуемых в сравниваемые выборки, а независимые выборки — независимый отбор испытуемых.

Следует отметить, что случаи «частично зависимых» (или «частично неза­висимых») выборок недопустимы: это непредсказуемым образом нарушает их репрезентативность.

В заключение отметим, что можно выделить две парадигмы психологи­ческого исследования.

Так называемая R-методология предполагает изучение изменчивости некоторого свойства (психологического) под влиянием неко­торого воздействия, фактора либо другого свойства. Выборкой является мно­жество испытуемых.

Другой подход, Q-методология, предполагает исследо­вание изменчивости субъекта (единичного) под влиянием различных стимулов (условий, ситуаций и т. д.). Ей соответствует ситуация, когда выборкой явля­ется множество стимулов.

Источник