Карандашев. Реферативные, курсовые и дипломные издание третье, переработанное
 Скачать 0.72 Mb.
|
|
5.5. Методы и методики исследования Для решения каждой задачи подбираются методы и методики исследования, процедуры сбора эмпирических данных, а также способы их обработки, планируется выборка участников исследования, определяются место и условия его проведения. С методологическими основами и рекомендациями по планированию и проведению эмпирического исследования можно подробнее познакомиться в ряде книг (Готтсданкер, 1982; Ганзен, Балин, 1991; Дружинин, 1997; Корнилова, 1997; Немов, 1998; Практикум по общей, экспериментальной и прикладной психологии, 2000; Куликов, 2001; Никандров, 2003; Гудвин, 2004). Сбор эмпирического материала представляет собой ответственную часть исследования. Организационная работа и практическое проведение методик изучения требуют от исследователя ряда особых умений. Студент должен ими овладеть. Сбор эмпирических данных для проверки гипотез следует осуществлять с помощью адекватных методик. При выборе методов и методик эмпирического исследования студент должен опираться на знания и умения, полученные им при изучении соответствующих психологических дисциплин. Для сбора первичных данных могут использоваться такие методы, как наблюдение, эксперимент, опрос, тестирование, анализ документов. Необходимо помнить, что каждый из них имеет определенные преимущества и недостатки. В процессе эмпирического исследования собираются объективные и субъективные данные. Объективные показатели обладают целым рядом преимуществ с точки зрения доказательности, поэтому им обычно отдается приоритет. Для обеспечения ясности и достоверности научных выводов важно уже на ранних стадиях исследования точно определить переменные (независимые и зависимые), которые будут изучаться. Должны быть предусмотрены возможность управления независимой переменной и способы регистрации зависимой переменной. Необходимо спланировать, какие показатели и в каких условиях будут регистрироваться и основанием для каких выводов будут служить. Измерение изучаемых психических явлений — неотъемлемая часть научного подхода. Независимо от типа исследовательских задач всегда следует искать возможность получить и представить количественные данные по изучаемому объекту, явлению или закономерности в определенной шкале: номинативной (шкала наименований), порядковой, интервальной (шкала интервалов) или шкале отношений (Дружинин, 1997; Сидоренко, 2001; Ермолаев, 2003). Планируя методики и процедуры эмпирического исследования, важно обращать внимание на их валидность и надежность. Использование методик других авторов предполагает знание условий их разработки и предшествующей апробации. Текст методики, который содержит только вопросы (или задания) к испытуемому, ключ для оценки ответов и интерпретацию, существенно ограничивает возможности ее использования в научном исследовании. К применению ранее полученных норм в собственном исследовании нужно относиться очень осторожно, поскольку чаще всего они являются статистически ми и зависят от выборки испытуемых и условий проведения методики. При планировании эмпирического исследования для студентов может быть интересен большой аннотированный указатель литературы по методам и методикам исследования, подготовленный Л.В. Куликовым (2001). Обследуемая выборка должна быть репрезентативной относительно задач вашего исследования.В связи с этим необходимо внимательно подходить к составлению выборки испытуемых в эмпирическом исследовании. Важно учитывать пол, возраст, социальное положение, уровень образования, состояние здоровья, индивидуально-психологические особенности испытуемых и другие параметры, которые мо гут оказать влияние на результаты. Выборка должна моделировать генеральную совокупность, то есть быть репрезентативной по отношению ко всей изучаемой категории людей. Для этого она должна быть случайной или специально подобранной так, чтобы представлять основные типы испытуемых, существующие в популяции. При этом переменные, являющиеся источником артефактов, либо устраняются, либо их влияние усредняется. Выводы исследования должны распространяться на всех членов изучаемой группы людей, а не только на представителей этой выборки. Испытуемых необходимо правильно распределить по группам с разными условиями исследования, обеспечить эквивалентность экспериментальной и контрольной групп. Численность выборки испытуемых для эмпирического исследования или практической психологической работы должна обеспечивать доказательность положений, которые защищаются в работе.В зависимости от целей и возможностей она может быть от одного испытуемого до нескольких тысяч человек. В большинстве экспериментальных исследований количество испытуемых в отдельной группе (экспериментальной или контрольной) варьирует от 1 до 100. Исходя из методов математической обработки, рекомендуется, чтобы численность сравниваемых групп была не менее 30—35 человек (Дружинин, 1997, с. 112). Если для обработки данных используется факторный анализ, то существует простое правило: надежные факторные решения можно получить лишь в том случае, когда количество испытуемых превышает число регистрируемых переменных в три и более раз. Кроме того, целесообразно увеличение количества испытуемых, по крайней мере, на 5- 10% по сравнению с планируемым, поскольку часть из них будет »отбракована» в ходе исследования (не поняли инструкцию, не приняли задачу, дали отклоняющиеся результаты) (Куликов, 2001). Доступность объекта исследования.Необходимо предусмотреть, чтобы объект исследования был доступен для практического контакта с ним в условиях, необходимых для изучения. Можно, например, спланировать научный проект по выявлению психологических особенностей деятельности водолазов под водой, депутатов в парламенте или заключенных в тюрьме. Но при этом нужно предусмотреть организацию соответствующих условий для обследования, подумать, сможете ли вы получить к ним доступ и установить с ними доверительный психологический контакт. Доступность объекта должна учитывать уже на стадии выбора темы. Важно правильно спланировать время, место и обстоятельства экспериментальной работы, скорректировать их в зависимости от реальных условий.Испытуемые не должны быть озабочены срочными делами и чрезмерным дефицитом времени для выполнения задания. Их не должны отвлекать посторонние раздражители. Студент - исследователь должен уметь установить такой доверительный рабочий контакт с изучаемым человеком, при котором может быть получена достоверная информация. Доверие испытуемого к тому, что его ответы и действия будут использоваться только в научных целях, уважение к исследователю будут этому значительно способствовать. На этом этапе работы необходимо соблюдение норм профессиональной этики психолога (Крылов, Юрьев, 2000; Карандашев, 2003). Для успеха исследовательской работы на данном этапе обязательно практическое владение соответствующей техникой сбора эмпирических данных, детальное знание методики, которая используется. Пилотажное исследование.В ходе работы студента могут ожидать некоторые разочарования, поскольку добиться идеальных условий исследования часто не удается. Как правило, реальные обстоятельства корректируют планы и исследовательские процедуры. Первое пробное исследование позволяет выявить недостатки его проектирования. Этот этап научной работы обычно называют пилотажным. Его данные позволяют усовершенствовать программу и методику исследовательского проекта. Поскольку они получаются в несколько других условиях, то часто не включаются в общую выборку при обработке данных. 5.6. Количественная обработка результатов исследования Использование методов математической статистики при обработке первичных эмпирических данных необходимо для повышения достоверности выводов, как в научном исследовании, так и в разработке в области практической психологии. При этом не рекомендуется ограничиваться использованием таких показателей, как среднее арифметическое и проценты. Они чаще всего не дают достаточных оснований для обоснованных выводов из эмпирических данных. Чтобы выбрать статистические критерии и познакомиться с основами их применения для обработки эмпирических данных, можно использовать ряд пособий (например: Большев, Смирнов, 1969; Гласс, Стенли, 1976; Закс, 1976; Сосновский, 1979; Рунион, 1982; Сидоренко, 2001; Калинин, 2002; Ермолаев, 2003; Наследов, 2004). Множество критериев, приводимых обычно в учебниках по математической статистике, и сложное описание процедур их вычисления часто смущают студента, хотя значительная их часть используется достаточно редко. Каждый исследователь (и научный руководитель в том числе) выбирает статистические критерии, исходя из своих знаний, опыта, типа за дачи и вида данных, которые подлежат обработке. Как же поступить студенту? Можно положиться на опыт и советы научного руководителя (однако основательно разобравшись при этом в смысле и процедуре критерия). Можно опереться на примеры, приведенные в методических пособиях. Книги Е.В. Сидоренко (2001) и О.Ю. Ермолаева (2003) приводят примеры так называемой «ручной» обработки данных, в книгах С.И. Калинина (2002) и А.Д. Наследова (2004) даны описания статистической обработки с использованием статистических программ. Статистические гипотезы. Выбор статистических критериев предполагает также формулировку статистических гипотез, то есть перевода экспериментальной гипотезы на язык статистики. Таким образом, статистическая гипотеза — это утверждение в отношении изучаемой переменной, сформулированное на языке математической статистики. Для этого необходимо определить математико-статистические критерии, уровни статистической значимости, которые дают основания исследователю утверждать, подтвердилась экспериментальная гипотеза или нет. На этом этапе исследования формулируются статистические гипотезы, которые конкретизируют соответствующую эмпирическую гипотезу на уровне математических критериев значимости. Эмпирическая (экспериментальная) гипотеза воплощается в процедуре статистической интерпретации данных. Эта процедура сводима к оценке сходств и различий. При проверке статистических гипотез используются два понятия: Н (I) (гипотеза о различии) и Н (0) (гипотеза о сходстве). Подтверждение первой гипотезы свидетельствует о верности статистического утверждения Н(1), а второй — о принятии утверждения - Н (0) - об отсутствии различий. После проведения конкретного эксперимента проверяются многочисленные статистические гипотезы, поскольку в каждом психологическом исследовании регистрируется не один, а множество поведенческих параметров. Каждый параметр характеризуется несколькими статистическими мерами: центральной тенденции, изменчивости, распределения. Кроме того, можно вычислить меры связи параметров и оценить значимость этих связей. Таким образом, экспериментальная гипотеза служит для организации и проведения эмпирического исследования, а статистическая — для организации процедуры сравнения регистрируемых параметров. Статистическая гипотеза необходима на этапе математической интерпретации данных эмпирических исследований. Естественно, большое количество статистических гипотез необходимо для подтверждения или опровержения экспериментальной (эмпирической) гипотезы. Выбирать математические методы обработки эмпирических данных нужно в процессе планирования исследования.Выбор метода математической обработки полученных эмпирических данных — очень важная и ответственная часть исследования. И делать это лучше до того, как получены данные. При планировании исследования необходимо заранее продумать, какие эмпирические показатели будут регистрироваться, с помощью каких методов будут обрабатываться, и какие выводы при разных результатах обработки можно будет сделать. Полезным руководством при этом может стать классификация задач и методов их решения, которую приводит Е.В. Сидоренко (2001, с. 34). Следует идентифицировать тип переменных и шкалу измерения. При выборематематико-статистического критерия нужно, прежде всего, идентифицировать тип переменных (признаков) и шкалу, которая использовалась при измерении психологических показателей в других переменных (возраст, состав семьи, уровень образования). В качестве переменных могут выступать любые показатели, которые можно сравнивать друг с другом (то есть измерять). Это может быть время выполнения задания, количество ошибок, уровень самооценки, количество правильно решенных задач и качественные особенности их выполнения, личностные показатели, получаемые в психологических тестах, и др. Порой для студентов представляет трудность выделение переменных в работах по практической психологии, где возможности использования традиционных и стандартизированных психологических тестов (с которыми обычно ассоциируется проблема измерения) ограничены. Следует иметь в виду, что в области практической психологии могут широко использоваться номинативные и порядковые шкалы. Речевые высказывания клиента, виды поведенческих реакций, улыбки, взгляды, — все это может рассматриваться и качестве переменных. Главное — иметь четкие и ясные критерии их отнесения к тому или иному типу в зависимости от поставленных гипотез и задач. Нужно учитывать тип распределения данных при выборе статистического критерия. При выборе математико-статистического критерия следует также ориентироваться на тип распределения данных, который получился в исследовании. Параметрические критерии используются в том случае, когда распределение полученных данных рассматривается как нормальное. Нормальное распределение с боль шей вероятностью (но не обязательно) получается при выборках более 100 испытуемых (может получиться и при меньшем количестве, и может не получиться и при большем). При использовании параметрических критериев необходима проверка нормальности распределения. Для непараметрических критериев тип распределения данных не имеет значения. При небольших объемах выборки испытуемых, используемой обычно в курсовой или дипломной работе, целесообразно выбрать непараметрические критерии, которые дают большую достоверность выводам, независимо от того, получено ли в исследовании нормальное распределение данных. В некоторых случаях статистически обоснованные выводы могут быть сделаны даже при выборках в 5—10 испытуемых. Основные типы исследовательских задач с точки зрения статистических процедур обработки данных.Большинство психологических работ сводятся к нескольким типам исследовательских задач, которые и предопределяют тип математико-статистического критерия. 1. Во многих исследованиях осуществляется поиск различий в психологических показателях у испытуемых, имеющих те или иные особенности. При обработке соответствующих данных могут использоваться критерии для выявления различий в уровне исследуемого признака или в его распределении. Для определения значимости различий в проявлении признака в психологических исследованиях часто используются такие показатели, как парный критерий Вилкоксона, U - Манна—Уитни, критерий хи-квадрат (%2), точный критерий Фишера, биномиальный критерий. 2. Во многих исследованиях осуществляется поиск взаимосвязи психологических показателей у одних и тех же испытуемых. Для обработки соответствующих данных могут использоваться коэффициенты корреляции. Связь величин друг с другом и их зависимость часто характеризуются коэффициентом линейной корреляции Пирсона и коэффициентом ранговой корреляции Спирмена. 3. Выявление структуры данных (и соответственно структуры изучаемой психологической реальности), а также их взаимосвязи выявляется факторным анализом. 4. Во многих исследованиях интерес представляет анализ изменчивости признака под влиянием каких-либо контролируемых факторов, или, другими словами, оценка влияния разных факторов на изучаемый признак. Для математической обработки данных в таких задачах может использоваться U-критерий Манна—Уитни, критерий Краскела - Уоллиса и, Т - критерий Вилкоксона, критерий х2 Фридмана. Однако для исследования влияния нескольких факторов на изучаемый параметр (а тем более их взаимовлияния) полезнее может оказаться дисперсионный анализ. Исследователь исходит из предположения, что одни переменные могут рассматриваться как причины, а другие как следствия. Переменные первого рода считаются факторами, а переменные второго рода — результативными признаками. В этом отличие дисперсионного анализа от корреляционного, в котором предполагается, что изменения одного признака просто связаны с определенными изменениями другого (Сидоренко, 2001, с. 225). 5. Во многих исследованиях выявляется значимость изменений (сдвига) каких - либо психологических, поведенческих параметров и проявлений за определенный промежуток времени в определенных условиях (например, в условиях коррекционного воздействия). Формирующие эксперименты в практической психологии решают именно эту задачу. Для обработки соответствующих данных могут использоваться коэффициенты оценки достоверности сдвига в значениях исследуемого признака. Для этого часто применяются критерии знаков, Т-критерий Вилкоксона. Важно обратить внимание на ограничения, которые имеет каждый критерий.Если один критерий не подходит для анализа имеющихся данных, всегда можно найти какой-либо другой, возможно, изменив тип представления самих данных. Прежде чем обрабатывать эмпирические данные, полезно проверить, существуют ли в пособии которым вы пользуетесь, критические значения, соответствующие количеству и типу ваших данных. В противном случае вас может ждать разочарование, когда ваши подсчеты окажутся напрасными по причине отсутствия в таблице критических значений при объеме выборки, которая у вас была. После знакомства с процедурой вычисления критерия можно про вести «ручную» обработку данных или воспользоваться статистической программой персонального компьютера. Для компьютерной об работки одни психологи предпочитают пакет статистических программ SPSS, другие — программу Statistica. Студенты-психологи предпочитают SPSS, прежде всего, потому, что в последние годы опубликованы хорошие руководства по его применению (Калинин, 2002; Наследов, 2004). Методы математической обработки данных важно использовать и для анализа результатов инновационной практической психологической работы: психотерапии, консультирования, развивающей психологической работы.Для этого необходимо регистрировать конкретные психологические и поведенческие показатели участников исследования «до» и «после» курса психологической помощи, которые могут статистически обрабатываться и использоваться для подтверждения эффективности курса занятий. Применение математико-статистических критериев для проверки значимости изменений придает доказательность выводам такой работы. 6. Общая структура и стиль работы 6.1. Структура реферативной работы Структура реферативной работыобычно включает следующие разделы: - Титульный лист — содержит информацию о названии работы, ее авторе, научном руководителе, месте, где выполнена работа. - Содержание — перечисление основных разделов работы с указанием страниц, на которых эти разделы начинаются. - Введение — раскрывает актуальность темы, цели и задачи реферата, содержит краткое описание структуры основных разделов работы. - Несколько разделов основной части — последовательно раскрывают основные блоки информации по теме работы, - Заключение — содержит краткое изложение основных выводов работы. - Литература — список публикаций, на которые в работе делаются ссылки, с полным их библиографическим описанием. Структура курсовой работы реферативного типа обычно аналогична реферату. Следует избегать больших диспропорций в объеме отдельных разделов. Рефераты и курсовые работы, имеющие небольшой объем, на главы не делятся. В них выделяются разделы: 1, 2, 3... и подразделы 1.1, 1.2, 1,3... и т.п. В целом современная издательская тенденция состоит в том, что разделы и подразделы обозначаются только цифрами. Употребление символа параграф считается устаревшим. 6.2. Структура курсовой или дипломной работы Курсовая или дипломная работа, описывающая эмпирическое исследование, более структурирована и включает обычно следующие разделы: Титульный лист Аннотация Содержание Введение |