Psühholoogia uurimisprotsessi tõlgendamine ja andmete kogumine

Kuidas eksperimente saab kasutada teabe kogumiseks sotsiaalses uuringus. Lugege, kuidas uuringuid, näiteks intervjuusid ja küsimustikke saab kasutada andmete kogumiseks sotsiaalses uurimistöös. Uurige, kuidas sisuanalüüsi kasutatakse andmete kogumiseks sotsiaalses uuringus.

Tulemuste tõlgendamine

See on andmeanalüüsi tulemuste sidumine uurimishüpoteesiga, teooriate ja juba olemasolevate ja aktsepteeritud teadmistega.

Tüübid probleeme mida me saaksime tõlgendusi teatud spetsiifilised andmed: Mõõteskaala nõrgendamine. Kuna neid tuleb tõlgendada hukkamiste puhul, mis jõuavad süstemaatiliselt või ei saa kunagi jõuda, on mõõteskaala piirid. Seda probleemi saab lahendada pilootuuringu abil, avastades need puudused ja laiendades uue tõlgenduse ulatust.

Katusefekt. Kui me puudutame alati kõrgeimaid punkte. Põranda efekt. Kui me puudutame alati madalaimaid punkte. Regressioon mõõtmiseks. See on soovimatu nähtus, mis ilmneb peaaegu kõigis uurimistes, kui taotletakse kvantitatiivset otsust. Kvaliteetsete hindamiste taotlemisel on kalduvus eraldada vastuseid keskmiste või keskmiste väärtuste lähedale. See võib viia meid ekslikele järeldustele.

Tulemused peab olge tõlgendada nagu: saavutatud mõju suurus ja täheldatud tendentsid või seaduspärasused. Võrdle neid tulemusi teiste sarnaste töökohtadega teadlaste saadud tulemustega. Selgelt tehtud töö järeldused.

Kogumine, andmete analüüs

Andmete kogumine: süstemaatilise vaatluse, uuringute ja eksperimentide abil. Looduslikes keskkondades (väliuuring) või tehismeedias (teadlase loodud olukorrad). Andmete analüüs Andmete analüüsi nelja ülesande täitmisel arvesse võetavad tegurid: me peame otsustama, kuigi soovitame kahekordset keskkonda: kirjeldav statistika. Kui me jääme valimisse. Järjepidev statistika. Kui me soovime elanikkonna suhtes järeldada tõenäosust. Muutujate mõõtmise tase: intervalli või suhte mõõtmise tase. Püüdke mõõta võimalikult kõrgel tasemel, sest need hõlmavad madala, kuid mitte vastupidi. Tõstatatud probleem ja andmete kogumise viis. Vaja on alati tasakaalu võimaliku ja mugava vahel, et seda ei oleks võimalik erinevate analüüsidega üle ujutada. Soovitav on teha süstemaatiline "analüütiline" pluralism: süstemaatilisus tähendab, et peab olema üksikasjalik plaan, milles on konkreetsed eesmärgid andmete kogumiseks ja analüüsimiseks..

Pluralism (mis tahes uuringu vormil on oma piirangud.) Neid saab vähendada, optimeerides analüüsi, mille puhul on vaja otsida mitmekordseid ja mitmuse vorme.. Ülesanded andmete analüüs: viisid andmete kokkuvõtmiseks. Kas indeksid, mis koondavad jaotuse erinevaid aspekte. Keskmised trendiindeksid. Märkige jaotuse keskus.

Arvuta:

• Aritmeetiline keskmine: lisame skoorid ja jagame need n-gaº neist. Näide (31 + 31 + 25 + 28 + 30) / 5 = 29 Mood: Kõige sagedasem vaatlus on 31
• Keskmine: skooride sortimine, keskpunkt on 30. Varieeruvuse või hajutatuse indeksid. Märkige, kui hajutatud on muutuja andmed.
• Kaldu variatsioon või dispersioon. Diferentsiaalväärtuste arvutamine (lahutades iga skoori keskmine), tõstes need ruudule, lisades need ja jagades need n-ni.º neist. Näide S2s = / 5 = 5,2
• Ebaõiglane variatsioon Me jagame nº juhtudel, välja arvatud üks: Näide VI = / (5-1) = 6.5
• Standardhälve on erapooletu. Ebaühtlase varianssi (VI) ruutjuure eemaldamine, nt DTI = Ö VI = Ö 6,5 = 2,55
• Hälbitud standardhälve. Variandi ruutjuure või kallutatud variatsiooni (S2s) võtmine Näide Ss = Ö S2s = Ö 5,2 = 2,28 Jaotuse kogu amplituud. Kui maksimaalse väärtuse minimaalne väärtus lahutatakse Ej. AT = 31 - 25 = 6
• Asümmeetriaindeksid. ¿Kas sümmeetriline skoorijaotus?. Mood lahutatakse keskmisest ja jagatakse see erinevus kallutatud standardhälbe vahel. As = (29 - 31) / 2,28 = -0,88 Kui see on väiksem kui null, see tähendab, et see on negatiivne (on rohkem kui madalad tulemused) Kui see on suurem kui null, see on positiivne (seal on rohkem madalaid punkte kui kõrge)

Kui see on null, siis on see sümmeetriline (üks jaotuse osa peegeldab teisi) Osutussindeksid. ¿Kas lamedam skoorijaotus? Vaadates andmeid (seaduspärasusi või erinevusi) andmetes. Üks parimaid vorme on graafiline esitus. Andmete põhjal tulemuste prognoosimine. Ennustused, mis kasutavad nende suhteid. Kui muster on ära tunda, on parim viis selle kokkuvõtmiseks funktsiooni abil. Kuigi see ei läbi kõiki punkte, pakub see lihtsamat, kuid ebatäielikku viisi, kuidas kirjeldada andmeid, samuti nende vaheliste suhete olemust ja intensiivsust..

Populatsiooni üldistamine proovist. Eelmiste tulemuste üldistamine laiematele väljadele kui esialgse valimi tulemused, millest me alustame elanikkonnale järelduste tegemisega kirjeldava andmeanalüüsi abil, kasutades tõenäosust. Läbime järelduste põhjal, mis üldistavad rahvastiku tulemusi.

See artikkel on puhtalt informatiivne, Online-psühholoogias ei ole meil oskust diagnoosida ega soovitada ravi. Kutsume teid üles pöörduma psühholoogi poole, et ravida teie juhtumit.

Kui soovite lugeda rohkem sarnaseid artikleid Psühholoogia uurimisprotsessi tõlgendamine ja andmete kogumine, Soovitame sisestada meie eksperimentaalse psühholoogia kategooria.