Psichologijos tyrimų proceso interpretavimas ir duomenų rinkimas

Kaip eksperimentai gali būti naudojami kaupiant informaciją socialiniuose tyrimuose. Sužinokite, kaip apklausos, pavyzdžiui, interviu ir klausimynai, gali būti panaudotos duomenims rinkti socialiniuose tyrimuose. Ištirti, kaip turinio analizė naudojama duomenims rinkti socialiniuose tyrimuose.

Rezultatų aiškinimas

Tai yra duomenų analizės rezultatų susiejimas su tyrimo hipoteze, teorijomis ir jau turimomis bei pripažintomis žiniomis.

. \ T problemų ką galėtume turėti su aiškinimai tam tikrų specifinių duomenų: matavimo skalės slopinimas. Kadangi jie turi būti interpretuojami vykdant sistemingai ar niekada nepasiekiamus įvykius, matavimo skalės ribos. Ši problema gali būti išspręsta atlikus bandomąjį tyrimą, aptikus šiuos trūkumus ir išplėsti skalę naujoje interpretacijoje.

Stogo efektas. Jei visada paliesime aukščiausius balus. Grindų efektas. Jei visada paliesime mažiausius balus. Regresija matuoti. Tai yra nepageidaujamas reiškinys, kuris atsiranda beveik visuose tyrimuose, kai prašoma atlikti kiekybinį sprendimą. Kai reikalaujama atlikti aukščiausios klasės vertinimus, tai yra tendencija skleisti atsakymus, artimus vidutinėms ar centrinėms vertėms. Tai gali lemti klaidingas išvadas.

Rezultatai turi būti aiškinama kaip: Gauto poveikio mastas ir pastebėtos tendencijos ar taisyklingumas. Palyginkite šiuos rezultatus su kitais panašių darbo vietų tyrėjais. Aiškios atlikto darbo išvados.

Kolekcija, duomenų analizė

Duomenų rinkimas: atliekant sistemingą stebėjimą, tyrimus ir eksperimentus. Gamtinėje aplinkoje (lauko tyrimas) arba dirbtinėje terpėje (tyrėjo sukurtos situacijos). Duomenų analizė Veiksniai, į kuriuos reikia atsižvelgti atliekant keturias duomenų analizės užduotis: turime nuspręsti, nors siūlome dvigubą aplinką: aprašomoji statistika. Jei pasiliksime pavyzdyje. Nenormali statistika. Jei norime daryti išvadą apie gyventojų skaičių, naudojant tikimybę. Kintamųjų matavimo lygis: intervalo arba santykio matavimo lygis. Pabandykite matuoti aukščiausiu įmanomu lygiu, nes tai apima žemą, bet ne atvirkščiai. Gauta problema ir duomenų rinkimo būdas. Visada turi būti pasiekta pusiausvyra tarp galimo ir patogaus, kad nebūtų užtvindytos skirtingos analizės. Patartina atlikti sistemingą „analitinį“ pliuralizmą: sistemingumas reiškia, kad turi būti parengtas išsamus planas su konkrečiais tikslais rinkti ir analizuoti duomenis..

Pluralizmas (bet kokio pobūdžio tyrimai turi savo apribojimų.) Tai gali būti sumažinta optimizuojant analizę, kuriai reikia ieškoti daugialypės ir daugiskaitos analizės formos. Ši daugybė apima tuos, kurie susiję su ne empiriniais duomenimis ir grynai matematiniais ar teoriniais pokyčiais.. Užduotys duomenų analizė: būdai apibendrinti duomenis. Turi indeksus, kurie apibendrina įvairius platinimo aspektus. Centriniai tendencijos indeksai. Nurodykite platinimo centrą.

Apskaičiuoti:

• Aritmetinis vidurkis: pridedame balus ir juos padalijame nº iš jų. Pavyzdys (31 + 31 + 25 + 28 + 30) / 5 = 29 Mada: Dažniausias stebėjimas yra 31
• Vidutinis: balų rūšiavimas, centrinis balas yra 30. Kintamumo ar dispersijos indeksai. Nurodykite, kaip yra išsklaidyti kintamojo duomenys.
• Klaidingas dispersija arba dispersija. Skaičiuojant diferencialinius balus (atimant kiekvieno balo vidurkį), pakeliant juos į aikštę, pridedant juos ir dalijant juos tarp nº iš jų. Pvz. S2s = / 5 = 5.2
• Nesubalansuota dispersija Mes padalijame nº atvejų, išskyrus vieną: VI pavyzdys = / (5-1) = 6.5
• Standartinis nuokrypis yra nešališkas. Nešališko varianto (VI) kvadratinės šaknies pašalinimas, pvz., DTI = Ö VI = Ö 6,5 = 2,55
• Standartinis nuokrypis. Atsižvelgiant į dispersijos kvadratinę šaknį arba šališką dispersiją (S2s), pvz., Ss = Ö S2s = Ö 5,2 = 2,28 Bendra paskirstymo amplitudė. Jei minimali maksimalios vertės vertė atimama Ej, AT = 31 - 25 = 6
• Asimetrijos indeksai. ¿Ar simetriškas taškų pasiskirstymas?. Mada atimama iš vidurkio ir dalijant šį skirtumą tarp šališko standartinio nuokrypio. As = (29 - 31) / 2.28 = -0,88 Jei jis yra mažesnis nei nulis, tai yra, neigiamas (yra daugiau aukštų balų nei mažas) Jei jis yra didesnis nei nulis, tai yra teigiamas (yra mažesnis balas nei aukštas)

Jei jis yra lygus nuliui, jis yra simetriškas (viena paskirstymo dalis yra kitų atspindys) Rodyklės. ¿Ar suskaldytas balų pasiskirstymas? Ieškote duomenų (taisyklingumo ar skirtumų) duomenų. Vienas iš geriausių formų yra grafinis vaizdavimas. Rezultatų prognozavimas remiantis duomenimis. Prognozės, naudodamos jų santykius. Kai atpažįstamas modelis, geriausias būdas apibendrinti tai yra funkcija. Nors ji neperžengia visų punktų, ji suteikia mums paprastesnį, nors ir neišsamią, būdą apibūdinti duomenis, taip pat jų tarpusavio santykių pobūdį ir intensyvumą..

Apibendrinti gyventojus iš mėginio. Ankstesnius rezultatus apibendrinkite platesniais laukais nei pradinio mėginio, iš kurio pradedame daryti išvadas gyventojams, naudojant aprašomąją duomenų analizę, taikant tikimybę. Pasiekiame išvadas, kad apibendrintume apie gyventojų rezultatus.

Šis straipsnis yra tik informatyvus, internetinėje psichologijoje mes neturime fakto, kad galėtume diagnozuoti ar rekomenduoti gydymą. Kviečiame jus kreiptis į psichologą, kad gydytumėte jūsų bylą.

Jei norite skaityti daugiau straipsnių, panašių į Psichologijos tyrimų proceso interpretavimas ir duomenų rinkimas, Rekomenduojame įvesti mūsų eksperimentinės psichologijos kategoriją.