Классификация проективных методик

1. Методики дополнения (аддитивные). Подразумевают произвольное завершение испытуемым стимульного материала:

· от респондента требуется назвать слова, которые "приходят на ум" в связи с услышанным словом (ассоциативный тест К.Г. Юнга).

· набор неоконченных предложений или неоконченный рассказ, которые требуют завершения ("неоконченные предложения" А. Пейна, «инсайт-тест» Е. Саржент).

· вопрос, на который необходимо дать определенное количество ответов ("кто Я?").

· завершение истории (методики Л. Дюсса, М. Тома и т.д.)

Чаще чем другие применяются в менеджменте. Пример: Приложение 7.

2. Методики интерпретации. Стимульный материал – набор картинок, фотографий. От респондента требуется составить рассказ (ТАТ Меррея и Морган, САТ) по предложенным картинкам; ответить на вопросы по предложенным ситуациям на картинках (Тест фрустрации Розенцвейга, Тест Жиля, «Деловые ситуации» Хитровой).

Только последняя иногда применяется в менеджменте.

3. Методики конститутивные. Испытуемые придают смысл малоструктурированному стимульному материалу, наделяя его каким-то содержанием (Толкование случайных форм Г. Роршаха, таутофон С. Розенцвейга и Д. Шакова, трехмерной апперцепции тест Д. Твитчела-Аллена, «Картины облаков» В. Штерна).

Не используются в менеджменте.

4. Методики экспрессивные. Предметом интерпретации является рисунок, который рисует респондент ("Дом. Дерево. Человек" Д. Бука, "Дерево" К. Коха, "Нарисуй человека" К. Маховер, "Два дома", "Рисунок семьи" В. Вульфа, "Пиктограмма", " Автопортрет" Р. Бернса, "Картина мира", "Свободный рисунок", "Несуществующее животное" М.З. Друкаревич, «Мой жизненный путь» И.Л. Соломина и т.д.).

Достаточно часто применяются в менеджменте.

5. Методики конструктивные – создание целого из отдельных частей и разрозненных фрагментов («тест мира», «тест мозаики» М. Ловенфельда, «песочная терапия»).

Иногда применяются в менеджменте.

6. Методики катартические – осуществление игровой деятельности в специально организованных условиях, для самовыражения в условиях эмоционально напряженного творчества («психодрама» Д. Морено, «тест кукол» А. Вольтмана).

Редко применяются в менеджменте.

7. Методики импрессии – требующие выбора, предпочтения одних стимулов другим («тест цветовых предпочтений» Люшера, «цветовой тест отношений» А.М. Эткинда, «тест цветовых метафор» И.Л. Соломина, «тест цветовых пирамид» М. Пфистера и Р. Хайса, «попарные сравнения» Ю.И. Филимоненко, отобрать приятные-неприятные картинки-фотографии Сонди).

Только некоторые из них используются в менеджменте.

 

Литература:

1. Алексеев А.А., Громова Л.А. Психогеометрия для менеджеров. Л., 1991

Романова Е.С., Потемкина О.Ф. Графические методы в психодиагностике. М., 1992

3. Смирнова Е.Т. Экспресс-психодиагностика. Самара, 2005

Соколова Е.Т. Проективные методы исследования личности. М, 1980

5. Соломин И.Л. Современные методы психологической экспресс-диагностики и профессионального консультирования. СПб, 2006

6. Тимофеев В.И., Филимоненко Ю.И. Цветовой тест М. Люшера. Методическое руководство. СПб, 2002

Черепанова Н.С., Дорожкин Ю.П. Графологическая диагностика. М., 1993

 

Приложение 7

Пример использования метода незаконченных предложений

При отборе кандидатов

Инструкция. Закончите начатые предложения.

 

1) Я ищу работу …

2) Мое преимущество перед другими …

3) Больше всего в жизни я хочу …

4) Год назад я...

5) Считаю, что большинство людей …

6) Когда я даю поручение...

7) Моя ошибка в карьере...

8) Через год я...

9) Опасения не раз заставляли меня...

10) Свободное от работы время …

11) На готовность работать с полной отдачей влияют …

12) За год работы в одной организации возможно …

Тема 5. Качественный анализ результатов исследования

 

Контент-анализ

Контент-анализ (от англ. «содержание» и греч. «разложение, расчленение») – систематическая и надежная фиксация определенных единиц изучаемого содержания, качественное выделение поднимаемых респондентами тем в ответах и количественная оценка частоты этих тем. Он используется для анализа ответов на открытые вопросы.

Как научный метод, контент-анализ, или анализ содержания, начинает использоваться в социальных науках с 20-30 годов 20 века в США. Первое его применение было в сфере журналистики и литературоведения. При этом исследователи подсчитывали площадь, занимаемую теми или иными разделами на страницах газет, либо частоту употребления в художественной литературе разных периодов определенных слов, частей речи и др. Позднее, его использовал Г. Лассуэлл для исследований в сфере политики и пропаганды, он во многом модернизировал контент-анализ, вводя новые категории и процедуры, придавая особое значение квантификации (выделение единиц анализа) данных. В 40-50-е контент-анализ оформляется в США как междисциплинарный метод. Однако проблемы специфики его применения в различных науках, в том числе в социальной психологии, разрабатываются слабо. Наиболее интересной явилась методика «связанности символов» (Ч.Осгуд, 1959), которая позволяет обнаружить неслучайно связанные между собой элементы содержания.

Ответы на открытые вопросы можно разделить не несколько типов:

- констатирующие – устанавливающие какой-то факт или событие, отмечающие наличие чего-либо.

- дескриптивные – описывающие какие-то события, состояния людей, они анализируются с целью выделения основных событий, признаков, типичных вариантов, которые являются значимыми для респондента.

- оценивающие – выражают мнение респондентов об уровне или степени какого-то состояния, свойства, о ценности или значении какого-то факта, события, об отношении к ним. Большая часть вопросов интервью инициирует оценивающие ответы респондентов. Единицами анализа ответов данной группы являются мнения или суждения, оценки и отношения к тому, о чем спрашивается в вопросе или ставится самим респондентов.

- объясняющие – описывают, по мнению респондента, причины того или иного события, процесса, состояния.

- осмысливающие – проявление респондентом события или явления для себя, они представляют рассуждение с собой вслух, способствуют переводу на осознаваемый уровень некоторых неосознаваемых феноменов. В этой группе ответов важно выделить предмет осмысления, события или факты, которые постепенно осознаются.

Большая часть ответов является комбинированными. Причем разного типа ответы встречаются при одних и тех же вопросах.

В результате анализа содержания ответов на открытые вопросы исследователь может извлечь полезную информацию, которая непосредственно не формулируется самими респондентами, однако, высказывания последних служат источником практически полезных результатов для исследования.

Обработка может быть:

- общей – по всей совокупности вопросов

- парциальной – имеющей отношений к решению отдельных задач.

Интерпретация ответов может быть двух типов:

- прямая – поднимаемые респондентом темы анализируются и понимаются в том содержании, в каком они формулируются самим интервьюируемым.

- косвенная – по содержанию поднимаемой темы оцениваются другие феномены.

Этапы контент-анализа

1. Разработка программы анализа материала – четко определить цель, задачи и объект анализа. С точки зрения общего принципа исследования анализа содержания можно выделить:

· дедуктивный – исследователя интересует проверка определенной гипотезы.

· индуктивный – исследователя интересует определенный тип сообщений и он старается охватить все элементы содержания, не имея отчетливых гипотез.

2. Разработка методики контент-анализа – составление кодировальной инструкции, перечня квалификационных признаков респондентов, категорий и соответствующих им единиц анализа. При этом необходимо постоянно ориентироваться на объект исследования, для получения дедуктивным путем при разработке программы исследования понятий отыскиваются их эмпирические соответствия, индикаторы (слова, суждения). Индуктивным способом удается получить новые категории или отбросить неудовлетворительные, расширить или ограничить задачи, тем самым усовершенствовать программу исследования.

Кодировальная инструкция – правила регистрации единиц и категорий анализа и классификационных признаков. В ней точно и однозначно излагается весь алгоритм действий кодировщика, при этом в первой части инструкции дается расшифровка всех классификационных признаков респондентов, а во второй – правила кодирования и конкретное содержание единиц и категорий анализа.

Классификационные признаки - пол, профессия, семейное положение.

Категории анализа – наиболее общие ключевые понятия, соответствующие исследовательским задачам.

Единицы анализа – части ответов респондентов, которые адекватно выражают категории анализа. Наиболее употребительными единицами анализа являются:

- факт

- событие

- состояние

- признак

- вариант поведения

- качество (характеристика)

- мнение

- оценка

- отношение

- причина

- предмет осмысления (осознания)

Кодировщики могут допускать на данном этапе следующие ошибки:

- Неверное соотнесение единиц анализа с категориями

- Пропуск тех или иных единиц анализа

- Фиксация того, чего нет на самом деле

Все это может нарушить устойчивость результатов контент-анализа, поэтому необходимо подробно и внимательно описывать все свои правила и действия при создании кодировальной инструкции, чтобы потом можно было быстро найти возможную ошибку.

3. Первичный анализ эмпирической информации – используются кодировальные матрицы. Строки этой матрицы означают единицы или категории анализа, а столбцы – классификационные признаки респондентов. Тогда в каждом столбце оказывается закодированным по интересующим нас признакам, отдельное сообщение. Далее необходимо подсчитать частотное и процентное распределение единиц и категорий анализа, чтобы увидеть, какие из них встречаются чаще, а какие реже.

4. Количественная обработка собранных данных – существуют специальные формулы и способы количественной обработки данных, разработанные для контент-анализа. Важными являются способы расчета совместной встречаемости (связанности, зависимости) различных элементов содержания в сообщении (Ч. Осгуд).

В сообщениях регистрируется наличие или отсутствие определенных, намеченных задачами исследования единиц содержания, затем подсчитывается совместная встречаемость этих единиц и определяется случайность или неслучайность их совместного проявления. При этом рассчитывается квадратная матрица возможных и фактических совместных проявлений единиц анализа. В верхней от диагонали части записывается (согласно теории умножения вероятностей) вероятностная встречаемость данных едини анализа, а в нижней от диагонали части записываем фактическую встречаемость. Сравнивая фактические и вероятностные величины, определяем, какие фактические зависимости оказываются:

· неслучайными – фактическая величина выше вероятностной – это свидетельствует об определенных ассоциациях в мышлении респондента

· случайными – фактическая величина ниже вероятностной – это указывает на процессы диссоциации в мышлении респондента.

Затем можно подсчитать уровень значимости неслучайных зависимостей, выделить плеяды взаимосвязанных единиц.

Иногда бывает важно рассчитать коэффициент Яниса, соотношение положительных и отрицательных оценок различных категорий:

 

С = (П² – ПхО)/К_ехК_т, для П>О

С = (ПхО – П²)/ К_ехК_т, для П<О

П – число положительных оценок

О – число отрицательных оценок

К_е – объем единиц информации, отражающих изучаемую категорию

К_т – общий объем единиц анализа

Кроме того, существует показатель однородности представлений респондентов:

Кодн = Р_б / Р_в

Р _б – количество респондентов, отметивших определенные единицы анализа

Р _в – общее количество респондентов

 

5. Интерпретация полученных результатов, выводы – описание, обобщение и объяснение результатов исследования.

Описание – выявление наиболее часто встречающихся единиц анализа и сравнение мнений групп респондентов с различными классификационными признаками.

Обобщение – нахождение общего смысла полученных результатов, выявив систему и выделив суть ответов респондентов, согласующихся с поставленными задачами.

Объяснение – согласование полученной информации с данными наблюдения или уже известными фактами.

Достоинства метода контент-анализа:

- возможность избежать влияния на изучаемый объект

- достижимость высокой степени надежности получаемых данных

- широкая доступность при массовом использовании

Недостатки метода контент-анализа:

- сложность и громоздкость процедуры

- необходимость высокой квалификации кодировщиков

 

Литература:

1. Методологические и методические проблемы контент-анализа. Вып. 1. Л., 1973

2. Методы анализа документов. М., 1985

3. Методы социальной психологии / Ред. Е.С. Кузьмин, В.Е. Семенов. Л., 1977

4. Немов Р.С. Психология: Книга 3. М., 1995

5. Практикум по социологии / Ред. И.М. Слепенков, Н.И. Дряхлов, и др. М., 1992

6. Проблемы контент-анализа в социологии. Новосибирск, 1970

7. Семенов В.Е. Метод изучения документов в социально-психологических исследованиях. Л., 1983

8. Современные методы исследований средств массовой коммуникации. Таллинн, 1983

9. Ядов В.А. Методология и процедуры социологических исследований. Тарту, 1968

 

Приложение 8

Пример контент-анализа ответа на вопрос

Вопрос: Что для Вас профессиональное здоровье?

А – умение работать в команде

Б – возможность зарабатывать деньги

В – основа успеха

Г – умение иметь светлую голову в течении всего рабочего дня

Д – возможность сохранять профессиональное долголетие

Е – отсутствие заболеваний, полученных на производстве

Ж – комфортное состояние коллектива

З – здоровье, позволяющее в полную силу исполнять свои служебные обязанности

И – часть здоровья, связанная с профвредностями и профзаболеваниями

К – здоровье, позволяющее занимать ту или иную должность

 

Группы: социально-психологический факторы (С/П) А, Б, В, Ж, К

физиологические факторы (Ф) Д, Е, И

психофизиологические факторы (ПФ) Г, З

 

Женщины Мужчины

№1									%								%	%
А	+								12,5								-
Б		+				+											-
В			+						12,5								-
Г				+					12,5								-
Д					+				12,5						+
Е							+		12,5								-
Ж							+		12,5								-
З								+	12,5	+	+	+		+			57,1
И									-				+
К									-							+
С/П	1	1	1	0	0	1	1	0		0	0	0	0	0	0	1		37,5
Ф	0	0	0	0	1	0	1	0	22,5	0	0	0	1	0	1	0	28,5
ПФ	0	0	0	1	0	0	0	1	22,5	1	1	1	0	1	0	0	57,5	37,5

 

Респонденты, в большинстве случаев, определяют термин «профессиональное здоровье» как здоровье, позволяющее в полную силу исполнять свои служебные обязанности. При этом равное количество человек считают, что на профессиональное здоровье в одинаковой степени влияют: социально-психологические и психофизиологические факторы, чуть меньше опрошенных говорят о влиянии физиологических факторов.

В свою очередь большинство женщин склонны к пониманию термина «профессиональное здоровье» как возможности зарабатывать деньги, а мужчины понимают его – как здоровье, позволяющее в полную силу исполнять свои служебные обязанности. Женщины чаще говорят о влиянии социально-психологических факторов, а мужчины – о влиянии психофизиологических факторов на профессиональное здоровье.

 

 

 

Тема 6. Математико-статистическая обработка данных исследования

Подготовка к математико-статистической обработке результатов

Особенности выборки

Применение большинства статистических методов основано на идее использования небольшой случайной совокупности испытуемых из общего числа тех, на которых можно было бы распространить (генерализовать) выводы, полученные в результате изучения совокупности. Эта небольшая совокупность в статистике называется выборочной совокупностью (или короче — выборкой).

Главные требования к выделению изучаемой совокупности:

Качественная однородность, например, по уровню образования, должности, семейному положению, общему стажу работы или стажу работы в организации. Члены совокупности могут сравниваться между собой в отношении только тех показателей, которые становятся предметом исследования.

Репрезентативность – представительность, показательность, соответствие характеристик, полученных в результате частичного обследования какого-либо объекта генеральной совокупности таких объектов, что позволяет распространить выводы частичного обследования на весь изучаемый объект.

Объем – определение объема выборки обусловлено исследовательскими задачами. В большинстве случаев для выявления различий на достаточно значимом уровне общий объем экспериментальной и контрольной групп должен состоять примерно из 50 испытуемых. Если в последующей обработке эмпирических данных планируется применять корреляционный анализ, то объем выборки должен быть не менее 30-35 человек.

Выборки могут быть:

независимые – значения показателей различных методик получены независимо друг от друга

зависимые – значения показателей каким-либо образом согласованы (связаны) друг с другом. Например: результаты нескольких эмпирических исследований одинаковых показателей у одних и тех же людей, либо измерены показатели методик, в которых требуется оценить те же самые параметры с точки зрения желательного или реального состояния.

Шкалирование

В психологических исследованиях применяют классификацию шкал, предложенную С. Стивенсоном, согласно которой четыре основных способа измерения, связанные с различными правилами, называют измерительными шкалами:

1. Номинальная шкала (шкала наименований), которую правильнее было бы считать классификацией, а не измерением, делит все объекты на группы по какому-либо признаку (различию). Этим признакам присваиваются определенные числа (код), что создает удобства при дальнейшей обработке экспериментальных данных. Никакого количественного соотношения между объектами в номинальной шкале нет.

Примеры: Респонденты делятся на категории и обозначаются:

Пол: мужчины – 1, женщины – 2.

Уровень образования: среднее – 1, высшее – 2, более одного высшего – 3.

Должностной статус: руководитель – 3, специалист – 2, исполнитель – 1

2. Шкала порядка (порядковая, ранговая, ординальная) предназначена для измерения (обозначения) степени различия какого-либо показателя или свойства у разных респондентов. Имеется несколько разновидностей порядкового шкалирования (измерения):

ранжирование (в ряд) – изучаемые объекты располагаются в ряд (упорядочиваются) по степени выраженности какого-либо качества. Первое место в этом ряду занимает объект с наиболее высоким уровнем данного качества, и ему присваивается наивысший балл. Затем каждому объекту ранжированного ряда присваиваются более низкие оценки, соответствующие занимаемым местам.

группировка (ранжирование по группам) – группировка всей совокупности объектов наблюдения в несколько рангов, достаточно ясно отличающихся друг от друга по степени измеряемого признака. Пример: сотрудники организации, согласно оценке эффективности их деятельности по выбранному критерию, делятся на высоко эффективных, эффективных, не эффективных.

парное сравнение – респонденты сопоставляются друг с другом (каждый с каждым) по какому-либо качеству. Если они одинаковы, то каждый получает по баллу. Если у одного этого качества больше, чем у другого, первый получает два балла, второй – 0 (как при спортивных играх по круговой системе). Суммируя полученные каждым баллы, получаем количественное выражение уровня развития данного качества у каждого респондента (его ранг).

метод рейтинга – в этом приеме оценка показателя производится путем усреднения оценочных суждений группой компетентных экспертов. Имея общие критерии оценки (в порядковой шкале, в баллах), эксперты независимо друг от друга (в устной или письменной форме) выносят свои суждения. Усредненный результат экспертной оценки является достаточно объективным и называется рейтингом.

метод полярных профилей – этот прием предполагает применение для оценки условной шкалы, крайними точными которой являются противоположные значения признака (например, добрый - злой, теплый - холодный). Промежуток между полюсами делится на произвольное количество частей (баллов). Пример. Оценка степени доверия сотрудника к руководителю в полярной шкале:

(Доверяю полностью) 10 – 9 – 8 – 7 – 6 – 5 – 4 – 3 – 2 – 1 (Совсем не доверяю)

3. Интервальная шкала (интервальное намерение) – это такое присвоение чисел объектам, когда определено расстояние между объектами и предусмотрена общая для всех объектов постоянная единица измерения. Пример: шкалы стандартизированного тестирования интеллекта, Т-баллы.

4. Шкала отношений (абсолютная шкала) отличается от интервальной только тем, что ее нулевая точка не произвольна, а указывает на полное отсутствие измеряемого свойства. Сюда относятся и все количественные данные, получаемые пересчетом объектов какого-либо множества (стаж работы, возраст).

Таблица 1

Шкала	Математические и статистические величины, вычисление которых допустимо на данном уровне
Номинальная	Мода, процентные частоты, доли, кросстабуляция
Порядковая	Мода, медиана, квартили, коэффициент корреляции, средняя
Интервальная	Мода, медиана, квартили, коэффициент корреляции, ранговые критерии, средняя, дисперсия, стандартное отклонение
Отношений	Все арифметические операции, все понятия и методы математической статистики

Таблица исходных данных

Результаты измерения для дальнейшего анализа чаще всего представляют в виде таблицы исходных данных. Каждая строка такой таблицы обычно соответствует одному респонденту, а каждый столбец – одному измеренному признаку. В ходе дальнейшего анализа каждый признак выступает в качестве переменной величины, или просто – переменной.

В таблице исходных данных необходимо обращать внимание на следующее:

- сначала идет порядковый номер испытуемого, затем номинативные переменные, или так называемые группировочные переменные (пол, образование, должностной статус, стаж работы, семейное положение и т.д.), после них остальные показатели различных методик.

- таблица исходных данных строится в Exel, затем, при надобности, конвертируется в SPSS.

- если одни и те же испытуемые опрашиваются дважды, то по каждому из признаков значения переменных записываются в двух соседних столбцах.

 

Пример:

Таблица 2

Таблица исходных данных

№ п/п	пол	возраст	семейное положение	Проф. компетентность	Менеджмент	Автономия	Стабильность места работы	Стабильность места жительства	Служение	Вызов	Интеграция стилей жизни	Предпринимательство	Треугольник	Круг	Квадрат	Прямоугольник	Зигзаг
				2,6	4,2	4,4		4,6	4,8	5,2	3,4
				4,2	7,2		4,1	4,1	8,2	4,6	9,2	3,1
				5,2	4,2	4,8	4,3	4,3	7,2	3,2	7,8
				8,2	5,2	3,4		1,3	7,2	6,4	6,8	4,8
				6,4		4,6			9,8	8,8	8,2	7,9
						2,4			8,8		5,8
				4,4	5,4	6,1		3,6	7,8	7,4	8,2	5,2
				8,2	4,3	6,1	6,1	3,6	5,2	7,4	6,3	6,5
				7,8	2,6	6,8		4,1	5,2	2,6	7,2	4,4
				7,6		2,4			9,4		6,4	3,6

Пол: 1 – м, 2 – ж

Возраст: 1 – 16-21, 2 – 21-34, 3 – 35-54, 4 – 55 и старше (возраст и стаж можно указывать точный)

Семейное положение: 1 – замужем/женат, не замужем/холост