Стандарты обработки данных, нормативы представления результатов анализа данных в научной психологии

Обработка данных современных психологических исследований, как раздел экспериментальной психологии, тесно связана прикладной статистикой.

Обработка данных, собранных в ходе наблюдения или эксперимента, направлена на решение следующих задач:

· упорядочивание полученного материала;

· обнаружение и ликвидация ошибок, недочетов, пробелов в сведениях;

· выявление скрытых от непосредственного восприятия тенденций, закономерностей и связей;

· обнаружение новых фактов, которые не ожидались и не были замечены в ходе эмпирического процесса;

· выяснение уровня достоверности, надежности и точности собранных данных;

· получение на основе анализа данных научно обоснованных выводов.

Для решения этих задач применяются количественные и качественные методы анализа данных. Количественные методы позволяют работать с измеренными характеристиками изучаемого объекта, с его числовыми, «объективированными» свойствами. Качественные методы используются для интерпретации, т.е. придания смыслов и значений данным и результатам их анализа, позволяют выявлять сущность объекта изучения путем выявления его неизмеряемых свойств. С помощью статистических методов чаще всего реализуются количественные методы анализа, но в некоторых случаях – и качественные.

В качественной обработке преобладают синтетические способы познания. Обобщение проводится на следующем этапе исследовательского процесса – интерпретационном. При качественной обработке данных главное заключается в соответствующем представлении сведений об изучаемом явлении, обеспечивающем дальнейшее его теоретическое изучение. Обычно результатом качественной обработки является интегрированное представление о множестве свойств объекта или множестве объектов в форме классификаций и типологий. Качественная обработка в значительной мере апеллирует к методам логики.

Противопоставление друг другу качественной и количественной обработки довольно условно. Количественный анализ без последующей качественной обработки бессмыслен, так как сам по себе не приводит к приращению знаний, а качественное изучение объекта без базовых количественных данных в научном познании невозможно. Без количественных данных научное познание – чисто умозрительная процедура.

Единство количественной и качественной обработки наглядно представлено во многих методах обработки данных: факторном и таксономическом анализе, шкалировании, классификации и др. Наиболее распространены такие приемы количественной обработки, как классификация, типологизация, систематизация, периодизация, казуистика.

Качественная обработка естественным образом выливается в описание и объяснение изучаемых явлений, что составляет уже следующий уровень их изучения, осуществляемый на стадии интерпретации результатов. Количественная же обработка полностью относится к этапу обработки данных.

Представление результатов в той форме, которая принята научным сообществом, является важным этапом любой исследовательской работы. Существует две основные формы представления таких результатов: квалификационная и научно-исследовательская.

Квалификационная работа – курсовая, дипломная работа, диссертация и т.д. – служит для удостоверения уровня квалификации студента, аспиранта или соискателя, который представляет для этого в соответствующей работе результаты своего научного исследования. Требования к таким работам, способу их оформления и представления результатов изложены в соответствующих инструкциях и положениях, принятых ВАК и учеными советами.

Результаты научно-исследовательской работы, т.е. полученные в ходе исследовательской деятельности ученого, представляются, как правило, для целей включения их в научные обсуждения и коммуникацию. Представление научных результатов обычно происходит в трех формах: устные изложения в виде выступлений и докладов; публикации в виде статей, монографий и других; электронные версии этих же публикаций или специально разработанных компьютерных презентаций. В любой их этих форм присутствует описание методики и результатов проведённого исследования.

Существуют следующие виды представления информации о научных исследованиях: вербальная (текст, речь), символическая (знаки, формулы), графическая (схемы, диаграммы, другие графики), предметнообразная (макеты, вещественные модели, видеофильмы и другие).

Вербальная форма – наиболее распространенный вариант представления описаний. Любое научное сообщение – это прежде всего текст, организованный по определенным правилам. При этом тексты можно составлять на обыденном, распространённом в обществе языке, а можно – на научном, свойственном той или иной научной области. Обычно представление результатов научного исследования является текстом «смешанного» вида, где в естественную речевую структуру включены фрагменты, сформулированные на строго научном языке. Эти языки невозможно полностью разграничить: научные термины входят в повседневное обращение, а наука черпает из естественного языка слова для обозначения вновь открытых сторон реальности. Но в отличие от обыденного употребления каждый научный термин имеет однозначное предметное содержание. В психологии в качестве научных терминов употребляются такие слова, как «личность», «внимание», «представление», «чувство» и т.п. Здесь грань между научной и обыденной терминологией весьма тонка, что порождает дополнительную трудность для психолога.

Главное требование к научному тексту – последовательность и логичность в его изложении. Автор должен по возможности не загружать текст избыточной информацией, но может использовать метафоры, примеры, для того чтобы привлечь внимание к особо значимому для понимания сути элементу своих рассуждений. Научный текст в отличие от литературного текста или повседневной речи очень клиширован – в нем преобладают устойчивые структуры и обороты. В этом он сходен с «канцеляритом» – бюрократическим языком деловых бумаг. Роль таких штампов чрезвычайно важна, поскольку внимание читателя не отвлекается на литературные изыски или неправильности изложения, а сосредоточивается на значимой информации: суждениях, умозаключениях, доказательствах, числовых оценках, формулах. «Наукообразные» штампы на самом деле играют важную роль «рамок», стандартной установки для нового научного содержания.

Текст состоит из высказываний. Каждое высказывание имеет определенную логическую форму. Существуют основные логические формы высказывания: 1) индуктивное – обобщающее некоторый эмпирический материал; 2) дедуктивное – логический вывод от общего к частному или описание алгоритма; 3) аналогия – «трансдукция»; 4) толкование или комментарий – «перевод», раскрытие содержания одного текста посредством создания другого.

Геометрические (пространственно-образные) описания являются традиционным способом кодирования научной информации. Поскольку геометрическое описание дополняет и поясняет текст, оно «привязано» к описанию языковому. Геометрическое описание наглядно. Оно позволяет одновременно представить систему отношений между отдельными переменными, исследуемыми в наблюдении или эксперименте. Информационная емкость геометрического описания очень велика.

В психологии используется несколько основных форм графического представления научной информации. Для первичного представления данных используются следующие графические формы: диаграммы, гистограммы и полигоны распределения, а также различные графики. Для изображения распределения чаще всего используют гистограммы и полигоны распределения. Нередко для наглядности распределение показателя в экспериментальной и контрольной группах изображают на одном рисунке.

Гистограмма – это «столбчатая» диаграмма частотного распределения признака на выборке. При построении гистограмм на оси абсцисс откладывают значения измеряемой величины, а на оси ординат – частоты или относительные частоты встречаемости данного диапазона величины в выборке.

В полигоне распределения количество испытуемых, имеющих данную величину признака (или попавших в определенный интервал величины), обозначают точкой с координатами. Точки соединяются отрезками прямой. Перед тем как строить полигон распределения или гистограмму, исследователь должен разбить диапазон измеряемой величины, если признак дан в шкале интервалов или отношений, на равные отрезки. Рекомендуют использовать не менее пяти, но не более десяти градаций. В случае использования шкалы наименований или порядковой шкалы такой проблемы не возникает.

Если исследователь хочет нагляднее представить соотношение между различными величинами, например доли испытуемых с разными качественными особенностями, то ему выгоднее использовать диаграмму. В секторной круговой диаграмме величина каждого сектора пропорциональна величине встречаемости каждого типа. Величина круговой диаграммы может отображать относительный объем выборки или значимость признака.

Переходным от графического к аналитическому вариантом отображения информации являются в первую очередь графики функциональной зависимости признаков. Идеальный вариант завершения экспериментального исследования – обнаружение функциональной связи независимой и зависимой переменных, которую можно описать аналитически.

Можно выделить два различных по содержанию типа графиков: 1) отображающие зависимость изменения параметров во времени; 2) отображающие связь независимой и зависимой переменных (или любых двух других переменных). Классическим вариантом изображения временной зависимости является обнаруженная Г. Эббингаузом связь между объемом воспроизведенного материала и временем, прошедшим после заучивания («кривая забывания»). Аналогичны многочисленные «кривые заучивания» или «кривые утомления», показывающие изменение эффективности деятельности во времени.

В психологии часто встречаются и графики функциональной зависимости двух переменных: законы Г. Фехнера, С. Стивенса (в психофизике), закономерность, описывающая зависимость вероятности воспроизведения элемента от его места в ряду (в когнитивной психологии), и т.п.

По построению графиков для демонстрации результатов научных исследований можно дать такие рекомендации:

· График и текст должны взаимно дополнять друг друга.

· График должен быть понятен «сам по себе» и включать все необходимые обозначения.

· На одном графике не следует изображать больше четырех кривых.

· Линии на графике должны отражать значимость параметра, важнейшие параметры необходимо обозначать цифрами.

· Надписи на осях следует располагать внизу и слева.

· Точки на разных линиях принято обозначать кружками, квадратами и треугольниками.

Если необходимо на том же графике представить величину разброса данных, то их следует изображать в виде вертикальных отрезков, чтобы точка, обозначающая среднее, находилась на отрезке (в соответствии с показателем асимметрии).

Видом графиков являются диагностические профили, которые характеризуют среднюю выраженность измеряемых показателей у группы или определенного индивида.

При представлении информации с использованием топологических характеристик применяются графы. Например, в виде графа может быть представлена иерархическая модель интеллекта Д. Векслера.

Наряду с графами в психологии применяются пространственно-графические описания, в которых учитываются структура параметров и отношения между элементами. Примером является описание структуры интеллекта – «куб» Д. Гилфорда. Другой вариант применения пространственного описания – пространство эмоциональных состояний по В. Вундту или же описание типов личности по Г. Айзенку («круг Айзенка»).

В случае если в пространстве признаков определена метрика, используется более строгое представление данных. Положение точки в пространстве, изображенном на рисунке, соответствует ее реальным координатам в пространстве признаков. Таким способом представляются результаты многомерного шкалирования, факторного и латентно-структурного анализа, а также некоторых вариантов кластерного анализа.

Наиболее важный способ представления результатов научной работы – числовые значения величины, в частности:

· показатели центральной тенденции (среднее, мода, медиана);

· абсолютные и относительные частоты;

· показатели разброса (стандартное отклонение, дисперсия, процентильный разброс);

· значения критериев, использованных при сравнении результатов разных групп;

· коэффициенты линейной и нелинейной связи переменных и т.д.

Стандартный вид таблиц для представления первичных результатов таков: по строкам располагаются испытуемые, по столбцам – значения измеренных параметров. Результаты математической статистической обработки также сводятся в таблицы. Существующие компьютерные пакеты статистической обработки данных позволяют выбрать любую стандартную форму таблиц для представления их в научной публикации.