IV. Правила психолого-педагогического эксперимента.

1. Четкая формулировка проблемы, целей и задач исследования, проверяемых в нем гипотез.

2. Установление критериев, по которым можно судить о том, насколько успешно прошел эксперимент, подтвердились или не подтвердились гипотезы.

3. Точное определение объекта и предмета исследования. Объект – исследуемый процесс, предмет – интересующий нас аспект объекта. Объект шире, чем предмет. Например, объект – речевое развитие дошкольников, предмет – уровни речевого развития.

4. Выбор и разработка валидных и надежных методов психодиагностики.

5. Использование непротиворечивой и убедительной логики доказательства того, что эксперимент прошел успешно.

6. Определение подходящей формы представления результатов эксперимента.

7. Характеристика области научного и практического применения результатов эксперимента, формулировка практических выводов и рекомендаций.

Под проблемой эксперимента понимается некоторый глобальный, еще не решенный в науке или в практике вопрос. Целями эксперимента называются те промежуточные и конечные, научные и практические результаты, которые должны быть достигнуты в итоге его проведения (то, что способствует повышению качества образовательного процесса).

Задачи раскрывают содержание всех последовательных этапов организации и проведения исследования. Допустим, что экспериментатор ставит перед собой конечную цель добиться ускорения процесса умственного развития детей в начальных классах школы. Возможные задачи подобного исследования: 1) конкретизация проблемы; 2) изучение связанной с ней литературы и практики; 3) уточнение формулировок гипотез исследования; 4) выбор методов психодиагностики процесса и результатов развития и т.д.

Гипотеза — это утверждение предположительного характера, научное суждение, для выдвижения и экспериментальной проверки которого требуются веские основания научного и практического характера. Гипотезами не могут выступать утверждения, справедливость которых очевидна без доказательства, или суждения, которые на данном этапе развития науки ни доказать, ни опровергнуть практически невозможно.

V. Основные элементы научного доказательства.

Доказательство — это логическая операция обоснования истинности утверждения с помощью фактов и других истинных связанных с ним суждений. Доказательство экспериментальной гипотезы состоит из трех основных компонентов: фактов, аргументов и демонстрации справедливости предложенной гипотезы, вытекающей из этих аргументов и фактов. Факт - явление, событие, происшествие; то, что произошло на самом деле (результаты тестирования). Аргуме́нт (до́вод) — логическая посылка, используемая отдельно или в совокупности с другими с целью доказательства истинности определённого утверждения — тезиса. Например - корреляция между разными результатами тестов. Демонстрация — это совокупность логических рассуждений, в процессе которых из аргументов и фактов выводится справедливость гипотезы (например - вывод на основании результатов тестов и их корреляции о наличии взаимосвязи нескольких психических процессов). Необходимо строго следить за тем, чтобы соблюдалось следующее правило: аргументы и факты, приводимые в подтверждение гипотезы, сами должны быть истинными и не подлежать сомнению.

Логическая схема, позволяющая добиться достоверного результата в психологических экспериментах, предполагает проведение исследования на двух и более группах испытуемых, одна из которых является экспериментальной, а другая — контрольной. В экспериментальной группе выделяется и целенаправленно изменяется переменная, которая рассматривается как вероятная причина объясняемого явления, а в контрольной группе ничего этого не происходит. По завершении эксперимента сравниваются изменения, которые произошли с зависимой переменной в экспериментальной и контрольной группах, и если окажется, что в экспериментальной группе эти изменения больше, то делается вывод о том, что подлинной их причиной является влияние независимой переменной, которое имело место в экспериментальной группе (например – новая учебная программа).

VI. Статистический анализ экспериментальных данных и способы наглядного представления результатов.

Методами статистической обработки результатов эксперимента называются математические приемы, формулы, способы количественных расчетов, с помощью которых можно обобщать показатели, получаемые в ходе эксперимента, приводить их в систему, выявляя скрытые закономерности.

Некоторые из методов математико-статистического анализа позволяют вычислять так называемые элементарные математические статистики, характеризующие выборочное распределение данных, например выборочное среднее, выборочная дисперсия, мода, медиана и ряд других. Иные методы математической статистики, например дисперсионный анализ, регрессионный анализ, позволяют судить о динамике изменения отдельных статистик выборки. С помощью третьей группы методов, скажем, кореляционного анализа, факторного анализа, методов сравнения выборочных данных, можно достоверно судить о статистических связях, существующих между переменными величинами, которые исследуют в данном эксперименте.

Все методы математико-статистического анализа условно делятся на первичные и вторичные. Первичными называют методы, с помощью которых можно получить показатели, непосредственно отражающие результаты производимых в эксперименте измерений. Вторичными называются методы, с помощью которых на базе первичных данных выявляют скрытые в них статистические закономерности.

К первичным методам статистической обработки относят, например, определение выборочной средней величины, выборочной дисперсии, выборочной моды и выборочной медианы.

Выборочное среднее значение представляет собой среднюю оценку изучаемого в эксперименте психологического качества. Эта оценка характеризует степень его развития в целом у той группы испытуемых, которая была подвергнута психодиагностическому обследованию. Сравнивая средние значения двух или нескольких выборок, мы можем судить об относительной степени развития у людей, составляющих эти выборки, оцениваемого качества. Например, выборочное среднее значение для таких показателей десяти испытуемых, как 5, 4, 5, 6, 7, 3, 6, 2, 8, 4, равняется 5 (сумма значений показателей, деленная на количество человек).

Дисперсия как статистическая величина характеризует, насколько частные значения отклоняются от средней величины в данной выборке. Чем больше дисперсия, тем больше отклонения или разброс данных. Представим себе другую, отличную от предыдущей выборку первичных значений, например такую: 5, 4, 5, 6, 5, 6, 5, 4, 5, 5. Легко убедиться в том, что ее средняя величина также равна 5,0. Но в данной выборке ее отдельные значения отличаются от средней гораздо меньше, чем в первой выборке.

Медианой называется значение изучаемого признака, которое делит выборку, упорядоченную по величине данного признака, пополам. Справа и слева от медианы в упорядоченном ряду остается по одинаковому количеству признаков. Например, для выборки 2, 3, 4, 4, 5, 6, 8, 7, 9 медианой будет значение 5, так как слева и справа от него остается по четыре показателя. Если ряд включает в себя четное число признаков, то медианой будет среднее, взятое как полусумма величин двух центральных значений ряда. Для следующего ряда 0, 1,1, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 7 медиана будет равна 3,5. Знание медианы полезно для того, чтобы установить, является ли распределение частных значений изученного признака симметричным и приближающимся к так называемому нормальному распределению. Средняя и медиана для нормального распределения обычно совпадают или очень мало отличаются друг от друга.

Модой называют количественное значение исследуемого признака, наиболее часто встречающееся в выборке. Для других типов распределений, несимметричных, это не характерно. К примеру, в последовательности значений признаков 1,2,5,2,4,2,6,7,2 является значение 2, так как оно встречается чаще других значений — четыре раза.

Иногда исходных частных первичных данных, которые подлежат статистической обработке, бывает довольно много, и они требуют проведения огромного количества элементарных арифметических операций. Для того чтобы сократить их число и вместе с тем сохранить нужную точность расчетов, иногда прибегают к замене исходной выборки частных эмпирических данных на интервалы. Интервалом называется группа упорядоченных по величине значений признака, заменяемая в процессе расчетов средним значением. Пример. Представим следующий ряд частных признаков: О,1,1,2,2,3,3,3,4,4,5,5,5,5,6,6,6,7,7,8,8,8,9,9,9,10,10,11,11,11. Этот ряд включает в себя 30 значений. Разобьем представленный ряд на шесть подгрупп по пять цифр в каждом. Вычислим средние значения для каждой из пяти образованных подгрупп чисел. Они соответственно будут равны 1,2; 3,4; 5,2; 6,8; 8,6; 10,6. Таким образом, нам удалось свести

исходный ряд, включающий тридцать значений, к интервальному ряду, содержащему всего шесть значений и представленному средними величинами. Теперь все статистические расчеты можно производить с полученным интервальным рядом, и результаты в равной степени будут относиться к исходному ряду.

С помощью вторичных методов статистической обработки экспериментальных данных непосредственно проверяются, доказываются или опровергаются гипотезы эксперимента.

1. Критерий ранговой корреляции Спирмена.

Во многих психологических экспериментах развитие одной характеристики человека осуществляется в результате формирования совершенно другой его психологической особенности. Однако, перед началом формирующего эксперимента психолог должен выяснить, действительно ли существует статистически достоверная связь между исследуемыми свойствами человеческой психики. Для выявления закономерной связи между двумя показателями группы испытуемых (например, уровня интеллекта и степени коммуникативной компетентности) целесообразно использовать критерий ранговой корреляции Спирмена, если группа невелика (до 10 человек). На первом этапе вычисления значения критерия составляется специальная таблица, в которую заносятся показатели членов группы по обоим интересующим экспериментатора параметрам (в данном случае – уровню интеллекта и степени коммуникативной компетентности). Далее определяется ранг показателя каждого члена группы отдельно для каждого параметра. Например, показатели обследуемого, имеющего самый высокий в данной группе IQ, будут обозначены единицей (первый ранг). Показатели испытуемых с меньшим уровнем интеллекта получат, соответственно, ранги 2, 3, 4 и 5. Точно так же вычисляется ранг показателей членов группы по степени коммуникативной компетентности. На следующем этапе вычислений необходимо определить разницу рангов показателей каждого испытуемого по обоим параметрам. Например, если по уровню интеллекта обследуемый занял третье место, а по степени коммуникативной компетентности – второе, то разница рангов будет равняться 1. Значение критерия ранговой корреляции ρ высчитывается по формуле

ρ = 1 –	6 Σ d2
	n (n2 – 1),

где n – количество испытуемых, d – разница рангов испытуемого, Σ d^{2 –} сумма квадратов разницы рангов всех испытуемых.

Значение коэффициента корреляции может колебаться от -1 до +1. Чем больше оно приближается к +1, тем существеннее связь между двумя показателями. Если выявлено существование такой связи, то можно выдвинуть гипотезу о том, что повышение одного показателя (например, уровня развития интеллекта) может способствовать повышению другого (например, уровня коммуникативной компетентности).

2. Коэффициент линейной корреляции Пирсона.

Значение этого коэффициента также вычисляют для определения взаимосвязи показателей испытуемых по двум тестам. Коэффициент Пирсона используют, когда численность группы обследуемых превышает 10 человек. Он вычисляется по формуле:

r =	n · Σх1 · у1 – (Σх1) · (Σу1)
	_________________________________________________________________________________________________ √ [n · Σх12 – (Σх1)2] · [n · Σу12 – (Σу1)2]

где n – количество испытуемых, х – показатель первого из двух исследуемых свойств членов группы (например, уровня развития интеллекта), у – показатель второго свойства (например, степени коммуникативной компетентности), Σх и Σу – суммы показателей первого и второго свойств всех обследуемых. Вычисленные значения коэффициента Пирсона сравниваются с данными специальной таблицы, после чего делается вывод о наличии или отсутствии связи между двумя рассматриваемыми признаками.

3. t-критерий Стъюдента

Вычисление критерия Стъюдента осуществляется после завершения эксперимента при сравнении результатов первичной и повторной диагностики. Его целью является доказательство того, что в результате эксперимента произошли статистически значимые изменения в уровне формируемой у них психологической особенности. Если произошедшие изменения позитивны и статистически значимы, эксперимент можно считать проведенным успешно. Например, такой вывод можно сделать, если после проведения разработанной системы занятий уровень интеллекта обследуемых значительно возрос (по сравнению с результатами первичной диагностики). Основная формула t-критерия Стъюдента выглядит следующим образом:

t =

где _{1 -} среднее значение по одной выборке данных; _{2 -} среднее значение по другой выборке данных; ₁ и ₂ - интегрированные показатели отклонений частных значений из двух сравниваемых выборок от соответствующих им средних величин; ₁ и ₂ в свою очередь вычисляются по формулам, приведенным в источнике №4 (Немов Р.С. Психология.: Учебник для студентов высших пед. учебных заведений. Кн. 3: Эксперимент. пед. психология и психодиагностика. – М.: Просвещение: ВЛАДОС, 1995).

После того, как при помощи приведенной выше формулы вычислен показатель t, его сравнивают с допустимыми значениями критерия Стъюдента, указанными в специальной таблице. Если вычисленное значение t больше или равно табличному, то делают вывод о том, что сравниваемые средние значения двух выборок действительно статистически достоверно отличаются и это отличие не случайно, что доказывает эффективность специально организованного влияния, оказываемого экспериментатором.

Таким образом, использование методов математической статистики придает достоверность и объективность анализу психодиагностических данных, являясь неотъемлемой частью современного эксперимента в психологии.