2. Показатели количественного анализа данных

В качестве основных показателей количественного анализа психологической информации рассмотрим абсолютные и относительные величины, средние величины и показатели колеблемости наблюдаемых «признаков».

Абсолютные величины. Абсолютные величины являются результатом подсчета общего числа единиц некоторой совокупности. Принято различать три вида абсолютных величин: простые, сложные и условные.

• Примером простой абсолютной величины является суммирование испытуемых, имеющих определенные виды темперамента: сангвиники, холерики, флегматики, меланхолики.

• Сложной абсолютной величиной является результат произведения двух величин, выраженных в различных размерностях. Примером могут служить трудозатраты на одно интервью, проведенное в течение 2-х часов одним интервьюером, т.е. 2 человеко-часа.

• К условным абсолютным величинам относятся величины, полученные на основе взаимного соизмерения, дающего общую основу для их сравнения. Например, количество положительных и отрицательных черт характера при самооценке по методике «Мой идеал» и «Мой антипод».

Относительные величины. Для количественного анализа в психологических исследованиях весьма существенным является пересчет абсолютных величин в относительные. Это необходимо для их сравнительного анализа. Относительные величины представляют собой результат соотношения статистических чисел друг с другом, чаще всего посредством деления. Такова, например, скорость чтения, выраженная количеством знаков в минуту.

• Самый простой и распространенный случай относительной величины - частность от деления числа наблюдаемых явлений на их максимально возможное значение. Эта величина выражается десятичной дробью.

• Из всех видов относительных величин особая роль принадлежит проценту. Эту величину также часто называют удельным весом. Для ее вычисления обычно определяют частность и затем полученное десятичное число умножают на 100.

Средние величины. Роль средних величин как количественных показателей в психологических исследованиях исключительно велика. Можно отметить два возможных варианта их использования: при обобщении исходных данных, т. е. в процессе преобразования индивидуальной психологической информации в совокупную, а также при характеристике «психологических типов», обобщенном описании конкретного проявления ролей или ситуаций, определенных тенденций и закономерностей.

Во всех случаях расчета средних величин психолог должен постоянно учитывать их методологическое значение. Среднее, выведенное из неоднородной совокупности, дает ложную количественную характеристику. Такие средние являются ложными, фиктивными.

Содержание методологии средней величины сводится к следующему:

а) для расчета средних значений изучаемых показателей сначала необходимо выделить психологические типы, а в их пределах – характерные в данном отношении группы и подгруппы;

б) средняя вычисляется для совокупностей качественно однородных явлений, групп и подгрупп;

в) для глубокой и разносторонней характеристики выделенных совокупностей недостаточно средней по одному какому-либо признаку, нужны средние по многим признакам в их сочетании и взаимосвязи – нужна система средних показателей;

г) средняя, как всякое общее, не полностью отражает отдельные явления, она схематизирует единицы изучаемой совокупности.

Таким образом, в основном свойстве статистической средней заключено внутреннее диалектическое противоречие. Поэтому средние требуется дополнять пояснениями и примерами. Эти положения сохраняют свою актуальность и могут служить для психолога методологическим ориентиром в анализировании исследовательских данных.

Различают простую и взвешенную среднюю. Наиболее важной и наиболее существенной для обработки результатов оперативных исследований является простая средняя или среднее арифметическое. Для ее вычисления требуется разделить сумму усредняемых чисел на их количество. Преимущество средней арифметической – простота вычисления. Однако приемлемая точность при этом достигается только в случае однородности распределения всех усредняемых чисел.

Следовательно, психолог может широко использовать в своей исследовательской практике процедуру усреднения исходных данных, но при этом от него требуется методологическая дисциплина и методическая грамотность, творчество и осмотрительность.

Показатели колеблемости наблюдаемых признаков характеризуют разброс значений изучаемого ряда чисел относительно их средней арифметической. Среди этих показателей чаще всего встречается среднее линейное, среднее квадратическое отклонение и дисперсия. При вычислении обычно учитываются все отклонения от их знака, чтобы исключить взаимную компенсацию отклонений с противоположными знаками, то есть при подсчете все отклонения рассматриваются как положительные числа.