Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Методичка по дипломам.doc
Скачиваний:
79
Добавлен:
09.02.2015
Размер:
683.01 Кб
Скачать

1.3.3.5. Оптимизация обзора литературы

Таким образом, первая глава - не только демонстрация знаний и осведомленности, но самое главное - показ умения этими знаниями пользоваться. Это не просто перечисление уже известных фактов, но, возможно и их переосмысление. Такой обзор может становиться са­мостоятельным теоретическим исследованием.

Критический анализ публикаций в дипломной работе лишь час­тично выполняет функцию реферирования и поэтому не должен зани­мать слишком много места. Не пытайтесь «объять необъятное» и во что бы то ни стало представить все известные вам литературные источ­ники. Пояснять надо только малоизвестные или разноречивые поня­тия, делая ссылку на авторов, высказывающих разные мнения по одно­му и тому же вопросу.

Умение дифференцировать важнейшее от второстепенного, это тоже параметр, по которому будут оцениваться ваши исследовательс­кие способности. Поэтому по объему первая глава не должна превы­шать 30% всей работы, а число представленных в ней ссылок целесооб­разно ограничить несколькими десятками (30—60). Примерно 80 их процентов должны быть публикациями последних пяти лет.

Это правило не распространяется на дипломные работы, специ­альной целью которых является исторический анализ кого-то понятия или научного направления - здесь и объем ссылок и временные грани­цы их опубликования могут существенно расширяться. Рейтинг по­добных исследований возрастает, если дипломнику удалось познако­миться не только с отечественными разработками, но и сделать несколько оригинальных переводов зарубежных авторов. Хорошо выг­лядят обзоры, в которых данные разных исследователей сведены в таб­лицы, в которых их легко сопоставлять.

Слишком много оригинальных цитат в работе приводить не следу­ет, поскольку такой прием используется лишь как один из способов аргументации. В случае необходимости можно излагать чужие мысли, не искажая их суть, своими словами.

Неудачным следует считать цитирование по чужим ссылкам - вы ссылаетесь на авторах, который цитирует автора Y. Здесь перепровер­ка материала должна стать правилом. Если рецензентом обнаружится, что такой работы не существует или речь в ней идет о другом, клеймо халтурщика вам обеспечено. Вынужденное исключение может быть сделано для действительно раритетных или недоступных зарубежных публикаций. Плохо выглядят и ссылки на старые работы какого-то ав­тора, долго занимающегося одной проблемой, когда у него уже име­ются обобщающие, обычно монографические работы недавнего пе­риода.

1.3.4» Экспериментальный раздел 1.3.4.1. Структура раздела

Формальная структура следующей, называемой основной, части диплома будет существенно зависеть от объема проведенной вами работы и целей, которые вы перед собой ставите. Рассмотрим самый распространенный случай, при котором в качестве разделов этой час­ти будут выступать:

  • описание объекта исследования;

  • характеристика методов исследования;

  • описание организации эксперимента;

  • описание полученных результатов эксперимента;

  • обсуждение полученных результатов.

В принципе каждая из представленных тем может оказаться дос­тойной самостоятельной главы. Либо в качестве компромиссного ва­рианта возможно, например, объединение «объекта», «методов» и «организации» в одну самостоятельную главу, а «результатов» и «об­суждения» - в другую, либо разнесения «результатов» и «обсужде­ния» в разные главы.

В любом случае, содержание основной части должно подтвердить вашу способность к самостоятельному научному исследованию. По­этому она должна быть развернута с возможной полнотой и тщатель­ностью, с подробным выявлением того нового и оригинального, что получено в результате проведенной работы. Все полученные результа­ты должны быть подтверждены расчетами и экспериментальными дан­ными в виде конечных таблиц, графиков и диаграмм непосредствен­ных измерений с указанием влияния на результаты измерений посторонних факторов и точности проведения этих измерений.

Особое внимание в этом разделе обратите на используемые вами термины и понятия. Если в литературном обзоре резонность их включе­ния в текст лежит на совести цитируемых авторов, которые моти вкла­дывать в них свое, особое содержание, обусловленное научной направ­ленностью, историческим временем и пристрастностью, то в данной главе их грамотное и уместное употребление - полностью ваша зона ответственности. Термины должны быть либо общепризнанными, либо вы должны пояснить, что под ними подразумевается. Это касается и специальной терминологии, сопряженной с показателями методик.

Если речь идет о тех или иных формах патологии (частое явление в дипломных работах клинико-психологической направленности), то они должны быть выверены по соответствующей номенклатуре, напри­мер 10-й Международной классификации болезней (10 МКБ).

  1. Объект исследования

Объект исследования, в отличие от введения, где он описывается кратко, для общего представления, в основной части характеризуется подробно со всеми деталями и спецификой, которая объясняет его (ис­пытуемых) выбор. Здесь качественно (по полу, возрасту, социальному статусу, по диагнозу отнесенности к той или другой группе педагоги­ческих отклонений и т. п.) и количественно (сколько испытуемых в ка­ких подгруппах) прописываются все возможные обстоятельства и фак­торы, подлежащие учету при оценке того, кто обследовался. Характеристика объекта может предусматривать и ретроспективные фрагменты, например, историю попадания детей, вошедших в экспе­риментальную группу в спецучреждения, детские дома, постановку на учет в тех или иных диспансерах и т. д. Также подробно описывается и контрольная группа, которая по ряду изучаемых параметров подчер­кнуто противопоставляется экспериментальной.

Для наглядности и быстрого «схватывания» читающим этого раз­дела бывает полезным детализированный подобным образом объект, помимо текста, сопроводить таблицей, заглавия столбцов и строк кото­рой являются его качественными характеристиками, а наполнение таб­лицы - количественными.

  1. Методы исследования

У прочитавшего этот раздел не должно возникать никаких вопросов о том, как получены те или иные данные или как провести аналогичное исследование с целью перепроверки полученных результатов. Здесь вам необходимо не просто дать перечень применявшихся вами методов, но и описать - из каких источников они позаимствованы, кто их автор, в какие годы и на каком материале они разрабатывались, какие перемен­ные они способны измерить или какие шкалы в себя включают. В пер­вую очередь это касается случаев, когда какая-то из методик не является общеизвестной или используется лишь в узкой сфере, когда имеется не­сколько переводов одной и той же методики, когда встречаются различ­ные версии (формы) одной методики. С особой детализацией прописы­ваются оригинальные, вами разработанные измерительные приемы или известные методики, но адаптированные к условиям конкретного экспе­римента. В последнем случае вы должны убедить и рецензента и членов ГАК в том, что созданная вами измерительная процедура непогрешима и ей можно доверять во всех отношениях.

Перед началом подбора методик, которые во многом должны со­ответствовать сформулированным во введении задачам исследования (методики подбираются под задачи, а не задачи подгоняются под мето­дики), необходимо еще раз перечитать доступные вам материалы по общей психодиагностике и вспомнить, что каждая методика должна отвечать определенным требованиям, главные из которых - это ее ва- лидность (способность измерять именно то, для чего она предназначе­на) и надежность (способность делать это количественно корректно). Эти тесно взаимосвязанные характеристики, немыслимые одна без другой и будут определять конечную эффективность вашей исследова­тельской деятельности. Достижение высокого уровня валидности и на­дежности методики требует от ее авторов-разработчиков, как правило, нескольких лет исследований и апробаций. Учтите это в процедуре от­бора инструментального арсенала.

Не следует использовать в дипломной работе методики, в которых вы не уверены, которых хорошо не знаете или смысла которых не пони­маете. Если конкретная методика вами выбрана, соберите о ней весь доступный материал, который может касаться как ее формального описания, так и уже проводившихся с ее помощью исследований. Пос­леднее особенно ценно, поскольку дает «живые» образцы ее интер­претации и позволяет сделать предварительные выводы о ее работос­пособности и полезности для диплома. Это не значит, что всю найденную по данному поводу информацию вам нужно приводить в тексте раздела, но вы должны быть готовы ответить на любой вопрос, ставящий под сомнение ваш выбор.

В последние годы по вопросу обеспечения психологических ис­следований было выпущено довольно много литературы, неравноцен­ной по своему качеству. Довольно часто встречаются ошибки (опечат­ки) в фамилиях авторов-разработчиков, неверно указываются номера пунктов в тех или других шкалах, предлагаются дефектные способы пересчета сырых баллов в стандартные, пропускаются целые разделы форм обработки, методике приписывается направленность, явно не соответствующая ее содержанию и т. п.

Наибольшего доверия достойны узко ориентированные методи­ческие письма и рекомендации по использованию (применению) тех или других методик, издающиеся институтами (факультетами уни­верситетов), специализирующимися на разработке приемов измере­ния в психологии. В них обязательно приводятся все материалы, по­служившие основой для создания методики, все ограничения по ее использованию, выверяется «начинка» шкал и предлагаются формы их интерпретации. Другим достаточно надежным источником явля­ются монографии, посвященные одной методике или их группе, объе­диненной по какому-то качественному признаку (например, только проективные). Кроме того, в Москве и Санкт-Петербурге существует несколько фирм, выпускающих для нужд психологов довольно при­личные блоки стимульных и сопроводительных теоретических мате­риалов.

Хуже по качеству методическая информация, предлагаемая в учеб­никах по психологии. Она может служить только в качестве предвари­тельной справочной. Совершенно недопустимо использование мето­дик, позаимствованных из популярных изданий типа «Узнай - 32 счастливый ли ты человек» или «Какой у тебяIQ?» и, тем более, из астрологической литературы. Нежелательно и использование аноним­ных приемов измерения. Каждая из отобранных методик должна пере­проверяться по нескольким источникам и лучше, если эти источники не стереотипны.

С особым вниманием нужно подходить к подбору методического арсенала для обследования детей, и, тем более, больных детей. Наи­большей проблемой в таких случаях оказывается полное отсутствие или ненадежность предлагаемых возрастных норм и порождаемая этим неуверенность - окажется ли данная методика доступной и адекватной для исполнения избранным экспериментальным контингентом. Подоб­ная «слабость» может быть частично снята, если вами для сравнения привлекается достаточная по численности «нормальная» контрольная группа, некоторых членов которой «на пробу» в первую очередь и нужно обследовать.

Следующее важное обстоятельство, требующее учета - времен­ной фактор. Его следует принимать в расчет уже при подборе методик - часто в исходных материалах сразу указывается время, затрачивае­мое на обследование одного испытуемого и обработку полученных по нему материалов. Но часто такой информации нет и тогда целесо­образно перед основным обследованием провести предварительное, по всему блоку методик (даже на себе), чтобы к началу эксперимента точно знать, сколько ежедневного времени и каких сроков он потребу­ет (учтите и временные затраты, связанные с организацией самого обследования). Если дефицит времени очевиден, есть смысл пересмот­реть состав методик в сторону поиска более лаконичных, конечно, без потери с их стороны валидиости и надежности.

Количество методик в дипломном исследовании не должно быть слишком большим - как правило, до 5—6. Каждая из них должна вы­полнять свою роль и все вместе они обязаны «работать» на конечную цель исследования, т. е. на доказательство сформулированной гипоте­зы. Поэтому при размышлениях над составом методик, основным орга­низующим фактором всего отобранного блока может стать принцип их взаимодополнительности в достижении этой цели. Обратите внима­ние, что при этом они не должны по характеру своих показателей дуб­лировать друг друга (если только не ставится специальной задачи срав­нения методов исследования). Весь блок у потенциального критика, анализирующего его, должен создавать впечатление целостности и мно­госторонности подхода. В нем не должно оставаться брешей или неуч­тенных значимых показателей, способных в дальнейшем поставит под сомнение вашу интерпретацию полученных результатов. Желаемое впечатление от выбранных методик можно кратко описать формулой «ни прибавить, ни убавить».

Анализируя характер методик, например, нельзя считать пол­ноценным дипломное исследование, выполненное только с помо­щью опросников или построенное только на наблюдении или анке­тировании. С другой стороны, избыточный акцент на проективных методиках, без учета подтверждающих, относительно объективных (например, аппаратурных или условно объективных групповых эк­спертных или достаточно формализованных) методов тоже может вызывать сомнение. Слабым будет считаться и исследование, ори­ентированное, например, только на оценку одной характеристики мышления или одного дефекта без учета результатов измерения общего психологического или социально-психологического контек­ста и т. п. Повышает рейтинг методического блока, если в него вклю­чены приемы оценки, традиционно используемые в смежных обла­стях, например, результаты заключений педагогических комиссий, медицинских экспертиз, социологических служб. Другими словами - на уровне методик должен быть предусмотрен и надежный каче­ственно-количественный учет того, что влияет, и учет того, как это влияние сказывается.

Вспомогательные сведения по оригинальным малоизвестным ме­тодикам, не принципиальные для понимания их диагностических воз­можностей, а также стимульный материал и детали организации их шкал, техническое описание использованных в исследовании прибо­ров и другие загромождающие вторую главу частности лучше вынес­ти в Приложение.

  1. Организация эксперимента

В данном разделе кратко описываются все обстоятельства, имею­щие непосредственное отношение к исполнительной части работы с испытуемыми. Где, когда, в какой последовательности, почему, что мешало и способствовало, возникали ли факторы, реально влияющие на результаты, появлялись ли во время обследования неучтенные фе­номены, интересные для ваших коллег, занимающихся смежными те­мами - вот неполный перечень вопросов, на которые в этом разделе нужно дать ответы.

  1. Результаты эксперимента

После того, как предваряющая информация изложена, можно при­ступать к двум основным шагам, демонстрирующим ваш персональ­ный вклад в решение поставленной научной проблемы:

  • предъявлению материала, его описанию;

  • анализу материала, его интерпретации.

Как правило, это два самостоятельных блока, отличающихся как по задачам, так и по построению разделов.

Каждый из представляемых ниже разделов дипломной работы, име­ющий собственную рубрику, нужно заканчивать кратким (в один абзац) подведением итогов, позволяющим читателю, не вдаваясь в подробнос­ти предыдущего материала по разделу, сразу понять - для чего этот ма­териал был представлен и каков его вклад в общий итог исследования.

1.3.4.5.1. Общие требования к блоку описания

Первый блок должен преимущественно содержать таблицы, гра­фики, рисунки, схемы и т. п., сопровождаемые текстом, так описываю­щим этот материал, чтобы из него была видна центральная мысль ис­следования. Для этого целесообразно при изложении придерживаться логической последовательности, которая была выработана еще при формулировке задач исследования - очередность материала должна повторять очередность вопросов и давать на них однозначные ответы, регистрировать некий, выраженный в цифрах факт.

Таким образом, в основной текст диплома у вас будет попадать не вся полученная информация (исходные таблицы могут быть весьма громоздки), а только уже обработанная и та, которая будет иметь не­посредственное отношение к сформулированной гипотезе. Весь вто­ростепенный, исходный, вспомогательный материал, полученный в ходе работы, но не имеющий прямого к ней отношения следует разме­щать в Приложении, при необходимости делая на него ссылку.

Содержательная сторона экспериментальной части работы требу­ет дополнительных разъяснений.

Любое измерение в науке не является самоцелью и как инстру­мент оно решает одну из задач, сводящихся:

  • к регистрации факта наличия;

  • к сравнению;

  • к оценке влияния;

  • к отслеживанию изменений;

  • к прогнозированию процесса или его ретроспективе.

Поэтому вам необходимо четко уяснить - какую эксперименталь­ную задачу вы собираетесь решать, и, следовательно, какие методы статистической обработки будете в дальнейшем использовать.

То, что подвергается измерению или контролируется называет­ся переменной. Качественное и количественное разнообразие пере­менных может быть достаточно велико, и, в частности оно будет касаться того, какого рода измерения по отношению к ним возмож­ны. Но в каждом случае исследователь сталкивается с двумя их груп­пами (явлений, обстоятельств, факторов, качеств, отношений и пр.) - теми, которые влияют на что-то (они называются независимыми) и теми, которые находятся под влиянием (зависимые переменные). В вашей голове должно возникнуть осознание, а в дипломной рабо­те должно быть четко указано, какие переменные относятся к той и другой группе.

13.4.5.2. Статистическая обработка

Учитывая большое число ошибок, допускаемых дипломниками при подготовке доказательных статистических материалов, коротко ос­тановимся на основных приемах обработки эмпирических данных, от­вечая на вопрос - зачем они нужны.

❖ Описательные статистики

Для описания типичного в исследованных группах используются следующие статистики.

Средняя(арифметическая) величина признака - это простейшая, хотя и важная групповая характеристика, обладающая свойством абст­рактности (в реальной жизни средних нет). Она не слишком информа­тивна по сравнению с качественными описаниями группы и достаточ­но обобщенно характеризует исследованную выборку. Весомость среднего возрастает при увеличении объема экспериментальной груп­пы и снижается при увеличении разброса конкретных значений пока­зателя. Отсюда и рождается пожелание иметь выборку как можно боль­шую по численности, но однородную по существенным характеристикам. Выборочная средняя традиционно в документах обо­значается как М или X с чертой сверху.

Сигма (стандартное отклонение -а)-это мера количественно­го разнообразия (рассеивания, разброса, изменчивости) того или ино­го качества в изученной выборке. Всякая группа состоит из объектов (лиц, особей, индивидов), отличающихся друг от друга по любому при­знаку. Эти различия иногда очень велики, иногда почти незаметны, но они всегда есть и они могут быть выражены числом, обычно лежащим в диапазоне шкалы от -3 до +3 баллов (почему так - см. учебники по статистике). Это универсальный способ измерения, независимый от размерности исходной шкалы, по которой производилось первоначаль­ное измерение. Он строится на представлениях о том, что любая доста­точно репрезентативная (достаточная по численности и соответствую­щая по качеству) выборка подчиняется закону нормального распределения (рис. 1). По малой выборке построить такой закон не­возможно.

Рис. 1. График нормального закона распределения - по горизонтальной оси отложены стандартные отклонения, а по вертикальной - вероятность встре­чаемости такой выраженности качества в генеральной совокупности.

Сигма обладает одним замечательным свойством, делающим ее популярной в научных исследованиях: она позволяет сравнивать меж­ду собой показатели, полученные при измерении разных качеств. На­пример, бессмысленно проводить сравнение температуры тела в гра­дусах с ростом в миллиметрах или оценивать, насколько далеко от среднего находится индивид по некоему качеству (например, интел­лекта), измеренному в одних единицах и по одной шкале, в отличие от другого качества (например, тревожности), измеренному в других еди­ницах и по другой шкале. Приведение показателей этих шкал к размер­ности сигмы такие количественные сравнения позволяет. Стандартная шкала, измеряющая что-либо в стандартных отклонениях (в сигмах) называется Z-шкалой.

Чем ближе показатель конкретного человека, представленный в шкальных баллах стандартного отклонения, лежит к 0 (в идеале - к той точке, на которой расположена средняя), тем выше вероятность встре­чаемости такой выраженности данного качества в выборке. И наобо­рот - чем больше он приближается к 3, и «+» и «-», тем эта вероятность меньше. Если несколько упростить о&ьяснения, то можно сказать, что в точке со значением -3 находится индивид с самой малой из известных выраженностью данного качества, а в точке +3 - с самой большой из известных.

После средней, стандартное отклонение - основное свойство экс­периментальной и контрольной групп, которое должно быть количе­ственно определено в разделе дипломной работы, описывающей ваши эмпирические материалы. Эти два базовых показателя являются осно­вой для всех дальнейших расчетов, производимых с целью подтвержде­ния выдвинутой в работе гипотезы.

  • Расчет процентов

Это самый низкий и примитивный способ анализа, целесообраз­ный в тех случаях, когда приходится сравнивать или отслеживать изме­нения среди носителей отличающихся качеств. Например, процент лиц с девиантным поведением (в отличие от нормативного) в группе мо­жет характеризоваться до эксперимента одним числом, а после - дру­гим. В другом случае подобный анализ применим при показе, напри­мер, разницы в выявленных процентах наркоманов среди юношей и девушек (качественные различия по полу и по наличию зависимости), либо при характеристике удельного веса лиц, обладающих какой-то способностью (предположим, справляющихся с заданиями теста) в за­висимости от возраста и т. п. Расчет процентов выглядит совершенно неубедительно, если численность обследуемой группы мала.

  • Достоверностьразличий

Довольно частой задачей исследования является сравнение сред­них, то есть подтверждение существенных различий между средними, вычисленными для двух выборок (выборочных средних). Для этой цели принято использовать специальный критерий t Стъюдента, который позволяет выяснить - достоверны ли эти различия. Исследовательская практика выработала три основных порога вероятности безошибоч­ных прогнозов подобного рода (0,999; 0,99 и 0,95 или вероятности ошиб­ки прогноза 0,001, 0,01 и 0,05), которые соответствуют стандартным значениямt Стъюдента. Это уровень вашего доверия или недоверия к полученным материалам.

После расчета по специальной формуле эмпирического (в вашем исследовании) критерия разности, вы должны сравнить его со стандар­тными величинами, которые можно найти в соответствующих спра­вочных таблицах. Если первый равен стандартному или превышает его, то тогда полученные различия средних считаются достоверными и могут соответствующим образом интерпретироваться. Если нет, то факт неподтвержденных различий либо игнорируется в дальнейшем тексте диплома, либо, при необходимости, подчеркивается. Легко запомнить, что, если вы получили эмпирический критерий достоверности более 2,00, то различия средних двух выборок уже статистически значимы.

В тексте диплома должен быть указан эмпирический критерий (t Д приведен табличный критерий(t Ст) для суммы объемов сравниваемых выборок (п) и вероятность ошибки сделанного допущения о том, что средние отличаются. Например:

t э- 2,78; п = 30;t Ст= {2,05-2,76-3,67};р <= 0.01

Из приведенного примера видно, что для случайного получения такого эмпирического критерия (2,78) при сравнении двух групп, об­щей численностью 30 человек (например, 14 и 16) нужно провести, по крайней мере, сто сравнений (вероятность ошибки - одна сотая).

❖ Корреляционный анализ

Другой часто встречающийся вариант статистической обработки полученных материалов - установление степени связи между собой двух и более переменных. В принципе в науке рассматриваются два типа связей. Первые называются функциональными - при изменениях одного признака (независимого) на определенную величину всегда изменяется и второй признак (зависимый) тоже на строго определен­ную величину Например, радиус и длина окружности. Функциональ­ные связи встречаются только в идеальных условиях, когда предполага­ется, что никаких посторонних влияний нет.

При изучении живых биологических объектов, физиологических характеристик и психических процессов приходится иметь дело со вто­рым типом связей, при котором определенному значению первого признака в группе соответствует не одно значение второго признака, а целое их распределение. Этому в немалой степени способствует мно­гообразие воздействующих на второй признак факторов, которые учесть все просто невозможно. Такая связь называется корреляцион­ной или просто корреляцией.Например, при одном и том же уровне общего внимания у учеников какого-то класса, эффективность реше­ния ими арифметических задач будет различная.

В силу неполной зависимости одного признака от другого корреля­ционная связь не может быть точной. Результатом ее вычисления явля­ется т. н. коэффициент корреляции (Пирсона-г), числовой показатель которого может лежать в диапазоне от -1 до +1. Чем он ближе к нулю, тем слабее зарегистрированная связь, чем ближе к единице, тем она мощ­нее. Если полученный вами коэффициент корреляции положителен, то связь прямая - с ростом одного признака растет и другой. Если он отри­цателен, то связь обратная - при увеличении первого признака второй уменьшается или увеличивается при уменьшении первого.

На показатель корреляционных отношений, как и на многие дру­гие расчетные характеристики, распространяется требование учета его достоверности<=0.05;/? <= 0.01<= 0.001), зависимой от числен­ности коррелирующих выборок.

Форма представления коэффициента корреляции в дипломе такова:

г=-0,37;/? <=0.05

Если по ходу исследования выясняется, что коррелирующих меж­ду собой переменных много, то целесообразно представить всю их совокупность в виде корреляционного графа, в котором сами пере­менные обозначаются заключенными в кружки цифрами, а связи между ними - соединяющими линиями. Характер линий будет зависеть от знака связи. Например, для положительной корреляции линию прори­совывают сплошной, а для отрицательной - пунктирной, давая соот­ветствующие пояснения в подрисуночной подписи или в тексте.

В некоторых экспериментах приходится встречаться со случаями, когда один или оба из интересующих показателя отличаются качествен­но или только наличием или отсутствием какой-то характеристики (на­пример, признак «мальчик - девочка» сопоставляется с признаком «лов­кий - неуклюжий»). Иначе такие ряды можно представить в виде нулей и единиц. При подобных обстоятельствах тоже есть возможность вы­числить степень связи между одним из этих альтернативных признаков

Признак 1

Признак 2

1

0

1

2

0

0

3

1

1

4

0

1

5

1

0

п

1

0


и другой переменной, но уже с помощью иного расчетного показате­ля - тетрахорического коэффициента корреляции.

Привлекательность тетрахорического коэффициента корреляции связана с чрезвычайной простотой его расчета, который можно про­извести за несколько минут.

В принципе, любой признак, даже имеющий в группе количествен­ный разброс, можно задать нулями и единицами, разбив его на показа­тели больше и меньше средней и тогда коррелируемые ряды приобре­тают вид.

Обратите внимание на то, чтр даже статистически значимый коэф­фициент корреляции, в отличие от функциональных отношений, ниче­го не говорит о содержании связи между переменными. В принципе возможны три варианта интерпретации полученной корреляции:

  • одна переменная действительно причинно зависима от другой;

  • обе переменных закономерно меняются не из-за того, что одна обусловливает вторую, а из-за того, что они обе обусловливаются тре­тьей, более общей переменной (одна неизвестная независимая, две известные и одинаково зависимые);

  • обнаруженная связь случайна (при большом числе изучаемых переменных такое возможно примерно в каждом двадцатом случае) - артефакт.

В результате некоторых статистических расчетов вы можете столк­нуться со случаями, когда коэффициент корреляции достаточно велик и обнаруженная связь хорошо описывается с точки зрения здравого смысла, но величина самого коэффициента не достигает приемлемого уровня значимости (вероятность ошибки р>0 05).При подобных об­стоятельствах, чтобы не потерять ценной информации,вполне возмож­но говорить о тенденции корреляции.

  • Регрессионный анализ

При необходимости получить информацию о том, на какую вели­чину изменяется один признак при изменении значения другого на одну единицу измерения, используется коэффициент прямолинейной регрессии(R). С его помощью, например, можно решить вопрос, на сколько минут увеличивается продолжительность сна при увеличении дозы снотворного на 1 миллиграмм. Во всех случаях расчета этого коэффициента следует иметь в виду, что его корректные значения бу­дут получены только если ожидаемая зависимость между измеряемы­ми переменными действительно прямолинейна или почти прямоли­нейна (рис. 2). Если она, например,n-образна, то расчеты дадут искаженные результаты.

  • Дисперсионный анализ

Если одной из поставленных вами в дипломной работе задач явля­ется исследование силы влияния какого-то фактора или факторов на изучаемый признак, то адекватным математическим приемом учета этого влияния является дисперсионный анализ. Смысл дисперсионно­го анализа может быть сведен к следующим рассуждениям:

  • количественный спектр какого-то признака, (например, вербаль­ного интеллекта), его рассеяние от средней в группе называется дис­персией (к слову сказать, близкая к дисперсии характеристика рассея­ния - сигма, есть ни что иное, как корень квадратный из дисперсии);

  • количественное разнообразие признака в группе объясняется воздействием множества факторов;

  • влияние какого-то конкретного фактора будет приводить к измене­ниям дисперсии (в этом суть влияния) на вполне конкретную величину;

  • влияние части факторов в исследовании может быть учтено (то есть они измеряются), а части - остается за пределами возможностей экспериментатора;

  • сила влияния будет определяться как отношение частной диспер­сии, вызванной воздействием данного фактора к общей дисперсии;

  • сочетанное влияние двух или более факторов может приводить к эффектам, отличным от влияния каждого из них в отдельности;

  • следовательно, общая дисперсия будет определяться нескольки­ми переменными: частными, сочетанными и неучтенными влияния­ми, ошибками, допущенными во время измерения.

Дисперсионный анализ как раз и позволяет учесть роль каждой из этих составляющих, причем может это сделать как для одного влияю­щего фактора, так и для нескольких (правда, сложность расчетов в пос­леднем случае резко возрастает).

❖ Факторный анализ

Если перед вами стоит задача компактного описания или построе­ния схемы классификации большого информационного массива, то

лучшим математическим приемом для этого является факторный ана­лиз.Созданный специально по заказу психологов, факторный анализ призван описывать небольшим числом функциональных единиц (фак­торов, основных, независимых показателей) многочисленные, разно­родные, а порой мозаичные явления. Например, с помощью фактор­ного анализа результатов исследования по большому числу самых разных тестов, имеющих отношение к умственным способностям, были выделены три фактора - общего, вербального и невербального интел­лекта. Таким образом, массив в несколько десятков показателей был сведен лишь к одному обобщенному и двум достаточно специфичес­ким. Основной идеей этой математической процедуры является по­пытка увидеть за многообразием частных проявлений (что типично именно для психологии) некий скрытый смысл или латентные причи­ны, которые и являются первичной базой для объяснения конкретных реакций, измеряемых в эксперименте.

Исходным материалом для факторного анализа становится корре­ляционная матрица, в результате сложной обработки превращающая­ся в специальную таблицу. Строки последней образуются измеренны­ми переменными, а столбцы (число их, как правило, заранее не предсказуемо) обозначают выделившиеся факторы. Основное поле таблицы заполняется цифрами в диапазоне от -1 до +1. Эти цифры называются весом данной переменной, с которым она входит в тот или иной фактор. Чем больший вес (независимо от знака), имеет данная переменная в данном столбце по сравнению с остальными перемен­ными из этого же столбца, тем большую роль она играет в понимании смысла фактора (табл. 1).

Преобразование ваших исходных данных в эту факторную матри­цу - дело вычислительной техники. Творческий компонент работы с факторным анализом заключается в интерпретации выделившихся факторов. Как их назвать или какой смысл в них заключен - решаете вы, опираясь на свой профессиональный опыт и перечень призна­ков, вошедших в данный фактор с максимальными нагрузками. Ар-