- •Никандров в.В. Экспериментальная психология
- •Глава 1. Объем понятия «экспериментальная психология» 5
- •Часть II методы психологии 46
- •Глава 12. Эксперимент 115
- •Глава 13. Психологическое тестирование 144
- •Глава 14. Моделирование в психологии 160
- •Глава 15. Психосемантические методы 181
- •Глава 22. Праксиметрические методы 218
- •Введение Глава 1. Объем понятия «экспериментальная психология»
- •Глава 2. Из истории экспериментальнойпсихологии
- •ЧастьIобщее представление о психологическом исследовании Глава 3. Виды психологического исследования
- •Глава 4. Этапы психологического исследования
- •4.1. Общая схема научного исследования
- •4.2. Постановка проблемы
- •4.3. Выдвижение гипотезы
- •4.4. Планирование исследования
- •4.5. Сбор данных
- •4.5.1. Общее понятие о данных
- •4.5.2. Классификация данных
- •4.5.3. Процедура сбора данных
- •4.6. Обработка данных
- •4.6.1. Общее представление об обработке
- •4.6.2. Первичная обработка
- •4.6.3. Вторичная обработка
- •4.6.3.1. Общее представление о вторичной обработке
- •4.6.3.2. Меры центральной тенденции
- •4.6.3.3. Меры изменчивости (рассеивания, разброса)
- •4.6.3.4. Меры связи
- •4.6.3.5. Нормальное распределение
- •4.6.3.6. Некоторые методы статистического анализаданных при вторичной обработке
- •4.7. Интерпретация результатов
- •4.7.1. Интерпретация как теоретическая обработкаэмпирической информации
- •4.7.2. Объяснение результатов
- •4.7.2.1. Общее представление об объяснении
- •4.7.2.2. Виды объяснения в психологии
- •4.7.3. Обобщение результатов
- •4.8. Выводы и включение результатовв систему знаний
- •Часть II методы психологии
- •Раздел а
- •Общее представление о системе методов в психологии
- •Глава 5. Категория «метод» в системесмежных понятий
- •Глава 6. Классификация методов
- •Раздел б Неэмпирические методы
- •Глава 7. Организационные методы (подходы)
- •7.1. Сравнительный метод
- •7.2. Лонгитюдный метод
- •7.3. Комплексный метод
- •Глава 8. Методы обработки данных
- •8.1. Количественные методы
- •8.2. Качественные методы
- •Глава 9. Интерпретационные методы (подходы)
- •Раздел вЭмпирические методы общепсихологического значения
- •Глава 10. Наблюдение
- •10.1. Общее представление о методе наблюдения
- •10.2. Виды наблюдения
- •10.3. Интроспекция – специфическийметод психологии
- •Глава 11. Вербально-коммуникативные методы
- •11.1. Беседа
- •11.1.1. Сущность и специфика психологической беседы
- •11.1.2. Основные способы ведения и виды психологической беседы
- •11.1.3. Особенности беседы с детьми
- •11.2. Опрос
- •11.2.1. Общие сведения об опросных методах
- •Глава 11. Вербально-коммуникативные методы 207
- •11.2.2. Интервью
- •11.2.2.1. Интервью как единство беседы и опроса
- •11.2.2.2. Процедура интервьюирования
- •11.2.2.3. Требования к интервьюеру
- •11.2.2.4. Виды интервью
- •11.2.3. Анкетирование
- •11.2.3.1. Специфика анкетирования как опросного метода
- •11.2.3.2. Анкета
- •11.2.3.3. Виды анкетирования
- •11.2.4. Сравнительный анализ интервью и анкетирования
- •Глава 12.Эксперимент
- •12.1. Общая характеристика психологического эксперимента
- •12.1.1. Определение
- •12.1.2. Основные элементы экспериментального метода
- •12.1.3. Уровни эксперимента
- •12.2. Процедурные особенности эксперимента
- •12.2.1. Предъявление независимой переменной
- •12.2.1.1. Виды нп
- •12.2.1.2. Требования к процедуре предъявления нп
- •12.2.1.3. Планирование эксперимента
- •12.2.2. Контроль дополнительных переменных
- •12.2.2.1. Контроль внешних дп
- •12.2.2.2. Контроль внутренних дп
- •12.2.3. Фиксация эксперимента
- •12.3. Виды эксперимента
- •12.4. Эксперимент как совместная деятельность исследователя и испытуемого
- •12.4.1. Доэкспериментальное общение
- •12.4.2. Экспериментальное взаимодействие
- •12.4.3. Послеэкспериментальное общение
- •Глава 13. Психологическое тестирование
- •13.1. Общее представление о психологическом тестировании
- •13.2. Возникновение и развитие метода тестирования
- •13.3. Классификация психологических тестов
- •13.4. Субъективные тесты
- •13.5. Объективные тесты
- •13.6. Проективные тесты
- •13.7. Компьютерное тестирование
- •13.8. Требования к построению и проверке тестовых методик
- •Глава 14. Моделирование в психологии
- •14.1. Определение
- •14.2. Немного истории
- •14.3. Понятие «модель»
- •14.3.1. Общее представление о модели
- •14.3.2. Функции моделей
- •14.3.3. Классификация моделей
- •14.4. Специфика моделирования в психологии
- •14.5. Основные направления моделирования в психологии
- •14.5.1. Моделирование психики
- •14.5.1.1. Общие сведения о моделировании психики
- •14.5.1.2. Моделирование физиологических основ психики
- •14.5.1.3. Моделирование психологических механизмов
- •14.5.2. Психологическое моделирование
- •Раздел г Эмпирические методы частнопсихологического значения Глава 15. Психосемантические методы
- •15.1. Метод семантического дифференциала
- •15.2. Метод семантического радикала
- •15.3. Метод репертуарных решеток
- •Глава 16. Психомоторные методы психодиагностики
- •16.1. Методы исследования свойств нервной системы
- •16.2. Методы исследования моторики
- •16.3. Методика миокинетической психодиагностики
- •Глава 17. Методы социально-психологическойдиагностики личности
- •17.1. Социометрия
- •17.2. Групповая оценка личности
- •17.3. Референтометрия
- •17.4. Методика фидлера
- •Глава 18. Психотерапевтические методы
- •18.1. Общее представление о психотерапии
- •18.2. Гипнотерапия
- •18.3. Аутогенная тренировка
- •18.4. Рациональная (разъяснительная) психотерапия
- •18.5. Игровая психотерапия
- •18.6. Психоэстетотерапия
- •18.7. Наркопсихотерапия
- •18.8. Телесная психотерапия
- •18.9. Социальная психотерапия
- •Глава 19. Методы изучения документов.Контент-анализ
- •Глава 20. Биографические методы
- •20.1. Общие сведения о системе биографических методов
- •20.2. Психобиография
- •20.3. Каузометрия
- •20.4. Формализованная биографическая анкета
- •20.5. Психологическая автобиография
- •Глава 21. Психофизиологические методы
- •21.1. Психофизиологические методы как объективные способы изучения психики
- •21.2. Методы исследования работы вегетативной нервной системы
- •21.2.1. Измерение кожно-гальванической реакции
- •21.2.2. Методы исследования работы сердечно-сосудистой системы
- •21.2.3. Методы исследования работы дыхательной системы
- •21.2.4. Методы исследования работы пищеварительной системы
- •21.2.5. Методы исследования работы глаз
- •21.3. Методы исследования работы соматической нервной системы
- •21.4. Методы исследования работы центральной нервной системы
- •21.4.1. Электроэнцефалография (ээг)
- •21.4.2. Метод вызванных потенциалов
- •Глава 22. Праксиметрические методы
- •22.1. Общее представление о праксиметрии
- •22.2. Общие методы исследования отдельных движений и действий
- •22.3. Специальные методы исследования трудовых операций и деятельности
- •Литература
4.6.2. Первичная обработка
На первой стадии «сырые» сведения группируются по тем или иным критериям, заносятся в сводные таблицы, а для наглядного представления данных строятся различные диаграммы и графики. Все эти манипуляции позволяют, во-первых, обнаружить и ликвидировать ошибки, совершенные при фиксации данных, и, во-вторых, выявить и изъять из общего массива нелепые данные, полученные в результате нарушения процедуры обследования, несоблюдения испытуемыми инструкции и т. п. Кроме того, первично обработанные данные, представая в удобной для обозрения форме, дают исследователю в первом приближении представление о характере всей совокупности данных в целом: об их однородности–неоднородности, компактности-разбросанности, четкости–размытости и т. д. Эта информация хорошо читается на наглядных формах представления данных и связана с понятием «распределение данных».
Под распределением данных понимается их разнесенность по категориям выраженности исследуемого качества (признака). Разнесенность по категориям показывает, как часто (или редко) в определенном массиве данных встречаются те или иные показатели изучаемого признака. Поэтому такой вид представления данных называют «распределением частот». Выраженность признака, как видели выше, может быть представлена в оценках: «есть – нет» или «равно – неравно» (номинативные данные), «больше – меньше» (порядковые данные), «настолько-то больше или меньше» (интервальные данные), «во столько-то раз больше или меньше» (пропорциональные данные). Первая категория оценок предполагает явную дискретность выраженности изучаемого признака, остальные – непрерывность (хотя бы теоретически). Проиллюстрируем это примерами.
Пример для дискретных данных
В трехтысячном трудовом коллективе были выбраны сто человек, которые давали ответ на вопрос: «какой цвет вы предпочитаете?». Предлагалось 6 вариантов: белый (Б), черный (Ч), красный (К), синий (С), зеленый (3), желтый (Ж). В данном случае каждый цвет – это самостоятельная категория выраженности признака «окраска». Допустим, цель – выбор дизайнером окраски рабочих помещений, где трудятся эти люди. Итоги опроса, зафиксированные в протоколе, подсчитали и занесли в таблицу 1 (табулировали).
Таблица 1
Итоги опроса
Цвет |
Количество выборов | ||
Абсолютная частота |
Относительная частота |
% | |
Б |
8 |
0,08 |
8 |
Ч |
6 |
0,06 |
6 |
К |
21 |
0,21 |
21 |
С |
20 |
0,20 |
20 |
З |
34 |
0,34 |
34 |
Ж |
11 |
0,11 |
11 |
Сумма |
100 |
1,00 |
100 |
Частота (абсолютная частота) – это число ответов данной категории в выборке,частость (относительная частота) – это отношение частоты ко всей выборке. Подвыборкой понимается все множество полученных в исследовании значений изучаемого признака (свойства, качества, состояния) объекта. В нашем примере выборка равна 100. Понятие выборки связано с понятиемгенеральной совокупности (илипопуляции), которая представляет собой все возможное множество значений изучаемого признака. В нашем примере она равна 3000. Поскольку даже ограниченные популяции обычно весьма велики, то опыты проводятся только на выборках. Поэтому встает вопрос орепрезентативности выборки, т. е. о том, можно ли результаты, полученные на выборке, переносить на всю совокупность. Для этого привлекают статистические методы доказательства репрезентативности. Таким образом, выборка есть часть генеральной совокупности. Краткое описание этих множеств производится с помощью так называемых описательных мер (мер центральной тенденции, разбросаи связи), вычисление которых производится при вторичной обработке данных. Значения мер, вычисленные для генеральных совокупностей, называютсяпараметрами, для выборок –статистиками. Параметр описывает генеральную совокупность также, как статистика – выборку. Принято обозначать статистики латинскими буквами, а параметры – греческими. Правда, в психологических исследованиях этих правил не всегда строго придерживаются.
На основании табличных данных можно построить диаграмму, где распределение представлено нагляднее:
Пример для непрерывных данных
Данные непрерывного характера можно представить в еще более наглядной форме: в виде гистограмм, полигонов и кривых.
В опытах В. К. Гайды, описанных в учебном пособии для студентов-психологов [76, с. 23-25], участвовало 96 испытуемых. Определялся цвет последовательного образа восприятия насыщенного красного цвета. С этой целью каждый испытуемый в течение одной минуты рассматривал окрашенный в красный цвет образец, а затем переносил взгляд на белый экран, где видел круг в дополнительных цветах. Рядом с ним находился цветовой круг с разноокрашенными секторами, на котором испытуемый должен был выбрать тот цвет, который соответствовал цвету возникшего у него последовательного образа. При этом испытуемый не называл цвет, а лишь его номер в цветовом круге. Цветовой круг нормирован таким образом, что соседние цвета отличаются в нем друг от друга на одинаково замечаемую величину. Следовательно, цветовой круг можно рассматривать как интервальную шкалу. Наряду с этим цветовой круг характеризуется и еще одним свойством. В частности, можно себе представить, что между двумя соседними цветами, например между зеленовато-голубым и голубовато-зеленым, имеется еще множество не замечаемых человеческим глазом цветовых переходов. В этом смысле цветовой круг представляет собой пример непрерывной переменной. Фактически же испытуемые всегда выделяют конечное число цветовых оттенков и поэтому свой выбор останавливают на конкретном номере (или названии) цвета. В рассматриваемом эксперименте испытуемые определяли свой последовательный образ в диапазоне от № 16 – зеленовато-голубой цвет до № 23 – желтовато-зеленый. Полученные данные можно табулировать, что и сделано в таблице 2.
Таблица 2
Последовательный образ |
Частота выбора цвета образа |
16 |
2 |
17 |
7 |
18 |
15 |
19 |
26 |
20 |
22 |
21 |
15 |
22 |
8 |
23 |
1 |
Σ |
96 |
Как видно, в построении таблиц 1 и 2 нет принципиального различия. Но разница в характере первичных данных, отображенных в обеих таблицах, все же есть, и она обнаруживается при их графическом изображении. В самом деле, рис. 2 представляет собой уже не столбиковую, а ступенчатую диаграмму, называемую гистограммой. Следует обратить внимание на то, что все участки (столбики) ступенчатой диаграммы расположены вплотную друг к другу (числовые переменные на оси абсцисс гистограммы пишут против центральной оси каждого участка).
От гистограммы легко перейти к построению частотного полигона распределения, а от последнего – к кривой распределения. Частотный полигон строят, соединяя прямыми отрезками верхние точки центральных осей всех участков ступенчатой диаграммы (рис. 3). Если же вершины участков соединить с помощью плавных кривых линий, то получится кривая распределения первичных результатов (рис. 4).
Переход от гистограммы к кривой распределения позволяет путем интерполяции находить те величины исследуемой переменной, которые в опыте не были получены.