4. Графічне відображення результ. Досл. Види унаочнення.

Зведення дослідних даних, одержаних на основі проведеного емпіричного дослідження – це їх систематизація та встановлення якісних і кількісних залежностей між факторами, що досліджувались.

Графічний метод представлення емпіричних даних полягає у побудові графічних залежностей між досліджуваними параметрами.

Вони дають можливість стисло і наочно подати результати досліджень, в конкретній і зрозумілій формі пояснити цифрові дані й взаємозв’язок між ними. За допомогою вдало побудованих графіків чи діаграм можна відобразити не тільки конкретні дані, а й закономірності, які вони відображають.

Графічні зображення результатів досліджень найчастіше будують на основі системи прямокутних координат. Для побудови графіків застосовують рівномірні і нерівномірні (функціональні) шкали. Рівномірною вважається шкала, протягом якої відстань між двома сусідніми поділками не змінюється. У функціональної шкали відстань між двома сусідніми поділками постійно змінюється за певним математичним законом (прикладом такої шкали може бути логарифмічна). Застосовують нерівномірні шкали для більш наочного зображення окремих графічних залежностей.

Побудова графіка включає три етапи:

• вибір шкали і побудова координатної сітки з урахуванням доцільного масштабу графічного зображення;

• відкладання дослідних точок (тобто числових значень результатів експерименту) на координатній сітці;

• з’єднання дослідних точок ломаною або плавною лінією так, щоб вона по можливості проходила якнайближче до них. Наприклад, для описання динаміки рівня інтересу учнів до навчання використовується лінійний графік.

5. Проаналізуйте роль застосування кореляції у психологічних дослідженнях.

«Кореляція» у прямому перекладі означає «співвідношення». Якщо змінаодною перемінної супроводжується зміною іншої, то можна говорити про кореляції цих перемінних. Наявність кореляції двох перемінних нічого не говорить про причинно-наслідкові залежності між ними, але дає можливість висунути таку гіпотезу. Відсутність же кореляції дозволяє відкинути гіпотезу про причинно-наслідковий зв'язок перемінних. Розрізняють кілька інтерпретацій наявності кореляційного зв'язку між двома вимірами:

1. Прямий кореляційний зв'язок. Рівень одної перемінної безпосередньо відповідає рівневі іншої. Прикладом є закон Хіка: швидкість переробки інформації пропорційна логарифмові від числа альтернатив. Інший приклад: кореляція високої особистісної пластичності і схильності до зміни соціальних установок.

2. Кореляція, обумовлена 3-й перемінної. 2 перемінні (а, с) зв'язані одна з іншої через 3-ю (в), не обмірювану в ході дослідження. За правилом транзитивності, якщо є R (а, b) і R (b, с), то R (а, с). Прикладом подібної кореляції є встановлений психологами США факт зв'язку рівня інтелекту з рівнем доходів. Якби таке дослідження проводилося в сьогоднішній Росії, то результати були б іншими. Очевидно, уся справа в структурі суспільства. Швидкість упізнання зображення при швидкому пред'явленні і словниковому запасі випробуваних також позитивно корелюють. Сховану перемінну, зумовлюючу цю кореляцію, є загальний інтелект.

3. Випадкова кореляція, не обумовлена ніякою перемінною.

4. Кореляція, обумовлена неоднорідністю вибірки. Уявимо собі, що вибірка, що ми будемо обстежувати, складається з двох однорідних груп. Наприклад, ми хочемо з'ясувати, чи пов'язана належність до визначеної статі з рівнем екстраверсії. Вважаємо, що «вимір» статі труднощів не викликає, екстраверсію ж вимірюємо за допомогою опитувальника Айзенка ЕТІ-1. У нас 2 групи: чоловіки-математики і жінки-журналістки. Не дивно, якщо ми одержимо лінійну залежність між статтю і рівнем екстраверсії-інтроверсії: більшість чоловіків будуть інтровертами, більшість жінок — екстравертами.

Кореляційні зв'язки розрізняються по своєму виду. Якщо підвищення рівня 0,1 перемінної супроводжується підвищенням рівня іншої, то мова йде про позитивну кореляцію. Чим вище особистісна тривожність, тим більше ризик захворіти виразкою шлунка. Зростання голосності звуку супроводжується відчуттям підвищенням його тону. Якщо ріст рівня однієї перемінної супроводжується зниженням рівня іншої, то ми маємо справу з негативною кореляцією. За даними Зайонца - число дітей у родині негативно корелює з рівнем їхнього інтелекту. Чим боязкіша особа, тим менше в неї шансів зайняти домінуюче положення у групі.

Нульовою називається кореляція при відсутності зв'язку перемінних.

У психології практично немає прикладів строго лінійних зв'язків (позитивних або негативних). Більшість зв'язків — нелінійні. Класичний приклад нелінійної залежності — закон Йеркса—Додсона: зростання мотивації первинно підвищує ефективність навчання, а потім настає зниження продуктивності (ефект «перемотивації»). Іншим прикладом є зв'язок між рівнем мотивації досягнень і вибором задач різних труднощів. Особи, які мотивуються надією на успіх, віддають перевагу завданням середнього діапазону труднощів — частота виборів на шкалі труднощів описуються колоколообразною кривою.

Математичну теорію лінійних кореляцій розробив Пірсон. Її основа і додатки викладаються у відповідних підручниках і довідниках по математичній статистиці. Нагадаємо, що коефіцієнт лінійної кореляції Пірсона r варіюється від -1 до +1. Він обчислюється шляхом нормування коваріації на добуток їх середньоквадратичних відхилень.

Значимість коефіцієнта кореляції залежить від прийнятого рівня значимості α і від величини вибірки. Чим більше модуль коефіцієнта кореляції, тим ближче перемінних до лінійної функціональної залежності.