Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Анализ данных 7.doc
Скачиваний:
15
Добавлен:
24.09.2019
Размер:
5.09 Mб
Скачать

2. Описательная статистика (Descriptive statistics)

В целом выбор конкретного метода анализа данных осуществляется с помощью меню «Statistics». Для методов описательной статистики мы далее выбираем модуль «Basic statistics/Tables» (рис. 2.1), в этом модуле – «Descriptive statistics».

Рис.2.1. Аналитический модуль «Basic statistics/Tables»

Задачей дескриптивной статистики является описание распределения переменной в конкретной выборке (распределение частот, меры средней тенденции, меры разброса данных). Методы дескриптивной статистики позволяют также анализировать взаимосвязь между различными переменными.

Применение дескриптивной статистики в анализе данных обычно предшествует использованию других статистических методов, обеспечивая «более плотный контакт» с реальными данными.

Результаты измерения любой переменной могут быть представлены с помощью распределения наблюдений – случаев (частот) по отдельным категориям данной переменной (рис. 2.2).

Рис. 2.2. Частотное распределение (гистограмма) степени согласия студентов с суждением «Каждый человек либо талантлив, либо нет» (по вертикальной оси указаны абсолютные частоты, то есть количество респондентов, выбравших определенный вариант ответа)

Другой вариант вывода частотного распределения – табличное представление.

Рис.2.3. Таблица частот переменной V1_1 (слева направо указаны: варианты ответов, частоты, кумулятивные частоты, проценты без пропущенных значений, кумулятивные проценты без пропущенных значений, проценты для всех случаев, кумулятивный проценты для всех случаев)

Анализируя частотное распределение по данной переменной, можно сделать следующий вывод. Примерно половина опрошенных склоняется к тому, что «каждый человек либо талантлив, либо нет», другая половина выбирает противоположную точку зрения. На гистограмме мы видим два частотных пика, а не одновершинную форму нормального распределения. Возможно, это эмпирический факт, характеризующий поляризованность мнений студентов по данному вопросу. Возможно – это артефакт, связанный с типом конкретной шкалы. Проводя дальнейшие исследования, с помощью соответствующих измерительных шкал необходимо проверить гипотезу о поляризованности представлений современных студентов относительно врожденности таланта. Если рассуждать логически, то представления о врожденности таланта могут играть важную роль, структурируя другие представления о творчестве. Используя различные методы статистического анализа, дальше можно будет выявить степень и формы этих взаимосвязей.

Каждую анализируемую переменную следует рассмотреть с точки зрения мер средней тенденции (среднее – mean, медиана – median, мода – mode); мер разброса (стандартное отклонение – standard deviation, вариации – varience); общего вида частотного распределения (гистограмма, таблица частот). Внимательное изучение данных характеристик переменных позволяет сформировать первые выводы. Эти выводы представляют интерес не сами по себе, а в контексте сравнения с теоретическими представлениями.

Для того чтобы вывести необходимые для анализа параметры описательной статистики, последовательно проделываем такие шаги. В меню «Statistics» выбираем модуль «Basic statistics/Tables», в этом модуле – «Descriptive statistics». Появляется следующее окно (рис. 2.4).

Рис. 2.4. Диалоговое окно описательной статистики

Сразу подчеркнем: чтобы вернуться к «более общему», предыдущему меню, нужно нажимать «Cancel». При выводе данных меню анализа исчезает. Оно находится в свернутом состоянии. Чтобы его вернуть в рабочее состояние, нажмите самую нижнюю левую кнопку на общем интерфейсе или (в зависимости от установленной конфигурации) – верхнюю правую кнопку.

Сначала задаем переменные, относительно которых мы будем проводить статистический анализ. Для этого следует дважды левой клавишей мыши щелкнуть по «Variables». В появившемся окне нажатием клавиши мыши выделить переменные, отбираемые для анализа, из общего списка (рис.2.5). Отметьте девять первых переменных. Нажмите «OK».

Рис. 2.5. Диалоговое окно выбора анализируемых переменных

Мы хотим проделать статистический анализ с параметрами, заданными не по умолчанию, поэтому нажимаем «Advanced» и флажками отмечаем те характеристики, которые нам необходимы. Отметьте (рис. 2.6) «mean» (среднее значение), «median» (медиану), среди мер разброса данных – «standard deviation» (стандартное отклонение).

Рис. 2.6. Диалоговое окно задание выводимых характеристик описательной статистики

Для вывода результатов нажмите «Summary: Descriptive statistics». В итоге на экран компьютера будет выведена таблица (рис. 2.7), где представлены средние значения, медианы, стандартные отклонения для первых девяти переменных (степень согласия с суждениями относительно творчества).

Рис. 2.7. Таблица данных с параметрами описательной статистики

Какие выводы можно сделать, исходя из полученных нами значений? Прежде всего, следует отметить, что в целом студенты склонны считать творчество, творческие способности важной характеристикой современного человека, влияющей на его успешность, карьеру. Так, студенты в среднем (оцениваем медианы «median») частично согласны, что «способность к творчеству помогает добиться успеха в жизни» (переменная V1_3), «творчество – это источник подлинного удовольствия» (переменная V1_6), «на современном рынке труда востребованы творческие люди» (переменная V1_9).

В то же время относительно ряда суждений, более интенсивно выраженных, студенты в среднем занимают нейтральную позицию (медианы равны 3): «считаться творческим человеком – это престижно» (переменная V1_4), «творческие люди формируют элиту общества» (переменная V1_7).

Также студенты позитивно оценивают возможность развития творческого потенциала личности эффективными методиками. Интересно сопоставить, как соотносятся между собой мнения респондентов на утверждения «каждый человек либо талантлив, либо нет» и «существуют эффективные методики развития творческого потенциала личности». Ответ может дать корреляционный анализ (далее), но уже сейчас видно, что средние этих переменных не совпадают.

На всякий случай напоминаем, что при выводе данных меню анализа исчезает. Чтобы его вернуть в рабочее состояние, нажмите самую нижнюю левую кнопку на общем интерфейсе.

Аналогичным образом проводится исследование всех переменных. Задайте новые переменные для анализа V2_1 – V2_8, нажав «Variables». Если анализируются ответы респондентов на дихотомические вопросы, то лучше пользоваться не средними значениями, а процентами (их можно вывести, используя «Frequency table»). Для этого нажмите «Normality» и установите (кружок с точкой) «Integer intervals» (рис. 2.8). Это необходимо сделать, чтобы вывести частоты в соответствии с естественными категориями. Если вы оставите «Number of intervals», то в процессе счета данные будут разбиты на искусственно созданные интервалы. Количество интервалов задается рядом стоящей цифрой. Этот режим установлен по умолчанию следующим образом: распределить все данные по десяти равным категориям в диапазоне от минимального до максимального значения. Такая операция имеет смысл только для работы с интервальными шкалами. Поэтому не забудьте установить «Integer intervals», после чего можете нажимать «Frequency table».

Рис. 2.8. Диалоговое подменю «Normality»

В результате проделанных операций получаем восемь таблиц. Переход от одной таблицы к другой осуществляется щелчком по условным изображениям дерева вывода результатов «Workbook» (рис. 2.9). Каждый полученный в ходе анализа результат (таблица, график) последовательно располагается на «дереве» слева так, чтобы можно было легко восстановить предыдущие.

Рис. 2.9. Частотная таблица для переменной V2_8. Последовательно указаны позиции: категория (вариант ответа), частота (количество респондентов, выбравших соответствующий вариант ответа), накопленные частоты, процент от проанализированных случаев, процент от всех случаев, накопленные (кумулятивные) проценты

Анализ ответов респондентов на вопрос: «Какие техники творчества Вам знакомы?» с помощью таблиц частот показал следующее. Студенты Сибирского федерального университета в 2007 году имели крайне неудовлетворительную для современного высшего образования компетентность в вопросах творчества. Только небольшая часть респондентов знакомы с такими важными понятиями, как «инверсия», «инкубация», «мозговые карты», «латеральное мышление». Техники ТРИЗа известны 30 % респондентов. Пользуется широкой популярностью только техника мозгового штурма (77 % респондентов). Половина опрошенных студентов имеет представление о метафорах и особых состояниях сознания (50 и 41 % соответственно).

Выведите самостоятельно таблицу частот для переменной V3 («Считаете ли Вы себя творческим человеком»). Анализ частотного распределения ответов показал, что большая часть студентов относит себя к лицам средней «творческости». 26 % респондентов отметили позицию 6 и 7 («в значительной степени»). 7 % считают, что они не являются творческими людьми.

Познакомимся с графическими возможностями Statistica 7.0. Проанализируем ответы респондентов на вопрос «Какие характеристики, по Вашему мнению, будут присущи Вашей жизни через 10 лет?»

Характеристики

обязательно

возможно

маловероятно

1. Активные занятия спортом

3

2

1

2. Материальный достаток

3

2

1

3. Вера в Бога

3

2

1

4. Престиж, восхищение окружающих

3

2

1

5. Хорошие возможности для отдыха, развлечений

3

2

1

6. Хорошая семья

3

2

1

7. Руководящая должность

3

2

1

8. Интересная, творческая работа

3

2

1

9. Культурный досуг

3

2

1

10. Жизнь ради людей

3

2

1

11. Духовное развитие, нравственное самосовершенствование

3

2

1

Зададим новые переменные для анализа (V4_1 – V4_11) и продолжим работать в том же меню (Descriptive statistics). Откроем подменю «Options», установим флажок на «mean/SD/1,96*SD». При этом на графике «Box&Whiscer plot» (ящик с усами) будут выведены значения средних, стандартных отклонений и двойных стандартных отклонений для каждой переменной. Положение среднего будет отражаться центральным маленьким квадратиком. Прямоугольник – «ящик» вокруг среднего определяется величиной стандартного отклонения. Напомним, что для нормального распределения в этом размахе помещается 68 % всех случаев. Таким образом, чем более вытянут прямоугольник, тем больше вариабельность данных. Усы в данном наборе задают размах двойного стандартного отклонения.

Откройте подменю «Quick» и нажмите «Box&Whiscer plot for all variables».

Рис.2.10. График диапазона значений для переменных V4_1 – V4_11

Анализируя средние значения переменных, отражающих прожективные представления студентов (рис. 2.10), следует отметить, что наиболее оптимистичны современные студенты в оценке возможности создать через десять лет хорошую семью (V4_6). Вариабельность мнений студентов здесь минимальна. Вера в Бога (V4_3) и жизнь ради людей (V4_10) для большинства студенческой молодежи наименее вероятны. Наличие интересной творческой работы в будущем находится на среднем среди других переменных уровне («возможно» по измерительной шкале). Понятно, что разные группы студентов имеют совершенно отличающиеся идеалы, ожидания. Использование более сложных видов анализа, например факторного, кластерного, позволит проанализировать полученные данные подробнее.

Серьезный интерес представляет анализ ассоциаций современной студенческой молодежи с творчеством. Студенты отмечали по семибалльной шкале, насколько ассоциируется предложенное им значение с творчеством. Анализ переменных V11_1 – V11_26 позволил выявить следующие характеристики мифа творчества на уровне массового сознания современного студенчества.

Если охарактеризовать общие для всех студентов ассоциации с творчеством, то это будут: вдохновение (7); обилие энергии (6); удовольствие (6); импровизация, спонтанность (6); интересные люди (6); добро (6); душевность (6); свобода, независимость (7). В скобках указаны значения медиан.

Давайте порассуждаем о том, что же выявилось в процессе анализа. Творчество, креативность становятся одними из центральных понятий формирующегося современного синкретичного мировоззрения. Об этих изменениях в свое время пророчествовали Николай Бердяев, Карл Юнг, Я. Морено, А. Маслоу, Э. Фромм. Так, в работах Н. Бердяева суть происходящих и необходимых для мира изменений определяется им как рождение этики Творчества. Этика Творчества выходит за рациональное видение мира, есть этика энергетическая и динамическая. Повышение энергии жизни, качественное и количественное, творческий подъем энергии становятся при этом одним из критериев нравственной оценки. «Величайшая тайна жизни скрыта в том, что удовлетворение получает лишь дающий и жертвующий, а не требующий и поглощающий, – пророчествовал Н. Бердяев, - только в нем энергия жизни не иссякает. Творчество же есть ее неиссякаемость. Поэтому положительная тайна жизни скрыта в любви, в любви жертвующей, дающей, творческой. И всякое творчество, как мы уже говорили, есть любовь, и всякая любовь есть творчество. Если хочешь получить, отдавай, если хочешь иметь удовлетворение, не ищи его, никогда не думай о нем и забудь самое это слово, если хочешь приобрести силу, обнаруживай ее, отдавай другим»1.

По всей видимости, ассоциации студентов с творчеством подтверждают точку зрения Бердяева на творчество как на целый комплекс связанных между собой смыслов: энергетика, удовольствие, добро, свобода. Однако сопоставление взглядов Бердяева и данных нашего опроса позволяет поставить вопрос о целостности мировоззрения современной студенческой молодежи. Дело в том, что данные по ассоциациям с творчеством противоречат данным о прожективном образе будущего. Современные студенты не желают жить ради людей, в то же время творчество ассоциируют с добром и душевностью. Необходимы гипотезы, способные объяснить это различие.

Одна из возможных объяснительных гипотез может быть сформулирована следующим образом. Жизнь ради людей представляется абстрактным, навязываемым требованием культуры, педагогики – быть хорошими и послушными детьми. Здесь не хватает свободы, импровизации, ответственности, риска. Об этом писал Бердяев. Миф творения добра в современной массовой культуре – это не миф героя, не миф победителя. Но представление о связи творчества с добром сохраняется на более глубоком уровне социального, коллективного бессознательного.

Интересно сопоставить ассоциации студентов и с представлениями известного социолога, психолога Я. Морено. Например, согласно Морено, высвобождение человеческой креативности и спонтанности является основным процессом исцеления отдельного человека и всего человечества.

Конструктивная спонтанность – это адекватная реакция на новые условия или новая реакция на старые условия. Деструктивная спонтанность – это неадекватная реакция. Каждый из людей может помнить свой опыт, содержащий неудачные проявления спонтанности. Человек и общество подавляют спонтанность, изведав ее деструктивный потенциал. Но блокированная спонтанность вызывает неврозы креативности – это грозит отдельному человеку и обществу оскудением и застоем всей жизни. Цель мореновской психотерапии – высвободить человеческую спонтанность и вместе с тем разумно интегрировать ее в целостную структуру жизнедеятельности человека.

Высвобождение и интеграция спонтанности является предпосылкой, «архикатализатором» креативности. Креативность виделась Морено как формирующая человеческую Самость «субстанция», отражающая креативный мировой процесс – причину и цель космического бытия. По мнению Морено, предпосылка нашего духовного кризиса, возможно, состоит в том, что веками формировались представления о «Боге в его обустроенной форме», при этом была упущена неисчерпаемая и непрекращающаяся креативность Создателя. Психодрама открывает центр «Я», который в работах Морено описывается как космическая спонтанность, как Божество, Создатель, креативный мировой процесс.

Общечеловеческий процесс преодоления тотального отчуждения, которое «охватило» все человечество, есть феномен постепенного глобального пробуждения креативности. В этом процессе все больше людей трансцендирует свой эгоцентризм и делает свой собственный центр доступным для креативного мирового процесса. Психодрама Морено используется в качестве терапевтического средства для излечения невроза креативности, то есть состояний, которые не позволяют человеку рационально-любовно и творчески относиться к окружающим его связям с бытием.

Таким образом, анализ средних значений позволил нам выявить спектр ассоциаций с творчеством на уровне массового сознания современной студенческой молодежи. Это дало возможность сопоставить выделенные ассоциации с представлениями известных философов, психологов. Революционность, свобода, освобождение, спонтанность, мистика космической сопричастности – такие ключевые ассоциации с творчеством мы находим в современной психологической, деловой культуре. Такие же результаты дало нам изучение средних значений ассоциаций студентов с творчеством.

Более тонкие методы анализа данных позволят нам углубить наше представление о мифологии творчества.

Задание: 1. Проанализируйте методами описательной статистики ответы студентов на вопросы относительно развитости (с точки зрения самих студентов) творческих способностей и компетентности, интерес студентов к их развитию. Постарайтесь осмыслить полученные данные, выявить противоречия, сформулировать объяснительные модели, гипотезы.