В) Оформление эмпирической части работы.

Эмпирическая часть разбивается на три параграфа:

1) «Цели, задачи, гипотезы исследования».

2) «Организация и методика исследования».

3) «Результаты и их обсуждение».

В параграфе «Цели, задачи, гипотезы исследования» необходимо указать:

• предмет исследования;

• объект исследования;

• гипотезы исследования;

• цели и задачи исследовательской, эмпирической части (Эти составляющие берутся из введения). Предмет, объект, цели и задачи исследования должны совпадать во введении и эмпирической части.

Следующий параграф: «Организация и методика исследования». Описание методики исследования должно быть подробным, так как методика является «связующим звеном» между теорети­ческой и эмпирической частью.

В данном разделе должны быть следующие пункты:

1) описание выборки (количество испытуемых, их пол, воз­раст, другие характеристики);

2) перечень использованных методик (описание методики и обоснование ее выбора);

3) описание процедуры исследования;

4) описание регистрируемых показателей;

5) описание способа обработки результатов.

То, какие методы и конкретные методики будут использованы и в каком количестве, какова будет по объему и составу выборка, зависит, в первую очередь, от следующих факторов:

• гипотез, целей и задач исследования;

• степени изученности явления.

На выбор методов оказывает также влияние и степень владе­ния исследователем конкретными методами и методиками.

На данный момент считается, что существует континуум методов, на одном полюсе которого располагаются свободные («emic») данные, вытекающие из естественных форм поведения, а на другом полюсе - строгие («etic») данные, являющиеся ре­зультатом воздействия исследователя. Таким образом, исследователь выбирает прежде всего между качественными и количественными методами исследования. В табл. 1 приведены результаты сравнения этих методов [3];

Таблица I.

Основные сравнительные характеристики качественных и количественных методов исследования

Качественные методы	Количественные методы
1. Отношение к статическим процедурам
Игнорирование статистических процедур.	Опора на статистические проце­дуры.
2. Выборка
Меньшая выборка.	Большая выборка.
3. Парадигма
Близка «понимающей психоло­гии». Опора на глубокий психо­логический анализ мира субъек­тивных явлений, на «субъектив­ное познание».	Близка «естественно-научной па­радигме». Опора на «объективное познание». Дедуктивный анализ.
4. Происхождение
Из психологии, гуманитарных наук.	Из социологии, естественных наук.
Качественные методы	Количественные методы
5. Методики
Не стандартизированные проектив­ные, полу- стандартизированные: наблюдение, интервью, групповая дискуссия, открытые вопросы, иг­ра и др.	Стандартизированные: закрытые вопросы, опрос, стандартизиро­ванное интервью, контент-анализ.
6. Проблематика
Более частная	Более общая
7. Преимущество
Большая вероятность выявления разнообразной феноменологии со­циально-психологических явле­ний, более глубокий их анализ. Экономичность.	Большой охват. Возможность боль­ших обобщений. Относительная легкость обработки результатов.
8. Недостатки
Большая вероятность субъекти­визма в анализе, сложность ана­лиза полученных данных. Необхо­димость высококвалифицирован­ных ис-следователей: модераторов и др.	Возможность неадекватных отве­тов респондентов. Недостаточно глубокий психологический анализ.

Общие рекомендации по выбору методов и методик и опре­делению необходимого количества испытуемых:

• чем менее изучено явление, тем обоснованнее обращение к качественным методам исследования. Соответственно, чем в большей степени изучено явление, тем предпочтительнее исполь­зование количественных методов;

• чем более «размыта» гипотеза, тем большее количество методик необходимо использовать, чтобы иметь возможность кон­кретизировать проблему, отбросив несущественное;

• количество используемых в исследовании качественных ме­тодов может быть небольшим, количество испытуемых также может быть невелико, что предъявляет повышенные требования к анализу результатов;

• рекомендуется комплексный подход, при котором качест­венные и количественные методы взаимодополняют друг друга;

• минимальное количество испытуемых, которые должны быть задействованы в исследовании – 50 человек.

Минимальное количество методик, используемых в исследо­вании, 2-3 (при условии наличия: четко сформулированной гипо­тезы; достаточно большого количества регистрируемых показа­телей; узкой цели; большого количества испытуемых, представ­ляющих разные группы).

Максимальное количество - 6 – 7 методик (так как слишком большое количество зафиксированных релевантных показателей может затруднить анализ).

Эти рекомендации носят условный характер. Окончательное решение является продуктом творческого анализа проблемы исследователем и зависит от используемой логики доказательств.

При использовании статистической обработки количество ис­пытуемых определяется типом статистического анализа. Общие рекомендации по описанию методики:

• при описании испытуемых надо указать, какие группы срав­нивались (например: указать состав экспериментальной и конт­рольной групп; при их отсутствии указать состав групп, сравнива­емых по другим основаниям - социально-экономическим, профес­сиональным, этническим и т.д.).

Если группа испытуемых была достаточно однородной (на­пример: только управляющие проектами или только летчики) и исследователем не вводились разделяющие ее на подгруппы условия, необходимо обоснование такого подхода.

Возможные обоснования:

а) необходимость сравнения диагностических возможностей различных методик;

б) необходимость сравнения некоторых характеристик испы­туемых конкретной группы: если у них есть «то», есть ли у них и «это»;

в) необходимость проверки предположения о том, что опре­деленная методика способна выявить те или иные характерис­тики;

г) необходимость изучения появления определенных харак­теристик в ходе тренинга или формирующего эксперимента.

• При описании методик подробно следует описывать только малоизвестные методики. В обосновании использования необхо­димо указывать, каким образом методика разрешает поставлен­ные задачи;

• при описании способов обработки результатов необходимо указать конкретный способ, особенно при обработке количест­венных данных (например: «Использовался многофакторный дис­персионный анализ MANOVA. Для выявления источников значи­мых эффектов использовался t-критерий Стьюдента»). Если ис­пользовалась компьютерная обработка, то указывается програм­ма (например: «Анализ данных проводился в статистической сис­теме SPSS для Windows»).

Заключительный параграф основной части: «Результаты и их обсуждение».

Данный параграф должен быть значительным по объему 15 - 20 страниц. В нем представляются результаты исследования и дается их трактовка в соответствии с целями и задачами, обсуждается их значение и соотношение с известными фактами.

Описание результатов предпочтительнее производить по эмпирическим задачам. Соответствующие параграфы должны быть отражены в «Содержании». Анализ результатов должен содержать не только констатацию полученных данных, но и их интерпретацию, объяснение, соотнесение с аналогичными результатами других исследователей.

При анализе результатов представляется только та инфор­мация, которая помогает разрешить поставленные задачи, и, по возможности, в обобщенном виде. Все «сырые» результаты (свод­ные таблицы данных, протоколы, типичные рисунки испытуемых), а также все громоздкие таблицы нужно помещать в Приложении. Полные копии всех протоколов прилагать к работе не требуется;

При отображении информации необходимо учи­тывать законы восприятия. Минимальные требования - резуль­таты, наглядно представленные в виде таблиц, графиков должны целиком помещаться в поле зрения и иметь законченную форму.

Способ представления результатов зависит от типа данных, полученных в ходе исследования.

К качественным методам обычно относят: беседу, наблю­дение, неформализованные проективные техники, групповую дис­куссию, фокус-группы, ролевые игры и др.

О.Т. Мельникова выделяет несколько уровней анализа резуль­татов качественного исследования [17]:

• уровень сознательных факторов, доступных для структури­рованных опросников;

• уровень личных чувств и языка, для которых требуется «сочувствующее» интервью;

• уровень интуитивных ассоциации, для выявления которых используются невербальные методы или игры;

• уровень бессознательных, спонтанных реакций, не подвер­женных цензуре сознания факторов, поддающихся проективным методам.

Выделяются также несколько этапов анализа, описанные Р.Крюгером [3]:

• сбор непосредственных данных;

• описательные утверждения (обобщения);

• интерпретация.

Основной способ представления качественных данных - текст.

При текстовом представлении особенно важно соблюдать правило: не смешивать результаты и их интерпретацию.

Поэтому обычная схема описания результатов – представление данных в обобщенном виде (повторяющихся, непротиворечивых) с приведением выдержек из протоколов.

Пример представления результатов наблюдения: «У детей, от которых отказались родители, интерес к общению со взрослыми сохранился лишь благодаря активным попыткам взрослых при­влечь к себе внимание. Тогда наблюдался непродолжительный интерес, который угасал, как только взрослый прекращал свои по­пытки. Эти наблюдения позволили объединить особенности поведения детей, от которых отказались родители, в особый тип...»

Пример представления результатов беседы: «Несмотря на то, что исследуемые нами респонденты объективно могли быть от­несены к успешным, внутренняя композиция оценок своей дея­тельности была смещена к шкале «нереализация»... «Я еще ни­чего не достиг в своей системе ценностей, - считает один из веду­щих бизнесменов России. - То, что я для себя сам, мной не сфор­мулировано. Что я хочу для себя, кроме того минимума, к которому стремится каждый человек? Внутренней комфортности? Но что является достаточным для этой внутренней комфортности, я не могу себе объяснить. Может быть, это слишком невыполнимые требования, поэтому я боюсь их формулировать для себя и ухожу от ответа... Но у меня глубокое чувство неудовлетворенности...» /ЧириковаА.Е. Психологические особенности личности российско­го предпринимателя//Психологический журнал. 1998. № 1. С-67./

Другой пример: «Обращаясь к прошлой жизни, эти испытуе­мые выражают удовлетворенность ею («жизнь прожита большей частью хорошо, с удовольствием, вообще повезло в жизни, много сделано»)».

Пример представления результатов проективной техники: «Ус­тремленность в прошлое налицо у испытуемых старшей группы («этот человек думает о том, как было хорошо, когда он был моло­дым, вспоминает свой первый успех и тихо говорит: «Никогда мне уже не стать таким, как прежде»)».

Пример представления результатов фокус-группы: «В целом было выделено 21 понятие, релевантное для восприятия идеи пред­принимательства... Их можно классифицировать в соответствии с тремя конструктами, применяемыми участниками фокус-групп при оценке бизнесменов...

Другой способ представления качественных данных - таб­лица. Принцип отражения материала в таблице: обобщенные опи­сательные утверждения, подтверждаемые выдержками из прото­колов. Пример такой таблицы см. в Приложении 3 (табл. 3).

Результаты рисуночных проективных тестов можно пред­ставить в виде типичных рисунков испытуемых.

Качественные данные могут быть преобразованы в количест­венные и представлены способами, характерными для представ­ления этого типа данных.

Самый простой способ преобразования - перевод в проценты, расчет частоты встречаемости, приписывание рангов.

Возможна и дальнейшая статистическая обработка с использо­ванием различных методов. При обработке качественных данных чаще всего используются непараметрические методы. Приме­няется также кластерный, факторный анализ. См. об этом [3, 6, 13,15,16,23].

Распространенные способы представления: текст, гистограм­ма, таблица.

Пример текстового представления: «Беседа с родителями выявила жалобы на плохой контакт ребенка со сверстниками (65%), смену настроения (45%), отсутствие увлечений (42%)».

Образец представления качественных данных в виде гисто­граммы (на примере представления результатов игры, преобра­зованных в процент случаев).

Образец табличного представления качественных данных, преобразованных в количественные (на примере результатов наблюдения, преобразованных в условные единицы) см. в Прило­жении 3(табл. 4).

В зависимости от того, какие задачи стоят перед исследова­телем, применяются те или иные методы сбора и обработки коли­чественных данных.

Простейшие количественные показатели, которые использу­ются в работах - ранги и проценты.

Используются также первичные данные статистики: среднее арифметическое, среднее квадратичное отклонение, коэффициен­ты асимметрии и эксцесса.

Если данные не удовлетворяют требованиям, предъявляемым к использованию кривой нормального распределения, использу­ются непараметрические методы анализа. Если они удовлетво­ряют, а также если значения признака измерены по интервальной шкале - используются параметрические методы.

В табл. 2 приведены часто встречающиеся методы обра­ботки количественных данных [20]:

 

 

Таблица 2. Классификация задач и методов их решения

 

Задачи	Условия	Методы
1. Выявление разли­чий в уровне иссле­дуемого признака.	а) 2 выборки ис­пытуемых	Q – критерий Розенбаума-, U – критерий Манна – Уитни; φ- критерий (угловое преобразование Фишера)
б) 3 и более выбо­рок испытуемых	S – критерий тенденций Джонкира Н – критерий Крускала -Уоллиса
2. Оценка сдвига значений исследуемого признака	а) 2 замера на од­ной и той же вы­борке испытуемых	Т – критерий Вилкоксона; G – критерий знаков; φ - критерий (угловое преобразование Фишера)
6) 3 и более заме­ров на одной и той же выборке испытуемых	X2- критерий Фридмана; L – критерий тенденций Пейджа
3. Выявление разли­чий в распределении признака	а) при сопостав­лении эмпиричес­кого распределе­ния с теоретичес­ким	X2- критерий Пирсона; λ– критерий Колмогорова — Смирнова; m– биноминальный критерий.
б) при сопоставле­нии двух эмпири­ческих распреде­лений	X2- критерий Пирсона; λ - критерий Колмогоро­ва - Смирнова; φ - критерий (угловое преобразование Фишера)
4. Выявление степе­ни согласованности изменений	а) двух признаков	r- коэффициент ранговой корреляции Спирмена
б) двух иерархий или профилей	r- коэффициент ранговой юрреляции Спирмена
5. Анализ изменений признака под влияни­ем контролируемых условий	а) под влиянием одного фактора	S – критерий тенденций Джонкира L - критерий тенденций Пейджа; однофакторный дисперсионный анализ Фишера
б) под влиянием двух факторов одновременно	Двухфакторный дисперси­онный анализ Фишера

 

Часто также используется параметрический t - критерий Стьюдента для проверки гипотез о случайности различия (сход­ства) параметров и для оценки значимости коэффициентов корре­ляции, использующихся в корреляционном анализе.

Нашли свое место в работах исследователей кластерный и факторный анализ.

Способы представления результатов обработки количествен­ных данных зависят от применяемых методов и весьма разнооб­разны. [2,4,15,20,22].

Основное требование: количественные данные должны учи­тывать пределы точности измерения показателей, зависящие от способов регистрации и обработки (должны быть сведения об уровнях значимости, достоверности сходства и различий).

• Приведем пример представления количественных резуль­татов в тексте:

«Разброс показателей по группам: в первой группе счастли­выми себя считают 52%, во второй - 21%».

«Средний показатель по тесту 21,5, стандартное отклонение 4,9».

«Испытуемые с разным уровнем интеллекта имеют разный процент правильных ответов (критерий Крускала - Уоллиса Н = 8.79, р= 0.032)».

«Результаты показывают, что количество людей, способных на рискованные действия, больше в столичных городах (различия значимы: c2=48,62,p<0.005)».

«В целом коэффициент корреляции Спирмена оказался стати­стически незначимым (г = - 0,03, р < 0.05)».

t-критерий Стьюдента для разных сравнений показал, что этот эффект статистически значим (р = 0.015)».

«Был обнаружен высоко значимый эффект совместного вли­яния факторов «Самооценка» и «Комфортность» на процент пра­вильных ответов (F (2,70) = 5,78, р = 0.005)».

«Проведенный кластерный анализ результатов позволил выде­лить 3 блока кластеров. Первый блок составляет кластеры... В нем выделяется ядро (2 внутренних кластера), к нему примы­кают...»

«В результате факторного анализа было выделено 4 фактора:

1 -и фактор объясняет 49,5% общей дисперсии и включает сле­дующие признаки:

- упорный 0.75

- собранный 0.73

- решительный 0.69

- волевой 0.65

- общительный 0.64

- бесхарактерный -0.55

- Другой способ представления количественных данных - таблица. Образцы таблиц см. в Приложении 3 (таблицы 5-11).

- Помимо таблиц, для наглядности используются различные способы графического представления результатов. Образцы см. в Приложении 4 (рис. 4 - 11).

⇐ Предыдущая12345Следующая ⇒

Поделиться:

Воспользуйтесь поиском по сайту: