Исследования включают в себя:

Тема 1. Общая характеристика научного исследования

Научные исследования — это творческая деятельность человека, связанная с изучением, анализом и объяснением закономерностей развития окружающей его действительности.

Исследования включают в себя:

1) научный труд или научную деятельность человека предполагает применение конкретных методов познания, которые строятся на получении нового знания или уточнении старого сведения об объекте исследования или исследуемом явлении;

2) средства научного труда, включающие в себя комплекс технических средств обеспечения научного исследования (измерительное оборудование, приборы и приспособления и т.д.).

3) предмет научного труда, который предстает объектом исследования или исследуемым явлением, свойством, связью, на изучение которого направлена деятельность человека;

С целью обозначения некоторой характеристики предмета исследования, которая способна изменить свое значение, и это изменение возможно обнаружить и измерить используется переменная. Существует несколько основных видов чаще всего используемых переменных, к таковым видам относится эмпирическая переменная, которая используется для обозначения переменных, доступных внешнему наблюдению и фиксации, и теоретическая переменная, обозначающая недоступность прямого наблюденияпеременнойсо стороны и имеющая статус гипотезы, поставленной с целью объяснения специфической связи между эмпирическими переменными; а также, зависимая переменная, обозначающая учитываемую переменную, значение которой, соответствуя гипотезе исследователя, изменяется вследствие и как результат действия независимой переменной, где независимая переменная - обозначает учитываемую переменную - когда в процессе исследования экспериментатор сознательно изменяет значения  с целью проследить, как эти изменения отразятся на изменении значения зависимой переменной.

Измерение – процесс получения числового выражения в определённой шкале(масштабе) путем сравнения объекта с неким образцомпо определенным показателям или характеристикам. В данном случае шкала понимается как упорядоченный ряд чисел либо символов, отражающийвозможные вариации значений измеряемой величины. Измерение является важнейшей составляющей исследования. Онобывает объективным или субъективными носит качественный либо количественный характер. Объективные качественные и количественные измерения касаются физических характеристик объектов, например, размер одежды, вес материала, интенсивность окраски. Данные измеренияпроизводятся опираясь на физические законы с помощью измерительных приборов. Для социальных объектов также могут быть применены объективные измерения по количественным и качественным характеристикам, например, доход работника организации, семейное положение, уровень образования.

Современная классификация шкал была предложена в 1946 году Стэнли Смитом Стивенсом, в нее входят 4 шкалы измерения:

1. Шкала наименований (номинальная) –самая простая шкала измерения. В данном случае числа (а также и любые символы) используются для различения объектов. С помощью этой шкалы происходит группирование объектов в отдельные непересекающиеся классы и отображение этих отношений. Номер (буква, название) класса не отражает его количественного содержания. Примерамитакой шкалы могут, служить, например, нумерация игроков футбольной команды, номер машины, серия паспорта, штрих-кодтовара - они не отражают отношения больше или меньше, что говорит о том, что переменные являются шкалой наименований. Другими словами, шкала отражает отношения: тот или не тот, свой или чужой, относится к группе или не относится к группе.

2. Порядковая (ранговая) шкала - отображение отношений порядка. Единственно возможные отношения между объектами измерения в данной шкале – это больше или меньше, лучше или хуже. К самым простым примерам шкалыможно отнести оценки знаний учащихся. В высших учебных заведениях используется словесная символика для оценивания знаний - неудовлетворительно, удовлетворительно, хорошо, отлично, тогда как в школе применяются оценки - 2, 3, 4, 5.

3. Интервальная шкала (шкала разностей)– отражает отношение расстояния между объектами, а также отношения указанные для шкал наименования и порядка. В этой шкале используется количественная информация. Предполагается, что разности между соседними точками равны, то есть шкала имеет равномерный характер. Стало быть, данная шкала может показать, на сколько единиц один объект больше или меньше другого.

где

а - означает единицу измерения,

b - начало шкалы.

4. Шкала отношений. Она отражает то, во сколько раз один объект больше или меньше другого. Шкала отношений имеет нулевую точку, которая характеризует полное отсутствие измеряемого качества. Определение нулевой точки - сложная задача исследований систем управления. С помощью такой шкалыможно измерить массу, длину, силу, стоимость (цена), т.е. всё то, что имеет гипотетический абсолютный нуль.

, где

a - единица измерения на шкале.

Кроме того, стоит отметить ряд отличительных признаков научного исследования, к которым относят:

· обязательность целенаправленности процесса, достижение осознанно поставленной цели, четкая формулировка задач;

· направленность на поиск нового, на творчество, на открытие неизвестного, на выдвижение оригинальных идей, на новое освещение рассматриваемых вопросов;

· систематичность процесса: упорядоченность, приведение в систему и сам процесс исследования, и его результаты;

· присуща строгая доказательность, последовательность обоснования сделанных обобщений и выводов.

Виды научных исследований:

1. Фундаментальное исследование. Оно предпринимается для того, чтобы производить новые знания независимо от перспектив применения.

2. Прикладное исследование. Это исследование направлено преимущественно на применение новых знаний для решения конкретно поставленных задач и достижения поставленных практических целей.

3. Монодисциплинарноеисследование. Данное исследование проводится в рамках отдельной науки.

4. Междисциплинарным исследованием называют исследование, требующее участия экспертов разных областей и проводится оно на стыке нескольких научных дисциплин.

5. Комплексное исследование проводится для максимального охвата возможных чисел значимых параметров изучаемой реальности, посредством системы методов и методик.

6. Однофакторное (аналитическое) исследование предполагает выявление одного, наиболее существенного, по мнению исследователя, аспекта реальности.

7. Поисковое исследование. Это исследование направлено на поиск путей решения научных задач и на определение перспективности работы над темой.

8. Критическое исследование. Оно проводится для опровержения существующей теории (модели, гипотезы, закона) или для проверки двух альтернативных гипотез на определение какая из них наиболее точно прогнозирует реальность. Критические исследования проводятся в различных областях,на основе накопленныхтеоретических и эмпирических запасов знаний и имеются апробированные методики для осуществления эксперимента.

9. Уточняющее исследование. Данное исследование является самым распространенным. Оно основывается на установлении границ, в пределах которых теория предсказывает факты и эмпирические закономерности.Чаще всего, по сравнению с первоначальным экспериментальным образцом, изменяются условия проведения исследования, объект, методика. Тем самым регистрируется, на какую область действительности распространяется полученное ранее теоретическое знание.

10. Воспроизводящее исследование. Его цель –проверка достоверности, надежности и объективности полученных результатов посредством точного повторения проведения эксперимента предшественников. Таким образом, результаты аналогично проведенного исследования должны повториться, а проводить его должен научный работник, обладающий соответствующей компетенцией. Поэтому после открытия нового результата, закономерности, создания новой методики возникает потребность в воспроизводящих исследований. Воспроизводящее исследование - основа всей науки. Следовательно, метод и конкретная методика эксперимента должны быть интерсубъективными, т.е. операции, проводимые в ходе исследования, должны воспроизводиться любым квалифицированным исследователем.

Разработка - научное исследование, внедряющее в практику результаты конкретных фундаментальных и прикладных исследований.

Генеральная совокупность – это все множество элементов, в отношении которого формулируется предположение (гипотеза). Теоретически считается, что объем генеральной совокупности не ограничен. Для того чтобы составить представление о распределении значений какого-либо показателя, прибегают к извлечению из генеральной совокупности выборки.

Выборка – это любая группа элементов (испытуемых, респондентов), выделенная из генеральной совокупности для проведения психологического исследования.

Характеристики выборки:

1. Качественная характеристика выборки – кого именно мы выбираем и какие способы построения выборки мы для этого используем.

2. Количественная характеристика выборки – сколько случаев выбираем, другими словами объём выборки.

Необходимость выборки

1. Объект исследования очень обширный. Например, сетьгипермаркетов– огромное количество территориально разбросанных магазинов.

2. Существует необходимость в сборе первичной информации.

Статистическая достоверность результатов исследования определяется при помощи методов статистического вывода, которые предъявляют определенные требования к объему выборки.

Объем выборки, обычно обозначается буквой n, может быть любым, но не меньшим чем два респондента. В статистике различают малую  и большую выборку . Однако, известно, что в психологии были проведены исследования и с объемом выборки в качестве одного респондента, такое исследование называется лонгитюдным наблюдением. Основные критерии обоснованности выводов исследования – репрезентативность выборки и статистическая достоверность результатов.

Для разработки и адаптации диагностического инструментария требуемый объем выборки составляет от 200 до 1000(2500) человек. Если необходимо сравнить результаты, полученные в двух выборках, то их общая численность должна быть не менее 50 человек. Если изучается взаимосвязь между какими-либо свойствами, то объем выборки должен быть не менее 30-35 человек.

Репрезентативная выборка – это такая выборка, в которой все основные признаки генеральной совокупности представлены приблизительно в той же пропорции и с той же частотой, с которой данный признак встречается в генеральной совокупности.

Различают зависимые (связные) и независимые (несвязные) выборки. Выборки называются независимыми (несвязными), если процедура психологического исследования и полученные результаты измерения некоторого свойства у испытуемых одной выборки не оказывают влияния на особенности протекания этого же исследования и результаты измерения этого же свойства у испытуемых другой выборки. Зависимые (связные) выборки – выборки, если процедура исследования и полученные результаты измерения некоторого свойства, проведенные на одной выборке, оказывают влияние на другую.

Однако главный критерий классификации видов выборки основан на различении случайного и неслучайного отбора. Мера случайности в отборе – это континуальная характеристика: от строго случайной выборки через разновидности, в которых отбор проводится не вполне случайно, к методам целенаправленного отбора, в которых вероятность попадания различных единиц в выборку регулируется многими целесообразными ограничениями.

1. Случайная выборка. Эта выборка заключается в строгом соблюдении требований обеспечения равной вероятности попадания в выборку для каждой единицы изучаемого объекта – принцип случайности. Для нее используется – рандомизация (основанная на вероятности) – такой процесс отбора единиц из некоторой совокупности для исследования, когда каждая из них имеет равные с другими шансы на попадание в выборку. Чаще всего используют методы: барабан и присваивание личного номера. Последний метод используется чаще всего, поскольку он удобен как на маленьких, так и на больших выборках. Например, каждому объекту в той или иной совокупности присваивается номер. Данный номер определяется с помощью таблицы случайных чисел. Последовательности чисел в таких таблицах обычно задаются компьютерной программой - генератором случайных чисел, который, заменяет барабанный метод икак бы«помещает в барабан» большое количество чисел, случайным образом вытаскивая их и выстраивая в порядке получения.

После проведения данной процедуры, проводится расчет на присутствие теоретической ошибки выборочной средней, при использовании случайной выборки. Это можно рассчитать двумя формулами, в зависимости от имеющихся данных:

1. для количественных признаков изучаемого объекта, таких как возраст, разряд, интенсивность установки, уровень развития психологического свойства, применяется формула:

или

2. Для качественных признаков изучаемого объекта, таких как пол, профессия, социальный статус, применяется формула:

Где -  – дисперсия признака в генеральной совокупности; n – объем выборки; - доля единиц обладающим данным свойством.

2. Модифицированные случайные выборки. При них чаще всего используется механический отбор, при котором исходя из той части, которую выборка составляет от генеральной совокупности, выбирается длина интервала (шага) в  единиц, и в выборочную совокупность попадает каждая k-я единица из перечня. Например, мы хотим изучить мнение студентов педагогического института с 1 по 4 курсы по вопросу качества обучения. Численность обучающихся – 450 человек, объем требуемой выборки – 15 человек. Соответственно . Двигаясь по спискам обучающихся института, мы отбираем каждого 30-го и включаем его в выборку. К числу недостатков механического отбора относят возможность смещения. Для предотвращения такого рода систематических ошибок рекомендуется проводить:

1. тщательную проверку основ в данном отношении;

2. сдвиг начальной единицы на некоторое случайное число единиц, в ходе многократного отбора;

3. выбор нескольких исходных единиц в начале списка и осуществлять отбор через одинаковые или разные интервалы (параллельно).

3. Районированные (не вполне случайные, рационализированные) выборки. Выборка становится таковой, когда процедурам отбора единиц наблюдения предшествует разделение генеральной совокупности на однородные части. При качественном районировании выделяются такие однородные группы, чтобы колеблемость изучаемого признака внутри них была бы меньше, чем между ними.

Например, чтобы из списка студентов в выборку попали с равной вероятностью представители разных профессиональных групп, лучше проводить выбор не на основании общего алфавитного списка, а из сформированных по профессиям групп, производя в них случайный отбор.

Для предотвращения ошибок необходимо строго выполнять все правила: необходим перечень всех единиц генеральной совокупности и строгая рандомизация отбора внутри.

4. Неслучайные (целенаправленные) выборки. Неслучайные выборки не подразумевают соблюдения принципа случайности, а, значит, и равной вероятности попадания каждой единицы исходной совокупности в выборку. Поэтому соответствие характеристик генеральной совокупности этих выборок может быть оценена количественно только по фактическим (но не по теоретическим) ошибкам или косвенными методами.

Главные критерии для различения конкретных форм неслучайной выборки:

1. по мере случайности ее формирования, т.е. готовности исследователя включать в выборку людей, желающих этого, охотно дающих информацию;

2. по мере целенаправленности отбора, т.е. стремления исследователя формировать выборку из единиц генеральной совокупности, не столько удобных, сколько обладающих определенными признаками.

Основное различие между этими действующими факторами состоит в том, что включение в выборку рассматривается как результат решения либо испытуемого, либо исследователя.

5. Многофазный отбор. Он имеет место при многократном выборочном обследовании какой-либо генеральной совокупности.

Многофазные выборки отличаются друг от друга в зависимости:

1. от количества фаз;

2. от доли единиц из выборки первой фазы, вновь включенных в выборки второй и последующих фаз;

3. от соблюдения принципа случайности при отборе единиц из выборок предыдущих фаз в последующие выборки;

4. от величины временного интервала, отделяющего фазы друг от друга;

5. от соотношения объемов выборок.

Если у первой и второй фаз выборки имеется общая часть, то выделяют следующие типы двухфазной выборки:

1. выборки полностью совпадают, т.е. исследование является панельным;

2. выборка второй фазы составляет часть от первой, т.е. является выборкой из выборки (частично панельное исследование);

3. выборки обеих фаз совпадают лишь частично, т.е. лишь пересекаются;

4. выборки совсем не совпадают (такое обследование одного объекта называют повторным).

Повторные обследования имеют ряд преимущество над панельными: отпадает необходимость в постоянстве состава выборок, уменьшается число отказов, пропадает эффект влияния предыдущеговзаимодействия с единицами на вторую фазу. Главная проблема при проведении панельных исследований связана с трудностью, а чаще с невозможностью обеспечить одинаковый состав и даже достаточно близкую структуру выборки на разных фазах.

Поделиться:

Воспользуйтесь поиском по сайту: