Тълкуване и събиране на данни от процеса на изследване в психологията

Как експериментите могат да се използват за събиране на информация в социалните изследвания. Научете как проучванията, като интервюта и въпросници, могат да се използват за събиране на данни в социални изследвания. Проучете как анализът на съдържанието се използва за събиране на данни в социални изследвания.

Анализ на резултатите

Това е свързването на резултатите от анализа на данните с хипотезата за изследване, с теориите и със съществуващите и приети знания.

Типове проблеми че бихме могли да имаме с Интерпретации на определени специфични данни: затихване на скалата за измерване. Тъй като екзекуциите, които систематично достигат или никога не могат да достигнат, границите на скалата на измерване трябва. Този проблем може да бъде решен чрез правене на пилотно проучване, откриване на тези неуспехи и разширяване на скалата в новата интерпретация.

Ефект на покрива. Ако винаги докосваме най -високите резултати. Почвен ефект. Ако винаги докосваме най -ниските резултати. Шивашки регресия. Това е нежелано явление, което се появява в почти всички разследвания, когато се иска количествено изпитване. Тенденцията е да се издават отговори, близки до средните или централните стойности, когато се изискват висококачествени оценки. Това може да ни доведе до погрешни изводи.

Резултатите Те трябва бъда интерпретирано Относно: величината на получения ефект и наблюдаваните тенденции или закономерности. Сравнете тези резултати с тези, получени от други изследователи в подобни произведения. Ясни заключения от свършената работа.

Събиране, анализ на данни

Събиране на данни: Чрез систематично наблюдение, проучвания и експерименти. В природни медии (полево проучване) или изкуствени медии (ситуации, създадени от изследователя). Фактори за анализ на данни, които трябва да се вземат предвид при изпълнение на четири задачи за анализ на данни: Трябва да решим, въпреки че предлагаме двойната среда: описателна статистика. Ако останем в извадката. Инфекциозна статистика. Ако искаме да заключим към населението, използвайки вероятност. Ниво на измерване на променливи: Интервал или ниво на измерване на разум. Опитайте се да измервате на възможно най -високо ниво, тъй като те включват баса, но не и обратно. Проблем, който е повдигнат и начина, по който са събрани данните. Винаги трябва винаги да се прави баланс между възможните и удобните, за да не бъде наводнен с различен анализ. Препоръчително е да се извърши „аналитичен“ систематичен плурализъм: Систематичността предполага, че трябва да има подробен план с определени цели както за събиране и анализ на данни.

Плурализъм (какъвто и да е начин за изследване има своите ограничения. Те могат да бъдат сведени до минимум оптимизирането на анализа, за който е необходимо да се осигурят множество и множествени форми на анализ. Това множество включва немпирични данни и чисто математически или теоретични разработки. Задачи Анализ на данните: Начини за обобщение на данните. Имат индекси, които възобновяват различни аспекти на разпределението. Централни индекси на тенденцията. Посочете центъра на разпределението.

Изчисли:

• Аритметичната средно: добавяме резултатите и ги разделяме по броя на тях. Напр. (31+31+25+28+30)/5 = 29 Мода: Най -честото наблюдение е 31
• Медианата: подреждане на резултатите, централният резултат е 30. Индекси за променливост или дисперсия. Те показват как дисперсите са променливите данни.
• Дисперсия или предубедена дисперсия. Изчисляване на диференциалните резултати (изваждане на средната стойност на всеки резултат), с квадрата, добавянето им и разделянето им между броя на тях. Напр. S2S = / 5 = 5.2
• Неразтворена дисперсия. Разделяме броя на случаите по -малко от един: напр. Vi = / (5-1) = 6.5
• Типично неразрешено отклонение. Изчертаване на квадратния корен на нестартираната дисперсия (vi), напр. Dt = Ö vi = Ö 6.5 = 2.55
• Типично пристрастно отклонение. Изчертаване на квадратния корен на дисперсията или отклонената дисперсия (S2S) EX. SS = Ö S2S = Ö 5.2 = 2.28 Обща амплитуда на разпределението. Ако минималната стойност на максималната стойност се извади ex. При = 31 - 25 = 6
• Индекси на асиметрия. ¿Това е симетрично разпределение на резултатите?. Изваждане на средната мода и разделяне на тази разлика между стандартното предубедено отклонение. As = (29 - 31) / 2.28 = -0.88 Ако е по -малко от нула, тоест отрицателно (има повече високи резултати, отколкото слизате), ако е по -голям от нула, тоест положително (има по -ниско ниво Резултати от високите)

Ако е нула, тя е симетрична (една част от разпределението е отражение на другия) точков индекси. ¿Това е разпределение на сплесканите резултати? Търси модели (закономерности или разлики) в данните. Един от най -добрите начини е графичното представяне. Прогнозиране на резултатите в зависимост от данните. Прогнози, използващи отношенията им. Когато даден модел е разпознат най -добрият начин за обобщение, е чрез функция. Въпреки че не преминава през всички точки, той ни предлага по -опростен, макар и непълен начин, за да опишем данните в допълнение към естеството и интензивността на отношенията между тях.

Обобщаване на популацията от извадката. Обобщавайте резултатите по -горе в по -широки полета от тези на първоначалната извадка, от която започваме да правим изводи за популацията с помощта на описателен анализ на данните, като прилагаме вероятност. Преглеждаме изводи, за да се обобщим до резултатите от населението.

Тази статия е просто информативна, в психологията-онлайн нямаме сила да поставяме диагноза или да препоръчаме лечение. Каним ви да отидете при психолог, за да лекувате вашия конкретен случай.

Ако искате да прочетете повече статии, подобни на Тълкуване и събиране на данни от процеса на изследване в психологията, Препоръчваме ви да влезете в нашата категория експериментална психология.