Interpretarea și colectarea datelor din procesul de cercetare în psihologie

Cum pot fi utilizate experimente pentru a aduna informații în cercetarea socială. Aflați cum pot fi utilizate sondaje, cum ar fi interviuri și chestionare, pentru a colecta date în cercetarea socială. Studiați modul în care analiza conținutului este utilizată pentru colectarea datelor în cercetarea socială.

Interpretarea rezultatelor

Este corelarea rezultatelor analizei datelor cu ipoteza de cercetare, cu teoriile și cu cunoștințe deja existente și acceptate.

Tipuri de probleme ce am putea avea cu interpretări a anumitor date specifice: Atenuarea scalei de măsurare. Deoarece trebuie interpretate execuțiile care ajung în mod sistematic sau nu pot ajunge niciodată, limitele scalei de măsurare. Această problemă poate fi rezolvată prin efectuarea unui studiu pilot, detectarea acestor eșecuri și extinderea scalei în noua interpretare.

Efectul acoperișului. Dacă întotdeauna atingem cele mai mari scoruri. Efectul etajului. Dacă întotdeauna atingem cele mai mici scoruri. Regresia măsurii. Este un fenomen nedorit care apare în aproape toate investigațiile atunci când se cere o hotărâre cantitativă. Este tendința de a emite răspunsuri apropiate de valorile medii sau centrale atunci când se solicită evaluări de vârf. Ne poate duce la concluzii eronate.

Rezultatele să fi interpretată pentru: Mărimea efectului obținut și tendințele sau regularitățile observate. Comparați aceste rezultate cu cele obținute de alți cercetători în locuri de muncă similare. Concluzii clare ale muncii depuse.

Colectare, analiza datelor

Colectarea datelor: prin observații sistematice, sondaje și experimente. În mass-media naturale (studiu de teren) sau mijloace artificiale (situații create de către investigator). Factorii de analiză a datelor să ia în considerare patru sarcini pentru a efectua analiza datelor: Trebuie să decizi, dar vă sugerăm mediu: Statistică descriptivă. Dacă rămânem în probă. Statistici inferențiale. Dacă vrem să deducem față de populație folosind probabilitatea. Nivelul de măsurare a variabilelor: intervalul de măsurare a nivelului sau raportului. Încercați măsurarea la cel mai înalt nivel posibil, deoarece acestea includ scăzut, dar nu și invers. Problema care a fost ridicată și modul în care au fost colectate datele. Acesta a fost întotdeauna să facă un echilibru între posibil și de dorit să nu fie inundat cu analiza diferite. Se recomandă ca un pluralism sistematic „analitic“: Caracterul sistematic presupune că trebuie să existe un plan detaliat cu obiective specifice atât pentru a colecta și de a analiza datele.

Pluralismo (orice cercetare modalitate are limitări. Acestea pot fi minimizate prin optimizarea analizei, care este necesar să caute forme multiple și la plural de analiză. Aceasta include referenþii pluralitate de date empirice și dezvoltare pur matematică teoretică sau. sarcini de analiză a datelor: modalități de sintetizare a datelor. Au indici care să rezume diferite aspecte ale distribuției. Indici de trend central. Indicați centrul unei distribuții.

calculează:

• Media aritmetică: adăugăm scorurile și le împărțim cu nº dintre ele. Ex. (31 + 31 + 25 + 28 + 30) / 5 = 29 Moda: Cea mai frecventă observație este 31
• Mediana: Sortarea scorurilor, scorul central este 30. Indicii de variabilitate sau de dispersie. Indicați cât de împrăștiate sunt datele variabilei.
• Varianță sau varianță părtinitoare. Calculând scorurile diferențiale (scăzând media fiecărui scor), ridicându-le în pătrat, adăugându-le și împărțindu-le între nº dintre ele. Ex. S2s = 5 = 5.2
• Varianță imparțială Împărțim nº din cazuri, cu excepția unuia: Exemplul VI = / (5-1) = 6,5
• Deviația standard este imparțială Înlăturarea rădăcinii pătrate a varianței imparțiale (VI), de exemplu DTI = Ö VI = Ö 6,5 = 2,55
• Deviație standard abateri. Luând rădăcina pătrată a varianței sau varianța echidistantă (S2S) Ex. Ss = Ö = Ö S2S 5.2 = 2.28 distribuție totală amplitudine. Dacă valoarea minimă a valorii maxime se scade Ex AT = 31 -. 25 = 6
• Indici de asimetrie. ¿Este o distribuție simetrică a scorului? Moda scăzând media și împărțind această diferență între deviația standard părtinitoare. Ca = (29-31) / 2.28 = -0.88 Dacă este mai mică decât zero, adică negativ (fără scoruri mici mai mari decât) Dacă este mai mare de zero, adică pozitive (fără scoruri mai mici decât ridicat)

Dacă este zero, este simetrică (o parte din distribuție este o reflectare a celeilalte) Indici de indicare. ¿Este o distribuție scorată aplatizată? Căutați modele (regularități sau diferențe) în date. Una dintre cele mai bune forme este reprezentarea grafică. Rezultatele prognozării bazate pe date. Predicții care exploatează relațiile lor. Atunci când un model este recunoscut, cel mai bun mod de a rezuma acesta este printr-o funcție. Deși nu trece prin toate punctele, ne oferă o modalitate mai simplă, deși incompletă, de a descrie datele, precum și natura și intensitatea relațiilor dintre ele..

Generalizarea populației din eșantion. Generalizând rezultatele înainte de a mai largi decât cele ale probei inițiale pe care am început să deducții analiza populației folosind câmpuri descriptive de date utilizând probabilitatea. Trecem prin inferențe pentru a generaliza rezultatele populației.