Интерпретация и сбор данных исследовательского процесса в психологии

Как эксперименты могут быть использованы для сбора информации в социальных исследованиях. Узнайте, как опросы, такие как интервью и анкеты, могут быть использованы для сбора данных в социальных исследованиях. Изучите, как контент-анализ используется для сбора данных в социальных исследованиях.

Интерпретация результатов

Это связь результатов анализа данных с гипотезой исследования, с теориями и с уже существующими и принятыми знаниями.

Типы проблемы что мы могли бы иметь с интерпретации определенных конкретных данных: Затухание шкалы измерения. Поскольку они должны интерпретироваться как казни, которые достигают систематически или никогда не достигают, пределы шкалы измерений. Эту проблему можно решить, проведя экспериментальное исследование, обнаружив эти сбои и расширив масштаб в новой интерпретации..

Эффект крыши. Если мы всегда трогаем самые высокие баллы. Эффект пола. Если мы всегда трогаем самые низкие оценки. Регрессия для измерения. Это нежелательное явление, которое появляется почти во всех исследованиях, когда запрашивается количественное суждение. Это тенденция испускать ответы, близкие к средним или центральным значениям, когда запрашиваются оценки высокого уровня. Это может привести нас к ошибочным выводам.

Результаты должен быть интерпретированы как для: величины полученного эффекта и наблюдаемых тенденций или закономерностей. Сравните эти результаты с результатами, полученными другими исследователями в подобных работах. Четкие выводы о проделанной работе.

Сбор, анализ данных

Сбор данных: посредством систематического наблюдения, опросов и экспериментов. В естественной среде (полевые исследования) или в искусственных средах (ситуации, созданные исследователем). Анализ данных Факторы, которые необходимо учитывать при выполнении четырех задач анализа данных: Мы должны принять решение, хотя мы предлагаем двойную среду: описательная статистика. Если мы останемся в образце. Логическая статистика. Если мы хотим сделать вывод в отношении населения, используя вероятность. Уровень измерения переменных: уровень измерения интервала или отношения. Попробуйте измерить на максимально возможном уровне, потому что они включают в себя низкий, но не наоборот. Проблема, которая была поднята и способ, которым были собраны данные. Всегда должен быть баланс между возможным и удобным, чтобы не быть заваленным различными анализами. Целесообразно проводить систематический «аналитический» плюрализм. Системность подразумевает, что должен быть подробный план с конкретными целями как для сбора, так и для анализа данных..

Плюрализм (любая форма исследования имеет свои ограничения). Они могут быть сведены к минимуму путем оптимизации анализа, для которого необходимо искать множественные и множественные формы анализа. Это множество включает те, которые относятся к неэмпирическим данным и чисто математическим или теоретическим разработкам.. задачи анализа данных: способы обобщения данных. Имейте индексы, которые суммируют различные аспекты распределения. Центральные трендовые показатели. Укажите центр распространения.

вычислить:

• Среднее арифметическое: мы складываем баллы и делим их на nº из них. Пример (31 + 31 + 25 + 28 + 30) / 5 = 29 Мода: наиболее частое наблюдение - 31
• Медиана: при сортировке баллов центральный балл равен 30. Индексы изменчивости или дисперсии. Укажите, насколько разбросаны данные переменной.
• Перекошенная дисперсия или дисперсия. Вычисление дифференциальных баллов (вычитание среднего из каждого балла), их возведение в квадрат, сложение и деление их на nº из них. Пример S2s = / 5 = 5,2
• Несмещенная дисперсия Мы делим пº случаев, кроме одного: Пример VI = / (5-1) = 6,5
• Стандартное отклонение непредвзято. Удаление квадратного корня несмещенной дисперсии (VI), например, DTI = ... VI = ... 6,5 = 2,55
• Смещенное стандартное отклонение. Взяв квадратный корень из дисперсии или смещенной дисперсии (S2s) Пример. Ss = ... S2s = ... 5.2 = 2,28 Общая амплитуда распределения. Если минимальное значение максимального значения вычитается, Ej. AT = 31 - 25 = 6
• Индексы асимметрии. ¿Является ли симметричное распределение баллов? Вычитание моды из среднего значения и деление этой разницы между смещенным стандартным отклонением. As = (29–31) / 2,28 = -0,88. Если оно меньше нуля, то есть отрицательно (есть более высокие оценки, чем низкие), если оно больше нуля, то есть положительно (есть более низкие оценки, чем высокий)

Если он равен нулю, он симметричен (одна часть распределения является отражением другой). Указывающие индексы. ¿Сглажено ли распределение баллов? Поиск закономерностей (закономерностей или различий) в данных. Одной из лучших форм является графическое изображение. Прогнозирование результатов на основе данных. Предсказания, эксплуатирующие их отношения. Когда шаблон распознается, лучший способ его обобщить - это использовать функцию. Хотя он не проходит через все точки, он предлагает нам более простой, хотя и неполный, способ описания данных, а также характера и интенсивности отношений между ними..

Обобщая популяцию из выборки. Обобщите предыдущие результаты в более широких полях, чем в исходной выборке, из которой мы начинаем делать выводы для населения с помощью описательного анализа данных с применением вероятности. Мы передаем с помощью умозаключений обобщать на результаты населения.

Эта статья носит исключительно информативный характер: в онлайн-психологии у нас нет факультета, чтобы поставить диагноз или рекомендовать лечение. Мы приглашаем вас пойти к психологу для лечения вашего случая в частности.

Если вы хотите прочитать больше статей, похожих на Интерпретация и сбор данных исследовательского процесса в психологии, Мы рекомендуем вам войти в нашу категорию экспериментальной психологии.