Статистика в обработке материалов психологических исследований
Статистика в обработке материалов психологических исследований
Статистика в обработке материалов психологических исследований
Статистические методы применяются при обработке материалов психологических исследований для того, чтобы извлечь из тех коли-чественных данных, которые получены в экспериментах, при опросе и наблюдениях, возможно больше полезной информации. В частности, в обработке данных, получаемых при испытаниях по психологиче-ской диагностике, это будет информация об индивидуально-психоло-гических особенностях испытуемых. Психологические исследования обычно строятся с опорой на количественные данные.
Вот пример.
К школьному психологу обратился шестиклассник Саша Ю. с прось-бой испытать его двигательный темп. Его очень интересовал баскетбол, и он собирался вступить в баскетбольную команду, а баскетболист, не-сомненно, должен иметь высокий двигательный темп. Психолог разра-ботал план небольшого исследования. Он начал с того, что попросил Сашу так быстро, как он только может, ставить точки в центре кружков, нарисованных на листке бумаги. За одну минуту мальчик поставил 137 то-чек. Насколько этот темп характерен для него? Чтобы установить это, психолог попросил Сашу повторить эту пробу 25 раз. Действительно, некоторые результаты превышали первоначально полученное число, но некоторые оказались и поменьше. Психолог просуммировал все полу-ченные за 25 проб результаты, а сумму разделил на 25 -- таким путем он получил среднее арифметическое по всем пробам. Это среднее ариф-метическое составило 141. Таков по этой пробе максимальный темп это-го мальчика. Можно ли считать этот темп высоким? Потребовался еще один шаг в исследовании. Психолог сформировал группу из 50 шести-классников, не отличающихся от Саши и друг от друга по возрасту более чем на полгода. С этими ребятами психолог также провел сначала по несколько тренировочных проб, чтобы получить надежные данные об их темпе, и, наконец, последнюю пробу для обработки.
Все эти данные в виде средних арифметических были построены в один порядковый ряд, который был разбит по десяткам (по децилям).
Сашины данные вошли в первый десяток с наиболее быстрыми резуль-татами. По этим количественным данным психолог сделал вывод о том, что мальчик обладает сравнительно высоким двигательным темпом, о чем и было ему сообщено.
Современная математическая статистика представляет собой боль-шую и сложную систему знаний. Нельзя рассчитывать на то, что каж-дый психолог овладеет этими знаниями. Между тем статистика нужна психологу постоянно в его повседневной работе. Специалисты-стати-стики разработали целый комплекс простых методов, которые совер-шенно доступны любому человеку, не забывшему то, что он выучил еще в средней школе.
В зависимости от требований, которые предъявляют к статистике различные области науки и практики, создаются пособия по геологи-ческой, медицинской, биологической, психологической статистике '.
В этом приложении даются простейшие методы статистики для пси-хологов. Все необходимые для их применения вычисления можно вы-полнять вручную или на компьютере. Уместное грамотное применение этих методов позволит практику и исследователю, во всяком случае проведя начальную обработку, получить общую картину того, что дают количественные результаты его исследований, оперативно проконт-ролировать ход исследований. В дальнейшем, если возникнет такая необходимость, материалы исследований могут быть переданы для более глубокой разработки специалисту-статистику на большой компьютер.
Статистические шкалы
Применение тех или других статистических методов определяется тем, к какой статистической шкале относится полученный материал. С. Стивенс предложил различать четыре статистические шкалы:
1. шкалу наименований (или номинальную);
2. шкалу порядка;
3. шкалу интервалов;
4. шкалу отношений.
Зная типические особенности каждой шкалы, нетрудно установить, к какой из них следует отнести подлежащий статистической обработ-ке материал.
Шкала наименований. К этой шкале относятся материалы, в ко-торых изучаемые объекты отличаются друг от друга по их качеству.
При обработке таких материалов нет никакой нужды в том, чтобы располагать эти объекты в каком-то порядке, исходя из их характери-стик. В принципе, объекты можно располагать в любой последователь-ности.
Вот пример: изучается состав международной научной конференции. Среди участников есть французы, англичане, датчане, немцы и русские. Имеет ли значение порядок, в котором будут расположены участники при изучении состава конференции? Можно расположить их по алфавиту, это удобно, но ясно, что никакого принципиального значения в этом распо-ложении нет. При переводе этих материалов на другой язык (а значит и на другой алфавит) этот порядок будет нарушен. Можно расположить национальные группы по числу участников. Но при сравнении этого ма-териала с материалом другой конференции найдем, что вряд ли этот порядок окажется таким же. Отнесенные к шкале наименований объек-ты можно размещать в любой последовательности в зависимости от цели исследования.
При статистической обработке такого рода материалов нужно счи-таться с тем, каким числом единиц представлен каждый объект. Име-ются весьма эффективные статистические методы, позволяющие по этим числовым данным прийти к научно значимым выводам (напри-мер, метод хи-квадрат).
Шкала порядка. Если в шкале наименований порядок следования изучаемых объектов практически не играет никакой роли, то в шкале порядка -- это видно из ее названия -- именно на эту последователь-ность переключается все внимание.
К этой шкале в статистике относят такие исследовательские ма-териалы, в которых рассмотрению подлежат объекты, принадлежа-щие к одному или нескольким классам, но отличающиеся при их сравне-нии одного с другим -- «больше-меньше», «выше-ниже»- и т. п.
Проще всего показать типические особенности шкалы порядка, если об-ратиться к публикуемым итогам любых спортивных соревнований. В этих итогах последовательно перечисляются участники, занявшие соответ-ственно первое, второе, третье и следующие по порядку места. Но в этой информации об итогах соревнований нередко отсутствуют или отходят на второй план сведения о фактических достижениях спортсменов, а на первый план ставятся их порядковые места.
Допустим, шахматист Д. занял в соревнованиях первое место. Како-вы же его достижения? Оказывается, он набрал 12 очков. Шахматист Е. занял второе место. Его достижение -- 10 очков. Третье место занял Ж. с восемью очками, четвертое -- 3. с шестью очками и т. д. В сообщениях о соревновании разница в достижениях при размещении шахматистов отходит на второй план, а на первом остаются их порядковые места. В том, что именно порядковому месту отводится главное значение, есть свой смысл. В самом деле, в нашем примере З. набрал шесть, а Д. -- 12 очков. Это абсолютные их достижения -- выигранные ими партии. Если попытаться истолковать эту разницу в достижениях чисто арифме-тически, то пришлось бы признать, что 3. играет вдвое хуже, чем Д. Но с этим нельзя согласиться. Обстоятельства соревнований не всегда про-сты, как не всегда просто и то, как провел их тот или другой участник. Поэтому, воздерживаясь от арифметической абсолютизации, ограничи-ваются тем, что устанавливают: шахматист 3. отстает от занявшего пер-вое место Д. на три порядковых места.
Шкала интервалов. К ней относятся такие материалы, в которых дана количественная оценка изучаемого объекта в фиксированных еди-ницах.
Вернемся к опытам, которые провел психолог с Сашей. В опытах учиты-валось, сколько точек могут поставить, работая с максимально доступ-ной им скоростью, сам Саша и каждый из его сверстников. Оценочными единицами в опытах служило число точек. Подсчитав их, исследователь получил то абсолютное число точек, которое оказалось возможным по-ставить за отведенное время каждому участнику опытов. Главная труд-ность при отнесении материалов к шкале интервалов состоит в том, что нужно располагать такой единицей, которая была бы при всех повтор-ных измерениях тождественной самой себе, т. е. одинаковой и неизмен-ной. В примере с шахматистами (шкала порядка) такой единицы вообще не существует.
В самом деле, учитывается число партий, выигранных каждым участ-ником соревнований. Но ясно, что партии далеко не одинаковы. Воз-можно, что участник соревнований, занявший четвертое место -- он выиграл шесть партий, -- выиграл труднейшую партию у самого лидера! Но в окончательных итогах как бы принимается, что все выигранные партии одинаковы. В действительности же этого нет. Поэтому при рабо-те с подобными материалами уместно их оценивать в соответствии с требованиями шкалы порядка, а не шкалы интервалов. Материалы, соответствующие шкале интервалов, должны иметь единицу измерения.
Шкала отношений. К этой шкале относятся материалы, в которых учитываются не только число фиксированных единиц, как в шкале ин-тервалов, но и отношения полученных суммарных итогов между собой. Чтобы работать с такими отношениями, нужно иметь некую абсолют-ную точку, от которой и ведется отсчет. При изучении психологиче-ских объектов эта шкала практически неприменима.
О параметрических и непараметрических методах статистики
Приступая к статистической обработке своих исследований, психо-лог должен решить, какие методы ему более подходят по особенностям его материала -- параметрические или непараметрические. Раз-личие между ними легко понять.
