Fortolkning og indsamling af data fra forskningsprocessen i psykologi

Hvordan eksperimenter kan bruges til at indsamle information i social forskning. Lær hvordan undersøgelser, såsom interviews og spørgeskemaer, kan bruges til at indsamle data i social forskning. Undersøg, hvordan indholdsanalyse bruges til at indsamle data i social forskning.

Resultatanalyse

Det er sammenkoblingen af ​​resultaterne af dataanalysen med forskningshypotesen, med teorierne og med eksisterende og accepteret viden.

Typer problemer som vi kunne have med Fortolkninger Af visse specifikke data: Dæmpning af måle skalaen. Som henrettelser, der systematisk når eller aldrig kan nå, skal grænserne for måleskalaen fortolkes. Dette problem kan løses ved at lave en pilotundersøgelse, opdage disse fejl og udvide skalaen i den nye fortolkning.

Tageffekt. Hvis vi altid berører de højeste score. Jordeffekt. Hvis vi altid rører ved de laveste score. Skræddersy regression. Det er et uønsket fænomen, der vises i næsten alle undersøgelser, når der anmodes om et kvantitativt forsøg. Det er tendensen til at udstede svar tæt på de gennemsnitlige eller centrale værdier, når der anmodes om high -end evalueringer. Det kan føre os til fejlagtige konklusioner.

Resultaterne De skal være fortolket Med hensyn til: størrelsen af ​​den opnåede effekt og de observerede tendenser eller regelmæssigheder. Sammenlign disse resultater med dem, der er opnået af andre forskere i lignende værker. Klare konklusioner af det udførte arbejde.

Indsamling, dataanalyse

Dataindsamling: Gennem systematisk observation, undersøgelser og eksperimenter. I naturlige medier (feltundersøgelse) eller kunstige medier (situationer oprettet af forskeren). Dataanalysefaktorer, der skal tages i betragtning, når du udfører fire opgaver med dataanalyse: Vi må beslutte, selvom vi foreslår det dobbelte miljø: beskrivende statistik. Hvis vi bliver i prøven. Inferential statistik. Hvis vi vil udlede over for befolkningen ved hjælp af sandsynlighed. Målingsniveau for variabler: Interval eller grund målingniveauet. Prøv at måle på det højest mulige niveau, da disse inkluderer bassen, men ikke omvendt. Problem, der er hævet, og den måde, hvorpå dataene er indsamlet. En balance mellem det mulige og det praktiske skal altid laves, for ikke at blive oversvømmet med forskellige analyser. Det tilrådes at udføre en "analytisk" systematisk pluralisme: Systematicity indebærer, at der skal være en detaljeret plan med målbevidste mål både for at indsamle og analysere data.

Pluralisme (enhver måde at undersøge har sine begrænsninger. Disse kan minimeres optimering af analysen, som det er nødvendigt at sikre flere og flertalsanalyseformer. Denne pluralitet inkluderer ikke -empiriske data og rent matematisk eller teoretisk udvikling. Opgaver Dataanalyse: måder at opsummere data på. Har indekser, der genoptages forskellige aspekter af distributionen. Centrale tendensindeks. Angiv midten af ​​en distribution.

Beregn:

• Det aritmetiske middel: Vi tilføjer scoringerne og deler dem med antallet af dem. F.eks. (31+31+25+28+30)/5 = 29 Mode: Den hyppigste observation er 31
• Medianen: Bestilling af scoringerne, den centrale score er 30. Variabilitet eller spredningsindeks. De angiver, hvordan spredninger er de variable data.
• Varians eller partisk varians. Beregning af de differentielle scoringer (trækker gennemsnittet af hver score), med pladsen, tilføjer dem og deler dem mellem antallet af dem. F.eks. S2S = / 5 = 5.2
• Usikret varians. Vi deler antallet af sager mindre: f.eks. Vi = / (5-1) = 6,5
• Typisk ikke -skabt afvigelse. Tegning af kvadratroten af ​​den uskabte varians (VI) f.eks. Dt = Ö VI = Ö 6.5 = 2,55
• Typisk partisk afvigelse. Tegning af kvadratroten af ​​variansen eller den partiske varians (S2S) ex. SS = Ö S2S = Ö 5.2 = 2,28 Samlet amplitude af distributionen. Hvis minimumsværdien af ​​den maksimale værdi trækkes ud af ex. Ved = 31 - 25 = 6
• Asymmetriindekser. ¿Det er en symmetrisk score distribution?. Trækker gennemsnitlig mode og opdeler denne forskel mellem den almindelige partiske afvigelse. AS = (29 - 31) / 2.28 = -0,88 Hvis det er mindre end nul, det vil sige negativt (der er flere høje score, end du går ned), hvis det er større end nul, det vil sige positivt (der er mere lav scoringer end høj)

Hvis det er nul, er det symmetrisk (den ene del af distributionen er en afspejling af de andre) punktindeks. ¿Det er en distribution af fladt score? På udkig efter mønstre (regelmæssigheder eller forskelle) i data. En af de bedste måder er den grafiske repræsentation. Prognoseresultater afhængigt af data. Forudsigelser, der udnytter deres forhold. Når et mønster genkendes, er den bedste måde at opsummere det på er gennem en funktion. Selvom det ikke gennemgår alle punkterne, giver det os en enklere, selvom ufuldstændig måde, for at beskrive dataene ud over arten og intensiteten af ​​forholdet mellem dem.

Generalisere befolkningen fra prøven. Generaliserer resultaterne ovenfor til mere brede felter end dem i den indledende prøve, hvorfra vi begynder at foretage konklusioner til befolkningen ved hjælp af beskrivende dataanalyse ved at anvende sandsynlighed. Vi gennemgår konklusioner for at generalisere til befolkningsresultater.

Denne artikel er kun informativ, i psykologi-online har vi ingen magt til at stille en diagnose eller anbefale en behandling. Vi inviterer dig til at gå til en psykolog for at behandle din særlige sag.

Hvis du vil læse flere artikler, der ligner Fortolkning og indsamling af data fra forskningsprocessen i psykologi, Vi anbefaler, at du går ind i vores kategori af eksperimentel psykologi.