Применение математических и статистических методов в психолого-педагогической диагностике

Математические методы в психолого-педагогическом исследовании используются как вспомогательные при планировании и обработке результатов эксперимента, тестовых обследований, анкетирования и опроса.

Математические и статистические методы применяются для обработки полученных данных методами опроса и эксперимента, а также для установления количественных зависимостей между изучаемыми явлениями. Они помогают оценить результаты эксперимента, повышают надежность выводов, дают основания для теоретических обобщений.

Наиболее распространенными из математических методов являются регистрация, ранжирование, шкалирование. С помощью статистических методов определяются средние величины полученных показателей:

- среднее арифметическое;

- медиана - показатель середины;

- степень рассеивания - дисперсия,

- среднее квадратическое отклонение,

-коэффициент вариации и др.

Для проведения этих подсчетов имеются соответствующие формулы, применяются справочные таблицы. Результаты, обработанные с помощью этих методов, позволяют показать количественную зависимость в виде графиков, диаграмм, таблиц.

Три главных раздела статистики:

1. Описательная статистика, как следует из названия, позволяет описывать, подытоживать и воспроизводить в виде таблиц или графиков данные того или иного распределения, вычислять среднее для данного распределения и его размах и дисперсию.

2. Задача индуктивной статистики - проверка того, можно ли распространить результаты, полученные на данной выборке, на всю популяцию, из которой взята эта выборка. Иными словами, правила этого раздела статистики позволяют выяснить, до какой степени можно путем индукции обобщить на большее число объектов ту или иную закономерность, обнаруженную при изучении их ограниченной группы в ходе какого-либо наблюдения или эксперимента. Таким образом, при помощи индуктивной статистики делают какие-то выводы и обобщения, исходя из данных, полученных при изучении выборки.

3. Измерение корреляции позволяет узнать, насколько связаны между собой две переменные, с тем чтобы можно было предсказывать возможные значения одной из них, если мы знаем другую.

Существуют две разновидности статистических методов или тестов, позволяющих делать обобщение или вычислять степень корреляции.

Первая разновидность - это наиболее широко применяемые параметрические методы, в которых используются такие параметры, как среднее значение или дисперсия данных.

Вторая разновидность - это непараметрические методы, оказывающие неоценимую услугу в том случае, когда исследователь имеет дело с очень малыми выборками или с качественными данными; эти методы очень просты с точки зрения, как расчетов, так и применения.

После формулирования диагностической задачи, выбора соответствующих методик и проведения исследования результаты тестирования, как правило, представлены в первичных оценках - «сырых» баллах. Дальнейшая обработка первичных оценок включает несколько этапов:

1) преобразование в стандартные величины;

2) расчет коэффициентов или суммарных показателей;

3) построение «профилей личности»;

4) описательное обобщение;

5) соотнесение с определенной теорией личности;

6) интерпретация.

Мера центральной тенденции в статистике - число, служащее для описания множества значений одним единственным числом (для краткости).

Медиана - значение, которое делит упорядоченные по возрастанию (убыванию) наблюдения пополам.

Мода - наиболее часто встречающееся значение.

Арифметическое среднее - сумма всех наблюденных значений, делённая на их количество.

Вычисление моды, медианы или среднего – чисто техническая процедура. Однако выбор из этих трех мер и их интерпретация зачастую требуют определенного размышления. В процессе выбора следует установить следующее:

– в малых группах мода может быть совершенно нестабильной. Например, мода группы: 1, 1, 1, 3, 5, 7, 7, 8 равна 1; но если одна из единиц превратится в нуль, а другая – в два, то мода будет равна 7;

– на медиану не влияют величины “больших” и “малых” значений. Например, в группе из 50 значений медиана не изменится, если наибольшее значение утроится;

– на величину среднего влияет каждое значение. Если одно какое-нибудь значение меняется на c единиц, изменится в том же направлении на c/n единиц;

– некоторые множества данных не имеют центральной тенденции, что часто вводит в заблуждение при вычислении только одной меры центральной тенденции. Особенно это справедливо для групп, имеющих более чем одну моду;

– когда считают, что группа данных является выборкой из большой симметричной группы, среднее выборки, вероятно, ближе к центру большой группы, чем медиана и мода.

Каждая мера связи (каждый коэффициент связи) вводится таким образом, чтобы его значения изменялись либо от нуля до единицы, либо от минус единицы до единицы. Это единственное, что объединяет все коэффициенты. Перед социологом всегда стоит трудный вопрос, связанный с тем, как понимать связь и какой коэффициент выбрать для изучения взаимосвязи между признаками. Иногда возникает иллюзия, что, получив значения всевозможных коэффициентов и сравнив эти значения между собой, можно сделать достоверный вывод о силе связи между признаками. Дело в том, что сравнивать имеет смысл только коэффициенты, основанные на одном и том же понимании связи.

Обычно раздражение социолога-пользователя вызывает и то, что нельзя сравнивать силу связи в разных исследованиях по значениям коэффициентов.

Репрезентативная выборка, или, как еще говорят, представительная выборка, – это такая выборка, в которой все основные признаки генеральной совокупности представлены приблизительно в той же пропорции и с той же частотой, с которой данный признак выступает в данной генеральной совокупности. Иными словами, репрезентативная выборка представляет собой меньшую по размеру, но точную модель той генеральной совокупности, которую она должна отражать. Требование репрезентативности состоит в том, чтобы любой исследователь, желающий повторить этот эксперимент, имел возможность при сходных условиях сформировать подобную выборку (то есть выборку с теми же свойствами) и получить результат. Будет ли результат почти таким же или отличным – дело другое. Важно то, что условия эксперимента должны иметь возможность быть воспроизведенными.

Случайная (вероятностная) выборка - это выборка, для которой каждый элемент генеральной совокупности имеет определенную, заранее заданную вероятность быть отобранным. Это позволяет исследователю рассчитать, насколько правильно выборка отражает генеральную совокупность, из которой она выделена (спроектирована). Такую выборку иногда называют еще случайной.

Вероятностные методы включают:

- простой случайный отбор,

- систематический отбор,

- кластерный отбор,

- стратифицированный отбор.

Реализовать случайную выборку можно двумя приемами: лотерейным методом и с помощью таблицы случайных чисел. С помощью случайной выборки строится подавляющее большинство телефонных опросов и опросов на основе избирательных списков. Для построения такой выборки необходимо иметь полный список всех элементов генеральной совокупности.

Неслучайная (невероятностная) выборка - это способ отбора единиц, при котором мы не можем заранее рассчитать вероятность попадания каждого элемента в состав выборочной совокупности, что, разумеется, не дает возможности рассчитать, насколько правильна (репрезентативна) выборка. По этой причине предпочтение обычно отдается вероятностной выборке, хотя иногда по условиям исследования оказывается единственно возможным провести неслучайную выборку.

Таким образом, можно заранее сказать, что по содержательным критериям невероятностная (она же целевая и целенаправленная) выборка не хуже вероятностной, а может быть, и лучше. Ее недостатки: невозможность установить степень репрезентативности и более высокая стоимость (с точки зрения затрат она обычно превосходит вероятностную на несколько порядков). Но есть и преимущества - более глубокое, качественное и всестороннее раскрытие предмета по сравнению с вероятностной.

Выделяют два основных вида неслучайного отбора:

- направленный отбор (другие названия - целенаправленный, целевой, выбор по усмотрению);

- стихийный.

Направленный отбор характеризуется выбором единиц по какому-либо заранее определенному принципу. Наиболее распространенными формами направленного отбора считаются: выбор типичных объектов (методов типичных представителей), метод «снежного кома» и выбор квотами.

Date: 2015-07-27; view: 7305; Нарушение авторских прав