Interpretazione e raccolta di dati dal processo di ricerca in psicologia

Come gli esperimenti possono essere utilizzati per raccogliere informazioni nella ricerca sociale. Scopri come i sondaggi, come interviste e questionari, possono essere utilizzati per raccogliere dati nella ricerca sociale. Studia come viene utilizzata l'analisi del contenuto per raccogliere dati nella ricerca sociale.

Analisi dei risultati

È il collegamento dei risultati dell'analisi dei dati con l'ipotesi di ricerca, con le teorie e con la conoscenza esistente e accettata.

Tipi problemi che potremmo avere con il Interpretazioni di alcuni dati specifici: attenuazione della scala di misurazione. Come esecuzioni che raggiungono sistematicamente o non possono mai raggiungere, i limiti della scala di misurazione devono essere interpretati. Questo problema può essere risolto facendo uno studio pilota, rilevando questi guasti ed espandendo la scala nella nuova interpretazione.

Effetto del tetto. Se tocchiamo sempre i punteggi più alti. Effetto del suolo. Se tocchiamo sempre i punteggi più bassi. Regressione su misura. È un fenomeno indesiderato che appare in quasi tutte le indagini quando è richiesto un processo quantitativo. È la tendenza a emettere risposte vicine ai valori medi o centrali quando sono richieste valutazioni ad alta parte. Può portarci a conclusioni errate.

I risultati Essi devono Essere interpretato Per quanto riguarda: l'entità dell'effetto ottenuto e le tendenze o le regolarità osservate. Confronta questi risultati con quelli ottenuti da altri ricercatori in opere simili. Chiari conclusioni del lavoro svolto.

Raccolta, analisi dei dati

Raccolta di dati: attraverso l'osservazione sistematica, sondaggi ed esperimenti. Nei media naturali (studio sul campo) o nei media artificiali (situazioni create dal ricercatore). Fattori di analisi dei dati da prendere in considerazione quando eseguiamo quattro compiti di analisi dei dati: dobbiamo decidere, sebbene suggeriamo il doppio ambiente: statistiche descrittive. Se rimaniamo nel campione. Statistica inferenziale. Se vogliamo dedurre verso la popolazione usando la probabilità. Livello di misurazione delle variabili: livello di misurazione intervallo o motivo. Cerca di misurare al massimo livello possibile, poiché includono il basso, ma non viceversa. Problema sollevato e il modo in cui i dati sono stati raccolti. Un equilibrio tra il possibile e il conveniente deve essere sempre fatto, in modo da non essere inondati di analisi diverse. È consigliabile eseguire un pluralismo sistematico "analitico": la sistematicità implica che ci deve essere un piano dettagliato con obiettivi determinati sia per raccogliere e analizzare i dati.

Pluralismo (qualsiasi modo per studiare ha i suoi limiti. Questi possono essere ridotti al minimo l'ottimizzazione dell'analisi, per la quale è necessario garantire forme di analisi multiple e plurali. Questa pluralità include dati non empirici e sviluppi puramente matematici o teorici. Compiti Analisi dei dati: modi per riassumere i dati. Hanno indici che riprendono diversi aspetti della distribuzione. Indici di tendenza centrale. Indicare il centro di una distribuzione.

Calcolare:

• La media aritmetica: aggiungiamo i punteggi e li dividiamo per il numero di essi. Per esempio. (31+31+25+28+30)/5 = 29 MODO: l'osservazione più frequente è 31
• La mediana: ordinando i punteggi, il punteggio centrale è 30. Indici di variabilità o dispersione. Indicano come le disperse sono i dati variabili.
• Varianza o varianza distorta. Calcolo dei punteggi differenziali (sottraendo la media di ciascun punteggio), con il quadrato, aggiungendoli e dividendoli tra il numero di essi. Per esempio. S2S = / 5 = 5.2
• Varianza non disispedica. Dividiamo il numero di casi meno uno: EG. Vi = / (5-1) = 6.5
• Deviazione tipica senza premessi. Disegnare la radice quadrata della varianza non prevenuta (VI) ad es. Dt = ö vi = ö 6,5 = 2,55
• Deviazione distorta tipica. Disegnare la radice quadrata della varianza o della varianza distorta (S2S) Ex. SS = Ö S2S = Ö 5,2 = 2,28 Ampiezza totale della distribuzione. Se viene sottratto il valore minimo del valore massimo. At = 31 - 25 = 6
• Indici di asimmetria. ¿È una distribuzione dei punteggi simmetrici?. Sottrarre la moda media e dividere questa differenza tra la deviazione distorta standard. AS = (29 - 31) / 2,28 = -0,88 se è inferiore a zero, cioè negativo (ci sono più punteggi più alti di quello che si scende) se è maggiore di zero, cioè positivi (ci sono più bassi punteggi che alti)

Se è zero, è simmetrico (una parte della distribuzione è un riflesso dell'altro) indici punti. ¿È una distribuzione di punteggi appiattiti? Alla ricerca di modelli (regolarità o differenze) nei dati. Uno dei modi migliori è la rappresentazione grafica. Risultati di previsione a seconda dei dati. Previsioni che sfruttano le loro relazioni. Quando un modello viene riconosciuto, il modo migliore per riassumerlo è attraverso una funzione. Sebbene non attraversi tutti i punti, ci offre un modo più semplice, sebbene incompleto, per descrivere i dati oltre alla natura e all'intensità delle relazioni tra loro.

Generalizzare la popolazione dal campione. Generalizzare i risultati sopra in campi più ampi di quelli del campione iniziale da cui iniziamo a fare inferenze alla popolazione con l'aiuto dell'analisi dei dati descrittivi applicando la probabilità. Passiamo attraverso inferenze per generalizzare ai risultati della popolazione.

Questo articolo è semplicemente informativo, in psicologia in linea non abbiamo il potere di fare una diagnosi o raccomandare un trattamento. Ti invitiamo ad andare da uno psicologo per curare il tuo caso particolare.

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