Методическое пособие написано с учетом требований современной психологической науки на основе государственного образовательного стандарта, предусматривающего выполнение выпускной квалификационной работы специалистов с высшим образованием психологической направленности.

Скачать 1.05 Mb.

Название	Методическое пособие написано с учетом требований современной психологической науки на основе государственного образовательного стандарта, предусматривающего выполнение выпускной квалификационной работы специалистов с высшим образованием психологической направленности.
страница	4/15
Тип	Методическое пособие

filling-form.ru > Туризм > Методическое пособие

1 2 3 4 5 6 7 8 9 ... 15

Стратегия научного исследования

Алгоритм выполнения работы

Структура научного исследования и структура его изложения в научной работе – совсем не одно и то же. Для более четкого разграничения структуры научного исследования и структуры его изложения в научной работе мы постарались показать и то, и другое в виде алгоритма выполнения (прил. 1). Сравнение нужно начинать с начать с целей. Цель самого исследования – обнаружение новых научных фактов, а цель научной работы – статьи, диссертации, диплома, курсовой работы – максимально полно, логично и доказательно донести обнаруженные факты до человека, читающего данную работу.

Стратегия – это совокупность действий по достижению значимой цели, которая требует многоэтапного планирования, в противовес тактике, которая ориентирована на реализацию ближайшего этапа (действия).

Существует стандартная схема научной работы или текста выпускной квалификационной работы (см. ниже). Логика научного открытия иная: исследователя с определенного момента начинают волновать какие-то конкретные факты, вызывающие у него сомнения, или противоречие между фактами. Одно из определений научной проблемы так и звучит: это противоречие между двумя блоками информации.

Например : Известны кривые забывания, построенные еще Эббингаузом, и отражающие динамику сохранения информации. Но практика показывает, что в реальности динамика сохранения информации подчиняется каким-то иным закономерностям, не улавливаемым лабораторным экспериментом. Значит, нужно иначе организовать эксперимент, учитывая в нем те факторы, которые реально влияют на этот процесс, для чего сначала нужно выдвинуть гипотезы о влиянии этих факторов.

Фактически, настоящим исследователем становится человек, который умеет увидеть, обнаружить проблему ( СНОСКА: Это способность к исследовательскому поведению, см. Поддъяков А.Н. Исследовательское поведение: стратегии познания, помощь, противодействие, конфликт. – М., 2000 ). Это может быть какая-то несогласованность между известными фактами, или расхождение между трактовками. Также проблемой может считаться возникшее несоответствие между открытыми ранее фактами и изменившейся ситуацией – например, появляются новые приборы, и их показания меняют взгляды на многие общепринятые вещи, как это произошло, например, с появлением энцефалографа. Или может измениться социальная ситуация, и вместе с ней меняется психологическое наполнение известных вещей.

Например , изменение характера и жизненной позиции детей из неполных семей: если раньше формирование агрессивных черт и отклоняющегося поведения у таких детей формировалось закономерно, вследствие специфического отношения общества к такой семье, то сейчас ситуация кардинально изменилась. Сейчас статус семьи и ребенка определяется не полнотой, а личностным, социальным и профессиональным статусом ее членов.

Общепринятая точка зрения, что отправным пунктом исследования обязательно должно быть обнаруженное противоречие между существующими научными фактами, не является единственно правильной. Уровень исследовательской задачи и специфика ее выполнения обсуждались Т. Куном в его знаменитой работе ( СНОСКА: Кун Т. Структура научных революций: Сб.: Пер. с англ. - М., 2003 ). Это может быть просто какой-то частный неизвестный момент. Для постановки исследовательской задачи можно исходить из недостаточно подробно описанного явления, «однобокости» имеющейся информации, когда исследования касаются не всех возможных аспектов, или учитывают не все точки зрения и не все языки описания ( СНОСКА: Попытка классификации и иерархизации исследовательских задач предпринята нами в предыдущей работе: Белых С.Л. Управление исследовательской активностью студента: Метод. пособие для преподавателей вузов и методистов / Под ред. А.С, Обухова. – Ижевск, 2008 ). Конечно, само по себе желание взглянуть на явление с иной стороны не может служить официальным основанием для исследования. Этим основанием может быть необходимость и актуальность получаемых данных для общей системы научного знания, для решения практической проблемы. Однако в реальности именно личная заинтересованность служит двигателем научной работы, и, как показывает практика, дипломное исследование на личностно значимую тему студенты выполняют на порядок лучше. В случае личной же заинтересованности исследователь невольно придерживается необходимой логики, поскольку она действительно складывается из тех необходимых моментов, которые требуются для настоящего решения проблемы. Почувствовать эту логику – наполовину сделать работу.

Итак, в чем же заключается эта логика, и как ее найти?

Выбор темы научного исследования

Выбор темы можно также представить в виде алгоритма (см. прил. 2) Этот алгоритм включает в себя, помимо непосредственных этапов разработки целей, задач, подбора методов, еще и предварительные этапы «вхождения» в тему, так как именно этот этап часто бывает камнем преткновения для студентов. В случае неточного «вхождения» перевернутым оказывается весь алгоритм научной работы. Наиболее характерная ошибка начинающего – слишком примерный выбор темы, – отсюда его затруднения в целеполагании, поэтому уточнение цели и задач студент пытается решить в обратном порядке, через эксперимент: он берет наиболее доступные и привлекательные методики для экспериментального исследования по данной теме (в самом широком аспекте), делает замеры, использует разнообразную статистическую обработку, и затем пытается по полученному результату сформулировать проблему.

На самом деле именно с нахождения проблемы должно начаться научное исследование, и именно этот этап представляет собой наибольшую педагогическую трудность, так как он не столько информационный, сколько мотивационный. Поэтому нами предлагается алгоритм выделения проблемы и оформления ее в тему исследовательской работы в процессе взаимодействия студента с руководителем. Этот аспект особенно подчеркивается А.А. Барановым ( СНОСКА: Белых С.Л., Баранов А.А. Научно-исследовательская работа студента-психолога: поиск и презентация. - Ижевск: Изд. «Удм. университет», 2000. – 57с ).

Обратите внимание, что на первых этапах можно пользоваться житейской семантикой, бытовым языком, и только в итоге все формулировки цели следует переводить на научный язык. Студентам предлагается также протоколировать свои предварительные рассуждения, записывать формулировки тем и идей, и делать это с отключенным «критиком» – то есть внутренний диалог «творца» и «критика» превратить в монолог «творца». «Критик» должен включаться лишь на этапе отбора решений.

Нужно иметь ввиду, что в качестве искомой может выступать любая характеристика изучаемого явления, в зависимости от целей и задач исследования, особенно если эти цели и задачи имеют локальный характер.

Иной позиции, по сравнению с большинством имеющихся точек зрения, мы придерживаемся относительно определения актуальности исследования. Если следовать описанной нами логике выбора цели, которая соответствует естественной логике познания (естественному алгоритму эвристической познавательной деятельности), то выбор цели одновременно и является признанием актуальности данного вопроса. Другое дело, что актуальность часто присутствует в сознании исследователя в «снятом» виде, имплицитно, на бессознательном уровне, и в этом случае нужно просто вывести ее на осознаваемый уровень, что весьма просто, если цели уже отдифференцированы. Говоря попросту, если исследователь взялся за тему, ему надо попытаться отрефлексировать и изложить на бумаге свои резоны – почему ему захотелось это сделать. Ну и, естественно, перевести это затем в научную терминологию, найдя отражение своих резонов в виде проблем в тех или иных научных концепциях.

Исходя из нашего понимания естественной логики познания мы предлагаем алгоритм выделения научной проблемы как начало исследовательской работы (прил. 2).

Цели и задачи

Растерянность студентов перед каждым этапом выполнения дипломной работы зачастую обусловлена не реальными трудностями, а игнорированием цели, непониманием общей направленности и неспособностью постоянно удерживать во внутреннем плане основные задачи исследования. У студентов обычно возникает вопрос «что делать?», хотя если бы они постоянно имели ввиду цель (для чего все это делается), то им бы пришлось отвечать только на вопрос «как делать», а соотнесение текущей работы с целью помогает ответить и на этот вопрос.

Необходимо помнить, что чаще всего в одном исследовании решается несколько частных задач, так как для достижения общей цели нужно использовать их определенную композицию.

Задачи могут частично перекликаться, накладываться, но иногда требуется очень точно отделить одну задачу от другой, и поэтому в таблице (см. прил. 4) они отдифференцированы с максимально возможной подробностью, но это – рабочий вариант, что называется, для себя, для удобства работы, для понимания, и для формирования программы эксперимента. Для изложения в тексте дипломной или курсовой работы задачи формулируются более обобщенно, например:

Цель : Выявить личностные особенности женщин-предпринимателей.

Задачи :

1.        Анализ проблемы профессиональной опосредованности личностных особенностей;

2.        Анализ проблемы гендерных различий в профессиональной сфере.

3.        Сравнение ценностных ориентаций женщин-предпринимателей, работающих женщин и женщин-домохозяек;

4.        Сравнительная характеристика личностных черт женщин-предпринимателей, работающих женщин и женщин-домохозяек;

5.        Выявление интеллектуальных возможностей женщин-предпринимателей, работающих женщин и женщин-домохозяек.

Таким образом, кроме формулировки целей и задач исследования необходимо определиться с рабочими задачами – это средства и инструменты, а также этапы достижения основных целей.

Сходство и различия курсовых и дипломных работ

Несмотря на общность характера исследовательской работы, которая должна выполняться в рамках курсового или дипломного проекта, между ними все же есть разница. Она заключается, прежде всего, в исследовательской задаче. Курсовой проект – в основном учебно-квалификационная работа, поэтому предполагает преимущественно описательные задачи, иногда сравнительные, дипломный же проект уже во многом должен иметь самостоятельный, исследовательский характер.

Е.В. Бережнова составила таблицу ( СНОСКА: Бережнова Е.В. Требования к курсовым и дипломным работам по педагогике: Методические рекомендации для студентов. – М.: Педагогическое общество России, 1999. 48с ), в которой зафиксировала разницу между курсовой и дипломной работой в педагогике. Мы приводим эту таблицу с некоторыми изменениями, касающимися специфики психологического исследования и уровнем курсовой работы (см. прил. 3).

Работа с литературой

Раньше эту часть работы было принято называть «Литературный обзор», а задачу, связанную с литературой, формулировать как «Анализ литературы», но это неверные формулировки. На самом деле, психологи не делают анализа литературы (этим занимаются филологи), психологи делают анализ проблемы, опираясь на известные исследования, точки зрения, закономерности и т.п. (а не на литературу), отраженные в литературе. И обзор литературы исследователи тоже не делают, по той же причине. Это сейчас принято называть «Аналитический обзор», чтобы подчеркнуть, что теоретическая часть работы – это не обзор, а анализ проблемы.

В среде студентов распространена несколько отвлеченная позиция относительно работы с литературой: т.н. «теоретическая глава» почему-то воспринимается как некое приложение к эксперименту, не имеющее самостоятельной ценности и необходимости, хотя на самом деле работа с литературой – главный этап исследования: обслуживание теоретического анализа проблемы, привлечение известных науке фактов и закономерностей для обоснования новой идеи. Многим руководителям знакома такая картина – студент фактически выполнил экспериментальную часть, и мается, придумывая искусственно, что бы написать в теоретической главе. В конечном итоге эта глава оказывается составленной из переписанных глав какого-нибудь учебника, не имеющих прямого отношения к исследуемому предмету, а просто содержащих общую информацию о психических явлениях близкого характера.

Например , исследование посвящено изучению влияния депрессии на конфликтогенность человека. Студент составляет теоретическую главу так: первая часть о конфликтах вообще, вторая часть – о депрессии вообще. И, в лучшем случае (что бывает очень редко), дает относительно полный обзор литературы по этим темам. Фактически, теоретический анализ проблемы не сделан, поскольку он должен заключаться в том, чтобы описать с помощью известных науке фактов исследуемое явление, раскрыть возможность связи между явлениями, а может быть, построить теоретическую модель (см. прил. 4), именно для этого нужно привлечь соответствующую литературу.

Главная цель работы с литературой – собрать необходимую информацию по интересующему вопросу, то есть эта форма, этот этап научной работы имеют значение поиска. Поэтому мы, объясняя специфику работы с литературой, предлагаем такую стратегию, которая в первую очередь обслуживала бы основную цель исследования.

В методическом пособии Л.В. Куликова ( СНОСКА: Куликов Л.В. Введение в психологическое исследование. – СПб, 1994 ) дается хорошая структура работы с литературой – как алгоритм библиографического поиска, так и последовательность изложения информации, полученной из различных литературных источников. Единственное замечание – все же в последнее время в науке не принято делать просто литературный обзор, сейчас 1 глава полностью посвящается теоретическому анализу исследуемой проблемы, существенную часть которого представляет работа с литературой (обсуждение имеющихся точек зрения, выявление границ известного по данной проблеме, поиск необходимых аргументов в море разнообразных мнений).

Направленность теоретической части, обусловленная целями исследования, диктует и форму анализа литературы, причем в дипломной, и особенно в курсовой работе, где исследовательские задачи сужены по сравнению с научной работой, теоретический анализ будет иметь гораздо более частный характер, чем это предлагается упомянутым автором. То есть, работая над дипломом, нужно выбрать определенную форму теоретического анализа, а значит, и работы с литературой (см. прил. 4).

Отдельно нужно поговорить о стратегии поиска нужной литературы. Одна стратегия заключается в том, чтобы начать с реферативных сборников, в которых указана и аннотирована разнообразная литература. Другие стратегии основаны на советах начинать с основных монографий по теме, учебников, написанных наиболее авторитетными людьми. Есть иной подход – через периодические издания и библиографию диссертаций. Этот подход интересен тем, что позволяет сразу углубиться в соответствующий узкий аспект проблемы, и уже по ссылкам, сделанным авторами статей, двигаться дальше в поисках нужных источников. У этого подхода есть немало противников, которые считают, что нельзя начинать сразу с узких вопросов, следует сначала изучить досконально наиболее общие закономерности. Но дело в том, что естественный путь познания строится не совсем так. Настоящий исследователь двигается по пути удовлетворения своего научного любопытства, и потому мотивация заставляет его изучать все аспекты, связанные с объектом интереса, но именно в таком порядке, который определяется творческой целью и личными установками. То есть потребность в достижении этой цели заставляет исследователя систематизировать и углублять свои знания, включая все уровни – как узкий, конкретный, так и обобщенный, уровень глобальных закономерностей, но именно в том порядке, который диктуют логика поиска и субъективный интерес. Известно, что такой подход, который можно назвать методом «творческой цели» увеличивает быстроту и эффективность научного поиска в несколько раз, не говоря уже о заинтересованности.

Что касается информированности исследователя (в нашем случае студента), то базовая вузовская подготовка психологов дает, на наш взгляд, достаточное для первичного погружения в тему представление о наиболее важных закономерностях психической реальности.

Так, наш совет студентам: начинайте углубленное знакомство со своей темой по наиболее авторитетным периодическим научным изданиям, а также реферативным сборникам последних лет. Постепенно выстроится цепочка – начиная со ссылок в статьях, списков литературы в конце каждой из них, а затем уже он будет расширяться, так как цепочка неизбежно выведет на монографии по данному вопросу. Ценную информацию дают библиографические сборники авторефератов диссертаций, защищаемых каждый год. Если даже нет доступа к самим авторефератам, можно получить представление о том, насколько интенсивно в последнее время изучается данная тема, и кто из авторов работает по данной проблеме.

Количество источников, достаточное для дипломной работы, от 20.

Статистическая обработка данных

Формальные требования к записи данных

Для многих исследований требуются специальные бланки ответов или протоколы наблюдений. Бланк ответов должен строиться так, чтобы максимально облегчить испытуемому экспериментальную процедуру, а также сделать удобной проверку результатов (например, по ключу или по сумме). В протоколе наблюдения желательно формализовать все аспекты наблюдения, то есть для каждого показателя, будь то качественные характеристики, или количественные (типа времени), нужно отвести соответствующую графу и включить в инструкцию для экспериментатора правила ее заполнения.

В групповых исследованиях лучше всего заносить данные сразу в специальную матрицу, где строчки – это список испытуемых, а столбцами матрицы являются различные показатели-шкалы по всем проводимым в этой выборке тестам (рил. 5). Для удобства желательно, чтобы все шкалы были соответствующим образом подписаны, а также желательно помечать, переведены ли эти данные в СТЕНЫ, или даны в «сырых» баллах (баллы, полученные при тестировании и не соотнесенные ни с полученным распределением, ни с нормативными правилами перевода в уровни).

Большинство вычислений в рамках современных компьютерных программ требует представления исходных данных в виде матрицы, столбцами которой являются шкалы, а строками – испытуемые выборки. Нужно отметить, что дизайн современного исследования обязательно (!) предполагает полную базу исходных данных, начиная с сырых баллов и заканчивая полным составом шкал (в одну матрицу, друг за другом, сводятся результаты всех замеров по всем тестам, включая все шкалы, см. прил. 5). Для составления этой матрицы, особенно когда в нее входят данные нескольких тестов, нужно строго следить, чтобы порядок расположения испытуемых в списке всегда, в каждой шкале, было одним и тем же. Несовпадение порядка испытуемых делает бессмысленными многие виды анализа – корреляционный, факторный, кластерный и т.д., Это существенно затрудняет даже простой визуальный анализ сырых данных.

Нужно понимать, что на основе такой матрицы возможны все статистические процедуры, поэтому нет смысла отдельно считать какие-то результативные параметры (например, стены, уровни, проценты или суммы), все эти параметры легко высчитываются в одной современной статистической программе. Более того, цели и задачи современных исследований требуют начинать именно с сырых баллов, а уровневые и нормативные показатели высчитываются для каждой выборки заново. Сейчас неактуально (просто недостаточно, даже для педагогических исследований), сравнивать выборки по средним баллам, делать какие-то выводы на основе этой разницы.

Методы статистического анализа

Здесь рассматриваются наиболее употребимые и востребованные в дипломных исследованиях методы.

1.        Дескриптивный анализ. Обобщённые параметры распределения признака в популяции: сумма, средние (мода, медиана), дисперсия. Используются для получения наиболее общих показателей, для общей характеристики выборки.

2.        Стандартные показатели (стены). Используются как параметры сравнения, а также как наиболее удобная форма в других статистических операциях. Пересчет сырых баллов в стены производится на основе разработанных нормативов. Нормативы формируются на репрезентативной выборке путем выявления соответствующих (обычно 10 баллов) отрезков распределения ( СНОСКА: Подробно об этом: Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии. СПб.: Социально-психологический Центр, 1996. С. 16-17 ).

3.        Корреляционный анализ. Основное математическое значение корреляции – характеристика подобия. Математический смысл корреляции – это резонанс числовых рядов, то есть при сравнении двух числовых рядов большему показателю одного ряда соответствует больший показатель второго (положительная корреляция), или наоборот (отрицательная корреляция). В силу этого корреляция может свидетельствовать о возможной психологической зависимости двух признаков.

4.        Различия в уровне исследуемого признака. Необходимость такого показателя возникает тогда, когда нужно сравнить выборки между собой по какой-либо шкале, или сравнить показатели выборки по одной из характеристик в разных ситуациях (до и после формирующего эксперимента, проявление характеристики в разных условиях и т.д.).

Например : один класс получил в среднем 560 баллов по тесту интеллекта, а другой 530 баллов. Считать ли это достоверным различием? Можно ли считать, что «А» класс имеет достоверно больший уровень интеллекта, чем «Б» класс? Видимо, нет, потому что 560 и 530 – данные одного порядка. Но для того, чтобы сказать точно, нужно учесть законы вероятности. Такая разница могла быть обусловлена просто разными условиями проведения теста – на разных уроках, после разных предметов, и даже за разными партами. Все эти условия могли в некоторой степени повлиять на результат тестирования. Но учет вероятностных законов позволяет определить ту разницу в показателях, которая будет отражать именно существенный фактор – то есть непосредственно уровень интеллекта. Поэтому различие должно высчитываться на основании сравнения данных всего класса по конкретной шкале с данными другого класса по этой же шкале. В формулу для вычисления достоверности различия в том или ином виде обычно включаются минимум, максимум, среднее, количество измерений, размерность шкалы, иногда количество сравнений.

5.        Различия в распределении признака. Этот показатель применяется в случае, если нужно сделать качественное, а не количественное сравнение рядов показателей между собой. Используется для построения и обоснования типологий и классификаций. Можно сравнивать два эмпиричсеких распределения, а можно сравнивать теоретическое распределение (нормальное) с эмпирическим.

Например , если обнаруживается различие асимметрии распределения в двух, на первый взгляд, различных группах, то мы вправе предположить, что имеем дело с различными типами одного проявления.

Факторный анализ подробно дан в приложении 8.

В статистической обработке существует ряд критериев, которые обязательно должны присутствовать в любой процедуре.

1. Вероятностная проверка: всегда выясняется уровень достоверности (значимости) полученного статистического показателя (достоверность различий, значимость корреляций и т.п.).

2. Проверка типа распределения и дисперсии – для определения типа применяемого критерия (при этом шкала может быть интервальной, порядковой и номинативной, но обычно мы имеем дело с интервальной шкалой, и в случае использования рангов – с порядковой). Если распределение отличается от нормального, то мы уже не можем использовать параметрические критерии.

Следует отметить, что в тексте обязательно нужно оговорить, по какой формуле высчитывался тот или иной показатель, и какие статистические программы при этом использовались. Но при этом некорректно приводить в тексте подробное описание процедуры подсчета, поскольку исследование посвящено не математической статистике, а психологии. Если у кого-то из оппонентов возникнет сомнение в полученных результатах, он может пересчитать сам, пользуясь исходными данными, приведенными в приложениях, или попросить предоставить материалы расчетов, если это происходит до защиты. На самой же защите сомнений уже быть не должно, все сомнения нужно выяснять на этапе предварительного ознакомления с работой.

Существуют компьютерные программы статистической обработки данных, где все это делается автоматически, и два ряда данных машина сравнивает по нужной формуле. В каждой конкретной программе свой алгоритм вычисления – или отдельный набор по каждой шкале и для каждого показателя, или можно один раз набрать всю матрицу исходных данных и затем делать на ее основе любые вычисления.

Компьютерная обработка данных

Наиболее часто используемыми программами компьютерной статистической обработки данных являются «SPSS», «Statistica» и др. Большинство из них совместимы друг с другом. И поэтому можно выполнять часть операций на одной программе, а часть – на другой, если в ней эта операция более эффективна и удобна. Для этого просто копируются исходные данные в одной программе и вставляются в другую.

Особенностями хороших программ являются универсальность и запрограммированная корректность статистических операций. То есть, в меню находится нужный параметр, причем чаще всего не по формуле, а по содержанию, например, «выявление различий», затем уточняется, в каких выборках, зависимых, или независимых, и задается выполнение этой операции, причем программа во многих случаях определяет, по какой формуле считать, как учитывать размерность шкалы, а также корректность проводимых вычислений, предлагая те или иные операции. Хотя чаще всего предлагаются наиболее употребимые и универсальные показатели.

Принципы пользования в большинстве программ схожи, хотя имеются, конечно, и различия. Например, изменение направления матрицы (как располагаются данные по шкалам – по горизонтали или по вертикали) исходных данных в программе «Statistica» предполагает просто поворот данных, для этого нужно выбрать команду «Transpose» в меню «Edit». В программе Microsoft Excel такой поворот осуществляется с помощью «Специальной вставки» из меню «Правка».

Интерпретация результатов эмпирического исследования

Не нужно забывать, что любая интерпретация должна строиться в первую очередь исходя из целей и задач исследования. Одни и те же данные могут быть проинтерпретированы с разных сторон в зависимости от того, какой аспект более всего интересует исследователя. Частично об этом уже писалось выше, в п.п., посвященных теоретическому анализу и алгоритму поиска темы. Целенаправленность интерпретации – очень важное качество научной работы. Составленная нами таблица (прил.) поможет не только уточнить цель исследования, она также должна помочь выбрать те характеристики, которые необходимо извлечь из результатов эмпирического исследования. Ниже приведены возможные варианты, направления интерпретации:

1.        Сравнение индивидуальных и групповых результатов, групповых между собой, индивидуальных между собой, минимальные и максимальные в выборке результаты. Сравнение с нормой (среднестатистический показатель проявлений исследуемого качества у представителей той или иной группы населения). Нормы разных социальных групп могут существенно различаться. Признаки социальных групп: возраст, пол, уровень образования, уровень социального благополучия, профессия, характер, темперамент и т.д. Корректность исследований зависит от репрезентативности выборки (состав выборки должен соответствовать целям исследования).

2.        Поиск причинно-следственных отношений, выявление возможных детерминант изучаемого явления – через привлечение результатов других исследований, через анализ теоретического материала по данному вопросу, с помощью дисперсионного анализа, на основе анализа корреляций.

3.        Корреляция – это связь, выявленная статистически. Математически это резонанс числовых рядов – чем выше у испытуемого показатель по одной шкале, тем выше и по другой, и наоборот. Отрицательная корреляция – тот же резонанс, но в обратнопропорциональной зависимости. Корреляция говорит о подобии шкал, о похожести результатов, полученных на этих шкалах. Однако на основе корреляции нельзя однозначно констатировать детерминацию или зависимость, необходимо опираться на известные и доказанные факты.

Например , если в одном из классов получена высокая корреляция между общительностью и интеллектом, можно ее попытаться объяснить (проинтерпретировать) опираясь на известные данные о возможном влиянии одного на другое, например, так: детям, у которых интеллект высокий, легче общаться, им легче находить собеседников, их открытость на высоком уровне, они уверены в себе и не боятся показаться глупыми, неинтересными, тем более, что класс гимназический, и уровень компетентности – одна из ценностей для всех учащихся.

4.        Анализ структуры корреляционной плеяды (графическое изображение всех достоверных корреляций, полученных на данной выборке) – интерпретируется тип структуры – центральный, разорванный, монолитный, артикулированный (с разветвленной структурой, имеющей несколько выраженных центров), наличие системообразующего фактора (шкала, имеющая наибольшее количество связей, и потому наиболее вероятная в качестве детерминанты, связующего звена, центрального образования или результирующей). Этот анализ делается для подтверждения или опровержения основной гипотезы о возможной роли того или иного качества, о влиянии, о наличии или отсутствии системы, закономерности в исследуемом явлении.

5.        Выводы относительно выраженности качеств – психологическое, педагогическое, личностное, социальное значение такой выраженности (если это качество настолько сильно выражено, или, наоборот, слишком мало выражено для данной выборки, что это означает, какое значение это имеет).

6.        Описание, составление целостного портрета (или общей картины исследуемого явления) по ряду выявленных характеристик.

7.        Выявление новых закономерностей через прослеживание общей картины результатов (дедуктивный вывод), приписывание значения этим закономерностям (какое значение, какую важность имеет обнаруженная закономерность для данной выборки, для конкретного ребенка, для научного исследования).

8.        Опознание обнаруженных явлений, выявление их принадлежности к определенному классу (индуктивный вывод).

9.        Выводы относительно необходимости психологической помощи.

10.    Оценка субъективности результатов.

11.    Вероятность события в исследуемой ситуации (жизненной перспективе).

12.    Выводы о влиянии и зависимости (в формирующем эксперименте).

При интерпретации данных могут возникнуть разные вопросы. Когда проводится тестирование нескольких классов одной параллели, делается сравнение их по измеряемому параметру, например, по интеллекту. Дети выполняют субтест (ряд тестов), и заполняется табличка (матрица исходных данных). Имена нужно заменить шифрами, инициалами или номерами. Точно такая же матрица составляется на другие классы в отдельности, и вы сравниваете их по общей сумме, или (и) по каждому субтесту. Самый простой вывод, который вы можете сделать: этот класс выполнил задание лучше, чем тот класс.

Когда вы получаете общий результат, сравниваете классы по уровню. Также можно сравнивать классы по каждой шкале отдельно, или сами шкалы между собой, но здесь есть одна особенность. Каждая шкала может иметь собственную размерность. Если пересчитать шкалы в процентах (или процентилях), можно будет сравнивать шкалы между собой. Если сравнивать с максимумом, полученным в данном классе, тогда можно получить еще одну информацию, т.е. на сколько процентов от максимального, ребенок выполнил данный субтест. Но если делается индивидуальная интерпретация, то естественно, сумма баллов для каждого ребенка теряет смысл.

Результаты желательно сравнивать с нормативами. Норматив – это среднестатистические данные выполнения теста представителями той или иной социальной группы, обычно в масштабах страны, но часто с разделением на какие-то категории.

Например : уровень интеллекта десятиклассников, уровень интеллекта 11-классников, уровень интеллекта людей в двадцать или в семь лет – желательно сравнивать с нормативом сельских и городских жителей отдельно, центральных и отдаленных областей отдельно, гимназических, лицейских и общеобразовательных классов отдельно. Или например, уровень тревожности в первые два месяца первого класса (период адаптации к школе) желательно сравнить у девочек и мальчиков, а также у детей с сильным темпераментом и со слабым, возможно сравнение детей с разным здоровьем и т.п. А нормативы выполнения теста Кеттелла (как, впрочем, и многих других) существуют для педагогической выборки, для летчиков, космонавтов, для лесорубов, нефтяников, уборщиц и т.д.

Любой результат тестирования должен ориентироваться на нормативы. Поэтому желательно их знать. При отсутствии этих данных наиболее ясную картинку вы получите, сравнивая результаты подгрупп (уровневых, социально различных и т.п.) друг с другом. Наконец, много информации можно получить, сравнивая результаты корреляционного анализа в подгруппах.

Много пользы для развития способности интерпретировать данные можно получить, внимательно читая научные статьи, вдумываясь в те аргументы, которые приводят авторы для обоснования своей точки зрения.