Примеры постановки задач психологического исследования.

Следующие проблемы сформулированы в терминах психологии развития и могут быть решены определенными средствами.

1. Исследователя интересует вопрос: связаны ли между собой креативность (то есть творческая одаренность) и школьная тревожность пяти- и шестиклассников? Изучая литературу, исследователь обнаружил одну группу ученых, которые считают, что творчески мыслящий ребенок должен быть менее тревожным. Другая группа ученых считает, что эти свойства никак не связаны. Наш исследователь пока не примкнул ни к одному лагерю и собирается провести собственное небольшое экспериментальное исследование.

2. Исследователя интересует вопрос «Являются ли различия в агрессивности, личностном свойстве людей, генетически детерминированным признаком или зависят от влияний семейного воспитания?»

Постановка задачи ведет за собой формулировку гипотезы. После того, как задача психологического исследования определена, переходят к формулированию гипотезы. Научные (экспериментальные) гипотезы формулируются как предполагаемое решение проблемы.

Пример формулировки научной гипотезы.

Например, исходя из теории социального научения, исследователь может предположить, что демонстрация сцен насилия по телевидению ведет к повышению агрессивности подростков.

Когда гипотеза сформулирована, переходят к ее проверке на опытном материале. Научная гипотеза проверяется с помощью научного метода.

Здесь тоже можно выделить несколько этапов. Так, нужно определить общую стратегию и тактику исследования — те общие принципы, по которым оно будет строиться. Этот этап можно назвать организационным; здесь применяются соответственные методы организационные, и как основной — метод сравнительный.

Гипотеза, проверяемая экспериментально, формулируется как предполагаемая связь между переменными независимыми и переменными зависимыми. Для ее проверки нужно ввести переменную независимую и выяснить, что будет происходить с переменной зависимой.

Научная гипотеза должна удовлетворять:

1) принципам фальсифицируемости – быть опровергаемой в эксперименте; принцип фальсифицируемости абсолютен, так как опровержение теории всегда окончательно;

2) принципам верифицируемости – быть подтверждаемой в эксперименте, этот принципотносителен, так как всегда есть вероятность опровержения гипотезы в следующем исследовании.

Процесс выдвижения и опровержения гипотез можно считать основным и наиболее творческим этапом деятельности исследователя. Установлено, что количество и качество гипотез определяется общей креативностью (общей творческой способностью) исследователя – «генератора идей». Гипотеза может отвергаться, но никогда не может быть окончательно принятой. Любая гипотеза открыта для последующей проверки.

Формулирование статистических гипотез.

В математической статистике выделяются два фундаментальных понятия: генеральная совокупность и выборка.

Генеральной совокупностью называется практически счетное множество некоторых объектов или элементов, интересующих исследователя.

Свойством генеральной совокупности называется реальное или воображаемое качество, присущее ее элементам. Свойство может быть случайным или неслучайным.

Параметром совокупности называется свойство, которое можно квантифицировать в виде константы или переменной величины.

Важным параметром является объем совокупности – количество образующих ее элементов. Величина объема зависит от того, как определена сама совокупность, и какие вопросы нас конкретно интересуют. Понятно, что совокупности большого объема можно исследовать только выборочным путем.

Выборкой называется некоторая часть генеральной совокупности, то, что непосредственно изучается.

Выборки классифицируются по репрезентативности, объему, способу отбора и схеме испытаний.

Полученные в экспериментах выборочные данные всегда ограничены и носят в значительной мере случайный характер. Поэтому для анализа выборочных данных используются методы математической статистики, позволяющие обобщать закономерности, полученные на выборке и распространять их на всю генеральную совокупность.

Основной является задача: Какие выводы можно сделать о свойствах генеральной совокупности по выборочным наблюдениям?

Оценка параметров генеральной совокупности на основе экспериментальных (выборочных) данных всегда будет сопровождаться погрешностью. Поэтому подобного рода оценки всегда должны рассматриваться как предположительные, а не как окончательные утверждения.

Подобные предположения о свойствах генеральной совокупности получили название статистических гипотез.

Статистическая гипотеза – утверждение в отношении неизвестного параметра, сформулированное на языке математической статистики. Любая научная гипотеза требует перевода на язык статистики. После проведения конкретного эксперимента проверяются многочисленные статистические гипотезы, поскольку в каждом психологическом исследовании регистрируется не один, а множество поведенческих параметров. Каждый параметр характеризуется несколькими статистическими мерами: центральной тенденции, изменчивости распределения. Можно вычислить меры связи параметров и оценить значимость этих связей.

Экспериментальная гипотеза служит для организации эксперимента, а статистическая – для организации процедуры сравнения регистрируемых параметров.

Статистическая гипотеза необходима на этапе математической интерпретации данных эмпирических исследований. Большое количество статистических гипотез необходимо для подтверждения или опровержения основной – экспериментальной гипотезы. Экспериментальная гипотеза – первична, статистическая – вторична.

Основной задачей статистической проверки гипотез в психологических исследованиях является репрезентативное выборочное описание свойств генеральных совокупностей.

Для описания значительных по объему совокупностей психических свойств, состояний, процессов требуется накопление огромного выборочного материала или проведение исследований в национальном масштабе. Поэтому задача репрезентативного описания сводится к задаче проверки однородности выборочных описаний, полученных в разных исследованиях, и к объединению однородных данных.

Для проверки однородности, необходимы:

а) однообразность статистических описаний одних и тех же психических явлений разнымиавторами;

б) указание на величину объектов выборок, из которых вычислялись статистические оценки параметров и функций.

Простая генеральная совокупность характеризуется:

- отдельным свойством (например, все студенты Российской Федерации);- отдельным параметром в виде константы или переменной (например, все студенты женского пола);- системой непересекающихся (несовместных) свойств (например, все учителя и школьники г. Волгограда).

Сложная генеральная совокупность характеризуется:

- системой, хотя бы частично пересекающихся свойств (студенты-психологи, окончившие школу с золотой медалью);- системой параметров независимых и зависимых в совокупности; при комплексном исследовании личности.

Гомогенной или однородной называется генеральная совокупность, все характеристики которой присущи каждому ее элементу;

Гетерогенной или неоднородной называется генеральная совокупность, характеристики которой сосредоточены в отдельных подмножествах элементов.

Репрезентативная выборка – это выборка, адекватно отображающая генеральную совокупность в качественном и количественном отношениях. Выборка должна адекватно отображать генеральную совокупность, иначе результаты не совпадут с целями исследования.

Репрезентативность зависит от объема, чем больше объем, тем выборка репрезентативней.

Выборки различаются по способу отбора.

Выборка называется случайной, если ее элементы отбираются случайным образом. Так как большинство методов математической статистики основывается на понятии случайной выборки, то естественно выборка должна быть случайной.

Неслучайную выборку можно получить следующими способами:

- механический отбор, когда вся совокупность делится на столько частей, сколько единицпланируется в выборке и затем из каждой части отбирается один элемент;

-типический отбор – совокупность делится на гомогенные части, и из каждой осуществляется случайная выборка;

- серийный отбор – совокупность делят на большое число разновеликих серий, затем делаютвыборку одной какой-либо серии;

- комбинированный отбор – сочетаются рассматриваемые виды отбора, на разных этапах.

По схеме испытаний выборки могут быть независимые и зависимые.

Объем выборки может быть любым, но не меньшим чем два респондента.В статистике различают малые, средние и большие выборки.

К малым относят выборки, в которых число элементов N < 30; Средняя выборка удовлетворяет условию 30 ≤ N ≤ 100; Большая выборка удовлетворяет условию N > 100.

Малые выборки используются при статистическом контроле известных свойств уже изученных совокупностей.

Большие выборки используются для установки неизвестных свойств и параметров совокупности.

При построении статистической модели приходиться делать много различных допущений и предположений, и далеко не все из них мы собираемся или можем проверить.

Статистические гипотезы разделяются на простые и сложные: - простая гипотеза полностью задает распределение вероятностей;

- сложная гипотеза указывает не одно распределение, а некоторое множество распределений. Обычно это множество распределений, обладающих определенным свойством.

Статистическая проверка гипотезы состоит в выяснении того, насколько совместима эта гипотеза с имеющимся результатом случайного выбора.

Нулевая гипотеза H0 – это гипотеза о сходстве.

Альтернативная гипотеза H1 – это гипотеза о различии.

Таким образом, если принимается нулевая гипотеза H0, то делается вывод об отсутствии различий. Если принимается альтернативная гипотеза H1, то делается вывод о наличии различий.

При проверке гипотезы экспериментальные данные могут противоречить гипотезе H0, тогда эта гипотеза отклоняется. В противном случае, если экспериментальные данные не противоречат гипотезе H0, то эта гипотеза не отклоняется.

Пример.

Например, нам нужно убедиться, что разные испытуемые получают хотя и различные, но уравновешенные по трудности задания, или что экспериментальная и контрольная выборки не различаются между собой по каким-то значимым характеристикам. В этом случае мы хотим подтвердить нулевую гипотезу H0.

Но чаще всего требуется доказать значимость различий, ибо они более информативны для нас в поиске нового – то есть подтвердить гипотезу H1 о наличии различий.

Ясно, что при проверке статистических гипотез исследователь сталкивается с риском (вероятностью) принять ложное решение. При этом возможны ошибки двух родов.

Ошибка первого рода: принимается решение отклонить гипотезу H0, хотя в действительности она является верной.

Ошибка второго рода: принимается решение не отклонять гипотезу H0, хотя в действительности она будет неверна.

Результат проверки гипотезы H0 Возможные состояния проверяемой гипотезы Верна гипотеза H0 Верна гипотеза H1 Гипотеза H0 отклоняется Ошибка первого рода Правильное решениеГипотеза H0 не отклоняется Правильное решение Ошибка второго рода

Не исключено, что психолог может ошибиться при принятии своего статистического решения. Исключить ошибки полностью при принятии статистических гипотез невозможно, поэтому необходимо минимизировать возможные последствия принятия неверного решения (неверной статистической гипотезы). В большинстве случаев единственный способ минимизировать возможные ошибки – увеличить объем выборки.

Заключение.

Последние годы отмечены стремительным расширением области применения теоретико-вероятностных и статистических методов. Они применяются в различных науках: физике, техники, геологии, биологии, лингвистике, медицине, социологии, управлении и т. д. Один из основных разделов статистики — теория проверки статистических гипотез.
Статистическая проверка гипотез проводится с помощью некоторого статистического критерия по общей логической схеме, включающей нахождение конкретного вида функции от результатов наблюдения (критической статистики), на основании которой принимается окончательное решение.

Уровень статистических гипотез - это необходимый компонент проверки психологических гипотез, если исследователь претендует на признание полученных результатов как таковых, являются достоверными и значимыми и если он готов количественно оценить вероятность ошибок при принятии решения о экспериментальных фактах.

Дата добавления: 2015-07-16