ПОЛЕЗНОЕ

Как развить коммуникабельность Почему могут возникнуть ссоры между супругами, в то время как их отношения кажутся прочными Почему появляется страх? Как стать богатым и отойти от дел молодым Советы от доктора Айболита «Как быть здоровым» Как сделать приглашение правильно Точка зрения. Как сделать сотрудника вовлеченным? Лень и как с ней бороться. Психологические аспекты Способов заработать с помощью internet Лекции по Основам предпринимательства Последнее добавление

КАТЕГОРИИ

Введение в экспериментальную психологию.

Стр 1 из 7Следующая ⇒

Введение в экспериментальную психологию.

Как начинать психологические исследования.

Литература - [0] - гл. 2: 54-65, гл. 10, [1] - гл. 1,6, [2] - гл.4

Эксперимент

В любом эксперименте имеется объект исследования (поведение, явление, свойство и т.д.), кроме того, в эксперименте обычно

· что-либо изменяется

· потенциальные источники влияния постоянны

· какое-либо поведение измеряется

Под переменной в психологии понимают любую интересующую нас величину, свойство или параметр. Это может быть как количественно измеряемая величина (такая как рост, вес, время реакции, пороги ощущений и т.д.) так и величины, допускающие только качественное описание (например, пол, раса, настроение, характер и т.д.)

объект

независимая исследования зависимая

переменная переменная

контрольные переменные

Независимая переменная - переменная, изменяемая экспериментатором; включает в себя два или несколько состояний (условий) или уровней.

Зависимая переменная - переменная, изменяющаяся при действии независимой переменной, принимая различные значения, которые измеряются.

Контрольная переменная - переменная, которую держат постоянной.

Исследователь изменяет независимую переменную так, чтобы эффекты (влияние) различных значений или уровней независимой переменной могли быть определены по изменениям зависимой переменной.

При этом для нас главную трудность представляет обеспечение неизменности контрольных переменных. Если в процессе эксперимента вместе с выделенной нами независимой переменной изменяется еще и некоторая другая, которая также может оказать эффект на зависимую переменную, то говорят о наличии эффекта смешения.

Смешение связано с тем фактом, что действие независимой переменной сопровождается целым рядом других переменных, которые могут систематически различаться при предъявлении разных условий независимой переменной, и тем самым оказывать на действие одного из них благоприятное (или неблагоприятное) влияние.

Смешение вызвано тем, что при проектировании эксперимента мы не учли какую-либо переменную или не проверили, действительно ли она включена в контрольные переменные и, тем самым, сделали ее независимой переменной.

Исследовательский проект

включает следующие этапы

поиск идеи	Источники идей · наблюдения · эксперты · журналы, книги, учебники и т.д.
формулировка проверяемой гипотезы	Проверяемая гипотеза - это утверждение о предполагаемых или теоретических отношениях между двумя или более переменными. Проверяемая гипотеза либо утверждает явно, либо подразумевает неявно, что переменные измеряемы.
анализ соответствующей литературы	Обзор литературы служит для того, чтобы не изобретать велосипед, т.е., для определения того, что уже известно о вашей гипотезе. Обзор литературы помогает разработать разумный план исследования, подобрать подходящий материал и стимулы. .
разработка схемы эксперимента
проведение претестов (пилотажных исследований)	В предварительных тестах используется маленькое количество испытуемых. Это делается для проверки · есть ли ошибки в схеме и процедуре эксперимента · понимают ли испытуемые инструкции · сколько времени займет эксперимент · не слишком ли сложные или легкие задания. Заодно потренируемся сами на практике наблюдать за и измерять интересующее нас поведение.
сбор данных
статистический анализ данных	Обычно логика тестирования гипотез следующая: экспериментатор подбирает условия (экспериментальные и контрольные), чтобы протестировать свою гипотезу, предполагая, что экспериментальные условия вызовут некий эффект по сравнению с контрольными условиями. Эта гипотеза проверяется в сравнении с нуль-гипотезой. Нуль-гипотеза представляет из себя утверждение об отсутствии связи между выбранными переменными. Эксперимент считается удачным, когда удается отвергнуть нуль-гипотезу, т.е. показать, что она ложна, а, следовательно, начальная гипотеза о наличии связи - верна.
интерпретация данных	Получить данные мало - надо их еще проинтерпретировать. Просто данные не имеют ценности сами по себе, они должны быть соотнесены с теорией, объясняющей поведение.
отчет

Измерения в психологии

Литература - [2] - гл. 6 + см. практически любой словарь по психологии +

+ Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии. СПб, 1996.

ИЗМЕРИТЕЛЬНЫЕ ШКАЛЫ

Строгое определение шкалы достаточно сложно[1].

Проще можно сказать, что шкала - это правило, по которому мы ставим имена (числа) в соответствие с объектами или свойствами объектов.

Типы измерительных шкал

Обычно различают 4 вида измерительных шкал (Дружинин, 1997, Elmes et al, 1992, Stevens, 1951):

· шкала наименований (номинальная шкала, nominal scale)

· шкала порядка (порядковая шкала, ordinal scale)

· шкала интервалов (интервальная шкала, interval scale)

· шкала равных отношений (шкала отношений, ratio scale)

Типы шкал определяются по свойствам, которыми они обладают. Типы шкал перечислены далее с увеличением информативности. Каждая последующая шкала обладает свойствами предыдущей шкалы и еще дополнительным. Это значит, в частности, что статистические процедуры, которые можно использовать для шкалы наименований, подходят и для всех остальных. Но статистика для шкалы равных отношений не подойдет для трех менее информативных шкал.

шкала наименований	измеряет свойство различия по некоторому признаку и ничего больше. Шкала наименований просто сортирует объекты в различные категории. Примеры
шкала порядка	Отражает разницу в величине некоторого свойства. Значения шкалы ставятся в соответствие значениям некоторого свойства так, что из порядок отражает порядок изменения величины этого свойства у выбранных объектов. Такая шкала показывает порядок расположения объектов по выбранному показателю, не давая никакой информации о реальных величинах этого показателя. Иногда такие шкалы могут иметь ноль, который совпадает с «нулем» выбранного свойства. Шкала порядка предполагает монотонную зависимость между делениями шкалы и показателем параметра. Примеры
шкала интервалов шкала интервалов	обладает свойствами различия, величины и равных интервалов. В этой шкале не только значения шкалы, но и значения интервалов имеют смысл. В шкале интервалов значение разницы между значениями шкалы так или иначе отражает разницу в обладании выбранным свойством. Шкала интервалов предполагает линейную зависимость между делениями шкалы и показателем параметра. Примеры
шкала отношений	обладает всеми свойствами предыдущих шкал и, в дополнение, имеет настоящий нуль – то есть, нуль шкалы соответствует «нулю» некоторого выбранного свойства. Тогда значение шкалы соответствуют различию в проявлении некоторого свойства по отношению к его «нулю». Это самая мощная шкала. В таких шкалах не только разность, но и отношение значений имеет смысл (например, в n раз большее значение шкалы соответствует в n раз большему значению показателя). Примеры

Тип шкалы:

· определяет, какую статистическую процедуру мы будем использовать (см. таблицу)

· помогает критически оценивать исследования других

· влияет на интерпретацию данных, так как разные шкалы позволяют отразить различные свойства.

Только со шкалы интервалов имеет смысл говорить о средних значениях некоторого показателя. Так, например, если мы отнесем IQ к шкале интервалов, то сможем говорить о среднем показателе группы, что позволит нам, скажем, сравнивать среднее значение IQ школьников в различных странах. Если же IQ – это шкала порядка, то тогда понятие среднего теряет смысл и никакого среднего IQ группы быть не может.

Лишь в шкале равных отношений мы можем говорить о процентах. Так, например, утверждать, что некоторая методика позволила повысить креативность на 20% мы сможем только тогда, когда креативность будет измерена на шкале равных отношений.

ОПИСАТЕЛЬНЫЕ НАБЛЮДЕНИЯ

- наиболее очевидный способ делать наблюдения в психологии;

- имеет своей целью описание поведения.

Описательные наблюдения перечисляют, какое поведение происходит, с какой частотой и с какой последовательностью и в каком количестве.

Можно выделить 3 вида описательных наблюдений: натуралистические, прецеденты (частные случаи) и обзоры.

натуралистические	Натуралистические наблюдения обычно используются · в этологии (наука, которая занимается изучением естественного поведения, особенно в дикой природе) · в тестировании младенцев
прецеденты (частные случаи)	Исследование прецедентов - интенсивное исследование какого-либо одного случая некоторого рода (пациента с определенным психическим расстройством, экстрасенса или группы людей, ожидающих конца света).
обзоры (опросы)	Сбор подробной информации у большой группы людей, выбранных случайно, по ряду вопросов.

Преимущества описательный наблюдений:

· полезны на начальных стадиях исследований

· бывают полезны, когда нет возможности использовать другие методы

Недостатки:

· не дают возможности сделать выводы об отношениях между переменными

· невозможность повторения делает их крайне субъективными

· антроморфизм (приписывание человеческих характеристик животным и даже неодушевленным предметам)

· внутренняя невалидность, так как такие методы позволяют а) выбирать случаи из целой кучи случаев, а также отбирать вопросы, ответы и факты; б) соотносить эти случаи и ответы с нашей заранее разработанной теорией, и таком образом «доказать» любую теорию. Пример: теория Фрейда. Какова ни была бы гениальность Фрейда, его теория не выдерживает критики в плане фактов и доказательств, на которых она основана.

ЗАВИСИМОСТНЫЕ НАБЛЮДЕНИЯ

Это наблюдения взаимосвязей, зависимостей между различными явлениями и свойствами. Для исследования такой зависимости мы можем использовать корреляционную технику. Использование корреляционной техники позволяет нам определить степень отношения между двумя интересующими нас переменными. Обычно при этом мы надеемся, что по одной переменной мы можем предсказать другую. Такие заключения делаются «ex post facto», то есть после случившегося. Сначала собираются наблюдения об интересующем нас поведении и потом вычисляется коэффициент корреляции, который и выражает степень связи между двумя переменными или измерениями.

Переменные в экспериментах

независимые	Экспериментатор выбирает их из расчета, что они могут вызвать изменения в поведении. Когда изменения уровня (величины) независимой переменной ведет к изменению поведения, то мы говорим, что поведение контролируется независимой переменной. Если независимая переменная не контролирует поведение, то это называется нулевой результат. Нулевой результат может иметь несколько интерпретаций: 1. Экспериментатор ошибся, думая, что независимая переменная влияет на поведение. Тогда нулевой результат верен. 2. Изменения независимой переменной не были валидны.
зависимые	Они зависят от поведения испытуемых, которое, в свою очередь, зависит от независимых переменных. Хорошая зависимая переменная должна быть надежной (т.е., когда мы повторяем эксперимент - те же испытуемые, те же уровни независимых переменных,... - зависимая переменная должна быть примерно той же. Зависимая переменная ненадежна, если есть проблемы со способом измерения. Другая проблема с зависимой переменной, которая может привести к нулевому результату - это то, что зависимая переменная застряла на самой низкой или самой высокой отметке шкалы. Это называется потолочным эффектом. Этот эффект не дает проявиться влиянию независимой переменной на зависимую переменную. И, наконец, нулевой результат может появиться благодаря статистической обработке данных. Результаты статистического теста могут не подтвердить неверность нуль-гипотезы, в то время как она не верна.
контрольные	В любом эксперименте существует больше переменных, чем реально можно контролировать, т.е. не существует идеальных экспериментов. Экспериментатор пытается контролировать как можно больше значимых переменных и надеется, что остальные неконтролируемые переменные будут давать маленький эффект по сравнению с эффектом независимой переменной. Чем меньше эффект независимой переменной, тем тщательнее должен быть контроль. Нулевые результаты можно также получить, если недостаточно контролировать различные факторы. Это особенно характерно для не лабораторных условий. Вы помните, наверно, что мы называет влияние этих неконтролируемых факторов смешением.

ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ СХЕМЫ

Литература - [0] - гл. 3, 4, 6, [1] - гл. 2, 7, 8, [2] - гл. 5

Есть две основные возможности:

· распределять нескольких испытуемых на каждый уровень независимой переменной

· распределять всех испытуемых на все уровни

Первая возможность называется

межгрупповая экспериментальная схема - это предъявление каждого из условий независимой переменной разным группам испытуемых.

Вторая возможность называется

Интраиндивидуальная экспериментальная схема -это предъявление одному (или нескольким) испытуемому всех исследуемых условий. Иногда такая схема называется также еще схемой индивидуального эксперимента или внутригрупповой.

Виды взаимодействия

Главные эффекты статистически независимы от эффектов взаимодействия. Это значит, что зная величину и направление главных эффектов, мы ничего не можем сказать о взаимодействии.

Пример. Рассмотрим эксперимент с двумя независимыми переменными – 1 и 2. Независимая переменная 1 имеет два уровня – А и В. Независимая переменная 2 тоже имеет два уровня – 1 и 2. Во всех трех изображенных ниже случаях главные эффекты этих переменных одинаковы (разница в зависимой переменной между двумя уровнями независимой переменной 1 составляет 20 единиц, а разница между двумя уровнями независимой переменной 1 составляет 60 единиц).

1) В этом случае взаимодействия нет.

Независимая переменная 1
А	В	В-А

Независимая переменная 2
		2-1

	А	В	среднее


среднее

2) В этом случае взаимодействие есть.

Независимая переменная 1
А	В	В-А

Независимая переменная 2
		2-1

	А	В	среднее


среднее

3) А в этом случае есть пересекающееся взаимодействие

Независимая переменная 1
А	В	В-А

Независимая переменная 2
		2-1

	А	В	среднее


среднее

Это пересекающееся взаимодействие. Оно самое надежное, так как не может быть объяснено проблемами измерений и шкалирования зависимой переменной.

Главные эффекты в таблицах одинаковы, а графики все разные.

Мораль: Взаимодействие надо рассматривать прежде, чем делать выводы в эксперименте, где более одной независимой переменной.

СМЕШАННАЯ СХЕМА

Это схема, где используется одна или более межгрупповых переменных и одна или более интраиндивидуальных переменных.

Квази-эксперименты.

Литература - [0] - гл. 3, [2] - гл. 5.2.2.

Ошибки,

Введение в экспериментальную психологию.

12 3 4 5 6 7 Следующая ⇒

Живите по правилу: МАЛО ЛИ ЧТО НА СВЕТЕ СУЩЕСТВУЕТ? Я неслучайно подчеркиваю, что место в голове ограничено, а информации вокруг много, и что ваше право...

Что делать, если нет взаимности? А теперь спустимся с небес на землю. Приземлились? Продолжаем разговор...

ЧТО ТАКОЕ УВЕРЕННОЕ ПОВЕДЕНИЕ В МЕЖЛИЧНОСТНЫХ ОТНОШЕНИЯХ? Исторически существует три основных модели различий, существующих между...

Что делает отдел по эксплуатации и сопровождению ИС? Отвечает за сохранность данных (расписания копирования, копирование и пр.)...

Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском гугл на сайте: