|
|||||||
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция |
АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ ЭКСПЕРИМЕНТАЕсли данные, полученные в эксперименте, качественного характера, то правильность делаемых на основе их выводов полностью зависит от интуиции, эрудиции и профессионализма исследователя, а также от логики его рассуждений. Если же эти данные количественного типа, то сначала проводят их первичную, а затем вторичную статистическую обработку. Первичная статистическая обработка заключается в определении необходимого числа элементарных математических статистик. Такая обработка почти всегда предполагает как минимум определение выборочного среднего значения. В тех случаях, когда информативным показателем для экспериментальной проверки предложенных гипотез является разброс данных относительного среднего, вычисляется дисперсия или квадратическое отклонение. Значение медианы рекомендуется вычислять тогда, когда предполагается использовать методы вторичной статистической обработки, рассчитанные на нормальное распределение, Для такого рода распределения выборочных данных медиана, а также мода Часть II. Введение в научное психологическое исследование совпадают или достаточно близки к средней величине. Этим критерием можно воспользоваться для того, чтобы приблизительно судить о характере полученного распределения первичных данных. Вторичная статистическая обработка (сравнение средних, дисперсий, распределений данных, регрессионный анализ, корреляционный анализ, факторный анализ и др.) проводится в том случае, если для решения задач или доказательства предложенных гипотез необходимо определить статистические закономерности, скрытые в первичных экспериментальных данных. Приступая к вторичной статистической обработке, исследователь прежде всего должен решить, какие из различных вторичных статистик ему следует применить для обработки первичных экспериментальных данных. Решение принимается на основе учета характера проверяемой гипотезы и природы первичного материала, полученного в результате проведения эксперимента. Приведем несколько рекомендаций на этот счет. Рекомендация 1. Если экспериментальная гипотеза содержит предположение о том, что в результате проводимого психолого-педагогического исследования возрастут (или уменьшатся) показатели какого-либо качества, то для сравнения до- и постэкспериментальных данных рекомендуется использовать критерий Стъюдента или х2~критерий. К последнему обращаются в том случае, если первичные экспериментальные данные относительны и выражены, например, в процентах. Рекомендация 2. Если экспериментально проверяемая гипотеза включает в себя утверждение о причинно-следственной зависимости между некоторыми переменными, то ее целесообразно проверять, обращаясь к коэффициентам линейной или ранговой корреляции. Линейная корреляция используется в том случае, когда измерения независимой и зависимой переменных производятся при помощи интервальной шкалы, а изменения этих переменных до и после эксперимента небольшие. К ранговой корреляции обращаются тогда, когда достаточно оценить изменения, касающиеся порядка следования друг за другом по величине независимых и зависимых переменных, или когда их изменения достаточно велики, или когда измерительный инструмент был порядковым, а не интервальным. Глава 4. Проведение экспериментального исследования Рекомендация 3. Иногда гипотеза включает предположение о том, что в результате эксперимента возрастут или уменьшатся индивидуальные различия между испытуемыми. Такое предположение хорошо проверяется с помощью критерия Фишера, позволяющего сравнить дисперсии до и после эксперимента. Заметим, что, пользуясь критерием Фишера, можно работать только с абсолютными значениями показателей, но не с их рангами. Результаты количественного и качественного анализа материала, полученного в ходе проведения эксперимента, первичной и вторичной статистической обработки этого материала, используются для доказательства правильности предложенных гипотез. Выводы об их истинности являются логическим следствием доказательства, в процессе которого в качестве основного аргумента выступает безупречность логики самого доказательства, а в качестве фактов — то, что установлено в результате количественного и качественного анализа экспериментальных данных. Факты в ходе доказательства обязательно должны соотноситься с гипотезами. В процессе такого соотнесения выясняется, насколько полно имеющиеся факты доказывают, подтверждают предложенные гипотезы. Заметим, что логические ошибки в доказательстве возможны именно на этом, заключительном этапе эксперимента. Нередко обнаруживается, например, что полученных в ходе эксперимента фактов недостаточно для того, чтобы полностью доказать или опровергнуть предложенную гипотезу. Это бывает тогда, когда объем и содержание понятий, используемых в формулировках гипотез, шире, чем совокупность экспериментально установленных фактов. Допустим, что исследователь намерен экспериментально доказать гипотезу о том, что успешность учения детей зависит от мотивации учебной деятельности, и в качестве доказательства использует факт, согласно которому при наличии интереса к учебному предмету успеваемость учащихся выше, чем при его отсутствии. Этого факта, казалось бы, достаточно для того, чтобы на деле доказать правильность данной гипотезы. Но это далеко не так. На самом деле указанный факт доказывает предложенную гипотезу лишь отчасти, потому что, с одной стороны, мотивация учения не сводится к интересу к учебному пред- Часть II. Введение в научное психологическое исследование мету, а с другой стороны — содержание понятия «успеваемость» отнюдь не равноценно объему и содержанию понятия «успешность учения». Для того чтобы полностью доказать гипотезу именно в той ее формулировке, которая предложена изначально, необходимо сделать следующее: 1. Полностью раскрыть объем и содержание понятий «мотивация учения» и «успешность учения» по крайней мере на уровне их рабочих определений. 2. Установить, какую минимально необходимую и вместе с тем достаточную совокупность фактов нужно получить в ходе экспериментального исследования для доказательства гипотез. Имеется, в виду система фактов, которая полностью покрывает объем и содержание понятий «мотивация учения» и «успешность учения». 3. Удостовериться в том, что все эти факты получены, достоверны, и далее соотнести их с гипотезой, сделав выводы о ее доказанности или недоказанности. Описанная ситуация неполного доказательства гипотезы по объему и содержанию включенных в нее понятий на практике встречается довольно часто и, к счастью, не является фатальной для судьбы самого эксперимента. Из этой ситуации почти всегда можно выйти, если уже после проведения эксперимента сузить, конкретизировать его гипотезу, приведя ее в соответствие с имеющимися данными. В описанном выше примере можно было бы переформулировать гипотезу так: «Интерес к учебному предмету положительно влияет на успеваемость учащихся». В этом случае содержание включенных в гипотезу понятий и факты были бы приведены в соответствие друг с другом. Постэкспериментальная переформулировка гипотезы требует разрешения еще одного важного вопроса: соответствует ли новая формулировка гипотезы объему и содержанию проблемы, целей и задач эксперимента? Несоответствие, как правило, возникает или, если оно присутствовало с самого начала, усиливается после того, как по результатам эксперимента была конкретизирована формулировка исходной гипотезы. Данное несоответствие также необходимо устранить, но эта задача решается несколько иным путем, чем устранение несоответствия между гипотезой и фактами. Глава 4. Проведение экспериментального исследования Прежде всего требуется констатация того, что проведенное исследование не полностью разрешило поставленную проблему, что ряд задач и вопросов остались без ответа и требуют дальнейших исследований. Далее производится (как правило, уже в форме выводов из проведенного исследования) сужение, конкретизация совокупности решенных задач. Заметим, что несоответствие замысла результатам на уровне проблем и задач исследования — это такое же типичное явление, как несоответствие гипотез фактам. Важно только, чтобы это несоответствие в заключении исследования было оговорено. То, что говорилось выше о доказательстве гипотез и решении поставленных в исследовании проблем, касается и опровержения гипотез. Доказать несостоятельность гипотезы, как правило, бывает труднее, чем доказать ее справедливость, так как для этого требуется опровергнуть все, в том числе и частные факты, свидетельствующие в пользу этой гипотезы. Недоказанность гипотезы в позитивном смысле слова чаще всего сама по себе не является ее опровержением, так как оба вида доказательства: позитивное и негативное — с логической точки зрения различные и независимые друг от друга. В соответствие с реальными фактами должны быть приведены и выводы из исследования. Их также нельзя делать слишком поспешно. Выводы должны строго вытекать из того, что на самом деле доказано. Выводы обычно предлагаются в виде кратких и конкретных утверждений, формулировки которых опираются на факты, существование которых до начала проведения исследования лишь гипотетически предполагалось. Объем и содержание понятий, используемых в выводах, должны соответствовать объему и содержанию понятий, имеющихся в новых формулировках экспериментальных гипотез. Поиск по сайту: |
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.005 сек.) |