Giải thích và thu thập dữ liệu của quá trình nghiên cứu trong tâm lý học

Làm thế nào các thí nghiệm có thể được sử dụng để thu thập thông tin trong nghiên cứu xã hội. Tìm hiểu làm thế nào các cuộc khảo sát, chẳng hạn như các cuộc phỏng vấn và bảng câu hỏi, có thể được sử dụng để thu thập dữ liệu trong nghiên cứu xã hội. Nghiên cứu cách phân tích nội dung được sử dụng để thu thập dữ liệu trong nghiên cứu xã hội.

Giải thích kết quả

Nó là sự liên kết các kết quả phân tích dữ liệu với giả thuyết nghiên cứu, với các lý thuyết và với kiến ​​thức hiện có và được chấp nhận.

Các loại vấn đề chúng ta có thể có với các diễn giải về dữ liệu cụ thể nhất định: Sự suy giảm của thang đo. Khi các thực thi đạt đến một cách có hệ thống hoặc không bao giờ có thể đạt được sẽ được diễn giải, các giới hạn của thang đo. Vấn đề này có thể được giải quyết bằng cách thực hiện một nghiên cứu thí điểm, phát hiện những thất bại này và mở rộng quy mô trong diễn giải mới.

Hiệu ứng trần. Nếu chúng ta luôn chạm vào điểm số cao nhất. Hiệu ứng mặt đất. Nếu chúng ta luôn chạm vào điểm số thấp nhất. Hồi quy để đo lường. Đó là một hiện tượng không mong muốn xuất hiện trong hầu hết các cuộc điều tra khi yêu cầu phán đoán định lượng. Đó là xu hướng đưa ra các phản hồi gần trung bình hoặc các giá trị cốt lõi khi các đánh giá cao cấp được yêu cầu. Nó có thể dẫn chúng ta đến kết luận sai.

Các kết quả nên được hiểu là: Độ lớn của hiệu ứng thu được và các xu hướng hoặc tính đều đặn được quan sát. So sánh những kết quả này với những kết quả mà các nhà nghiên cứu khác thu được trong các công trình tương tự. Kết luận rõ ràng của công việc được thực hiện.

Thu thập, phân tích dữ liệu

Thu thập dữ liệu: Thông qua quan sát, khảo sát và thí nghiệm có hệ thống. Trong phương tiện tự nhiên (nghiên cứu thực địa) hoặc trong phương tiện nhân tạo (Tình huống được tạo ra bởi nhà nghiên cứu). Phân tích dữ liệu Các yếu tố cần xem xét khi thực hiện bốn nhiệm vụ phân tích dữ liệu: Chúng tôi phải quyết định, mặc dù chúng tôi đề xuất môi trường kép: Thống kê mô tả. Nếu chúng ta ở lại trong mẫu. Thống kê suy luận Nếu chúng ta muốn suy luận về dân số bằng cách sử dụng xác suất. Mức độ đo lường của các biến: Mức độ đo khoảng hoặc tỷ lệ. Cố gắng đo ở mức cao nhất có thể, vì chúng bao gồm mức thấp, nhưng không phải ngược lại. Vấn đề đã được nêu ra và làm thế nào dữ liệu đã được thu thập. Một sự cân bằng phải luôn luôn được thực hiện giữa có thể và thuận tiện, để không bị ngập trong các phân tích khác nhau. Nên thực hiện đa nguyên "phân tích" có hệ thống: Tính hệ thống ngụ ý rằng phải có một kế hoạch chi tiết với các mục tiêu cụ thể cả để thu thập và phân tích dữ liệu.

Đa nguyên (bất kỳ hình thức nghiên cứu nào cũng có những hạn chế của nó. Chúng có thể được giảm thiểu bằng cách tối ưu hóa các phân tích, trong đó cần phải thực hiện nhiều hình thức phân tích số nhiều và số nhiều. phân tích dữ liệu: Các cách để tóm tắt dữ liệu Có các chỉ mục tóm tắt các khía cạnh khác nhau của phân phối Các chỉ số của xu hướng trung tâm Chỉ ra trung tâm của phân phối.

Tính toán:

  • Ý nghĩa số học: Chúng tôi thêm điểm số và chia chúng cho số lượng của chúng. Ví dụ: (31 + 31 + 25 + 28 + 30) / 5 = 29 Thời trang: Quan sát thường xuyên nhất là 31
  • Trung vị: Sắp xếp điểm số, điểm trung tâm là 30. Chỉ số biến thiên hoặc phân tán. Chúng chỉ ra mức độ phân tán của dữ liệu biến.
  • Phương sai thiên vị hoặc phương sai. Tính điểm số chênh lệch (trừ trung bình của mỗi điểm), bình phương chúng, cộng chúng và chia chúng cho số lượng của chúng. Ví dụ S2 = / 5 = 5.2
  • Phương sai không thiên vị. Chúng tôi chia số trường hợp trừ đi một: Ví dụ VI = / (5-1) = 6, 5
  • Độ lệch điển hình không thiên vị. Lấy căn bậc hai của phương sai không thiên vị (VI) Ví dụ DTI = Ö VI = Ö 6, 5 = 2, 55
  • Độ lệch chuẩn thiên vị. Lấy căn bậc hai của phương sai hoặc phương sai lệch (S2s) Ex. Ss = Ö S2s = Ö 5.2 = 2.28 Tổng chiều rộng phân phối. Nếu giá trị tối thiểu được trừ khỏi giá trị tối đa Ví dụ AT = 31 - 25 = 6
  • Chỉ số bất đối xứng Đây có phải là một phân phối đối xứng của điểm số? Trừ chế độ khỏi giá trị trung bình và chia sự khác biệt này giữa độ lệch chuẩn bị lệch. As = (29 - 31) / 2.28 = -0, 88 Nếu nó nhỏ hơn 0, nghĩa là âm (có nhiều điểm cao hơn thấp) Nếu nó lớn hơn 0, nghĩa là tích cực (có nhiều điểm thấp hơn cao)

Nếu bằng 0, nó là đối xứng (một phần của phân phối là sự phản ánh của phần khác) Tỷ lệ điểm. Có phải là một phân phối phẳng của điểm số? Tìm kiếm các mẫu (tính thường xuyên hoặc khác biệt) trong dữ liệu. Một trong những cách tốt nhất là biểu diễn đồ họa. Kết quả dự báo dựa trên dữ liệu. Dự đoán khai thác các mối quan hệ của họ. Khi một mẫu được nhận ra, cách tốt nhất để tóm tắt nó là thông qua một hàm. Mặc dù nó không đi qua tất cả các điểm, nhưng nó cung cấp cho chúng ta một cách đơn giản hơn, mặc dù không đầy đủ, mô tả dữ liệu bên cạnh tính chất và cường độ của các mối quan hệ giữa chúng.

Tổng quát hóa dân số từ mẫu. Tổng quát hóa các kết quả trước đó cho các trường rộng hơn so với các mẫu ban đầu mà chúng tôi bắt đầu bằng cách suy luận cho dân chúng với sự trợ giúp của phân tích dữ liệu mô tả áp dụng xác suất. Chúng tôi thông qua các suy luận để khái quát về kết quả dân số.

Bài viết này chỉ đơn thuần là thông tin, vì chúng tôi không có quyền chẩn đoán hoặc đề nghị điều trị. Chúng tôi mời bạn đến một nhà tâm lý học để thảo luận về trường hợp cụ thể của bạn.

Nếu bạn muốn đọc thêm các bài viết tương tự như Giải thích và thu thập dữ liệu của quá trình nghiên cứu trong tâm lý học, chúng tôi khuyên bạn nên nhập danh mục Tâm lý học thực nghiệm của chúng tôi.

Đề XuấT

Viêm trong tĩnh mạch dương vật: nguyên nhân
2019
Thực phẩm kích thích men tiêu hóa
2019
Viên nang Distraneurine: nó dùng để làm gì và tác dụng phụ
2019