Термины использующиеся в психологических исследованиях

Дата публикации:  9 июня

Генеральная совокупность 

Гипотетическая (домысливаемая) совокупность всех объектов (единиц), относительно которых предполагается делать выводы при изучении конкретной задачи. Генеральная совокупность состоит из всех объектов, которые имеют качества, свойства, интересующие исследователя.

Пример: допустим, мы хотим исследовать население нашей планеты, тогда у нас генеральной совокупностью будет считаться все население планеты. 

Выборка или выборочная совокупность

Часть генеральной совокупности элементов, которая охватывается экспериментом.

Пример: мы не можем опросить всех людей, поэтому мы опрашиваем только часть и на базе результатов опроса делаем выводы, экстраполируя (т. е. перенося выводы) результаты на генеральную совокупность. Именно поэтому вы не участвуете постоянно во всех соцопросах, а у социологов есть более менее верные данные.

Репрезентативность выборки

Соответствие характеристик выборки свойствам популяции или генеральной совокупности в целом. Репрезентативность определяет, насколько можно переносить результаты исследования с привлечением определенной выборки и соответствующие выводы на всю генеральную совокупность, из которой она была собрана.

Также репрезентативность (представительность) можно определить как свойство выборочной совокупности представлять параметры генеральной совокупности, значимые с точки зрения задач исследования.

Пример: допустим, генеральная совокупность  это все учащиеся школы (600 человек из 20 классов, по 30 человек в каждом классе). Предмет изучения  отношение к курению вне зависимости от возраста учащихся. Выборка, состоящая из 60 учеников старших классов, гораздо хуже представляет совокупность, чем выборка из тех же 60 человек, в которую войдут по 3 случайных ученика из каждого класса. Главной причиной тому  неравное возрастное распределение в классах. Следовательно, в первом случае репрезентативность выборки низкая, а во втором случае репрезентативность высокая (при прочих равных условиях).

Зависимые и независимые выборки

При сравнении двух или более выборок важным параметром является их зависимость. Если можно установить гомоморфную пару (то есть, когда одному случаю из выборки X соответствует один и только один случай из выборки Y и наоборот) для каждого случая в двух выборках (и это основание взаимосвязи является важным для измеряемого на выборках признака), такие выборки называются зависимыми. Примеры зависимых выборок:

  • пары близнецов;
  • два измерения какого-либо признака до и после экспериментального воздействия;
  • мужья и жены.

В случае, если такая взаимосвязь между выборками отсутствует, то эти выборки считаются независимыми, например:

  • мужчины и женщины;
  • психологи и математики;
  • дети и взрослые.

Соответственно, зависимые выборки всегда имеют одинаковый объем, а объем независимых может отличаться.

Информант

Человек служащий источником информации для исследователя.

Респондент

Человек принимающий участие в социологическом или другом опросе, анкетировании.

Испытуемый

Участник експеримента или исследования в психологии или других отраслях науки.

Типы эмпирических исследований

В психологии можно выделить три типа эмпирических исследований, или экспериментов:

  • Пилотажное исследование (пилотаж, пробное исследование, «зондаж»).
  • Констатирующее исследование (констатирующий эксперимент).
  • Формирующее исследование (формирующий эксперимент).
  • Контрольное исследование (контрольный эксперимент).

Использование термина «эксперимент» в данном случае не вполне корректно, но на практике используются именно такие формулировки.

Пилотажное исследование

Это предварительное исследование, которое проводится до основного на выборке меньшего размера. Как правило, оно проводится, чтобы: выявить проблемы, связанные с организацией исследования; протестировать методический инструментарий, уточнить содержание анкет, тестов; приобрести навыки установления контакта с испытуемым или группой испытуемых. Требование к выборке будет зависеть от целей проведения пилотажного исследования.

Констатирующий эксперимент

Констатирующее эмпирическое исследование, предполагает изучение некоторых психологических феноменов в некоторой выборке без дополнительного воздействия на эту выборку. Само по себе тестирование есть воздействие на испытуемых, но этим пренебрегают.

В рамках констатирующего исследования проводится анализ различий или анализ взаимосвязей психологических показателей. Такого рода исследование лишь констатирует некоторое положение вещей, никак на него не влияя.

Формирующий эксперимент

Формирующее эмпирическое исследование, предполагает некоторое воздействие на выборку испытуемых с целью развития у них чего-то «хорошего», либо коррекции чего-то «плохого». Темы исследований такого типа могут звучать примерно так: «Развитие коммуникативной компетентности старшеклассников», «Снижение тревожности старших дошкольников средствами сказкотерапии», «Повышение групповой сплоченности сотрудников торговой организации с помощью тренинга» и т. д.

Таким образом, формирующие исследования отличаются от констатирующих наличием следующих ключевых слов: «Развитие», «Повышение», «Снижение», «Коррекция», «Формирование» и пр.

Как правило, формирующее исследование проводится совместно с контрольным экспериментом.

Контрольный эксперимент

Цель контрольного исследования – проверить эффективность проведенной программы коррекции, тренинга. С этой целью проводится повторное тестирование испытуемых по тестам, которые использовались на констатирующем этапе исследования. И далее проводится сравнительный анализ психологических показателей до и после формирующего воздействия, например, с использованием Т-критерия Вилкоксона или Т-критерия Стьюдента.

Количественный анализ

Количественные методы исследования – методы ориентированные на получение строго объективных, количественно выражаемых данных. Считается, что количественные методы отличаются высоким уровнем валидности и надежности, структурированностью и объективностью. Но при этом у количественного метода низкий уровень естественной реалистичности, конструктной и экологической валидности. 

Количественное исследование предполагает сбор данных в цифровой форме для количественного анализа. В кафестве примеров цифровых данных могут быть: продолжительность или время реакции (секунды, минуты, часы и т.д.), оценке (по десятибальной или стобальной шкале), количество или частота проявлений, показатели рейтингов или шкал. Они могут быть собраны в контролируемых или естественных условиях, в лабораторных или полевых исследованиях (наблюдениях), в определенных группах населения или общих выборочных совокупностях.

Основным достоинством количественных исследований является то, что полученные данные, могут быть предметом статистического анализа,  генерализованы за рамками исследовательской выборки, позволяют проверять гипотезы и оценивать эффективность вмешательства. По сути, количественный метод позволяет описывать, а также характеризовать разные категории или группы людей, определять элементный состав исследуемого явления, его структуру, функциональные группы компонентов.

Критики количественного подхода к исследованию психологической феноменологии отмечают их изолированность от реального социального контекста, дистанцированность от ситуации исследования, искусственность. В качестве альтернативы рассматриваются качественные методы исследования.

Качественный анализ

Качественное исследование – исследование, изучающее аспекты социальной жизни, недоступные количественному измерению. Качественные исследования используют широкий спектр методов, фокусирующихся на значениях и интерпретациях социальных феноменов и социальных процессах в конкретных контекстах, в которых они происходят.

Все качественные методы имеют ряд общих характеристик: 

  • проводятся во взаимодействии с реальными людьми;
  • фокусируются на значениях, выражаемых участниками исследования по отношению к поведению;
  • привлекают к рассмотрению социальный, культурный и природный контексты, в которых люди живут, работают и взаимодействуют.

Развитие этого вида исследований во многом было обусловлено неудовлетворенностью "числовыми" методами традиционной экспериментальной психологии. Сторонники качественных методов убеждены в том, что выводы, которые можно сделать из психологического исследования, всегда зависят от контекста, их нельзя экстраполировать за пределы того контекста, в котором они были получены. В этой связи особое значение придается мнениям информанта ("что это означает лично для меня?").

При качественном исследовании психолог сосредотачивается на интерпретации языка (глубинные интервью, личные дневники и т.д.), не пытаясь преобразовать результаты исследований в цифры статистики. Таким образом, он поддерживает тесный контакт с информантом.

Качественные методы основываются на идее о том, что реальность не является объективной данностью, а социально конструируется описаниями участников опыта жизненных переживаний или через социальное взаимодействие.

Сравнительный анализ

Сравнительный анализ полученных данных – один из самых популярных и основополагающих методов анализа, предполагающий выявление определенных характеристик у объекта исследования и сравнение его по этим параметрам с другими объектами или с самим собой в разные периоды времени.

В результате сравнения можно понять и увидеть что-то общее в явлениях и выявить закономерность или, наоборот, узнать, что никаких закономерностей нет, и все меняется хаотично.

Сравнительный метод, как универсально применяемый, относится к общенаучным методам исследований. По своему функциональному назначению и способам использования, является эмпирическим. 

В прикладных исследованиях сравнительный метод используется в качестве основного при классификации, типологии, оценке, генерализации. Он позволяет разделить общие и отличительные признаки и свойства исследуемых объектов и процессов их развития.

Успешное применение сравнительного метода подразумевает унификацию приемов наблюдения, включая стандартизацию исходных данных и получаемых результатов.

Корреляция 

Взаимосвязь двух или нескольких случайных величин (либо величин, которые можно с некоторой допустимой степенью точности считать таковыми). При этом изменения значений одной или нескольких из этих величин сопутствуют систематическому изменению значений другой или других величин. Математической мерой корреляции двух случайных величин служит корреляционное отношение, либо коэффициент корреляции.

При расчете корреляций пытаются определить, существует ли статистически достоверная связь между двумя или несколькими переменными в одной или нескольких выборках.

Пример: взаимосвязь между ростом и весом детей, взаимосвязь между успеваемостью и результатами выполнения теста IQ, между стажем работы и производительностью труда.

Важно понимать, что корреляционная зависимость отражает только взаимосвязь между переменными и не говорит о причинно-следственных связях.

Пример: если бы исследуемой выборке между ростом и весом человека существовала корреляционная зависимость то, это не значило бы, что вес является причиной роста человека, иначе сбрасывая лишние килограммы рост человека также уменьшался. Корреляционная связь лишь говорит о взаимосвязи данных параметров, причем в данной конкретной выборке, в другой выборке мы можем не наблюдать полученные корреляции.

Показатель корреляции. Коэффициент корреляции характеризует величину отражающую степень взаимосвязи двух переменных между собой. Он может варьировать в пределах от -1 (отрицательная корреляция или обратнопропорциональная зависимость) до +1 (положительная корреляция или прямопропорциональная зависимость). Если коэффициент корреляции равен 0 то, это говорит об отсутствии корреляционных связей между переменными. Причем если коэффициент корреляции ближе к 1 (или -1) то говориться о сильной корреляции, а если ближе к 0, то о слабой.

  

Робастность 

Свойство статистического метода, характеризующее независимость влияния на результат исследования различного рода выбросов, устойчивость к помехам.

Выбросоустойчивый (робастный) метод - метод, направленный на выявление выбросов, снижение их влияния или исключение их из выборки.

На практике наличие в выборках даже небольшого числа резко выделяющихся наблюдений (выбросов) способно сильно повлиять на результат исследования.

Пример: коэффициент корреляции Пирсона очень подвержен выбросам, ниже приведен график на котором четко можно выделить выброс (одинокая точка слева внизу, рядом с пересечением осей координат) из-за которого коэффициент корреляции равен 0.46, а должен быть гораздо меньше, а то и вовсе отсутствовать.