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 cách các cuộc khảo sát, như 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

Đó là sự liên kết các kết quả phân tích dữ liệu với giả thuyết nghiên cứu, với các lý thuyết và với kiến ​​thức đã tồn tại và được chấp nhận.

Các loại vấn đề chúng ta có thể có gì với diễn giải của dữ liệu cụ thể nhất định: Suy giảm thang đo. Khi chúng được giải thích các thực thi đạt đến một cách có hệ thống hoặc không bao giờ có thể đạt tới, 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 cách hiểu mới.

Hiệu ứng mái. Nếu chúng ta luôn chạm vào điểm số cao nhất. Hiệu ứng sàn. 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 phát ra các phản hồi gần với giá trị trung bình hoặc trung tâm khi các đánh giá cao cấp được yêu cầu. Nó có thể dẫn chúng ta đến kết luận sai lầm.

Kết quả phải được giải thích như đối với: 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 việc tương tự. Kết luận rõ ràng về 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 môi trường tự nhiên (nghiên cứu thực địa) hoặc trong môi trường nhân tạo (Các tình huống được tạo ra bởi nhà nghiên cứu). Phân tích dữ liệu Các yếu tố cần tính đến 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, bởi vì những điều này bao gồm mức thấp, nhưng không phải là cách khác. Vấn đề đã được nêu ra và cách thức thu thập dữ liệu. 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 một 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 phân tích, trong đó cần tìm kiếm các hình thức phân tích đa dạng và số nhiều.. Nhiệm vụ phân tích dữ liệu: Cách tóm tắt dữ liệu. Có các chỉ mục tóm tắt các khía cạnh khác nhau của phân phối. Chỉ số xu hướng trung tâm. Chỉ ra trung tâm của một phân phối.

Tính toán:

• Ý nghĩa số học: Chúng tôi thêm điểm số và chia chúng cho nº của họ 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. Chỉ ra cách phân tán dữ liệu của biến.
• Phương sai xiên hoặc phương sai. Tính điểm số chênh lệch (trừ trung bình của mỗi điểm), nâng chúng lên bình phương, cộng chúng và chia chúng cho nº của họ Ví dụ S2s / / 5 = 5.2
• Phương sai không thiên vị Chúng tôi chia nº trong số các trường hợp ngoại trừ một: Ví dụ VI = / (5-1) = 6.5
• Độ lệch chuẩn không thiên vị. Xóa 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 sai lệch (S2s) Ex. Ss = Ö S2s = Ö 5.2 = 2.28 Tổng biên độ của phân phối. Nếu giá trị tối thiểu của giá trị tối đa bị trừ Ej. AT = 31 - 25 = 6
• Chỉ số bất đối xứng. ¿Là một phân phối điểm đối xứng? Trừ thời trang khỏi giá trị trung bình và chia sự khác biệt này giữa độ lệch chuẩn sai lệch. As = (29 - 31) / 2.28 = -0,88 Nếu nó nhỏ hơn 0, nghĩa là âm (có nhiều điểm cao hơn thấp) Nếu lớn hơn 0, nghĩa là dương (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) Các chỉ mục trỏ. ¿Là một phân phối điểm phẳng? Tìm kiếm các mẫu (tính thường xuyên hoặc khác biệt) trong dữ liệu. Một trong những hình thức tốt nhất là đại diện đồ họa. Kết quả dự báo dựa trên dữ liệu. Dự đoán khai thác các mối quan hệ của họ. Khi một mô hình được nhận ra, cách tốt nhất để tóm tắt nó là bằng 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, để mô tả dữ liệu cũng như bản 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 suy luận với dân chúng với sự trợ giúp của phân tích dữ liệu mô tả bằng cách áp dụng xác suất. Chúng tôi thông qua các phương pháp suy luận để khái quát về kết quả dân số.

Bài viết này hoàn toàn là thông tin, trong Tâm lý học trực tuyến, chúng tôi không có khoa để chẩn đoán hoặc đề nghị điều trị. Chúng tôi mời bạn đi đến một nhà tâm lý học để điều trị trường hợp của bạn nói riêng.

Nếu bạn muốn đọc thêm 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.