Порядок работы. Вводные замечания. В исследовательских и прикладных целях бывает необходимо проанализировать не только результаты тестирования конкретного

Занятие 10.15 КОМПЬЮТЕРНАЯ ПСИХОДИАГНОСТИКА. СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА НАКОПЛЕННЫХ ДАННЫХ ПСИХОДИАГНОСТИКИ

Вводные замечания. В исследовательских и прикладных целях бывает необходимо проанализировать не только результаты тестирования конкретного, отдельно взятого человека, но и результаты по выборке опрошенных людей. Например, чтобы получить или откорректировать нормы опросника, установить какие-либо закономерности, проследить связи по группе испытуемых и т. д.

В подобных случаях нужна возможность обработки данных тестирования группы (выборки) статистическими методами. Данные могут быть представлены либо в виде вектора (один показатель для всей выборки), либо в виде матрицы (несколько показателей). Ввести данные в программу статистической обработки можно вручную. Некоторые программы тестирования «умеют» хранить накопленные данные. В таких случаях «перенабивать» данные из одной программы в другую неэффективно. Можно воспользоваться функцией «экспорт-импорт», чтобы преобразовать данные из одного формата (тестового) в другой (статистический). Иногда это приходится делать через промежуточные форматы.

Цель занятия

1. Провести исследование психологических закономерностей по накопленным данным.

2. Научиться переносить данные из одной компьютерной программы в другую.

Материалы (оснащение). Компьютер, психодиагностическая система *Монада», статистическая программа «Statistica for Windows».

1. Поставить задачу на проведение исследования (придумать самостоятельно, имея в виду ограничения наличия материала, т. е. объектов и признаков в базе данных программы «Монада»).

2. Составить описание требований к выборке и данным, т. е. сформулировать предмет исследования (что исследовать) и требования к составу испытуемых (кого исследовать).

3. Отобрать выборку из психодиагностической системы «Монада» по заданным признакам (не менее 100 человек). Для этого:

3.1. запустить психодиагностическую систему «Монада»;

3.2. в режиме «данные об обследуемом»/«отбор по биосоциальным признакам» вписать требуемые формальные признаки к испытуемым например: а) все испытуемые должны иметь высшее техническое образование - в окне «образование» надо выбрать «высшее техническое»; б) все испытуемые должны быть мужчинами - в окне «пол» надо выбрать «муж», и т. д.;

3.3. в режиме «данные об обследуемом»/«отбор по психологическим признакам» в окне «методика-фактор-код-условие» задать нужные психологические признаки (см.п. 2) и отобрать нужных испытуемых из выборки, сформированной по биосоциальным признакам (операция «отбор»).

4. Экспортировать шкальные оценки этих испытуемых по нужным методикам тестирования в текстовые файлы в режиме «данные об обследуемом» / «вывод данных и списка обследуемых» с помощью операции «оценки», предварительно выбрав методику тестирования и фактор в окнах «методика» и «фактор» соответственно. Данные будут сохранены в подкаталоге ТХТ с расширениями *.lst (список обследуемых и их шкальные оценки) и *.num (только шкальные оценки). Выйти из психодиагоностической системы «Монада».

5. Импортировать данные в статистическую программу. Для этого:

5.1. запустить Windows, затем запустить программу Statistica;

5.2. в программе Statistica выбрать режим Data Management;

5.3. в верхнем меню Fail/Import выбрать файл для импорта (с расширением *.num), указать кодировку ASCII, параметры таблицы (т. е. количество переменных и испытуемых), полученную таблицу сохранить с расширением *.sta;

5.4. повторить п. 5.3 для всех импортируемых файлов;

5.5. соединить все импортированные файлы в одну таблицу и сохранить ее.

6. Обработать. Для этого:

6.1. перейти в режим Basic Statistics and Tables;

6.2. рассчитать первичные статистики (Descriptive Statistics), сделать выводы о характере распределения;

6.3. рассчитать корреляционный анализ (Correlation matrices);

6.4. перейти в режим кластерного анализа (Cluster Analysis), построить два дерева кластеризации: по шкальным оценкам и по испытуемым.

7. Проинтерпретировать полученные результаты, учитывая смысловые нагрузки, стоящие за переменными, так как только зная и понимая природу признаков можно объяснить характер выявленных статистических закономерностей, а простая констатация наличия связи не есть ее интерпретация.

Пример

Обнаружена корреляция между переменными А и В или А, В и С. Зная, что стоит за этими переменными, можно проинтерпретировать полученные результаты. Ниже даны 5 примеров:

1. А зависит от В - психомоторное развитие зависит от возраста, но не наоборот.

2. В зависит от А - речь зависит от возраста.

3. А зависит от В, а В зависит от А - психомоторное развитие зависит от деятельности и наоборот.

4. А влияет на С, а С влияет на В - возраст влияет на внимание, а внимание влияет на развитие интеллекта, при этом С (внимание) не изучалось.

5. А зависит от С, В зависит от С - А - размер обуви, В - интеллект, С - возраст. корреляция есть, а реальной (физической) связи нет.

8. Результаты оформить в любом текстовом редакторе.

Контрольные вопросы

1. По каким параметрам можно обнаружить различия между выборками при совпадении математического ожидания и как их проинтерпретировать?

2. Как может быть проинтерпретирована корреляция между стажем работы и каким-либо показателем по ОСТ (направление зависимости)?

3. О чем свидетельствует близость переменных при кластерном анализе?

4. О чем свидетельствует близость объектов при кластерном анализе?

Дата добавления: 2014-10-31