Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Индивидуальная матрица представленности категорий




Обработка результатов

 

1. Обработка результатов осуществляется студентом по протоколу наблюдений, полученному на втором занятии.

Протоколы обрабатываются сведением результатов каждого сеанса наблюдения в 2 вида матриц: индивидуальную матрицу «Кто к кому»4 и индивидуальную матрицу представленности категорий (табл. 2).

В данном задании предлагается использовать только второй вид обработки, соответствующий табл. 2. В этой матрице в каждой клеточке проставляется сумма актов определенной категории, которые были осуществлены каждым участником группы. Поскольку на втором занятии наблюдение длилось 20 мин и проставлены отметки, разделяющие сеанс наблюдения на 3 равных периода, в этой матрице проставляются в каждой клетке 4 числа: общая сумма и ее составляющие за первый, второй и третий промежутки сеанса наблюдения (друг за другом).

2. По индивидуальным данным просчитываются суммарные частоты встречаемости категорий: а) попыток решения (№ 4–6) и всех остальных (№ 1–3 и № 7–12); б) проявления эмоций (№ 1–3 и № 10–12); в) отдельно для групп «мнения» (№ 5 и № 8), «информация» (№ 6 и № 7) «предложения по решению» (№ 4 и № 9), «позитивные реакции» (№ 1–3) и «негативные реакции» (№ 10–12).

 

№ участника № категории
                       
… … …                        
                         

 

На основании этих данных проверяются полученные Бейлзом закономерности, отмеченные ниже пунктами 1–3). Затем строится график, аналогичный приводимому на рис. 16, и выявляется, в какой степени данные самостоятельного наблюдения соответствуют данным этого графика. Закономерности, выявленные Бейлзом, сводятся, в частности, к следующему: 1) 56% высказываний приходятся обычно на категорию попыток решить задачу; 2) 44% – на все остальные категории: положительные и отрицательные реакции и вопросы; 3) позитивных реакций обычно в 2 раза больше, чем негативных.

Тенденции изменения соотношений категорий можно проследить по графику на рис. 16: а) скорость выдачи информации самая высокая в первой трети дискуссии и снижается в двух последующих третях; б) скорость высказывания мнения самая высокая в средней части обсуждения; в) скорость высказывания предложений решения (попыток решения, идей) низка в ранней стадии и максимальна в последней трети обсуждения; г) скорость как позитивных, так и негативных реакций возрастает от первой трети обсуждения к последней; д) момент принятия решения является критической точкой обсуждения, после которой возрастает скорость позитивных реакций и снижается скорость негативных.

3. Для анализа матрицы «Кто к кому» применяется метод сравнения индивидуальных данных с групповыми средними; эта схема сопоставлений для выявления согласия наблюдателей используется столь же часто, как и попарное сравнение. Схема последнего будет приведена ниже для сопоставления матриц представленности категорий5.

 

Рис. 16. Изменение скорости различных типов актов за единицу времени в ходе решения проблемы.

 

Во–первых, строится матрица усредненных значений по группе наблюдателей, аналогичная индивидуальной матрице (см. табл. 2); в эти значения не входят данные того наблюдателя, который проводит сравнение. Во–вторых, посредством ранговых коэффициентов связи, например коэффициента Спирмена, сравниваются индивидуальные и среднегрупповые показатели å J, å R и т.д. для каждого участника дискуссии, где å J – сумма актов, инициируемых конкретным участником, å R – сумма актов, обращенных к данному участнику.

4. Процедура обработки данных для контроля согласия наблюдателей включает схемы попарного сравнения индивидуальных результатов, отраженных в матрицах представленности категорий. Попарное сравнение осуществляется двумя способами: путем использования рангового коэффициента связи Спирмена (ρ) и подсчета коэффициента процента различий (k).

3. Схема попарных сравнений результатов индивидуальных наблюдений

 

Наблюдатель        
  + + +
  + +
  +
 

 

В соответствии с такой схемой группа наблюдателей определяет то число коэффициентов, которые нужно подсчитать (число «плюсов»), и распределяет между наблюдателями эту работу по подсчетам.

1. Коэффициент Спирмена (ρ) подсчитывается в соответствии со схемой по данным каждой пары наблюдателей, представляемым в виде табл. 4, где и – суммарное число актов (или частота встречаемости категорий) у всех участников по данным первого и второго наблюдателей; п – число категорий (равно 12).

Ранжирование числа актов осуществляется отдельно для данных каждого наблюдателя. Самому большому числу приписывают ранг 1, следующему – ранг 2 и т.д.:

 

 

2. Процент различий подсчитывается следующим образом. Как при подсчете коэффициента Спирмена, для каждой категории выписывается по данным двух наблюдателей частота встречаемости соответствующего акта у всех участников дискуссии. Затем подсчитывается разность частот по каждой категории и выбирается максимальная частота из каждой пары. Коэффициент различий получается путем деления сумм абсолютной разности (модуля) частот по всем категориям на сумму максимальных значений:

 

 

4. Подсчет коэффициента корреляции (ρ) по матрицам представленности категории

 

Частоты Категории
                       
X΄ – число актов у 1–го наблюдателя                        
Y΄ – число актов у 2–го наблюдателя                        
Xi ранг i –категории                        
Y i. – ранг i –категории                        
(Xi – Yi) разница рангов                        
(Xi – Yi) 2                        

5. Подсчет коэффициента различия (k)

Частоты Категории  
                       
X                        
Y                        
ê Х – Y ê                        
max X, Y                        
                           

 

По данным Бейлза, подсчет процента различий дает менее оптимистическую картину согласия наблюдателей, чем ранговые коэффициенты связи. В табл. 6 приведен пример данных по двум сеансам наблюдения четырех наблюдателей из книги Г. Фазнахта «Систематическое наблюдение за поведением». Верхнее число – коэффициент связи, нижнее – процент различий между каждыми двумя наблюдателями.

6. Пример данных о согласии наблюдателей [Fabnacht, 1979]

 

Наблюдатель        
  0,92 28% 0,91 36% 0,91 47%
  0,52 42% 0,85 37% 0,96 43%
  0,67 50% 0,69 51% 0,91 43%
  0,72 39% 0,75 39% 0,89 35%

 

Иногда ранговые коэффициенты корреляции подсчитывают отдельно по каждой категории или представленности категорий у каждого участника дискуссии, в этом случае можно оценивать не только степень согласия наблюдателей, но и структуру, и динамику группы. Так, в ходе дискуссии между участниками образуется иерархия по их влиянию на группу («силе»), степени участия в дискуссии и озабоченности достижением групповых целей; участники эмоционально воспринимают друг друга как настроенных позитивно или негативно. Одни участники становятся специалистами по «выдвижению идеи», другие – по оценке этих идей, третьи проявляют наибольшие способности к снятию напряжения (обычно они оцениваются другими участниками дискуссии как самые «симпатичные») и т.д. Однако анализ этих аспектов взаимодействия в группе составляет предмет специального социально–психологического изучения и не может быть охвачен в данном задании.




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-12-25; Просмотров: 813; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.01 сек.