Метод эксперимента

Опрос

Проективные методики

Проективные техники - методики, основанные на феномене проекции. Они предназначены для исследования тех глубинных индивидуальных особенностей личности, которые менее всего доступны непосредственному наблюдению или опросу. Специфика проективного метода состоит в его направленности на выявление прежде всего субъективно-конфликтных отношений и их представленное в индивидуальном сознании в виде "личностных смыслов" или "значимых переживаний".

Под опросом понимается метод сбора первичной информации посредством обращения с вопросами к опрашиваемым (респондентам). Различают несколько вариантов опроса: устные и письменные, свободные и стандартизированные, экспертные, выборочные и сплошные и т.п. Устный опрос применяется в тех случаях, когда желательно вести наблюдение за поведением и реакциями человека, отвечающего на вопросы. Письменный опрос позволяет охватить большее количество испытуемых, требует меньше времени на его проведение. Наиболее распространенной формой его является анкетирование. Свободный опрос - разновидность письменного или устного опроса, при котором перечень задаваемых вопросов и возможных вариантов ответов на них заранее не ограничен определенными рамками. Стандартизированный опрос проводится с помощью интервью-анкеты, в которой заранее подготовлены вопросы и возможные ответы на них ограничены узкими рамками. Анкетирование - одна из наиболее распространенных форм опроса. Анкета - это структурно организованный набор вопросов, каждый из которых логически связан с центральной задачей исследования. Известно несколько типов анкет: анкеты, основанные на самооценке опрашиваемыми своих свойств и качеств; анкеты, вопросы которых направлены на оценку опрашиваемыми своих действий в конкретных жизненных ситуациях; анкеты, в которых предлагается дать оценку, высказать свое отношение к другим людям или каким-либо событиям. При разработке анкеты используются закрытые либо открытые вопросы. Закрытые - это такая форма вопросов, на которые в анкете даются заранее сформулированные варианты ответов. Открытые вопросы - когда опрашиваемый свободно отвечает на предложенный вопрос без каких-либо ограничений, например, биографической анкеты.

Эксперимент - это метод исследования, предполагающий создание некоторых искусственных (экспериментальных) условий и направленный на выявление причинно-следственных зависимостей, существующих между изучаемыми переменными. Специфика эксперимента заключается в том, что в нем целенаправленно и продуктивно создается ситуация, в которой изучаемое свойство выделяется, проявляется и оценивается лучше всего. Основная задача эксперимента заключается в том, чтобы сделать доступным для объективного внешнего восприятия существенные особенности внутреннего психического процесса. Особенностями эксперимента являются: - психолог может сам варьировать и изменять условия протекания эксперимента; - возможность попеременного включения (исключения) отдельных условий. Выделяют три вида эксперимента: лабораторный, естественный и формирующий. Приборные психофизиологические методики

Приборные психофизиологические методики позволяют с помощью специальных приборов регистрировать диагностически значимые показатели (дыхание, пульс, кожное сопротивление, мышечный тонус и т.п.). Это не сами поведенческие реакции, а их физиологические индикаторы. Это косвенный вид диагностики и чаще всего он применяется для диагностики функционального состояния человека.

Диагноз психологический (от греч. diagnosis — распознание) — «конечный результат деятельности психолога, направленной на описание и выяснение сущности индивидуально-психологических особенностей личности с целью оценки их актуального состояния, прогноза дальнейшего развития и разработки рекомендаций, определяемых задачей психодиагностического обследования. Предмет диагноза психологического — установление индивидуально-психологических различий как в норме, так и в патологии». Уровни постановки психологического диагноза: 1 уровень. Симптоматический, или эмпирический. Глубина психологической диагностики — констатация симптомов. Недостаток данного уровня — невозможность определения причин возникновения и вероятных последствий. 2 уровень. Этиологический. Глубина психологической диагностики — определение симптомов и причин их возникновения. Недостаток данного уровня — отсутствие целостной картины в структуре личности. 3 уровень. Типологический. Глубина психологической диагностики — определение места и значения симптомов в целостной, динамической структуре личности, включая предпосылки возникновения симптомов.

ДИАГНОЗ ПСИХОЛОГИЧЕСКИЙ - основная цель диагностики психологической; конечный результат деятельности психолога, направленной на описание и выяснение сущности индивидуально-психологических особенностей личности с целью оценки их актуального состояния, прогноза дальнейшего развития и разработки рекомендаций, определяемых задачей обследования.
Предмет диагноза психологического - установление индивидуально-психологических различий как в норме, так и в патологии.

Развитие теории диагноза психологического - одна из важнейших задач психодиагностики. Важнейший элемент диагноза психологического - необходимость выяснения в каждом случае того, почему данные проявления обнаруживаются в поведении клиента, каковы их причины и следствия.

Диагноз может устанавливаться на разных уровнях.

Первый - уровень симптоматический или эмпирический - ограничивается констатацией особенностей или симптомов (признаков). Этот уровень ограничивается констатацией определенных особенностей или симптомов, на основании коих непосредственно строятся практические выводы.
Здесь, устанавливая те или иные индивидуально-психологические особенности, исследователь лишен возможности непосредственно указать на их причины и место в структуре личности. Такой диагноз не является собственно научным, ибо установление симптомов никогда автоматически не приводит к диагнозу.

Второй - уровень этиологический - учитывает не только наличие определенных характеристик и особенностей (симптомов) личности, но и причины их возникновения.

Третий, высший - уровень типологический - состоит в определении места и значения выявленных характеристик в целостной, динамической картине личности, в общей картине психической жизни клиента.
Пока часто приходится ограничиваться диагнозом первого уровня, и о диагностике психологической и ее методах обычно говорят в связи со способами собственно выявления и измерения.

Диагноз неразрывно связан с прогнозом. Согласно Выготскому, содержание прогноза и диагноза совпадает, но прогноз строится на умении настолько понять внутреннюю логику самодвижения процесса развития, что на основе прошлого и настоящего намечает путь дальнейшего развития.
Прогноз рекомендуется разбивать на отдельные периоды и прибегать к длительным повторным наблюдениям.

Прогноз психологический — конкретное предсказание, суждение о состоянии и развитии изучаемого психологического феномена(нов) в будущем на основании диагноза психологического.

Проблема П. п. является одной из наиболее сложных и дискуссионных в психодиагностике. Прогноз не может быть осуществлен исключительно на основе результатов теста (тестов) не только в силу их известной ограниченности, но и потому, что данные тестирования должны быть дополнены релевантными прогностической задаче сведениями (напр., особенностями социальной среды индивидуума, его доминирующими интересами и установками и т. п.).

В 50-х гг. прошлого века американский психолог Пол Мил (Meehl, 1954, 1956) начал дискуссию об эффективности двух основных видов прогноза — клинического и статистического. Он представил, на первый взгляд, убедительные доказательства того, что статистическая обработка результатов теста ведет к более точному прогнозу, чем их клиническая интерпретация. Клинические прогнозы предполагают сложный дедуктивный процесс, в ходе которого психологи используют свою специальную подготовку и клинический опыт для интеграции и интерпретации результатов психологических тестов. Статистические прогнозы основываются на применении математических расчетов, соответствующих статистических таблиц и т. п. Если есть эмпирические данные о том, что некоторые тестовые показатели прогнозируют определенное поведение, то «интерпретация» требует только сопоставления с ними полученных результатов.

На протяжении многих лет проводятся исследования для разрешения спора об эффективности клинического и статистического прогноза. Схема этих исследований проста. Напр., группе клинических психологов дают результаты тестирования и просят сделать прогноз, основываясь на клинической интерпретации этих результатов. Те же самые результаты подвергаются статистической обработке, и прогноз уже основывается на эмпирических данных. Затем эти два вида прогноза сопоставляются и выявляется более точный. После многих лет таких исследований мнение Мила в основном подтвердилось. В тех случаях, когда существуют подходящие статистические данные, клиническая интерпретация не обязательна. Однако нужно хорошо помнить, что статистический прогноз правилен настолько, насколько правильны эмпирические доказательства, на которых он основан.

Некоторые исследователи утверждают, что поиск противоречий между статистическими и клиническими прогнозами неуместен, потому что оба подхода недостаточно точны. Они считают, что самые точные прогнозы могут быть основаны только на анализе прошлого поведения человека. Напр., одно из исследований продемонстрировало, что несколько клинических психологов на основе тестирования 100 заключенных смогли прогнозировать с 30-процентной точностью, кто из них вновь совершит преступление после освобождения. Статистический метод был применен к тем же самым результатам тестирования, но точность при этом возросла до 40%. Но известно, что освобожденные заключенные возвращаются к преступной деятельности примерно в 60-70% случаев. Таким образом, не предусматривающий тестирования элементарный прогноз о том, что все заключенные возвратятся к своей преступной жизни, будет верен с точностью до 60%. Такой способ прогнозирования дешевле и быстрее, чем любая клиническая или статистическая оценка.

Однако точность прогноза — это еще далеко не все. Также необходимо учитывать т. н. базовый уровень (см. Валидность инкрементная). Напр., если в определенном отделении больницы содержится 90% больных шизофренией, то тест, который выявляет признаки данного заболевания, не будет полезен, так как базовый уровень шизофрении очень высокий.

9http://www.vash-psiholog.info/kollektiv/psihodiagnostika/2102--3----31---.html

Проблема обеспечения высокого качества продукции тесным образом связана с проблемой качества измерений. Между ними явно прослеживается непосредственная связь: там, где качество измерений не соответствует требованиям технологического процесса, невозможно достичь высокого уровня качества продукции. Поэтому качество продукции в значительной степени зависит от успешного решения вопросов, связанных с точностью измерений параметров качества материалов и комплектующих изделий и поддержания заданных технологических режимов. Иными словами, технический контроль качества осуществляется путем замеров параметров технологических процессов, результаты измерений которых необходимы для регулирования процессом.

Следовательно, качество измерений представляет собой совокупность свойств состояния измерений, обеспечивающих результаты измерений с требуемыми точностными характеристиками, получаемые в необходимом виде за определенный отрезок времени.

Основные свойства состояния измерений:

• точность результатов измерений;

• воспроизводимость результатов измерений;

• сходимость результатов измерений;

• быстрота получения результатов;

• единство измерений.

При этом под воспроизводимостью результатов измерений понимается близость результатов измерений одной и той же величины, полученные в разных местах, разными методами, разными средствами, разными операторами, в разное время, однако в одних и тех же условиях измерений (температуре, давлении, влажности и т.д.).

Сходимость результатов измерений — это близость результатов измерений одной и той же величины, проведенных повторно с применением одних и тех же средств, одним и тем же методом в одинаковых условиях и с той же тщательностью.

Любое измерение или количественное оценивание чего-либо осуществляется, используя соответствующие шкалы.

Шкала — это упорядоченный ряд отметок, соответствующий соотношению последовательных значений измеряемых величин. Шкалой измерений называется принятая по соглашению последовательность значений одноименных величин различного размера.

В метрологии шкала измерений является средством адекватного сопоставления и определения численных значений отдельных свойств и качеств различных объектов. Практически используют пять видов шкал: шкалу наименований, шкалу порядка, шкалу интервалов, шкалу отношений и шкалу абсолютных значений.

Шкала наименований (номинальная шкала). Это самая простая из всех шкал. В ней числа выполняют роль ярлыков и служат для обнаружения и различения изучаемых объектов. Числа, составляющие шкалу наименований, разрешается менять местами. В этой шкале нет отношений типа «больше—меньше», поэтому некоторые полагают, что применение шкалы наименований не стоит считать измерением. При использовании шкалы наименований могут проводится только некоторые математические операции. Например, ее числа нельзя складывать и вычитать, но можно подсчитывать, сколько раз (как часто) встречается то или иное число.

Шкала порядка. Места, занимаемые величинами в шкале порядка, называются рангами, а сама шкала называется ранговой, или неметрической. В такой шкале составляющие ее числа упорядочены по рангам (т.е. занимаемым местам), но интервалы между ними точно измерить нельзя. В отличие от шкалы наименований шкала порядка позволяет не только установить факт равенства или неравенства измеряемых объектов, но и определить характер неравенства в виде суждений: «больше—меньше», «лучше—хуже» и т.п.

С помощью шкал порядка можно измерять качественные, не имеющие строгой количественной меры, показатели. Особенно широко эти шкалы используются в гуманитарных науках: педагогике, психологии, социологии. К рангам шкалы порядка можно применять большее число математических операций, чем к числам шкалы наименований.

Шкала интервалов. Это такая шкала, в которой числа не только упорядочены по рангам, но и разделены определенными интервалами. Особенность, отличающая ее от описываемой дальше шкалы отношений, состоит в том, что нулевая точка выбирается произвольно. Примерами могут быть календарное время (начало летоисчисления в разных календарях устанавливалось по случайным причинам, температура, потенциальная энергия поднятого груза, потенциал электрического поля и др.).

Результаты измерений по шкале интервалов можно обрабатывать всеми математическими методами, кроме вычисления отношений. Данные шкалы интервалов дают ответ на вопрос «на сколько больше?», но не позволяют утверждать, что одно значение измеренной величины во столько-то раз больше или меньше другого. Например, если температура повысилась с 10 до 20°С, то нельзя сказать, что стало в два раза теплее.

Шкала отношений. Эта шкала отличается от шкалы интервалов только тем, что в ней строго определено положение нулевой точки. Благодаря этому шкала отношений не накладывает никаких ограничений на математический аппарат, используемый для обработки результатов наблюдений.

По шкале отношений измеряют и те величины, которые образуются как разности чисел, отсчитанных по шкале интервалов. Так, календарное время отсчитывается по шкале интервалов, а интервалы времени — по шкале отношений.

При использовании шкалы отношений (и только в этом случае!) измерение какой-либо величины сводится к экспериментальному определению отношения этой величины к другой подобной, принятой за единицу. Измеряя длину объекта, мы узнаем, во сколько раз эта длина больше длины другого тела, принятого за единицу длины (метровой линейки в данном случае) и т.п. Если ограничиться только применением шкал отношений, то можно дать другое (более узкое, частное) определение измерения: измерить какую-либо величину — значит найти опытным путем ее отношение к соответствующей единице измерения.

Шкала абсолютных величин. Во многих случаях напрямую измеряется величина чего-либо. Например, непосредственно подсчитывается число дефектов в изделии, количество единиц произведенной продукции, сколько студентов присутствует на лекции, количество прожитых лет и т.д. и т.п. При таких измерениях на измерительной шкале отмечаются

абсолютные количественные значения измеряемого. Такая шкала абсолютных значений обладает и теми же свойствами, что и шкала отношений, с той лишь разницей, что величины, обозначенные на этой шкале, имеют абсолютные, а не относительные значения.

Результаты измерений по шкале абсолютных величин имеют наибольшую достоверность, информативность и чувствительность к неточностям измерений.

Шкалы интервалов, отношений и абсолютных величин называются метрическими, так как при их построении используются некоторые меры, т.е. размеры, принятые в качестве единиц измерений.

12http://ee-system.ru/normalnoe-raspredelenie-raspredelenie-gaussa/

Нормальное распределение (распределение Гаусса) используется при оценке надежности изделий, на которые воздействует ряд случайных факторов, каждый из которых незначительно влияет на результирующий эффект (нет доминирующих факторов). Доказывается [3], что сумма достаточно большого числа независимых (или слабо зависимых) СВ, подчиненных каким угодно законам распределения (при соблюдении некоторых нежестких ограничений), приближенно подчиняется нормальному закону, и это выполняется тем точнее, чем большее количество СВ суммируется. Основное ограничение, налагаемое на суммируемые СВ, состоит в том, чтобы они все равномерно играли в общей сумме относительно малую роль. Если это условие не выполняется и, например, одна из СВ окажется по своему влиянию на сумму резко превалирующей над всеми другими, то закон распределения этой превалирующей СВ наложит свое влияние на сумму и определит в основных чертах ее закон распределения.

Кривая распределения по нормальному закону имеет симметричный холмообразный вид (рисунок 5.9).

Выясним, как влияет на форму и расположение нормальной кривой значения параметров т и σ. Из формулы (5.36) видно, что центром симметрии распределения является центр рассеивания т. Это ясно из того, что при изменении знака разности (х — т) на обратный результат в выражении (5.36) не меняется. Если изменять центр рассеивания т, кривая распределения будет смещаться вдоль оси абсцисс, не изменяя своей формы

Стандартизация шкалы

В психометрике следует различать две формы стандартизации. Под стандартизацией теста понимают, прежде всего, стандартизацию самой процедуры проведения, инструкций, бланков, способа регистрации, условий и т. п. Без стандартизации теста невозможно получить нормативного распределения тестовых баллов и, следовательно, тестовых норм.

Под стандартизацией шкалы понимают линейное преобразование масштаба нормальной (или искусственно нормализованной) шкалы.

Применение стандартных шкал позволяет прибегать на практике к более грубым, приближённым способам проверки типа распределения тестовых баллов.

Применение стандартных шкал необходимо для соотнесения результатов по разным тестам, для построения "диагностических профилей" по батарее тестов и тому подобных целей.

Проверка устойчивости распределения. Общая логика проверки устойчивости распределения основывается на индуктивном рассуждении: если половинное (полученное по половине выборки) распределение хорошо моделирует конфигурацию целого распределения, то можно предположить, что это целое распределение будет также хорошо моделировать распределение генеральной совокупности.

Таким образом, доказательство устойчивости распределения означает доказательство репрезентативности тестовых норм. Традиционный способ доказательства устойчивости сводится к наличию хорошего приближения эмпирического распределения к какому-либо теоретическому. Но если эмпирическое распределение не приближается к теоретическому, несмотря на значительное увеличение объема выборки, то приходится прибегать к более общему индуктивному методу доказательства.

Простейший его вариант может быть сведен к получению таблиц перевода сырых баллов в нормализованную шкалу по данным всей выборки и применению этих таблиц для каждого испытуемого из половины выборки; если распределение нормализованных баллов из половины выборки хорошо приближается к нормальному, то это значит, что заданные Таблица (находится в справочных материалах нашего сайта)ми нормализации тестовые нормы определены устойчиво. Близость к нормальному распределению проверяется с помощью критерия Колмогорова (при n <200 целесообразно использовать более мощные критерии: «хи-вадрат» или «омега-квадрат»).

При этом под «половиной выборки» подразумевается случайная половина, в которую испытуемые зачисляются случайным образом -с помощью двоичной случайной последовательности (типа подбрасывания монетки и т. п.). В более общем случае такой простейший метод установления однородности двух эмпирических распределений может быть применен и при разбиении выборки по какому-либо систематическому признаку. Если, в частности, по какому-либо из популяционно значимых признаков (пол, возраст, образование, профессия) психолог получает значимую неоднородность эмпирических распределений; то это значит, что относительно данных популяционных категорий тестовые нормы должны быть специализированы (одна Таблица (находится в справочных материалах нашего сайта) норм - для мужчин, другая - для женщин и т. д.).

Дата добавления: 2015-06-04