Методы обработки данных в психодиагностике

 

Введение

 

Одно из значений термина  «диагноз» в переводе с греческого языка — «распознание». Диагностика  понимается как распознание чего-либо (например, болезни в медицине, отклонения от нормы в дефектологии, неисправности  в работе какого-либо технического средства и т. д.).

 

Психологическая диагностика  предназначена для того, чтобы  обеспечить сбор информации об особенностях человеческой психики. Современная  психологическая диагностика определяется как психологическая дисциплина, разрабатывающая методы выявления  и изучения индивидуально-психологических  и индивидуально-психофизиологических особенностей человека. Под психодиагностикой  подразумевается также и область  психологической практики, работа психолога  по выявлению разнообразных качеств, психических и психофизиологических особенностей, черт личности.

 

Психодиагностика как  психологическая дисциплина служит соединительным звеном между общепсихологическими исследованиями и практикой.

 

Теоретические основы психодиагностики задаются соответствующими областями  психологической науки (общая, дифференциальная, возрастная, медицинская психология и др.). К методическим средствам  психодиагностики относятся конкретные приемы изучения индивидуально-психологических  особенностей, способы обработки  и интерпретации получаемых результатов. Направления теоретической и  методической работы в области психодиагностики определяются главным образом запросами  психологической практики. В соответствии с этими запросами формируются  специфические комплексы средств, соотносимые со сферами работы практических психологов (образование, медицина, профотбор  и т. д.).

 

В компетенцию психодиагностики входят конструирование и апробация  методик, разработка требований, которым  они должны удовлетворять, выработка  правил проведения обследования, способов обработки и интерпретации результатов, обсуждение возможностей и ограничений  тех или иных методов.

 

Психодиагностика предполагает, что полученные с ее помощью результаты будут либо соотноситься с определенной системой отсчета, либо сравниваться между  собой. В связи с этим можно  говорить о двух типах диагноза.

 

Во-первых, диагноз на основе констатации наличия или отсутствия какого-либо признака. В этом случае получаемые при диагностировании данные об индивидуальных особенностях психики  испытуемого соотносятся, например, с нормой (при определении патологии  развития) или с каким-то критерием.

 

Во-вторых, диагноз, позволяющий  находить место испытуемого или  группы испытуемых на «оси континиума» по выраженности тех или иных качеств. Для этого требуются сравнение получаемых при диагностировании данных внутри обследуемой выборки, ранжирование испытуемых по степени того, как те или иные показатели представлены, введение показателей высокого, среднего и низкого уровней развития изучаемых особенностей путем соотношения полученных данных с критерием (например, социально-психологическим нормативом). Психодиагностические методики призваны достаточно быстро и надежно обеспечивать сбор данных об испытуемом для формулирования психологического диагноза.

 

В зависимости от целей  диагностической работы судьба поставленного  психологом диагноза может быть различной. Этот диагноз может быть передан  другому специалисту (например, учителю, врачу и др.), который сам принимает  решение о его использовании в своей работе. Поставленный диагноз может сопровождаться рекомендациями по развитию или коррекции изучаемых качеств и предназначаться не только специалистам (педагогам, дефектологам, практическим психологам и др.), но и самим обследуемым и их родителям. Вместе с тем на основе проведенного обследования сам психодиагност может строить коррекционно-развивающую, консультационную или психотерапевтическую работу с испытуемым (именно так обычно работает практический психолог, сочетающий изучение разных видов психологической деятельности).

 

Таким образом, диагностика  предполагает обязательное сопоставление  получаемых данных, на основе которого и может быть сформулировано заключение об отдельном испытуемом или группе лиц, по поводу выраженности тех или  иных индивидуально-психологических  или индивидуально-психофизиологических особенностей.

 

Цель работы:  определить активные методы психодиагностики.

 

Задачи работы:

 

- дать характеристику   Методам обработки данных в психодиагностике

 

- провести обработку данных  одного из активных методов  психодиагностики.

 

 

 

 

 

 

 

1.Методы обработки  данных в психодиагностике

ПОНЯТИЕ "МЕТОД"

 

Прежде чем ответить на вопрос контрольной работы "Методы обработки результатов психологических  исследований ", определимся с  понятием "Метод".

В "Толковом словаре" С.И. Ожегова под методом понимается:

1) способ теоретического  исследования или практического  осуществления чего-нибудь

2) способ действовать,  поступать каким-либо образом;

3) прием.

Метод также может рассматриваться  в разных смыслах. Метод в широком смысле – всякое понятие, регулирующие постановку и осуществление задач, всякое представление, инструмент эмпирического, теоретического изучения объекта. В узком смысле метод – регулятор сбора данных, построение выбора.

Понятие "метод" шире понятия "методика", поэтому разберемся, какие основные функции являются характерными для методики, чтобы  правильно определить виды методик  и отобрать те, которые предназначены  для обработки результатов психологического исследования.

Методика используется в  зависимости от применяемого метода, выступает конкретным способом фиксации эмпирических данных. Методики используют в том отношении, которое определяет метод. По сути, иногда методику включают в метод как один из уровней  изучения.

Эксперимент выступает методом, методики измерения подбираются  так, как это определяет сам метод  эксперимента. Метод отражает структуру  исследования, это более обширный инструмент. Методика – операция обобщения, способ сбора информации. Метод как  обобщенно-познавательное отношение  исследователя к изучаемому объекту  может реализоваться конкретными  эмпирическими средствами познания. Методики в основном подбираются  в соответствии с используемым методом. Одна и та же исследовательская задача решается различными средствами операционализации.

Один и тот же метод  может быть применен для изучения разных базисных процессов. Методики представляют собой процедуры, техники сбора денных и используются в разных исследованиях.

Основное назначение методик  – проверка полученных в результате эксперимента данных, сравнение достижений изучаемого объекта за определенный период времени.[8].

Психологические исследования, направленные на изучение личности, используют большое количество методов, выбор  которых зависит от целей, поставленных исследователем.

Наша задача – дать характеристику методов обработки результатов  психологического исследования, используя  различную литературу по психологии.

 

 

Психологическое исследование направлено на изучение личности и  психических качеств, происходящих в ней. А для этого требуется  инструментарий, при помощи которого необходимо измерять, как изменились свойства и качества личности. Эти  измерения подвергаются специальной  обработке, по результатам которых  судят об изменениях в объекте  исследования.

В психологии широко применяются  различные способы и приемы обработки  результатов психологических исследований, их логического и математического  анализа для получения вторичных  результатов, т. е. факторов и выводов, вытекающих из интерпретации переработанной первичной информации. Для этой цели применяются, в частности, разнообразные методы математической статистики, без которых зачастую невозможно получить достоверную информацию об изучаемых явлениях, а так же методы качественного анализа.

Для обработки полученных данных чаще всего используются статистические методы (нахождение средних значений, отклонений от среднего значения, связи  между переменными, уровня значимости, достоверности, выявления факторов и т. п.). Такие методы позволяют  вскрыть имеющиеся закономерности, представить информацию в обобщенном и наглядном виде.

Важную роль играют методы интерпретации, которые позволяют придать содержательно-психологический смысл полученным данным.[9]. Другими словами это методы позволяют перевести полученные в ходе диагностики и обработки данные (числа, закономерностях) с языка математики на язык психологии, т. е. осуществить переход от чисел и закономерностей к психологическим понятиям и суждениям.

Комментируя полученные обследования, диагност не всегда четко учитывает  специфику использованного метода, не глубоко вникает в смысл  полученных данных, не имеет четкого  плана их интерпретации. По существу, он накладывает на такие данные свое видение процессов и явлений, которые исследовались или измерялись. Хотя не существует факторов вне некоторых  теоретических посылок (концепций), тем не менее, результаты интерпретаций  почти всегда являются объектом острой критики и дискуссии.

Обычно интерпретация  понимается как совокупность значений (смыслов), придаваемых определенным способом различным данным (в более  общем смысле: теориям, символам, формулам, выражениям и т.п.). Другими славами, интерпретировать что-то – значит приписать (присвоить) этому содержанию смысл.

Б.Г.Ананьев выделял два метода интерпретации данных, полученных в исследовании: генетический, предлагающий выделение фаз, стадий, критических моментов развития, и структурный, определяющий структурные связи между характеристиками личности.

Анализ взаимосвязи между  большим количеством переменных осуществляется путем использования  многомерных методов статистической обработки вручную или с применением  компьютера. Цель применения подобных методов – сделать наглядными скрытые закономерности, выделить наиболее существенные взаимосвязи между переменными. Перечислим многомерные статистические методы:

Многомерное шкалирование обеспечивает наглядную оценку сходства и различия между некоторыми объектами, описываемые большим количеством разнообразных переменных. Эти различия представляются в виде расстояния между оцениваемыми объектами в многомерном пространстве.

 

 

 

 

1.1Статистические  методы проверки гипотезы.

Статистическая гипотеза (statistical hypothesys) — это определённое предположение о распределении вероятностей, лежащем в основе наблюдаемой выборки данных.

Проверка статистической гипотезы (testing statistical hypotheses) — это процесс принятия решения о том, противоречит ли рассматриваемая статистическая гипотеза наблюдаемой выборке данных.

Статистический тест или  статистический критерий — строгое  математическое правило, по которому принимается  или отвергается статистическая гипотеза.

Статистическая гипотеза представляет собой некоторое предположение  о законе распределения случайной  величины или о параметрах этого  закона, формулируемое на основе выборки [3, 5, 11]. Примерами статистических гипотез  являются предположения: генеральная  совокупность распределена по экспоненциальному  закону; математические ожидания двух экспоненциально распределенных выборок  равны друг другу. В первой из них  высказано предположение о виде закона распределения, а во второй –  о параметрах двух распределений. Гипотезы, в основе которых нет никаких  допущений о конкретном виде закона распределения, называют непараметрическими, в противном случае – параметрическими.

Гипотезу, утверждающую, что  различие между сравниваемыми характеристиками отсутствует, а наблюдаемые отклонения объясняются лишь случайными колебаниями  в выборках, на основании которых  производится сравнение, называют нулевой (основной) гипотезой и обозначают Н0. Наряду с основной гипотезой рассматривают и альтернативную (конкурирующую, противоречащую) ей гипотезу Н1. И если нулевая гипотеза будет отвергнута, то будет иметь место альтернативная гипотеза.

Проверка гипотезы основывается на вычислении некоторой случайной  величины – критерия, точное или  приближенное распределение которого известно. Обозначим эту величину через z, ее значение является функцией от элементов выборки

 

z=z(x1, x2, …, xn).

 

Процедура проверки гипотезы предписывает каждому значению критерия одно из двух решений – принять  или отвергнуть гипотезу. Тем самым  все выборочное пространство и соответственно множество значений критерия делятся  на два непересекающихся подмножества S0 и S1. Если значение критерия z попадает в область S0, то гипотеза принимается, а если в область S1, – гипотеза отклоняется. Множество S0 называется областью принятия гипотезы или областью допустимых значений, а множество S1 – областью отклонения гипотезы или критической  областью. Выбор одной области  однозначно определяет и другую область.

В зависимости от сущности проверяемой гипотезы и используемых мер расхождения оценки характеристики от ее теоретического значения применяют  различные критерии. К числу наиболее часто применяемых критериев  для проверки гипотез о законах  распределения относят критерии хи-квадрат Пирсона, Колмогорова, Мизеса, Вилкоксона, о значениях параметров – критерии Фишера, Стьюдента.

 

1.2 T-критерий Стьюдента

Критерий  Стьюдента был разработан английским химиком У.Госсетом, когда он работал на пивоваренном заводе Гиннеса и по условиям контракта не имел права открытой публикации своих исследований. Поэтому публикации своих статей по t-критерию У.Госсет сделал в 1908г. в журнале "Биометрика" под псевдонимом "Student", что в переводе означает "Студент". В отечественной же литературе принято писать "Стьюдент". Коварная простота вычисления t-критерия Стьюдента, а также его наличие в большинстве статистических пакетов и программ привели к широкому использованию этого критерия даже в тех условиях, когда применять его нельзя.

Особенности использования t-критерия Стьюдента. Наиболее часто t -критерий используется в двух случаях. В первом случае его применяют для проверки гипотезы о равенстве генеральных средних двух независимых, несвязанных выборок (так называемый двухвыборочный t-критерий). В этом случае есть контрольная группа и опытная группа, состоящая из разных пациентов, количество которых в группах может быть различно. Во втором же случае используется так называемый парный t-критерий, когда одна и та же группа объектов порождает числовой материал для проверки гипотез о средних. Поэтому эти выборки называют зависимыми, связанными. Например, измеряется содержание лейкоцитов у здоровых животных, а затем у тех же самых животных после облучения определенной дозой излучения. В обоих случаях должно выполняться требование нормальности распределения исследуемого признака в каждой из сравниваемых групп.