Interpretation und Sammlung von Daten aus dem Forschungsprozess in der Psychologie

Wie Experimente verwendet werden können, um Informationen in der Sozialforschung zu sammeln. Erfahren Sie, wie Umfragen wie Interviews und Fragebögen verwendet werden können, um Daten in der Sozialforschung zu sammeln. Studieren Sie, wie die Inhaltsanalyse verwendet wird, um Daten in der Sozialforschung zu sammeln.

Ergebnisanalyse

Es ist die Verknüpfung der Ergebnisse der Datenanalyse mit der Forschungshypothese, mit den Theorien und mit vorhandenem und akzeptiertem Wissen.

Typen Probleme das könnten wir mit dem haben Interpretationen bestimmter spezifischer Daten: Abschwächung der Messskala. Als Ausführungen, die systematisch erreichen oder niemals erreichen können, müssen die Grenzen der Messskala interpretiert werden. Dieses Problem kann durch eine Pilotstudie gelöst werden, diese Fehler erfassen und die Skala in der neuen Interpretation erweitern.

Dachwirkung. Wenn wir immer die höchsten Punktzahlen berühren. Bodeneffekt. Wenn wir immer die niedrigsten Ergebnisse berühren. Schneiderregression. Es ist ein unerwünschtes Phänomen, das in fast allen Untersuchungen auftritt, wenn ein quantitativer Versuch angefordert wird. Es ist die Tendenz, Antworten in der Nähe der durchschnittlichen oder zentralen Werte auszugeben, wenn Hoch -End -Bewertungen angefordert werden. Es kann uns zu fehlerhaften Schlussfolgerungen führen.

Die Ergebnisse Sie müssen Sei interpretiert In Bezug auf: die Größe des erhaltenen Effekts und die beobachteten Trends oder Regelmäßigkeiten. Vergleichen Sie diese Ergebnisse mit denen, die von anderen Forschern in ähnlichen Arbeiten erhalten wurden. Klare Schlussfolgerungen der geleisteten Arbeiten.

Sammlung, Datenanalyse

Datenerfassung: Durch systematische Beobachtung, Umfragen und Experimente. In Natural Media (Feldstudie) oder künstlichen Medien (Situationen, die vom Forscher geschaffen wurden). Datenanalysefaktoren, die bei der Ausführung von vier Aufgaben der Datenanalyse berücksichtigt werden müssen: Wir müssen entscheiden, obwohl wir die doppelte Umgebung vorschlagen: Beschreibende Statistik. Wenn wir in der Probe bleiben. Inferenzstatistik. Wenn wir mit der Wahrscheinlichkeit in die Bevölkerung schließen wollen. Messstufe der Variablen: Intervall- oder Vernunftmessstufe. Versuchen Sie, auf höchstem Maße zu messen, da diese den Bass enthalten, aber nicht umgekehrt. Problem, das aufgeworfen wurde und wie die Daten gesammelt wurden. Ein Gleichgewicht zwischen den möglichen und dem Bequemen muss immer hergestellt werden, um nicht mit unterschiedlichen Analysen überflutet zu werden. Es ist ratsam, einen "analytischen" systematischen Pluralismus durchzuführen: Die Systematik impliziert, dass es einen detaillierten Plan mit festgelegten Zielen gibt, um Daten sowohl zu sammeln als auch zu analysieren.

Pluralismus (jede Art der Untersuchung hat seine Grenzen. Diese können minimiert werden, um die Analyse zu optimieren, für die es notwendig ist, mehrere und pluralische Analyseformen zu gewährleisten. Diese Pluralität umfasst nicht -empirische Daten und rein mathematische oder theoretische Entwicklungen. Aufgaben Datenanalyse: Möglichkeiten zum Zusammenfassen von Daten. Haben Indizes, die verschiedene Aspekte der Verteilung wieder aufnehmen. Zentral -Tendenzindizes. Geben Sie das Zentrum einer Verteilung an.

Berechnung:

• Das arithmetische Mittelwert: Wir fügen die Bewertungen hinzu und teilen sie durch die Anzahl von ihnen. Z.B. (31+31+25+28+30)/5 = 29 Mode: Die häufigste Beobachtung beträgt 31 31
• Der Median: Die zentrale Punktzahl beträgt 30 Punkte. Variabilitäts- oder Dispersionsindizes. Sie geben an, wie Verbreitungen die variablen Daten sind.
• Varianz oder voreingenommene Varianz. Berechnen Sie die Differentialbewertungen (Subtrahieren des Durchschnitts jeder Punktzahl), wobei das Quadrat hinzugefügt und zwischen ihnen geteilt wird. Z.B. S2S = / 5 = 5,2
• Ungesiedelte Varianz. Wir teilen die Anzahl der Fälle weniger ein: z. Vi = / (5-1) = 6,5
• Typische ungeschriebene Abweichung. Zeichnen der quadratischen Wurzel der nicht geschaffenen Varianz (VI) z. Dt = ö vi = ö 6.5 = 2,55
• Typische voreingenommene Abweichung. Zeichnen der Quadratwurzel der Varianz oder der voreingenommenen Varianz (S2S) ex. Ss = ö S2S = ö 5.2 = 2,28 Gesamtamplitude der Verteilung. Wenn der minimale Wert des Maximalwerts ex subtrahiert wird. Bei = 31 - 25 = 6
• Asymmetrieindizes. ¿Es ist eine symmetrische Bewertungsverteilung?. Subtrahieren der durchschnittlichen Mode und teilen Sie diesen Unterschied zwischen der Standardabweichung vor, die voreingenommen wurden. AS = (29 - 31) / 2,28 = -0,88 Wenn es weniger als Null ist, dh negativ (es gibt mehr hohe Punktzahlen als Sie nach unten), wenn es größer als Null ist, dh positiv (es gibt niedrigere Tiefst Werte als hoch)

Wenn es Null ist, ist es symmetrisch (ein Teil der Verteilung ist ein Spiegelbild der anderen) Punktindizes. ¿Es ist eine Verteilung der abgeflachten Ergebnisse? Auf der Suche nach Mustern (Regelmäßigkeiten oder Unterschiede) in Daten. Eine der besten Möglichkeiten ist die grafische Darstellung. Vorhersage der Ergebnisse je nach Daten. Vorhersagen, die ihre Beziehungen ausnutzen. Wenn ein Muster erkannt wird, ist der beste Weg, es zusammenzufassen, über eine Funktion. Obwohl es nicht alle Punkte durchläuft, bietet es uns eine einfachere, wenn auch unvollständige Weise, um die Daten zusätzlich zu der Art und Intensität der Beziehungen zwischen ihnen zu beschreiben.

Verallgemeinerung der Bevölkerung aus der Stichprobe. Verallgemeinern Sie die obigen Ergebnisse auf breitere Felder als die der anfänglichen Stichprobe, aus der wir mit Hilfe der deskriptiven Datenanalyse die Bevölkerung durch Anwenden der Wahrscheinlichkeit Schlussfolgerungen machen können. Wir gehen Schlussfolgerungen durch, um die Bevölkerungsergebnisse zu verallgemeinern.

Dieser Artikel ist lediglich informativ. In der Psychologie-Online haben wir keine Befugnis, eine Diagnose zu stellen oder eine Behandlung zu empfehlen. Wir laden Sie ein, zu einem Psychologen zu gehen, um Ihren speziellen Fall zu behandeln.

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