Tafsiran dan pengumpulan data proses penyelidikan dalam psikologi

Bagaimana eksperimen dapat digunakan untuk mengumpulkan maklumat dalam penyelidikan sosial. Ketahui bagaimana kaji selidik, seperti wawancara dan soal selidik, boleh digunakan untuk mengumpul data dalam penyelidikan sosial. Pelajari bagaimana analisis kandungan digunakan untuk mengumpul data dalam penyelidikan sosial.

Tafsiran hasil

Ia adalah menghubungkan hasil analisis data dengan hipotesis penyelidikan, dengan teori-teori dan dengan pengetahuan yang sudah ada dan diterima.

Jenis - jenis masalah apa yang boleh kita ada dengan tafsiran daripada data tertentu tertentu: Pengurangan skala pengukuran. Oleh kerana mereka akan ditafsirkan eksekusi yang mencapai sistematik atau tidak boleh dicapai, had skala pengukuran. Masalah ini dapat diselesaikan dengan melakukan kajian perintis, mengesan kegagalan ini dan memperluas skala dalam interpretasi baru.

Kesan bumbung. Jika kita sentiasa menyentuh markah tertinggi. Kesan lantai. Jika kita sentiasa menyentuh skor terendah. Regresi untuk mengukur. Ini adalah fenomena yang tidak diingini yang muncul dalam hampir semua penyiasatan apabila penghakiman kuantitatif diminta. Adalah kecenderungan untuk memancarkan tindak balas yang dekat dengan nilai min atau pusat ketika penilaian high-end diminta. Ia boleh membawa kita kepada kesimpulan yang salah.

Hasilnya mestilah menjadi ditafsirkan untuk: Besarnya kesan yang diperoleh dan kecenderungan atau kerapian diperhatikan. Bandingkan hasil ini dengan yang diperoleh oleh penyelidik lain dalam pekerjaan yang sama. Kesimpulan yang jelas mengenai kerja yang dilakukan.

Pengumpulan, analisis data

Pengumpulan data: Melalui pemerhatian sistematik, tinjauan dan eksperimen. Dalam persekitaran semulajadi (kajian lapangan) atau media buatan (Situasi yang dicipta oleh penyelidik). faktor analisis data untuk mempertimbangkan empat tugas untuk melaksanakan analisis data: Anda perlu membuat keputusan, tetapi kami mencadangkan persekitaran dua: deskriptif Perangkaan. Sekiranya kita tinggal di dalam sampel. Statistik inferens. Jika kita mahu membuat kesimpulan terhadap populasi dengan kebarangkalian. Tahap pengukuran pembolehubah: Tahap ukuran selang atau nisbah. Cuba untuk diukur pada tahap tertinggi, kerana ini termasuk yang rendah, tetapi tidak sebaliknya. Masalah yang telah dibangkitkan dan cara di mana data telah dikumpulkan. Keseimbangan mesti selalu dibuat antara yang mungkin dan mudah, supaya tidak dibanjiri dengan analisis yang berbeza. Ia adalah disyorkan bahawa sistematik "analisis" pluralisme: The sistematik menunjukkan bahawa perlu ada satu pelan terperinci bertujuan kedua-dua untuk mengumpul tertentu untuk menganalisis data.

Pluralismo (apa-apa penyelidikan cara mempunyai batasan. Ini boleh dikurangkan dengan mengoptimumkan analisis, yang perlu mendapatkan pelbagai dan plural bentuk analisis. Ini termasuk perujuk kemajmukan data empirik dan teori pembangunan semata-mata matematik atau. Tugas analisis data: Cara untuk meringkaskan data. Mempunyai indeks yang merangkumi aspek yang berlainan dari taburan. Indeks tren pusat. Tunjukkan pusat pengedaran.

Kira:

• Aritmetik bermakna: Kami menambah skor dan membahagikannya dengan nº daripada mereka. Contoh (31 + 31 + 25 + 28 + 30) / 5 = 29 Fesyen: Pemerhatian paling kerap ialah 31
• Median: Menyusun markah, markah pusat ialah 30. Indeks ubahsuaian atau penyebaran. Tunjukkan bagaimana bertaburan adalah data pembolehubah.
• Varians atau varians yang tergelincir. Mengira skor pembezaan (mengurangkan purata setiap markah), menaikkannya ke dataran, menambahnya dan membahagikannya di antara nº daripada mereka. Ex S2s = / 5 = 5.2
• Varians tidak bermaya Kami membahagikan nº daripada kes kecuali satu: Contoh VI = / (5-1) = 6.5
• Penyimpangan piawai tidak berat sebelah. Mengeluarkan akar kuadrat Varians yang tidak berat sebelah (VI) contohnya DTI = Ö VI = Ö 6.5 = 2.55
• Sisihan piawai bias. Mengambil punca kuasa dua varians atau perbezaan yang tidak berat sebelah (S2S) Ex. Ss = Ö = Ö S2S 5.2 = 2.28 Jumlah pengagihan amplitud. Sekiranya nilai minima nilai maksimum dikurangkan Ej. AT = 31 - 25 = 6
• Indeks asimetri. ¿Adakah taburan skor simetri? Mengurangkan fesyen dari min dan membahagikan perbezaan antara sisihan piawai yang berat sebelah. Sebagai = (29 hingga 31) / 2.28 = -0,88 Jika kurang daripada sifar, iaitu negatif (tiada markah rendah lebih tinggi daripada) Jika lebih besar daripada sifar, iaitu positif (tiada markah lebih rendah daripada tinggi)

Sekiranya ia adalah sifar ia adalah simetri (satu bahagian pengedaran adalah pantulan yang lain) Menunjuk indeks. ¿Adakah taburan skor rata-rata? Mencari corak (kerapian atau perbezaan) dalam data. Salah satu bentuk terbaik ialah perwakilan grafik. Hasil ramalan berdasarkan data. Ramalan mengeksploitasi hubungan mereka. Apabila corak diiktiraf, cara terbaik untuk diringkaskan adalah melalui fungsi. Walaupun ia tidak melewati semua titik, ia memberikan kita cara yang lebih sederhana, walaupun tidak lengkap, menerangkan data serta sifat dan intensiti hubungan di antara mereka..

Umumkan populasi dari sampel. Mengeneralisi keputusan sebelum lebih luas berbanding dengan sampel awal yang kami mula membuat kesimpulan analisis penduduk menggunakan medan data deskriptif menggunakan kebarangkalian. Kami lulus melalui kesimpulan untuk umum ke arah hasil populasi.

Artikel ini semata-mata bermaklumat, dalam Psikologi Dalam Talian kita tidak mempunyai fakulti untuk membuat diagnosis atau mencadangkan rawatan. Kami menjemput anda pergi ke psikologi untuk merawat kes anda khususnya.

Jika anda ingin membaca lebih banyak artikel yang serupa dengan Tafsiran dan pengumpulan data proses penyelidikan dalam psikologi, Kami mengesyorkan anda memasukkan kategori Psikologi Eksperimen kami.